Как Google объединяет разрозненные социальные профили в единую цифровую идентичность пользователя

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему идентификации и объединения множества социальных аккаунтов (social identities), принадлежащих одному реальному человеку, в условиях, когда пользователи не всегда явно указывают все свои профили. Система обрабатывает публично доступную, но часто зашумленную и непроверенную информацию о связях между аккаунтами (например, данные XFN или FOAF), чтобы создать консолидированное представление о цифровой идентичности пользователя.

Что запатентовано

Запатентован метод кластеризации социальных идентичностей на основе анализа графа связей (connection graph). Система строит граф, где узлы — это социальные профили, а ребра — это связи между ними, классифицированные как «me» (принадлежат одному человеку) или «friend» (принадлежат разным людям). Ядром изобретения является итеративный алгоритм, который взвешивает «me» ребра на основе надежности и сходства данных, а затем объединяет узлы (профили) в кластеры (идентичности), если вес связей между ними превышает пороговое значение уверенности.

Как это работает

Система функционирует следующим образом:

• Сбор данных и построение графа: Собираются публичные данные о связях между социальными профилями и строится connection graph.
• Очистка: Граф очищается от ошибочных узлов и ребер (например, профилей с аномально большим количеством «me» связей).
• Взвешивание: Каждому «me» ребру присваивается вес, отражающий уверенность в связи. Вес зависит от репутации сайта-источника (R) и текстуального сходства имен пользователей (S).
• Итеративная кластеризация: Изначально каждый профиль является отдельным кластером. Система итеративно проверяет связи между кластерами. Если значительная часть общего веса исходящих «me» ребер из кластера A ведет в кластер B, эти ребра активируются, и кластеры A и B объединяются.
• Обновление графа: После объединения граф обновляется, ребра и их веса агрегируются. Процесс повторяется до тех пор, пока возможно активировать новые ребра.

Актуальность для SEO

Высокая. Идентификация сущностей (Entity Resolution), особенно авторов и экспертов, является фундаментальной задачей для Google, напрямую связанной с оценкой E-E-A-T и наполнением Knowledge Graph. Способность точно объединять разрозненные профили позволяет агрегировать сигналы авторитетности, что критически важно в современном поиске.

Важность для SEO

Влияние на SEO значительное (8/10), особенно в контексте авторства и E-E-A-T. Хотя патент описывает инфраструктурный процесс обработки данных, а не алгоритм ранжирования, его результаты напрямую влияют на то, как Google воспринимает авторитетность авторов контента. Если система не сможет связать экспертный контент автора на разных платформах, его общая оценка экспертизы будет занижена. SEO-специалистам необходимо понимать этот механизм для обеспечения максимальной видимости и корректной атрибуции авторов.

Детальный разбор

Термины и определения

Connection Graph (Граф связей)

Направленный граф, представляющий собранные публичные социальные данные. Узлы представляют социальные идентичности (профили), а ребра — социальные связи между ними.

Cluster Graph (Граф кластеров)

Граф, производный от Connection Graph, используемый в процессе итеративной кластеризации. Изначально каждый узел графа связей является кластером. В процессе работы кластеры объединяются.

«Me» Edge (Ребро типа «Я»)

Ребро в графе, представляющее утверждение (например, через rel=»me», XFN), что две связанные идентичности принадлежат одному и тому же пользователю.

«Friend» Edge (Ребро типа «Друг»)

Ребро в графе, представляющее утверждение, что две связанные идентичности принадлежат разным пользователям.

Social Identity (Социальная идентичность)

Аккаунт пользователя на социальном сайте (например, профиль в Twitter или блог). В графе представлен узлом (Node).

Activated Edge (Активированное ребро)

«Me» ребро, которое система признала достаточно надежным для объединения связанных узлов/кластеров. Активация происходит, когда вес ребра удовлетворяет пороговым условиям.

Degree Thresholds (Пороги степени узла)

Максимально допустимое количество входящих (in-degree) или исходящих (out-degree) «me» ребер для узла. Используется на этапе очистки для удаления аномальных узлов (например, спам-профилей или ошибок аннотации).

Weight (Вес ребра)

Мера уверенности в валидности «me» ребра. Рассчитывается как произведение факторов R и S.

R (Reputation Factor)

Фактор веса, представляющий степень уверенности в репутации социального сайта, предоставившего данные о связи.

S (Similarity Factor)

Фактор веса, представляющий степень текстуального сходства между именами пользователей связанных аккаунтов.

XFN (XHTML Friends Network) / FOAF (Friend of a Friend)

Стандарты разметки (микроформаты), используемые для аннотации социальных связей на веб-страницах, которые служат источником данных для построения графа.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод кластеризации идентичностей.

1. Система получает connection graph, где узлы — это идентичности, а ребра классифицированы как связи между одним человеком (первый тип, «me») или разными людьми (второй тип, «friend»).
2. Система конвертирует connection graph в cluster graph.
3. Система выполняет кластеризацию идентичностей путем итеративного объединения пар кластеров. Процесс объединения включает:
   • Идентификацию всех исходящих ребер первого типа («me») из первого кластера и входящих во второй кластер. Каждое ребро имеет вес.
   • Определение того, что суммарный вес «me» ребер из первого кластера во второй превышает пороговую долю (threshold fraction) от веса всех исходящих «me» ребер первого кластера.
   • На основании этого определения, объединение первого и второго кластеров в третий (новый) кластер.

Ключевой механизм — это итеративное объединение на основе анализа относительного веса связей. Если кластер A преимущественно утверждает, что он связан с кластером B (по сравнению со всеми другими связями A), система считает это достаточным основанием для их слияния.

Claim 2 (Зависимый от 1): Уточняет, что ребра нового (третьего) кластера являются агрегацией ребер исходных кластеров (первого и второго), и новый кластер представляет все идентичности исходных кластеров.

Claim 3 (Зависимый от 1): Определяет, как рассчитывается вес ребра. Вес основан на значении репутации (reputation value), связанной с источником связи, и текстуальном сходстве (textual similarity) между именами пользователей (user names) связанных идентичностей.

Claim 7 (Зависимый от 1): Указывает на необходимость очистки connection graph путем удаления ошибочных узлов и ребер до конвертации в cluster graph.

Claims 9 и 10 (Зависимые от 7): Детализируют методы очистки. Узел удаляется, если общее количество входящих (Claim 9) или исходящих (Claim 10) «me» ребер превышает соответствующий порог (in-degree threshold или out-degree threshold).

Где и как применяется

Изобретение применяется в инфраструктуре Google для обработки и структурирования данных о сущностях, в частности, о людях (авторах, пользователях).

CRAWLING – Сканирование и Сбор данных
На этом этапе краулеры собирают данные с социальных сайтов и других веб-страниц. Они извлекают публичную информацию о профилях и связях между ними, в частности, разметку XFN, FOAF или ссылки с атрибутом rel=»me».

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Основное применение патента. Процесс кластеризации социальных идентичностей — это форма разрешения сущностей (Entity Resolution) и извлечения признаков. Система выполняет следующие действия на этом этапе:

1. Построение и очистка графа: Из сырых данных строится Connection Graph, который затем очищается от шума.
2. Вычисление весов: Рассчитываются метрики репутации сайтов (R) и сходства имен (S) для определения весов ребер.
3. Кластеризация: Выполняется итеративный алгоритм объединения узлов.

Результат этого процесса (консолидированные идентичности) сохраняется в индексах Google, вероятно, как часть Knowledge Graph или специализированных индексов авторов. Это позволяет системе связать контент, созданный одним и тем же человеком на разных платформах.

RANKING / RERANKING – Ранжирование / Переранжирование
Сама система кластеризации не ранжирует документы. Однако ее выходные данные используются алгоритмами ранжирования. Например, при оценке E-E-A-T система может использовать консолидированный профиль автора, созданный этим механизмом, для более точной оценки его экспертизы и авторитетности.

Входные данные:

• Сырые данные о социальных связях, извлеченные краулером (URL профилей, типы связей).
• Данные для оценки репутации сайтов (R).
• Текстовые данные профилей (имена пользователей) для оценки сходства (S).

Выходные данные:

• Node-to-cluster mapping: соответствие каждого отдельного социального профиля консолидированной идентичности (кластеру).
• Cluster-to-nodes mapping: список всех профилей, входящих в консолидированную идентичность.

На что влияет

• Конкретные типы контента: Наибольшее влияние оказывается на контент, где важна идентификация автора — статьи, блоги, научные публикации, обзоры.
• Специфические запросы: Запросы, связанные с поиском людей, экспертов или мнений.
• Конкретные ниши или тематики: Критически важно в YMYL-тематиках (здоровье, финансы, право), где оценка экспертизы автора имеет первостепенное значение.

Когда применяется

• Временные рамки: Алгоритм предназначен для выполнения в офлайн-режиме или в пакетной обработке (упоминается пригодность для MapReduce) для анализа больших объемов данных. Он не работает в реальном времени при обработке запроса.
• Частота применения: Процесс выполняется периодически по мере обновления индекса и поступления новых данных из краулинга.
• Условия работы: Применяется к данным, где присутствуют явные утверждения о связях между социальными идентичностями (например, наличие разметки XFN/FOAF или аналогов).

Пошаговый алгоритм

Процесс кластеризации социальных идентичностей.

1. Получение данных: Система получает connection graph, представляющий собранные социальные данные.
2. Очистка графа (Cleaning): Удаление ошибочных узлов и ребер.
   • Удаление узлов из списков исключения.
   • Удаление узлов, у которых количество входящих или исходящих «me» ребер превышает пороговые значения (Degree Thresholds).
3. Инициализация кластеров (Conversion): Конвертация графа связей в cluster graph. Каждому узлу присваивается уникальный ID кластера (изначально 1 узел = 1 кластер).
4. Назначение весов (Weighting): Присвоение начальных весов всем «me» ребрам. Вес = R (репутация сайта) * S (сходство имен пользователей).
5. Итеративный процесс кластеризации: Повторять до тех пор, пока происходят изменения в графе.
   • Принятие решения об активации (Activation): Для каждого кластера анализируются относительные веса входящих и исходящих «me» ребер. Если значительная доля (threshold fraction) общего веса связана с ребрами, соединяющими кластер с одним соседним кластером, эти ребра активируются.
   • Проверка наличия активированных ребер: Если активированных ребер нет, процесс завершается. Если есть, переход к слиянию.
   • Создание новых кластеров (Merging): Группировка узлов, соединенных активированными ребрами. Строится ненаправленный граф из активированных ребер, и находятся связанные компоненты. Каждая компонента формирует новый кластер.
   • Обновление графа (Updating): Замена сгруппированных узлов (старых кластеров) новым кластерным узлом. Ребра нового кластера являются агрегацией ребер исходных узлов, а их веса суммируются.
6. Генерация выходных данных (Finalization): Формирование финальных соответствий node-to-cluster и cluster-to-nodes.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Структурные факторы: Наличие разметки XFN (XHTML Friends Network), FOAF (Friend of a Friend) или ссылок с атрибутом rel=»me». Это основной источник данных для построения графа и определения типа ребер («me» или «friend»).
• Контентные факторы: Имена пользователей (Usernames) связанных аккаунтов. Используются для расчета метрики сходства (S). Также упоминается возможность использования биографической информации для проверки сходства.
• Технические факторы: URL профилей используются как идентификаторы узлов в графе.
• Внешние/Системные данные: Предварительно рассчитанные оценки репутации (R) для социальных сайтов, выступающих источниками связей.

Какие метрики используются и как они считаются

• Weight (Вес ребра): Мера уверенности в связи. Рассчитывается как произведение R * S. Диапазон значений может быть [0.0, 1.0].
• R (Reputation Factor): Оценка надежности сайта-источника. Патент не уточняет формулу расчета, но указывает, что значение может быть получено из списка, содержащего значения доверия для социальных сайтов.
• S (Similarity Factor): Оценка текстуального сходства имен пользователей. Может быть бинарной (совпадают/не совпадают) или рассчитываться как функция меры сходства, например, edit distance (редакционное расстояние).
• In-degree / Out-degree (Входящая/Исходящая степень узла): Количество входящих/исходящих «me» ребер узла. Используется для очистки данных.
• Degree Thresholds (Пороги степени): Пороговые значения для In-degree и Out-degree. Превышение порога приводит к удалению узла.
• Threshold Fraction (Пороговая доля): Минимальная доля общего веса «me» ребер, которая должна связывать два кластера для их объединения (например, 90%). Используется для активации ребер.

Выводы

1. Фундамент для E-E-A-T и Knowledge Graph: Патент описывает критически важный инфраструктурный механизм для разрешения сущностей (Entity Resolution) в контексте людей. Точная идентификация всех профилей одного автора позволяет Google агрегировать сигналы экспертизы и авторитетности с разных платформ, что является основой для оценки E-E-A-T и построения Knowledge Graph.
2. Важность явных сигналов связи (rel=»me»): Система полагается на публичные утверждения о связи между профилями (XFN, FOAF, rel=»me»). Наличие этих сигналов является триггером для анализа связи.
3. Взвешенный подход к доверию: Google не доверяет всем утверждениям одинаково. Вес связи (Weight) напрямую зависит от репутации сайта-источника (R) и сходства данных профилей (S). Связи с авторитетных сайтов и связи между профилями с идентичными именами имеют больший вес.
4. Защита от манипуляций и шума: Система включает механизмы очистки (Cleaning) для борьбы с ложными утверждениями и ошибками аннотации. Использование порогов степени узла (Degree Thresholds) позволяет отфильтровывать аномальные профили, которые пытаются связать себя с слишком большим количеством других идентичностей.
5. Итеративное построение уверенности: Алгоритм итеративной кластеризации позволяет постепенно объединять профили, начиная с самых надежных связей и агрегируя веса на каждом шагу. Это обеспечивает высокую точность финальной кластеризации.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Обеспечение консистентности данных автора: Используйте одно и то же предпочтительное имя и вариант написания для автора на всех платформах (сайт компании, блог, LinkedIn, Twitter и т.д.). Это максимизирует фактор сходства (S) и увеличивает вес связей между профилями.
• Явное связывание профилей (rel=»me» и Schema.org): Активно используйте атрибут rel=»me» для ссылок между личным сайтом автора и его социальными профилями, и наоборот. Также используйте свойство sameAs в разметке Schema.org/Person на странице автора, чтобы указать все его релевантные социальные профили. Это предоставляет системе прямые сигналы для построения Connection Graph.
• Размещение профилей на авторитетных платформах: Поощряйте авторов вести профили на релевантных и авторитетных социальных или профессиональных сайтах. Связи, исходящие с таких сайтов, получают более высокий фактор репутации (R), что увеличивает надежность кластеризации.
• Создание централизованной страницы автора: Создайте на основном сайте качественную страницу «Об авторе», которая служит хабом, связывающим весь его контент на сайте и ссылки на внешние профили. Это помогает в консолидации идентичности.

Worst practices (это делать не надо)

• Использование разных имен и псевдонимов: Если эксперт использует разные имена на разных платформах без явных связей между ними, система с высокой вероятностью не сможет их объединить из-за низкого фактора S. Это приведет к фрагментации его авторитетности.
• Игнорирование связывания профилей: Отсутствие явных ссылок (rel=»me», sameAs) между профилями не позволит системе построить Connection Graph и запустить процесс кластеризации для этого автора.
• Попытки манипуляции связями: Создание большого количества ложных связей или попытка «присвоить» чужую идентичность неэффективны. Механизмы очистки (Degree Thresholds) и взвешивания (R и S) предназначены для фильтрации такого рода шума и манипуляций.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегический фокус Google на сущностях, а не только на ключевых словах. Для SEO-стратегий, основанных на демонстрации экспертизы (E-E-A-T), критически важно обеспечить правильное распознавание и консолидацию авторов. Этот патент описывает механизм, как именно Google решает задачу объединения профилей. Долгосрочная стратегия должна включать работу над видимостью и связностью цифрового присутствия ключевых экспертов компании.

Практические примеры

Сценарий: Консолидация профиля эксперта для YMYL-сайта

Допустим, доктор Иван Петров является главным врачом клиники и автором статей на ее сайте.

1. Анализ текущего состояния: У доктора Петрова есть профиль на сайте клиники (A), аккаунт в LinkedIn (B), профиль в Twitter (C) и страница на сайте научной конференции (D). В LinkedIn он указан как «Иван Петров», а в Twitter как «Dr_IvanP».
2. Оптимизация сходства (S): Рекомендуем стандартизировать имя, если это возможно. Если псевдоним в Twitter важен, убедиться, что в биографии указано полное имя «Доктор Иван Петров».
3. Оптимизация связей (Connection Graph):
   • На сайте клиники (A) в разметке Schema.org/Person для доктора Петрова указываем B, C и D через свойство sameAs. Также добавляем видимые ссылки на B и C с атрибутом rel=»me».
   • В профиле LinkedIn (B) добавляем ссылку на сайт клиники (A) и, если возможно, на страницу конференции (D).
   • В профиле Twitter (C) добавляем ссылку на страницу автора на сайте клиники (A).
4. Ожидаемый результат: При следующем обходе данных Google построит Connection Graph. Связи между A, B и D будут иметь высокий вес (высокий S, предположительно высокий R). Связь с C может иметь меньший вес из-за различий в имени (ниже S), но наличие двусторонних связей (A<->C) и связей через другие узлы поможет системе итеративно объединить все четыре профиля в один кластер, представляющий доктора Петрова. Это позволит агрегировать его авторитетность для оценки E-E-A-T.

Вопросы и ответы