Как Google оптимизирует инфраструктуру для масштабирования персонализированного поиска на основе социальных связей

Описание

Какую задачу решает

Патент решает инфраструктурную проблему эффективности и масштабируемости персонализированного поиска, основанного на социальных связях (Social Graph). Он устраняет два ключевых узких места:

• Разрастание индекса (Index Bloat): Если помечать контент популярных авторов (например, знаменитостей) идентификаторами всех их миллионов подписчиков, размер поискового индекса критически увеличивается.
• Разрастание запроса (Query Bloat): Если пользователь при каждом поиске передает идентификаторы всех своих контактов, размер запроса становится слишком большим, что замедляет обработку.

Изобретение направлено на оптимизацию обоих параметров для повышения производительности поиска.

Что запатентовано

Запатентована система оптимизации инфраструктуры индексирования и выполнения запросов для персонализированного социального поиска. Суть изобретения заключается в гибридном подходе к маркировке контента в индексе для балансировки нагрузки. Система использует пороговое значение количества связей (Threshold) для разделения авторов на популярных и обычных. Контент популярных авторов маркируется идентификатором автора (Author Restrict), а контент обычных авторов — идентификаторами их подписчиков (Searcher Restricts).

Как это работает

Система оптимизирует поиск следующим образом:

1. Классификация авторов: Анализируется Social Graph, и авторы делятся на популярных (количество связей > Threshold) и обычных.
2. Индексирование (Оптимизация индекса): Контент популярных авторов помечается только их Author Restrict. Контент обычных авторов помечается Searcher Restricts всех их подписчиков.
3. Выполнение запроса (Оптимизация запроса): Когда пользователь ищет, его запрос дополняется (а) его собственным Searcher Restrict и (б) Author Restricts только тех популярных авторов, на которых он подписан.
4. Обработка новых связей: Предусмотрен механизм временной выдачи Author Restricts для учета новых подписок до обновления индекса.

Актуальность для SEO

Средняя. Описанные инфраструктурные решения для масштабирования персонализации остаются актуальными инженерными задачами. Однако контекст патента тесно связан с эпохой активного социального поиска (например, Google+), когда прямые социальные связи играли более заметную роль в выдаче. Хотя персонализация остается важной, методы ее реализации могли эволюционировать от описанных здесь механизмов.

Важность для SEO

Минимальное влияние (1/10, Инфраструктура). Патент имеет низкое значение для практического SEO. Он описывает внутренние инженерные решения Google для оптимизации производительности и хранения данных при персонализированном поиске. Он не вводит новых факторов ранжирования, не описывает методы оценки качества контента и не предлагает стратегий, на которые SEO-специалисты могут напрямую повлиять.

Детальный разбор

Термины и определения

Author Restrict (Ограничение по автору)

Метка (тег) в поисковом индексе, связанная с контентом. Содержит данные, идентифицирующие автора (создателя или публикатора) этого контента.

Entity (Сущность)

Объект, который может иметь социальные связи (например, человек, компания, сервис).

Restrict (Ограничение/Метка)

Данные в поисковом индексе, которые связывают свойство (например, авторство или интерес) с контентом. Используются для фильтрации результатов при поиске.

Searcher Restrict (Ограничение по поисковику)

Метка (тег) в поисковом индексе, связанная с контентом. Содержит данные, идентифицирующие пользователя (Searcher), который заинтересован в этом контенте, так как он социально связан с автором.

Social Graph (Социальный граф)

Структура данных, представляющая связи между сущностями. Используется для определения того, кто с кем связан (друзья, подписчики).

Threshold Number of Connections (Пороговое количество связей)

Заданное число связей, при превышении которого автор считается популярным. Это значение определяет, какой тип метки (Author Restrict или Searcher Restrict) будет использоваться для его контента.

Newly-created association (Недавно созданная связь)

Новая социальная связь (например, подписка), созданная в период между обновлениями поискового индекса.

ACL (Access Control List / Список контроля доступа)

Упоминается в описании как список сущностей, авторизованных для доступа к элементу контента.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент описывает инфраструктурную оптимизацию. Ядром изобретения является гибридный метод использования меток.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной гибридный процесс индексирования.

1. Система сравнивает количество социальных связей каждой сущности с пороговым значением (Threshold).
2. Идентификация популярных авторов (First Entities): Определяются сущности, чье количество связей превышает порог.
3. Обработка контента популярных авторов: Их контент в индексе ассоциируется с Author Restrict (ID автора). Критическое условие: этот контент НЕ ассоциируется с какими-либо Searcher Restricts.
4. Идентификация обычных авторов (Second Entities): Определяются сущности, чье количество связей ниже порога.
5. Обработка контента обычных авторов: Их контент в индексе ассоциируется с Searcher Restricts (ID пользователей, которые социально связаны с автором).
6. Поисковый индекс обновляется с этими метками.

Claim 3 (Зависимый от 1): Описывает механизм обработки новых социальных связей (решение проблемы задержки обновления индекса).

1. Система идентифицирует вновь созданную связь (Newly-created association) между двумя сущностями.
2. Пользователю, который инициировал связь (подписчику), временно выдается Author Restrict того, на кого он подписался. Это позволяет находить контент автора сразу после подписки, не дожидаясь обновления индекса.

Claim 5 и 6 (Зависимые от 4): Уточняют временные рамки для механизма из Claim 3.

Временно выданный Author Restrict используется в поиске в течение предопределенного периода времени. Максимальный период времени равен времени между обновлениями поискового индекса.

Claim 7 (Зависимый от 1): Описывает процесс поиска с использованием гибридного индекса.

1. Система получает поисковый запрос, который включает как Author Restrict(s), так и Searcher Restrict.
2. Система ищет совпадения в индексе по обоим типам меток.
3. Система извлекает контент, соответствующий этим меткам.

Где и как применяется

Изобретение является инфраструктурным решением, затрагивающим этапы индексирования и выполнения запросов для персонализированного поиска.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Это основной этап применения патента. Indexing Engine и Tagging Engine (упомянутые в описании) выполняют следующие действия:

• Анализируют Social Graphs для определения связей и подсчета их количества.
• Классифицируют авторов на популярных и обычных на основе Threshold.
• Применяют соответствующие метки (Author Restricts или Searcher Restricts) к контенту в индексе (Indexed Cache).

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов (Подготовка запроса)
В момент получения запроса система (в частности, Issuing Engine) модифицирует его для персонализированного поиска:

• Добавляет к запросу собственный Searcher Restrict пользователя.
• Добавляет Author Restricts популярных авторов, на которых подписан пользователь.
• Добавляет временные Author Restricts для новых связей.

RANKING – Ранжирование (Отбор кандидатов L1/Retrieval)
На этапе отбора кандидатов система использует модифицированный запрос для эффективной фильтрации индекса. Метки (Restricts) позволяют быстро отобрать документы, которые социально релевантны пользователю.

Входные данные:

• Данные Social Graph (связи между сущностями).
• Индексируемый контент и данные о его авторстве.
• Системный параметр Threshold Number of Connections.
• Информация о Newly-created associations.

Выходные данные:

• Поисковый индекс с оптимизированной разметкой Author Restricts и Searcher Restricts.
• Модифицированный поисковый запрос пользователя, содержащий необходимые метки для персонализированного поиска.

На что влияет

• Типы контента: Влияет на любой индексируемый контент (веб-страницы, посты в блогах, сообщения, изображения, видео), авторство которого может быть установлено и связано с сущностью в социальном графе.
• Специфические запросы: Влияет исключительно на эффективность извлечения персонализированных результатов поиска (Personalized Search), основанных на социальных связях. Не влияет на общее ранжирование или оценку качества контента.

Когда применяется

• Во время индексации: При обработке нового контента или при периодическом обновлении индекса (Index Refresh) для отражения изменений в Social Graph.
• Во время выполнения запроса: Когда запрос выполняется авторизованным пользователем, для которого доступна информация о его социальных связях.
• При создании новых связей: Активируется временный механизм сразу после того, как пользователь устанавливает новую социальную связь, до следующего обновления индекса.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Индексация и Тегирование (Tagging Engine / Indexing Engine)

1. Анализ Social Graph: Система анализирует связи между сущностями.
2. Определение популярности: Для каждого автора подсчитывается количество связей и сравнивается с Threshold.
3. Тегирование популярных авторов: Идентифицируется контент авторов, превысивших порог. Этот контент тегируется Author Restrict. Searcher Restricts к нему НЕ добавляются.
4. Тегирование обычных авторов: Идентифицируется контент авторов, не превысивших порог. Этот контент тегируется Searcher Restricts всех сущностей, связанных с автором.
5. Обновление индекса: Обновленный индекс сохраняется.
6. Выдача меток (Issuing Engine): Предоставление каждому пользователю его Searcher Restrict и списка Author Restricts популярных авторов, на которых он подписан.

Процесс Б: Обработка поискового запроса

1. Получение запроса: Система получает запрос от пользователя.
2. Формирование персонализированного запроса: Система создает сложный запрос, добавляя Searcher Restrict пользователя и его набор Author Restricts (полученные на шаге А6 или временные из Процесса В).
3. Поиск в индексе: Система ищет документы, соответствующие ключевым словам и имеющие совпадения по любому из включенных Restricts.
4. Возврат результатов: Пользователю предоставляются персонализированные результаты.

Процесс В: Обработка новых социальных связей (Issuing Engine)

1. Идентификация новой связи: Система обнаруживает новую связь (Пользователь А подписался на Автора Б).
2. Временная выдача метки: Система немедленно выдает Пользователю А Author Restrict Автора Б.
3. Использование временной метки: Пользователь А использует этот Author Restrict в своих запросах (Процесс Б).
4. Ограничение по времени: Метка используется только до следующего обновления индекса.
5. Обновление индекса: При следующем обновлении контент Автора Б будет обработан согласно Процессу А.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на инфраструктуре и использует ограниченный набор данных:

• Пользовательские и Социальные факторы:
  • Social Graphs: Данные о связях между сущностями. Критически важные данные для работы механизма.
  • Connections (Связи): Количество связей (подписчиков, друзей) у конкретной сущности.
  • Идентификаторы сущностей: Используются для создания Author Restricts и Searcher Restricts.
• Контентные факторы:
  • Авторство контента: Данные, определяющие, кто создал или опубликовал контент.
• Технические факторы:
  • ACL (Списки контроля доступа): Упоминаются в описании как используемые для определения прав доступа к контенту.

Какие метрики используются и как они считаются

• Threshold Number of Connections (Порог популярности): Ключевая метрика. Это заданное пороговое значение (в патенте упоминаются примеры: 5000, 100 000, миллион). Используется для бинарной классификации авторов и выбора стратегии индексирования.
• Predefined period of time (Предопределенный период времени): Метрика времени, равная максимальному времени между обновлениями индекса. Используется для ограничения срока действия временных Author Restricts.

Выводы

Патент сугубо инфраструктурный и не содержит практических выводов для SEO. Он описывает внутренние процессы Google без прямых рекомендаций для SEO.

1. Инфраструктурный фокус: Основная цель патента — оптимизация производительности, масштабируемости и эффективности хранения данных для персонализированного поиска. Он решает инженерную задачу, а не проблему ранжирования.
2. Балансировка нагрузки (Hybrid Approach): Система использует гибридную модель (Author Restricts vs Searcher Restricts), чтобы предотвратить чрезмерное разрастание поискового индекса и одновременно ограничить сложность персонализированных поисковых запросов.
3. Популярность как критерий оптимизации: Количество социальных связей автора используется исключительно как технический критерий для выбора метода индексирования, а не как сигнал ранжирования или качества.
4. Обеспечение актуальности: Патент предлагает решение для обработки новых социальных связей в реальном времени, минуя задержку, связанную с обновлением основного индекса, путем временной выдачи Author Restricts.

Практика

ВАЖНО: Патент скорее инфраструктурный и не дает практических выводов для SEO.

Best practices (это мы делаем)

Патент не описывает факторы ранжирования, качества контента или методы оптимизации сайтов. Он описывает, как Google эффективно извлекает уже проиндексированный персонализированный контент. Прямых рекомендаций для SEO нет.

Worst practices (это делать не надо)

Патент не направлен на борьбу с манипуляциями и не делает какие-либо существующие SEO-тактики неэффективными или опасными.

Стратегическое значение

Стратегическое значение патента для SEO минимально. Он подтверждает, что Google обладает сложной инфраструктурой для реализации персонализации в масштабе и уделяет значительное внимание эффективности этого процесса. Для SEO-специалистов это не меняет фундаментальных подходов к созданию качественного контента и развитию авторитетности ресурса.

Практические примеры

Практических примеров применения для SEO нет, так как патент описывает внутреннюю оптимизацию индекса. Ниже приведен пример работы самого механизма, а не SEO-тактики.

Сценарий: Оптимизация индекса для социального поиска

Условие: Порог популярности (Threshold) установлен на 100 000 связей.

1. Автор А (Знаменитость): Имеет 5 миллионов подписчиков.
   • Действие системы: Так как 5М > 100К, Автор А популярен. Его контент в индексе помечается только его Author Restrict (например, «Auth:A»). Идентификаторы 5 млн подписчиков НЕ добавляются в индекс.
2. Автор Б (Нишевый блогер): Имеет 2000 подписчиков.
   • Действие системы: Так как 2К < 100К, Автор Б обычный. Его контент помечается Searcher Restricts всех его 2000 подписчиков (например, «Searcher:User1», «Searcher:User2″…).
3. Пользователь 1: Подписан на Автора А и Автора Б.
   • Действие системы: При поиске запрос Пользователя 1 модифицируется. В него добавляется его Searcher Restrict («Searcher:User1») и Author Restrict популярного автора («Auth:A»).
   • Результат: Система находит контент Автора А по метке «Auth:A» и контент Автора Б по метке «Searcher:User1».

Вопросы и ответы