Как Google анализирует визуальное содержание видео и использует «типичность» для рекомендации подходящей музыки

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему подбора подходящего музыкального сопровождения для видео на видеохостинговых платформах (например, YouTube). Выбор музыки может быть сложным для авторов, особенно любителей. Существовавшие ранее системы часто требовали наличия исходного саундтрека для рекомендации похожей музыки, что не работало для видео без звука. Данное изобретение предлагает метод рекомендации музыки, основанный исключительно на анализе семантического содержания самого видеоконтента.

Что запатентовано

Запатентована система рекомендации саундтреков, которая анализирует семантическое содержание видео, а не его аудиодорожку. Система извлекает визуальные признаки из видео (probe video) и генерирует Signature Vector (вектор сигнатур), описывающий его семантику. Затем она находит другие видео с похожим содержанием. Ключевым элементом является оценка «типичности» (typicality) использования саундтрека в этих похожих видео, чтобы рекомендовать музыку, которая статистически чаще всего ассоциируется с подобным контентом.

Как это работает

Механизм работает следующим образом:

• Извлечение и Генерация Семантики: Визуальное содержание исходного видео анализируется с помощью множества классификаторов (Feature Classifier Models) для генерации Signature Vector, который представляет семантическое содержание видео (например, «зимний спорт», «гонки»).
• Поиск похожих видео: Система ищет в библиотеке видео с похожими Signature Vectors, у которых уже есть саундтреки.
• Оценка Типичности и Фильтрация Выбросов: Для каждого найденного видео система оценивает, насколько типично используется его саундтрек. Это делается путем сравнения Signature Vector видео с Centroid (центроидом) — усредненным вектором всех видео в библиотеке, использующих этот же саундтрек. Видео с нетипичным использованием (atypical use) отфильтровываются.
• Ранжирование и рекомендация: Оставшиеся видео ранжируются по степени типичности. Саундтреки из топовых видео предлагаются пользователю.

Актуальность для SEO

Средняя/Высокая. Технологии понимания семантики видео через визуальный анализ являются фундаментальными и крайне актуальными. Хотя конкретные модели машинного обучения, вероятно, эволюционировали с момента подачи патента (например, в сторону глубокого обучения и трансформеров), базовая архитектура — извлечение признаков, генерация семантических векторов и измерение сходства/типичности — остается стандартным подходом в рекомендательных системах.

Важность для SEO

Прямое влияние на ранжирование в веб-поиске или поиске YouTube низкое (3/10). Патент описывает внутренний инструмент для создателей контента (рекомендация музыки), а не алгоритм поисковой выдачи. Однако патент представляет значительную ценность для Video SEO (7/10), так как детально раскрывает, как Google анализирует и интерпретирует видеоконтент на глубоком семантическом уровне, используя только визуальные данные. Понимание механизма генерации Signature Vectors дает важный контекст для оптимизации видео.

Детальный разбор

Термины и определения

Centroid (Центроид)

Усредненный Signature Vector для группы видео. В контексте патента, это среднее семантическое представление всех видео, которые используют определенный саундтрек. Служит эталоном типичного контента для данной музыки.

Composite Video (Составное видео)

Видео, состоящее из нескольких клипов или сцен (Sub-videos).

Content Features (Контентные признаки)

Низкоуровневые признаки, извлеченные непосредственно из визуального содержания видео. Выражаются как векторы чисел с плавающей запятой.

Feature Classifier Models (Модели классификаторов признаков)

Множество моделей (в патенте упоминается 2000-3000), которые применяются к Content Features для предсказания вероятности наличия определенных тегов или категорий.

Probe Video (Исходное/Зондирующее видео)

Видео, для которого пользователь запрашивает рекомендацию саундтрека.

Semantic Features (Семантические признаки)

Высокоуровневое описание содержания видео (например, категории, теги), представленное в виде Signature Vector.

Signature Vector (Вектор сигнатур)

Численное представление семантического содержания видео. Состоит из набора оценок (feature scores), где каждая оценка отражает вероятность (likelihood) принадлежности видео к определенной категории (упоминается 50-100 категорий).

Typicality Score (Оценка типичности)

Метрика, показывающая, насколько типично используется саундтрек в данном видео. Рассчитывается как расстояние между Signature Vector видео и Centroid саундтрека.

Video Outlier (Выброс / Атипичное видео)

Видео, которое использует саундтрек нетипичным образом (atypical use). Имеет низкий Typicality Score (находится далеко от Centroid).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод выбора саундтрека для исходного видео.

1. Извлечение набора Content Features из исходного видео.
2. Применение множества Feature Classifier Models к извлеченным признакам для генерации Semantic Features исходного видео.
3. Определение множества категорий видео на основе видеотегов, связанных с множеством видео-кандидатов.
4. Ассоциирование каждой категории с линейно коррелированным кластером моделей классификаторов. (Это описывает процесс создания семантических категорий из отдельных тегов).
5. Выбор набора семантически похожих видео из кандидатов.
6. Выбор саундтрека по крайней мере одного из семантически похожих видео в качестве рекомендации на основе Typicality Score саундтрека, который указывает на типичное использование этого саундтрека.

Claim 7 (Зависимый от 1): Детализирует процесс выбора семантически похожих видео.

1. Измерение схожести между каждым видео и исходным видео на основе сравнения их Semantic Features.
2. Ранжирование набора семантически похожих видео на основе измерения схожести.

Claim 10 (Зависимый от 1): Детализирует финальный этап выбора саундтрека.

1. Ранжирование семантически похожих видео по их Typicality Scores.
2. Выбор саундтреков из видео с наивысшим рейтингом.

Где и как применяется

Изобретение применяется в рамках видеохостингового сервиса (Video Hosting Service), такого как YouTube, и не является частью основного алгоритма веб-поиска.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Это основной этап предварительной обработки данных.

• Обработка видео: Когда видео загружается на платформу, Feature Extractor анализирует его визуальное содержание.
• Генерация векторов: Извлекаются Content Features и с помощью Feature Classifier Models генерируется Signature Vector. Эти данные сохраняются в библиотеке (Video Library).
• Расчет центроидов (Офлайн): Система предварительно рассчитывает и сохраняет Centroid для каждого доступного саундтрека, анализируя все видео, которые его используют.

RANKING / RERANKING (Внутреннее ранжирование рекомендательной системы)
Эти этапы происходят в реальном времени, когда пользователь запрашивает рекомендацию.

• Поиск кандидатов: Video Search Module использует Signature Vector исходного видео для поиска семантически похожих видео (ближайших соседей).
• Переранжирование: Video Outlier Identification Module рассчитывает Typicality Score для каждого кандидата, сравнивая его с Centroid саундтрека. Результаты переранжируются по этой оценке.

Входные данные:

• Исходное видео (Probe Video).
• База данных с предварительно рассчитанными Signature Vectors и Centroids.

Выходные данные:

• Список рекомендованных саундтреков.

На что влияет

• Типы контента: Влияет на обработку любого видеоконтента на платформе. Система способна анализировать различные типы визуального контента для определения семантики. Упоминается возможность обработки как отдельных видео, так и составных (Composite Videos).

В патенте нет информации о влиянии на поисковую выдачу (SERP), специфические запросы или ниши.

Когда применяется

• Условия применения: Алгоритм применяется в момент, когда пользователь видеохостинга (создатель контента) запрашивает рекомендацию саундтрека для своего видео через соответствующий инструмент платформы (например, в редакторе видео).

Пошаговый алгоритм

Алгоритм состоит из двух основных процессов: предварительная обработка (индексирование) и обработка запроса на рекомендацию.

Процесс А: Предварительная обработка и Индексирование (Офлайн)

1. Извлечение признаков: Для каждого видео в библиотеке извлекаются низкоуровневые Content Features.
2. Применение классификаторов: Применяются тысячи Feature Classifier Models для расчета вероятностей тегов (Tag likelihood score).
3. Кластеризация и Агрегация: Теги группируются в семантически связанные категории с помощью статистических методов (например, анализа ковариационной матрицы). Оценки тегов агрегируются в оценки категорий.
4. Генерация Signature Vector: Формируется вектор из оценок категорий (50-100), представляющий семантику видео.
5. Расчет Центроидов: Видео группируются по используемому саундтреку. Для каждой группы рассчитывается Centroid — усредненный Signature Vector.
6. Сохранение: Signature Vectors видео и Centroids саундтреков сохраняются в базе данных.

Процесс Б: Обработка запроса на рекомендацию (Онлайн)

1. Получение запроса: Система получает запрос для исходного видео (Probe Video).
2. Получение вектора: Извлекается Signature Vector исходного видео.
3. Поиск похожих видео: Система ищет видео с векторами, наиболее близкими к вектору исходного видео, используя метрики схожести. Выбирается предопределенное количество кандидатов (например, 20).
4. Оценка типичности: Для каждого кандидата извлекается Centroid его саундтрека. Рассчитывается расстояние между Signature Vector кандидата и Centroid. Это расстояние является основой Typicality Score.
5. Ранжирование: Кандидаты ранжируются на основе Typicality Score. Чем меньше расстояние (ближе к центроиду), тем выше ранг.
6. Выбор рекомендаций: Выбираются саундтреки из топовых N (например, 5) видео.

Процесс В: Обработка составных видео (Composite Video)

1. Сегментация: Составное видео разделяется на Sub-videos.
2. Индивидуальная обработка: Для каждого Sub-video выполняется Процесс Б.
3. Глобальное ранжирование: Все кандидаты, найденные для всех Sub-videos, объединяются и глобально ранжируются.
4. Выбор рекомендаций: Выбираются саундтреки из топа глобального рейтинга.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется исключительно на анализе содержания видео.

• Контентные факторы (Визуальные): Основные данные на входе — это визуальное содержание видео. Система извлекает Content Features непосредственно из видеоконтента (объекты, сцены, движение и т.д.).
• Структурные факторы (Теги): Видео теги (video tags) используются в офлайн-процессе для обучения классификаторов и определения семантических категорий.

Какие метрики используются и как они считаются

• Signature Vector: Вектор, состоящий из оценок (feature scores), рассчитанных Feature Classifier Models.
• Метрики схожести (Similarity Measure): Используются для сравнения двух Signature Vectors (v1 и v2). Упоминаются:
  • L2 норма (Евклидово расстояние).
  • Косинусное сходство (cosine similarity).
  • Обучаемые метрики, например, билинейная мера схожести f(v1, v2) = v1^T * M * v2.
• Centroid: Рассчитывается как среднее арифметическое Signature Vectors всех видео, использующих один и тот же саундтрек.
• Typicality Score (Ranking score r): Метрика для оценки типичности. Рассчитывается как расстояние между вектором видео (v) и центроидом его саундтрека (c): r = distance(v, c). Может использоваться Евклидово расстояние или расстояние Махаланобиса (которое учитывает ковариационную матрицу векторов).
• Ковариационная матрица (Covariance matrix) и Собственные значения (Eigenvalues): Используются для статистического анализа и кластеризации тегов в категории.

Выводы

1. Глубокое понимание видео через визуальный анализ: Патент демонстрирует сложные механизмы Google для интерпретации семантического содержания видео исключительно на основе визуальных данных, без опоры на метаданные или аудио.
2. Signature Vector как семантический «отпечаток»: Система генерирует Signature Vector для каждого видео, применяя тысячи классификаторов (Feature Classifier Models). Этот вектор служит основой для измерения семантического сходства контента.
3. Концепция «Типичности» и Центроидов: Ключевой вывод — как Google определяет «норму» или «типичность». Это достигается путем расчета Centroid (усредненного семантического представления) для группы элементов и измерения отклонения отдельного элемента от этого центра. Эта концепция потенциально может применяться шире, чем только для музыки.
4. Приоритет уместности над схожестью: Система активно фильтрует результаты, где элемент (саундтрек) используется неуместно (атипично), даже если само видео семантически похоже на исходное.
5. Инфраструктурный характер патента: Патент описывает инструмент для создания контента, а не алгоритм ранжирования в поиске. Прямых действий для улучшения позиций в SERP из него не следует, но он критически важен для понимания Video SEO.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Хотя патент не описывает алгоритм ранжирования, он дает критически важное понимание того, как Google видит и классифицирует видеоконтент. Это знание необходимо применять в стратегиях Video SEO.

• Обеспечение визуальной семантической ясности: Создавайте видео так, чтобы его визуальное содержание было четким, качественным и однозначно соответствовало тематике. Система должна легко классифицировать контент. Если видео о ремонте автомобиля, визуальный ряд должен содержать явные признаки (инструменты, двигатель, процесс ремонта), которые будут распознаны Feature Classifier Models.
• Согласованность визуального ряда и интента: Убедитесь, что визуальные элементы напрямую поддерживают ключевые слова и интент, на которые вы ориентируетесь. Это поможет системе сгенерировать точный Signature Vector, соответствующий нужным семантическим категориям.
• Использование типичных визуальных паттернов для ниши: Система использует концепцию Typicality. Изучите, какой тип визуального контента доминирует в вашей нише. Использование узнаваемых и типичных визуальных решений поможет классификаторам точнее определить категорию вашего видео и считать его релевантным представителем ниши.

Worst practices (это делать не надо)

• Вводящий в заблуждение визуальный контент (Кликбейт): Использование визуального ряда, который не соответствует заявленной теме (в метаданных или аудио). Системы, подобные описанной, способны распознать это несоответствие на уровне Semantic Features, что может негативно сказаться на производительности видео.
• Чрезмерная опора на метаданные при слабом визуальном ряде: Не стоит полагаться только на заголовки и описания, если само видео имеет нечеткий или двусмысленный визуальный ряд. Feature Extractor может сгенерировать слабый или нерелевантный Signature Vector.
• Игнорирование качества продакшена: Низкое качество изображения, плохое освещение или хаотичный монтаж могут затруднить извлечение Content Features и корректную работу классификаторов, что приведет к неточному семантическому профилю.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегический приоритет Google в разработке систем машинного обучения для понимания неструктурированного контента (видео, изображения) без опоры на текст. Для SEO-специалистов это означает, что оптимизация видеоконтента выходит далеко за рамки работы с метаданными. Визуальная составляющая является самостоятельным и мощным источником данных для алгоритмов. Долгосрочная стратегия Video SEO должна включать оптимизацию самого продакшена для обеспечения максимальной семантической ясности для систем машинного зрения.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация видео для корректной семантической классификации (Video SEO)

Задача: Убедиться, что видео рецепта пасты Карбонара будет корректно классифицировано системой.

1. Анализ (Цель): Мы хотим, чтобы Feature Extractor присвоил высокие оценки (feature scores) категориям, связанным с «кулинарией», «итальянской кухней», «рецептами».
2. Действия (Оптимизация Продакшена):
   • Использовать яркое освещение и высокое разрешение для четкости изображения.
   • Показать крупные планы ключевых ингредиентов (бекон, яйца, пармезан, паста).
   • Четко и последовательно демонстрировать этапы приготовления.
   • Использовать типичную кухонную обстановку в качестве фона (избегать съемки рецепта в гараже).
3. Ожидаемый результат: Система извлекает четкие Content Features. Классификаторы распознают ингредиенты и процесс готовки. Генерируется Signature Vector, который точно отражает семантику видео. Это повышает вероятность того, что видео будет считаться релевантным в системах Google (поиск, рекомендации), использующих семантический анализ видео.

Вопросы и ответы