Как Google автоматически распознает товары в видео и создает интерактивные каталоги для шопинга

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему разрыва между потреблением медиаконтента и коммерцией. Пользователи часто видят интересующие их продукты (одежду, мебель, гаджеты) в фильмах или видеороликах, но не имеют простого способа идентифицировать эти товары или приобрести их, не прерывая просмотр. Изобретение автоматизирует процесс обнаружения товаров в контенте и предоставляет коммерческую информацию в удобном формате.

Что запатентовано

Запатентована система для динамического создания интерактивного каталога продуктов на основе анализа медиаконтента, потребляемого пользователем. Система использует мультимодальный подход (распознавание изображений, речи, текста и анализ метаданных) для идентификации товаров и услуг, показанных или упомянутых в видео. Результатом является каталог, который включает описание продукта и Contextual Reference (например, скриншот или видеоклип сцены), связывающий товар с контентом.

Как это работает

Система работает в несколько этапов:

• Идентификация контента: Collection Component определяет, какой медиаконтент просматривает пользователь.
• Анализ и распознавание: Product Component анализирует контент. Он использует Image Recognition для видеоряда, Speech Recognition для аудиодорожки, Text Recognition для субтитров/скрытых титров, а также проверяет метаданные.
• Создание каталога: Catalog Component компилирует каталог, добавляя описание товара и Contextual Reference.
• Презентация: Каталог предоставляется пользователю. Ключевой особенностью является возможность синхронизации отображения каталога с воспроизведением медиа (например, параллельно на одном экране или на втором устройстве).

Актуальность для SEO

Высокая. Концепция «shoppable video» (видео с возможностью покупки) активно развивается. Google интегрирует возможности распознавания товаров в YouTube (YouTube Shopping) и Google Lens. Этот патент описывает базовые технологии для анализа мультимедийного контента с целью выявления коммерческих сущностей и интеграции электронной коммерции в платформы потребления видео.

Важность для SEO

Влияние на SEO высокое (7/10), но специфичное. Патент не описывает алгоритмы ранжирования веб-страниц, но имеет критическое значение для Video SEO и E-commerce SEO. Он раскрывает технические возможности Google по глубокому пониманию содержимого видеоконтента за пределами базовых метаданных. Это напрямую влияет на стратегии оптимизации видео для обеспечения обнаруживаемости продуктов системами автоматического распознавания.

Детальный разбор

Термины и определения

Annotation Feature (Функция аннотирования)

Элемент каталога, позволяющий пользователю оставлять обратную связь о продукте, отмечать его статус (например, «у меня это есть», «добавить в список желаний») или выражать мнение.

Catalog Component (Компонент каталога)

Модуль системы, отвечающий за компиляцию каталога, включая добавление описаний, контекстуальных ссылок и ссылок на продавцов (Vendor Reference).

Collection Component (Компонент сбора)

Модуль, который идентифицирует медиаконтент, выбранный или потребляемый пользователем.

Contextual Reference (Контекстуальная ссылка)

Ссылка на медиаконтент, показывающая контекст, в котором продукт был представлен. Примеры: скриншот (Screen Capture), видеоклип (Video Clip), аудиоклип (Audio Clip), фрагмент диалога с субтитрами (Captioned Dialog Clip) или временной код (Time Code).

Image Recognition (Распознавание изображений)

Технология для идентификации продуктов на основе визуального анализа видеоряда (распознавание объектов).

Indexing Component (Компонент индексирования)

Модуль, который индексирует каталог по различным ключам (Keys), таким как актеры, категория товара или тема контента.

Media Content (Медиаконтент)

Контент, потребляемый пользователем (ТВ-шоу, фильмы, потоковое видео).

Metadata Examination (Изучение метаданных)

Метод идентификации продуктов путем анализа данных, включенных в медиаконтент или связанных с ним.

Product Component (Компонент продукта)

Модуль, отвечающий за идентификацию продуктов или услуг в медиаконтенте с использованием различных технологий распознавания.

Speech Recognition (Распознавание речи)

Технология для идентификации продуктов, упомянутых в звуковой дорожке.

Text Recognition (Распознавание текста)

Технология для идентификации продуктов путем анализа текста, полученного из скрытых субтитров (closed caption), субтитров или с помощью OCR.

Themed Catalog (Тематический каталог)

Каталог, отфильтрованный на основе определенных ключей, например, все товары, связанные с конкретным актером или темой.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает систему создания каталога продуктов и интерфейс.

1. Catalog component компилирует каталог, включающий описание продукта из медиаконтента и связанную с ним Contextual Reference.
2. Presentation component обеспечивает отображение информации о продукте.
3. Ключевой аспект интерфейса: Компоненты взаимосвязаны так, что отображение медиаконтента в первой части дисплея вызывает или ассоциируется с отображением информации о каталогизированном продукте во второй части дисплея.

Ядром изобретения является создание каталога с контекстом и специфический способ его представления пользователю, интегрированный в интерфейс просмотра (например, side-by-side или синхронизированное отображение).

Claim 13 (Зависимый от 1): Уточняет методы идентификации.

Идентификация продукта осуществляется с помощью как минимум одного из методов: Text recognition, Speech recognition или Image recognition. Это подтверждает мультимодальный подход к анализу контента.

Claim 4 (Зависимый): Уточняет, что идентификация может происходить на основе метаданных (metadata), связанных с контентом.

Claim 14 (Независимый пункт): Описывает метод создания каталога продуктов с акцентом на источник данных.

1. Идентификация продукта или услуги в медиаконтенте. Особо подчеркивается, что идентификация включает анализ электронной информации, указывающей на текст скрытых субтитров (closed caption text).
2. Компиляция электронного каталога с описанием и Contextual Reference.
3. Отображение информации о продукте, связанное с отображением контента (аналогично Claim 1).

Этот пункт явно указывает на использование текста скрытых субтитров как критически важного источника данных для идентификации товаров.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает этапы индексирования мультимедийных данных и финальной презентации контента пользователю.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков (Multimedia Analysis)
На этом этапе система анализирует медиаактивы. Происходит извлечение признаков (Feature Extraction) из мультимедиа:

• Product Component запускает процессы Image Recognition для анализа видеоряда и идентификации объектов.
• Запускаются процессы Speech Recognition для анализа аудиодорожки.
• Запускаются процессы Text Recognition для анализа текстовых дорожек (субтитры, closed captions).
• Происходит Metadata Examination.

Результатом является набор аннотаций о продуктах, привязанных к временным кодам контента.

METASEARCH / PRESENTATION LAYER (Уровень Презентации)
Система функционирует на уровне интерфейса пользователя (например, YouTube, Google TV).

• Catalog Component и Presentation Component обеспечивают отображение каталога.
• Система объединяет (смешивает) воспроизведение медиаконтента с функциональностью электронной коммерции.
• Реализуется специфическая логика отображения: синхронизация или ассоциация каталога с воспроизводимым контентом на одном или нескольких экранах.

Входные данные:

• Медиаконтент (видеопоток, аудиопоток, текстовые дорожки).
• Метаданные, связанные с контентом.
• Базы данных продуктов (для сопоставления).

Выходные данные:

• Интерактивный каталог продуктов с описаниями, Contextual References и ссылками на продавцов.

На что влияет

• Конкретные типы контента: В первую очередь влияет на видеоконтент (фильмы, ТВ-шоу, YouTube видео), особенно на контент с высоким коммерческим потенциалом (обзоры продуктов, лайфстайл-блоги).
• Конкретные ниши или тематики: E-commerce, мода, электроника, автомобили, путешествия – любые ниши, где визуальное представление или обсуждение продуктов является частью контента.

Когда применяется

• Условия применения: Применяется во время выбора или потребления пользователем медиаконтента на поддерживаемой платформе.
• Триггеры активации: Активируется, когда Product Component успешно идентифицирует один или несколько продуктов в анализируемом медиаконтенте или если в метаданных контента заранее указано наличие продуктов.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Анализ контента и создание каталога (Может выполняться заранее или в реальном времени)

1. Идентификация медиа: Collection Component определяет выбранный пользователем контент.
2. Мультимодальный анализ контента: Product Component запускает параллельные процессы анализа:
   • Анализ видеоряда (Image Recognition).
   • Анализ аудиодорожки (Speech Recognition).
   • Анализ текстовых данных, включая closed captions (Text Recognition).
   • Анализ связанных данных (Metadata Examination).
3. Идентификация продуктов: Сопоставление распознанных сущностей с базой данных продуктов.
4. Компиляция каталога: Catalog Component создает записи в каталоге.
5. Извлечение контекста: Для каждой записи генерируется Contextual Reference (скриншот, видеоклип, таймкод).
6. Обогащение каталога: Добавление Vendor Reference (ссылки на покупку) и другой коммерческой информации.
7. Индексирование (Опционально): Indexing Component индексирует элементы по ключам (актеры, категории) для создания Themed Catalogs.

Процесс Б: Презентация и взаимодействие

1. Отображение контента: Медиаконтент воспроизводится на устройстве пользователя.
2. Презентация каталога: Presentation Component отображает скомпилированный каталог синхронно с воспроизведением, параллельно на том же экране или на вспомогательном устройстве.
3. Взаимодействие с пользователем: Обработка действий пользователя: просмотр контекста, переход по ссылкам, использование Annotation Feature (например, добавление в список желаний).

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует мультимодальные данные для идентификации продуктов:

• Мультимедиа факторы:
  • Видеопоток: Используется для Image Recognition и генерации визуальных Contextual References.
  • Аудиопоток: Используется для Speech Recognition (идентификация упомянутых продуктов).
• Текстовые факторы:
  • Скрытые субтитры (Closed Captions) и субтитры: Явно указаны как источник данных для Text Recognition (Claim 14).
  • Транскрипты речи: Текст, полученный в результате Speech Recognition.
• Технические факторы (Метаданные): Данные, связанные с медиаконтентом, которые могут содержать информацию о продуктах (Metadata Examination).
• Пользовательские факторы: Выбор медиаконтента пользователем; взаимодействие с каталогом (аннотации).

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не детализирует конкретные формулы, но описывает используемые технологии и упоминает методы машинного обучения в описании Intelligence Component:

• Модели распознавания: Система полагается на точность моделей Speech Recognition (например, акустические модели, скрытые Марковские модели), Text Recognition (включая OCR) и Image Recognition (распознавание объектов, поиск изображений по содержанию).
• Методы анализа текста (NLP): Используются для обработки транскриптов и субтитров с целью извлечения названий продуктов и услуг.
• Алгоритмы машинного обучения и классификации: Для принятия решений об идентификации могут использоваться SVM (Support Vector Machines), нейронные сети, байесовские сети доверия.

Выводы

1. Мультимодальный анализ видеоконтента: Google использует комплексный подход к пониманию видео, анализируя видеоряд (Image Recognition), аудиодорожку (Speech Recognition) и текстовые дорожки (Text Recognition) для извлечения коммерческих сущностей.
2. Критичность текстовых данных (Субтитров): Текст скрытых субтитров (closed captions) явно запатентован как один из ключевых источников данных для идентификации продуктов (Claim 14). Это имеет прямое значение для оптимизации контента.
3. Конвергенция контента и коммерции («Shoppable Video»): Патент демонстрирует стратегию интеграции электронной коммерции непосредственно в процесс потребления медиаконтента. Цель – сделать покупку бесшовной.
4. Глубокое понимание контекста: Система не просто идентифицирует продукт, но и фиксирует контекст его появления (Contextual Reference), что повышает ценность информации для пользователя.
5. Важность метаданных: Помимо автоматического распознавания, система учитывает метаданные, предоставленные создателями контента (Metadata Examination), что открывает возможности для ручной оптимизации.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Рекомендации сосредоточены на оптимизации видеоконтента (Video SEO) для улучшения распознавания продуктов системами Google.

• Обеспечение точности субтитров и транскриптов: Критически важно предоставлять точные, отредактированные вручную субтитры (Closed Captions) для видео. Поскольку они явно используются для идентификации продуктов (Claim 14), убедитесь, что названия брендов и продуктов указаны корректно.
• Четкое вербальное упоминание продуктов: Учитывая использование Speech Recognition, ключевые продукты должны четко проговариваться в аудиодорожке. Качество звука должно быть высоким.
• Оптимизация визуального представления: Для улучшения работы Image Recognition продукты в видео должны быть показаны четко, при хорошем освещении, с видимыми логотипами или уникальными характеристиками.
• Использование структурированных данных и метаданных: Если платформа предоставляет инструменты для тегирования продуктов (например, YouTube Shopping), активно используйте их. Это соответствует методу Metadata Examination, упомянутому в патенте.
• Создание тематического контента: Разрабатывайте серии контента, которые могут быть связаны через Themed Catalogs (например, обзоры продуктов одной категории или бренда), для повышения вовлеченности.

Worst practices (это делать не надо)

• Игнорирование качества субтитров: Загрузка видео без субтитров или использование неточных автоматических субтитров снижает способность системы идентифицировать продукты через Text Recognition.
• Низкое качество продакшена: Плохое освещение, нестабильная камера или низкое качество звука могут помешать работе систем Image Recognition и Speech Recognition.
• Нечеткое представление продуктов: Быстрые перебивки или упоминание продуктов только вскользь затрудняют идентификацию и снижают коммерческий потенциал видео.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегическое направление Google на глубокий анализ мультимедийного контента и стирание границ между контентом и E-commerce. Поиск эволюционирует в сторону мультимодального анализа. Для SEO-специалистов это означает, что оптимизация видео больше не ограничивается базовыми метаданными; необходимо оптимизировать само содержание видео (визуальное, аудиальное и текстовое), чтобы обеспечить максимальную видимость продуктов в системах автоматического распознавания.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация видеообзора гаджета на YouTube для автоматического распознавания

1. Действие (Визуальное): В начале видео четко показать устройство крупным планом с разных ракурсов, убедившись, что бренд и модель видны. Это помогает Image Recognition.
2. Действие (Аудиальное): Ведущий должен четко произнести полное название продукта несколько раз: «Сегодня мы рассматриваем смартфон Google Pixel 9 Pro». Это помогает Speech Recognition.
3. Действие (Текстовое): Загрузить вручную проверенные субтитры (SRT файл), убедившись, что название «Google Pixel 9 Pro» написано корректно. Это помогает Text Recognition (анализ closed captions).
4. Ожидаемый результат: Система с высокой вероятностью идентифицирует Google Pixel 9 Pro. Пользователю во время просмотра могут быть предложены ссылки для покупки этого смартфона, а также показан Contextual Reference (например, таймкод момента демонстрации).

Вопросы и ответы