Как Google снижает вес прогнозируемых сигналов ранжирования, если не уверен в их точности

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему риска и потерь (loss), связанных с неточностью прогнозирования показателей эффективности (например, pCTR или прогнозируемого качества) при ранжировании контента. Модели машинного обучения не всегда точны, особенно при недостатке исторических данных (проблема «холодного старта» для нового контента). Если система полагается на неверный прогноз, это приводит к неоптимальному ранжированию. Изобретение призвано минимизировать влияние ошибок прогнозирования на качество выдачи.

Что запатентовано

Запатентована система ранжирования, которая использует весовой коэффициент (Weighting Factor, WF) для корректировки влияния прогнозируемого показателя эффективности (Predicted Performance Measure, PM). WF количественно отражает уровень уверенности (confidence) системы в точности прогноза. Если уверенность низкая, влияние прогноза на итоговый Rank Score снижается. Уверенность рассчитывается путем статистического анализа дисперсии (variance) ошибок прогнозирования для групп схожего контента.

Как это работает

Система работает в несколько этапов:

• Группировка: Элементы контента группируются по схожим характеристикам (тема, тип, источник).
• Анализ дисперсии: Для каждой группы анализируется дисперсия фактической эффективности и дисперсия ошибок прогнозирования.
• Расчет уверенности (WF): Если дисперсия ошибок высока, Weighting Factor (уверенность) снижается.
• Индивидуальная корректировка: WF дополнительно корректируется для отдельного элемента на основе объема его данных (например, количества показов).
• Ранжирование: При расчете Rank Score прогнозируемый показатель (PM) возводится в степень WF (PM^WF). Если WF близок к 0 (низкая уверенность), прогноз почти не влияет на ранг. Если WF близок к 1 (высокая уверенность), прогноз используется полностью.

Актуальность для SEO

Высокая. Управление неопределенностью и оценка уверенности в прогнозах ML-моделей являются фундаментальными задачами для современных систем ранжирования. По мере того как Google все больше полагается на прогнозируемые метрики (в рекламе и в органическом поиске), механизмы контроля их точности и динамической корректировки их веса становятся критически важными.

Важность для SEO

Патент имеет высокое стратегическое значение для SEO (7/10). Он напрямую описывает контекст, включающий Bid Value (ставки), что характерно для Google Ads. Однако он раскрывает конкретный математический аппарат, который Google использует для управления неопределенностью прогнозов. Этот принцип универсален. В органическом поиске также используются прогнозируемые оценки (качества, релевантности). Патент технически обосновывает эффект «песочницы»: сигналы ранжирования нового контента могут намеренно занижаться (через низкий Weighting Factor), пока система не накопит достаточно данных для уверенного прогноза.

Детальный разбор

Термины и определения

Actual Performance Measure (Фактический показатель эффективности)

Реальная эффективность элемента контента, измеренная по историческим данным (например, фактический CTR).

Adjustment Factors (AF) (Коэффициенты корректировки)

Множители (Prior Adjustment Factor (PAF) и Variance Adjustment Factor (VAF)), используемые для масштабирования и нормализации взвешенного прогнозируемого показателя.

Bid Value (Ставка)

Сумма, которую поставщик контента готов заплатить. Упоминается в патенте, указывая на контекст рекламной системы.

Confidence (Уверенность)

Степень уверенности системы в том, что прогнозируемый показатель совпадет с фактическим. Квантифицируется через Weighting Factor.

First Variance Value (FVV) (Первое значение дисперсии)

Дисперсия функции от среднего фактического показателя эффективности для группы контента. Отражает естественный разброс реальной эффективности внутри группы.

Predicted Performance Measure (PM) (Прогнозируемый показатель эффективности)

Оценка будущей эффективности элемента контента (например, pCTR или прогнозируемая оценка качества).

Rank Score (Оценка ранжирования)

Итоговый балл, используемый для сортировки элементов контента.

Second Variance Value (SVV) (Второе значение дисперсии)

Дисперсия ошибки прогнозирования (разницы между функцией прогнозируемого и функцией фактического показателей) для группы контента. Отражает неточность модели прогнозирования.

Weighting Factor (WF) (Весовой коэффициент)

Коэффициент (обычно от 0 до 1), количественно отражающий уверенность в прогнозе. Используется как экспонента для корректировки прогнозируемого показателя (PM^WF).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод ранжирования с учетом уверенности.

1. Система получает запрос и идентифицирует подходящие элементы контента (включая данный элемент с характеристикой G).
2. Идентифицируется Bid Value и Predicted Performance Measure (PM).
3. Идентифицируется первый набор (группа) элементов, которые также имеют характеристику G.
4. Определяется Weighting Factor (WF). Он основан на дисперсии (variance) показателей эффективности для элементов в этом наборе. WF специфичен для этой группы и отличается от WF для элементов из других групп.
5. PM корректируется с использованием WF для генерации Adjusted Predicted Performance Measure.
6. Рассчитывается Rank Score с использованием Bid Value и скорректированного PM.

Claim 6 (Зависимый): Определяет математический аппарат расчета WF.

WF пропорционален First Variance Value (FVV), деленному на сумму FVV и Second Variance Value (SVV). Формула: WF ≈ FVV / (FVV + SVV).

• FVV — дисперсия фактической эффективности.
• SVV — дисперсия ошибки прогнозирования.

Если ошибка прогнозирования (SVV) велика по сравнению с FVV, WF уменьшается (уверенность низкая). Если ошибка мала, WF приближается к 1 (уверенность высокая).

Claim 7 (Зависимый): Указывает, что корректировка прогноза (PM) происходит путем возведения PM в степень, пропорциональную WF (PM^WF).

Claims 2, 3, 4 (Зависимые): Детализируют индивидуализацию уверенности. WF может быть скорректирован для отдельного элемента:

• Claim 2: На основе атрибутов элемента: типа контента, количества кликов (selection count) или показов (impression count). Меньше данных = ниже уверенность.
• Claim 3: На основе данных (кликов/показов) *других* схожих элементов контента. Использование данных кластера при нехватке собственных.
• Claim 4: На основе разницы между прогнозами, сделанными двумя разными системами машинного обучения. Расхождение моделей = ниже уверенность.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько этапов, используя предварительно рассчитанные данные для влияния на ранжирование в реальном времени. Хотя патент использует контекст, включающий Bid Value, принципы применимы к любым системам, использующим прогнозируемые метрики.

CRAWLING / INDEXING (Сбор данных и Индексирование)
На этих этапах система собирает характеристики контента (используемые для группировки) и непрерывно накапливает данные об эффективности (Performance Data: показы, клики), которые формируют Actual Performance Measures.

Офлайн-анализ (Предварительные вычисления)
Основная часть сложных статистических вычислений происходит офлайн:

1. Контент группируется по схожим характеристикам.
2. Анализируются исторические данные (прогнозы и факты).
3. Вычисляются дисперсии (FVV и SVV).
4. Определяются базовые Weighting Factor (WF) и Adjustment Factors (AF) для каждой группы.

RANKING – Ранжирование (в реальном времени)
Механизм применяется непосредственно во время расчета Rank Score:

1. Определяются Predicted Performance Measures (PM) для кандидатов.
2. Элемент соотносится с группой, извлекаются базовые коэффициенты (WF, AF).
3. WF корректируется на основе индивидуальных атрибутов элемента (например, количества его показов).
4. Вычисляется скорректированный PM (APM). Например, APM = PM^WF * AF.
5. Вычисляется итоговый Rank Score (в контексте рекламы: Score = Bid * APM; в органическом поиске APM используется как один из сигналов).

Входные данные:

• Predicted Performance Measure (PM) элемента.
• Характеристики элемента (для группировки).
• Индивидуальные атрибуты элемента (показы, клики).
• Предварительно рассчитанные значения дисперсии (FVV, SVV) для соответствующей группы.
• (Если применимо) Bid Value элемента.

Выходные данные:

• Rank Score для элемента контента.

На что влияет

• Новый контент и сайты («Песочница»): Наибольшее влияние. Для них исторических данных мало, уверенность в прогнозах (качества, релевантности) ниже, и Weighting Factor будет снижен, уменьшая влияние прогнозируемых оценок.
• Контент с нестабильными сигналами: Элементы, чья эффективность сильно варьируется или плохо предсказывается моделями (высокий SVV), также получат сниженный Weighting Factor.
• Конкретные ниши или тематики: Система может определить, что прогнозы в одних тематиках более надежны, чем в других (например, в быстро меняющихся трендовых темах), и соответственно корректировать базовый вес прогнозов для этих сегментов.

Когда применяется

• Условия применения: Алгоритм применяется каждый раз, когда для ранжирования используются прогнозируемые метрики эффективности или качества.
• Триггеры активации: Корректировка активируется, если уровень уверенности в прогнозе (Weighting Factor) отличается от максимального (т.е. меньше 1).

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Офлайн-расчет базовых коэффициентов

1. Идентификация наборов (сегментация): Группировка элементов контента по схожим характеристикам.
2. Сбор и агрегация данных: Для каждого элемента в наборе рассчитывается средний фактический (AAPM) и средний прогнозируемый (APPM) показатель эффективности.
3. Применение функции: Применение функции (например, логарифмической) к средним значениям: f(AAPM) и f(APPM).
4. Расчет FVV (Дисперсия фактической эффективности): Вычисление дисперсии (variance) значений f(AAPM) для всего набора.
5. Расчет SVV (Дисперсия ошибки прогнозирования): Вычисление дисперсии разницы (f(AAPM) — f(APPM)) для всего набора.
6. Расчет Weighting Factor (WF) для набора: WF = FVV / (FVV + SVV).
7. Расчет Adjustment Factors (PAF, VAF) для набора: Расчет коэффициентов для нормализации.

Процесс Б: Онлайн-ранжирование элемента контента

1. Получение запроса и идентификация кандидатов.
2. Получение данных элемента: Идентифицируется Predicted Performance Measure (PM) и, если применимо, Bid Value (B).
3. Определение набора и базовых коэффициентов: Извлекаются базовые WF, PAF, VAF для соответствующего набора.
4. Индивидуальная корректировка WF: Базовый WF корректируется на основе атрибутов конкретного элемента (например, увеличивается при большом количестве показов/кликов или уменьшается при расхождении разных ML-моделей).
5. Расчет скорректированного показателя (APM): Применение скорректированных коэффициентов. Например: APM = PM^WF * PAF * VAF.
6. Расчет Rank Score: Вычисление итогового балла ранжирования с использованием APM (например, RS = B * APM, или иная формула в органическом поиске).
7. Выбор и предоставление контента.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Поведенческие факторы (Исторические данные): Критически важные данные. Используются impression count (количество показов) и selection count (количество кликов/взаимодействий). Они необходимы для расчета Actual Performance Measures (AAPM) на уровне группы и для индивидуальной корректировки WF на уровне элемента.
• Контентные/Структурные факторы: Характеристики элемента (тема, категория, тип контента, шаблон) используются для сегментации элементов в группы со схожими признаками.
• Пользовательские/Контекстные факторы: Тип устройства пользователя (мобильный, десктоп) может использоваться для сегментации.
• Системные данные: Исторические и текущие Predicted Performance Measures (результат работы ML-моделей). Также может использоваться сравнение прогнозов от разных ML-моделей.

Какие метрики используются и как они считаются

Патент детально описывает расчет метрик уверенности и корректировки. В расчетах часто используются функции (f), например, логарифмические (log), для нормализации данных.

• Average Actual/Predicted Performance Measure (AAPM/APPM): Средние значения эффективности по всем показам элемента.
• First Variance Value (FVV): Дисперсия фактической эффективности. FVV = var(f(AAPM)).
• Second Variance Value (SVV): Дисперсия ошибки прогнозирования. SVV = var(f(AAPM) — f(APPM)).
• Weighting Factor (WF): Мера уверенности в прогнозе для сегмента.
  WF = FVV / (FVV + SVV).
• Prior Adjustment Factor (PAF): Коэффициент масштабирования. Например: PAF = (exp(mean(f(AAPM))))^(1-WF).
• Variance Adjustment Factor (VAF): Коэффициент масштабирования. Например: VAF = exp(X * (FVV*SVV) / (FVV+SVV)) (где X — настраиваемая переменная).

Выводы

1. Уверенность (Confidence) как мета-фактор ранжирования: Патент демонстрирует, что надежность прогнозируемых метрик сама по себе является важным фактором. Google не просто использует прогнозы ML-моделей, но и статистически оценивает (через анализ дисперсии), насколько можно доверять этим прогнозам для конкретного сегмента контента или отдельной страницы.
2. Снижение веса при неопределенности (Управление риском): Если система не уверена в прогнозе (низкий Weighting Factor), влияние этого сигнала на Rank Score снижается (через механизм PM^WF). Это защитный механизм против ранжирования на основе неточных или непроверенных данных.
3. Критичность исторических данных (Data Trust): Наличие достаточного объема исторических данных (показов, взаимодействий) критически важно для повышения уверенности системы. Сайты с богатой историей и стабильной эффективностью получают преимущество, так как их прогнозы считаются более надежными (WF ближе к 1).
4. Сегментация и контекстуализация уверенности: Оценка надежности производится не глобально, а для групп схожих элементов. Система может считать прогнозы надежными для одной тематики или типа контента, но ненадежными для другой.
5. Техническое обоснование «Песочницы»: Механизм индивидуальной корректировки WF на основе объема данных (Claim 2) дает техническое обоснование эффекта песочницы: для нового контента уверенность низкая, и прогнозируемые сигналы (например, качества) занижаются до накопления достаточной статистики.
6. Влияние расхождения моделей: Если разные ML-модели дают сильно различающиеся прогнозы для одного элемента (Claim 4), система снижает уверенность в этих прогнозах.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Хотя патент описан в контексте системы, использующей Bid Value (реклама), его принципы управления весом прогнозируемых метрик стратегически применимы к органическому поиску, который также использует прогнозируемые оценки качества и релевантности.

• Накопление исторических данных и построение доверия (Data Trust): Обеспечьте сайту возможность накопить достаточную историю взаимодействия с реальными пользователями. Стабильное развитие сайта повышает уверенность Google в прогнозах его эффективности (повышает Weighting Factor), что позволяет сигналам качества работать в полную силу.
• Обеспечение стабильности и согласованности сигналов: Работайте над тем, чтобы поведенческие метрики и сигналы качества были стабильными. Резкие колебания в эффективности увеличивают вариативность ошибок прогнозирования (Second Variance Value), что снизит уверенность системы (WF) в прогнозах для вашего контента.
• Стратегическое терпение для нового контента: Понимайте, что для достижения высоких позиций новому контенту требуется время. Система намеренно занижает вес прогнозируемых метрик (низкий WF) до тех пор, пока не будет уверена в их точности (выход из «песочницы»).
• Использование кластеризации (Topical Authority): Создание авторитетного кластера контента может помочь новым страницам. Система может использовать данные похожих страниц в кластере для повышения уверенности в прогнозах для новой страницы (Claim 3), ускоряя ее ранжирование.

Worst practices (это делать не надо)

• Манипуляции и накрутки поведенческих факторов: Попытки искусственно завысить метрики могут привести к значительному расхождению между прогнозом и фактом. Это увеличит дисперсию ошибок прогнозирования (SVV), снизит Weighting Factor и уменьшит влияние этих метрик на ранжирование, так как сайт становится непредсказуемым для системы.
• Частые и радикальные изменения сайта: Постоянные изменения структуры, контента или дизайна могут «обнулять» накопленные данные об эффективности и мешать системе классифицировать сайт в стабильную группу, снижая уверенность системы в прогнозах.
• Противоречивые сигналы: Если разные сигналы на сайте противоречат друг другу (например, сильные ссылки, но слабый контент и ПФ), разные ML-модели Google могут давать расходящиеся прогнозы. Это снижает общую уверенность системы (Claim 4).

Стратегическое значение

Патент подтверждает, что Google активно управляет неопределенностью в своих алгоритмах машинного обучения. Ранжирование — это динамическая система, которая постоянно оценивает собственную уверенность в своих прогнозах. Это объясняет, почему новым сайтам или сайтам с противоречивыми сигналами сложнее ранжироваться. Долгосрочная SEO-стратегия должна быть направлена на построение предсказуемого, надежного ресурса, который позволяет системам Google формировать высокую уверенность (High Confidence) в его качестве.

Практические примеры

Сценарий: Влияние уверенности на ранжирование нового и старого сайта в органическом поиске (Концептуальный пример)

Предположим, система органического поиска использует прогнозируемую оценку качества (pQuality) для ранжирования.

1. Сайт А (Старый, авторитетный): Имеет долгую историю и стабильные показатели. Система точно прогнозирует его pQuality. Дисперсия ошибок прогнозирования (SVV) низкая. Weighting Factor (WF) = 0.95.
2. Сайт Б (Новый): Запущен недавно, данных мало. Система прогнозирует высокий pQuality, но уверенность низкая (Claim 2). Weighting Factor (WF) = 0.3.
3. Расчет ранжирования: Система использует механизм, где влияние pQuality корректируется с помощью WF (как описано в патенте).
4. Результат: Даже если базовый прогнозируемый pQuality у Сайта Б такой же, как у Сайта А, после применения WF скорректированная оценка качества у Сайта Б окажется значительно ниже. Сайт А получит преимущество в ранжировании благодаря высокой уверенности системы в точности его оценки.

Вопросы и ответы