Как Google использует двухэтапное ранжирование организаций и экспертов для real-time видеоконсультаций

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу эффективного соединения пользователей, нуждающихся в немедленной помощи или услуге, с квалифицированными поставщиками в режиме реального времени. Он описывает механизм автоматизации выбора не только подходящей организации, но и наилучшего доступного эксперта внутри нее для проведения интерактивной сессии (например, видеочата), максимизируя удовлетворенность пользователя.

Что запатентовано

Запатентована система (Interactive Session System) для автоматического сопоставления пользователей и поставщиков услуг через двухэтапный процесс ранжирования. На первом этапе ранжируются Organizations с использованием First Scoring Function. На втором этапе ранжируются отдельные Service Providers внутри выбранной организации с использованием Second Scoring Function. Ключевым элементом является то, что эти две функции оценки различаются.

Как это работает

Система функционирует как специализированный маркетплейс:

• Индексация: Система индексирует информацию об организациях, экспертах, услугах и их экспертизе, а также историю прошлых сессий.
• Ранжирование Уровня 1: В ответ на запрос система ранжирует организации, используя First Scoring Function. Пользователь выбирает организацию.
• Ранжирование Уровня 2: Система ранжирует экспертов внутри выбранной организации, используя Second Scoring Function (с другими сигналами или весами).
• Соединение: Эксперт выбирается (пользователем или автоматически), и устанавливается Video Communication Session.
• Обратная связь: Данные о сессии (длительность, отзывы) используются для корректировки функций ранжирования.

Актуальность для SEO

Средняя/Высокая. Хотя патент, вероятно, описывает архитектуру закрытого проекта Google Helpouts, описанные механизмы крайне актуальны для современных платформ поиска услуг, таких как Google Local Services Ads (LSA). Принципы двухэтапного ранжирования и использования метрик производительности (Performance Metrics) и обратной связи для оценки экспертизы (E-E-A-T) являются важными концепциями в современном поиске.

Важность для SEO

Патент имеет важное стратегическое значение для SEO-специалистов, работающих с сайтами услуг и экспертными платформами. Он не описывает основной веб-поиск, но детально раскрывает, как Google может оценивать качество услуг и экспертизу, используя прямые сигналы производительности (отзывы, длительность взаимодействия, успешность). Понимание раздельной оценки бренда и индивидуального эксперта критично для оптимизации в сервисных вертикалях.

Детальный разбор

Термины и определения

First Scoring Function (Первая функция оценки)

Алгоритм для ранжирования Organizations (Уровень 1). Использует First Scoring Signals.

Interactive Session (Интерактивная сессия)

Сеанс связи в реальном времени между пользователем и поставщиком услуг. В патенте акцент сделан на Video Communication Session.

Interactive Session System (Система интерактивных сессий)

Платформа или маркетплейс, управляющая индексацией, ранжированием и проведением сессий.

Organization (Организация)

Сущность (компания, группа или индивидуум), которая предоставляет услуги через своих Service Providers.

Scoring Signals (Сигналы оценки)

Факторы, используемые в функциях оценки. Включают метрики производительности, экспертизу, стоимость, доступность, историю пользователя и т.д.

Second Scoring Function (Вторая функция оценки)

Алгоритм для ранжирования Service Providers внутри выбранной организации (Уровень 2). Должна отличаться от First Scoring Function (разные сигналы или разные веса).

Service Provider (Поставщик услуг / Эксперт)

Физическое лицо, оказывающее услугу пользователю.

Session Information (Информация о сессии)

Данные о завершенных сессиях: длительность, стоимость, отзывы, рейтинги. Используются как входные данные для ранжирования.

Topics (Темы)

Категории, с которыми сопоставляются организации для определения релевантности запросу.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает полный цикл работы системы с двухэтапным ранжированием и обратной связью.

1. Система предварительно индексирует информацию об организациях и сопоставляет их с темами (Topics).
2. Получается поисковый запрос.
3. Идентифицируются релевантные организации путем определения темы запроса и поиска организаций, сопоставленных с этой темой.
4. Генерируются First Scores с помощью First Scoring Function.
5. Пользователю предоставляется список организаций.
6. Пользователь выбирает организацию.
7. Идентифицируются релевантные Service Providers внутри организации.
8. Генерируются Second Scores с помощью Second Scoring Function, которая отличается от первой.
9. Выбирается Service Provider.
10. Инициируется Video Communication Session.
11. Получается обратная связь (feedback) о сессии.
12. First Scoring Function корректируется на основе этой обратной связи.

Ядро изобретения — это разделение ранжирования на два этапа с использованием разных алгоритмов для оценки компании и сотрудника, а также использование тематического сопоставления для определения релевантности.

Claim 2 и 3 (Зависимые от 1): Детализируют, как именно функции ранжирования отличаются.

• (Claim 2): Функции используют разные наборы сигналов.
• (Claim 3): Функции используют одинаковые наборы сигналов, но с разными весами.

Система обладает гибкостью в настройке ранжирования. Например, для организации может быть важнее общая репутация и объем услуг, а для эксперта — его личная квалификация и текущая доступность.

Claim 4 (Зависимый от 1): Описывает автоматический выбор.

Выбор Service Provider может происходить автоматически путем выбора поставщика с наивысшим Second Score. Это позволяет немедленно соединить пользователя с лучшим доступным экспертом.

Claim 9 (Зависимый от 1): Уточняет один из сигналов ранжирования.

По крайней мере одна из функций оценки использует информацию о продолжительности (lengths) видеосессий. Большая продолжительность сессии приводит к более высокому баллу, чем меньшая. В контексте платных услуг это интерпретируется как показатель удовлетворенности пользователя.

Где и как применяется

Патент описывает работу специализированной поисковой системы или маркетплейса (Interactive Session System), а не основного веб-поиска.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Система собирает и индексирует:

• Service Provider Information: Структурированные данные об услугах, стоимости, экспертизе и доступности организаций и экспертов.
• Session Information: Исторические данные о производительности (длительность сессий, отзывы, рейтинги).

Также выполняется предварительное сопоставление организаций с Topics.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Система интерпретирует запрос пользователя для идентификации релевантной Topic, что является основой для поиска кандидатов.

RANKING – Ранжирование
Ядро патента. Процесс разделен на два этапа:

1. L1 (Организации): Применение First Scoring Function для сортировки компаний.
2. L2 (Эксперты): Применение Second Scoring Function для сортировки экспертов внутри выбранной компании.

RERANKING – Переранжирование
Механизм обратной связи (feedback) используется для корректировки функций ранжирования (First и Second Scoring Functions), что влияет на будущие результаты. Это форма машинного обучения для оптимизации качества ранжирования.

Входные данные:

• Запрос пользователя.
• Индексы Service Provider Information и Session Information.
• Сопоставления Topics.
• Данные пользователя (история, лояльность).

Выходные данные:

• Ранжированный список организаций.
• Ранжированный список экспертов или автоматический выбор лучшего.
• Установленная видеосессия.

На что влияет

• Конкретные типы контента и ниши: Влияет на видимость в маркетплейсах услуг (например, LSA) и вертикалях, где возможна консультация в реальном времени: DIY, ремонт, образование, консалтинг, телемедицина, недвижимость.
• Специфические запросы: Запросы, направленные на получение немедленной помощи или услуги («как починить…», «консультация по…»).

Когда применяется

Алгоритм применяется в рамках Interactive Session System. Он активируется, когда пользователь ищет услугу, и управляет всем процессом от идентификации темы запроса до соединения с экспертом и обработки обратной связи.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Офлайн-подготовка

1. Сбор данных: Получение Service Provider Information от организаций.
2. Индексация и Сопоставление: Индексация данных и сопоставление организаций с Topics.
3. Анализ Истории: Сбор и индексация Session Information (отзывы, длительность).
4. Калибровка Ранжирования: Настройка и обновление весов для First и Second Scoring Functions на основе исторических данных и обратной связи.

Процесс Б: Обработка запроса в реальном времени

1. Получение Запроса и Определение Темы: Система получает запрос и определяет релевантную Topic.
2. Поиск Организаций (Этап 1): Идентификация организаций, сопоставленных с темой.
3. Ранжирование Организаций: Расчет оценок с помощью First Scoring Function.
4. Выбор Организации: Представление списка пользователю и получение выбора.
5. Поиск Экспертов (Этап 2): Идентификация релевантных экспертов в выбранной организации.
6. Ранжирование Экспертов: Расчет оценок с помощью Second Scoring Function (отличается от первой).
7. Выбор Эксперта:
   • Вариант А: Представление списка пользователю и получение выбора.
   • Вариант Б: Автоматический выбор эксперта с наивысшей оценкой.
8. Установление Сессии: Инициация Video Communication Session.
9. Мониторинг и Сбор Обратной Связи: Отслеживание длительности сессии и сбор отзывов (feedback) после ее завершения.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент детализирует широкий спектр сигналов (Scoring Signals), которые могут использоваться в функциях оценки (Claim 15 и описание).

Факторы Качества и Производительности:

• Рейтинги и Отзывы (Ratings, Reviews): Как для организации, так и для отдельных экспертов.
• Продолжительность сессий (Lengths of video communication sessions): Более длинные сессии считаются позитивным сигналом (Claim 9).
• Возвраты средств (Refunds): Количество или доля сессий, приведших к возврату средств (упомянуто в описании как негативный сигнал).

Факторы Экспертизы:

• Уровни экспертизы (Areas or levels of expertise): Квалификация и специализация поставщиков услуг.

Факторы Доступности и Удобства:

• Время ожидания (Waiting times): Доступность экспертов в реальном времени.
• Качество соединения (Quality of connection): Техническое качество связи устройств пользователя и эксперта.

Коммерческие и Контекстные факторы:

• Стоимость услуг (Cost charged for services).
• Географические области (Geographic areas): Местоположение организации или эксперта.

Пользовательские факторы (История и Лояльность):

• Предыдущие сессии (Prior video communication sessions): История взаимодействий пользователя с конкретным экспертом или организацией.
• История трат (Amount of money… spent): Объем средств, потраченных пользователем на платформе.
• Активность пользователя (Time spent by a user): Время, проведенное пользователем на платформе.

Какие метрики используются и как они считаются

• First Score и Second Score: Основные метрики ранжирования.
• Методы вычислений: Функции оценки используют взвешенную комбинацию (weighted combination) вышеупомянутых сигналов.
• Двухуровневая кастомизация: Ключевой механизм заключается в том, что веса или наборы сигналов для First Scoring Function (Организации) и Second Scoring Function (Эксперты) различаются. Это позволяет, например, приоритизировать общую репутацию на уровне организации и специфическую экспертизу и доступность на уровне эксперта.

Выводы

1. Раздельная оценка Бренда и Эксперта: Google применяет различную логику (две разные функции ранжирования) для оценки авторитетности Организации и экспертизы отдельного Специалиста. Это ключевой инсайт для понимания гранулярности E-E-A-T.
2. Метрики производительности как факторы ранжирования: В специализированных системах (маркетплейсах услуг) Google напрямую использует сигналы качества оказания услуги: отзывы, рейтинги, длительность взаимодействия и частоту возвратов. Качество услуги важнее контента.
3. Длительность взаимодействия как позитивный сигнал: Патент явно интерпретирует более длинные сессии как признак удовлетворенности пользователя (при условии оплаты), что является позитивным сигналом ранжирования.
4. Интегрированная петля обратной связи: Система активно использует отзывы пользователей (feedback) для корректировки функций ранжирования в реальном времени, создавая самообучающуюся систему.
5. Важность доступности и технических факторов: Для услуг в реальном времени критичны не только экспертиза, но и операционные факторы: время ожидания (Waiting times) и качество связи (Quality of connection).
6. Релевантность через тематическое сопоставление: Система полагается на предварительную классификацию организаций по темам (Topics) для определения релевантности запросу.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Хотя патент описывает специализированный маркетплейс, его принципы критически важны для оптимизации в системах типа Local Services Ads (LSA) и для общей стратегии E-E-A-T для сайтов услуг.

• Раздельное управление репутацией (Бренд vs Эксперт): Разрабатывайте стратегии для укрепления авторитета компании (Уровень 1) и отдельно для продвижения личных брендов ключевых экспертов (Уровень 2). Создавайте детальные профили экспертов с подтверждением их квалификации.
• Фокус на качестве обслуживания и отзывах: Обеспечьте высокое качество услуг и активно собирайте положительные отзывы и рейтинги. Это прямые сигналы ранжирования (Ratings, Reviews) в подобных системах. Минимизируйте негативный опыт, который может привести к возвратам (Refunds).
• Оптимизация операционной эффективности: Скорость ответа и минимальное время ожидания (Waiting times) являются факторами ранжирования. Бизнес-процессы должны быть настроены на быстрое реагирование.
• Структурирование данных об экспертизе: Четко определяйте и документируйте (в том числе через микроразметку на сайте и в профилях LSA/GBP) области и уровни экспертизы (levels of expertise) специалистов.
• Обеспечение тематического охвата: Убедитесь, что услуги компании покрывают все релевантные темы (Topics), чтобы система корректно классифицировала организацию и показывала ее по нужным запросам.

Worst practices (это делать не надо)

• Игнорирование качества реальных услуг: Фокус только на привлечении лидов без работы над качеством обслуживания приведет к пессимизации из-за негативной обратной связи и плохих метрик производительности.
• Обезличивание экспертов: Скрытие информации о квалификации отдельных сотрудников. Это не позволяет системе оценить их на втором этапе ранжирования.
• Медленное реагирование на запросы: Высокое время ожидания является негативным сигналом ранжирования для систем реального времени.
• Манипуляции с длительностью взаимодействия: Искусственное затягивание времени консультаций может привести к негативным отзывам, несмотря на то что длительность сама по себе является позитивным сигналом.

Стратегическое значение

Патент демонстрирует методологию Google для ранжирования сущностей (людей и организаций) на основе их реальной производительности и экспертизы, а не только контента и ссылок. Это подтверждает стратегическую важность оценки E-E-A-T на гранулярном уровне и показывает, как Google может измерять качество взаимодействия (Experience). Для долгосрочной SEO-стратегии это подчеркивает необходимость интеграции SEO с управлением качеством услуг и репутацией.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация присутствия юридической консультации (применимо к LSA)

1. Этап 1 (Оптимизация Организации): Юридическая фирма работает над First Score.
   • Действие: Обеспечивает корректную привязку к тематикам (Семейное право, Корпоративное право). Внедряет систему сбора отзывов после каждой консультации для повышения общего рейтинга фирмы. Оптимизирует работу колл-центра для быстрого ответа на заявки.
   • Цель: Ранжироваться выше конкурентов на уровне выбора фирмы.
2. Этап 2 (Оптимизация Экспертов): Фирма работает над Second Score для отдельных юристов.
   • Действие: Для каждого юриста четко прописывается специализация и уровень экспертизы (например, «Специалист по бракоразводным процессам»). Отслеживаются индивидуальные рейтинги юристов и их доступность.
   • Цель: Обеспечить, чтобы система выбирала наиболее подходящего и доступного юриста для конкретного запроса.
3. Результат: Пользователь ищет «помощь при разводе». Фирма показывается высоко (Этап 1). Система автоматически (или после выбора пользователя) соединяет его с юристом, имеющим наивысший рейтинг в этой специализации и доступным в данный момент (Этап 2).

Вопросы и ответы