Как Google использует PageRank для физической организации индекса и ускорения поиска через присвоение DocID

Описание

Какую задачу решает

Патент решает фундаментальную инфраструктурную проблему: как построить и поддерживать поисковый индекс, который предварительно отсортирован по важности документа (query-independent relevance, например, PageRank), не жертвуя при этом скоростью индексации. Традиционные системы требовали полной сортировки корпуса перед индексацией, что исключало real-time indexing. Изобретение позволяет присваивать идентификаторы (DocID), кодирующие важность, на лету по мере сканирования, тем самым ускоряя процесс отбора кандидатов при ранжировании.

Что запатентовано

Запатентован метод присвоения идентификаторов документов (DocID) в момент индексации. Пространство всех возможных DocID заранее делится на уровни (Tiers). Каждый уровень резервируется для документов с определенным диапазоном значений независимой от запроса метрики (например, PageRank). Это позволяет системе аппроксимировать глобальную сортировку по важности в режиме реального времени.

Как это работает

Система работает следующим образом:

• Разделение на уровни (Tiers): Пространство DocID делится на уровни. Низкие значения DocID резервируются для документов с высокими показателями важности.
• Оценка документа: Когда новый документ поступает в индексатор, оценивается его query-independent metric (например, PageRank).
• Выбор уровня: На основе метрики выбирается соответствующий Tier.
• Присвоение DocID: Документу присваивается следующий доступный DocID из этого уровня.
• Результат: Индекс оказывается физически организован (отсортирован) по важности документов, что позволяет быстрее извлекать авторитетные результаты при поиске.

Актуальность для SEO

Высокая. Эффективность индексации и скорость извлечения данных (retrieval efficiency) остаются критически важными задачами для Google. Хотя конкретные метрики важности эволюционировали от классического PageRank, базовый архитектурный принцип организации индекса для быстрого доступа к наиболее авторитетным документам остается фундаментальным.

Важность для SEO

Низкое прямое влияние на SEO-тактику (4/10). Патент описывает внутреннюю инфраструктуру индексирования Google. Он не вводит новые факторы ранжирования, а объясняет, как существующие метрики авторитетности используются для организации самого индекса. Для Senior SEO это важно как подтверждение того, что авторитетность встроена в фундамент поиска Google на самом низком уровне организации данных, обеспечивая приоритетную обработку авторитетных сайтов.

Детальный разбор

Термины и определения

DocID (Document Identification Tag)

Внутренний идентификатор документа в индексе (например, 32-битное целое число). Используется вместо URL или FP для экономии памяти. В контексте патента, DocID кодирует информацию о важности документа (меньшее значение обычно означает большую важность).

Query-Independent Metric (Метрика, независимая от запроса)

Показатель важности или качества документа, не зависящий от конкретного поискового запроса. Патент явно упоминает PageRank и свежесть сканирования (recency of crawling) как примеры.

Tiers (Уровни)

Разделение всего пространства доступных DocID на несколько подмножеств (уровней). Каждый уровень связан с определенным диапазоном значений Query-Independent Metric.

URL Fingerprint (FP) / Globally unique identifier

Глобально уникальный идентификатор документа, обычно 64-битное число, полученное путем хеширования URL. Используется для идентификации документов до присвоения DocID.

Sorted Maps (Отсортированные карты)

Структуры данных, хранящие соответствия между DocID и FP. Существуют FP->DocID map (для проверки наличия в индексе) и DocID->FP map (для перевода DocID обратно в уникальный идентификатор при формировании выдачи).

Tag Assignment Module

Компонент индексатора, отвечающий за присвоение DocID на основе метрики важности и управление уровнями (Tiers).

Flush Operation (Операция сброса)

Процесс, при котором накопленные в буфере присвоения DocID записываются на диск в виде новых Sorted Maps.

Merge Operation (Операция слияния)

Процесс объединения нескольких существующих Sorted Maps в одну для повышения эффективности поиска.

Segment (Сегмент)

Разделение пространства DocID или FP. Используется для распределения нагрузки и параллелизации обработки. Каждый сегмент подразделяется на уровни (Tiers).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод присвоения идентификатора документа (DocID).

1. Набор DocID (монотонно упорядоченных тегов) разделяется на сегменты (Segments).
2. Каждый сегмент подразделяется на уровни (Tiers). Уровни монотонно упорядочены относительно query-independent document importance metric.
3. Система получает новый документ, его метрику важности и уникальный идентификатор (например, URL FP).
4. На основе уникального идентификатора (URL FP) выбирается сегмент.
5. На основе метрики важности выбирается один из Tiers в этом сегменте.
6. Документу присваивается DocID из подмножества, связанного с выбранным Tier, который ранее не был присвоен.
7. Процесс повторяется для других документов.

Ядро изобретения — это метод организации индекса, который одновременно учитывает необходимость распределения данных (выбор сегмента по URL FP для параллелизации) и необходимость сортировки по важности (выбор Tier по PageRank).

Claim 2 (Зависимый от 1): Уточняет механизм выбора уровня.

Каждый Tier связан с предопределенным диапазоном значений метрики. Выбор Tier происходит путем определения того уровня, в диапазон которого попадает метрика нового документа.

Claim 4 (Зависимый от 2): Определяет порядок сортировки.

Подмножества DocID и диапазоны метрик монотонно возрастают (или убывают) вместе с позицией Tier в общем порядке. Это гарантирует, что более важные документы получают численно меньшие (или большие, в зависимости от реализации) DocID.

Claim 5 и 6 (Зависимые от 4): Уточняют механизм присвоения DocID внутри уровня.

Присваивается либо минимальный доступный (Claim 5), либо максимальный доступный (Claim 6) DocID. Это определяет, будут ли более свежие документы получать более низкие или более высокие ID внутри одного уровня важности.

Где и как применяется

Изобретение является ключевой частью инфраструктуры индексирования и извлечения данных.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Это основной этап применения патента. Механизм работает внутри индексатора (Indexer) при обработке документов, поступающих из логов краулинга (Rtlog).

• Извлечение признаков: Для документа используется предварительно вычисленная Query-Independent Metric (например, PageRank).
• Присвоение DocID: Модуль Tag Assignment Module анализирует эту метрику и использует описанный механизм (Tiers) для присвоения DocID.
• Построение индекса: Index Builder использует этот DocID для размещения документа в индексе. Поскольку DocID присваиваются последовательно внутри уровней важности, сам индекс оказывается предварительно отсортированным по этой метрике.

RANKING – Ранжирование (L1 Retrieval / Отбор кандидатов)
Эффект от применения патента критически важен на этом этапе.

• Эффективное извлечение: Когда поисковая система обрабатывает запрос, она получает из индекса список DocID (inverse posting list).
• Предварительная сортировка: Благодаря механизму из патента, этот список уже приблизительно отсортирован по важности (меньший DocID = выше PageRank). Это позволяет системе на этапе L1 быстро отобрать наиболее авторитетных кандидатов, повышая скорость и качество ранжирования.

Входные данные:

• Запись о документе из Rtlog (включает URL FP, PageRank или другую метрику, контент).
• Таблица соответствия метрик и уровней (Metric -> Tier Lookup).
• Текущее состояние распределения DocID по уровням (Data Structure Representing Tiers).

Выходные данные:

• Присвоенный документу DocID.
• Документ с DocID, переданный в Index Builder.
• Периодически создаваемые Sorted Maps (DocID->FP и FP->DocID).

На что влияет

• Все типы контента и запросов: Влияет на любой индексируемый контент, так как это фундаментальный механизм организации основного веб-индекса. Влияние более выражено для запросов с большим количеством потенциальных ответов, где эффективность отбора кандидатов критична.

Когда применяется

• Условия работы: Алгоритм применяется в процессе индексирования каждый раз, когда обнаруживается новый документ или документ, которому требуется присвоить DocID.
• Частота применения: Применяется непрерывно, поддерживая индексирование в реальном времени.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Предварительная настройка (Офлайн или Инициализация)

1. Определение пространства DocID: Определяется общий набор доступных DocID.
2. Сегментация и Разделение на уровни (Tiers): Набор DocID разделяется на сегменты (Segments), а каждый сегмент — на уровни (Tiers). Определяются диапазоны DocID для каждого уровня.
3. Определение соответствия метрик: Создается таблица (Metric -> Tier Lookup), которая связывает диапазоны Query-Independent Metrics (например, PageRank) с конкретными уровнями. Уровни с более высокими метриками получают диапазоны с более низкими значениями DocID.

Процесс Б: Присвоение DocID (В реальном времени)

1. Получение документа: Индексатор получает новый документ с его URL FP и метрикой (PageRank).
2. Проверка наличия: Система проверяет, был ли этому URL FP уже присвоен DocID, используя карты FP->DocID.
3. Выбор сегмента: На основе URL FP выбирается целевой сегмент (например, используя функцию модуля для распределения нагрузки).
4. Выбор уровня (Tier): Система использует Metric -> Tier Lookup, чтобы определить уровень внутри сегмента, соответствующий метрике документа.
5. Проверка переполнения (Tier Overflow Check): Проверяется, есть ли доступные DocID в выбранном уровне. Если уровень полон, выбирается ближайший неполный уровень (FIG. 13, Step 1706).
6. Присвоение DocID: Извлекается и присваивается следующее доступное значение DocID из выбранного уровня.
7. Обновление указателя: Указатель следующего доступного DocID для этого уровня обновляется (инкрементируется или декрементируется).
8. Буферизация: Новое соответствие (URL FP, DocID) сохраняется в буфере.
9. Индексирование: Документ передается в Index Builder для добавления в индекс с использованием нового DocID.

Процесс В: Обслуживание карт (Периодически)

1. Сброс (Flushing): При выполнении условия сброса (например, буфер полон), данные из буфера используются для создания новых отсортированных карт (DocID->FP и FP->DocID).
2. Слияние (Merging): При выполнении условия слияния, существующие карты объединяются в одну большую отсортированную карту для ускорения поиска.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на использовании ограниченного набора факторов для присвоения DocID:

• Технические/Системные факторы: URL Fingerprint (FP). Используется как глобально уникальный идентификатор документа и для выбора сегмента (Segment).
• Факторы Авторитетности/Важности: Query-Independent Metric. Это критически важный входной сигнал, определяющий уровень (Tier). PageRank явно указан как основной пример.
• Временные факторы: Патент упоминает, что в некоторых вариантах метрика может быть связана со свежестью сканирования (recency of crawling) или быть смесью PageRank и свежести.

Какие метрики используются и как они считаются

• Query-Independent Metric (PageRank/Свежесть): Используется как основа для сортировки. Патент не описывает расчет этой метрики, а использует ее как готовое входное значение.
• Tiers (Уровни): Заранее определенные диапазоны DocID. Система использует таблицу Metric->Tier Lookup для связи диапазонов метрик с соответствующими диапазонами DocID.
• Пороговые значения: Используются для определения границ между Tiers.
• Заполненность уровня (Tier Fullness): Метрика, используемая для обработки переполнения.

Выводы

Патент описывает внутренние инфраструктурные процессы Google. Он не дает прямых тактических рекомендаций для SEO, но предоставляет важное стратегическое понимание архитектуры системы.

1. Авторитетность как принцип организации индекса: Патент подтверждает, что Query-Independent Metrics (такие как PageRank) являются не просто фактором ранжирования, а фундаментальным принципом физической организации индекса Google.
2. DocID кодирует важность: Внутренний идентификатор документа (DocID) не случаен. Он напрямую коррелирует с важностью документа. Более авторитетные документы получают более приоритетные (например, численно меньшие) DocID.
3. Оптимизация скорости (Retrieval Efficiency): Организация индекса по важности позволяет Google на самых ранних этапах ранжирования (L1 Retrieval) быстрее находить и обрабатывать наиболее авторитетные документы, отсекая менее важные.
4. Баланс Real-time и качества: Механизм Tiers позволяет добавлять документы в индекс на лету (real-time), не нарушая общую структуру сортировки по важности.
5. Устойчивость системы: Патент предусматривает механизм обработки переполнения (Tier Overflow), что обеспечивает стабильность индексации даже при изменении распределения метрик важности в вебе.

Практика

Патент является инфраструктурным и не предлагает конкретных SEO-тактик. Однако он укрепляет понимание стратегических приоритетов Google.

Best practices (это мы делаем)

• Стратегический фокус на авторитетности (E-E-A-T и Ссылки/PageRank): Необходимо продолжать работу по наращиванию Query-Independent Metrics. Этот патент доказывает, что авторитетность лежит в основе организации индекса. Сайты с высоким авторитетом физически организованы так (через низкие DocID), чтобы быть найденными первыми на этапе отбора кандидатов (L1 Retrieval).
• Долгосрочное построение ссылочного профиля: Поскольку PageRank явно упоминается как основная метрика для определения Tier, качество и количество входящих ссылок остаются критически важными для обеспечения того, чтобы контент обрабатывался поисковой системой как приоритетный.

Worst practices (это делать не надо)

• Игнорирование авторитетности в пользу только контента: Стратегии, основанные исключительно на создании релевантного контента без работы над авторитетностью домена, могут быть менее эффективными. Такие документы получат более высокие DocID и могут быть отсеяны на ранних этапах ранжирования (L1/L2), уступая менее релевантным, но более авторитетным конкурентам.

Стратегическое значение

Патент демонстрирует, что для Google скорость и эффективность поиска авторитетных источников являются архитектурным приоритетом. Система спроектирована так, чтобы авторитетность ускоряла обработку документа. Это подтверждает, что работа над E-E-A-T и построение сильного, авторитетного бренда является ключевой долгосрочной SEO-стратегией, влияющей не только на финальное ранжирование, но и на базовые процессы отбора кандидатов.

Практические примеры

Практических примеров применения для SEO нет, так как патент описывает внутреннюю организацию данных (присвоение DocID). Однако можно привести пример работы механизма:

Сценарий: Индексация двух новых документов

1. Ситуация: Google сканирует две новые страницы: Страницу А (с сайта CNN, предполагаемый PageRank=8) и Страницу Б (с личного блога, предполагаемый PageRank=2).
2. Настройка Tiers (Упрощенно):
   • Tier 1 (PR 7-10): DocID 0001-1000. Следующий доступный: 0500.
   • Tier 5 (PR 1-3): DocID 5001-6000. Следующий доступный: 5100.
3. Обработка Страницы А: Индексатор определяет PR=8. Выбирается Tier 1. Система присваивает DocID=0500.
4. Обработка Страницы Б: Индексатор определяет PR=2. Выбирается Tier 5. Система присваивает DocID=5100.
5. Результат при поиске: При поступлении запроса, которому релевантны обе страницы, система сначала извлечет Страницу А (так как у нее ниже DocID), гарантируя, что авторитетный результат будет рассмотрен в первую очередь.

Вопросы и ответы