Как Google использует глубокие нейронные сети и эмбеддинги для классификации веб-страниц и обнаружения спама

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу точной и масштабируемой классификации интернет-ресурсов (веб-страниц, документов, мультимедиа) по заранее определенным категориям. Это критически важно для улучшения качества поиска путем эффективного выявления search engine spam (поискового спама) и борьбы с манипуляциями выдачей. Конкретно упоминаются задачи идентификации различных типов спама (например, content spam, link spam, cloaking spam) и классификации ресурсов по типам контента (например, новости, блог, форум, товар).

Что запатентовано

Запатентована система и метод классификации ресурсов с использованием архитектуры глубокого обучения (Deep Network). Изобретение описывает механизм преобразования разнородных признаков ресурса в числовые представления с помощью специфических функций встраивания (Embedding Functions). Эти представления обрабатываются многослойной нейронной сетью для создания обобщенного Alternative representation признаков, которое затем используется классификатором для определения вероятности принадлежности ресурса к различным категориям.

Как это работает

Система работает следующим образом:

• Извлечение признаков: Собираются различные признаки ресурса (токены из контента, URL, домен, возраст и т.д.).
• Эмбеддинг (Встраивание): Каждый признак обрабатывается соответствующей Embedding Function, которая преобразует его в числовой вектор (например, floating point values).
• Глубокая обработка: Числовые векторы обрабатываются одним или несколькими слоями нейронной сети (Neural Network Layers), которые применяют нелинейные преобразования. Результатом является Alternative representation ресурса.
• Классификация: Classifier (например, логистическая регрессия или SVM) принимает Alternative representation и генерирует Category score vector — набор оценок, указывающих на вероятность принадлежности ресурса к различным категориям (например, оценка спама).

Актуальность для SEO

Критически высокая. Патент описывает фундаментальную архитектуру применения глубокого обучения (Deep Learning) и эмбеддингов для понимания и классификации веб-контента. Эти технологии лежат в основе современных систем Google, включая системы борьбы со спамом (например, SpamBrain) и системы оценки качества контента. Описанные механизмы являются стандартом в современном поиске.

Важность для SEO

Патент имеет фундаментальное значение для SEO (9/10). Он описывает архитектуру, позволяющую Google понимать контент на семантическом уровне (через эмбеддинги) и выявлять сложные, нелинейные закономерности (через глубокие сети) для классификации страниц. Это подтверждает отход от анализа простых сигналов к комплексному машинному обучению. Понимание этих механизмов критично для разработки стратегий по созданию качественного контента и избеганию классификации сайта как спама.

Детальный разбор

Термины и определения

Alternative representation (Альтернативное представление)

Выходные данные глубокой сети. Это высокоуровневое, абстрактное числовое представление признаков ресурса, сгенерированное после применения нелинейных преобразований слоями нейронной сети. Используется как вход для классификатора.

Category score vector (Вектор оценок категорий)

Выходные данные классификатора. Вектор, содержащий оценки для каждой предопределенной категории, где каждая оценка измеряет прогнозируемую вероятность (predicted likelihood) того, что ресурс принадлежит к соответствующей категории.

Classifier (Классификатор)

Компонент системы, который обрабатывает Alternative representation и генерирует Category score vector. Примеры: логистическая регрессия, SVM, Байесовский классификатор, softmax.

Deep Network (Глубокая сеть)

Система машинного обучения, состоящая из Embedding Functions и Neural Network Layers. Преобразует входные признаки в Alternative representation.

Embedding Functions (Функции встраивания/Эмбеддинги)

Функции, которые преобразуют признаки (например, токены/слова) в числовые представления (векторы). Функции специфичны для типа признака. Упоминаются типы:

• Simple embedding: Преобразует один токен в вектор.
• Parallel embedding: Преобразует список токенов в конкатенацию их векторов.
• Combining embedding: Преобразует список токенов в объединенный вектор (например, сумма, среднее).
• Mixed embedding: Комбинация Parallel и Combining подходов.

Features (Признаки)

Входные данные о ресурсе. Значения атрибутов ресурса, например, токены из контента, URL, домен, возраст, длина.

Neural Network Layers (Слои нейронной сети)

Один или несколько скрытых слоев, которые применяют нелинейные преобразования к числовым представлениям, полученным от Embedding Functions.

Resource (Ресурс)

Объект классификации (веб-страница, изображение, текстовый документ или мультимедийный контент).

Search engine spam (Поисковый спам)

Ресурс, манипулируемый с целью получения высокого ранжирования, которого он не заслуживает. Упоминаются типы: content spam (контентный спам), link spam (ссылочный спам), cloaking spam (клоакинг).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод классификации ресурса.

1. Система получает входные данные, включающие множество признаков (features) ресурса.
2. Система генерирует Alternative representation признаков:
   1. Генерируется числовое представление для каждого признака с помощью соответствующей embedding function. Ключевое условие: каждая функция встраивания специфична для соответствующего типа признака (respective feature type).
   2. Числовые представления обрабатываются через один или несколько neural network layers для генерации Alternative representation.
3. Alternative representation предоставляется на вход нейросетевому классификатору (neural network classifier) для классификации ресурса.

Ядром изобретения является архитектура, позволяющая обрабатывать разнородные типы признаков в единой глубокой нейронной сети путем использования специфических для типа признака функций встраивания.

Claim 2 (Зависимый от 1): Уточняет работу классификатора.

Классификатор генерирует category score для каждой категории, который измеряет прогнозируемую вероятность (predicted likelihood) принадлежности ресурса к данной категории.

Claims 3-5 (Зависимые от 2): Описывают применение результатов классификации в поиске.

Сгенерированные category scores предоставляются поисковой системе для использования при принятии решений об индексировании ресурсов (whether or not index resources) и для генерации и упорядочивания результатов поиска в ответ на запросы.

Claims 8-10 (Зависимые от 1): Уточняют типы категорий.

Категории могут включать категорию поискового спама, категории для различных типов поискового спама или категории для различных типов ресурсов.

Где и как применяется

Изобретение является частью инфраструктуры анализа контента (Resource Classification System) и затрагивает ключевые этапы поиска.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Это основное применение системы. Во время индексирования:

1. Из ресурса извлекаются признаки (Features).
2. Deep Network и Classifier обрабатывают эти признаки для генерации Category Scores.
3. Поисковая система использует эти оценки для принятия решения, следует ли индексировать ресурс. Например, если оценка спама высока, ресурс может быть исключен из индекса.
4. Оценки классификации (например, тип ресурса) сохраняются в индексе.

RANKING – Ранжирование
На этапе ранжирования система использует предварительно рассчитанные Category Scores как сигналы. Высокая оценка спама может привести к понижению или удалению из результатов. Классификация типа контента (например, «товар») может влиять на ранжирование по соответствующим запросам (например, коммерческим).

Входные данные:

• Признаки ресурса (Features): токены контента (с метками расположения), URL, домен, возраст, длина, релевантные сущности.

Выходные данные:

• Category score vector: Вероятности принадлежности ресурса к различным категориям (спам/не спам; новости/блог/товар).

На что влияет

• Конкретные типы контента и форматы: Влияет на все типы индексируемого контента.
• Обнаружение спама: Напрямую влияет на идентификацию всех видов search engine spam, включая сложные формы, такие как cloaking spam, content spam и link spam.
• Специфические запросы и ниши: Влияет на состав выдачи по запросам, где важен тип контента (коммерческие, информационные, новостные), и в нишах, подверженных манипуляциям.

Когда применяется

• При каких условиях работает алгоритм: Алгоритм применяется преимущественно на этапе обработки контента (индексирования) для всех ресурсов, попадающих в систему.
• Временные рамки: Система требует предварительного офлайн-обучения на наборе размеченных данных с использованием метода обратного распространения ошибки (backpropagation training technique). Само применение модели (инференс) происходит во время индексирования.
• Дополнительное применение: Система может использоваться для верификации заявлений пользователей о неправильно классифицированных ресурсах.

Пошаговый алгоритм

Процесс классификации ресурса:

1. Получение и парсинг признаков: Система получает набор признаков ресурса и определяет тип каждого признака (например, текст заголовка, URL).
2. Предварительная обработка (при необходимости): Если признаки не являются дискретными, они хешируются и разбиваются на разделы перед встраиванием.
3. Обработка функциями встраивания (Embedding): Каждый признак обрабатывается Embedding Function, соответствующей его типу (Simple, Parallel, Combining, Mixed). Признаки преобразуются в числовые векторы.
4. Обработка нейронной сетью: Полученные числовые векторы передаются на вход одного или нескольких Neural Network Layers. Слои применяют последовательные нелинейные преобразования к входным данным.
5. Генерация альтернативного представления: Выходом нейронной сети является Alternative representation признаков ресурса.
6. Классификация: Alternative representation обрабатывается Classifier.
7. Генерация оценок категорий: Классификатор генерирует Category score vector, содержащий оценки вероятности принадлежности ресурса к предопределенным категориям.
8. Использование результатов: Оценки предоставляются поисковой системе для принятия решений об индексировании или ранжировании.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует разнородные признаки (Features) ресурса. В патенте упоминаются следующие типы данных:

• Контентные факторы: Токены (слова) из контента ресурса. Упоминается, что токены могут быть ассоциированы с метками, указывающими на расположение в документе (например, title, header, link).
• Технические факторы: URL ресурса, доменное имя (domain name), возраст ресурса (age), длина ресурса (length).
• Семантические/Внешние данные: Данные из других систем, идентифицирующие категории, типы сущностей (entity types), важные термины или обобщающие содержание ресурса.

Какие метрики используются и как они считаются

Патент фокусируется на архитектуре машинного обучения для преобразования данных и генерации оценок.

• Выходная метрика: Predicted likelihood (прогнозируемая вероятность) принадлежности ресурса к категории.
• Методы Машинного обучения (ML) и NLP:
  • Embedding Functions: Преобразование дискретных признаков в плотные числовые векторы. Параметры этих функций (например, значения в lookup tables) изучаются во время обучения.
  • Deep Neural Networks (DNN): Использование многослойных нейронных сетей с нелинейными преобразованиями для выявления сложных закономерностей.
  • Classifiers: Использование моделей (Logistic Regression, SVM, Softmax) для финальной классификации.
• Обучение модели: Система обучается на наборе тренировочных данных (ресурсы с известными категориями) с использованием метода обратного распространения ошибки (backpropagation training technique) для оптимизации всех параметров модели (эмбеддингов, нейронной сети и классификатора).

Выводы

1. Фундаментальная роль Deep Learning в классификации: Патент подтверждает, что Google использует архитектуру глубокого обучения для решения критически важных задач: обнаружения спама (включая контентный, ссылочный и клоакинг) и определения типа контента. Это позволяет выявлять сложные и нелинейные паттерны.
2. Важность Эмбеддингов (Embeddings): Ключевым элементом является преобразование всех разнородных признаков (текста, URL, возраста) в числовые векторы (эмбеддинги). Это означает, что система оценивает семантическое значение и контекст признаков, а не только их наличие.
3. Специфичные для признаков преобразования: Система использует различные Embedding Functions для разных типов признаков. Это позволяет извлекать максимальный сигнал из каждого типа данных перед их интеграцией в глубокой сети.
4. Классификация как основа индексирования и ранжирования: Сгенерированные оценки (Category Scores) напрямую используются для принятия решений о том, индексировать ли ресурс и как его ранжировать. Это не просто метаданные, а критический сигнал.
5. Универсальность архитектуры: Описанная архитектура универсальна и может применяться для любой задачи классификации контента путем переобучения модели (например, для оценки качества, полезности контента или определения YMYL-тематик).

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Фокус на семантической ясности и контексте: Поскольку система использует эмбеддинги для понимания контента, необходимо создавать контент с четкой семантической структурой и богатым контекстом. Работайте над тем, чтобы язык на странице однозначно определял ее тематику и назначение, выходя за рамки простых ключевых слов.
• Обеспечение соответствия типу контента: Система классифицирует ресурсы по типам (новости, блог, товар). Убедитесь, что структура, верстка, контент и технические сигналы соответствуют ожиданиям для данного типа. Например, страница товара должна иметь все необходимые коммерческие атрибуты, чтобы быть корректно классифицированной как product resource.
• Оптимизация ключевых элементов документа: Патент упоминает использование признаков из определенных частей документа (title, header, link). Подтверждается важность точной и релевантной оптимизации этих элементов, так как они являются важными признаками для классификатора.
• Поддержание комплексного качества и избегание спам-паттернов: Необходимо гарантировать, что сайт не проявляет признаков, которые Deep Network может ассоциировать со спамом. Поскольку система выявляет сложные паттерны на основе всех признаков, требуется комплексный подход к качеству сайта (контентному, техническому, ссылочному).

Worst practices (это делать не надо)

• Манипулятивные техники (Spam): Патент напрямую описывает механизм для борьбы с content spam, link spam и cloaking spam. Использование этих техник крайне рискованно, так как глубокие сети эффективно выявляют неестественные паттерны, направленные на манипуляцию выдачей.
• Поверхностный контент и Keyword Stuffing: Создание контента, оптимизированного под ключевые слова без учета семантики и ценности. Эмбеддинги и глубокие сети способны отличить такой контент от качественного и могут классифицировать его как content spam.
• Введение в заблуждение относительно типа контента: Попытки маскировать один тип контента под другой (например, рекламную статью под новость, или обзор под страницу товара). Система классификации предназначена для выявления таких несоответствий, анализируя все признаки в комплексе.

Стратегическое значение

Этот патент иллюстрирует инфраструктурный сдвиг в сторону использования сложных моделей глубокого обучения для понимания и оценки веба. Стратегическое значение для SEO заключается в понимании того, что Google оценивает ресурсы не по чек-листу простых факторов, а через призму сложных семантических представлений (эмбеддингов) и паттернов, выявленных нейронными сетями. Долгосрочная стратегия должна фокусироваться на создании аутентичного, качественного контента, который демонстрирует четкие и естественные сигналы.

Практические примеры

Сценарий 1: Классификация типа контента (Обзор vs Товар)

1. Задача: Определить, является ли страница экспертным обзором или страницей покупки товара.
2. Действие системы: Система извлекает признаки: текст (использование информационного vs транзакционного языка), структура URL, наличие цен/кнопок покупки. Embedding Functions преобразуют их в векторы. Deep Network анализирует паттерны.
3. Результат: Если паттерны соответствуют странице товара (доминируют коммерческие элементы, специфическая структура), Classifier выдаст высокую оценку для категории product resource. Если доминирует анализ и экспертная оценка — для категории «Блог» или «Обзор».
4. SEO-действие: При создании обзоров фокусироваться на глубине анализа и информационном языке, четко отделяя редакционный контент от коммерческих ссылок, чтобы избежать неправильной классификации как страницы товара.

Сценарий 2: Обнаружение сложного контентного спама

1. Задача: Идентифицировать автоматически сгенерированный или низкокачественный контент.
2. Действие системы: Система анализирует текст страницы. Embedding Functions создают семантическое представление текста. Deep Network обучена распознавать паттерны, характерные для генеративного или переоптимизированного текста (например, неестественная структура, семантические разрывы).
3. Результат: Если паттерны обнаружены, Classifier выдаст высокую оценку для категории content spam.
4. SEO-действие: Избегать использования низкокачественного сгенерированного контента. Инвестировать в создание уникального, экспертного контента, который демонстрирует естественные языковые паттерны.

Вопросы и ответы