Как Google использует скрытые категории предпочтений для персонализации результатов поиска, смешивая общие и индивидуальные данные

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему создания эффективных персонализированных моделей ранжирования в условиях ограниченных или разреженных данных о конкретном пользователе (sparse data problem), часто называемую «проблемой холодного старта». Традиционные методы персонализации либо требуют больших объемов индивидуальной истории, либо неэффективно кластеризуют пользователей при недостатке информации. Изобретение предлагает метод учета субъективных предпочтений (например, видео, музыка, рестораны), который устойчив к нехватке данных за счет использования скрытых (латентных) моделей и механизма сглаживания.

Что запатентовано

Запатентована двухэтапная система персонализированного ранжирования, использующая скрытые переменные (latent variables). Система не пытается явно классифицировать пользователей. Вместо этого она рассматривает предпочтения каждого пользователя как смесь нескольких скрытых категорий (Latent User Categories). Сначала обучаются общие модели ранжирования на данных сообщества, а затем вычисляются индивидуальные веса смешивания этих моделей для конкретного пользователя.

Как это работает

Система работает в несколько этапов:

• Базовое моделирование (Baseline Modeling): Анализируя предпочтения всего сообщества (Community Preference Dataset), система с помощью алгоритма Expectation-Maximization (EM) определяет K скрытых категорий предпочтений. Для каждой категории обучается своя модель ранжирования (Ranking Model θ) и вычисляются базовые веса смешивания (Baseline Mixing Weights γ), отражающие популярность категорий в целом.
• Персонализированное моделирование (Personalized Modeling): Для конкретного пользователя анализируется его история (Individual Preference Dataset). Используя фиксированные модели (θ), система вычисляет персонализированные веса смешивания (Personalized Mixing Weights γ_user), показывающие его принадлежность к скрытым категориям.
• Ранжирование и Сглаживание (Ranking/Smoothing): Финальное ранжирование — это взвешенная сумма моделей (θ) с использованием весов (γ_user). Критически важно, что если данных о пользователе мало, система корректирует (сглаживает) γ_user, приближая их к базовым весам γ (используя взвешенное среднее), обеспечивая плавный переход от общего ранжирования к персонализированному.

Актуальность для SEO

Высокая. Персонализация является фундаментальным аспектом современных поисковых и рекомендательных систем. Описанный подход, использующий латентные модели для определения предпочтений и решения проблемы холодного старта, остается стандартом в машинном обучении и информационном поиске. Техники работы с разреженными данными пользователей особенно актуальны в условиях повышенного внимания к конфиденциальности.

Важность для SEO

Влияние на SEO значительно (7.5/10). Патент описывает инфраструктуру того, как Google может адаптировать ранжирование под субъективные предпочтения разных пользователей, основываясь на их поведении. Это объясняет высокую вариативность SERP для разных пользователей по одним и тем же запросам. Для SEO это подчеркивает сложность универсального отслеживания позиций и критическую важность удовлетворения разнообразных интентов и генерации положительных поведенческих сигналов (preference data).

Детальный разбор

Термины и определения

Baseline Mixing Weights (γ) (Базовые веса смешивания)

Распределение вероятностей скрытых категорий в рамках всего сообщества. Используются для общего ранжирования и для сглаживания персонализированных весов при недостатке данных о пользователе.

Community Preference Dataset (Набор данных о предпочтениях сообщества)

Обучающий набор данных, представляющий предпочтения группы пользователей. Состоит из парных сравнений (paired comparisons).

Expectation-Maximization (EM) algorithm (Алгоритм максимизации ожидания)

Итеративный статистический метод для нахождения параметров моделей, зависящих от скрытых переменных. Используется для обучения как базовых, так и персонализированных моделей.

Individual Preference Dataset (Набор данных об индивидуальных предпочтениях)

Набор данных, представляющий предпочтения конкретного пользователя. Используется для расчета персонализированных весов.

Latent User Category (Скрытая категория пользователей)

Категория предпочтений, которая не задана явно, а выводится системой из данных. Пользователи рассматриваются как смесь нескольких таких категорий.

Latent Variable (Скрытая переменная)

Переменная, которая не наблюдается напрямую. В патенте связь между пользователями и категориями рассматривается как скрытая переменная.

Paired Comparisons (Парные сравнения)

Формат данных для обучения. Сравнение двух объектов (например, (A, B)), где A «лучше» (предпочтительнее) чем B. Могут быть получены из явных оценок или неявных сигналов (например, кликов).

Personalized Mixing Weights (γ_user) (Персонализированные веса смешивания)

Распределение вероятностей скрытых категорий для конкретного пользователя. Определяют, как пользователь комбинирует различные модели ранжирования.

Ranking Model (θ) (Модель ранжирования)

Функция ранжирования, обученная для представления предпочтений одной конкретной скрытой категории пользователей. Эти модели обучаются на данных сообщества и фиксируются во время персонализации.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод персонализированного ранжирования с фокусом на обработку данных и корректировку.

1. Система получает доступ к Community Preference Dataset (включая парные сравнения).
2. Идентифицируется первая категория пользователей.
3. Генерируется Ranking Model (θ) и Baseline Mixing Weight (γ) для этой категории на основе данных сообщества.
4. Система получает доступ к Individual Preference Dataset конкретного пользователя.
5. Генерируется Personalized Mixing Weight (γ_user) для этого пользователя на основе его данных и модели ранжирования (θ).
6. Ключевой механизм (Корректировка/Сглаживание): Персонализированный вес (γ_user) корректируется на основе взвешенного среднего (weighted average) между базовым весом (γ) и персонализированным весом (γ_user). Весовой коэффициент для этого усреднения зависит от размера (size) индивидуального набора данных пользователя.
7. Ранжирование объектов производится с использованием скорректированного персонализированного веса и модели ранжирования.

Ядром изобретения является шаг 6. Этот механизм сглаживания позволяет системе справляться с разреженными данными («холодный старт»). Если данных мало, система больше полагается на базовые веса (сообщество); если много — на персонализированные.

Claim 2 (Зависимый от 1): Уточняет, что корректировка включает применение алгоритма сглаживания (smoothing algorithm).

Claim 3 (Зависимый от 1): Уточняет, что генерация Ranking Model происходит путем максимизации логарифма правдоподобия (log-likelihood) — формула log Π p(xi, ui). Это указывает на использование статистических методов (таких как EM) для обучения.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько этапов работы поисковой системы, разделяя процесс на офлайн и онлайн компоненты.

CRAWLING & Data Acquisition (Сбор данных)
На этом этапе собираются поведенческие данные (клики, взаимодействия, оценки), которые формируют Community Preference Dataset и Individual Preference Datasets.

RANKING (Офлайн-вычисления / Baseline Modeling)
Процесс базового моделирования происходит офлайн. Система анализирует Community Preference Dataset, используя EM Algorithm, чтобы определить Latent User Categories и обучить соответствующие им Ranking Models (θ) и Baseline Mixing Weights (γ).

RANKING / RERANKING (Онлайн-применение)
Основное применение патента происходит в реальном времени или близком к нему.

1. Personalized Modeling: Для активного пользователя система вычисляет или извлекает его Personalized Mixing Weights (γ_user) на основе его истории и фиксированных моделей (θ).
2. Adjustment/Smoothing: Система корректирует γ_user, используя γ, основываясь на объеме истории пользователя (решение проблемы холодного старта).
3. Ranking/Reranking: При получении запроса система рассчитывает итоговые оценки для кандидатов, применяя скорректированные γ_user к моделям θ (как взвешенную сумму), и генерирует персонализированную выдачу.

Входные данные:

• Community Preference Dataset (офлайн).
• Individual Preference Dataset (онлайн/офлайн).
• Запрос пользователя и объекты-кандидаты (онлайн).

Выходные данные:

• Ranking Models (θ) и Baseline Mixing Weights (γ) (офлайн).
• Персонализированный отсортированный список результатов (Ranking Output) (онлайн).

На что влияет

• Специфические запросы и ниши: Наибольшее влияние оказывается на запросы с субъективным интентом (где важны вкусы) или на неоднозначные запросы. Патент упоминает примеры: рестораны, видео, музыка. Это применимо к e-commerce, новостям, рецептам и информационному контенту с разнообразием предпочтений.
• Конкретные типы контента: Влияет на контент, где предпочтения сильно варьируются (медиа, развлекательный контент, обзоры).

Когда применяется

• Условия применения: Когда система считает необходимым персонализировать выдачу на основе субъективных предпочтений пользователя.
• Обработка новых пользователей (Cold-Start): Механизм сглаживания (smoothing/adjustment) активируется, когда Individual Preference Dataset пользователя слишком мал. В этом случае ранжирование смещается в сторону базовой модели сообщества (Baseline Mixing Weights). По мере накопления истории персонализация усиливается.
• Временные рамки: Базовое моделирование происходит периодически офлайн. Ранжирование происходит в реальном времени при каждом запросе.

Пошаговый алгоритм

Процесс разделен на три стадии.

Стадия 1: Базовое моделирование (Офлайн)

1. Сбор данных: Доступ к Community Preference Dataset.
2. Инициализация: Определение количества скрытых категорий (K). Инициализация Ranking Models (θ) и Baseline Mixing Weights (γ).
3. Итеративное обучение (EM-алгоритм):
   • E-шаг (Expectation): Оценка вероятности того, что данное предпочтение принадлежит к определенной латентной категории, используя текущие параметры модели.
   • M-шаг (Maximization): Переоценка Ranking Models (θ) и Baseline Mixing Weights (γ) для максимизации логарифма правдоподобия данных на основе оценок из E-шага.
4. Завершение: Повторение E и M шагов до сходимости. Сохранение финальных θ и γ.

Стадия 2: Персонализированное моделирование (Офлайн/Nearline)

1. Сбор данных: Доступ к Individual Preference Dataset пользователя. Загрузка фиксированных Ranking Models (θ) из Стадии 1.
2. Инициализация: Инициализация Personalized Mixing Weights (γ_user).
3. Итеративное обучение (EM-алгоритм):
   • E-шаг: Оценка вероятности принадлежности индивидуальных предпочтений к латентным категориям, используя фиксированные θ.
   • M-шаг: Переоценка ТОЛЬКО Personalized Mixing Weights (γ_user). Модели θ остаются неизменными.
4. Завершение: Повторение до сходимости. Сохранение γ_user.

Стадия 3: Ранжирование (Онлайн)

1. Получение запроса: Получение запроса от пользователя.
2. Корректировка весов (Adjustment/Smoothing): Корректировка γ_user на основе взвешенного среднего с базовыми весами γ. Вес усреднения зависит от размера Individual Preference Dataset.
3. Расчет оценок: Для каждого объекта-кандидата рассчитываются оценки по всем моделям ранжирования (θ).
4. Агрегация: Вычисление итоговой персонализированной оценки как взвешенной суммы оценок моделей, используя скорректированные γ_user.
5. Вывод: Генерация персонализированной поисковой выдачи.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент полностью сосредоточен на использовании данных о предпочтениях пользователей.

• Поведенческие факторы: Являются основой изобретения. Система использует Community и Individual Preference Datasets, которые состоят из Paired Comparisons (парных сравнений). Эти сравнения могут быть получены явно (оценки, лайки) или неявно (анализ кликов в выдаче, выбор опций из списка). Например, если пользователь выбрал результат A, а не B, это формирует парное сравнение A > B.

Другие факторы (контентные, ссылочные, технические) в данном механизме персонализации не упоминаются, хотя они могут использоваться как признаки внутри базовых Ranking Models (θ).

Какие метрики используются и как они считаются

• Алгоритмы машинного обучения: Ключевым методом является Expectation-Maximization (EM) Algorithm.
• Ranking Models (θ): Набор параметров для K моделей ранжирования. Патент упоминает возможность использования линейных моделей и логистической регрессии.
• Mixing Weights (γ и γ_user): Вероятностное распределение по K латентным категориям. Сумма весов равна 1.
• Log-likelihood (Логарифм правдоподобия): Основная метрика оптимизации для EM-алгоритма. Система стремится максимизировать вероятность наблюдаемых предпочтений.
• Size of Individual Preference Dataset (Размер набора индивидуальных данных): Критически важная метрика, используемая в механизме сглаживания (Claim 1). Определяет степень доверия к Personalized Mixing Weights по сравнению с Baseline Mixing Weights. Чем больше размер данных, тем меньше влияние базовых весов.

Выводы

1. Персонализация как смесь моделей, а не одна модель: Google не создает уникальную модель для каждого пользователя. Вместо этого система поддерживает набор общих моделей ранжирования (θ), отражающих предпочтения скрытых категорий, и персонализирует выдачу, определяя индивидуальные веса смешивания (γ_user) для этих моделей.
2. Скрытые (Латентные) Категории на основе поведения: Система классифицирует пользователей не на основе явных признаков (демография, профиль), а на основе их поведения и предпочтений (preference data), выводя их принадлежность к Latent User Categories статистически.
3. Явное решение проблемы «холодного старта» (Cold-Start): Ключевой особенностью является механизм сглаживания (Smoothing/Adjustment). Если данных о пользователе мало, система плавно откатывается к средним предпочтениям сообщества (Baseline Mixing Weights). Это предотвращает некорректную персонализацию на основе недостаточных данных.
4. Критичность поведенческих данных: Весь механизм основан на анализе парных сравнений, извлеченных из поведения пользователей. Это подтверждает, что сигналы вовлеченности и удовлетворенности являются прямым входом для систем персонализированного ранжирования.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Понимание и удовлетворение разнообразных профилей предпочтений: Необходимо определить основные информационные потребности и типы предпочтений (которые Google моделирует как Latent User Categories) в вашей нише. Создавайте контент, который четко соответствует этим различным предпочтениям (например, быстрые ответы vs глубокие статьи, текст vs видео).
• Фокус на качественном базовом ранжировании: Поскольку для новых пользователей или пользователей с ограниченной историей система будет использовать Baseline Mixing Weights (ранжирование сообщества), крайне важно обеспечить высокие позиции сайта в общем (неперсонализированном) ранжировании. Это является отправной точкой для всех.
• Оптимизация под поведенческие сигналы (User Satisfaction): Критически важно генерировать положительные данные о предпочтениях. Контент должен привлекать релевантные клики (CTR) и удерживать пользователя (Dwell Time), доказывая системе, что ваш результат предпочтительнее других. Положительные сигналы укрепляют позиции сайта в персонализированных моделях.
• Сегментация контента: Вместо одной общей статьи создавайте несколько, ориентированных на разные аспекты темы и предпочтения (например, «для новичков» vs «для экспертов», «бюджетный вариант» vs «премиум вариант»), чтобы лучше резонировать с различными скрытыми категориями.

Worst practices (это делать не надо)

• Оптимизация под «среднего пользователя» (One-Size-Fits-All): Попытка угодить всем понемногу может привести к тому, что контент не будет сильно резонировать ни с одной скрытой категорией, проигрывая более сфокусированным конкурентам в персонализированной выдаче.
• Игнорирование персонализации при анализе позиций: В условиях такой персонализации понятие универсального «ТОП-1» размыто. Нельзя полагаться на замеры позиций в режиме инкогнито как на истинную картину; они показывают только «базовое» ранжирование.
• Использование кликбейта: Контент, который генерирует клик, но не удовлетворяет пользователя (быстрый возврат в выдачу), будет генерировать отрицательные данные о предпочтениях (negative preference data), что ухудшит ранжирование в персонализированных моделях.

Стратегическое значение

Патент демонстрирует сложную инфраструктуру персонализации Google, основанную на статистическом выводе предпочтений из поведения масс. Он подтверждает стратегический переход от универсальной релевантности к субъективной. Для долгосрочной SEO-стратегии это означает смещение фокуса с анализа ключевых слов на глубокий анализ интентов и профилей предпочтений пользователей, а также на обеспечение максимальной удовлетворенности пользователя.

Практические примеры

Сценарий: Ранжирование по неоднозначному запросу «Python»

1. Офлайн-обучение (Стадия 1): Google анализирует Community Preference Dataset и определяет две основные Latent User Categories: K1 (Язык программирования) и K2 (Змеи/Животные). Обучаются две модели: θ1 (предпочитает документацию, туториалы) и θ2 (предпочитает биологические сайты, видео). Baseline Mixing Weights (среднее по сообществу): γ1=0.8, γ2=0.2.
2. Пользователь A (Программист): Его история (Individual Preference Dataset) содержит много взаимодействий с GitHub, Stack Overflow.
3. Персонализация (Стадия 2): Система вычисляет Personalized Mixing Weights: γ_userA1=0.99, γ_userA2=0.01.
4. Пользователь B (Новый пользователь): Истории нет.
5. Ранжирование (Стадия 3):
   • Пользователь A видит выдачу, где результаты взвешены как 99%*θ1 + 1%*θ2 (почти полностью о программировании).
   • Пользователь B видит выдачу, где из-за сглаживания (smoothing) используются базовые веса: 80%*θ1 + 20%*θ2 (смешанная выдача с преобладанием программирования, так как это доминирующий интент в сообществе).

Вопросы и ответы