Как Google повышает в поиске оригинальные видео, понижая их авторизованные копии

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему ранжирования на платформах обмена медиа (например, YouTube), где пользователи загружают множество копий контента, защищенного авторским правом. Даже когда правообладатели разрешают использование этого контента (например, через политики монетизации или отслеживания), эти копии могут превосходить в ранжировании оригинальную, авторитетную версию (Authoritative Version или AVR). Это затрудняет пользователям поиск официального источника контента.

Что запатентовано

Запатентована система и метод для идентификации и продвижения авторитетной версии (AVR) медиаконтента по сравнению с одной или несколькими неавторитетными версиями (пользовательскими копиями). Когда поисковый запрос релевантен этому контенту, система активно повышает ранжирование AVR, чтобы гарантировать его приоритет над копиями в результатах поиска.

Как это работает

Система работает в несколько этапов:

• Идентификация контента: Система сравнивает загруженные пользователями видео с базой данных эталонных файлов (Reference Corpus), предоставленных правообладателями (Partners), чтобы обнаружить совпадения.
• Анализ политик: Определяются политики правообладателя (например, блокировать, монетизировать, отслеживать). Патент фокусируется на авторизованных копиях.
• Определение авторитетности: Система классифицирует, какая версия является оригинальной (AVR), а какая — копией.
• Продвижение в поиске: При получении поискового запроса, если и AVR, и копии релевантны, система модифицирует их оценки ранжирования (scores). Это может включать применение множителя к оценке AVR, понижение оценки копии или передачу баллов от копии к AVR.
• Ограничение по релевантности: Продвижение применяется относительно релевантности защищенного контента запросу. Если копия содержит другой контент, который более релевантен запросу, она все равно может ранжироваться выше.

Актуальность для SEO

Высокая. Этот механизм критически важен для платформ типа YouTube и Google Video Search. Управление авторскими правами (например, через Content ID), обработка дублированного контента и обеспечение приоритета авторитетных источников являются ключевыми задачами для поддержания качества поисковой выдачи на медиа-платформах в 2025 году.

Важность для SEO

Патент имеет высокое значение (75/100), особенно для SEO на YouTube и для видеоконтента в целом. Он описывает конкретный механизм, который напрямую отдает предпочтение официальным источникам (AVR) перед пользовательским контентом (UGC), содержащим те же материалы. Для правообладателей это механизм защиты их позиций. Для создателей UGC это означает, что простое копирование или использование чужого контента (даже авторизованное) приведет к понижению в ранжировании по сравнению с оригиналом по запросам, напрямую связанным с этим контентом.

Детальный разбор

Термины и определения

Asset (Актив)

Интеллектуальная собственность, принадлежащая правообладателю (Partner). Обычно это медиа-объект (видео, аудио, музыка).

Authoritative Version (AVR) (Авторитетная версия)

Оригинальная версия защищенного авторским правом медиа-объекта. Система стремится продвигать эту версию в поиске. Также называется Original Version.

Matching Component (Компонент сопоставления)

Часть системы, которая сравнивает загруженные пользователями видео с эталонными файлами (Reference Corpus) для идентификации защищенного контента.

Non-Authoritative Version (Неавторитетная версия)

Пользовательское видео (User Video Version или Copy), включающее защищенный медиаконтент из AVR. Это может быть полная или частичная копия.

Partner (Партнер)

Субъект (правообладатель или уполномоченный представитель), владеющий активом (Asset).

Policy (Политика)

Правила, установленные Партнером для использования его Актива. Упоминаются три типа: Blocking policy (блокировка), Monetization policy (монетизация), Tracking policy (отслеживание статистики).

Promoting Component (Компонент продвижения)

Часть системы, отвечающая за корректировку ранжирования видео в ответ на поисковый запрос, чтобы продвигать AVR над неавторитетными версиями.

Reference (Эталон)

Манифестация (воплощение) Актива. Один Актив может иметь несколько Эталонов (например, разные кодировки, языки). Эталоны хранятся в Reference Corpus и используются для сопоставления.

Reference Corpus (База эталонов)

База данных, хранящая эталонные файлы авторитетных/оригинальных версий защищенного контента.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод работы системы по продвижению оригинального контента.

1. Система хранит первый медиа-объект (Оригинал/AVR) и второй медиа-объект (Копия).
2. Получается поисковый запрос от клиентского устройства.
3. В ответ на запрос система идентифицирует оба медиа-объекта для включения в результаты поиска.
4. На основе связанной информации система определяет, что первый объект является оригинальной версией защищенного контента, а второй — копией этого контента.
5. Система ранжирует первый объект (Оригинал) выше второго объекта (Копии) в результатах поиска. Это ранжирование основано именно на факте того, что первый является оригиналом, а второй — копией.
6. Система передает результаты поиска клиентскому устройству.

Claim 4 (Зависимый от 1): Предоставляет пример критерия для определения Оригинала. Первый медиа-объект определяется как Оригинал, если по крайней мере 70% этого объекта соответствует эталону (reference) актива.

Claim 12 (Зависимый от 9, который аналогичен 1): Детализирует механизм ранжирования через управление оценками (scores).

1. Оригиналу и Копии присваиваются оценки (scores) на основе релевантности запросу.
2. Оценка Оригинала увеличивается (increasing the first score) на основании того, что он является оригинальной версией.
3. Происходит ранжирование на основе итоговых оценок.

Claims 13, 14, 15 (Зависимые): Описывают конкретные вариации методов корректировки оценок.

• Claim 13: Метод «передачи» баллов: вычитание определенного количества баллов из оценки Копии и добавление этого же количества к оценке Оригинала.
• Claim 14: Метод множителя: умножение оценки Оригинала на установленное число (multiplying the first score by a set number).
• Claim 15: Метод понижения копии: уменьшение оценки Копии (decreasing the second score) на основании того, что она является копией.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько этапов поиска, в первую очередь на платформах обмена медиа (например, YouTube).

CRAWLING & INDEXING – Сканирование, Индексирование и Извлечение признаков
На этом этапе происходит обработка загруженных медиафайлов. Ключевым процессом является идентификация контента:

• Matching Component сравнивает загруженное видео с эталонами (из Reference Corpus).
• При обнаружении совпадения система идентифицирует связанный Asset и применяет политики (Policy Component).
• Система определяет, является ли видео Authoritative Version (AVR) или Non-Authoritative Version. Эта классификация сохраняется в индексе как признак медиа-объекта.

RANKING & RERANKING – Ранжирование и Переранжирование
Основное применение патента происходит на этапе формирования поисковой выдачи.

• Система генерирует набор кандидатов и их базовые оценки релевантности.
• Promoting Component анализирует кандидатов. Если в наборе присутствуют как AVR, так и его авторизованные копии, и защищенный контент релевантен запросу, активируется логика продвижения.
• Система корректирует scores кандидатов, используя один из описанных методов (множитель для AVR, понижение копий, передача баллов), чтобы изменить финальный порядок выдачи.

Входные данные:

• Поисковый запрос.
• Набор медиа-объектов кандидатов с базовыми оценками релевантности (score).
• Классификация каждого кандидата (AVR или неавторитетная копия).

Выходные данные:

• Отсортированный список результатов поиска с модифицированными оценками ранжирования, где AVR продвигаются выше копий.

На что влияет

• Конкретные типы контента: В первую очередь влияет на медиаконтент (видео и аудио), который часто копируется и перезагружается: музыкальные клипы, трейлеры фильмов, эпизоды телешоу, вирусные видео.
• Специфические запросы: Наибольшее влияние оказывается на запросы, где целью является поиск конкретного медиа-объекта (например, название песни или фильма).
• Платформы: Механизм разработан для сред обмена медиа (media sharing mediums), таких как YouTube, но может применяться в Google Video Search.

Когда применяется

Алгоритм применяется при выполнении следующих условий:

• Идентификация защищенного контента: В пользовательском видео обнаружено совпадение с эталонным файлом.
• Авторизация копии: Политика правообладателя разрешает публикацию копии (Monetization policy или Tracking policy). Если политика — блокировка (Blocking policy), копия не появится в поиске.
• Наличие AVR: Авторитетная версия (AVR) также доступна и проиндексирована.
• Условие ранжирования: И AVR, и неавторитетная копия идентифицированы как релевантные кандидаты для одного и того же поискового запроса.
• Релевантность контента: Защищенный контент является значимо релевантным поисковому запросу.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Обработка медиа при загрузке/индексировании

1. Получение видео: Пользователь загружает видео на платформу.
2. Сопоставление контента: Система сравнивает аудио- и видеодорожки загруженного видео с базой эталонов (Reference Corpus).
3. Идентификация совпадений: Определяются совпадения с одним или несколькими Активами.
4. Анализ и Применение политик: Система извлекает политики владельцев Активов (Partners). Если политика — Блокировка, видео не публикуется. Если Монетизация/Отслеживание, видео авторизуется.
5. Классификация авторитетности: Система определяет, является ли видео Авторитетной Версией (AVR) или Неавторитетной копией. (Это может включать критерии, упомянутые в патенте, например, совпадение более 70% видео с эталоном, наличие аудиодорожки на том же языке и т.д.).
6. Индексирование: Видео индексируется с сохранением его классификации авторитетности и связи с Активом.

Процесс Б: Обработка поискового запроса (Ранжирование)

1. Получение запроса и Генерация кандидатов: Определяется набор релевантных медиа-объектов (кандидатов) и их базовые оценки релевантности (score).
2. Идентификация AVR и копий: Система проверяет классификацию кандидатов. Определяется, присутствуют ли в наборе Авторитетная версия (R) и одна или несколько Неавторитетных версий (V).
3. Активация продвижения: Если R и V присутствуют, и контент релевантен запросу, активируется логика продвижения AVR.
4. Корректировка оценок: Система модифицирует оценки ранжирования. Возможные варианты (согласно Claims 13-15):
   • Применение множителя к оценке R.
   • Уменьшение оценки V.
   • Вычитание баллов из V и добавление их к R.
5. Финальное ранжирование: Кандидаты сортируются на основе скорректированных оценок.
6. Предоставление результатов: Отсортированный список передается пользователю.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на использовании данных, связанных с авторскими правами и идентификацией контента.

• Контентные факторы (Медиа): Аудио- и видеодорожки загруженных видео используются для сопоставления с эталонами (например, через цифровые отпечатки).
• Системные данные (Права и Политики):
  • Reference Corpus: База данных эталонных файлов от правообладателей.
  • Asset Policy Information: База данных политик использования активов (Блокировка, Монетизация, Отслеживание).
• Данные ранжирования: Базовые оценки релевантности (scores), рассчитанные основной поисковой системой для каждого медиа-объекта относительно запроса.

Какие метрики используются и как они считаются

• Степень совпадения (Degree of Similarity): Метрика, определяющая, насколько пользовательское видео похоже на эталон. Используется для идентификации контента и определения AVR. В патенте приводятся примеры порогов:
  • Совпадение не менее 70% (Claim 4).
  • В описании также упоминаются примеры: совпадение не менее 60% видео с эталоном; актив совпадает не менее чем с 50% видео.
• Оценка ранжирования (Score): Числовое значение, определяющее позицию медиа-объекта в результатах поиска.
• Корректировка оценки (Score Adjustment): Механизм изменения базовой оценки для продвижения AVR. Описаны методы расчета:
  • Множитель (Multiplier): Новая оценка AVR’ = AVR_score * M (где M — установленное число; в описании приведен пример 1.5).
  • Понижение (Deduction): Новая оценка Копии’ = Копия_score — D (где D — вычитаемое значение).
  • Передача баллов (Transfer): Новая оценка AVR’ = AVR_score + T; Новая оценка Копии’ = Копия_score — T (где T — передаваемое значение).

Выводы

1. Приоритет официального источника над копиями: Google активно вмешивается в ранжирование медиаконтента, чтобы гарантировать, что официальная (авторитетная) версия ранжируется выше пользовательских копий, даже если эти копии разрешены правообладателем (авторизованы).
2. Авторитетность как фактор ранжирования медиа: Статус Authoritative Version (AVR) является мощным сигналом ранжирования на медиа-платформах. Система идентифицирует этот статус на этапе индексирования через сопоставление контента (например, Content ID).
3. Механизмы корректировки ранжирования: Патент описывает конкретные методы манипулирования оценками ранжирования (scores) для достижения продвижения: применение множителей к AVR, понижение копий или прямая передача «веса» от копии к оригиналу.
4. Защита от вытеснения оригинала: Механизм предотвращает ситуации, когда популярная копия (например, загруженная известным блогером) вытесняет оригинал из топа выдачи по релевантным запросам.
5. Ограничение по релевантности: Продвижение не является абсолютным. Оно применяется относительно релевантности защищенного контента запросу. Если пользовательское видео содержит значительный объем другого контента, который более релевантен запросу, оно может ранжироваться выше AVR. Это важно для контента типа обзоров или реакций.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Для правообладателей и официальных каналов:

• Использование систем управления правами: Необходимо предоставлять свои активы в Reference Corpus (например, через YouTube Content ID). Это единственный способ, которым система может идентифицировать ваш контент как Authoritative Version (AVR) и предоставить ему приоритет в ранжировании над копиями.
• Оптимизация официального контента: Убедитесь, что ваши AVR хорошо оптимизированы (метаданные, заголовки, описания). Хотя система предоставляет буст за авторитетность, базовая релевантность все равно важна для попадания в набор кандидатов.
• Выбор политики управления правами: Используйте политики монетизации (Monetization policy) или отслеживания (Tracking policy) вместо блокировки, если вы хотите разрешить копии, но сохранить приоритет в поиске.

Для создателей пользовательского контента (UGC):

• Создание трансформирующего контента: Если вы используете чужой защищенный контент, убедитесь, что ваше видео добавляет значительную ценность (обзор, реакция, анализ). Это повышает релевантность вашего видео для запросов, отличных от прямого поиска оригинала, и снижает негативное влияние этого механизма.
• Фокус на уникальных интентах: Оптимизируйте контент под запросы, где пользователи ищут не оригинал, а информацию о нем. Например, оптимизация под «анализ трейлера фильма X», а не под «трейлер фильма X».

Worst practices (это делать не надо)

• Перезагрузка чужого контента без изменений: Создание каналов, состоящих из перезагрузок популярных видео, является неэффективной стратегией для SEO. Даже если контент не заблокирован (авторизован), этот патент гарантирует, что такие копии будут ранжироваться ниже оригинала по прямым запросам.
• Игнорирование управления правами (для правообладателей): Если не загружать свои активы в систему идентификации контента, система не сможет определить ваш контент как AVR и не предоставит ему приоритет в ранжировании, позволяя копиям конкурировать на равных.
• Попытки обмануть систему идентификации: Незначительные модификации контента (изменение скорости, зеркальное отражение) с целью избежать идентификации, скорее всего, не помогут избежать классификации как неавторитетной версии, так как системы сопоставления устойчивы к таким изменениям.

Стратегическое значение

Патент подчеркивает стратегию Google по управлению экосистемой контента на платформах типа YouTube. Он обеспечивает баланс между разрешением использования пользовательского контента (UGC) и защитой интересов правообладателей. Для SEO-стратегии это означает, что в медиа-поиске авторитетность источника (подтвержденная через систему управления правами) является доминирующим фактором при конкуренции с дублированным контентом.

Практические примеры

Сценарий: Поиск музыкального клипа на YouTube

1. Ситуация: Вышел новый клип популярного исполнителя. Официальный канал загрузил его (AVR). Десятки фанатских каналов также перезагрузили его (Копии). Правообладатель установил политику монетизации.
2. Запрос пользователя: «[Название песни] официальный клип».
3. Ранжирование БЕЗ этого механизма: Копия, загруженная популярным фанатским каналом, могла бы получить больше взаимодействий и занять ТОП-1.
4. Ранжирование С этим механизмом:
   • Система идентифицирует официальный канал как AVR, а фанатские каналы как Копии.
   • Promoting Component активируется.
   • Система применяет множитель (например, 1.5) к оценке ранжирования AVR или понижает оценки Копий.
   • Официальный клип (AVR) занимает ТОП-1, несмотря на возможные более сильные поведенческие сигналы у копий.

Вопросы и ответы