Close Menu

    Как Google визуализирует релевантность и плотность результатов поиска для контента, привязанного ко времени

    RELEVANCE BAR FOR CONTENT LISTINGS (Панель релевантности для списков контента)
    2007 Мультимедиа Патенты Google

    Google использует интерфейс «Relevance Bar» для визуализации результатов поиска по контенту, привязанному ко времени (например, ТВ-программы, подкасты, вебинары). Эта временная шкала показывает, когда происходят события, и использует визуальные атрибуты (цвет, размер, наложение), чтобы одновременно продемонстрировать количество результатов в данный момент и их релевантность запросу.

    Описание

    Какую задачу решает

    Патент решает проблему наглядного представления результатов поиска для time-bounded events (событий, привязанных ко времени, таких как ТВ-шоу, вебинары, подкасты). Стандартные текстовые списки не позволяют пользователю быстро оценить распределение релевантных результатов во времени, их плотность и качество. Цель изобретения — предоставить визуальный обзор, который одновременно показывает, когда произойдут интересующие события, сколько их будет и насколько они соответствуют запросу.

    Что запатентовано

    Запатентован метод визуализации результатов поиска на Relevance Bar (панели релевантности). Это элемент интерфейса, представляющий собой ось (обычно временную), на которой результаты отображаются в виде геометрических объектов (geometric objects). Ключевая особенность — использование различных визуальных атрибутов этих объектов для одновременной демонстрации двух параметров: количества событий в данный момент времени и их индивидуальной релевантности запросу.

    Как это работает

    Система получает результаты поиска для событий, привязанных ко времени, упорядоченные по времени трансляции. На временной шкале (Relevance Bar) создаются геометрические объекты в соответствующих временных слотах. Система применяет два типа атрибутов. Первый атрибут указывает на количество событий (если их несколько в одно время, объекты могут стекироваться или увеличиваться в размере). Второй атрибут (например, цвет, яркость или размер) изменяется в зависимости от оценки релевантности события. Более релевантные события визуально выделяются.

    Актуальность для SEO

    Низкая/Средняя. Патент (являющийся продолжением заявки 2007 года) описывает UI в контексте традиционных ТВ-программ и расписаний. Хотя этот конкретный интерфейс не является доминирующим в современном поиске Google, базовая концепция визуализации результатов на временной шкале остается актуальной. Она может применяться к современным типам контента, таким как прямые трансляции, вебинары, премьеры видео или выпуски подкастов.

    Важность для SEO

    Влияние на SEO минимальное (2/10). Это патент на пользовательский интерфейс (UI/UX). Он описывает методы визуализации уже ранжированных результатов, а не алгоритмы самого ранжирования или извлечения данных. Патент полезен для понимания того, как Google может представлять контент, привязанный ко времени, но не дает прямых рекомендаций по оптимизации под основные алгоритмы ранжирования.

    Детальный разбор

    Термины и определения

    Time-bounded events (События, привязанные ко времени)
    Контент, имеющий запланированное время трансляции или публикации. Примеры в патенте включают ТВ-шоу, радиопередачи, видео, спортивные события, фильмы и подкасты.
    Relevance Bar (Панель релевантности) / Display Bar
    Элемент пользовательского интерфейса, предназначенный для визуализации результатов поиска на определенной оси (обычно временной, но также может быть осью релевантности).
    Geometric Object (Геометрический объект)
    Визуальный элемент (например, прямоугольник), используемый на Relevance Bar для представления одного или нескольких результатов поиска в определенный момент времени.
    Display Attributes (Атрибуты отображения)
    Визуальные характеристики геометрических объектов (форма, цвет, размер, яркость, стекирование). Используются для передачи информации о количестве и релевантности представленных результатов.
    Low/Medium/High Resolution Data (Данные низкого/среднего/высокого разрешения)
    Уровни детализации информации о событии. Низкое разрешение может включать только количество событий; среднее (например, при наведении курсора) — названия; высокое (например, при клике) — полное описание.

    Ключевые утверждения (Анализ Claims)

    Claim 1 (Независимый пункт): Описывает метод, выполняемый на клиентской системе (Client system).

    1. Система получает набор результатов поиска в ответ на запрос. Результаты упорядочены по запланированному времени трансляции (scheduled time of broadcast) и включают данные о time-bounded events.
    2. Используя время и дату трансляции каждого события, система создает соответствующий geometric object.
    3. Система отображает эти объекты вдоль первой оси панели отображения (display bar), где ось представляет время и дату трансляции.
    4. Ключевой механизм отображения: Для набора объектов в определенной локации на оси (т.е. происходящих одновременно) применяются два разных атрибута отображения (first display attribute и second display attribute):
      • Первый атрибут визуально указывает на количество (quantity) событий, происходящих в это время.
      • Второй атрибут указывает на релевантность (relevance) каждого события поисковому запросу с помощью цвета, яркости или размера объекта.
    5. Объект, представляющий более релевантное событие, имеет другой цвет, яркость или размер, чем объект, представляющий менее релевантное событие.

    Claim 5 (Независимый пункт): Описывает аналогичный метод, выполняемый на серверной системе (Server system).

    Сервер выполняет те же шаги: получает результаты, создает (или подготавливает данные для создания) geometric objects и определяет их визуальные атрибуты для отображения на display bar, обеспечивая одновременную индикацию количества и релевантности.

    Где и как применяется

    Изобретение относится к уровню представления данных пользователю в специализированных поисковых интерфейсах.

    INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
    На этом этапе система должна индексировать мультимедийный контент и извлекать критически важные метаданные, в частности, точное запланированное время трансляции (scheduled time of broadcast).

    RANKING – Ранжирование
    Система рассчитывает оценки релевантности для time-bounded events. В описании патента упоминается, что скоринг может основываться на различных факторах, включая user’s profile (профиль пользователя), co-citation analysis (анализ со-цитирования) или anchor text analysis (анализ анкорного текста).

    METASEARCH – Метапоиск и Смешивание / RERANKING – Переранжирование (Уровень Представления)
    Это основной этап применения патента. На этапе представления результатов система генерирует визуализацию Relevance Bar. Сервер или клиент обрабатывает ранжированные результаты и их временные метки для создания геометрических объектов и назначения им визуальных атрибутов (размер/цвет/стекирование), отражающих количество и релевантность.

    Входные данные:

    • Поисковый запрос пользователя.
    • Набор ранжированных результатов поиска (включая время трансляции и оценку релевантности для каждого события).

    Выходные данные:

    • Данные для визуализации Relevance Bar: позиции объектов на временной шкале, их размеры, цвета и другие визуальные атрибуты.

    На что влияет

    • Конкретные типы контента: Влияет исключительно на отображение контента, привязанного ко времени (time-bounded events). В патенте приводятся примеры: ТВ-контент, радио, видео, фильмы, подкасты (через Metadata Site Summary feed content), игры, музыка. Не влияет на ранжирование или отображение стандартных веб-страниц.
    • Специфические запросы: Запросы, направленные на поиск расписаний, программ передач или событий, которые должны произойти в определенное время.

    Когда применяется

    • Триггеры активации: Алгоритм применяется, когда пользователь выполняет поиск в специализированном интерфейсе или вертикали поиска, предназначенной для контента, привязанного ко времени (например, поиск по ТВ-программе, событиям, вебинарам), и система использует интерфейс Relevance Bar для отображения результатов.

    Пошаговый алгоритм

    1. Получение запроса и Ранжирование: Система выполняет поиск по базе данных time-bounded events и ранжирует результаты, вычисляя оценку релевантности для каждого события.
    2. Обработка результатов: Система (сервер или клиент) обрабатывает набор результатов, которые упорядочены по времени трансляции.
    3. Создание объектов: Для каждого события генерируется соответствующий geometric object. Время события определяет позицию этого объекта на временной оси Relevance Bar.
    4. Назначение атрибутов количества (Агрегация): Система группирует события, происходящие в один и тот же временной интервал. Визуальные атрибуты группы (например, общая высота стека объектов или размер агрегированного объекта) изменяются для индикации общего количества событий в этом слоте (Attribute 1).
    5. Назначение атрибутов релевантности: Каждому отдельному объекту назначается визуальный атрибут (например, цвет, яркость или размер), который коррелирует с рассчитанной оценкой релевантности события (Attribute 2). Более релевантные события визуально выделяются.
    6. Отображение: Relevance Bar с размещенными и стилизованными геометрическими объектами отображается пользователю.
    7. Взаимодействие (Опционально): При взаимодействии пользователя с объектом (например, наведении курсора) система может отображать дополнительную информацию (Medium или High Resolution Data) о событии.

    Какие данные и как использует

    Данные на входе

    • Временные факторы: Запланированное время и дата трансляции (scheduled time of broadcast). Это ключевые данные для позиционирования результатов на временной оси.
    • Контентные/Мультимедиа факторы: Метаданные о событиях (название, описание), используемые для расчета базовой релевантности и отображения информации пользователю (Low/Medium/High Resolution Data).

    В описании патента (не в Claims) упоминаются факторы, которые могут использоваться для определения релевантности событий:

    • Ссылочные факторы: В описании упоминается использование anchor text analysis (анализ анкорного текста, т.е. текста в ссылках на мультимедийные события или рядом с ними) и co-citation analysis (анализ со-цитирования) как возможных факторов для определения релевантности.
    • Пользовательские факторы: В описании упоминается использование user’s profile (профиля пользователя), основанного на предпочтениях или поведении, как возможного фактора для определения релевантности.

    Какие метрики используются и как они считаются

    Патент использует существующие метрики для визуализации:

    • Оценка релевантности (Relevance Score): Числовая оценка, показывающая, насколько событие соответствует запросу. Эта оценка используется для определения визуального стиля объекта (цвета, размера, яркости).
    • Количество событий (Quantity): Количество результатов, приходящихся на определенный временной слот. Эта метрика используется для определения размера или способа стекирования объектов на панели.

    Выводы

    1. Фокус на UI/UX для временного контента: Патент описывает исключительно интерфейсное решение (Relevance Bar) для визуализации результатов поиска по событиям, привязанным ко времени. Он не раскрывает новых алгоритмов ранжирования.
    2. Многомерная визуализация: Система стремится одновременно показать пользователю три измерения информации: Когда событие произойдет (позиция на оси), Сколько событий произойдет (размер или стекирование объектов) и Насколько они релевантны (цвет, яркость или размер объектов).
    3. Зависимость от структурированных данных: Корректное функционирование интерфейса зависит от наличия точных временных метаданных у индексируемого контента.
    4. Подтверждение использования стандартных сигналов для медиа: Хотя это UI патент, в его описании подтверждается, что для ранжирования мультимедийного контента Google может использовать стандартные SEO-сигналы, такие как anchor text analysis и co-citation analysis, а также персонализацию (user profile).

    Практика

    ВАЖНО: Патент преимущественно инфраструктурный (UI/UX) и предлагает ограниченные практические выводы для традиционного SEO. Рекомендации ниже касаются оптимизации специализированного контента, привязанного ко времени.

    Best practices (это мы делаем)

    • Использование точных временных меток и структурированных данных: Если вы работаете с контентом, привязанным ко времени (вебинары, прямые трансляции, подкасты, мероприятия), критически важно использовать корректную микроразметку (например, Schema.org типы Event, BroadcastEvent, PublicationEvent) и/или XML-фиды (RSS/Atom) с точными временными метками. Это гарантирует, что контент может быть корректно позиционирован на временной шкале, если Google решит использовать интерфейс, подобный Relevance Bar.
    • Повышение авторитетности и релевантности медиа-активов: Поскольку релевантность визуально выделяется в интерфейсе, важно работать над сигналами, которые ее определяют. Патент явно упоминает в описании anchor text analysis и co-citation analysis как возможные факторы ранжирования. Это подтверждает, что получение качественных внешних ссылок с релевантными анкорами на страницы ваших событий или подкастов может улучшить их ранжирование и, как следствие, их визуальное представление в подобных интерфейсах.
    • Оптимизация метаданных контента: Убедитесь, что заголовки и описания ваших событий максимально релевантны целевым запросам, чтобы повысить их Relevance Score.

    Worst practices (это делать не надо)

    • Манипуляции с временными метками: Предоставление неточных или вводящих в заблуждение данных о времени начала события в микроразметке или фидах с целью занять более выгодную позицию на временной шкале.
    • Игнорирование структурированных данных для событий: Публикация информации о вебинарах или трансляциях только в виде текста без использования соответствующей разметки времени и типа события, что затрудняет их обработку системами, описанными в патенте.

    Стратегическое значение

    Патент подчеркивает важность структурированных данных для контента, выходящего за рамки стандартных веб-страниц. По мере того как поиск становится более мультимодальным и ориентированным на события, способность Google понимать и визуализировать временные аспекты контента возрастает. Долгосрочная SEO-стратегия должна включать оптимизацию событий, видео и аудио с четкими метаданными и временными метками.

    Практические примеры

    Сценарий: Оптимизация серии вебинаров компании.

    1. Что делать: Для каждого вебинара создается целевая страница. На ней внедряется микроразметка Schema.org/Event с точным указанием startDate и endDate. Проводится аутрич-кампания: публикуются анонсы и пресс-релизы на авторитетных тематических ресурсах со ссылками на эти целевые страницы. В ссылках используются анкоры, содержащие название вебинара и ключевые темы (для влияния на anchor text analysis, упомянутый в патенте).
    2. Ожидаемый результат: При поиске по теме вебинаров, если Google использует специализированный интерфейс типа Relevance Bar, эти вебинары будут корректно отображены на временной шкале благодаря точным временным меткам. Благодаря работе над ссылочными факторами, вебинары получат более высокий рейтинг релевантности. В интерфейсе это может быть визуализировано более ярким цветом или большим размером объекта на панели, что привлечет больше внимания пользователей.

    Вопросы и ответы

    Является ли этот патент описанием алгоритма ранжирования?

    Нет, это не патент на алгоритм ранжирования. Он описывает пользовательский интерфейс (UI) и метод визуализации уже ранжированных результатов. Патент объясняет, как взять оценки релевантности и временные метки и преобразовать их в визуальные сигналы (цвет, размер) на временной шкале (Relevance Bar).

    Какие факторы ранжирования упоминаются в патенте?

    Хотя патент фокусируется на UI, в его описании (не в Claims) упоминаются возможные факторы для определения релевантности мультимедийных событий. К ним относятся user’s profile (профиль пользователя), co-citation analysis (анализ со-цитирования) и anchor text analysis (анализ анкорного текста). Это подтверждает, что стандартные ссылочные сигналы и персонализация применяются к такому типу контента.

    Что такое «time-bounded events»?

    Это любой контент, который имеет четко определенное время начала или период трансляции. В патенте в качестве примеров приводятся ТВ-шоу, радиопередачи, фильмы, спортивные трансляции и подкасты. В современном контексте это также применимо к вебинарам и прямым трансляциям (livestreams).

    Как система показывает, что один результат релевантнее другого на этой панели?

    Система использует визуальные атрибуты (Display Attributes). Согласно патенту, более релевантный результат будет отличаться от менее релевантного по цвету, яркости или размеру. Например, высокорелевантный результат может быть ярче или больше.

    Как система показывает, что в одно и то же время происходит много событий?

    Патент описывает использование отдельного визуального атрибута для индикации количества (quantity). Геометрические объекты могут стекироваться (stacked rectangular bars), или один объект может быть выше (relatively taller), чем объекты, представляющие меньшее количество событий. Это позволяет пользователю быстро увидеть «загруженные» временные слоты.

    Используется ли этот интерфейс в поиске Google сейчас?

    В том виде, как описано в патенте (для ТВ-программ), этот интерфейс широко не используется. Однако элементы визуализации на временной шкале можно встретить в Google для отображения расписаний мероприятий, спортивных событий или в интерфейсах YouTube для запланированных трансляций. Базовая технология остается актуальной.

    Какое значение этот патент имеет для SEO моего сайта с вебинарами?

    Для вас ключевое значение имеют два аспекта. Во-первых, необходимо предоставлять точные временные метки (например, через Schema.org/Event), чтобы ваш контент мог быть правильно размещен на временной шкале. Во-вторых, поскольку релевантность визуально выделяется и может зависеть от ссылочных факторов (упомянутых в описании как anchor text analysis), работа над качественным ссылочным профилем страниц вебинаров повышает их шансы на лучшее ранжирование и более заметное отображение.

    Может ли ось на Relevance Bar показывать что-то кроме времени?

    Да. Хотя большинство примеров в патенте используют временную ось, в описании и на одной из схем показано, что горизонтальная ось может представлять единицы релевантности (units of relevance). В этом случае объекты упорядочиваются на оси по степени их релевантности запросу.

    Что такое данные низкого, среднего и высокого разрешения?

    Это уровни детализации информации о событии. Низкое разрешение используется для базового отображения на панели (например, только количество событий). Среднее разрешение может появляться при наведении курсора (например, названия событий). Высокое разрешение — это полная информация (описание, участники), которая появляется при клике на событие.

    Реализуется ли эта технология на сервере или в браузере пользователя?

    Патент описывает оба варианта. В Claim 1 описана реализация на стороне клиента, где клиент получает данные и сам генерирует визуализацию. В Claim 5 описана реализация на стороне сервера, где сервер подготавливает данные для отображения Relevance Bar.