Как Google использует многоконвейерную архитектуру для генерации блоков рекомендованного контента на сайтах издателей

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу генерации свежих и релевантных рекомендаций контента на сайте издателя (Content Publisher) в режиме реального или почти реального времени. Основная проблема — необходимость эффективного баланса между учетом краткосрочных трендов (свежесть) и долгосрочных интересов пользователей (персонализация), при этом оптимизируя вычислительную нагрузку.

Что запатентовано

Запатентована архитектура системы рекомендаций, использующая несколько параллельных конвейеров обработки данных (pipelines). Каждый конвейер обрабатывает данные о посещениях веб-ресурсов (web property visit data) за разный временной период (например, краткосрочный и долгосрочный) и обновляется с разной частотой (frequency). Результаты работы всех конвейеров объединяются.

Как это работает

Система работает следующим образом:

• Многоуровневая обработка: Update Engine запускает обновление нескольких конвейеров с разной частотой. Например, краткосрочный конвейер обновляется каждые несколько минут для учета трендов, а долгосрочный — раз в день для анализа глубоких паттернов.
• Разные временные горизонты: Каждый конвейер извлекает данные о посещениях, соответствующие своему временному периоду.
• Алгоритмы рекомендаций: Внутри конвейеров используются различные алгоритмы, включая тематический анализ (Content Analysis Engine), коллаборативную фильтрацию «элемент-к-элементу» (Item-to-Item Collaborative Filter) и матричную факторизацию «устройство-к-элементу» (Device-to-Item Matrix Factorization).
• Агрегация: Amalgamation Engine собирает и объединяет рекомендации, сгенерированные всеми конвейерами, в финальный набор.

Актуальность для SEO

Средне-высокая. Архитектура многоконвейерной обработки данных для балансировки свежести и нагрузки остается стандартным подходом в рекомендательных системах реального времени. Хотя конкретные алгоритмы (CF, MF) могут уступать место более сложным нейросетевым моделям, инфраструктурная концепция и базовые принципы актуальны.

Важность для SEO

Влияние на органическое SEO минимальное (1/10). Этот патент описывает работу рекомендательного движка (например, для блоков «Похожие статьи»), а НЕ алгоритмы ранжирования Google Поиска. Он не дает прямых рекомендаций по оптимизации сайта для улучшения позиций в SERP. Однако он полезен для понимания того, как Google анализирует поведение пользователей (клики, сессии) и тематику контента в контексте рекомендательных систем.

Детальный разбор

Термины и определения

Affinity Score (Оценка аффинности/близости)

Метрика, генерируемая алгоритмом Device-to-Item Matrix Factorization. Отражает предполагаемую близость или интерес конкретного устройства (пользователя) к единице контента на основе истории посещений, контекста и атрибутов.

Amalgamation Engine (Механизм объединения)

Компонент системы, который агрегирует результаты (рекомендации), сгенерированные различными конвейерами (Pipelines), и формирует финальный объединенный набор рекомендаций.

Content Item Identifier (Идентификатор единицы контента)

Уникальный идентификатор (например, URL) контента на сайте издателя, который может быть рекомендован.

Correlation Score (Оценка корреляции)

Метрика, генерируемая алгоритмом Item-to-Item Collaborative Filter. Отражает силу взаимосвязи между двумя единицами контента на основе того, как часто они посещаются вместе в рамках одной сессии (single session).

Device-to-Item Matrix Factorization (Матричная факторизация «Устройство-к-Элементу»)

Алгоритм машинного обучения, который анализирует матрицу взаимодействий между устройствами и единицами контента для выявления скрытых факторов предпочтений. Используется для расчета Affinity Score.

Item-to-Item Collaborative Filter (Коллаборативная фильтрация «Элемент-к-Элементу»)

Алгоритм рекомендаций, который определяет схожесть между единицами контента на основе паттернов поведения пользователей (совместные просмотры). Используется для расчета Correlation Score.

Pipeline (Конвейер)

Независимый поток обработки данных. Каждый конвейер извлекает данные за определенный временной период, применяет набор алгоритмов и генерирует свой набор рекомендаций.

Web Property Visit Data (Данные о посещении веб-ресурса)

Сырые данные, используемые системой. Включают информацию о том, какие URL посещались какими пользователями или устройствами, данные о кликах (dataset of clicks).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает базовую архитектуру многопоточной системы рекомендаций.

1. Система использует как минимум два конвейера (первый и второй).
2. Первый конвейер обновляется с первой частотой (F1) и обрабатывает данные из первой базы за первый период времени (T1).
3. Второй конвейер обновляется с другой частотой (F2) и обрабатывает данные из второй базы за второй период времени (T2), причем T2 длиннее, чем T1.
4. Update Engine управляет обновлением конвейеров.
5. Amalgamator Engine объединяет результаты из подмножеств результатов первого и второго конвейеров.

Ядром изобретения является использование нескольких конвейеров, настроенных на разные временные горизонты (краткосрочные T1 и долгосрочные T2) и обновляемых с разной частотой (F1, F2), для эффективной генерации рекомендаций.

Claim 7 (Зависимый): Детализирует применение алгоритмов внутри конвейера.

1. Применяется Item-to-Item Collaborative Filter.
2. Этот фильтр коррелирует элементы контента на основе набора данных о кликах (dataset of clicks).
3. Генерируется Correlation Score.
4. Результаты ранжируются на основе Correlation Score.

Claim 10 (Зависимый): Вводит дополнительный ключевой алгоритм (в контексте третьего конвейера, добавленного в Claim 8).

1. Применяется модуль Device-to-Item Matrix Factorization.
2. Он факторизует элементы контента относительно набора устройств, используя данные о кликах, атрибуты устройств (device attributes) и контекстную информацию (context information).
3. Генерируется Affinity Score.
4. Результаты ранжируются на основе Affinity Score.

Claim 12 (Зависимый от 11): Описывает финальное ранжирование.

После комбинирования оценок (например, перемножения, Claim 11), модуль Ranker выполняет финальное ранжирование. Оно основано на линейной регрессии (linear regression) оценок (Correlation Score и Affinity Score), параметризованной набором данных обратной связи по кликам (click feedback set).

Где и как применяется

Этот патент НЕ относится к стандартной архитектуре Google Search (Crawling, Indexing, Ranking). Он описывает отдельную систему (Data Processing System), которая предоставляет услуги генерации рекомендаций для владельцев сайтов (Content Publisher), например, для блоков «Похожие статьи».

Область применения: Система рекомендаций контента (Recommendation Engine).

Входные данные:

• Web Property Visit Data (история посещений URL, данные сессий, клики).
• Тематика контента (Topic categories и attributes).
• Атрибуты устройств (Device attributes).
• Контекстная информация (Context information).
• Данные об эффективности предыдущих рекомендаций (Click feedback data).

Выходные данные:

• Отсортированный список Content Item Identifiers (рекомендаций) для отображения на сайте издателя.

На что влияет

• Конкретные типы контента: Влияет на показ рекомендаций для статей, новостей, товаров на сайте издателя.
• Структура сайта: Система использует Content Filter для исключения нежелательного контента, такого как главные страницы (homepage), страницы разделов (hub page) или приватные страницы (private page).
• Поведенческие метрики: Напрямую влияет на глубину просмотра и время на сайте, улучшая вовлеченность пользователей.

Когда применяется

Система работает непрерывно. Ключевая особенность — асинхронное обновление конвейеров:

• Краткосрочные конвейеры: Обновляются часто (минуты/часы) для учета быстро меняющихся трендов.
• Долгосрочные конвейеры: Обновляются реже (часы/дни) для выявления устойчивых паттернов поведения и расчета сложных моделей персонализации (например, матричной факторизации).

Пошаговый алгоритм

Общий процесс (Система с несколькими конвейерами)

1. Инициализация обновлений: Update Engine запускает обновление конвейеров P1…PN с соответствующими частотами F1…FN.
2. Параллельная обработка: Каждый конвейер выполняет свой набор алгоритмов (см. Процесс Б) для данных своего временного периода T1…TN.
3. Агрегация результатов: Amalgamation Engine собирает сгенерированные рекомендации от всех конвейеров P1…PN.
4. Формирование финального набора: Amalgamation Engine формирует комбинированный набор рекомендаций из подмножеств результатов каждого конвейера для выдачи пользователю.

Процесс Б (Пример работы одного конвейера, на основе FIG. 10 и 11)

1. Получение данных: Извлечение Web Property Visit Data (URL, сессии, устройства) за соответствующий период времени.
2. Фильтрация контента: Content Filter удаляет URL, непригодные для рекомендаций.
3. Анализ контента: Content Analysis Engine анализирует URL для определения их Topic Category и Attributes.
4. Коллаборативная фильтрация (Item-to-Item): Расчет Correlation Score между парами элементов контента на основе того, как часто их посещали в рамках одной сессии.
5. Матричная факторизация (Device-to-Item): Расчет Affinity Score между устройствами и элементами контента, используя историю посещений, контекст и атрибуты.
6. Комбинирование оценок: Combiner объединяет Correlation Score и Affinity Score в финальную оценку (например, путем перемножения).
7. Ранжирование: Ranker ранжирует финальные оценки, используя модель (например, линейную регрессию), параметризованную данными обратной связи по кликам (click feedback).
8. Сохранение результатов: Топ-N ранжированных URL сохраняются для передачи в Amalgamation Engine.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система в значительной степени полагается на поведенческие данные, собранные с сайтов издателей.

• Поведенческие факторы: Являются основой. Web Property Visit Data (логи посещений), данные о сессиях (для Item-to-Item), история посещений устройств (для Device-to-Item), данные о кликах (dataset of clicks, click feedback set).
• Контентные факторы: URL (Content Item Identifiers). Система выполняет анализ контента для извлечения тематических сигналов (Topic Categories и атрибутов).
• Пользовательские и Технические факторы: Идентификаторы устройств (set of devices), атрибуты устройств (Device attributes), профили пользователей (Profiles).
• Контекстуальные факторы: Context information (например, время, местоположение), используется при матричной факторизации.

Какие метрики используются и как они считаются

• Correlation Score: Рассчитывается с помощью Item-to-Item Collaborative Filter. Основана на частоте совместного посещения двух URL в одной сессии. Могут использоваться статистические методы, например, косинусное сходство.
• Affinity Score: Рассчитывается с помощью Device-to-Item Matrix Factorization. Основана на истории посещений конкретного устройства, контексте и атрибутах. Отражает персональную заинтересованность.
• Final Score: Комбинация Correlation Score и Affinity Score. В патенте упоминается возможность перемножения (Claim 11).
• Алгоритмы машинного обучения: Коллаборативная фильтрация, Матричная факторизация. Также Линейная регрессия (Linear Regression), используемая в Ranker для учета обратной связи по кликам при финальном ранжировании.

Выводы

1. Система рекомендаций, а не поиска: Критически важно понимать, что патент описывает движок для генерации рекомендаций контента (например, для виджетов на сайтах), а не алгоритмы органического ранжирования Google Search. Выводы для SEO минимальны.
2. Многоуровневая архитектура для баланса: Google использует несколько конвейеров (pipelines), работающих с разными временными интервалами и частотой обновления. Это позволяет балансировать между показом свежего/трендового контента и учетом долгосрочных паттернов поведения.
3. Приоритет поведенческих сигналов: Система сильно зависит от анализа поведения пользователей. Ключевые алгоритмы — коллаборативная фильтрация (связь контента через сессии) и матричная факторизация (связь пользователя и контента через историю).
4. Гибридный подход: Система комбинирует поведенческие оценки (Correlation Score, Affinity Score) и учитывает тематику контента (Topic Categories).
5. Обратная связь для ранжирования: Финальное ранжирование использует модель машинного обучения (линейную регрессию), которая корректируется на основе обратной связи по кликам (click feedback), что указывает на постоянную оптимизацию эффективности рекомендаций.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Хотя патент не дает прямых рекомендаций для SEO (ранжирования в поиске), он важен для издателей (Publishers), стремящихся улучшить вовлеченность пользователей и внутреннюю циркуляцию контента.

• Обеспечение чистой структуры сайта: Система использует Content Filter для исключения главных страниц (homepage) и страниц разделов (hub pages). Четкая структура URL помогает системе корректно идентифицировать статьи, пригодные для рекомендаций.
• Создание тематически сфокусированного контента: Content Analysis Engine категоризирует контент по тематикам. Создание контента с четкой тематической направленностью помогает системе лучше понимать его и точнее рекомендовать пользователям с соответствующими интересами (улучшая Affinity Score).
• Стимулирование глубокого просмотра сайта (User Journey Optimization): Алгоритм Item-to-Item Collaborative Filter опирается на совместные просмотры контента в рамках одной сессии. Эффективная внутренняя перелинковка и качественный контент, мотивирующий пользователя читать дальше, улучшают данные (Correlation Score), которые использует рекомендательная система.

Worst practices (это делать не надо)

• Создание тупиковых страниц: Контент, с которого пользователю некуда перейти, прерывает сессию и не дает данных для обучения рекомендательной системы.
• Игнорирование структуры URL для контентных страниц: Использование нечетких URL или структуры, при которой статьи выглядят как страницы разделов (hub pages), может привести к их исключению из системы рекомендаций фильтром Content Filter.
• Хаотичная тематическая структура: Отсутствие четкой иерархии и смешивание несвязанных тематик затрудняет тематический анализ и обучение поведенческих моделей, что ведет к нерелевантным рекомендациям.

Стратегическое значение

Патент подтверждает высокую компетенцию Google в области анализа поведения пользователей и извлечения тематик контента в реальном времени. Для SEO-стратегов это подчеркивает значение работы над метриками вовлеченности. Хотя это не прямой фактор ранжирования, эффективная работа рекомендательных систем может улучшить время на сайте и глубину просмотра, что является позитивным сигналом общего качества сайта.

Практические примеры

Сценарий: Балансировка трендов и персонализации на новостном сайте

Пользователь читает статью о спортивном событии.

1. Краткосрочный конвейер (P1, обновляется каждые 15 минут): Фиксирует всплеск трафика на новость о победителе матча. Используя Item-to-Item CF, он определяет, что пользователи часто переходят на эту новость с главной страницы.
2. Долгосрочный конвейер (P3, обновляется раз в сутки): Использует Device-to-Item Matrix Factorization на данных за неделю. Он определяет, что данный пользователь имеет высокий Affinity Score к теме «Футбол», но низкий к теме «Баскетбол». Он также высоко оценивает архивную аналитическую статью о тренере команды.
3. Агрегация (Amalgamation Engine): Система объединяет результаты.
4. Результат: Пользователю будут показаны рекомендации, сочетающие свежую новость о победителе (из P1) и релевантную аналитику о тренере (из P3). Новость о баскетбольном матче, даже если она популярна в целом (высокий Correlation Score в P1), будет понижена из-за низкого Affinity Score пользователя (из P3).

Вопросы и ответы