Как Google оценивает контекст запроса для выбора правильных синонимов и определения их веса в ранжировании

Описание

Какую задачу решает

Патент решает фундаментальную проблему понимания запросов (Query Understanding): как определить истинное значение термина, когда оно зависит от окружающих слов (контекста). Это критично для системы пересмотра запросов (Query Revision), которая использует синонимы (Substitute Terms). Изобретение позволяет избежать нерелевантных подстановок, вызванных неоднозначностью языка, и определить степень уверенности (вес) для каждой подстановки.

Что запатентовано

Запатентована система для автоматической оценки качества самого Substitution Context (контекста подстановки). Система определяет, добавляет ли конкретный контекст значимую информацию для устранения неоднозначности исходного термина. Контексты классифицируются как «хорошие» (помогают выбрать точный синоним) или «плохие» (не уточняют смысл, добавляют шум).

Как это работает

Система работает в двух режимах: офлайн (генерация правил) и онлайн (обработка запроса).

Офлайн: Система строит Context Hierarchy (иерархию контекстов) и оценивает, насколько дочерний контекст уточняет смысл по сравнению с родительским. Для этого используется метрика Alternate Set Difference (разница альтернативных наборов), часто основанная на дивергенции Кульбака-Лейблера. «Плохие» контексты отбрасываются, что повышает точность генерации правил подстановки (Substitution Rules).

Онлайн: При получении запроса система выбирает наилучший контекст. Если найдено несколько контекстов, проверяется их согласованность (Context Agreement). Если контексты согласуются, вес синонимов увеличивается (Strengthen). Если нет (неоднозначность), вес уменьшается (Weaken) при расчете оценки релевантности (IR score).

Актуальность для SEO

Высокая. Понимание контекста является ядром современных поисковых технологий, особенно с развитием NLP-моделей (BERT, MUM). Описанные механизмы оценки значимости контекста и динамического взвешивания синонимов остаются критически важными для точной интерпретации интента пользователя и повышения качества ранжирования.

Важность для SEO

Патент имеет высокое значение для SEO (8/10). Он раскрывает механизм, как именно Google интерпретирует ключевые слова в зависимости от окружающего текста. Это напрямую влияет на стратегии таргетинга: недостаточно просто использовать ключевое слово; необходимо обеспечить четкий, недвусмысленный контекст, который позволит системе правильно понять интент и высоко оценить релевантность контента, в том числе через корректное применение синонимов.

Детальный разбор

Термины и определения

Alternate Set (Альтернативный набор)

Набор терминов, которые часто встречаются в определенном контексте в текстовой коллекции (например, в логах запросов или веб-документах). Например, для контекста [: car] альтернативный набор может включать «manual», «stick shift», «fast».

Alternate Set Difference (Разница альтернативных наборов)

Метрика, измеряющая разницу между распределениями альтернативных наборов для двух разных контекстов (обычно родительского и дочернего). Часто вычисляется с использованием Kullback-Leibler divergence. Высокое значение указывает на значительное изменение смысла.

Context Agreement (Согласованность контекстов)

Мера того, насколько близки по смыслу два разных контекста, примененных к одному термину в запросе. Определяется на этапе онлайн-обработки.

Context Hierarchy (Иерархия контекстов)

Структура данных, организующая контексты в отношения родитель-потомок. Условия родительского контекста применяются и к дочернему. Например, [: car] является родителем для [fast : car].

Empty Fraction Rate (Коэффициент пустой фракции)

Метрика, показывающая, как часто исходный термин и термины контекста являются единственными терминами в запросе. Используется для оценки качества контекста.

General Context [:] (Общий контекст)

Контекст по умолчанию, указывающий, что правило подстановки может применяться независимо от других терминов в запросе.

Good/Bad Context (Хороший/Плохой контекст)

Классификация контекста. «Хороший» контекст добавляет значимый смысл и помогает устранить неоднозначность. «Плохой» контекст не уточняет смысл и может вносить шум.

IR Score (Information Retrieval Score)

Оценка релевантности документа, используемая при ранжировании. Может учитывать вес (значимость) как исходных терминов, так и их синонимов.

Kullback-Leibler divergence (Дивергенция Кульбака-Лейблера)

Мера расхождения между двумя распределениями вероятностей. Используется для вычисления Alternate Set Difference.

Query Reviser Engine (Механизм пересмотра запросов)

Компонент поисковой системы, который изменяет исходный запрос, например, добавляя или заменяя термины синонимами.

Substitution Context (Контекст подстановки)

Один или несколько терминов, которые встречаются в запросе вместе с исходным термином, а также их позиция относительно исходного термина (например, слева, справа или в любом месте запроса).

Substitute Term (Термин подстановки / Синоним)

Термин, который может быть использован вместо исходного термина при пересмотре запроса.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент описывает два основных процесса: офлайн-оценку контекстов для генерации правил и онлайн-оценку для применения правил во время запроса.

Claim 1 (Независимый пункт) — Фокус на офлайн-оценке и метрике: Описывает метод оценки и классификации контекстов.

1. Система получает запрос с исходным термином.
2. Определяются множественные контексты подстановки (substitution contexts) для этого термина.
3. Для каждой пары контекстов (первый и второй, часто родитель и потомок) вычисляются оценки (scores). Процесс вычисления включает:
   • Генерацию первого альтернативного набора (first alternate set) терминов, встречающихся в первом контексте в текстовой коллекции.
   • Вычисление первых частот (first rates) для терминов в первом наборе (как часто термин встречается в этом контексте по сравнению с исходным термином).
   • Генерацию второго альтернативного набора и вычисление вторых частот для второго контекста.
   • Вычисление разницы альтернативных наборов (alternate set difference), представляющей меру расхождения (measure of divergence) между первыми и вторыми частотами.
   • Вычисление оценки для первого контекста относительно второго на основе этой разницы.
4. Каждый контекст классифицируется в первую (Good) или вторую (Bad) категорию на основе вычисленных оценок.
5. Исходный термин ассоциируется с контекстами первой категории.
6. Только контексты первой категории предоставляются процессу генерации терминов подстановки (substitute term generation process).

Ядро изобретения — это использование меры расхождения (дивергенции) между распределениями альтернативных терминов для количественной оценки того, насколько сильно контекст меняет смысл исходного термина.

Другие аспекты (описанные в патенте, связанные с онлайн-обработкой):

В описании патента (Detailed Description, Summary, FIG. 6) детализируется механизм выбора контекста во время запроса (онлайн):

1. Определение оценок для контекстов, присутствующих в запросе.
2. Выбор одного или нескольких контекстов на основе оценок (например, выбор доминирующего контекста).
3. Если выбрано несколько контекстов, определяется их согласованность (Context Agreement).
4. Если контексты согласуются, вес (weight) результирующих терминов подстановки увеличивается (Strengthen) при расчете IR score.
5. Если контексты не согласуются (неоднозначность), вес терминов подстановки уменьшается (Weaken).

Где и как применяется

Изобретение является ключевой частью инфраструктуры понимания языка и переписывания запросов.

INDEXING / Офлайн-процессы
На этом этапе происходит предварительная обработка данных для генерации правил подстановки. Система анализирует большие текстовые коллекции (веб-корпус, логи запросов), строит иерархии контекстов, вычисляет Alternate Sets и рассчитывает Alternate Set Difference. Происходит классификация контекстов на Good/Bad и формирование Substitution Rules Database.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов (Основное применение)
Это основной этап применения патента в режиме онлайн. Когда пользователь вводит запрос, Query Reviser Engine и Substitute Term Engine используют описанные механизмы для:

1. Идентификации всех применимых контекстов в запросе.
2. Выбора наилучшего (доминирующего) контекста.
3. Определения степени согласованности контекстов (Context Agreement).
4. Выбора соответствующих синонимов (Substitute Terms).
5. Определения веса (confidence) для этих синонимов.

RANKING – Ранжирование
Механизм напрямую влияет на ранжирование. Веса синонимов, определенные на этапе QUNDERSTANDING (усиленные или ослабленные в зависимости от согласованности контекстов), используются при расчете IR score документа. Документы, содержащие синонимы с высоким весом, получат повышение в ранжировании.

Входные данные (Онлайн):

• Исходный запрос пользователя.
• База данных правил подстановки (Substitution Rules Database) с предварительно рассчитанными оценками контекстов.

Выходные данные (Онлайн):

• Пересмотренные запросы (Revised Queries).
• Веса (Weights) для каждого термина подстановки, передаваемые в систему ранжирования.

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние оказывается на запросы, содержащие многозначные термины (полисемия). Система помогает различать разные значения слова в зависимости от окружающих слов.
• Типы контента: Влияет на все типы контента, так как механизм работает на уровне интерпретации запроса, а не анализа контента страницы.

Когда применяется

• Триггеры активации (Офлайн): При обработке логов запросов или текстовых корпусов для генерации или обновления базы синонимов.
• Триггеры активации (Онлайн): Каждый раз, когда в запросе обнаруживается термин, для которого существуют контекстно-зависимые правила подстановки в Substitution Rules Database. Оценка контекста и корректировка веса происходят в реальном времени.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Офлайн-оценка контекстов и генерация правил

1. Сбор данных: Получение термина и запросов, в которых он встречается (из Query Database или корпуса).
2. Перечисление контекстов (Context Enumeration): Генерация всех возможных контекстов (смежных и плавающих) для термина в этих запросах.
3. Построение иерархии (Context Hierarchy Building): Организация контекстов в структуру родитель-потомок.
4. Вычисление альтернативных наборов (Alternate Set Calculation): Для каждого контекста определяется набор часто встречающихся в нем терминов и их частоты (Seen Rate).
5. Оценка контекстов (Context Scoring): Сравнение дочерних контекстов с родительскими. Вычисление Alternate Set Difference (например, через дивергенцию Кульбака-Лейблера). Также могут использоваться другие метрики, например Empty Fraction Rate.
6. Классификация (Context Classification): Контексты, чья оценка превышает порог (т.е. они значительно уточняют смысл), классифицируются как Good Context. Остальные — как Bad Context.
7. Фильтрация: Bad Contexts отбрасываются.
8. Генерация правил (Rule Generation): Статистика для генерации синонимов собирается только для Good Contexts. Результаты сохраняются в Substitution Rules Database.

Процесс Б: Онлайн-обработка запроса и применение правил (FIG. 6)

1. Получение запроса: Система получает запрос от пользователя.
2. Перечисление контекстов: Идентификация всех контекстов, применимых к терминам в запросе.
3. Оценка контекстов: Определение оценок для применимых контекстов (используя данные офлайн-оценки).
4. Выбор контекстов (Context Selection):
   • Проверка наличия доминирующего контекста (Dominant context?). Если да, выбирается он.
   • Если нет, выбирается набор лучших контекстов.
5. Проверка согласованности (Context Agreement Check): Если выбрано несколько контекстов, система оценивает, насколько они близки по смыслу (Contexts agree?).
6. Корректировка весов (Weight Adjustment):
   • Если контексты согласуются (Yes): Увеличить вес (Strengthen substitute terms) для результирующих синонимов при расчете IR Score.
   • Если контексты не согласуются (No): Уменьшить вес (Weaken substitute terms).
7. Применение правил: Поиск синонимов для выбранных контекстов в Substitution Rules Database.
8. Пересмотр запроса (Query Revision): Генерация Revised Queries и передача их вместе с весами в систему ранжирования.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на обработке текстовых данных для понимания взаимосвязей между терминами.

• Текстовые коллекции (Textual Collection): Большие корпусы текста (веб-документы, оцифрованные книги) или логи запросов (Query Database). Используются офлайн для анализа частоты встречаемости терминов в различных контекстах и генерации Alternate Sets.
• Пользовательские данные: Исходный запрос пользователя (используется онлайн).

Какие метрики используются и как они считаются

• Seen Rate (Частота встречаемости) (Eq. 1): Метрика для альтернативного термина. Рассчитывается как отношение числа запросов, где альтернативный термин встречается в контексте (QA), к числу запросов, где исходный термин встречается в этом контексте (QO). Формула: Seen Rate = QA / QO.
• Unseen Rate (Eq. 2): 1 — Seen Rate.
• Alternate Set Difference (Разница альтернативных наборов) (Eq. 3): Ключевая метрика для оценки контекста. Измеряет расхождение (дивергенцию) между распределениями Seen Rates двух контекстов. В патенте упоминается использование дивергенции Кульбака-Лейблера для этого расчета.
• Empty Fraction Rate (Коэффициент пустой фракции) (Eq. 5): Оценивает, насколько часто комбинация термина и контекста составляет полный запрос. Формула: QC / (QC + QC+), где QC – запросы, состоящие только из термина и контекста, QC+ – запросы, содержащие дополнительные слова.
• Context Score (Оценка контекста): Агрегированная оценка качества контекста, основанная на Alternate Set Difference и, возможно, других метриках.
• IR Score Weights (Веса для IR Score): Динамически корректируемые веса для синонимов, используемые при ранжировании. Корректировка зависит от Context Agreement.

Выводы

1. Качество контекста измеримо: Google использует количественные методы (такие как Alternate Set Difference и дивергенция Кульбака-Лейблера) для оценки того, насколько окружающие слова помогают устранить неоднозначность термина. Это не эвристика, а статистический анализ распределений.
2. Иерархический подход к смыслу: Система строит Context Hierarchy, предполагая, что более специфичные контексты наследуют смысл от более общих, но должны значительно его уточнять, чтобы считаться «хорошими».
3. Эффективность и точность через фильтрацию: Офлайн-процесс активно отбрасывает «плохие» контексты еще до генерации синонимов. Это экономит ресурсы и предотвращает появление неточных или спамных правил подстановки.
4. Динамическое взвешивание синонимов: Вес синонима в ранжировании (IR Score) не является статичным. Он корректируется в реальном времени на основе согласованности контекстов (Context Agreement) в запросе. Однозначный контекст усиливает синонимы, неоднозначный — ослабляет.
5. Приоритет точности над охватом в синонимах: Система предпочтет не использовать синоним (или сильно снизит его вес), если контекст неоднозначен, даже если правило подстановки существует.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Обеспечение четкого и однозначного контекста: При оптимизации страницы убедитесь, что целевые ключевые слова окружены терминами, которые четко определяют их значение. Это гарантирует, что система классифицирует контекст как Good Context и правильно интерпретирует интент.
• Использование тематически связанных терминов (Co-occurrence): Насыщайте контент словами и фразами, которые статистически часто встречаются вместе с целевым запросом в нужном контексте. Это помогает укрепить контекст и повышает вероятность того, что ваш контент соответствует ожидаемым Alternate Sets.
• Структурирование контента для устранения неоднозначности: Если термин на странице может быть истолкован двояко (например, «ягуар» как животное или как автомобиль), необходимо активно использовать уточняющие слова в непосредственной близости, чтобы избежать снижения веса (Weakening) из-за несогласованности контекстов.
• Анализ синонимов в выдаче: Изучайте, какие синонимы Google подсвечивает или использует для ранжирования конкурентов по вашим запросам. Это дает представление о том, какие Substitution Rules активируются и насколько сильно они взвешены для данного контекста.

Worst practices (это делать не надо)

• Keyword Stuffing без контекста: Повторение ключевых слов без создания сильного тематического окружения. Это может привести к тому, что контекст будет классифицирован как «плохой» или неоднозначный.
• Использование неоднозначных формулировок в ключевых элементах: Применение фраз в заголовках или начале текста, которые не дают четкого понимания темы. Система может посчитать контекст неоднозначным (Disagree) и снизить значимость ключевых терминов.
• Создание «тонкого» контента (Thin Content): Контент с малым количеством текста часто не предоставляет достаточно информации для формирования Good Context, что затрудняет точную интерпретацию запроса системой.

Стратегическое значение

Этот патент подчеркивает переход от анализа отдельных ключевых слов к анализу семантических связей и контекстуального значения. Для SEO это означает, что стратегия должна фокусироваться на построении Topical Authority и глубоком раскрытии темы. Окружающий текст (контекст) не просто «помогает» ранжированию основного ключевого слова — он определяет, как именно это ключевое слово будет интерпретировано поисковой системой и какие синонимы будут к нему применены.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация страницы под многозначный термин «Manual»

Задача: Продвинуть страницу по запросам, связанным с автомобилями с ручной коробкой передач.

Анализ (на основе патента): Термин «manual» имеет два основных значения: 1) Руководство пользователя; 2) Ручная коробка передач.

1. Оценка контекстов:
   • Контекст А: [download : pdf]. Alternate Set будет включать «guide», «instructions».
   • Контекст Б: [drive a : car]. Alternate Set будет включать «stick shift», «automatic».

   Система определит, что эти контексты имеют высокую Alternate Set Difference между собой и по сравнению с общим контекстом [:]. Оба будут классифицированы как Good Context.

2. Действия SEO: Необходимо максимально насытить страницу терминами из Контекста Б («drive», «car», «transmission», «stick shift», «clutch»).
3. Ожидаемый результат (Онлайн-обработка): Когда пользователь вводит запрос «how to drive a manual car»:
   • Система идентифицирует контекст [drive a : car] как доминирующий.
   • Активируются правила подстановки для этого контекста (например, «manual» -> «stick shift»).
   • Поскольку контекст однозначный и сильный, синонимы получают высокий вес (Strengthen) в IR score.
   • Страница, оптимизированная под этот контекст, получает преимущество.

Вопросы и ответы