Как Google группирует видео одного события, снятые разными пользователями с разных ракурсов

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему фрагментации пользовательского контента (UGC) на видеохостинговых платформах. Когда множество пользователей снимают одно и то же событие (например, концерт, новостной инцидент) и загружают свои видео независимо, зрителю сложно найти альтернативные ракурсы или более качественные записи этого же события. Изобретение автоматизирует процесс обнаружения и агрегации этих видео, улучшая пользовательский опыт и увеличивая вовлеченность (user engagement).

Что запатентовано

Запатентована система для автоматической идентификации и группировки видеоконтента, относящегося к одному событию, полученного из разных источников (разные устройства, разные аккаунты). Система сравнивает метаданные (video metadata) и, опционально, сам контент, чтобы определить, что видео показывают одну и ту же сцену в определенном месте и времени, но с разных углов обзора. После идентификации система группирует эти видео и предоставляет зрителю интерфейс для переключения между ракурсами.

Как это работает

Система работает путем анализа входящего видеоконтента (загрузок и прямых трансляций):

• Сбор данных: Получение видео и метаданных (время, геолокация, направление камеры, заголовки) от множества источников.
• Сравнение метаданных: Анализ для поиска совпадений. Система ищет видео, снятые в одно и то же время (overlapping time information) и в одном и том же месте (overlapping location information), учитывая направление съемки (direction information).
• Сравнение текста и контента: Используется нечеткое соответствие (fuzzy matching) заголовков. Может также применяться анализ аудио (audio fingerprinting) или видеоряда для подтверждения связи.
• Оценка схожести: Генерация оценок схожести (similarity score) на основе сравнения различных параметров.
• Группировка: Видео, которые с высокой вероятностью показывают одно событие, объединяются в группу (group of videos associated with the event).
• Представление: Когда зритель запрашивает одно из видео группы, система предлагает интерфейс, где одно видео является основным (primary video), а другие доступны как альтернативные ракурсы. Группа обновляется динамически при появлении новых видео события.

Актуальность для SEO

Высокая. Организация и структурирование огромных объемов пользовательского видеоконтента (UGC) является ключевой задачей для платформ типа YouTube (Google является правообладателем патента). Этот механизм напрямую связан с улучшением организации контента по событиям, что крайне актуально для новостного, спортивного и развлекательного контента.

Важность для SEO

Влияние на SEO оценивается как высокое (75/100), преимущественно в контексте Video SEO (VSEO). Патент описывает механизм, который напрямую влияет на видимость и рекомендации видео. Если видео идентифицировано как часть события, оно может получить значительную дополнительную видимость через интерфейс группировки. Это подчеркивает критическую важность точных метаданных (геолокации, времени) и оптимизированных заголовков для попадания в такие агрегации и получения трафика от смежных видео.

Детальный разбор

Термины и определения

Candidate Video (Кандидатное видео)

Видео, которое в данный момент оценивается системой на предмет принадлежности к определенному событию или группе видео.

Direction Information (Информация о направлении)

Метаданные, указывающие направление съемки камеры (например, компасный азимут) в момент записи видео. Используется для определения угла обзора и поля зрения.

Event (Событие)

Реальное происшествие, происходящее в определенном месте и времени, которое снимается несколькими устройствами.

Event Metadata (Метаданные события)

Обобщенная информация, описывающая событие, сгенерированная на основе метаданных отдельных видео, входящих в группу (например, среднее местоположение, общий временной диапазон).

Fuzzy Matching (Нечеткое соответствие)

Техники сравнения строк (например, заголовков или описаний), которые определяют схожесть, а не точное совпадение (например, с использованием расстояния Левенштейна, синонимов).

Location Information (Информация о местоположении)

Метаданные, указывающие географическое положение устройства во время записи (например, GPS-координаты).

Primary Video (Основное видео)

Видео, отображаемое в основном окне интерфейса группового просмотра. Может быть выбрано на основе качества, длительности или как первое запрошенное пользователем.

Similarity Score (Оценка схожести)

Числовая метрика, определяющая степень соответствия между двумя видео на основе сравнения конкретного параметра (время, местоположение, аудио) или их комбинации.

Timing Information (Информация о времени)

Метаданные, указывающие время записи видео (временные метки) или время приема потока (для прямых трансляций).

Video Metadata (Метаданные видео)

Вся сопутствующая информация о видео, включая время, местоположение, направление, название, описание и статус приватности.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод идентификации и представления связанного видеоконтента на видеохостинге.

1. Система получает первое и второе видео с метаданными, загруженные на видеохостинг с разных устройств и разных аккаунтов.
2. Система определяет, без вмешательства пользователя (without user intervention), на основе метаданных, что оба видео относятся к одному событию. Это достигается путем определения того, что видео показывают одну и ту же сцену (в определенном месте и времени), но с разных углов обзора (viewing angle), соответствующих направлению камер (direction).
3. В ответ на это определение, система группирует видео.
4. Система получает поисковый запрос от удаленного устройства.
5. Система предлагает пользователю выбор: получить одно видео или группу видео, связанных с событием.
6. Если выбрана группа, система инициирует отображение первого видео и одновременно отображает кликабельные представления (selectable representations, например, миниатюры) других видео группы.
7. Во время воспроизведения первого видео, список представлений динамически обновляется, если система обнаруживает новое (третье) видео, относящееся к тому же событию и снятое с третьего ракурса.

Claim 2 и 3 (Зависимые от 1): Уточняют, что определение связи включает сравнение информации о местоположении и времени, а также вычисление отдельных similarity scores для этих параметров.

Claim 5, 6 и 7 (Зависимые от 1): Добавляют, что определение связи может включать вычисление similarity score на основе сравнения аудиодорожек (Claim 5), уровней яркости (Claim 6) и заголовков (Claim 7).

Где и как применяется

Изобретение применяется в инфраструктуре видеохостинга и затрагивает этапы индексирования и представления контента.

CRAWLING / Data Acquisition – Сбор данных
На этом этапе система получает загружаемые пользователями видеофайлы (включая прямые трансляции) и связанные с ними метаданные от различных устройств.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Это основной этап работы алгоритма группировки. Система выполняет:

• Извлечение признаков: Анализ Video Metadata (время, место, направление, текст) и извлечение признаков из контента (аудио-отпечатки).
• Сравнение и Скоринг: Сравнение признаков нового Candidate Video с признаками других видео в индексе. Вычисление similarity scores.
• Группировка: Принятие решения об ассоциации видео с конкретным событием. Этот процесс может происходить в режиме, близком к реальному времени.

METASEARCH / RERANKING – Метапоиск и Представление (Presentation Layer)
Когда пользователь запрашивает видео, система проверяет, является ли оно частью группы событий. На этапе формирования страницы просмотра видео система активирует специальный интерфейс (как на FIG. 4), отображающий основное видео и альтернативные ракурсы. Система также отслеживает появление новых видео этого события и динамически добавляет их в интерфейс.

Входные данные:

• Видеоданные (изображение, аудио).
• Метаданные видео (заголовки, описания).
• Данные сенсоров устройства (GPS-координаты, данные компаса/направление, временные метки).

Выходные данные:

• Идентификатор события, связывающий несколько видео (группы).
• Инструкции для пользовательского интерфейса по отображению группы видео с возможностью переключения ракурсов.

На что влияет

• Типы контента: В первую очередь влияет на пользовательский контент (UGC) и прямые трансляции, связанные с конкретными событиями.
• Специфические запросы: Запросы, связанные с актуальными событиями, новостями, концертами, спортом, происшествиями — там, где вероятно наличие множества записей от разных пользователей.
• Ниши: Наибольшее влияние в нишах, где генерируется много контента одновременно (развлечения, новости, спорт).

Когда применяется

• Триггеры активации: Загрузка нового публичного видео (public video) или начало новой прямой трансляции.
• Условия работы: Наличие достаточных и точных метаданных (время и местоположение являются ключевыми). Алгоритм активируется, когда обнаруживается перекрытие по времени и месту между двумя или более видео и достигаются пороговые значения similarity scores.
• Динамическое применение: Система может динамически добавлять новые видео в группу в реальном времени, даже когда зрители уже просматривают событие.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Анализ и Группировка Видео (Детализированный процесс сравнения на основе FIG. 2)

1. Получение данных и Валидация: Система получает Candidate Video. Проверяется, является ли видео публичным. Если нет, процесс останавливается.
2. Фильтрация по времени: Сравнение Timing Information кандидата с другими видео. Определяется наличие временного перекрытия (overlapping time information). Может использоваться временной буфер (margin). Если перекрытия нет, процесс завершается.
3. Фильтрация по местоположению и направлению: Сравнение Location Information и Direction Information. Система оценивает географическую близость и вероятность перекрытия полей зрения (Field of View). Видео, снятые рядом, но направленные в противоположную сторону, отсеиваются. Если перекрытия нет, процесс завершается.
4. Текстуальное сравнение: Сравнение заголовков и описаний с использованием Fuzzy Matching. Определяется степень соответствия. Если соответствия нет, процесс завершается.
5. (Опционально) Сравнение контента: Анализ аудиоданных или видеоданных (яркость).
6. Принятие решения и Группировка: Если все проверки пройдены успешно и вычисленные Similarity Scores превышают порог, Candidate Video добавляется в группу события.

Процесс Б: Представление Видео Зрителю

1. Запрос пользователя: Система получает запрос на просмотр видео, которое является частью группы.
2. Определение режима представления: Система определяет (или спрашивает пользователя), показывать ли одно видео или интерфейс группы.
3. Представление группы: Запускается воспроизведение основного видео (Primary Video). Одновременно отображаются кликабельные представления (Secondary Videos/Thumbnails) других видео группы.
4. Динамическое обновление: Во время просмотра система продолжает мониторинг новых загрузок или прямых трансляций этого события (Процесс А) и динамически добавляет их представления в интерфейс.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует комбинацию метаданных, генерируемых устройством, и данных, вводимых пользователем.

• Технические/Географические/Временные факторы (Данные сенсоров):
  • Timing Information: Метки времени начала/конца записи, время прямой трансляции.
  • Location Information: GPS-координаты, высота, приблизительное местоположение.
  • Direction Information: Данные компаса (compass heading), угол наклона. Критически важны для определения ракурса.
• Контентные факторы (Текстовые):
  • Заголовки (title information).
  • Описания (description information).
  • Теги/Ключевые слова. Используются для семантического сравнения через fuzzy matching.
• Мультимедиа факторы (Анализ контента):
  • Аудиоданные: Используются для сравнения через audio fingerprinting для поиска схожих звуковых событий или фонового шума.
  • Видеоданные: Уровни яркости (brightness level). Также упоминается возможность использования техник распознавания образов (image matching techniques).
• Пользовательские факторы: Статус видео (публичное/приватное).

Какие метрики используются и как они считаются

• Similarity Score (Оценка схожести): Вычисляется для разных параметров.
  • Время: Чем меньше разница во времени или больше степень перекрытия, тем выше оценка.
  • Местоположение: Чем меньше расстояние между точками съемки, тем выше оценка.
  • Текст: Используются алгоритмы нечеткого соответствия (например, расстояние Левенштейна, упомянутое в описании) для оценки схожести строк. Учитываются синонимы.
• Комбинированная оценка схожести (Combined Similarity Score): Агрегация отдельных оценок. В описании упоминается возможность взвешивания различных Similarity Scores (например, время и место могут иметь больший вес).
• Пороги (Thresholds) и Маржи (Margins): Используются для принятия решения о группировке. Размер маржи (допуска) при сравнении времени и местоположения может динамически меняться в зависимости от типа события.

Выводы

1. Организация UGC по событиям реального мира: Патент демонстрирует механизм для автоматической кластеризации видеоконтента вокруг конкретных событий на основе пространственно-временных данных, переходя от организации по ключевым словам к организации по сущностям (Events).
2. Приоритет метаданных устройства: Система в значительной степени полагается на объективные метаданные, генерируемые устройством (время, GPS, компас). Точность этих данных критически важна для VSEO.
3. Направление съемки как ключевой фактор: Использование Direction Information является ключевым элементом (подтверждено в Claim 1) для определения того, что видео представляют собой разные ракурсы (different viewing angles) одной сцены, а не просто видео, снятые рядом.
4. Каскадная фильтрация для эффективности: Система использует последовательный подход (время -> локация/направление -> текст), что позволяет быстро отсеивать нерелевантные видео на ранних этапах.
5. Мультимодальный анализ для подтверждения: Текстовые данные (заголовки) и анализ контента (аудио/видео) используются для финальной валидации, что подчеркивает движение в сторону глубокого понимания медиафайлов.
6. Динамическое обновление в реальном времени: Система рассчитана на динамическое обновление групп, включая добавление прямых трансляций по мере их появления.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Рекомендации применимы для специалистов по Video SEO (VSEO) и создателей контента на платформах типа YouTube.

• Обеспечение точности технических метаданных: При съемке событий убедитесь, что на устройстве включена служба геолокации и синхронизация времени. Точные Location и Timing Information являются основными сигналами для автоматической группировки. Загружайте видео без удаления метаданных.
• Оптимизация заголовков и описаний под события: Используйте четкие, дескриптивные заголовки, которые точно отражают суть события (Кто, Что, Где, Когда). Это увеличит вероятность корректного Fuzzy Matching с другими видео того же события. Например, вместо «Крутое шоу» лучше использовать «Выступление Группы Х на Фестивале Y в Городе Z 2025».
• Использование прямых трансляций (Live Streaming): Активно используйте стриминг для освещения событий. Система динамически добавляет новые стримы в интерфейс просмотра события, что дает немедленный прирост видимости.
• Фокус на качестве контента: Патент упоминает, что выбор основного видео (primary video) в группе может основываться на метриках качества (разрешение, стабильность изображения). Более качественное видео имеет больше шансов стать основным в агрегированном представлении.

Worst practices (это делать не надо)

• Манипуляция метаданными (Fake Geotagging): Попытка привязать видео к популярному событию путем подделки геолокации может быть неэффективной из-за мультимодальной проверки (направление съемки, аудио, текст). Несоответствие сигналов может привести к игнорированию контента.
• Удаление или искажение метаданных: Удаление временных меток или геолокации из файлов видео перед загрузкой лишает систему ключевых сигналов для группировки, снижая видимость видео.
• Использование кликбейтных или нерелевантных заголовков: Заголовки, не соответствующие содержанию события, снижают вероятность того, что система сможет сопоставить ваше видео через Fuzzy Matching.
• Загрузка контента как приватного: Система агрегирует только публичный контент. Приватные видео исключаются из этого механизма.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегию Google по организации видеоконтента вокруг реальных событий. Для VSEO это означает, что видимость контента во время крупных событий зависит не только от ранжирования по запросу, но и от корректной кластеризации с другим релевантным контентом. Стратегия должна включать быструю публикацию качественного контента с точными метаданными во время актуальных событий для получения трафика через механизм альтернативных ракурсов.

Практические примеры

Сценарий: Повышение видимости качественного видео концерта

1. Событие: Проходит концерт популярной группы. Множество пользователей загружают видео низкого качества (LQ) с телефона.
2. Действия Креатора: Вы загружаете видео этой же песни в высоком качестве (HQ) с чистым звуком.
3. Оптимизация: Временные метки корректны. Добавлен четкий заголовок: «Название Песни — Группа Live на Стадионе Х — Дата». Включены релевантные теги и описание.
4. Работа системы: Система анализирует ваше HQ видео. Timing Information и Location Information совпадают с LQ видео. Fuzzy Matching заголовка подтверждает совпадение события. Система группирует все видео.
5. Результат: Пользователи, которые смотрят любое из LQ видео, видят миниатюру вашего HQ видео как альтернативный ракурс. Многие переключаются на ваше видео (которое может быть выбрано как Primary Video из-за качества), что увеличивает ваши просмотры.

Вопросы и ответы