Как Google (YouTube) использует комментарии и поведение пользователей для идентификации медиа-сущностей и автоматической генерации их страниц

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему фрагментации контента на видеохостинговых платформах. Основная задача — надежно связать пользовательский контент (User-Generated Video Content, UGVC), такой как клипы или пародии, с исходным полнометражным материалом (фильмами, ТВ-шоу). Изобретение устраняет недостаток существующих систем, которые неэффективно использовали анализ социальных взаимодействий (Social Data) для этой идентификации и не могли автоматически создавать централизованные, структурированные страницы для исходного контента.

Что запатентовано

Запатентована система для автоматической генерации обогащенных веб-страниц (Rich Web Pages) для медиа-сущностей. Система идентифицирует исходный материал (Target Content File), связанный с UGVC, путем анализа Social Data (комментарии, поведение пользователей до и после просмотра) и/или цифровых отпечатков (Fingerprints). После идентификации система извлекает структурированные данные (Target Data) из Universal Database и генерирует обогащенную страницу сущности.

Как это работает

Механизм работает следующим образом:

• Сбор данных: Платформа получает UGVC и отслеживает связанные с ним Social Data (комментарии, историю поиска и просмотров пользователей).
• Идентификация источника: Targeting Module определяет исходный Target Content File (например, фильм). Это делается путем анализа Social Data (например, упоминаний фильма в комментариях или последующих поисковых запросах) или путем сопоставления Fingerprints.
• Извлечение данных: Система запрашивает Universal Database для получения структурированных Target Data (актеры, сюжет, рецензии).
• Генерация страницы: GUI Module автоматически создает Rich Web Page (хаб сущности), используя полученные данные.
• Связывание: Страница просмотра UGVC дополняется ссылками на сгенерированную Rich Web Page, и наоборот.

Актуальность для SEO

Высокая. Описанные механизмы активно используются на YouTube для организации контента вокруг сущностей (Фильмы, ТВ-шоу, Музыка). Использование Content ID (Fingerprints) и анализ пользовательского поведения для понимания контекста видео и генерации структурированных страниц являются стандартной практикой современных медиа-платформ Google.

Важность для SEO

Патент имеет значительное влияние (7.5/10) на Platform SEO (особенно YouTube) и Entity SEO. Он явно подтверждает использование поведенческих данных (поиск и просмотры до и после взаимодействия с контентом) и социальных сигналов (комментарии) для интерпретации контента и установления связей между ним. Это подчеркивает важность управления сущностями и влияния поведения пользователей на то, как Google классифицирует и организует контент.

Детальный разбор

Термины и определения

Asset Hosting Site (Сайт хостинга активов)

Платформа для загрузки и просмотра контента (например, YouTube, как показано на иллюстрациях патента).

Fingerprint (Цифровой отпечаток)

Идентификатор контента, основанный на аудио/видео сигнатуре. Используется для сопоставления UGVC с известным контентом (аналог Content ID).

GUI Module (Модуль графического интерфейса)

Компонент, генерирующий пользовательский интерфейс, включая Rich Web Pages.

Rich Web Page / Rich User Interface Document (Обогащенная веб-страница)

Автоматически сгенерированная страница, посвященная Target Content File. Функционирует как хаб сущности, агрегируя структурированные данные (Target Data).

Social Data (Социальные данные)

Критически важный термин. Включает данные об активности пользователей: комментарии, посты в блогах/соцсетях. Также явно включает поведенческие данные: веб-сайты, посещенные пользователем, и поисковые запросы, выполненные пользователем до и после просмотра UGVC.

Target Content File / Third Party Content File (Целевой файл контента)

Исходный медиа-файл (например, полнометражный фильм или ТВ-шоу), с которым связан UGVC.

Target Data (Целевые данные)

Структурированные данные о Target Content File, извлекаемые из Universal Database. Включают актеров (cast information), сюжет, рецензии, даты релиза и т.д.

Targeting Module (Модуль таргетинга)

Компонент, который анализирует Social Data и/или Fingerprints для идентификации Target Content File.

Universal Database (Универсальная база данных)

Хранилище Target Data о медиа-сущностях (аналог Knowledge Graph для медиа).

User Generated Content File (UGVC) (Файл пользовательского контента)

Контент, загруженный пользователем (клип, пародия), часто производный от Target Content File.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод генерации обогащенной страницы через анализ социальных данных.

1. Анализ Social Data (включая комментарии) для UGVC, чтобы определить темы (topics).
2. Сопоставление (mapping) этих тем с набором стороннего контента (Third Party Content Files — TPC).
3. Определение связи между UGVC (короткое видео) и TPC (длинное видео, частью которого является UGVC) на основе анализа комментариев и тем.
4. Извлечение Target Data (внешних данных, описывающих TPC, включая информацию об актерах).
5. Генерация Rich User Interface Document для TPC. Этот документ включает Target Data и ссылку на UGVC.

Claims 3 и 9 (Зависимые от 1): Определяют состав Social Data, включая поведенческие сигналы.

Social Data включают веб-сервисы, посещенные пользователем, и поисковые запросы, выполненные пользователем как до (Claim 3), так и после (Claim 9) потребления UGVC. Определение связи между контентом основывается на этих поведенческих данных.

Claim 7 (Зависимый от 1): Описывает альтернативный метод идентификации.

Определение TPC может включать генерацию и сопоставление цифровых отпечатков (Fingerprints) между UGVC и известным контентом.

Где и как применяется

Патент описывает процессы внутри платформы хостинга контента (например, YouTube).

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков

• Генерация и хранение Fingerprints.
• Сбор, обработка и индексация Social Data (комментарии, логи поведения пользователей до/после просмотра).
• Хранение структурированных Target Data в Universal Database.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов (и Контента)
Система применяет механизмы понимания для интерпретации контента:

• Анализ Social Data (текста и поведения) для выявления тем (topics), контекста и связанных сущностей в UGVC.

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание / Генерация Страниц
Основной этап применения:

• Идентификация связи между UGVC и Target Content File с помощью Targeting Module.
• Генерация Rich Web Page путем агрегации (смешивания) данных из Universal Database с помощью GUI Module.
• Модификация страницы просмотра UGVC путем добавления ссылок на Rich Web Page.

Входные данные:

• Загруженный UGVC файл.
• База данных Fingerprints.
• Social Data (комментарии, логи поведения: поиски до/после, посещения сайтов до/после).
• Universal Database (Target Data).

Выходные данные:

• Сгенерированная Rich Web Page для Target Content File.
• Установленные связи (ссылки) между UGVC и Rich Web Page.

На что влияет

• Конкретные типы контента: Видеоконтент, связанный с медиа-сущностями (фильмы, ТВ-шоу, музыка).
• Форматы контента: Создание нового формата страницы — Rich Web Page, функционирующей как структурированный хаб сущности внутри платформы.
• Организация контента: Способствует организации разрозненного UGVC вокруг канонических сущностей.

Когда применяется

• При загрузке контента: Активация механизма Fingerprinting для поиска совпадений.
• При накоплении данных: Активация анализа Social Data, когда накапливается достаточно данных о поведении пользователей и комментариях для надежной идентификации источника.

Пошаговый алгоритм

Алгоритм на основе социальных данных (согласно FIG. 7 и 9):

1. Получение и хранение UGVC: Система сохраняет загруженный контент.
2. Мониторинг и получение Social Data: Система отслеживает и получает данные об активности пользователей (комментарии, поиски до/после, посещения сайтов до/после).
3. (Опционально) Сопоставление отпечатков: Параллельный поиск совпадений по Fingerprints.
4. Определение Target Content File: Анализ Social Data для выявления тем (topics) и ключевых слов. Сопоставление этих тем с медиа-сущностями в Universal Database.
5. Извлечение Target Data: Запрос к Universal Database для получения структурированных данных (актеры, рецензии и т.д.) об идентифицированном контенте.
6. Генерация Rich Web Page: Создание обогащенной веб-страницы на основе Target Data.
7. Генерация и добавление ссылок: Создание навигационных ссылок между UGVC и Rich Web Page.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует следующие типы данных:

• Контентные факторы (Мультимедиа): Аудиовизуальное содержание UGVC используется для генерации Fingerprints.
• Поведенческие и Социальные факторы (Social Data): Ключевые данные для патента. Включают:
  • Комментарии, видеоответы, посты в блогах/соцсетях, связанные с UGVC.
  • Поведенческие последовательности (Claims 3 и 9): Веб-сайты/сервисы, посещенные пользователем до и после просмотра UGVC. Поисковые запросы, выполненные пользователем до и после просмотра UGVC.
• Структурные факторы (Target Data): Данные из Universal Database для генерации Rich Web Page:
  • Title data (название, постер).
  • Movie release data (жанр, время, рейтинг, год выпуска).
  • Synopsis data (краткое содержание, трейлер).
  • Movie production data (актеры, режиссеры, сценаристы).
  • Review data (рецензии).
  • Related content file data (связанные фильмы, интервью).

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не приводит формул, но описывает методы анализа:

• Fingerprint Matching: Сопоставление цифровых отпечатков.
• Анализ текста (NLP): Анализ комментариев и текстовых Social Data для извлечения тем (topics) и распознавания именованных сущностей (NER).
• Анализ поведенческих последовательностей: Анализ последовательности действий пользователя (поиск -> просмотр -> поиск/переход) для установления контекстуальной связи между UGVC и сущностями.
• Mapping (Сопоставление): Сопоставление извлеченных тем и сущностей с записями в Universal Database.

Выводы

1. Автоматическая генерация хабов сущностей: Патент описывает механизм автоматического создания структурированных страниц (Rich Web Pages) для медиа-сущностей внутри платформы (YouTube). Это подтверждает стратегию организации контента вокруг сущностей (Things not Strings).
2. Поведенческие сигналы как ключ к пониманию контента: Критически важный вывод — система явно использует поведение пользователей до и после просмотра видео (поисковые запросы, посещенные сайты) для понимания контекста и связей этого видео (Claims 3 и 9). Это прямое доказательство использования данных сессии пользователя для интерпретации контента.
3. Анализ социальных сигналов (Engagement Analysis): Комментарии (Social Data) анализируются для извлечения тем и идентификации сущностей, подтверждая важность естественного вовлечения аудитории.
4. Критическая зависимость от структурированных данных: Генерация Rich Web Pages полностью зависит от качества и наличия данных в Universal Database (Knowledge Graph).
5. Интеграция разных методов идентификации: Система гибко использует как технический анализ (Fingerprinting), так и контекстуальный/поведенческий анализ для идентификации контента.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Рекомендации в первую очередь относятся к SEO на YouTube и управлению медиа-сущностями.

• Обеспечение полноты данных в Knowledge Graph: Критически важно обеспечить наличие полных и точных данных о ваших медиа-сущностях (фильмах, шоу, музыке) в источниках, питающих Universal Database (Knowledge Graph, официальные фиды). Это гарантирует генерацию качественных Rich Web Pages.
• Стимулирование контекстуального вовлечения: Поощряйте пользователей оставлять осмысленные комментарии, упоминающие контекст видео (названия, имена). Эти Social Data используются системой для установления связей и понимания контента.
• Анализ пути пользователя (User Journey): Изучайте, что пользователи ищут до и после просмотра вашего контента. Патент подтверждает, что эти поведенческие паттерны используются для категоризации контента. Стратегия должна учитывать весь контекст сессии пользователя.
• Использование Content ID (Fingerprinting): Для правообладателей использование систем цифровых отпечатков является одним из прямых способов обеспечить идентификацию своего контента в UGVC.

Worst practices (это делать не надо)

• Отключение или игнорирование комментариев: Отключение комментариев лишает систему важного источника Social Data, что может затруднить правильную классификацию видео и его связь с сущностями.
• Игнорирование управления сущностями: Фокусировка только на оптимизации отдельных видео без стратегии управления представлением медиа-актива как сущности в базах данных Google.
• Фрагментация контента с неясными метаданными: Загрузка клипов с кликбейтными или неясными заголовками затрудняет системе их ассоциацию с исходной сущностью.

Стратегическое значение

Патент демонстрирует стратегию Google по превращению платформ в экосистемы, организованные вокруг сущностей. Явное использование поведенческих данных (поиск и просмотры до и после) для интерпретации контента является критически важным инсайтом: Google анализирует контекст всей сессии пользователя для понимания интента и связей контента. Это подчеркивает смещение фокуса с анализа изолированных страниц на анализ поведения и сущностей.

Практические примеры

Сценарий 1: Использование поведенческих данных для идентификации контента

1. Действие ДО: Пользователь ищет «лучшие сцены из фильма Матрица».
2. Взаимодействие с UGVC: Пользователь смотрит фанатскую компиляцию «Топ 10 экшн-моментов 90-х», которая содержит сцену из «Матрицы», но не упоминает фильм в метаданных.
3. Действие ПОСЛЕ: Сразу после просмотра пользователь ищет «купить фильм Матрица» или переходит на страницу фильма на IMDB.
4. Анализ Системы: Targeting Module анализирует эту последовательность действий как Social Data (согласно Claims 3 и 9).
5. Результат: Система устанавливает связь между UGVC и Target Content File (фильм «Матрица»). На странице просмотра компиляции появляется ссылка на Rich Web Page фильма «Матрица».

Сценарий 2: Использование комментариев для идентификации

1. Взаимодействие с UGVC: Пользователи смотрят клип с неясным названием.
2. Комментарии (Social Data): Множество пользователей пишут комментарии вроде: «Это моя любимая сцена из сериала Друзья!»
3. Анализ Системы: Targeting Module анализирует комментарии, извлекает тему «сериал Друзья».
4. Результат: Система устанавливает связь с сериалом и генерирует ссылку на Rich Web Page сериала «Друзья».

Вопросы и ответы