Как Google использует офлайн-модели для быстрой оценки качества контента и фильтрации результатов перед финальным ранжированием

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему вычислительной сложности и высокой стоимости ресурсов, необходимых для оценки огромного количества контента (digital components) с помощью сложных онлайн-моделей (online production models) в реальном времени. Онлайн-модели часто полагаются на уникальные идентификаторы контента (ID tags) и связанную с ними историческую статистику. Это неэффективно для оценки нового контента, не имеющего истории, и плохо масштабируется, особенно с учетом экспоненциального роста контента, создаваемого генеративным ИИ.

Что запатентовано

Запатентована система создания и обучения Offline Evaluation Model, которая аппроксимирует (имитирует) результаты работы Online Production Model. Ключевая особенность в том, что офлайн-модель намеренно НЕ использует один или несколько параметров, которые использует онлайн-модель (например, ID tag или данные реального времени). Вместо этого она учится предсказывать результат онлайн-модели, опираясь только на внутренние (inherent) характеристики контента (визуальные, текстовые, структурные) и данные запроса.

Как это работает

Система работает в двух режимах: обучение и применение.

• Обучение: Система собирает исторические данные: набор контента и популярные запросы. Создаются пары «запрос-контент» (query-component pairs). Офлайн-модель предсказывает результат для пары, используя только внутренние характеристики. Этот результат сравнивается с фактическим результатом онлайн-модели (которая использовала ID и историю). Веса офлайн-модели корректируются для минимизации разницы (loss).
• Применение: Обученная офлайн-модель используется для массовой оценки нового или существующего контента в офлайн-режиме. Это позволяет предварительно ранжировать контент. Когда поступает реальный запрос, онлайн-модель оценивает только небольшой набор лучших кандидатов, отфильтрованных офлайн-моделью, что значительно ускоряет процесс и экономит ресурсы.

Актуальность для SEO

Высокая. Эффективность вычислений и способность быстро оценивать качество контента критически важны для Google, особенно в условиях лавинообразного роста генеративного ИИ. Этот патент описывает инфраструктурное решение для масштабирования систем оценки качества и ранжирования, позволяя обрабатывать больше контента с меньшими затратами ресурсов и задержками.

Важность для SEO

Влияние на SEO — среднее (6/10), но стратегически важное. Патент не описывает новые факторы ранжирования, а фокусируется на эффективности инфраструктуры. Однако он показывает, как Google переходит от оценки контента на основе исторических данных (привязанных к ID/URL) к оценке на основе его внутренних характеристик (inherent features). Это критически важно для Image Search, Discovery и оценки ИИ-контента. Система позволяет Google быстро фильтровать низкокачественный контент в огромных масштабах, опираясь на признаки самого контента, а не только на внешние сигналы.

Детальный разбор

Термины и определения

Digital Component (Цифровой компонент)

Дискретная единица контента: изображение, текст, видео, аудио, мультимедиа файл или комбинация (например, рекламное объявление). Является объектом оценки.

Online Production Model (Онлайн-модель)

Модель машинного обучения, работающая в реальном времени для оценки контента в ответ на запрос пользователя. Использует все доступные параметры, включая ID tags, исторические данные и контекст реального времени. Ее результаты являются эталоном (online output).

Offline Evaluation Model (Офлайн-модель)

Модель, обученная аппроксимировать (имитировать) результаты Online Production Model. Работает в офлайн-режиме и намеренно НЕ использует один или несколько параметров, используемых онлайн-моделью (например, ID tag). Опирается на inherent features.

ID Tag (Идентификатор)

Уникальный идентификатор, присваиваемый цифровому компоненту при загрузке. Онлайн-модели часто используют его для доступа к историческим данным о производительности этого компонента. Является ключевым параметром, который исключается в офлайн-модели.

Inherent Features (Внутренние характеристики)

Непосредственно наблюдаемые характеристики контента, не зависящие от истории его показов или его ID. Примеры: цветовой профиль, яркость, контраст, текст, шрифт, аудио характеристики, элементы макета (layout).

Query-Component Pair (Пара запрос-компонент)

Структура данных, используемая для обучения, связывающая конкретный исторический запрос (query) с конкретным цифровым компонентом (digital component).

Feature Embeddings (Векторные представления признаков)

Компактные векторные представления различных характеристик контента или запроса (Image, Text, Layout, Query, Event features), создаваемые энкодерами. Они объединяются (конкатенируются) для ввода в офлайн-модель.

Generative AI Device / AI Content Generator (Генеративный ИИ)

Система (например, языковая модель), способная автономно генерировать новый контент. Упоминается как источник большого объема нового контента, требующего эффективной оценки.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод обучения и применения офлайн-модели.

1. Система получает обучающий набор контента (digital components) и набор исторических запросов (queries).
2. Создается набор пар «запрос-компонент» (query-component pairs).
3. Проводится обучение Offline Evaluation Model для аппроксимации результатов Online Production Model.
4. Ключевое условие: Онлайн-модель использует как минимум один входной параметр (например, ID tag), который НЕ используется офлайн-моделью.
5. Процесс обучения включает:
   • Генерацию офлайн-моделью первого набора прогнозов (offline output predictions) для каждой пары.
   • Корректировку весов признаков (feature weights) офлайн-модели на основе разницы между ее прогнозами и соответствующими результатами онлайн-модели (которые были получены с использованием исключенного параметра).
6. Применение: Корректировка распространения (distribution) цифровых компонентов на основе второго набора офлайн-прогнозов, сгенерированных после корректировки весов. (Т.е. использование офлайн-модели для принятия решений о показе контента).

Claim 2 (Зависимый): Уточняет процесс обучения.

• Офлайн-модель генерирует результат для каждого компонента по каждому запросу (per-query offline output), используя набор признаков, исключающий параметр(ы) онлайн-модели.
• Система получает эталонные результаты онлайн-модели.
• Корректировка весов производится таким образом, чтобы уменьшить разницу между офлайн и онлайн результатами.

Claim 3 и 4 (Зависимые): Детализируют входные данные офлайн-модели.

• Входные признаки генерируются путем конкатенации векторных представлений (feature embeddings) различных типов данных: изображений, текста, макета, запроса или событий.
• Для создания этих представлений используются специализированные энкодеры (например, image encoder, language model encoder).

Claim 5 и 6 (Зависимые): Описывают взаимодействие с генеративным ИИ.

• Контент может быть сгенерирован ИИ (Generative AI device).
• Система может модифицировать ИИ-устройство, предоставляя ему офлайн-прогнозы через механизм обратной связи. ИИ корректирует генерацию нового контента, основываясь на разнице в признаках между высоко- и низкоранжированным контентом (по оценке офлайн-модели).

Где и как применяется

Изобретение представляет собой инфраструктурное решение для повышения эффективности ранжирования, затрагивающее этапы предобработки и финального ранжирования.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе извлекаются внутренние характеристики (inherent features) контента. Создаются векторные представления (feature embeddings) для текста, изображений, макета с помощью соответствующих энкодеров. Эти данные сохраняются для использования офлайн-моделью.

RANKING – Ранжирование (Офлайн-предросчет)
Это основной этап работы Offline Evaluation Model. Система массово оценивает цифровые компоненты в привязке к популярным запросам (frequent queries) в офлайн-режиме. Результатом является предварительное ранжирование или оценка качества (offline output) для большого количества контента.

RANKING – Ранжирование (Онлайн)
На этом этапе работает Online Production Model. Благодаря офлайн-модели, нагрузка на онлайн-модель значительно снижается. Вместо оценки всего корпуса контента, онлайн-модель обрабатывает только небольшой набор лучших кандидатов, предварительно отобранных офлайн-моделью. Это снижает задержку (latency) при ответе на запрос пользователя.

Входные данные (для Офлайн-модели):

• Внутренние характеристики контента (Inherent Features): визуальные, текстовые, структурные данные.
• Исторические запросы (Frequent Queries).
• (Во время обучения) Эталонные результаты онлайн-модели (Online Outputs).

Выходные данные (Офлайн-модели):

• Оценка качества/релевантности контента (Offline Output), аппроксимирующая онлайн-оценку.
• Предварительное ранжирование контента.
• (Опционально) Обратная связь для систем генерации контента (AI Content Generator).

На что влияет

• Типы контента: Влияет на любой контент, который оценивается моделями ML: изображения, видео, текстовые сниппеты, рекламные объявления. Особенно актуально для визуального контента и контента, созданного генеративным ИИ.
• Системы рекомендаций: Механизм применим в системах, где требуется быстрая оценка большого количества кандидатов (например, Google Discovery, YouTube recommendations, Google Ads, Google Images).

Когда применяется

• Офлайн-обработка: Применяется постоянно в фоновом режиме для оценки нового загруженного контента или контента, сгенерированного ИИ.
• Онлайн-обработка: Используется как фильтр (на ранних этапах ранжирования, L1/L2) перед запуском тяжелой онлайн-модели при получении запроса пользователя в реальном времени.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Обучение Офлайн-модели

1. Сбор данных: Получение обучающего набора цифровых компонентов и набора популярных запросов за прошедший период.
2. Получение эталонов: Получение результатов (online output) работы Online Production Model для этого контента и запросов. Эти результаты были сгенерированы с использованием параметров, недоступных офлайн (например, ID tag и исторические данные).
3. Конструирование пар: Создание набора пар «запрос-компонент».
4. Извлечение признаков: Для каждого компонента извлекаются внутренние характеристики (изображение, текст, макет) и преобразуются в векторные представления (feature embeddings) с помощью энкодеров. Эмбеддинги конкатенируются.
5. Инициализация Офлайн-модели: Задание начальных весов признаков (feature weights).
6. Генерация офлайн-прогнозов: Вычисление прогнозов (offline output) для каждой пары с использованием текущих весов офлайн-модели и внутренних характеристик (исключая ID tag).
7. Расчет потерь (Loss Calculation): Определение разницы между офлайн-прогнозами и эталонными онлайн-результатами.
8. Корректировка весов: Обновление весов офлайн-модели (например, методом градиентного спуска) для минимизации разницы.
9. Итерация: Повторение шагов 6-8 до достижения условия остановки (например, достаточного уровня точности аппроксимации).

Процесс Б: Применение Офлайн-модели

1. Оценка нового контента: Массовая оценка нового контента (включая ИИ-генерацию) с использованием обученной офлайн-модели для получения offline output.
2. Корректировка распространения (Distribution Adjustment): Использование офлайн-оценок для предварительного ранжирования контента и определения его пригодности к показу.
3. Обратная связь (Опционально): Передача офлайн-оценок обратно в систему генерации ИИ для улучшения качества будущего контента.
4. Обработка запроса в реальном времени:
   • Получение запроса от пользователя.
   • Использование офлайн-ранжирования для быстрого отбора небольшого набора лучших кандидатов.
   • Оценка отобранных кандидатов с помощью Online Production Model.
   • Выдача финальных результатов пользователю.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Офлайн-модель фокусируется на внутренних характеристиках контента и запроса.

• Контентные факторы (Inherent Features): Текст, заголовки, описания, содержащиеся в цифровом компоненте.
• Мультимедиа факторы: Визуальные характеристики изображений и видео (цвет, контраст, объекты, паттерны), аудио характеристики.
• Структурные факторы (Layout Features): Расположение элементов, макет, шрифты, размеры элементов.
• Факторы запроса (Query Features): Текст запроса, его семантика (векторное представление).
• Факторы события (Event Features): Контекстуальная информация о запросе (например, тип устройства, браузер, веб-ресурс), если она доступна офлайн.

Важно: Офлайн-модель намеренно НЕ использует ID Tag компонента и исторические поведенческие данные (клики, время взаимодействия), привязанные к этому ID, которые использует онлайн-модель.

Какие метрики используются и как они считаются

• Offline Output / Online Output: Числовые оценки, предсказывающие производительность, качество или релевантность цифрового компонента для данного запроса.
• Loss (Потери): Метрика, измеряющая разницу между Offline Output и Online Output. Цель обучения — минимизировать эту метрику.
• Методы анализа текста и мультимедиа: Используются энкодеры (Image Encoder, Text Encoder, Language Model Encoder, Layout Encoder) для преобразования сырых данных в Feature Embeddings.
• Архитектура модели: Патент упоминает использование механизмов внимания (Squeeze and Excitation, Multi-head Self-attention) и модулей взаимодействия признаков (Feature Interaction) для обработки конкатенированных векторных представлений, что указывает на использование продвинутых нейросетевых архитектур.

Выводы

1. Приоритет внутренних характеристик для первичной оценки: Патент демонстрирует механизм, позволяющий Google оценивать контент на основе его собственных признаков (текст, изображение, структура), а не только на основе исторических данных о взаимодействии с конкретным ID или URL. Это позволяет обобщать знания о качестве контента.
2. Масштабирование оценки качества в эпоху ИИ: Этот механизм критически важен для обработки огромного количества контента, генерируемого ИИ. Он позволяет Google быстро и дешево оценивать качество нового контента, у которого еще нет пользовательских сигналов.
3. Эффективность и снижение нагрузки: Основная цель патента — инфраструктурная эффективность. Использование легкой офлайн-модели в качестве фильтра перед тяжелой онлайн-моделью значительно снижает вычислительные затраты и задержки при ранжировании.
4. Обучение «Вкусу» Онлайн-модели: Офлайн-модель учится имитировать сложные решения онлайн-модели. Это означает, что она выявляет, какие комбинации внутренних характеристик коррелируют с высокими оценками онлайн-модели (т.е. что система считает качественным контентом).
5. Улучшение генерации контента через обратную связь: Патент описывает механизм обратной связи, где оценки офлайн-модели используются для автоматического улучшения работы генеративного ИИ, направляя его на создание более качественного контента и экономя ресурсы на генерации низкокачественных вариантов.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Фокус на внутренних характеристиках контента: Необходимо убедиться, что контент (текст, изображения, видео) обладает высокими внутренними показателями качества. Текст должен быть ясным и релевантным, изображения — качественными и привлекательными. Система будет оценивать именно эти признаки, а не только историю URL.
• Обеспечение четкого извлечения признаков и оптимизация структуры (Layout): Контент должен быть структурирован так, чтобы энкодеры Google могли легко извлечь feature embeddings. Поскольку используется Layout Encoder, важна чистая структура макета, использование чистого кода и оптимизированных изображений.
• Стратегия для визуального поиска и рекомендаций: Для продвижения в Image Search, Video Search или Discovery этот патент подчеркивает важность самих медиафайлов. Оптимизируйте визуальную составляющую, так как она напрямую оценивается офлайн-моделью.
• Использование ИИ для генерации качественных вариантов: Если вы используете генеративный ИИ, сосредоточьтесь на создании разнообразного, но высококачественного контента. Понимание того, что Google может быстро оценить миллионы вариантов, означает, что только лучшие пройдут первичный фильтр.

Worst practices (это делать не надо)

• Надежда на старые заслуги URL/ID: Полагаться на то, что страница будет ранжироваться высоко только из-за исторических поведенческих факторов, становится рискованно. Если внутренние характеристики контента ухудшатся, офлайн-модель это зафиксирует.
• Массовая генерация низкокачественного ИИ-контента: Генерация огромного количества низкокачественного контента или слегка измененных дубликатов неэффективна. Описанная система создана именно для того, чтобы дешево и быстро отфильтровывать такой контент на основе его внутренних признаков.
• Игнорирование визуального качества и макета: Пренебрежение качеством изображений, видео или структурой страницы (layout) может привести к низким оценкам офлайн-модели, так как эти признаки являются прямыми входами (feature embeddings).

Стратегическое значение

Этот патент подтверждает стратегию Google на использование машинного обучения для оценки качества контента на основе его содержимого, минимизируя зависимость от внешних сигналов или исторических данных там, где это возможно. В контексте генеративного ИИ это позволяет Google поддерживать качество выдачи, не перегружая основные системы ранжирования. Для SEO это означает, что фундаментальное качество контента и его внутренних характеристик становится первичным фильтром для попадания в кандидаты на ранжирование.

Практические примеры

Сценарий: Оценка изображений для Google Images

1. Генерация контента: Фотосток загружает 1 миллион новых изображений, созданных с помощью генеративного ИИ.
2. Извлечение признаков: Google индексирует их и извлекает внутренние характеристики (визуальные паттерны, цвет, композицию, связанный текст) в виде feature embeddings.
3. Офлайн-оценка: Offline Evaluation Model быстро оценивает все миллион изображений по тысячам популярных запросов. Она делает это, имитируя, как бы их оценила основная онлайн-модель ранжирования изображений, но без использования истории кликов (которой нет).
4. Предварительное ранжирование: 900,000 изображений получают низкие оценки качества/релевантности. 100,000 получают высокие оценки.
5. Онлайн-ранжирование: Когда пользователь вводит запрос «закат на пляже», Google использует офлайн-оценки для выбора Топ-50 кандидатов из числа 100,000 лучших изображений.
6. Финальная выдача: Только эти Топ-50 кандидатов оцениваются тяжелой Online Production Model для финального ранжирования. Это происходит за миллисекунды, тогда как оценка всего миллиона заняла бы слишком много времени.

Вопросы и ответы