Как Яндекс автоматически находит и исправляет ошибки в работе своих алгоритмов ранжирования

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу повышения эффективности отладки и улучшения моделей машинного обучения (MLA), используемых для ранжирования. Основная проблема заключается в том, что для обучения и валидации качественных моделей требуется большой объем размеченных данных (labeled data), получение которых от асессоров дорого и времязатратно. Изобретение предлагает метод автоматического выявления потенциальных ошибок ранжирования (potentially erroneously ranked documents), что позволяет более целенаправленно использовать ресурсы асессоров для проверки именно этих случаев, тем самым ускоряя и удешевляя процесс улучшения MLA.

Что запатентовано

Запатентована система и метод для автоматического выбора документов, которые могли быть ошибочно ранжированы алгоритмом машинного обучения. Суть изобретения заключается в выявлении «рассогласования» (misalignment) между входными сигналами модели (векторами признаков) и ее выходным результатом (оценками релевантности) путем попарного сравнения документов в выдаче.

Как это работает

Система анализирует результаты поиска, сгенерированные MLA. Для каждой пары документов вычисляется разница в их оценках релевантности (Relevance Scores) и разница в их векторах признаков (Feature Vectors). Затем рассчитывается Verification Score — метрика, которая подсвечивает несоответствия. Например, если два документа имеют очень похожие векторы признаков, но сильно различающиеся оценки релевантности (или наоборот), система присвоит им экстремальный Verification Score. Такие пары маркируются и отправляются на проверку (например, асессорам).

Актуальность для SEO

Высокая. Эффективное управление качеством поиска и оптимизация использования ресурсов асессоров (концепции, близкие к Active Learning) являются критически важными для современных поисковых систем. Методы автоматической валидации и отладки ML-моделей крайне актуальны.

Важность для SEO

Влияние на SEO минимальное (1/10). Это сугубо инфраструктурный патент, описывающий внутренние процессы контроля качества и отладки моделей машинного обучения Яндекса. Он не описывает факторы ранжирования или механизмы, на которые SEO-специалисты могут напрямую влиять. Ценность патента заключается исключительно в понимании того, как Яндекс совершенствует свои алгоритмы.

Детальный разбор

Термины и определения

Feature Vector (Вектор признаков, Feats)

Входные данные для алгоритма машинного обучения (MLA). Это n-мерный вектор числовых признаков (факторов ранжирования), представляющий пару запрос-документ (например, TF-IDF, PageRank, поведенческие сигналы и т.д.).

MLA (Machine Learning Algorithm)

Алгоритм машинного обучения, используемый для ранжирования (например, CatBoost или ранее MatrixNet). Он принимает на вход Feature Vector и выдает Relevance Score.

Relevance Score (Оценка релевантности, Relev)

Выходной результат работы MLA. Числовая оценка, определяющая релевантность документа запросу и используемая для его ранжирования.

Position (Позиция, Pos)

Позиция (ранг) документа в поисковой выдаче (SERP).

First Parameter (Первый параметр)

Метрика, указывающая на уровень разницы в оценках релевантности (Relevance Scores) между двумя документами в паре (например, модуль разности оценок).

Second Parameter (Второй параметр)

Метрика, указывающая на уровень разницы в векторах признаков (Feature Vectors) между двумя документами в паре (например, норма разности векторов).

Third Parameter (Третий параметр)

Параметр, основанный на позициях документов в SERP. Используется для взвешивания важности ошибки (например, минимальная позиция из двух документов в паре).

Verification Score (Оценка верификации)

Финальная метрика, рассчитываемая на основе Первого, Второго и (опционально) Третьего параметров. Указывает на уровень рассогласования (misalignment) между оценками релевантности и векторами признаков.

Extreme Verification Score (Экстремальная оценка верификации)

Значение Verification Score, указывающее на высокий уровень рассогласования и, следовательно, на высокую вероятность ошибки ранжирования в данной паре документов.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент описывает систему контроля качества, которая анализирует выходные данные ранжирующей модели для поиска аномалий.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод выбора потенциально ошибочно ранжированного документа.

1. Система получает набор результатов поиска от поискового сервера. Каждый результат имеет Relevance Score и Feature Vector, сгенерированные MLA.
2. Для каждой возможной пары документов вычисляются:
• First Parameter: Указывает на разницу в Relevance Scores.
• Second Parameter: Указывает на разницу в Feature Vectors.
3. Вычисляется Verification Score на основе First и Second параметров. Эта оценка указывает на уровень рассогласования (misalignment) между оценками релевантности и векторами признаков.
4. Выбирается как минимум одна пара документов с Extreme Verification Score (высокий уровень рассогласования), что указывает на возможную ошибку ранжирования.
5. Выбранная пара маркируется для верификации поисковым сервером.

Claim 2 (Зависимый пункт): Уточняет, что экстремальная оценка указывает на неспособность MLA должным образом различить документы в паре.

Claim 3 (Зависимый пункт): Определяет логику рассогласования. Verification Score увеличивается для пар, имеющих высокий First Parameter (большая разница в ранге) и низкий Second Parameter (похожие признаки). И наоборот, Verification Score уменьшается для пар с низким First Parameter (близкий ранг) и высоким Second Parameter (разные признаки).

Примечание: В зависимости от реализации формулы (как в Claim 15), «экстремальное» значение может быть как очень высоким, так и очень низким числом (как указано в Claim 9, где экстремальное значение — это наименьшее значение), но оно всегда указывает на аномалию, когда соотношение разницы рангов и разницы признаков не соответствует ожиданиям.

Claim 6 (Зависимый пункт): Вводит учет позиций в SERP. Verification Score также основывается на Third Parameter, который зависит от позиций документов в паре.

Claim 15 (Зависимый пункт): Предоставляет конкретную математическую формулу для расчета Verification Score, включающую все три параметра и эвристические коэффициенты (\( \alpha, \beta, \gamma \)).

Где и как применяется

Этот патент не относится напрямую к слоям поиска, обрабатывающим запрос пользователя в реальном времени. Это система контроля качества, работающая в офлайн или около-реальном времени для анализа и улучшения работы основного слоя ранжирования.

QUALITY & GOVERNANCE LAYER (Слой Качества и Метрик)

• Система применяется после того, как слой RANKING (вероятно, уровни L2/L3) завершил свою работу и сгенерировал выдачу с финальными оценками релевантности.
• Взаимодействие: Система запрашивает у Поискового Сервера (Search Engine Server) результаты поиска, а также критически важные внутренние данные: Feature Vectors (входные данные для MLA) и Relevance Scores (выходные данные MLA) для каждого документа.
• Выходные данные: Система генерирует список пар документов, маркированных как потенциальные ошибки. Эти данные передаются либо на Тренировочный Сервер (Training Server) для анализа и переобучения MLA, либо в систему управления асессорами для ручной проверки.

На что влияет

Алгоритм не влияет на ранжирование в момент запроса. Он влияет на скорость и качество улучшения основного алгоритма ранжирования в долгосрочной перспективе.

• Система может выявлять ошибки в любых типах контента, нишах и типах запросов, где применяется основная модель машинного обучения (MLA). Нет специфических ограничений по тематикам или форматам.

Когда применяется

• Валидация моделей: Применяется во время фазы тестирования (validation phase) новых версий MLA перед их внедрением в продакшн.
• Мониторинг продакшн: Может применяться периодически к реальным данным из продакшн для поиска возникающих ошибок или деградации качества ранжирования.
• Ограничения: В патенте указано, что вычисления могут проводиться для подмножества результатов (subset) или только для соседних документов (adjacent documents) для оптимизации нагрузки.

Пошаговый алгоритм

Процесс автоматического выявления ошибок ранжирования.

1. Получение данных: Электронное устройство (Verification Server) получает от Поискового Сервера набор результатов поиска в ответ на запрос.
2. Извлечение параметров: Для каждого документа извлекаются его внутренние параметры: Relevance Score (оценка MLA), Feature Vector (признаки, поданные на вход MLA) и Position (позиция в SERP).
3. Формирование пар: Система идентифицирует все возможные пары документов в полученном наборе (или только пары соседних документов, или только в Топ-N результатов).
4. Расчет разницы (Pair Parameter Calculator): Для каждой пары (d1, d2) вычисляются:
• First Parameter: Разница в Relevance Scores (например, |Relev(d1) — Relev(d2)|).
• Second Parameter: Разница в Feature Vectors (например, норма разности ||Feats(d1) — Feats(d2)||).
• Third Parameter: Позиционный вес (например, min(Pos(d1), Pos(d2))).
5. Расчет Оценки Верификации (Verification Score Calculator): Для каждой пары вычисляется финальная метрика Verification Score по формуле, которая интегрирует три параметра. Цель — измерить степень рассогласования (misalignment).
6. Выбор и Сортировка (Verification Score Selector): Пары сортируются по их Verification Score. Выбираются пары с экстремальными значениями (Extreme Verification Score), которые указывают на сильное рассогласование (например, самые низкие значения, если используется реализация из Claim 9).
7. Маркировка и Отправка: Выбранные пары маркируются как потенциально ошибочно ранжированные и отправляются на верификацию (асессорам или для анализа инженерами).

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует исключительно внутренние данные поисковой системы, связанные с процессом машинного обучения.

• Системные данные (ML):
• Feature Vectors (Векторы признаков): Полный набор признаков, который был подан на вход MLA для ранжирования документа. Это агрегированные данные, включающие контентные, ссылочные, поведенческие и другие факторы в числовом виде.
• Relevance Scores (Оценки релевантности): Финальные оценки, вычисленные MLA на основе векторов признаков.
• Структурные факторы (SERP):
• Position (Позиция): Ранг документа в поисковой выдаче, определенный на основе Relevance Score.

Патент не упоминает использование каких-либо других типов факторов (контентных, технических, ссылочных и т.д.) напрямую. Они используются опосредованно, так как являются частью Feature Vectors.

Какие метрики используются и как они считаются

• First Parameter (Разница в релевантности): Вычисляется как бинарная операция над Relevance Scores двух документов. В патенте предлагается вычитание (subtraction).
• Second Parameter (Разница в признаках): Вычисляется как бинарная операция над Feature Vectors. В патенте предлагается вычитание и взятие нормы разности векторов.
• Third Parameter (Позиционный вес): Определяется как наименьшая (лучшая) позиция среди двух документов в паре (lowest position).
• Verification Score: Основная метрика патента. В Claim 15 приводится конкретная формула расчета:

$$ P_q(d_1, d_2) = \alpha^{min(Pos(d_1), Pos(d_2))} \frac{|\text{Relev}(d_1) — \text{Relev}(d_2)|^{\beta}}{||\text{Feats}(d_1) — \text{Feats}(d_2)||^{\gamma}} $$

Где:

• \( P_q(d_1, d_2) \) — Verification Score для пары документов (d1, d2) по запросу q.
• \( |\text{Relev}(d_1) — \text{Relev}(d_2)| \) — First Parameter.
• \( ||\text{Feats}(d_1) — \text{Feats}(d_2)|| \) — Second Parameter.
• \( min(Pos(d_1), Pos(d_2)) \) — Third Parameter.
• \( \alpha, \beta, \gamma \) — коэффициенты, определяемые эвристически (heuristically).

В патенте указаны примерные оптимальные значения, найденные экспериментально: \( 1.56 \le \alpha \le 1.58 \), \( \beta=0.55 \), \( \gamma=2.0 \). При этом \( \alpha>1 \), \( \beta>0 \), \( \gamma>0 \).

Логика формулы: Система ищет ситуации, когда числитель (разница в ранге) непропорционален знаменателю (разнице в признаках), и приоритизирует эти ошибки, если они происходят на высоких позициях (множитель \( \alpha^{min(…)} \)).

Выводы

1. Это система внутреннего контроля качества, а не ранжирования: Патент описывает, как Яндекс отлаживает свои алгоритмы машинного обучения (MLA), а не как он ранжирует сайты для пользователей.
2. Автоматическое выявление аномалий в ML: Яндекс использует автоматизированный подход для поиска несоответствий между тем, какие сигналы поступают в модель (Feature Vectors) и какой результат она выдает (Relevance Score).
3. Два типа ошибок (Рассогласование): Система ищет два ключевых типа аномалий:
• Документы очень похожи по признакам (низкая разница Feature Vectors), но ранжируются далеко друг от друга (высокая разница Relevance Scores).
• Документы сильно отличаются по признакам (высокая разница Feature Vectors), но ранжируются рядом (низкая разница Relevance Scores).
4. Приоритет ТОПа выдачи: Ошибки, выявленные на верхних позициях SERP (низкое значение Position), считаются более критичными и получают больший вес в системе приоритизации для исправления.
5. Оптимизация работы асессоров (Active Learning): Главная цель изобретения — не проверять случайные результаты, а направлять дорогостоящий ресурс асессоров на проверку тех случаев, где алгоритм с наибольшей вероятностью ошибся.
6. Отсутствие прямых SEO-рекомендаций: Так как патент описывает внутренние процессы отладки Яндекса, он не содержит информации о конкретных факторах ранжирования или действиях, которые SEO-специалисты могут предпринять для влияния на этот механизм.

Практика

ВАЖНО: Патент описывает внутренние процессы Яндекса без прямых рекомендаций для SEO. Он дает понимание того, как Яндекс улучшает свои алгоритмы, но не предлагает конкретных SEO-тактик.

Best practices (это мы делаем)

Патент не дает прямых рекомендаций по best practices для SEO.

• Косвенно, патент подтверждает, что Яндекс непрерывно и автоматически ищет ошибки в своих моделях ранжирования и исправляет их. Это подчеркивает важность фокусировки на долгосрочных стратегиях и фундаментальном качестве сайта и контента, а не на поиске уязвимостей в текущей версии алгоритма, так как эти уязвимости активно выявляются и устраняются.

Worst practices (это делать не надо)

Патент не дает прямых рекомендаций по worst practices для SEO.

• Система направлена на выявление любых ошибок MLA. Если SEO-специалист использует манипулятивные техники, которые успешно «обманывают» текущую версию алгоритма (например, заставляя спамный документ казаться релевантным), система, описанная в патенте, может автоматически выявить эту аномалию (например, если спамный документ ранжируется рядом с качественным, но их Feature Vectors сильно отличаются) и отправить ее на проверку асессорам.

Стратегическое значение

Патент демонстрирует зрелость процессов контроля качества в Яндексе. Он показывает, что ранжирование — это не статичная формула, а динамическая модель, которая постоянно валидируется и дорабатывается. Для SEO-стратегии это означает, что стабильность позиций зависит от того, насколько качество сайта соответствует ожиданиям поисковой системы в долгосрочной перспективе, а не от временного соответствия текущей итерации алгоритма.

Практические примеры

Практических примеров применения в SEO нет, так как это инструмент для инженеров машинного обучения Яндекса.

Ниже приведен пример сценария отладки, который могут использовать инженеры Яндекса:

Сценарий: Выявление ошибки ранжирования

1. Исходные данные: По запросу система анализирует выдачу.
• Документ А (Позиция 5): Крупный ритейлер.
• Документ Б (Позиция 6): Сайт-агрегатор с устаревшими данными.
2. Анализ параметров:
• Разница в Relevance Scores (First Parameter): Низкая (так как позиции соседние).
• Разница в Feature Vectors (Second Parameter): Высокая (Документ А имеет сильные сигналы качества, авторитетности и поведенческие факторы; Документ Б имеет слабые сигналы).
3. Результат: Система фиксирует сильное рассогласование (Misalignment) — документы с сильно разными признаками получили почти одинаковый ранг.
4. Действие: Пара (А, Б) получает экстремальный Verification Score и отправляется асессорам.
5. Итог: Асессоры подтверждают, что Документ Б нерелевантен/низкокачественен. Эти данные используются для дообучения MLA, чтобы в будущем он лучше различал подобные случаи и понижал Документ Б.

Вопросы и ответы