Как Яндекс использует социальные сети и аномалии трафика для обнаружения ошибок в поиске и переобучения своих алгоритмов

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу повышения производительности и точности алгоритмов машинного обучения (MLA), используемых поисковой системой для классификации документов (например, для определения релевантности, типа контента или его безопасности). Ключевая проблема — сложность и дороговизна получения большого количества качественных обучающих данных для MLA, особенно для пограничных случаев («grey-area» document features), которые часто приводят к ошибкам классификации. Изобретение автоматизирует процесс поиска таких ошибок путем мониторинга внешних сигналов и реакций пользователей.

Что запатентовано

Запатентована система и метод для автоматического переобучения (Retraining) MLA путем автоматизированного поиска ошибок классификации. Суть изобретения заключается в использовании сигналов из внешних источников (например, социальных сетей) и аномалий поискового трафика для выявления документов, которые были неправильно классифицированы поисковой системой. Эти документы затем используются как новые обучающие объекты (Training Objects) для дообучения MLA.

Как это работает

Система работает путем «перекрестной проверки» сигналов из поиска и социальных сетей. Сначала система мониторит поисковый трафик и выявляет аномалии (Fluctuations) — например, внезапный рост запросов или необычные клики, источником которых являются социальные сети. Затем система анализирует контент в этих социальных сетях (Content Items), связанный с данными запросами. Если обнаруживается контент, указывающий на ошибку в выдаче (например, пост пользователя о нерелевантном или неприемлемом результате с хештегом #fail), система проверяет соответствующий документ. Если ошибка классификации подтверждается, документ маркируется корректно и используется для переобучения MLA, улучшая его точность.

Актуальность для SEO

Высокая. Автоматизация сбора обучающих данных и создание петель обратной связи для улучшения качества моделей машинного обучения являются критически важными задачами для всех крупных поисковых систем. Использование социальных сигналов для контроля качества поиска — актуальный и эффективный подход.

Важность для SEO

Влияние на SEO умеренное (4/10). Это инфраструктурный патент, описывающий внутренние механизмы контроля качества и улучшения моделей Яндекса, а не алгоритм ранжирования. Он не дает прямых рекомендаций по оптимизации сайтов. Однако он подчеркивает, что Яндекс постоянно совершенствует свои классификаторы (например, определяющие спам, adult-контент, качество E-E-A-T). Этот механизм позволяет Яндексу быстрее находить и исправлять ошибки, что в долгосрочной перспективе ведет к более точной и безопасной выдаче.

Детальный разбор

Термины и определения

Content Features (Признаки контента)

Набор признаков, извлекаемых из аномальных поисковых запросов и связанных с ними результатов. Используются для поиска релевантных постов в социальных сетях. Могут включать текст запроса, URL или заголовок документа, а также предопределенный список слов (например, «fail», «funny», «wow»).

Content Item (Единица контента)

Контент, размещенный пользователем на внешнем ресурсе (например, пост в социальной сети). Может включать текст, изображения (включая скриншоты SERP), видео, гиперссылки и метаданные (например, хештеги).

Document Features (Признаки документа)

Набор признаков документа (например, изображения или веб-страницы), который используется MLA для его классификации.

Fluctuations (Флуктуации / Аномалии)

Нерегулярные изменения в данных о взаимодействии пользователей с поиском. Например, внезапный всплеск количества запросов или необычное распределение кликов по выдаче (например, документ на 30-й позиции получает больше кликов, чем на 1-й).

MLA (Machine Learning Algorithm / Алгоритм машинного обучения)

Алгоритм, используемый поисковой системой для классификации документов (например, бинарный классификатор для определения наличия/отсутствия чувствительного контента).

Retraining (Переобучение)

Процесс дообучения существующего MLA на новых данных (Training Objects) для улучшения его точности и исправления ошибок классификации.

Traffic Information (Информация о трафике)

Данные, связанные с поисковым запросом, включающие данные о взаимодействии пользователей (User Interaction Data) и источник трафика (Traffic Source).

Traffic Source (Источник трафика)

URL предыдущего ресурса, с которого пользователь перешел в поисковую систему перед вводом запроса. Например, пост в социальной сети.

Training Object (Обучающий объект)

Документ, который был идентифицирован как неправильно классифицированный, и которому была присвоена корректная метка класса. Используется для переобучения MLA.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент описывает метод автоматизированного поиска ошибок классификации MLA путем мониторинга внешних ресурсов и использования этих ошибок для переобучения.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной процесс переобучения MLA.

1. Сервер получает доступ к внешнему ресурсу (например, социальной сети), содержащему пользовательский контент (Content Items).
2. Сервер идентифицирует Content Item, который связан с документом, ранее показанным поисковой системой в ответ на запрос.
3. Идентификация основана на том, что этот Content Item вызвал нерегулярную флуктуацию (irregular fluctuation) в данных о взаимодействии пользователей (user interaction data) с этим документом за определенный период времени. Флуктуация определяется статистическим анализом прошлых взаимодействий.
4. Сервер получает из базы данных набор признаков документа (Document Features), которые ранее использовались MLA для классификации этого документа.
5. Сервер анализирует этот Content Item на основе признаков документа, чтобы определить, был ли документ неправильно классифицирован (misclassified) MLA.
6. Если документ был неправильно классифицирован:
• Генерируется обучающий объект (Training Object) на основе этого документа с меткой о неправильной классификации.
• MLA переобучается на основе этого обучающего объекта.

Claim 2, 3, 4, 5 (Зависимые пункты): Уточняют механизм определения запросов и источников трафика, которые привели к аномалии (предшествует шагам из Claim 1).

• Система собирает исторические поисковые запросы и информацию о трафике (Traffic Information), включая количество отправок запроса (number of submissions) и источник трафика (Traffic Source). (Claim 2, 3).
• Целевой запрос определяется на основе количества отправок (например, если оно превышает порог за определенное время). (Claim 5).
• Внешний ресурс (например, социальная сеть) определяется на основе источника трафика. (Claim 3).
• Определение ресурса может быть ограничено предопределенным списком источников трафика (например, списком популярных социальных сетей). (Claim 4).

Таким образом, ядро изобретения — это использование аномалий трафика, вызванных контентом на внешних ресурсах, как триггера для поиска ошибок классификации и последующего переобучения моделей.

Где и как применяется

Изобретение в основном затрагивает офлайн-процессы, связанные с контролем качества поиска и обучением моделей, но использует данные, собранные на разных этапах работы поисковой системы.

CRAWLING & ACQUISITION LAYER (Сбор данных)

• Система собирает данные не только из веба для индекса, но и с внешних ресурсов (социальных сетей), либо через прямое сканирование, либо через API, для мониторинга пользовательского контента (Content Items).

Слой Качества и Метрик (QUALITY & GOVERNANCE LAYER)

• Это основная область применения патента. Он описывает механизм, дополняющий работу метрик качества (таких как Proxima) и фильтров (Antiquality).
• Система мониторит логи взаимодействий пользователей (аналогично расчету Профицита), чтобы выявить аномалии (Fluctuations) в трафике.
• Обнаруженные ошибки используются для улучшения классификаторов качества и безопасности. Например, если MLA, отвечающий за фильтрацию Adult-контента, допустил ошибку, и это стало вирусным в социальных сетях, система обнаружит это и использует для переобучения этого MLA.

RANKING (Ранжирование)

• Патент напрямую не влияет на процесс ранжирования в реальном времени. Однако MLA, которые переобучаются с помощью этого метода, генерируют признаки (features), используемые на этапах ранжирования (L2/L3). Улучшение точности MLA приводит к более качественным признакам и, как следствие, к более качественной выдаче.

На что влияет

• Типы контента и ниши: Наибольшее влияние оказывается на контент, где критична точность классификации и высока вероятность ошибок из-за пограничных признаков. Это особенно актуально для изображений и видео, а также для тематик, связанных с безопасностью, чувствительным контентом (Adult, шок-контент) и потенциально YMYL тематиками, где ошибки классификации могут вызвать сильную реакцию пользователей.
• Специфические запросы: Влияет на запросы, которые становятся вирусными или вызывают внезапный всплеск интереса из-за обсуждения в социальных сетях, особенно если этот интерес связан с качеством или уместностью результатов поиска.

Когда применяется

• Триггеры активации:
  1. Обнаружение статистически значимой аномалии (Fluctuation) в поисковом трафике (например, резкий рост числа запросов или кликов).
  2. Идентификация того, что источником этой аномалии является внешний ресурс из предопределенного списка (например, социальная сеть).
  3. Обнаружение на этом внешнем ресурсе контента (Content Item), связанного с запросом/документом, и потенциально указывающего на ошибку (например, наличие слов из списка «fail», «wow»).
• Частота применения: Мониторинг трафика и социальных сетей происходит непрерывно или с высокой частотой. Процесс переобучения MLA запускается периодически или при накоплении достаточного количества новых обучающих объектов.

Пошаговый алгоритм

Процесс работы системы можно разделить на три основные фазы: Мониторинг и Обнаружение, Подтверждение Ошибки и Переобучение.

Фаза 1: Мониторинг и Обнаружение Аномалий

1. Сбор данных о поиске: Система собирает логи поисковых запросов, показанных результатов и информацию о трафике (включая количество запросов и источники трафика).
2. Анализ трафика и выявление флуктуаций: Проводится статистический анализ данных для выявления нерегулярных изменений (аномалий) во взаимодействии пользователей за определенный период времени.
3. Фильтрация по источникам: Система фильтрует выявленные аномалии, оставляя те, источником трафика для которых являются ресурсы из предопределенного списка (например, социальные сети).
4. Извлечение признаков контента: Для отфильтрованных запросов и документов, вызвавших аномалию, извлекается набор признаков (Content Features) — тексты запросов, идентификаторы документов, ключевые слова, указывающие на реакцию (например, «fail»).
5. Мониторинг внешних ресурсов: Система обращается к идентифицированным внешним ресурсам (социальным сетям).
6. Идентификация релевантного контента: Используя извлеченные Content Features, система ищет посты пользователей (Content Items), которые обсуждают данные запросы или результаты поиска.

Фаза 2: Подтверждение Ошибки Классификации

1. Извлечение потенциально ошибочных документов: Из идентифицированных постов извлекаются документы или их части (например, скриншоты выдачи).
2. Получение признаков документа: Система получает признаки (Document Features), которые использовались текущим MLA для классификации.
3. Анализ документов: Каждый потенциально ошибочный документ анализируется, чтобы определить, действительно ли он был неправильно классифицирован. (В патенте упоминается, что этот шаг может включать человеческую оценку или использование другого MLA).

Фаза 3: Переобучение

1. Генерация обучающих объектов: Для подтвержденных ошибок классификации генерируются новые обучающие объекты (Training Objects) с корректными метками класса.
2. Переобучение MLA: Текущий MLA переобучается с использованием новых обучающих объектов (в дополнение к старым данным) для повышения его точности.
3. Валидация: Переобученный MLA валидируется на тестовой выборке.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Поведенческие факторы: Критически важны для обнаружения аномалий. Используются данные из логов (Query Log, User Interaction Log): количество отправок запроса (number of submissions), клики, CTR, dwell time. Анализируется динамика этих показателей во времени.
• Технические факторы (Источники): Используется Traffic Source (Referrer URL) для определения того, откуда пришел пользователь перед вводом запроса. Используется предопределенный список (predetermined list of traffic sources) целевых ресурсов (социальных сетей).
• Контентные факторы (Тексты и Метаданные):
  • Тексты поисковых запросов.
  • Тексты и метаданные (хештеги) постов в социальных сетях (Content Items).
  • Предопределенный список слов (predetermined word list), указывающих на реакцию (например, «wow», «funny», «fail», «ridiculous»).
  • Признаки документов (Document Features), используемые MLA для классификации.
• Мультимедиа факторы: Изображения и видео из постов в социальных сетях (включая скриншоты SERP). Сами документы, которые были неправильно классифицированы (часто изображения, как следует из примеров в патенте).

Какие метрики используются и как они считаются

• Метрики Аномалий (Fluctuations): Рассчитываются на основе статистического анализа исторических поведенческих данных. Система ищет нерегулярные вариации (irregular variation) значений. Конкретные формулы не приводятся, но упоминается использование пороговых значений (predetermined threshold) за определенный период времени (например, рост числа запросов на 20% за час).
• Признаки Документа (Document Features): Используются признаки, на которых обучен исходный MLA. Если это классификатор изображений, то это будут признаки изображений (image features).
• Методы анализа текста и изображений: Упоминается возможность использования MLA для распознавания скриншотов SERP и извлечения из них информации о запросе и документе.

Выводы

1. Автоматизированный контроль качества через внешние сигналы: Яндекс активно использует внешние источники, в частности социальные сети, как источник обратной связи о качестве своей поисковой выдачи. Это позволяет автоматически находить ошибки, которые могли быть пропущены внутренними системами контроля.
2. Аномалии трафика как триггер: Внезапные и статистически значимые изменения в поведении пользователей (флуктуации), особенно если они вызваны вирусным распространением контента в социальных сетях, являются триггером для активации механизма проверки качества.
3. Фокус на улучшении классификаторов: Патент направлен на улучшение точности MLA, отвечающих за классификацию контента (например, безопасность, релевантность, тип). Это не алгоритм ранжирования, а механизм повышения качества признаков, используемых в ранжировании.
4. Важность «пограничных» случаев: Система специально нацелена на поиск сложных для классификации документов («grey-area»), которые часто вызывают ошибки и, как следствие, реакцию пользователей.
5. Инфраструктурный характер: Патент описывает внутренний процесс Яндекса по самосовершенствованию моделей и не содержит прямых указаний для SEO-специалистов по оптимизации сайтов.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Поскольку патент описывает внутренние процессы Яндекса по контролю качества и переобучению моделей, прямых действий для SEO-специалистов из него не следует. Патент скорее инфраструктурный.

Однако, понимание этого механизма подтверждает важность следующих стратегических направлений:

• Соблюдение гайдлайнов и качества контента: Убедитесь, что ваш контент четко классифицируется и не попадает в «серую зону» (например, не выглядит как спам, не содержит неуместного или пограничного контента). Механизм, описанный в патенте, помогает Яндексу быстрее и точнее обучать свои классификаторы распознавать нарушения.
• Мониторинг репутации в социальных сетях: Отслеживайте упоминания вашего сайта или SERP по вашим ключевым запросам в социальных сетях. Негативная реакция пользователей на выдачу, ставшая вирусной, может привлечь внимание этой системы контроля качества Яндекса.

Worst practices (это делать не надо)

• Использование «серого» или пограничного контента: Попытки ранжироваться с помощью контента, который находится на грани допустимого (например, кликбейт, вводящий в заблуждение контент, контент, близкий к Adult, но не маркированный как таковой). Если такой контент вызовет негативную реакцию пользователей в социальных сетях, описанный механизм поможет Яндексу быстрее выявить эту ошибку классификации и переобучить свои фильтры.
• Игнорирование внезапных всплесков трафика из соцсетей: Если вы наблюдаете аномальный всплеск трафика из социальных сетей на определенную страницу, стоит проанализировать причину. Если это связано с тем, что пользователи делятся вашим контентом как примером «плохого» или неуместного результата поиска, это может привести к переоценке вашего контента Яндексом.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стремление Яндекса к автоматизации контроля качества и использованию данных из экосистемы интернета (включая социальные сети) для улучшения своих алгоритмов. Стратегически это означает, что Яндекс становится все лучше в определении качества и безопасности контента, быстрее реагируя на ошибки и адаптируясь к новым типам нарушений. Для SEO это подчеркивает важность долгосрочной стратегии, основанной на качественном, безопасном и четко классифицируемом контенте.

Практические примеры

Практических примеров применения для SEO нет, так как патент описывает внутренний механизм Яндекса. Однако можно смоделировать сценарий работы этого механизма.

Сценарий работы механизма Яндекса:

1. Ситуация: Поисковая система Яндекс по ошибке показывает изображение с чувствительным (Adult) контентом в ответ на безобидный запрос (например, «детские игрушки») в режиме Семейного поиска. Текущий MLA неправильно классифицировал это изображение как безопасное.
2. Реакция пользователей: Пользователь видит это, делает скриншот SERP и публикует его в популярной социальной сети (например, VK) с комментарием «Яндекс опять ошибается! #fail #шок».
3. Вирусное распространение: Пост становится популярным, многие пользователи переходят из VK в Яндекс и вводят тот же запрос, чтобы проверить.
4. Действие системы (Мониторинг): Система мониторинга Яндекса обнаруживает аномалию (Fluctuation): резкий всплеск запросов «детские игрушки», источником которых является VK.
5. Действие системы (Анализ соцсетей): Система анализирует посты в VK, связанные с этим трафиком, и находит исходный пост, используя Content Features (запрос + слово «fail»). Она извлекает скриншот.
6. Действие системы (Подтверждение ошибки): Система (или асессор) анализирует изображение со скриншота и подтверждает, что оно содержит Adult-контент и было неправильно классифицировано как безопасное.
7. Результат (Переобучение): Изображение маркируется как Adult (Training Object), и MLA, отвечающий за фильтрацию контента, переобучается, чтобы в будущем не допускать подобных ошибок.

Вопросы и ответы