Как Яндекс (Музыка) предугадывает реакцию пользователя для мгновенного обновления рекомендаций без задержек

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему задержек (latency) и высокой вычислительной нагрузки на серверы при обновлении рекомендаций в реальном времени в ответ на действия пользователя. В рекомендательных сервисах (стриминг музыки/видео, маркетплейсы) система часто должна пересчитать весь последующий список рекомендаций, если пользователь поставил дизлайк или пропустил текущий элемент. Этот пересчет требует времени, что может привести к паузам в воспроизведении или медленной загрузке контента, ухудшая пользовательский опыт.

Что запатентовано

Запатентована система генерации структурированного набора рекомендаций, позволяющая мгновенно реагировать на обратную связь пользователя без задержек. Суть изобретения заключается в предварительном расчете и отправке на устройство пользователя не только основного списка рекомендаций (Core digital items), но и альтернативных, «вспомогательных» элементов (Auxiliary digital items) для каждой потенциальной реакции пользователя (например, лайк или дизлайк).

Как это работает

Система работает путем генерации «пакета» рекомендаций. Сервер формирует основной плейлист (Core items). Затем для каждого элемента в этом плейлисте сервер прогнозирует возможные реакции пользователя (например, дизлайк) и заранее рассчитывает, какой элемент лучше всего показать следующим, если эта реакция произойдет (Auxiliary item). Весь пакет (основной список и все вспомогательные элементы) отправляется на устройство пользователя. Если пользователь ставит дизлайк текущему основному элементу, приложение мгновенно переключается на соответствующий вспомогательный элемент, который уже загружен. Одновременно приложение отправляет запрос на сервер для пересчета следующего пакета рекомендаций. Это позволяет скрыть время пересчета от пользователя.

Актуальность для SEO

Высокая. Патент опубликован в 2024 году и решает ключевую задачу обеспечения бесшовного пользовательского опыта в современных рекомендательных и стриминговых сервисах, требующих персонализации в реальном времени.

Важность для SEO

Влияние на SEO минимальное (1/10). Этот патент описывает внутреннюю инфраструктуру и оптимизацию работы рекомендательных платформ Яндекса (в тексте явно упоминаются Yandex.Music и Yandex.Market). Он не описывает алгоритмы ранжирования веб-сайтов в основном поиске Яндекса. Следовательно, он не имеет практического значения для традиционных SEO-стратегий продвижения внешних сайтов.

Детальный разбор

Термины и определения

Auxiliary Digital Item (Вспомогательный цифровой элемент)

Элемент (например, трек), который предварительно рассчитывается сервером и отправляется на клиентское устройство. Он предназначен для воспроизведения в ответ на конкретное взаимодействие пользователя с Основным элементом. Рассчитывается на основе предположения, что это взаимодействие произошло (например, трек на случай дизлайка).

Core Digital Item (Основной цифровой элемент)

Элемент в основном списке рекомендаций (например, трек в плейлисте), сгенерированный на основе прошлой истории пользователя без учета текущих взаимодействий.

Digital Item (Цифровой элемент)

Единица контента на платформе. Примеры: аудио трек, видеоклип, товар на маркетплейсе.

Latency (Задержка)

Время между действием пользователя (например, дизлайк) и ответом системы (предоставление нового контента). Цель патента — минимизировать эту задержку.

MLA (Machine-Learning Algorithm)

Алгоритм машинного обучения, используемый для генерации рекомендаций (как основных, так и вспомогательных). В патенте упоминаются Decision Trees, Gradient Boosting и конкретно CatBoost как возможные реализации.

Negative User Engagement (Негативное вовлечение пользователя)

Действия, указывающие на то, что элемент не понравился пользователю (дизлайк, пропуск трека, негативный отзыв).

Online Recommendation Platform (Онлайн рекомендательная платформа)

Сервис, предоставляющий пользователям персонализированный контент. Примеры в патенте: Yandex.Music, Spotify, Netflix, Yandex.Market, Amazon.

Positive User Engagement (Позитивное вовлечение пользователя)

Действия, указывающие на интерес пользователя к элементу (лайк, добавление в избранное, повторное воспроизведение, шер в соцсетях).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент защищает метод генерации специфической структуры данных для рекомендаций, которая позволяет клиентскому приложению мгновенно реагировать на действия пользователя.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной механизм.

1. Сервер генерирует набор рекомендуемых цифровых элементов на основе прошлой истории взаимодействий.
2. Этот набор включает подмножество Основных элементов (Core digital items).
3. Для данного Основного элемента набор также включает как минимум один Вспомогательный элемент (Auxiliary digital item).
4. Вспомогательный элемент предназначен для предоставления пользователю в ответ на конкретное взаимодействие с Основным элементом.
5. Критически важно: Вспомогательный элемент определяется на основе (i) прошлой истории пользователя И (ii) предположения (assumption), что пользователь совершил это конкретное взаимодействие с Основным элементом (например, система заранее рассчитывает трек, как если бы дизлайк уже был поставлен).
6. Сервер передает весь этот набор (Основные + Вспомогательные элементы) на устройство пользователя.

Claim 3 (Зависимый пункт): Уточняет логику выбора Вспомогательных элементов.

• Если предполагаемое взаимодействие позитивно (например, лайк), сервер определяет Вспомогательный элемент, который похож (similar) на Основной элемент.
• Если предполагаемое взаимодействие негативно (например, дизлайк), сервер определяет Вспомогательный элемент, который отличается (different) от Основного элемента.

Claim 4 (Зависимый пункт): Уточняет, что схожесть и различие определяются на основе характеристик элементов (item features).

Claim 9 (Зависимый пункт): Описывает логику работы клиентского приложения.

1. Сервер вызывает отображение набора элементов на устройстве.
2. Если получено указание на взаимодействие пользователя с Основным элементом:
• Приложение прерывает воспроизведение Основного элемента.
• Приложение воспроизводит соответствующий Вспомогательный элемент.
• Приложение отправляет запрос на сервер для генерации нового набора рекомендаций, основанного на этом Вспомогательном элементе.
3. Если взаимодействий нет, приложение воспроизводит следующий Основной элемент.

Где и как применяется

Этот патент не применяется к стандартной архитектуре Веб-Поиска Яндекса (CRAWLING, INDEXING, RANKING L1-L4). Он специфичен для архитектуры Онлайн Рекомендательных Платформ Яндекса.

Среда Применения: Yandex.Music (явно указан в патенте и на схемах), Yandex.Market, Кинопоиск и другие сервисы с потоковыми рекомендациями.

Этап Генерации Рекомендаций (Recommendation Generation):
На этом этапе сервер использует MLA (например, CatBoost) для формирования пакета рекомендаций. Процесс отличается от стандартного тем, что модель запускается многократно: один раз для генерации основных элементов и дополнительно для каждого основного элемента с разными входными условиями (предполагаемыми реакциями), чтобы сгенерировать вспомогательные элементы.

Этап Доставки и Воспроизведения (Delivery & Client-Side Logic):
Весь пакет доставляется в клиентское приложение (например, мобильное приложение Яндекс Музыки). Логика приложения отвечает за мониторинг действий пользователя и мгновенное переключение между Основными и Вспомогательными элементами без обращения к серверу.

На что влияет

• Типы контента: В первую очередь влияет на потоковый контент (аудио, видео), где критична непрерывность воспроизведения. Также может применяться к лентам товаров или новостей.
• Пользовательский опыт: Напрямую влияет на ощущение «отзывчивости» системы. Устраняет паузы после лайков/дизлайков.
• Качество рекомендаций: Позволяет быстрее адаптировать поток рекомендаций к текущему настроению или интересу пользователя, так как система может позволить себе использовать более сложные и медленные модели для пересчета, пока пользователь слушает вспомогательный элемент.

Когда применяется

Алгоритм генерации активируется всякий раз, когда пользователю нужен новый набор рекомендаций:

• При запуске рекомендательного потока (например, «Моя волна»).
• Когда текущий пакет рекомендаций подходит к концу (в патенте указано, что запрос может отправляться при достижении определенного процента воспроизведения последнего элемента).
• Когда пользователь совершил взаимодействие (лайк/дизлайк), что требует пересчета последующих рекомендаций (запрос отправляется сразу после переключения на Вспомогательный элемент).

Пошаговый алгоритм

Фаза 1: Генерация пакета рекомендаций (на сервере)

1. Получение запроса: Сервер получает запрос на генерацию рекомендаций для пользователя.
2. Генерация Основных элементов: Используя MLA и историю пользователя, сервер генерирует подмножество Основных элементов (например, следующие 10 треков плейлиста).
3. Идентификация взаимодействий: Для каждого Основного элемента определяются ключевые потенциальные взаимодействия (например, Лайк, Дизлайк).
4. Генерация Вспомогательных элементов (Итеративно):
   • Для Основного элемента №1 система делает предположение: «Пользователь поставил Дизлайк».
   • Используя MLA с этим предположением как входным условием, генерируется Вспомогательный элемент №1-Дизлайк (который должен отличаться от Основного).
   • Система делает предположение: «Пользователь поставил Лайк».
   • Генерируется Вспомогательный элемент №1-Лайк (который должен быть похож на Основной).
   • Процесс повторяется для всех Основных элементов.
5. Формирование пакета: Основные и все связанные с ними Вспомогательные элементы упаковываются в структурированный набор данных.
6. Отправка: Пакет передается на клиентское устройство.

Фаза 2: Воспроизведение и реакция (на клиенте)

1. Воспроизведение: Клиент начинает последовательное воспроизведение Основных элементов.
2. Мониторинг взаимодействий: Клиент отслеживает действия пользователя.
3. Ветвление логики:
   • Если взаимодействия нет: После завершения Основного элемента №1 воспроизводится Основной элемент №2.
   • Если есть взаимодействие (например, Дизлайк):
     1. Воспроизведение Основного элемента №1 немедленно прерывается.
     2. Начинается воспроизведение предварительно загруженного Вспомогательного элемента №1-Дизлайк.
     3. Клиент отправляет на сервер информацию о взаимодействии и запрос на новый пакет рекомендаций.
4. Фоновый пересчет: Пока пользователь слушает Вспомогательный элемент, сервер выполняет Фазу 1 для генерации нового пакета, учитывая только что произошедшее взаимодействие.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Поведенческие факторы: Являются основой для генерации рекомендаций и обучения MLA. Используются прошлые взаимодействия (past user interactions): лайки, дизлайки, пропуски (skipping), добавление в избранное, шеры в соцсетях, повторные прослушивания, история поиска на платформе.
• Контентные факторы (Item Features): Характеристики цифровых элементов. Для аудиостриминга (примеры из патента): жанр, настроение (mood), ритм, исполнитель (artist), альбом, длительность, дата релиза, период популярности (например, 90-е). Эти факторы используются для определения схожести или различия между элементами.
• Пользовательские факторы (User Features): Социально-демографические характеристики (возраст, пол, доход), история веб-браузинга. Упоминаются как возможные входные данные для MLA.
• Текстовые факторы: Отзывы и комментарии пользователей. Упоминается использование NLP моделей (Natural Language Processing) для анализа тональности отзывов и определения позитивного/негативного вовлечения.

Какие метрики используются и как они считаются

• Likelihood of Positive/Negative User Engagement: Вероятность позитивного или негативного вовлечения пользователя. Это основная метрика, которую оптимизирует MLA при генерации рекомендаций.
• Item Similarity/Difference: Метрика схожести или различия между Основным и Вспомогательным элементами, рассчитываемая на основе их характеристик (Item Features).
• Алгоритмы Машинного Обучения (MLA): В патенте явно указано, что для реализации рекомендательного алгоритма могут использоваться различные подходы, включая Decision Trees (деревья решений) и Gradient Boosting (градиентный бустинг). Особо выделяется CatBoost как конкретная реализация ансамбля деревьев решений. Также упоминаются нейронные сети (NN, CNN) и Deep Learning модели.

Выводы

1. Патент относится к рекомендательным системам, а не к веб-поиску: Основной вывод для SEO-специалистов заключается в том, что данный патент не описывает факторы ранжирования сайтов в поиске Яндекса. Он полностью сосредоточен на оптимизации работы внутренних сервисов, таких как Яндекс Музыка или Маркет.
2. Главная цель — сокрытие задержек (Latency Hiding): Изобретение направлено на улучшение пользовательского опыта за счет устранения пауз при адаптации рекомендаций. Это достигается за счет избыточных предварительных вычислений и передачи большего объема данных на клиент.
3. Механизм предугадывания реакций: Система не просто реагирует на действия пользователя, она заранее готовится к ним. Генерация Вспомогательных элементов основана на симуляции возможных сценариев (что если пользователь поставит лайк/дизлайк).
4. Сложная структура рекомендаций: Рекомендации передаются не как плоский список, а как структура связанных Основных и Вспомогательных элементов, что переносит часть логики принятия решений на клиентское устройство.
5. Подтверждение использования передовых ML: Патент подтверждает использование сложных моделей машинного обучения, в частности CatBoost, для генерации персонализированных рекомендаций в сервисах Яндекса.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Патент носит инфраструктурный характер для рекомендательных сервисов Яндекса и не дает практических выводов для SEO-продвижения внешних сайтов в веб-поиске.

Однако, если ваша деятельность связана с оптимизацией контента внутри экосистемы Яндекса (например, продвижение артистов на Яндекс Музыке или товаров на Яндекс Маркете), можно сделать следующие выводы:

• Важность точных метаданных (Item Features): Система полагается на характеристики элементов (жанр, настроение, ритм, категория товара) для определения «похожих» и «отличающихся» элементов. Необходимо обеспечивать максимально точное и полное заполнение всех доступных метаданных для вашего контента, чтобы система могла корректно классифицировать его и использовать в качестве Вспомогательных элементов.
• Понимание поведенческих сигналов на платформе: Лайки, дизлайки и пропуски являются прямыми сигналами для адаптации выдачи в реальном времени. Стимулирование позитивного вовлечения критически важно для удержания пользователя в потоке рекомендаций, связанных с вашим контентом.

Worst practices (это делать не надо)

Для SEO в веб-поиске этот раздел не применим.

В контексте рекомендательных платформ:

• Некорректная разметка метаданных: Указание неверных жанров или характеристик может привести к тому, что ваш контент будет предложен нерелевантной аудитории, что вызовет негативное вовлечение (дизлайки) и быстрое исключение из потока рекомендаций.

Стратегическое значение

Патент демонстрирует высокий приоритет Яндекса в отношении пользовательского опыта и бесшовности взаимодействия внутри своих медиасервисов. Он подтверждает переход к сложным, гибридным системам, где логика выполняется как на сервере, так и на клиенте для достижения максимальной производительности и персонализации в реальном времени. Для SEO это не имеет стратегического значения, но подчеркивает технологический уровень Яндекса в области ML и персонализации.

Практические примеры

Практических примеров для SEO нет. Ниже приведен пример работы механизма в контексте Яндекс Музыки (как описано в патенте).

Сценарий: Мгновенная реакция на дизлайк в Яндекс Музыке

1. Генерация пакета (Сервер): Сервер генерирует пакет. Основной элемент №1 — трек в жанре «Поп-музыка». Сервер также рассчитывает Вспомогательный элемент №1-Дизлайк, предполагая, что пользователю не понравится поп-музыка, и выбирает трек в жанре «Рок». Пакет отправляется в приложение.
2. Воспроизведение (Клиент): Приложение начинает играть Основной элемент №1 (Поп-музыка).
3. Действие пользователя: Пользователь нажимает «Дизлайк».
4. Реакция системы (Клиент): Приложение мгновенно прерывает Основной элемент №1 и начинает играть Вспомогательный элемент №1-Дизлайк (Рок), который уже был загружен. Паузы нет.
5. Пересчет (Сервер): Одновременно приложение сообщает серверу о дизлайке. Сервер начинает генерировать новый пакет рекомендаций, в котором будет больше рока и меньше поп-музыки, пока пользователь слушает текущий трек.

Вопросы и ответы