Патент Google на индивидуальный Граф знаний: как поисковик персонализирует выдачу и прогнозирует подходящие результаты?

Продолжаем разбирать важные патенты Google, чтобы лучше понимать работу поисковой системы и учитывать особенности алгоритмов при разработке собственных SEO-стратегий.

Спасибо Биллу Славски, который регулярно отслеживает ключевые патенты Google.

Что такое Google Knowledge Graph?

Knowledge Graph (Граф знаний) — база знаний на основе семантических связей, которая оперирует понятиями / сущностями / терминами / имена. Цель заключается в повышении качества ответов на вопросы пользователей. База основана на данных различных источников, главные из них:

• Wikipedia.

• CIA World Factbook (Всемирная книга фактов ЦРУ).

• Freebase (коллекция данных, собранных интернет-сообществом).

• Сервисы Google (Maps, Play, YouTube и другие).

Самый простой пример логики использования Графа знаний в SERP:

То есть, для запроса [кто придумал телескоп] используются примерно следующие связи:

• телескоп > придумал (изобретатель) > кто (имя изобретателя).

Но патент, который мы рассмотрим ниже, затрагивает индивидуальный, то есть персонализированный под пользователя Граф знаний. Это не значит, что если мы уверены — телескоп изобрел Галилей, то Google подтасует результаты согласно нашим убеждениям, но при поиске развлечений на выходные в ход пойдёт всё, что о поисковику о вас известно :)

User-Specific Knowledge Graph

Глобально, суть патента в следующем — Google использует индивидуальный Граф знаний для ответа на запрос или несколько запросов и прогнозирования подходящих конкретному пользователю результатов. Граф знаний нужно понимать не как единую базу знаний, но как подвижную и гибкую систему на основе всех имеющихся у Google данных о пользователе.

Место индивидуального Графа знаний на схеме формирования ответов на запрос (в нижнем правом углу).

Оригинал патента лежит здесь:

Structured user graph to support querying and predictions
Inventors: Pranav Khaitan and Shobha Diwakar
Assignee: Google LLC
US Patent: 10,482,139
Granted: November 19, 2019
Filed: November 5, 2013

Аннотация

Основные цели и преимущества технологии

1. Получение данных о конкретных пользователях в структурированном виде.

2. Предоставление ответов на сложные вопросы или серию запросов пользователя.

3. Индивидуальный Граф знаний позволяет получить единое каноническое представление о пользователе на основе его активности, полученной из одного или нескольких сервисов.

4. Создание универсальных Графов знаний, не привязанных к конкретному пользователю.

Источники данных

Вот какие сервисы Google и другие источники могут учитываться при составлении User-Specific Knowledge Graph:

• Поисковая система.

• Электронная почта.

• Чаты.

• Сервис обмена документами.

• Календарь.

• Сервис обмена фото.

• Сервис обмена видео.

• Блоггинг и микроблоггинг.

• Службы регистрации.

• Рейтинги и отзывы.

Как же информационная безопасность? В патенте есть небольшая ремарка: «пользовательские данные обрабатывается таким образом, чтобы личную информация было невозможно определить». А также «геолокация обобщается, чтобы конкретное местоположение не было определено». Не очень надёжно, но тем не менее.

Ниже пример получения структурированных данных о пользователе и различных источников:

Обратите внимание, на иллюстрации есть связи, определяющие социальный Граф знаний, то есть родственные или другие взаимоотношения, которые также могут учитываться при обработке запросов.

Какие ещё данные Google получает о пользователях?

• Активность в социальных сетях.

• Профессия.

• Предпочтения пользователя.

• Текущее местоположение.

• Посещаемые мероприятия.

• Просмотренные фильмы.

• Социальные связи в сетях и офлайн.

• Лайки и дизлайки.

Как это работает?

Итак, для ответов на запросы Google оперирует сущностями, узлами и связями между ними. Важно здесь — связи имеют коэффициенты, то есть вес и он может меняться.

Пример запроса из патента [playing tennis with my kids in mountain view], в переводе «играю в теннис со своими детьми в Маунтин-Вью». Ниже представлена схема, которая демонстрирует сущности и связи, используемые для формирования выдачи:

Мы видим узлы-сущности: «семья», «отдых», «теннис», «ребенок», «Маунтин-Вью» (город), «Waikiki» (отель) и связи-рёбра: «локация / где играют», «семья / член семьи», «спорт / играть с чем» и так далее.

Откуда они берутся? Например, пользователь выложил пост в социальной сети: «Мы отлично провели время сегодня, играя в теннис с детьми», а геолокация указывала на Маунтин-Вью, штат Калифорния.

И/или пользователю на почту пришло письмо из отеля: «Подтверждаем бронирование отеля в Waikiki. Желаем приятного отдыха вашей семье». В итоге к изначальным узлам из запроса добавляются дополнительные — название отеля, отпуск, дата и так далее.

Чем больше повторяющихся данных, тем сильнее вес сущностей и связей. Например, пользователь также запланировал тренировку на корте в календаре Google, искал спортивные клубы в поиске ранее, смотрел видеообзоры теннисных ракеток. В зависимости от наших активностей и информации со всех источников, к которым имеет доступ Google, узлы могут меняться местами, добавляться и исключаться.

Что делать?

Во-первых, понять отличие от простого персонализированного поиска — учитываются не только предыдущие поисковые сессии, но и другие источники и сервисы (судя по всему, от писем до лайков на YouTube).

Во-вторых, обратить внимание, что один и тот же запрос для различных пользователей может давать разный результат, но в то же время Граф знаний может из индивидуального превратиться в универсальный.

В-третьих, стараться проработать целевые страницы таким образом, чтобы охватить максимальное количество релевантных для конкретного пользователя фактов. Если мы не можем повлиять на выбор SERP Google в отношении конкретного пользователя, то способны:

• Определить интент и проработать тексты словами задающими тематику, думая не только о вхождениях ключевых фраз, но о сущностях, логике, стуктуре и связности контента.

• Определить геозависимость и локализацию и использовать топонимы не только для городов, но и улиц или станций метро.

• Собрать подсказки Google и расширить СЯ (чем больше семантики вы охватите, тем выше шансы удовлетворить самые вариативные варианты запросов и интента).

• Представлять бизнес в социальных сетях, Google Maps и Google My Business.

Комментарий Дмитрия Севальнева