検索結果の構造化エンティティ情報

私は先週イタリアのミラノを訪れ、SMXLミラノ会議でSEOについて話す機会がありました。 会議のプレゼンテーションはこの投稿に添付されており、その中で、2005年に作業していたサイトにエンティティを導入した方法と、Googleが検索結果にエンティティとエンティティ情報を追加する方法について話しました。 Googleのナレッジグラフなどの場所。 SMXLミラノの私のプレゼンテーション：

構造化エンティティ情報カード特許

Googleは最近、さまざまな種類のエンティティに関する検索結果に表示される情報カードを説明する新しい特許を取得しました。 この特許は、検索結果でのこのようなカードの目的は、人間の編集者による手動のキュレーションだけに頼らずに、役立つ構造化されたエンティティに関する情報を提供できるようにすることであったと述べています。

ユーザー、Webページ、および視覚的に提示される情報の他のソースにより良いサービスを提供することは、明確で、有用で、魅力的な方法で情報を提供することを目的としています。 そのための1つの方法は、ユーザーの関心のある主題に関する情報がキュレーションされ、構造的に提示される形式で情報を提供することです。 提示された情報が最も重要および/または有用であるように情報をキュレーションするには、人間の入力が必要ですが、人間の編集者による手動のキュレーションは適切に拡張できません。 一方、事前定義されたスキームに従って情報を構造化することは適切に拡張できますが、ユーザーが重要でないと感じたり、役に立たなかったりする可能性のある情報で情報ページに負担をかけるリスクがあります。

構造化されたエンティティの特許は次のとおりです。

構造化エンティティ情報ページ
発明者：Ankita Goel、Jeromy William Henry、Emily Moxley、Jeremy Silber、Kai Conragan
譲受人：GOOGLE LLC
米国特許：10,110,701
付与：2018年10月23日
提出日：2015年11月16日

概要

サーバーシステムで実行される方法には、以下が含まれる。エンティティクラスのエンティティに関連付けられた情報ページに対するクライアントデバイスからの要求を受信する。 1つまたは複数のエンティティおよびエンティティクラスに関して、ユーザーに関連付けられたサーバーシステムによってログに記録された過去のユーザーアクティビティを識別します。 エンティティに関連付けられた識別情報および複数の情報タイプ。 識別された情報タイプに従って構造化された構造化情報ページの生成およびフォーマット。識別された情報タイプには、事前定義された情報タイプおよび動的に選択された情報タイプが含まれ、動的に選択された情報タイプは、相対的な重要性に従って候補情報タイプのセットから選択される。過去のユーザー活動に基づいてサーバーシステムによって決定された候補情報タイプの。 構造化された情報ページに識別された情報を入力します。 構造化情報ページをクライアントデバイスに送信して表示します。

ナレッジカードについては、2015年の投稿で、ナレッジカードによって検索エンジンのエクスペリエンスがどのように向上するかについて書きました。 私がその投稿で書いた仮特許の発明者は、この特許にもリストされている共同発明者の1人であるJeromy WilliamHenryでした。 この特許は、私がその投稿で書いた暫定特許よりもはるかに詳細です。

私は、この特許が説明するプロセス、構造化されたエンティティについてどのように表現しているかが好きです。

本明細書に記載の方法およびシステムは、構造化情報ページに含まれるエンティティに関する様々な情報タイプの情報を提示するためのシステムおよび方法を開示し、構造化情報ページに含まれる情報タイプのいくつかは、以下の構造化情報ページに含めるために動的に選択される。過去のユーザーアクティビティ。 そのような方法およびシステムは、組織化され、ユーザーが重要であると考える可能性が高い情報を含むエンティティ情報をユーザーに提示するための効果的な方法を提供します。

興味深いことに、これらのカードは「過去のユーザーアクティビティ」に基づいて更新されているため、検索者が重要と見なす情報を提供しているとのことです。

イタリアにいるとき、私はミラノのドゥオーモなどの歴史的な場所のいくつかを訪問する機会がありました：

大聖堂のナレッジカードには、レビュー、質問と回答、および人々が検索する他の場所に関する情報が含まれています。 また、住所、ドームの高さと長さ、それを構成する建築様式、およびその建設を計画した建築家に関する事実も含まれています。

構造化されたエンティティ情報

この特許は、これらの構造化されたエンティティ情報カードの背後にあるデータベースと、「映画、テレビ番組、本、音楽アルバム、ビデオゲーム、事業所（レストランなど）」など、さまざまな種類のエンティティについて説明しています。と組織。」

誰かが検索エンジンにクエリを実行すると、クエリが処理されてエンティティが含まれているかどうかが判断され、含まれている場合は、そのエンティティに関する情報が「構造化情報ページ」または「カード」の形式でエンティティリポジトリから取得されます。 」

エンティティに関連付けられている情報には、エンティティに関する、またはエンティティに関連付けられているかなりの量の情報が含まれている場合があります。 特許は、エンティティの種類に応じて、それぞれに保存される情報の種類が大幅に異なる可能性があることを指摘しています。そのため、映画に関する情報とテレビエピソードに関する情報は、多くの点で類似していても、多くの点で異なります。

一部の実装では、エンティティクラスは一連の候補情報タイプに関連付けられています。 エンティティクラスのインスタンスのエンティティ情報には、エンティティクラスの候補情報タイプのセットから抽出された情報タイプに対応する情報が含まれます。 したがって、たとえば、映画の候補情報タイプのセットは、テレビ番組の候補情報タイプのセットとは異なります（たとえば、エピソードはテレビ番組の情報タイプであり、映画ではありません。ボックスオフィスの領収書情報は情報タイプです。映画用ですが、テレビ番組用ではありません）。 一部の実装では、エンティティクラスの候補情報タイプのセットが事前定義されています。 一部の実装形態では、情報タイプは、事前定義された候補情報タイプのセットに追加または削除される場合があります（たとえば、人間の編集者または管理者によって）。

エンティティタイプに基づくデフォルト情報に加えて、特許は、過去のユーザーアクティビティに基づく可能性のある追加情報も調べます。 これには、次のようなものが含まれます。

1.表示されているエンティティを検索するときに、ユーザーも検索するクエリ。
2.エンティティの特定の側面が、検索者が特に関心を持っているものであるかどうか（映画に関連する曲など）。

これらのナレッジカードは、関心のあるエンティティを検索する検索の履歴検索情報で更新されるため、そのような情報で更新されます。 また、カリフォルニア州知事のこのエンティティカードのように、この履歴検索情報が検索者に情報を提供するためにどのように機能するかを確認します。

Googleのナレッジグラフでエンティティ情報を更新する

ミラノでのプレゼンテーションにこの特許を含めたかったのですが、Googleが知識グラフを更新するためにQ＆Aの質問をどのように使用するかについて説明する特許を含めました。 私はSEOby the Seaでその特許について投稿しました：質問に答えることによってGoogleのナレッジグラフがそれ自体を更新する方法

その投稿で私が書いた特許の例は、新しい選挙の後にカリフォルニア州の最新の知事が誰であるかを見つけることを含みました（知識グラフのギャップを埋めます）。

構造化されたエンティティ情報カードについて詳しく知りたい場合は、この特許には、エンティティタイプと、映画などの特定のエンティティ用にカードを設定する方法についての詳細が記載されています。 検索結果がどのように進化し、変化しているかを見るのは興味深いことです。