Il y a un brevet Google récemment accordé qui implique des méthodes, des systèmes et des médias pour présenter du contenu organisé par catégorie. Ce brevet a attiré mon attention car il parle d’entités liées et décrit comment elles s’intègrent dans le monde des médias. Cela fait avancer l’idée de effectuer des recherches sans requête, une caractéristique de Google Discover, pour des contenus multimédias tels que des émissions de télévision, des films, etc. Qu’est-ce que cela pourrait signifier pour les chercheurs et pour les professionnels du référencement ? Nous allons jeter un coup d’oeil.
Les défis de répondre à l’intérêt des chercheurs pour les médias connexes
Les chercheurs souhaitent souvent trouver et afficher du contenu multimédia lié à un sujet particulier. Par exemple, si une personne s’intéresse à une certaine émission de télévision, elle peut être intéressée par :
- Regarder plus ou différents épisodes de l’émission de télévision
- Interviews vidéo avec des acteurs de l’émission de télévision
- Épisodes d’autres émissions de télévision qui incluent les mêmes acteurs
- etc
Ce brevet nous dit qu’il peut être difficile d’identifier, d’organiser et de présenter un contenu associé à un chercheur. La difficulté peut être de faire en sorte qu’un ordinateur connecte ces informations.PublicitéContinuer la lecture ci-dessousLe brevet tente de résoudre ce problème en fournissant de nouveaux moyens et supports pour présenter le contenu organisé par catégorie.« Méthodes, systèmes et supports pour présenter un contenu organisé par catégorie » commence par montrant un besoin d’information que beaucoup de gens ont, puis décrit une solution à ce problème dans un brevet délivré le 15 juin 2021.
Présentation du contenu pour les entités associées organisé par catégories
Le brevet montre des façons de présenter le contenu organisé par catégorie. Voici comment cela fonctionne :
- Un moteur de recherche reçoit une demande pour une page avec un contenu concernant une première entité
- Un premier groupe d’entités apparentées est identifié sur la base d’informations d’interaction de recherche
- Un certain nombre de propriétés concernant la première entité sont identifiées
- Un deuxième groupe d’entités est identifié pour chacune de ces propriétés
- Chacune de ces propriétés reçoit un score basé en partie sur le premier groupe d’entités (identifié sur la base des informations d’interaction du chercheur) et le deuxième groupe d’entités associées pour la propriété
- Le score indique une probabilité qu’un chercheur de l’appareil de recherche soit intéressé par un contenu concernant la propriété
- Le moteur de recherche détermine un sous-ensemble des propriétés dans le groupe de propriétés en fonction du score de chacune
- Il identifie un groupe d’éléments de contenu pour chacune des propriétés
- Un sous-ensemble d’éléments de contenu du groupe d’éléments de contenu est déterminé
- Les éléments de contenu sont affichés sur le périphérique informatique
Voici à quoi cela pourrait ressembler dans la pratique, sur la base de ce qui précède :
Ce brevet Google suggère un graphe de connaissance des médias
Dans une certaine mesure, ce brevet décrit un graphique de connaissances d’entités et d’attributs connexes sans dire l’expression « graphique de connaissances ». et comment tout peut être connecté est au cœur de cette approche. Quelques remarques techniques à noter :
- Le calcul du score des propriétés peut signifier le calcul d’une proportion d’entités incluses dans le deuxième groupe d’entités incluses dans le premier groupe d’entités
- Le sous-ensemble d’éléments de contenu peut être déterminé sur la base de la popularité de chaque élément de contenu dans le groupe d’éléments de contenu
- Le système peut également signifier sélectionner, pour chaque propriété dans le sous-ensemble de propriétés, un type de contenu basé sur la popularité des éléments de contenu associés à la propriété et le type de contenu, où des indications du sous-ensemble d’éléments de contenu sont présentées en fonction du type de contenu. et la propriété correspondant à chaque élément de contenu
- Au moins un élément de contenu inclus dans le sous-ensemble d’éléments de contenu peut comprendre l’agrégation de plusieurs vidéos
- La première entité peut être le nom d’un personnage dans un élément de contenu multimédia
- Le groupe de propriétés peut inclure une propriété correspondant à un autre contenu multimédia dans lequel le personnage est apparu
Pour chaque propriété du groupe de propriétés, l’identification du deuxième groupe d’entités correspondant à la propriété comprend des moyens d’accès à une base de données indiquant une interconnexion de chaque entité du deuxième groupe d’entités à la première entité via la propriété. Il s’agit d’un moyen de catégoriser le contenu multimédia autour d’entités associées. Ce brevet peut être trouvé à l’adresse : Méthodes, systèmes et médias pour présenter du contenu organisé par catégorie
Inventeurs : Alexander Pak, Felix Raimundo, Sertan Girgin, Raphael Marinier et Vincent Simonet
Brevet américain : 11 036 743
Cessionnaire : Google LLC
Attribué : 15 juin 2021
Classé : 23 mai 2016 Résumé : des méthodes, des systèmes et des supports pour présenter le contenu organisé par catégorie sont fournis. Dans certains modes de réalisation, le procédé comprend : la réception d’une demande de présentation d’une page indiquant un contenu lié à une première entité ; identifier un premier groupe d’entités liées à la première entité sur la base au moins en partie d’informations d’interaction avec le chercheur ; identifier un groupe de propriétés correspondant à la première entité ; identifier, pour chaque propriété, un deuxième groupe d’entités correspondant à la propriété ; calculer, pour chaque propriété, un score pour la propriété ; déterminer un sous-ensemble des propriétés dans le groupe de propriétés sur la base du score de chaque propriété ; identifier, pour chaque propriété dans le sous-ensemble de propriétés, un groupe d’éléments de contenu correspondant à la propriété ; déterminer un sous-ensemble d’éléments de contenu à partir du groupe d’éléments de contenu ; et provoquer une interface de recherche indiquant le sous-ensemble d’éléments de contenu à présenter.
Des mécanismes de présentation du contenu multimédia organisé par catégorie sont fournis
Les objets décrits dans le brevet peuvent identifier un contenu lié à un sujet particulier et déterminer si le contenu identifié est susceptible d’intéresser un chercheur en utilisant une combinaison de plusieurs sources d’informations. à un premier sujet, où la relation entre deux sujets est déduite en fonction du comportement du chercheur :
- Requêtes de recherche d’un chercheur
- Contenu que les chercheurs visualisent généralement au cours de la même session de visualisation
- Tout autre type de comportement de recherche approprié
Les sources d’informations peuvent inclure des informations structurées qui indiquent des propriétés liées à des sujets. Dans cet exemple, les informations structurées peuvent indiquer que deux films sont liés l’un à l’autre car ils présentent un acteur particulier (que Google reconnaît comme une entité dans les deux). Nous pouvons alors voir des informations indiquant que deux éléments de contenu sont liés, déduits sur la base des actions du chercheur, avec des informations structurées indiquant la manière dont deux éléments de contenu sont liés. Les mécanismes peuvent alors amener le contenu identifié à être pertinent pour un sujet particulier à présenter. dans une interface de recherche qui peut regrouper le contenu identifié en fonction d’une propriété qui relie le contenu identifié à un sujet particulier.PublicitéContinuer la lecture ci-dessousUn groupe de propriétés peut être associé à un premier sujet ou entité et un groupe de sujets ou entités associés à chaque propriété.Une propriété peut indiquer n’importe quel champ ou catégorie approprié associé à un sujet ou un enti particulier ty par lequel ce sujet ou cette entité particulier est lié à d’autres sujets, entités ou autres informations.
Plus d’exemples de médias
Par exemple, lorsque la première entité est un personnage fictif, le groupe de propriétés peut inclure :
- Films dans lesquels le personnage fictif a été représenté
- Acteurs qui ont dépeint le personnage fictif
- Autres propriétés appropriées
En continuant avec cet exemple, un groupe d’entités liées correspondant à la propriété des films dans lesquels le personnage fictif a été représenté peut inclure les noms de chaque film. Les mécanismes peuvent alors identifier les éléments de contenu liés aux entités dans le groupe d’entités liées. Cela peut également entraîner la présentation d’indications de ces éléments de contenu dans une interface de recherche organisée par propriété.PublicitéContinuer la lecture ci-dessousPar exemple, dans les cas où les entités du groupe entités bien connues incluent des noms de films dans lesquels le personnage fictif a été représenté, le les éléments de contenu peuvent inclure :
- Extraits de films
- Bandes sonores de films
- Autres éléments de contenu appropriés
Un système de recherche peut identifier des propriétés associées à la première entité à l’aide de toute technique ou combinaison de techniques appropriée. Un groupe candidat de propriétés peut être identifié, par exemple. Un sous-ensemble du groupe candidat de propriétés peut être identifié en fonction de la pertinence de chaque propriété pour la première entité, qui est basée sur l’intérêt que chaque propriété est susceptible d’être pour un chercheur. Dans un autre exemple, où la première entité est une caractère, le groupe candidat de propriétés peut comprendre :
- Films dans lesquels le personnage a été dépeint
- Acteurs qui ont interprété le personnage
- Un anniversaire fictif du personnage. En continuant avec cet exemple, dans certains modes de réalisation, les mécanismes décrits ici peuvent déterminer que les propriétés des films dans lesquels le personnage a été dépeint et les acteurs qui ont dépeint le personnage sont susceptibles d’être les plus intéressantes pour un chercheur
En suivant le même exemple, le contenu correspondant à chaque propriété peut être identifié à l’aide de toute information et technique appropriée. Les mécanismes peuvent identifier les éléments de contenu en fonction de la popularité de plusieurs éléments de contenu pertinents pour chaque propriété sélectionnée.
Ce brevet souligne un large éventail de types de contenu
Les éléments de contenu peuvent être tout type de contenu approprié, notamment :
- Contenu vidéo
- Contenu audio
- Les programmes de télévision
- Films
- Contenu diffusé en direct
- Livres audio
- Documents
- Les pages Web
- Autres types de contenus appropriés
Les éléments de contenu peuvent également comprendre des compilations et/ou des agrégations de plusieurs éléments de contenu. L’élément de contenu peut être une liste de lecture d’éléments de contenu qui sont présentés dans un ordre particulier. Ils pourraient également être un canal de contenu associé à un sujet particulier et/ou à un créateur de contenu.
L’interface de recherche pour présenter du contenu organisé par catégorie
C’est ce qui rend ce graphique de connaissances basé sur les médias consultable pour explorer les relations et les connexions entre les personnages et les histoires.PublicitéContinuer la lecture ci-dessousL’interface de recherche peut inclure :
- Titre
- Catégories
- Recommandations de contenu au sein de la catégorie
Le titre peut être n’importe quel titre approprié et peut indiquer :
- Une entité ou un sujet, tel qu’un personnage (fictif ou non)
- Un évènement
- Une émission de télévision
- Un livre
- Un intérêt ou un passe-temps
- Tout autre sujet approprié
Le titre peut inclure n’importe quel texte, images, graphiques, animations, liens hypertexte ou autre contenu approprié. Le brevet nous dit de noter que l’emplacement du titre dans l’interface de recherche sera affiché à titre d’exemple et que le titre peut être présenté à n’importe quel endroit approprié. Le titre peut même être omis.PublicitéContinuer la lecture ci-dessousL’interface de recherche peut inclure des catégories appropriées liées à une entité ou à un sujet correspondant à l’interface de recherche. Elles fournissent un exemple : si l’interface de recherche est liée à un personnage fictif particulier (par exemple, « Superhero X »). Les catégories peuvent inclure des films dans lesquels le personnage fictif a été dépeint (par exemple, « Film 1 »), un acteur qui a dépeint le personnage fictif (par exemple, « Acteur 1 »), ou toute autre catégorie appropriée. Notez que le brevet nous dit qu’un nombre approprié de catégories peut être inclus. Chaque catégorie présentée dans l’interface de recherche peut inclure des indications d’éléments de contenu multimédia correspondant à cette catégorie. Par exemple, si la catégorie provient d’un film particulier, la recommandation de contenu peut être une liste de lecture de chansons et/ou clips vidéo inclus dans une bande originale du film. Les éléments de contenu peuvent être :
- Des vidéos (par exemple, des scènes d’un film, des interviews d’acteurs d’un film, une bande-annonce et/ou toute autre vidéo appropriée)
- Une collection de contenus multimédias liés à la catégorie (par exemple, une liste de lecture de chansons, une liste de lecture de vidéos liées à la catégorie, une chaîne associée à la catégorie, ou tout autre contenu multimédia approprié)
- Liens vers des sites Web associés à la catégorie
- Images
- Ou tout autre type de contenu approprié
PublicitéContinuer la lecture ci-dessousLe brevet nous demande également de noter que chaque catégorie peut inclure n’importe quel nombre approprié d’éléments de contenu. Les catégories de l’interface de recherche et les éléments de contenu de chaque catégorie peuvent être identifiés à l’aide de toute technique ou combinaison de techniques appropriée. Ces catégories peuvent être basées sur des sujets ou des entités pertinents pour un sujet. Ou, les éléments de contenu présentés dans chaque catégorie peuvent être basés sur la popularité des éléments de contenu.
Présentation du contenu organisé par catégories
J’ai pensé que c’était intéressant car il rassemble des entités et des sujets connexes pour permettre aux chercheurs d’explorer ces relations et ces connexions. Avant que Google n’introduise le graphique de connaissances, ils travaillaient sur un référentiel de faits consultable. Nous revenons au point où ils veulent nous montrer les connexions dans un domaine comme les médias (qui pourraient attirer beaucoup d’attention). Il couvre un large éventail de médias et de divertissement, qu’une série de brevets Google ont couvert dans le passé. Cependant, ils ont une poignée d’historiques de consommation de médias, où ils collectent des informations sur les médias que les individus consomment dans le cadre de notre vie quotidienne. différentes entités liées pour trouver de nouveaux épisodes, des personnages qui agissent ensemble, des séries d’émissions, des récompenses, des prix, des producteurs, des répertoires et d’autres qui travaillent sur les médias. Les catégories possibles que ce brevet peut couvrir peuvent englober une vaste gamme. De plus, les exemples de médias qu’il fournit peuvent montrer comment il pourrait connecter de nombreuses entités liées.Plus de ressources: