Как Google анализирует сущности в топе органической выдачи для выбора релевантной рекламы на SERP

Термины и определения

Content Item (Элемент контента)

Спонсируемый контент или рекламное объявление, которое система выбирает для показа пользователю.

Content Management System (Система управления контентом)

Система, отвечающая за выбор и предоставление рекламы (например, Google Ads).

Entity (Сущность)

Концепция, упомянутая на веб-странице. Может включать продукты, категории, бренды, модели, услуги, а также более общие семантические концепции (например, «экология», «углеродный след»).

Entity Ranking Engine (Механизм ранжирования сущностей)

Компонент, который ранжирует извлеченные сущности и определяет Selection Criteria.

Page Evaluation Engine (Механизм оценки страницы)

Компонент, который анализирует веб-страницы топовых результатов поиска для выявления Prominent Entities.

Prominent Entities (Значимые сущности)

Сущности, идентифицированные как наиболее важные или точно описывающие контент конкретной веб-страницы. Значимость может определяться частотой или расположением на странице.

Selection Criteria (Критерии отбора)

Параметры, используемые для выбора рекламы. Включает Weighted list of entities.

Source Page (Исходная страница)

Веб-страница, соответствующая одному из топовых органических результатов поиска, которая анализируется для извлечения сущностей.

Weighted list of entities (Взвешенный список сущностей)

Итоговый список значимых сущностей, ранжированных на основе их важности для Source Page и ранга самой Source Page в органической выдаче.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент содержит две основные группы изобретений: Процесс выбора рекламы в реальном времени (Claims 1-7) и Интерфейс для настройки кампаний рекламодателями (Claims 8-15).

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод выбора контента (рекламы).

1. Получение поискового запроса.
2. Идентификация результатов поиска, включая определение N топовых результатов.
3. Оценка связанной страницы (Source Page) для каждого из топовых результатов с целью идентификации Prominent Entities. Создание списка этих сущностей.
4. Определение Selection Criteria путем ранжирования списка сущностей. Ранжирование основано как минимум на: (i) важности (importance) данной сущности для соответствующей исходной страницы и (ii) ранге (ranking) самой исходной страницы.
5. Результатом является Weighted list of entities.
6. Использование этих критериев для определения Content Items (рекламных объявлений) для доставки.

Система не просто агрегирует сущности, но и взвешивает их. Сущность, которая является центральной темой (высокая важность) страницы на позиции №1 (высокий ранг), получит значительно больший вес, чем сущность, вскользь упомянутая на странице на позиции №10.

Claim 3 и 4 (Зависимые): Уточняют факторы взвешивания.

Ранг исходной страницы может основываться на page rank (оценке ранжирования) в результатах поиска (Claim 3) и/или на популярности (popularity) исходной страницы (Claim 4).

Claim 6 (Зависимый): Детализирует процесс идентификации Prominent Entities.

Идентификация включает аннотирование страницы, разрешение неоднозначностей (disambiguating entities) с использованием контекста других сущностей на странице и оценку (scoring) сущностей для определения их значимости.

Claim 8 (Независимый пункт): Описывает метод настройки рекламной кампании рекламодателем.

1. Предоставление рекламодателю интерфейса для ввода критериев отбора.
2. Получение ввода, определяющего начальные критерии (initial criteria).
3. Оценка начальных критериев для определения связанных с ними сущностей.
4. Использование этих сущностей в качестве критериев отбора для кампании.

(Claims 9, 10, 14 уточняют, что начальными критериями могут быть тестовый запрос, конкретные URL-адреса или идентификатор прошлой кампании).

Где и как применяется

Изобретение применяется в системе управления рекламой (Content Management System) и тесно взаимодействует с результатами работы основной поисковой системы.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе происходит предварительная обработка веб-страниц. Система должна выполнять NLP-анализ: аннотирование контента, идентификацию сущностей, разрешение неоднозначностей и оценку значимости сущностей (Prominence Score). Эти данные сохраняются в индексе.

RANKING – Ранжирование (Органическое)
Основная поисковая система генерирует органические результаты и определяет их ранжирование. Этот ранг используется как критически важный входной сигнал для взвешивания сущностей.

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание (Этап выбора рекламы)
Основное применение патента.

1. Получение входных данных: Система получает Топ-N органических результатов и их ранги.
2. Извлечение и Агрегация: Page Evaluation Engine извлекает (или получает из индекса) Prominent Entities.
3. Взвешивание: Entity Ranking Engine вычисляет итоговый вес сущностей, используя ранг и/или популярность Source Page. Формируется Weighted list of entities.
4. Выбор рекламы: Content Selection Engine использует этот взвешенный список как основной критерий таргетинга для выбора рекламы.

Входные данные:

• Поисковый запрос.
• Топ-N органических результатов поиска.
• Ранг (Score) и/или популярность каждой Source Page.
• Данные из индекса о Prominent Entities и их значимости.
• Критерии таргетинга рекламных кампаний.

Выходные данные:

• Выбранные Content Items (рекламные объявления) для показа на SERP.

На что влияет

• Выбор рекламы: Влияет исключительно на выбор и релевантность рекламных объявлений, отображаемых на SERP.
• Органическое ранжирование: Не влияет на ранжирование органических результатов.
• Типы запросов: Особенно эффективно для запросов, где интент шире, чем формулировка (например, когда пользователь ищет концепцию, но не знает точного термина). Система может определить эту концепцию из органических результатов.

Когда применяется

• Временные рамки: Применяется в реальном времени в момент обработки поискового запроса и генерации SERP, во время процесса выбора рекламы.
• Условия работы: Активируется для показа рекламы на SERP. Зависит от наличия идентифицируемых сущностей в топе и наличия релевантных рекламных кампаний.

Пошаговый алгоритм

Процесс выбора рекламы на основе сущностей SERP

1. Получение запроса: Система получает поисковый запрос от пользователя.
2. Идентификация Топ-N результатов: Поисковая система определяет органические результаты и идентифицирует Топ-N результатов (например, топ-30).
3. Извлечение данных о страницах: Для каждого из Топ-N результатов система получает данные о соответствующей Source Page: её ранг и/или популярность.
4. Идентификация значимых сущностей: Для каждой Source Page система идентифицирует Prominent Entities (используя данные из индекса, включая аннотации и оценки значимости).
5. Агрегация сущностей: Система создает общий список всех Prominent Entities, извлеченных из Топ-N страниц.
6. Ранжирование и взвешивание сущностей: Система вычисляет итоговый вес для каждой сущности. Вес рассчитывается на основе комбинации:
   • Важности (значимости) сущности на исходной странице.
   • Ранга (позиции/score) исходной страницы в органической выдаче.
   • Популярности исходной страницы.
7. Формирование критериев отбора: Генерируется финальный Weighted list of entities (Selection Criteria).
8. Сопоставление с кампаниями: Система сравнивает Weighted list of entities с критериями таргетинга, заданными рекламодателями.
9. Выбор рекламы: Отбираются наиболее релевантные Content Items.
10. Доставка: Выбранные рекламные объявления доставляются пользователю вместе с органическими результатами.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы: Текстовое содержание и структура топовых органических страниц (Source Pages). Патент указывает, что расположение термина сущности на странице (например, в заголовке или подписи к изображению) может повысить ее значимость (prominence).
• Системные факторы (Ранжирование): Оценка ранжирования (page rank или позиция) органического результата. Используется для взвешивания сущностей (Claim 3).
• Поведенческие факторы: Популярность (popularity) исходной страницы. Используется как альтернативный или дополнительный фактор для взвешивания сущностей (Claim 4). Также упоминается возможность использования недавних прошлых запросов пользователя для помощи в разрешении неоднозначности сущностей.

Какие метрики используются и как они считаются

• Entity Prominence Score (Оценка значимости сущности): Метрика, определяющая, насколько важна сущность для конкретной страницы. Рассчитывается на этапе индексирования (Claim 6).
• Source Page Rank/Popularity (Ранг/Популярность исходной страницы): Метрики авторитетности или релевантности страницы, используемые для взвешивания.
• Weighted Entity Score (Взвешенная оценка сущности): Итоговая метрика для сущности в контексте SERP. Рассчитывается путем комбинации Entity Prominence Score и Source Page Rank/Popularity.
• Методы анализа текста (NLP): Используются методы аннотирования и разрешения неоднозначностей (disambiguation) для точной идентификации сущностей (Claim 6).

1. Фокус на рекламе, а не на органическом ранжировании: Патент описывает исключительно механизм выбора рекламных объявлений (Content Items). Он не вводит новых факторов для органического SEO.
2. Органический Топ определяет контекст SERP: Система использует контент топовых органических результатов как основной источник для понимания семантического контекста запроса. Контент лидеров выдачи формирует тематическую среду, на которую ориентируется рекламная система.
3. Сложный механизм оценки сущностей: Google применяет продвинутые NLP-техники: не только извлекает сущности, но и разрешает неоднозначности и оценивает их значимость (Prominence) внутри документа.
4. Ранг источника напрямую влияет на вес сущности: Чем выше органическая позиция страницы (Source Page Rank) или её популярность, тем больший вес получают извлеченные из нее сущности. Топ-1 результат оказывает наибольшее влияние на интерпретацию темы.
5. Таргетинг на «Ответы», а не «Вопросы»: Механизм позволяет идентифицировать сущности, которые являются фактическим ответом на интент пользователя, даже если пользователь не использовал эти термины в своем запросе.

ВАЖНО: Патент напрямую описывает работу системы Google Ads. Практические выводы для органического SEO являются косвенными и основаны на понимании того, как Google анализирует и интерпретирует контент страниц.

Best practices (это мы делаем)

• Оптимизация под сущности (Entity Optimization): Необходимо структурировать контент так, чтобы поисковая система могла легко идентифицировать ключевые сущности. Это помогает Google правильно понять контекст страницы.
• Повышение значимости сущностей (Entity Prominence): Убедитесь, что главные сущности страницы являются значимыми. Используйте их в стратегически важных элементах (заголовки, подзаголовки, подписи к изображениям), так как патент указывает, что расположение влияет на оценку значимости (scoring).
• Создание четкого контекста для разрешения неоднозначностей: Если основная сущность неоднозначна, убедитесь, что окружающий контент предоставляет достаточный контекст для правильной интерпретации (disambiguation).
• Анализ семантического контекста SERP: Изучайте, какие сущности доминируют в топовых результатах. Это поможет понять, как Google интерпретирует тематику и какие концепции считает наиболее релевантными для данного запроса.

Worst practices (это делать не надо)

• Игнорирование семантической структуры: Фокус исключительно на ключевых словах без учета связанных сущностей и концепций. Системы Google оперируют на уровне сущностей для понимания контекста.
• «Размытие» тематики страницы: Попытка охватить слишком много разных сущностей на одной странице может снизить оценку значимости (Prominence Score) для целевых сущностей и затруднить определение основного контекста.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегический приоритет Google на переход от ключевых слов к сущностям (Entities). Он демонстрирует, что технологии извлечения сущностей глубоко интегрированы во все системы Google, включая монетизацию. Для SEO это означает, что долгосрочная стратегия должна фокусироваться на построении тематического авторитета и четком семантическом позиционировании контента. Понимание того, как Google интерпретирует и взвешивает сущности, критически важно для создания релевантного контента.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация страницы статьи для четкого определения сущностей

1. Задача: Оптимизировать страницу под запрос "зеленая дорогая машина" (Пример из патента).
2. Анализ ТОПа: SEO-специалист анализирует Топ-5 результатов и видит доминирующие сущности: "Гибридный автомобиль", "Электромобиль (EV)", "Углеродный след" (Carbon Footprint), "Tesla Model S".
3. Действия по оптимизации (повышение Prominence): Специалист обновляет контент, убедившись, что эти сущности используются в заголовках (H1, H2) и подписях к изображениям, а также подробно раскрыты в тексте.
4. Ожидаемый результат: Система Google корректно идентифицирует эти сущности как значимые (Prominent). Если страница попадает в Топ, эти сущности будут использованы для определения семантического контекста запроса, что подтверждает релевантность страницы этому контексту.