Как Google формирует универсальную выдачу (Universal Search), смешивая и ранжируя результаты из разных вертикалей поиска

Термины и определения

Classifier (Классификатор)

Компонент системы, который на этапе индексирования анализирует входящие документы и определяет их принадлежность к одной или нескольким категориям на основе их источника, содержания и/или структуры.

Document Category (Категория документа / Вертикаль)

Специализированный индекс или сегмент базы данных. Примеры в патенте: Sponsored Links (Реклама), News (Новости), Products (Товары), Discussion Groups (Дискуссионные группы), Images (Картинки) и General Web Documents (Общие веб-документы).

Interface Generation Component (Компонент генерации интерфейса)

Компонент, который формирует итоговую веб-страницу (SERP), размещая результаты из разных категорий в соответствии с их ранжированием и определенной степенью заметности.

Prominence (Заметность)

Степень визуального выделения секции результатов на странице. Высокая заметность может включать большее количество ссылок, наличие текстовых сниппетов или специального форматирования. Низкая заметность может быть представлена одной ссылкой на категорию.

Ranking Component (Компонент ранжирования)

Ключевой компонент, который определяет относительную релевантность целых категорий (вертикалей) для данного запроса.

Search Component (Поисковый компонент)

Компонент, выполняющий фактический поиск по индексам категорий и возвращающий списки релевантных документов для каждой из них.

Textual Snippet (Текстовый сниппет)

Текстовое описание документа, отображаемое вместе со ссылкой. Его наличие или отсутствие используется в патенте как ключевой критерий определения заметности (Prominence).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод работы универсального поиска.

1. Система получает поисковый запрос.
2. Выполняется поиск по нескольким категориям документов для получения списка результатов по каждой категории.
3. Система ранжирует категории документов относительно друг друга. Ранжирование основано на контенте документов в полученных списках результатов.
4. Генерируется документ (SERP), в котором результаты из как минимум двух категорий представлены в отдельных секциях.
5. Секции отображаются с разной степенью заметности (Prominence) в зависимости от ранжирования. Первая секция (более высокая категория) более заметна, чем вторая (более низкая категория).
6. Критическое определение заметности: Первая секция показывает текстовые сниппеты (textual snippet) для результатов, а вторая секция НЕ показывает текстовый сниппет для каждого из перечисленных результатов.

Claim 7 (Зависимый от 1): Уточняет, что ранжирование категорий может также основываться на самом поисковом запросе (а не только на контенте результатов).

Claim 11 (Зависимый от 1): Детализирует вид секции с низкой заметностью. Вторая (низкоранжированная) секция может не содержать прямых ссылок на документы, а только индикацию количества найденных результатов и ссылку на полный список результатов этой категории.

Claim 12 (Зависимый от 1): Указывает, что ранжирование категорий может производиться независимо от общего количества документов в списках результатов.

Claim 13 (Независимый пункт): Описывает архитектуру системы.

1. Search component ищет по категориям.
2. Ranking component ранжирует категории. Ранжирование основано на сравнении поискового запроса с контентом документов в списках результатов.
3. Interface generation component генерирует SERP с секциями разной заметности (определяемой наличием/отсутствием сниппетов), как в Claim 1.

Где и как применяется

Изобретение является архитектурным и затрагивает несколько ключевых этапов поиска, формируя механизм Universal Search.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе работает Classifier. Входящие документы анализируются и классифицируются по соответствующим категориям (News, Products, Images и т.д.). Каждая категория может храниться как отдельный специализированный индекс.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Анализ запроса может использоваться для выявления триггеров, которые влияют на ранжирование категорий (например, слово «buy» может повысить ранг категории Products).

RANKING – Ранжирование
Search Component выполняет параллельные поисковые запросы к индексам различных категорий. Для каждой категории формируется свой ранжированный список релевантных документов.

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание (Universal Search & Blending)
Это основной этап применения патента.

1. Ранжирование категорий: Ranking Component оценивает результаты, полученные на этапе RANKING, и определяет относительную релевантность каждой категории для данного запроса.
2. Смешивание (Blending) и Генерация интерфейса: Interface Generation Component объединяет результаты. Он определяет степень заметности (Prominence) для каждой категории и формирует финальную структуру SERP с отдельными секциями.

Входные данные:

• Поисковый запрос пользователя.
• Списки релевантных документов из каждой категории (Вертикали).

Выходные данные:

• Единая веб-страница (Blended SERP), содержащая сгруппированные по секциям результаты из нескольких категорий с разной степенью визуальной заметности.

На что влияет

• Все типы контента и запросов: Патент влияет на отображение всех типов результатов, определяя структуру SERP (будут ли показаны только «синие ссылки» или подмешаны специализированные блоки).
• Специфические запросы: Наиболее заметное влияние на запросы с явным интентом: коммерческие (активация Products), новостные (активация News) и мультимедийные (активация Images).

Когда применяется

Механизм оценки релевантности вертикалей работает практически при каждом запросе.

• Триггеры активации: Появление конкретного специализированного блока активируется, когда Ranking Component определяет, что данная категория имеет достаточно высокий ранг релевантности для запроса. Это может быть вызвано высоким качеством результатов в этой категории или наличием специфических терминов в запросе.

Пошаговый алгоритм

Процесс работы универсальной поисковой системы:

1. Получение запроса: Система получает запрос от пользователя.
2. Параллельный поиск по категориям: Search Component одновременно направляет запрос к индексам доступных категорий (Веб, Новости, Товары, Изображения и т.д.). Формируются списки релевантных результатов для каждой категории.
3. Ранжирование категорий: Ranking Component оценивает относительную релевантность каждой категории. Оценка производится путем анализа контента найденных документов или путем анализа триггерных слов в запросе.
4. Генерация SERP и определение заметности: Interface Generation Component формирует итоговую веб-страницу. На основе ранжирования категорий определяется их порядок и степень заметности (Prominence).
5. Применение уровней заметности:
   • Высокая заметность: Категория отображается заметно, включает несколько ссылок, текстовые сниппеты (обязательное условие по Claim 1) и, возможно, специальное форматирование (например, изображения).
   • Низкая заметность: Категория может быть представлена только ссылкой на результаты поиска в этой категории и указанием количества найденных документов, без прямых ссылок на документы и без сниппетов.
6. Возврат результата: Сформированная смешанная страница возвращается пользователю.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы: Содержание (contents) документов в каждой категории. Это ключевой фактор для Ranking Component при определении релевантности всей категории запросу.
• Структурные факторы: Тип документа, его структура и метаданные используются Classifier на этапе индексирования для распределения документов по категориям.
• Пользовательские факторы (Запрос): Текст запроса используется как для поиска документов, так и для выявления слов-триггеров, указывающих на интент и релевантность конкретных вертикалей.

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не дает конкретных формул, но описывает принципы расчета метрик:

• Релевантность категории (Category Relevance): Определяется Ranking Component. Методы расчета:
  1. Сравнение запроса с контентом топовых документов в каждой категории. Метрика основана на «closeness of the comparison» (близости сравнения).
  2. Анализ запроса на наличие терминов, которые указывают на конкретную категорию (например, «buy» для Products).
• Заметность (Prominence): Метрика, определяющая формат вывода секции на SERP. Зависит от Релевантности Категории. Определяет:
  • Количество отображаемых ссылок.
  • Наличие или отсутствие текстовых сниппетов (ключевой критерий в Claim 1).
  • Наличие специального форматирования (изображения, цены).

1. Основа Universal Search: Патент описывает фундаментальный архитектурный сдвиг от поиска в изолированных индексах к созданию единой, смешанной поисковой выдачи (Blended SERP).
2. Ранжирование вертикалей — ключевой процесс: Система динамически ранжирует не только отдельные документы, но и целые вертикали (категории). Это определяет структуру SERP для каждого конкретного запроса.
3. Релевантность важнее количества: Решение о ранжировании категории не зависит от общего количества найденных результатов (Claim 12), а базируется на релевантности контента топовых документов в этой вертикали.
4. Заметность (Prominence) как инструмент управления: Google активно управляет визуальным представлением результатов. Наличие или отсутствие сниппетов является ключевым фактором заметности согласно патенту, что позволяет выделить наиболее релевантный тип контента.
5. Необходимость кросс-категорийной оптимизации: Для достижения максимальной видимости SEO-стратегия должна охватывать все релевантные специализированные вертикали, а не только основной веб-поиск.

Best practices (это мы делаем)

• Комплексная мультиформатная стратегия: Создавать и оптимизировать контент под все релевантные для бизнеса вертикали (Images, News, Products и т.д.). Присутствие в нескольких вертикалях максимизирует общую видимость в смешанной выдаче.
• Анализ интента и структуры SERP: Регулярно анализировать выдачу по целевым запросам, чтобы понять, какие вертикали активирует Google. Если Ranking Component высоко оценивает Products для запроса, необходимо инвестировать в оптимизацию товарных предложений.
• Использование структурированных данных для классификации: Активно внедрять микроразметку (Schema.org) для Товаров (Product), Новостей (NewsArticle), Изображений и т.д. Это помогает Classifier корректно определить тип контента и направить его в соответствующую вертикаль.
• Специфическая оптимизация под вертикали: Применять лучшие практики для каждой вертикали: оптимизация фидов для Google Merchant Center, соответствие требованиям Google News, Image SEO (alt-теги, контекст).

Worst practices (это делать не надо)

• Игнорирование вертикального поиска: Фокусироваться исключительно на оптимизации под «синие ссылки» (General Web Documents). Это приводит к потере видимости в специализированных блоках, которые часто занимают приоритетные позиции.
• Недооценка мультимедийного контента: Отсутствие качественных, оптимизированных изображений или видео исключает сайт из соответствующих вертикалей, снижая общую эффективность присутствия в Universal Search.
• Игнорирование технических требований вертикалей: Попытка продвигать товары без использования продуктовых фидов или микроразметки, что затрудняет классификацию контента и попадание в блок Products.

Стратегическое значение

Этот патент заложил архитектурную основу современной поисковой выдачи. Он подтверждает стратегию Google предоставлять пользователю наилучший ответ на запрос, независимо от формата контента. Для SEO это означает, что долгосрочная стратегия должна быть мультиформатной. Конкуренция происходит не только между веб-страницами, но и между разными типами контента за место в различных блоках SERP. Понимание механизмов ранжирования и смешивания вертикалей критически важно.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация интернет-магазина под Universal Search

1. Запрос: «Купить кроссовки Nike Air Max».
2. Анализ системы: Запрос имеет явный коммерческий интент (триггер «купить»). Ranking Component присваивает категории Products наивысший ранг.
3. Генерация SERP: Interface Generation Component размещает блок Products (Google Shopping) с высокой Prominence — вверху страницы, с изображениями и ценами.
4. Действия SEO:
   • Обеспечить наличие оптимизированного фида в Merchant Center.
   • Внедрить микроразметку Product на страницах товаров.
   • Оптимизировать изображения товаров (Image SEO).
5. Результат: Сайт получает видимость в высоко конверсионном блоке товаров, даже если он не занимает топ-1 в органической веб-выдаче (General Web Documents).