Как Google выявляет темы с недостаточным контентом ("content gaps") и стимулирует его создание

Термины и определения

Information Retrieval (IR) Score (Оценка информационного поиска)

Метрика, измеряющая релевантность документа (например, веб-страницы) поисковому запросу.

Node Rank (Ранг узла)

Метрика авторитетности документа, основанная на количестве и качестве ссылающихся на него узлов. Патент явно ссылается на U.S. Pat. No. 6,285,999 ("Method for Node Ranking in a Linked Database"), который описывает PageRank.

Statistics Collection and Analysis Engine (Система сбора и анализа статистики)

Компонент, который собирает статистику из поисковой системы, группирует запросы по темам, анализирует качество корпуса и выявляет недостаточно обслуживаемые темы.

Topic Corpus (Корпус темы)

Совокупность документов, которые идентифицируются как релевантные для группы связанных поисковых запросов (темы).

Topic Corpus Quality (Качество корпуса темы)

Агрегированная оценка качества контента в корпусе темы, обычно основанная на комбинации IR Scores и Node Ranks документов корпуса.

Topic Distribution Engine (Система распространения тем)

Компонент, который уведомляет создателей контента или пользователей о выявленных недостаточно обслуживаемых темах.

Underserved Queries (Недостаточно обслуживаемые запросы)

Запросы, для которых спрос на контент превышает предложение или качество контента в корпусе темы.

Underserved Topic Search Engine (Поисковая система по недостаточно обслуживаемым темам)

Отдельный сервис, предложенный в патенте, позволяющий издателям искать темы, нуждающиеся в дополнительном контенте.

Unserved Queries (Необслуживаемые запросы)

Запросы, для которых поисковая система не может найти релевантный контент.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основную систему выявления и распространения тем.

1. Система сбора статистики генерирует статистику запросов (query statistics).
2. Система анализа группирует запросы по темам и генерирует статистику тем (topic statistics). Эта статистика включает агрегированный ранг (aggregate rank) и агрегированную релевантность (aggregate relevance) корпуса темы (topic corpus).
3. Компаратор вычисляет качество корпуса темы (topic corpus quality) и идентифицирует недостаточно обслуживаемую тему (underserved topic) на основе сравнения статистики темы и статистики запросов.
4. Идентификация происходит, если качество корпуса темы ниже порогового качества (threshold quality).
5. Система распространения тем (topic distribution engine) предоставляет данные для отображения этой недостаточно обслуживаемой темы.

Claim 15 (Независимый пункт): Описывает метод, фокусирующийся на действии по запросу нового контента.

1. Определение статистики для первой темы, включая агрегированный ранг и релевантность корпуса темы.
2. Определение того, что тема недостаточно обслуживается, если качество ее корпуса ниже порогового значения (на основе статистики темы и статистики запросов).
3. Предоставление данных для отображения недостаточно обслуживаемой темы.
4. Запрос дополнительного контента для включения в корпус темы на основании этого определения.

Claim 28 (Независимый пункт): Детализирует метод идентификации.

1. Генерация статистики запросов.
2. Группировка запросов по темам.
3. Идентификация недостаточно обслуживаемой темы на основе функции статистики корпуса темы и статистики запросов.
4. Процесс идентификации включает определение агрегированного ранга и релевантности корпуса первой темы и определение того, что тема недостаточно обслуживается, если качество корпуса ниже порогового значения.
5. Предоставление данных для отображения недостаточно обслуживаемой темы.

Где и как применяется

Изобретение в основном применяется в офлайн-процессах анализа данных, но также имеет компоненты, работающие в реальном времени на этапах ранжирования и формирования выдачи.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе рассчитываются статические сигналы качества, такие как Node Rank (PageRank), которые хранятся для последующего использования при оценке качества корпуса.

RANKING – Ранжирование
Во время ранжирования для конкретных запросов генерируются оценки релевантности (IR Scores). Эти данные, наряду с запросами и результатами, записываются в логи поиска.

(Офлайн Анализ Данных / Data Pipeline)
Основное применение патента. Statistics Collection and Analysis Engine обрабатывает логи поиска офлайн:

1. Агрегирует данные о запросах и их результатах.
2. Группирует запросы в темы.
3. Вычисляет агрегированные показатели качества (Topic Corpus Quality).
4. Сравнивает качество с объемом спроса и идентифицирует underserved topics.

RERANKING / Формирование SERP
Патент описывает возможность применения в реальном времени. Если система определяет, что качество результатов поиска низкое, она может уведомить об этом пользователя и предоставить приглашение добавить контент.

Входные данные:

• Логи поисковых запросов (тексты запросов, частота).
• Результаты поиска для этих запросов.
• Метрики релевантности (IR Scores) для пар запрос-документ.
• Метрики авторитетности (Node Ranks) для документов.
• Данные о поведении пользователей (клики, время просмотра результатов, уточнения запросов).
• Географические, языковые и временные данные, связанные с запросами.

Выходные данные:

• Список недостаточно обслуживаемых тем (underserved topics).
• Индекс, указывающий степень недостаточности обслуживания (Degree Underserved).
• Уведомления для издателей или пользователей о необходимости создания контента.

На что влияет

• Конкретные ниши или тематики: Наибольшее влияние оказывается на нишевые тематики, длиннохвостые запросы (long-tail) и новые, развивающиеся области, где контент скуден, но спрос растет. Меньшее влияние на насыщенные темы с высоким качеством контента. Патент также упоминает применимость к товарным нишам для выявления спроса на продукты.
• Специфические запросы: Влияет на информационные запросы, где пользователи ищут знания или информацию, которая еще плохо представлена в интернете.
• Типы контента: Стимулирует создание подробных статей, руководств и агрегированных страниц для заполнения выявленных пробелов.

Когда применяется

• Офлайн-анализ: Система периодически анализирует логи поиска для обновления списка underserved topics.
• Триггеры активации (в реальном времени): Когда пользователь выполняет поиск, и система определяет, что качество результатов низкое. Это может определяться сравнением качества с пороговым значением или сравнением с качеством результатов для запросов с аналогичной популярностью.
• Распространение информации: Когда издатели взаимодействуют с интерфейсами для получения тем (например, Underserved Topic Search Engine) или получают уведомления от Topic Distribution Engine.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Идентификация недостаточно обслуживаемых тем (Офлайн)

1. Сбор статистики поиска: Сбор данных о запросах, включая поисковые строки, результаты, IR Scores, Node Ranks, уточнения запросов и поведенческие данные (клики, время просмотра).
2. Ассоциация запросов с темами: Группировка связанных запросов в темы. Это может достигаться путем кластеризации запросов на основе общих результатов, использования общей терминологии или маппинга в таксономию.
3. Расчет качества корпуса темы: Для текущей темы извлекаются все связанные документы (Topic Corpus). Вычисляется агрегированное качество корпуса (Topic Corpus Quality) на основе IR Scores и Node Ranks этих документов.
4. Оценка спроса на тему: Определение популярности темы на основе общего объема поисковых запросов, связанных с ней.
5. Сравнение качества и спроса: Сравнение вычисленного качества корпуса с объемом поиска по теме. Сравнение может проводиться относительно других тем с аналогичным объемом поиска для определения ожидаемого уровня качества.
6. Определение недостаточности обслуживания: Принятие решения о том, перевешивает ли спрос предложение (т.е. является ли качество корпуса ниже ожидаемого порога для данного объема поиска).
7. Индексация и маркировка: Если тема недостаточно обслуживается, она маркируется как underserved и индексируется. Индекс может отражать степень недостаточности обслуживания (разрыв между спросом и качеством).
8. Повторение цикла: Переход к следующей теме и повторение анализа.

Процесс Б: Обработка запроса и уведомление (Реальное время)

1. Получение поискового запроса: Система получает запрос от пользователя.
2. Определение качества результатов поиска: Система генерирует результаты и определяет их качество (на основе IR Score и Node Rank).
3. Проверка качества: Определение, является ли качество результатов низким (например, ниже порогового значения или ниже среднего для аналогичных запросов).
4. Возврат результатов: Если качество приемлемое, вернуть результаты поиска.
5. Уведомление пользователя: Если качество низкое, уведомить пользователя о том, что результаты могут быть неадекватными.
6. Приглашение к созданию контента: Предоставить пользователю приглашение добавить контент по этой теме (например, через сайт с пользовательским контентом).

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент явно указывает на использование широкого спектра данных для оценки качества и спроса:

• Ссылочные факторы: Критически важные. Используется Node Rank для определения качества и репутации документов. Патент явно включает по ссылке патент PageRank (U.S. Pat. No. 6,285,999).
• Контентные факторы: Используются для расчета Information Retrieval (IR) Score, который измеряет релевантность документа запросу.
• Поведенческие факторы: Явно упоминаются для оценки качества поиска: клики по результатам, время просмотра результатов ("how long the user examines the results"), добавление тегов или рекомендаций сайта пользователем. Также упоминается частота уточнений запросов (refinement rate) как показатель качества.
• Временные факторы: Собираются данные о распределении запросов во времени для выявления сезонности или популярности в определенные периоды (праздники, дни недели).
• Географические факторы: Собираются данные о географическом распределении запросов.
• Языковые факторы: Система может определять качество контента для разных языков и выявлять дефицит контента на конкретном языке.
• Пользовательские факторы: Упоминается сбор демографического распределения запросов.

Какие метрики используются и как они считаются

• Popularity / Search Volume (Популярность / Объем поиска): Общее количество поисковых запросов, связанных с темой за определенный период.
• Topic Corpus Quality (Качество корпуса темы): Агрегированная метрика качества контента по теме. Рассчитывается на основе агрегации IR Scores (релевантность) и Node Ranks (авторитетность) всех документов в корпусе темы. Также может учитывать поведенческие метрики (например, низкий CTR и высокая частота уточнений снижают оценку качества).
• Threshold Quality (Пороговое качество): Ожидаемый уровень качества корпуса для темы с заданным уровнем популярности. Может определяться путем сравнения с другими темами аналогичной популярности.
• Degree Underserved (Степень недостаточности обслуживания): Метрика, показывающая разрыв между популярностью темы и качеством ее корпуса. Используется для приоритизации тем при распространении.

1. Google активно управляет экосистемой контента: Патент демонстрирует, что Google не просто индексирует существующий контент, но и активно отслеживает баланс между спросом (запросы пользователей) и предложением (качественный контент), стремясь стимулировать создание контента там, где его не хватает.
2. Оценка качества на уровне корпуса темы (Topic Corpus): Система оценивает не отдельные страницы, а совокупность всего доступного контента по теме. Качество корпуса агрегирует метрики релевантности (IR Score) и авторитетности (Node Rank/PageRank).
3. Использование поведенческих сигналов для оценки качества: Патент явно подтверждает использование кликов, времени просмотра результатов и частоты уточнений запросов (refinement rate) как индикаторов качества контента и удовлетворенности пользователей.
4. Идентификация "Content Gaps": Основная цель системы — выявить underserved topics, то есть темы, где интерес пользователей значительно превышает качество доступной информации.
5. Механизмы стимулирования: Патент предлагает несколько путей для заполнения пробелов: информирование издателей, создание "заглушек" (stub articles) на сайтах типа Wiki для привлечения авторов, и даже прямое предложение пользователю, выполнившему поиск, создать контент.
6. Многофакторный анализ спроса: При анализе спроса учитываются не только объем запросов, но и их географическое, языковое и временное распределение, что позволяет выявлять локальные или сезонные потребности в контенте.

Best practices (это мы делаем)

• Фокус на выявлении и заполнении "Content Gaps": Основная стратегия должна заключаться в поиске underserved topics — областей с высоким спросом и низким предложением качественного контента. Используйте анализ пробелов в ключевых словах, Google Trends и анализ конкурентов для выявления таких тем.
• Построение тематического авторитета (Topical Authority): Создавайте кластеры контента, которые всесторонне покрывают тему. Это повышает вероятность того, что ваш контент будет высоко оценен как часть Topic Corpus, улучшая агрегированные показатели качества.
• Оптимизация под удовлетворенность пользователя: Поскольку поведенческие сигналы (клики, время просмотра, уточнения запросов) используются для оценки качества корпуса, необходимо фокусироваться на создании контента, который полностью отвечает на интент пользователя и минимизирует необходимость возврата к выдаче.
• Мониторинг emerging topics (развивающихся тем): Отслеживайте новые тренды и запросы, по которым еще не сформирован качественный корпус контента. Быстрое реагирование на такие тренды позволяет занять нишу до ее насыщения.
• Локализация и учет сезонности: Используйте данные о географическом и временном распределении спроса для создания контента, нацеленного на конкретные регионы или события, где может наблюдаться дефицит качества.

Worst practices (это делать не надо)

• Конкуренция в насыщенных нишах (Overserved Topics): Тратить ресурсы на создание контента по темам, где корпус уже имеет высокое качество и полностью удовлетворяет спрос. Патент упоминает возможность идентификации "overserved" тем, чтобы издатели избегали их.
• Создание поверхностного контента: Создание тонкого или низкокачественного контента не поможет заполнить underserved topic, так как система оценивает качество на основе IR Score и Node Rank. Такой контент не улучшит общую оценку Topic Corpus Quality.
• Игнорирование сигналов неудовлетворенности: Если ваши страницы показывают низкое время взаимодействия или высокую частоту возврата к выдаче, это сигнализирует системе о низком качестве контента, способствуя классификации темы как underserved.

Стратегическое значение

Патент подтверждает, что SEO — это не только оптимизация под существующие ключевые слова, но и выявление неудовлетворенных потребностей пользователей. Google ценит создание новой полезной информации, которая улучшает общий корпус веба. Стратегия должна смещаться от простого реагирования на спрос к проактивному поиску и заполнению пробелов в знаниях. Понимание концепции Topic Corpus Quality подчеркивает важность комплексного подхода к созданию контента и построению авторитета в теме.

Практические примеры

Сценарий: Выявление и заполнение пробела в контенте по новой технологии

1. Анализ спроса: SEO-специалист замечает рост поискового интереса к новой JavaScript-библиотеке (например, "Library X optimization techniques") через Google Trends и инструменты анализа ключевых слов.
2. Оценка предложения (Topic Corpus Quality): Анализ текущей выдачи показывает, что результаты скудны: в основном это официальная документация, несколько поверхностных постов в блогах и вопросы на форумах без ответов. Авторитетные ресурсы (высокий Node Rank) тему не покрывают.
3. Идентификация: Система Google (и SEO-специалист) классифицирует эту тему как underserved topic, так как спрос высок, а качество корпуса низкое.
4. Действие: SEO-специалист инициирует создание серии подробных руководств по оптимизации Library X, включая примеры кода, бенчмарки и лучшие практики.
5. Результат: Новый контент быстро занимает высокие позиции, так как он значительно улучшает Topic Corpus Quality. Он получает высокие IR Scores и со временем набирает Node Rank, удовлетворяя существующий спрос.