
Патент Google описывает технологию автоматического анализа контента веб-страницы для выявления ключевых тем и терминов. Система генерирует релевантные поисковые запросы и динамически встраивает гиперссылки в текст страницы. При клике пользователь перенаправляется на страницу результатов поиска (SERP). Ключевая особенность: система приоритизирует термины с высоким потенциалом дохода от рекламы.
Патент решает проблему неудобства пользователя при поиске дополнительной информации по темам, упомянутым на веб-странице. Традиционный процесс требует ручного ввода запроса в поисковую систему, что отвлекает пользователя и может привести к его уходу с исходного сайта. Система предлагает оптимальные поисковые термины и позволяет искать информацию в один клик. Для владельцев сайтов (паблишеров) это создает возможность монетизации через рекламу на страницах результатов поиска, на которые ведут эти ссылки.
Запатентована система (Search Engine Link Provider), которая динамически анализирует контент документа, идентифицирует темы (Topics) и генерирует релевантные поисковые термины (Search Terms). Эти термины превращаются в гиперссылки, ведущие на страницу результатов поиска (SERP), и автоматически встраиваются в исходный текст. Процесс может происходить как в реальном времени, так и заранее.
Механизм включает несколько этапов:
Search Engine Link Provider.Advertisement Revenue Generation Potential).Средняя. Базовая технология контекстного анализа и генерации связанных запросов активно используется в продуктах Google для паблишеров (например, AdSense Related Search). Однако конкретная реализация в виде автоматического превращения слов основного текста в гиперссылки (in-text linking) сейчас используется реже из-за её навязчивости. Современные реализации чаще размещают такие ссылки в отдельных блоках.
Влияние на алгоритмы органического ранжирования низкое (3/10). Это патент, описывающий технологию для паблишеров (аналог AdSense), а не механизм ранжирования в поиске. Он не описывает, как Google ранжирует сайты. Однако он дает ценное понимание того, как Google анализирует контент для идентификации тем и, что критически важно, оценивает их коммерческий потенциал (Advertisement Revenue Generation Potential) для целей монетизации.
Pre-crawling) сайтов паблишеров для заблаговременной генерации поисковых терминов.Патент защищает процесс с разных сторон: со стороны сервиса (SELP) и со стороны системы, внедряющей ссылки (Клиент/Сервер).
Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод работы Search Engine Link Provider (SELP).
search engine links). Ссылка ведет на отдельную поисковую систему и включает термин для выполнения поиска.Claim 3 (Зависимый от 1 и 2): Описывает альтернативный сценарий, где SELP сам выполняет встраивание.
Claim 10 (Зависимый от 1): Детализирует процесс определения терминов.
topics), связанных с контентом.ranking) терминов по предопределенным критериям.Claims 11 и 12 (Зависимые от 10): Определяют ключевые критерии ранжирования.
metric of relevancy).Advertisement Revenue Generation Potential. Это подтверждает, что выбор термина зависит не только от релевантности, но и от его монетизационной ценности.Claim 15 (Независимый пункт): Описывает процесс со стороны Клиента или Сервера контента.
inserting) этих ссылок в документ.Этот патент описывает технологию монетизации и аугментации контента на сайтах паблишеров, а не инфраструктуру органического поиска Google. Он не вписывается в стандартную 6-этапную архитектуру ранжирования.
Однако система использует собственные процессы, схожие с некоторыми этапами поиска:
CRAWLING – Сканирование и Сбор данных
Система может использовать Crawler Module для предварительного обхода (Pre-crawling) документов паблишеров. Цель — заранее проанализировать контент и сгенерировать поисковые термины.
INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе (в контексте данной системы) происходит анализ контента, идентификация тем (topic identification), генерация и ранжирование поисковых терминов. Результаты сохраняются в Search Term Repository.
Применение (Рендеринг/Доставка контента):
Основное применение происходит либо в момент рендеринга страницы в браузере клиента (On-the-fly), либо на сервере паблишера при генерации/сохранении страницы (In-advance). Document Modification Module взаимодействует с SELP для модификации контента перед показом пользователю.
Входные данные:
Выходные данные:
Advertisement Revenue Generation Potential.Алгоритм применяется при следующих условиях:
Document Modification Module) или серверной конфигурации, активирующей функцию.positively designate) или не исключил (negatively designate). Также учитываются лимиты на количество ссылок и блокировки нежелательных тем (например, конкурентов).Описание процесса «на лету» (On-the-fly) с модификацией контента на стороне SELP (наиболее сложный сценарий):
Document Modification Module).Search Engine Link Provider (SELP).Search Term Repository на наличие актуальных терминов для этой страницы (используя данные Pre-crawling). Search Term Generation Module анализирует контент для определения его основных тем (используя, например, извлечение ключевых слов и частотный анализ).Metric of Relevancy и Advertisement Revenue Generation Potential. Выбирается Топ-N терминов.<A>). Система пропускает термины, которые уже являются ссылками или находятся внутри HTML-тегов.positive/negative designation). Анализируется HTML-разметка для корректного встраивания ссылок.Search Term Repository.Система вычисляет следующие ключевые метрики для ранжирования поисковых терминов:
highest cost-per-click) среди доступных объявлений.past revenue performance): учитывая CTR рекламы на SERP по этому термину и средний CPC.combination and weighting) этих критериев для финального ранжирования терминов.Advertisement Revenue Generation Potential как критерия ранжирования терминов. Система может предпочесть коммерчески более выгодный термин менее релевантному.Topic Identification) и генерации связанных запросов, что является основой NLP и Information Retrieval.Pre-crawling), обработка заранее на сервере (In-advance) и обработка «на лету» на клиенте (On-the-fly).Поскольку это патент для паблишеров (Publisher/AdSense), рекомендации применимы для тех, кто использует подобные технологии монетизации или разрабатывает контент-стратегию для информационных сайтов.
Advertisement Revenue Generation Potential (высокий CPC, много рекламодателей), так как именно они будут приоритетны для систем монетизации.negative designation) чувствительного контента, упоминаний конкурентов или служебных разделов (навигация, футер).nofollow или sponsored).Патент подтверждает высокий уровень развития технологий Google в области анализа контента и его коммерциализации. Он показывает, что Google рассматривает контент не только с точки зрения ответа на запрос, но и как отправную точку для дальнейшего коммерческого взаимодействия (переход на SERP с рекламой). Стратегически это подчеркивает важность создания контента, который естественным образом ведет к коммерчески ценным запросам, если цель сайта — монетизация через партнерские программы.
Сценарий: Монетизация технологического блога с помощью автоматических контекстных ссылок.
Advertisement Revenue Generation Potential (высокий CPC). Они получают приоритет.Является ли этот патент описанием алгоритма ранжирования Google?
Нет. Этот патент описывает технологию для сайтов-партнеров (паблишеров), которая автоматически встраивает ссылки, ведущие на страницы результатов поиска. Это механизм монетизации и улучшения навигации (UX), а не алгоритм, определяющий позиции сайтов в органической выдаче.
Что означает «Advertisement Revenue Generation Potential» и почему это важно?
Это метрика, оценивающая, сколько дохода может принести поисковый термин. Она учитывает количество рекламодателей, цену за клик (CPC) и историческую эффективность (CTR). Это важно, потому что система приоритизирует термины с высоким потенциалом дохода при выборе того, какие слова превратить в ссылки, обеспечивая максимальную монетизацию.
Как система решает, какие именно слова в тексте превратить в ссылки?
Система сначала анализирует контент и определяет темы. Затем она генерирует список связанных поисковых терминов. Эти термины ранжируются по двум основным критериям: релевантность контенту и потенциальный доход от рекламы. Лучшие термины из этого списка используются для создания ссылок, если они найдены в тексте.
Могу ли я контролировать, где появляются эти ссылки на моем сайте?
Да. Патент описывает использование специальных тегов, с помощью которых паблишер может явно указать (positively designate), какие области контента следует использовать для встраивания ссылок, а какие следует исключить (negatively designate). Также можно устанавливать лимиты на количество ссылок и блокировать нежелательные темы или термины.
Используется ли эта технология сейчас?
Да, принципы этого патента лежат в основе современных продуктов, таких как AdSense Related Search. Хотя точная реализация в виде автоматического превращения слов в гиперссылки внутри абзацев (in-text linking) сейчас менее распространена из-за навязчивости, общая механика анализа контента и генерации коммерчески ценных поисковых ссылок очень актуальна.
Чем отличаются режимы «на лету» (On-the-fly) и предварительное встраивание (In-advance)?
«На лету» означает, что ссылки генерируются и встраиваются в момент загрузки страницы пользователем с помощью клиентского скрипта (JavaScript). Предварительное встраивание означает, что сервер паблишера заранее обрабатывает контент, встраивает ссылки и сохраняет готовую страницу, которую затем отдает пользователям.
Что такое предварительное сканирование (Pre-crawling) в этом патенте?
Это процесс, при котором система заранее сканирует сайт паблишера, анализирует контент и генерирует поисковые термины, сохраняя их в репозитории. Это позволяет ускорить работу в режиме «на лету», так как системе не нужно анализировать контент в реальном времени, а достаточно извлечь готовые данные из репозитория.
Что этот патент говорит о возможностях Google в области NLP?
Он демонстрирует продвинутые возможности Google в автоматическом извлечении тем (topic identification) из неструктурированного текста и генерации семантически связанных и коммерчески ценных ключевых фраз. Это показывает глубокое понимание контента за пределами простого совпадения ключевых слов.
Может ли система встроить ссылку для термина, которого нет в тексте?
Система может сгенерировать термин, которого нет в тексте, если он релевантен теме. Однако, согласно описанным механизмам встраивания (Claim 2 и FIG 6A/7A), система парсит контент в поисках сгенерированных терминов и заменяет их ссылками. Если термин не найден в тексте, он не будет встроен в виде гиперссылки на существующее слово.
Какова основная ценность этого патента для SEO-специалиста?
Хотя прямых рекомендаций по ранжированию нет, патент полезен для понимания того, как Google анализирует контент и оценивает коммерческий потенциал различных тем. Это знание помогает разрабатывать более эффективные контент-стратегии, особенно для информационных сайтов, ориентированных на монетизацию через контекстную рекламу.

Мультимедиа

Ссылки
Семантика и интент
Техническое SEO

Поведенческие сигналы
Семантика и интент
EEAT и качество

SERP
Семантика и интент

SERP
Семантика и интент

Индексация
Семантика и интент
Ссылки

Ссылки
EEAT и качество
Антиспам

Семантика и интент
Поведенческие сигналы
SERP

Local SEO
Поведенческие сигналы

Семантика и интент
SERP
Поведенческие сигналы

Ссылки
Поведенческие сигналы
SERP

Ссылки
Семантика и интент
Индексация

Семантика и интент
SERP
Поведенческие сигналы

Семантика и интент
Поведенческие сигналы

SERP
Поведенческие сигналы
Семантика и интент
