Как Google динамически меняет сниппеты для повторяющихся результатов во время одной поисковой сессии

Термины и определения

Search Session (Поисковая сессия)

Последовательность запросов от одного пользователя. Определяется по времени между запросами (например, таймаут 5-10 минут), через логин/логаут или через анализ связности запросов.

Snippet (Сниппет)

Блок текста, извлеченный из результата поиска, предоставляющий пользователю предварительный просмотр контента.

Repetitive Search Result (Повторяющийся результат поиска)

Документ, который появляется в выдаче более одного раза в рамках одной Search Session в ответ на разные запросы.

Search Token (Поисковый токен)

Слово или группа слов, являющиеся частью поискового запроса.

Repeated Text (Повторяющийся текст)

Текст, который уже появлялся в предыдущих сниппетах для данного результата в текущей сессии. Включает не только идентичный текст, но и текст, имеющий "схожий состав слов" (similar composition of words).

Weighting (Взвешивание)

Процесс присвоения весов (Associated Weight) потенциальным сниппетам на основе критериев (локация, количество токенов) для выбора наилучшего варианта.

Negative Weight (Отрицательный вес)

Штраф, применяемый к потенциальному сниппету, если его контент уже был показан ранее, чтобы снизить вероятность его повторного выбора.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод генерации сниппетов с учетом истории сессии.

1. Система идентифицирует первый набор результатов в ответ на первый запрос (Q1) в течение сессии.
2. Для каждого результата идентифицируется первый сниппет (S1), выбранный на основе локации токенов Q1 в контенте.
3. Система идентифицирует второй набор результатов в ответ на другой, второй запрос (Q2) в течение той же сессии.
4. Идентифицируется повторяющийся результат (R).
5. Ключевое условие (Триггер): Указано, что повторяющийся результат "не был выбран" (was not selected) в первом наборе результатов.
6. Выбирается второй сниппет (S2) из контента R. S2 отличается от S1.
7. Выбор S2 основан на ассоциированном весе (associated weight), который определяется по локации S2 в контенте.

Claim 4 (Зависимый от 1): Уточняет расчет веса.

Ассоциированный вес (associated weight) также основывается на количестве токенов второго запроса (Q2), которые встречаются во втором сниппете (S2).

Обработка Неопределенности и Вариативности (Claim 1 vs Claim 10):

В патенте присутствует внутренняя неоднозначность относительно триггера активации. Claim 1 (основной метод) и Claim 8 (основная система) четко указывают условие: результат НЕ был выбран (was not selected). Однако, Claim 10 (зависимый от Claim 8) описывает вариант реализации, где идентификация повторяющегося результата происходит, если он БЫЛ выбран (was selected).

Интерпретация: Это означает, что система может быть реализована в двух режимах:

• Режим 1 (Основной, по Claim 1 и 8): Изменение сниппета, чтобы дать результату "второй шанс", если первый сниппет не привлек пользователя.
• Режим 2 (Альтернативный, по Claim 10): Изменение сниппета, возможно, для предоставления более глубокого контекста или другой точки входа, если пользователь уже взаимодействовал с контентом.

В обоих случаях ядром изобретения остается динамическое изменение сниппета при повторном показе в рамках сессии.

Где и как применяется

Изобретение применяется на финальных этапах обработки запроса, во время формирования страницы результатов поиска (SERP).

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе индексируется контент и его структура. Данные о локации контента (заголовок, основной текст и т.д.) сохраняются для последующего использования при взвешивании сниппетов.

RERANKING / METASEARCH (Формирование SERP)
Основное применение патента. Компонент Snippet Generator Software работает на этом этапе.

1. Получение контекста сессии: Система обращается к хранилищу данных сессии (Session Data Store), чтобы получить историю запросов, показанных сниппетов и информацию о кликах.
2. Идентификация повторов и Триггеров: Сравнивает текущий набор результатов с предыдущими и проверяет условия активации (клик был / клика не было).
3. Активация динамического сниппета: Если условия выполнены, активируется логика выбора альтернативного сниппета.
4. Генерация сниппета: Система выбирает контент для сниппета, применяя стандартные веса (локация, токены), но также применяя исключение или Negative Weight к ранее показанному контенту (Repeated Text).

Входные данные:

• Текущий запрос (Q2) и его токены.
• Набор ранжированных результатов для Q2.
• Контент и структурная разметка каждого результата.
• Данные сессии (Q1, S1, история кликов).

Выходные данные:

• Сформированная SERP с динамически сгенерированными сниппетами (S2).

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние на исследовательские и уточняющие запросы (информационные, коммерческие с длинным циклом выбора), где пользователи итеративно исследуют тему.
• Типы контента: Влияет на страницы, ранжирующиеся по широкому кластеру связанных запросов (лонгриды, обзорные статьи, страницы категорий), где есть возможность выбрать разные релевантные фрагменты.
• Взаимодействие с SERP (CTR): Направлено на повышение CTR повторяющихся результатов за счет предоставления новой информации.

Когда применяется

• Условие 1 (Сессия): Пользователь находится в активной Search Session и ввел более одного запроса.
• Условие 2 (Повтор): Документ появляется в выдаче повторно в ответ на новый запрос.
• Условие 3 (Триггер): Выполнено условие взаимодействия: либо результат НЕ был кликнут ранее (Claim 1), либо результат БЫЛ кликнут ранее (Claim 10), в зависимости от реализации.
• Условие 4 (Наличие альтернативы): В документе существует другой блок текста, релевантный текущему запросу и отличающийся от ранее показанного сниппета.

Пошаговый алгоритм

Процесс динамической генерации сниппетов в рамках сессии.

1. Начало сессии и Первый запрос (Q1): Система получает Q1 и определяет первый набор результатов.
2. Генерация первых сниппетов (S1): Для каждого результата выбирается S1 на основе стандартных критериев (токены Q1, вес локации).
3. Отображение и Логирование: Результаты и S1 показываются пользователю. Данные сохраняются в Session Data Store. Фиксируются клики.
4. Второй запрос (Q2): Пользователь вводит Q2 (отличающийся от Q1) в той же сессии. Определяется второй набор результатов.
5. Идентификация повторяющихся результатов (R): Система выявляет результаты, присутствующие в обоих наборах.
6. Проверка триггера: Для каждого R проверяется история взаимодействия (например, отсутствие клика, согласно Claim 1, или наличие клика, согласно Claim 10). Если триггер сработал, активируется динамическая генерация (Шаг 7).
7. Выбор альтернативного сниппета (S2):
   • Идентификация кандидатов: Поиск фрагментов в контенте R, релевантных Q2.
   • Взвешивание (Weighting): Присвоение весов кандидатам на основе локации и количества токенов Q2.
   • Применение пенальти: Контент, использованный в S1, или Repeated Text (схожий контент) получает значительный Negative Weight или полностью исключается из рассмотрения.
   • Выбор: Выбирается кандидат с наибольшим итоговым весом.
8. Отображение: Второй набор результатов отображается с использованием новых сниппетов S2 для повторяющихся результатов R.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные и Структурные факторы: Текст документа используется для извлечения сниппетов. Структура документа (локация контента: заголовок, основной текст, подпись) критична для взвешивания потенциальных сниппетов.
• Поведенческие факторы (В рамках сессии):
  • История запросов в сессии (Q1, Q2).
  • История показанных сниппетов (S1).
  • История взаимодействия (клик или отсутствие клика) на результат при его первом показе является ключевым триггером.

Какие метрики используются и как они считаются

Система использует механизм взвешивания (Weighting) для оценки потенциальных сниппетов. Метрика Associated Weight агрегирует следующие компоненты:

• Вес локации (Location Weight): Положительный вес, оценивающий структурную важность блока текста. Заголовки (Title, H1, H2) получают больший вес, чем основной текст или сноски.
• Вес релевантности токенам (Token Relevance Weight): Положительный вес, основанный на количестве поисковых токенов из текущего запроса, присутствующих в сниппете. Также может учитывать близость и частоту токенов.
• Штраф за повтор (Repetition Penalty / Negative Weight): Отрицательный вес, применяемый к Repeated Text (контенту, уже показанному в S1).

Итоговая оценка сниппета: Агрегированный вес, учитывающий все вышеперечисленные метрики. Выбирается сниппет с максимальной оценкой.

1. Контекст сессии напрямую влияет на генерацию сниппетов. Google адаптирует представление результатов в реальном времени, основываясь на истории запросов и взаимодействий пользователя в рамках текущей Search Session.
2. Интерпретация поведения пользователя. В основном сценарии (Claim 1) отсутствие клика интерпретируется как немедленная негативная обратная связь о сниппете, что запускает механизм поиска альтернативы.
3. Неоднозначность триггера. Патент допускает реализацию (Claim 10), где даже наличие клика может привести к смене сниппета при повторном показе. Это указывает на стремление системы обеспечить разнообразие представления контента в любом случае.
4. Агрессивное избегание повторов. Система активно избегает показа не только идентичного текста, но и фрагментов со "схожим составом слов" (Repeated Text), используя для этого исключение или Negative Weight.
5. Критичность структуры и разнообразия контента. Для эффективной работы механизма страница должна содержать несколько различных, структурированных блоков текста, релевантных разным аспектам темы. Страницы с однородным контентом не предоставляют системе альтернатив.

Best practices (это мы делаем)

• Обеспечение структурного и семантического разнообразия. Разрабатывайте контент с четкой иерархией (H1-H3). Убедитесь, что разные разделы страницы раскрывают разные аспекты темы, используя разнообразную лексику. Это увеличивает пул качественных потенциальных сниппетов для системы.
• Создание нескольких точек релевантности. Страница должна содержать несколько блоков текста, способных независимо отвечать на разные запросы в рамках одного тематического кластера. Если релевантность сосредоточена только в H1 и первом абзаце, у Google не будет хороших альтернатив для второго сниппета.
• Написание уникальных и информативных подзаголовков. Поскольку заголовки имеют высокий вес при выборе сниппетов (Location Weight), качественные подзаголовки (H2/H3) могут стать основой для альтернативного сниппета (S2), если основной заголовок (H1) или введение уже были показаны (S1).
• Оптимизация под поисковый путь (Search Journey). Проектируйте контент, учитывая, как пользователь может уточнять свой запрос. Убедитесь, что ваша страница содержит конкретные ответы на вероятные последующие вопросы в отдельных блоках текста.

Worst practices (это делать не надо)

• Создание поверхностного или однородного контента (Thin Content). Страницы с минимальным количеством текста или повторяющие одну и ту же мысль разными словами не предоставляют системе альтернатив. Система может классифицировать большую часть контента как Repeated Text.
• Переоптимизация и повторение ключевых фраз. Многократное повторение одной и той же оптимизированной фразы во всех ключевых зонах (заголовок, введение) контрпродуктивно. Если эта фраза будет показана в первом сниппете, система будет активно избегать ее при повторном показе.
• Игнорирование структуры документа. Сплошной текст без четкой структуры затрудняет для системы идентификацию и взвешивание различных фрагментов контента.

Стратегическое значение

Патент подтверждает, что Google рассматривает поиск как диалог в рамках сессии, а не как серию изолированных запросов. Система адаптируется к поведению пользователя в реальном времени. Для SEO это означает, что стратегия должна фокусироваться на оптимизации всего пути пользователя. Глубина, структура и разнообразие контента становятся факторами, влияющими на CTR и вовлеченность, позволяя системе адаптировать сниппеты и "продать" клик при повторном взаимодействии, независимо от того, был ли клик в первый раз или нет.

Практические примеры

Сценарий: Выбор ноутбука (Итеративная сессия)

Пользователь исследует покупку нового ноутбука. Сайт TechRadar имеет детальный обзор.

1. Запрос 1 (Q1): "лучшие ноутбуки для работы 2025".
2. Сниппет 1 (S1): (Из введения) "Мы составили рейтинг лучших ноутбуков для работы в 2025 году. Лидеры включают Dell XPS 15, MacBook Pro M4 и Lenovo ThinkPad X1 Carbon..."
3. Действие пользователя: Пользователь не кликает (Триггер Режима 1 активирован).
4. Запрос 2 (Q2): "Lenovo ThinkPad X1 Carbon время работы батареи".
5. Динамическая генерация (S2): Система видит, что статья TechRadar повторяется и S1 был проигнорирован. Она исключает введение и ищет фрагмент, релевантный Q2. Она находит раздел H3 "Батарея и автономность ThinkPad X1".
6. Сниппет 2 (S2): "Время работы батареи ThinkPad X1 Carbon впечатляет: более 15 часов в режиме просмотра видео. Это делает его идеальным выбором для командировок..."
7. Действие пользователя: Пользователь кликает на результат.
8. Запрос 3 (Q3): Пользователь возвращается в поиск и ищет "Lenovo ThinkPad X1 Carbon вес и размеры".
9. Динамическая генерация (S3): Система видит повтор. В зависимости от реализации (если активирован Режим 2 по Claim 10, так как клик был), она может снова сменить сниппет, исключив S1 и S2. Она находит раздел H3 "Дизайн и габариты".
10. Сниппет 3 (S3): "Вес ThinkPad X1 Carbon составляет всего 1.13 кг, а его толщина не превышает 14.9 мм. Корпус из углеродного волокна делает его легким и прочным..."