Как Google определяет и показывает похожие сайты с помощью визуальных превью и функции "related:"

Термины и определения

Homepage (Домашняя страница)

Веб-страница, отображаемая пользователю как главная или передняя страница веб-сайта.

Personalized Portion (Персонализированная часть)

Область интерфейса (например, боковая панель, iframe), где отображаются результаты поиска связанных сайтов. Может быть настроена для конкретного пользователя.

Related Website (Связанный веб-сайт)

Веб-сайт, который система считает похожим на сайт, просматриваемый пользователем в данный момент.

Related Website Image / Thumbnail Image (Изображение связанного веб-сайта / Миниатюра)

Небольшое графическое представление (превью) связанного веб-сайта, используемое для его отображения в результатах.

Textual Content Similarity (Сходство текстового содержания)

Метод определения связанности сайтов, основанный на сравнении их текстового наполнения.

Visual Similarity (Визуальное сходство)

Метод определения связанности сайтов, основанный на сравнении их визуальных характеристик, таких как изображения и макет страницы (layout).

Zoom Level (Уровень масштабирования)

Степень увеличения или уменьшения веб-страницы при её отображении в миниатюре.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает базовую систему для отображения связанных сайтов.

1. Система включает графический интерфейс (GUI) веб-браузера, отображающий веб-сайт.
2. Система включает интерфейс ввода в браузере для получения запроса на показ связанного веб-сайта.
3. Связанность определяется путем сравнения textual content (текстового содержания).
4. Процессор получает запрос, передает его поисковой системе.
5. Процессор получает результат поиска, включающий related website image (миниатюру) и URL связанного сайта.
6. GUI отображает результат поиска одновременно с просматриваемым веб-сайтом.

Claim 4 (Зависимый от 1): Уточняет метод определения связанности.

Система из Пункта 1, в которой связанный веб-сайт определяется путем сравнения visual similarity (визуального сходства) связанного сайта и просматриваемого сайта.

Примечание: Хотя Пункт 1 определяет связанность через текстовый контент, Пункт 4 добавляет (или альтернативно использует) визуальное сходство как критерий в рамках той же системы. Описание патента также подтверждает использование обоих методов.

Claim 5 (Зависимый от 1): Расширяет систему до получения набора результатов.

Процессор получает набор результатов поиска (множество связанных сайтов), и GUI отображает этот набор одновременно с просматриваемым сайтом.

Claim 7 и 8 (Зависимые от 1): Описывают варианты отображения миниатюр.

• Claim 7: Веб-страница связанного сайта полностью отображается в миниатюре (completely displayed).
• Claim 8: Веб-страница связанного сайта частично отображается в миниатюре (partially displayed).

Claim 9 (Зависимый от 1): Уточняет, какая страница отображается в миниатюре.

Связанный сайт имеет домашнюю страницу (homepage) и другую веб-страницу. Изображение (миниатюра) включает именно эту другую веб-страницу (т.е. не обязательно домашнюю).

Где и как применяется

Изобретение затрагивает этап индексирования для предварительных расчетов и клиентскую часть (UI/UX) для взаимодействия в реальном времени.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе система должна анализировать веб-сайты для определения их характеристик. Это включает анализ textual content, а также визуальных элементов (изображений и макета страницы). На основе этого анализа рассчитываются и сохраняются показатели сходства (relatedness values) между парами веб-сайтов.

RANKING / METASEARCH – Ранжирование / Метапоиск
Хотя это не основной поиск, система взаимодействует с поисковым движком. Когда пользователь активирует функцию в интерфейсе, система запрашивает у поискового движка список связанных сайтов (например, через оператор related:). Поисковый движок использует предварительно рассчитанные данные из индекса для быстрого предоставления этого списка.

Клиентская часть (Браузер / UI)
Основное применение патента находится на стороне клиента (в браузере или его расширении):

1. Обработка запроса: Получение ввода от пользователя о желании увидеть связанные сайты.
2. Коммуникация: Отправка запроса на сервер поисковой системы.
3. Рендеринг и отображение: Получение результатов (URL и, возможно, готовых миниатюр) и их отображение в Personalized Portion интерфейса. Если миниатюры не предоставлены сервером, браузер может рендерить их самостоятельно.
4. Интерактивность: Обработка действий пользователя, таких как наведение курсора, и выполнение динамического масштабирования (zooming) миниатюр.

Входные данные:

• URL текущего просматриваемого сайта.
• Ввод пользователя (запрос связанных сайтов, наведение курсора на миниатюру).
• Данные о языке сайта (для определения направления текста LTR/RTL).

Выходные данные:

• Список связанных сайтов с их URL и миниатюрами, отображаемый пользователю.

На что влияет

• Взаимодействие с пользователем (UX): Влияет на то, как пользователи перемещаются по интернету и находят новый контент. Это механизм для browsing, а не целенаправленного поиска.
• Восприятие сайтов: Влияет на то, как сайт воспринимается пользователем через миниатюру. Акцент делается на быстрой визуальной оценке общего макета и ключевых элементов (логотипа, навигации).

Когда применяется

• Триггеры активации: Механизм активируется по явному запросу пользователя (input representative of a request) через интерфейс браузера при просмотре веб-страницы. В альтернативном варианте упоминается возможность автоматического отображения.
• Условия: Применяется, когда для текущего сайта существуют данные о связанных ресурсах в базе поисковой системы.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Определение связанных сайтов (Предварительный этап, на стороне сервера)

1. Сбор данных: Система собирает данные о веб-сайтах, включая текстовое содержание, изображения и информацию о макете.
2. Анализ текстового сходства: Рассчитываются значения связанности на основе сходства textual content.
3. Анализ визуального сходства: Рассчитываются значения связанности на основе сходства изображений и макета (visual similarity).
4. Индексирование: Показатели связанности сохраняются в базе данных (Search Database).

Процесс Б: Обработка запроса и отображение (Реальное время, Клиент и Сервер)

1. Получение запроса: Пользователь просматривает веб-сайт и инициирует запрос на показ связанных сайтов через интерфейс браузера.
2. Передача запроса: Браузер передает запрос (включая URL текущего сайта) на сервер поисковой системы.
3. Поиск связанных сайтов: Сервер ищет сайты с высокими показателями связанности (текстовой и/или визуальной) с текущим URL.
4. Получение результатов: Браузер получает список результатов, включающий URL и, возможно, миниатюры.
5. Рендеринг миниатюр (если необходимо): Если миниатюры не получены, браузер загружает связанные страницы и рендерит их в виде небольших изображений.
6. Первичное отображение: Миниатюры отображаются в интерфейсе (например, боковой панели). Масштаб выбирается так, чтобы подчеркнуть общий визуальный вид (overall visual appearance) страницы.
7. Обработка взаимодействия: Пользователь наводит курсор на миниатюру.
8. Динамическое масштабирование (Zooming): Система определяет ключевую область для увеличения. Обычно это угол, с которого начинается чтение (верхний левый для LTR языков, верхний правый для RTL).
9. Отображение деталей: Масштаб миниатюры увеличивается, фокусируясь на ключевой области для показа деталей (логотипа, навигации), не меняя границ самой миниатюры.
10. Навигация: Если пользователь кликает по миниатюре, браузер переходит на соответствующий связанный сайт.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент явно указывает на использование следующих типов данных для определения связанности и отображения результатов:

• Контентные факторы (Текстовые): Текстовое содержание (textual content) веб-сайтов используется для расчета сходства.
• Мультимедиа и Визуальные факторы: Изображения (images) и макет страницы (layout) используются для расчета визуального сходства (visual similarity).
• Технические факторы: URL (uniform resource locator) используется для идентификации текущего сайта и связанных сайтов.
• Языковые факторы: Язык сайта используется для определения направления текста (слева направо или справа налево), что влияет на выбор угла для масштабирования миниатюры.

Какие метрики используются и как они считаются

• Relatedness Values (Значения связанности): Метрики, присваиваемые парам веб-страниц. Патент не детализирует формулы, но указывает, что они основаны на:
  1. Степени сходства между их текстовым содержанием.
  2. Степени визуального сходства (сходство изображений и макета).
• Zoom Levels (Уровни масштабирования): Предопределенные или динамические уровни масштабирования миниатюр. Выбор уровня зависит от контекста отображения (например, новая вкладка, боковая панель) и цели (баланс между общим видом и читаемостью деталей). Примеры уровней: 50%, 40%, 32%, 25%, 20%.

1. Сходство сайтов определяется не только текстом: Google явно рассматривает visual similarity (визуальное сходство), включая макет и изображения, как способ определения связанности между веб-сайтами. Это выходит за рамки традиционного анализа ключевых слов и сущностей.
2. Важность UX и дизайна для кластеризации: Визуальная согласованность, четкая структура и брендинг могут влиять на то, как Google ассоциирует сайт с другими ресурсами в той же нише.
3. Оптимизация под быструю визуальную оценку: Патент подчеркивает, что пользователи быстро принимают решения на основе общего визуального впечатления (overall visual appearance) и ключевых элементов в углах страницы. Логотип и основная навигация играют критическую роль в быстрой идентификации сайта.
4. Контекстно-зависимое отображение: Система может адаптировать представление контента (например, уровень масштабирования миниатюры, выбор между домашней или внутренней страницей) в зависимости от контекста и поведения пользователя.
5. Фокус на Discovery и Browsing: Изобретение направлено на улучшение процесса просмотра веб-страниц и обнаружения нового контента, что соответствует стратегическому направлению Google в сторону рекомендательных систем (например, Google Discover).

Best practices (это мы делаем)

• Поддерживать четкую тематическую направленность (Textual Similarity): Убедитесь, что текстовое содержание сайта четко сфокусировано на основной тематике. Это поможет системе корректно ассоциировать ваш сайт с другими релевантными ресурсами на основе textual content.
• Обеспечить сильный и последовательный визуальный брендинг (Visual Similarity): Используйте консистентный дизайн, цветовую схему и макет на всем сайте. Это может улучшить показатели visual similarity с другими авторитетными сайтами в вашей нише.
• Оптимизировать ключевые визуальные зоны (Thumbnail Optimization): Поскольку система фокусируется на углах страницы для быстрой идентификации, убедитесь, что логотип и основная навигация расположены на видном месте (обычно в верхнем левом углу для LTR языков) и хорошо читаемы даже при уменьшении масштаба.
• Создавать узнаваемые визуальные паттерны: Разработайте четкую структуру страниц (например, статей, карточек товаров). Патент указывает, что общие визуальные паттерны помогают пользователям быстро определить тип сайта (например, магазин против информационного ресурса).

Worst practices (это делать не надо)

• Использовать хаотичный или непоследовательный дизайн: Частая смена макетов, использование шаблонного дизайна, который не отличается от тысяч других сайтов низкого качества, может затруднить системе идентификацию вашего сайта и его корректную кластеризацию по visual similarity.
• Скрывать ключевую информацию и навигацию: Размещение логотипа или основного меню в нестандартных местах или их скрытие за интерактивными элементами может ухудшить быструю идентификацию сайта через миниатюры.
• Игнорировать визуальное качество контента: Перегрузка страниц агрессивной рекламой или использование низкокачественных изображений может повлиять на визуальную оценку сайта как системой, так и пользователями.

Стратегическое значение

Этот патент подтверждает, что анализ Google выходит за рамки текста и ссылок, включая оценку визуального представления и пользовательского опыта. Для SEO-стратегии это означает, что дизайн, UX и брендинг являются не просто "приятными дополнениями", а факторами, которые могут влиять на то, как Google понимает и классифицирует сайт, и как он ассоциирует его с другими сайтами. Понимание механизмов, лежащих в основе таких функций, как оператор related:, помогает в конкурентном анализе и построении Topical Authority.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация визуальной идентичности для улучшения кластеризации

1. Анализ: SEO-специалист использует оператор related:[свойсайт.com] и обнаруживает, что Google ассоциирует его сайт с устаревшими или нерелевантными ресурсами.
2. Гипотеза: Причина может быть как в смешанной тематике (textual content), так и в устаревшем дизайне, который визуально похож на старые сайты (visual similarity).
3. Действия (Текст): Проводится аудит контента для усиления основной тематики и удаления нерелевантного контента.
4. Действия (Визуал): Проводится редизайн сайта с фокусом на современный, чистый макет и уникальный брендинг. Логотип и основная навигация размещаются в верхнем левом углу для обеспечения узнаваемости в миниатюрах (как описано в патенте).
5. Результат: Со временем Google переоценивает показатели текстового и визуального сходства. Сайт начинает ассоциироваться с более современными и авторитетными ресурсами в своей нише.