SEO HARDCORE
  • Разборы патентов
    • Патенты Google
  • Скоро SEO инструменты
  • Скоро SEO аналитика
  • seohardcore
SEO HARDCORE
назад

Как Google использует социальные связи для персонализации и повышения в ранжировании онлайн-форумов в результатах поиска

PROVIDING AN ONLINE FORUM AS A SEARCH RESULT (Предоставление онлайн-форума в качестве результата поиска)
  • US8862598B1
  • Google LLC
  • 2012-09-13
  • 2014-10-14
  • Персонализация
  • SERP
  • Поведенческие сигналы
  • Описание
  • Разбор
  • Выводы
  • Практика
  • FAQ
  • Похожие

Google использует механизм для персонализации поисковой выдачи путем интеграции данных из социальной сети. Если система определяет, что результат поиска является онлайн-форумом, она проверяет, являются ли социальные контакты пользователя участниками этого форума. При обнаружении таких связей система повышает рейтинг форума в выдаче и добавляет социальные аннотации, указывая, кто из контактов пользователя активен на этом ресурсе.

Описание

Какую проблему решает

Патент решает проблему выбора между несколькими релевантными онлайн-форумами в результатах поиска. Пользователи социальных сетей заинтересованы в поиске форумов, в которых участвуют их социальные контакты. Изобретение улучшает пользовательский опыт, предоставляя информацию о социальной активности контактов пользователя на найденных форумах и используя эту информацию для корректировки ранжирования.

Что запатентовано

Запатентована система персонализации результатов поиска для онлайн-форумов, интегрированная с социальной сетью. Система определяет, являются ли социальные контакты пользователя участниками найденного форума. Если да, система изменяет (повышает) ranking этого результата и отображает его со специальными аннотациями, указывающими на присутствие контактов, а также может предоставлять интерфейс для взаимодействия с форумом (например, кнопку «Присоединиться»).

Как это работает

Система работает следующим образом:

  • Получение запроса и идентификация пользователя: Система получает поисковый запрос, часто вместе с идентификатором пользователя в связанной социальной сети (если пользователь вошел в систему и дал разрешение на персонализацию).
  • Идентификация форумов: В наборе результатов поиска система определяет ресурсы, являющиеся онлайн-форумами.
  • Проверка социальных связей: Система проверяет, являются ли social contacts пользователя участниками этих форумов. Это касается как форумов внутри самой социальной сети, так и внешних форумов, о членстве в которых контакты явно сообщили социальной сети.
  • Корректировка ранжирования: Если контакты пользователя являются участниками форума, ranking этого результата изменяется (повышается).
  • Обогащенное отображение (Rich Snippet): Результат отображается с социальными аннотациями (имена, изображения контактов), иерархической структурой форума (вместо URL) и элементами взаимодействия (кнопки «Опубликовать» или «Присоединиться»).

Актуальность для SEO

Средняя. Патент был подан в 2012 году, в эпоху активного развития Google+. Описанные механизмы тесно связаны с интеграцией данных социальной сети непосредственно в поиск. Хотя Google+ прекратил существование, принципы персонализации поиска и использования социальных сигналов (или сигналов авторитетности, которые могут коррелировать с социальными связями) остаются актуальными. Однако конкретная реализация, основанная на прямом доступе к данным social networking service, описанная в патенте, вероятно, изменилась.

Важность для SEO

Патент имеет высокое значение для понимания принципов персонализации поиска и важности сообществ. Он демонстрирует, как социальные сигналы могут напрямую влиять на ranking в персонализированной выдаче. Для сайтов с функциональностью форумов или сообществ это подчеркивает ценность вовлечения пользователей, так как активность пользователей может привести к повышению видимости сайта для их социальных контактов.

Детальный разбор

Термины и определения

Client Computing Device (Клиентское вычислительное устройство)
Устройство пользователя (ПК, смартфон, планшет), используемое для ввода поискового запроса и просмотра результатов.
Generic Search Result (Общий результат поиска)
Результат поиска, который не содержит личной информации пользователя и не основан на ней. Неперсонализированный результат.
Hierarchy (Иерархия)
Структура онлайн-форума, включающая домен (или провайдера), название форума и, возможно, категории или поддомены. Используется для отображения в результатах поиска вместо веб-адреса (URL).
Online Forum (Онлайн-форум)
Веб-страница, которая включает комментарии или посты конечных пользователей или может быть изменена ими. Включает дискуссионные форумы, группы в социальных сетях, а также страницы статей с возможностью комментирования.
Personalized Search Result (Персонализированный результат поиска)
Результат поиска, который включает личную информацию пользователя или основан на ней (например, на его социальных связях).
Ranking (Рейтинг)
Оценка, определяющая позицию результата поиска в выдаче.
Social Circles (Социальные круги)
Категории, к которым пользователи могут относить свои контакты в социальной сети для управления видимостью и распространением контента. Набор данных, определяющий коллекцию связанных контактов.
Social Contacts (Социальные контакты)
Другие пользователи, с которыми у пользователя установлена связь в social networking service, например, члены его Social Circles.
Social Networking Service (Служба социальной сети)
Платформа для создания социальных связей. В контексте патента — служба, связанная с поисковой системой и предоставляющая данные о пользователях и их связях для персонализации поиска.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод предоставления персонализированного результата поиска для внешнего онлайн-форума.

  1. Система получает поисковый запрос от первого пользователя.
  2. Определяется результат поиска, связанный с онлайн-форумом.
  3. Определяется, что один или несколько social contacts первого пользователя в социальной сети являются пользователями этого онлайн-форума.
  4. Ключевое условие: Онлайн-форум является отдельным (внешним) по отношению к социальной сети (separate from the social networking service).
  5. Механизм определения членства: Система узнает о членстве контакта во внешнем форуме путем получения от устройства этого контакта информации о том, что он является участником форума, и сохранения этой информации в репозитории данных социальной сети.
  6. Ranking результата поиска изменяется на основании того, что social contacts являются пользователями форума.
  7. Информация о результате поиска предоставляется для отображения на странице результатов. Эта информация включает указание как минимум на одного из social contacts И интерфейс для участия в онлайн-форуме (interface for participating).

Claims 2-4 (Зависимые): Детализируют отображение иерархии форума.

Отображаемая информация включает иерархию (hierarchy) форума, состоящую из домена и названия форума (Claim 2). Иерархия может также включать поддомен или категорию форума (Claim 3). Эта иерархия отображается вместо веб-адреса форума (Claim 4).

Claim 5 и 9 (Зависимые): Детализируют интерфейс взаимодействия.

Интерфейс для участия в форуме представляет собой ссылку для присоединения к форуму (link to join) (Claim 5) или ссылку для публикации текста, изображения или видео на форуме (link to post) (Claim 9).

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько этапов поиска, используя данные, обрабатываемые на этапе индексирования и понимания пользователей, и влияя на финальные этапы ранжирования и отображения.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе система должна проиндексировать веб-страницы и классифицировать их как Online Forum. Также извлекается иерархическая структура форумов (домен, категории, названия) для последующего отображения (Forum Hierarchy Module).

(Вне стандартных этапов поиска – Управление данными пользователей социальной сети)
Социальная сеть, связанная с поисковой системой, собирает и хранит данные о членстве пользователей во внутренних форумах (Internal Forum Membership Module) и, что критически важно, получает и хранит данные о членстве пользователей во внешних форумах, которыми они явно поделились (External Forum Membership Module).

RANKING – Ранжирование / RERANKING – Переранжирование
Основное применение патента в части корректировки оценок.

  1. Генерация базовых результатов: Generic Search Module или Personalized Search Module генерируют начальный набор результатов с базовыми rankings.
  2. Персонализация и корректировка: Personalized Search Module определяет, является ли результат форумом и являются ли social contacts пользователя его участниками. Если да, ranking результата изменяется (повышается).

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание (Отображение SERP)
На этом этапе формируется финальный вид результата поиска (сниппет). Если результат является персонализированным форумом, система применяет специальное форматирование:

  • Отображение иерархии вместо URL.
  • Добавление социальных аннотаций (указание на social contacts).
  • Добавление интерфейса взаимодействия (кнопки Join/Post).

Входные данные:

  • Поисковый запрос.
  • Идентификатор пользователя в социальной сети (опционально).
  • Данные о социальных контактах пользователя.
  • Данные о членстве контактов во внутренних и внешних форумах (с разрешения контактов).
  • Индекс веб-страниц с классификацией (форум/не форум) и иерархией.

Выходные данные:

  • Набор результатов поиска с персонализированными rankings и обогащенными сниппетами для онлайн-форумов.

На что влияет

  • Конкретные типы контента: В первую очередь влияет на онлайн-форумы, сообщества, группы в социальных сетях и любые сайты с активным участием пользователей (например, разделы комментариев к статьям).
  • Специфические запросы: Запросы, подразумевающие поиск обсуждений или сообществ (например, [тема] + «форум», «обсуждение», «группа»).
  • Персонализация: Алгоритм влияет только на персонализированную выдачу для пользователей, которые вошли в связанную социальную сеть и разрешили использование своих данных.

Когда применяется

  • Триггеры активации:
    • Пользователь выполняет поиск, будучи авторизованным в социальной сети, связанной с поисковой системой.
    • В результатах поиска присутствует ресурс, классифицированный как Online Forum.
    • Один или несколько social contacts пользователя идентифицированы как участники этого форума (и разрешили делиться этой информацией).
  • Исключения: Алгоритм не применяется для Generic Search Results (когда пользователь не авторизован или запретил персонализацию). Также он не применяется, если социальные контакты не являются участниками найденных форумов.

Пошаговый алгоритм

Процесс обработки поискового запроса

  1. Получение запроса: Поисковый сервер получает запрос от пользователя. Запрос может сопровождаться идентификатором аккаунта пользователя в социальной сети.
  2. Генерация результатов: Определяется набор результатов поиска, релевантных запросу. Каждому результату присваивается начальный рейтинг.
  3. Идентификация форумов: Система анализирует результаты, чтобы определить, соответствует ли конкретный результат веб-странице, связанной с онлайн-форумом, имеющим участников.
    • Если НЕТ: Перейти к стандартной процедуре определения подмножества для отображения (Шаг 7).
    • Если ДА: Продолжить (Шаг 4).
  4. Проверка социальных связей: Система определяет, включают ли участники онлайн-форума одного или нескольких социальных контактов пользователя в связанной социальной сети.
    • Если НЕТ: Перейти к стандартной процедуре определения подмножества для отображения (Шаг 7).
    • Если ДА: Продолжить (Шаг 5).
  5. Корректировка рейтинга: Рейтинг конкретного результата поиска изменяется (повышается) на основании того, что социальные контакты пользователя являются участниками форума.
  6. Определение подмножества для отображения (Персонализированное): Определяется подмножество результатов для показа пользователю на основе скорректированных рейтингов (например, Топ-10).
  7. Проверка включения персонализированного результата: Система проверяет, попал ли конкретный (персонализированный) результат в это подмножество.
    • Если ДА: Перейти к отображению с аннотациями (Шаг 9).
    • Если НЕТ (или если Шаги 3/4 вернули НЕТ): Перейти к стандартному отображению (Шаг 8).
  8. Стандартное отображение: Предоставляются данные подмножества результатов для отображения.
  9. Отображение с аннотациями: Предоставляются данные подмножества результатов для отображения. Для конкретного результата отображаемая информация включает указание как минимум на одного из социальных контактов. Также может включать иерархию форума и интерфейс для взаимодействия.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на использовании социальных данных для персонализации ранжирования и отображения результатов, связанных с форумами.

  • Пользовательские факторы (Социальные данные):
    • Идентификатор пользователя в Social Networking Service.
    • Список Social Contacts пользователя (или Social Circles).
    • Данные о членстве контактов в форумах внутри социальной сети.
    • Данные о членстве контактов в форумах вне социальной сети. Критически важно, что эти данные предоставляются самими контактами социальной сети (пользователь явно указывает, в каких внешних форумах он состоит) и хранятся в ее репозитории.
  • Структурные факторы (Форума):
    • Hierarchy форума: домен/провайдер, название, категории, поддомены. Эти данные извлекаются для отображения в SERP.
  • Системные данные:
    • Классификация веб-страницы как Online Forum.
    • Базовый Ranking результата поиска.

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не детализирует конкретные формулы для расчета изменения рейтинга, но описывает следующие качественные метрики и процессы:

  • Изменение рейтинга: Рейтинг результата повышается, если обнаружено, что социальные контакты пользователя являются участниками форума. Степень повышения в патенте не указана.
  • Идентификация членства: Проверка наличия идентификаторов социальных контактов в списке участников форума (set of members), хранящемся в репозитории данных.
  • Определение иерархии: Извлечение структурных данных форума (Forum Hierarchy Module). Это может происходить путем анализа структуры сайта (если она публична) или получения данных от домена.

Выводы

  1. Персонализация как фактор ранжирования: Патент демонстрирует конкретный механизм, при котором ranking результата поиска изменяется в зависимости от социальной активности контактов пользователя. Форум, в котором участвуют друзья пользователя, будет ранжироваться выше в его персонализированной выдаче.
  2. Интеграция данных социальной сети: Система полагается на тесную интеграцию между поисковой системой и Social Networking Service. Поисковая система использует данные о связях и активности пользователей в социальной сети для персонализации.
  3. Сбор данных о внешних активностях: Ключевой аспект патента — механизм сбора данных о членстве пользователей во внешних форумах (separate from the social networking service). Система не пытается угадать это, а полагается на явное указание пользователем своего членства через интерфейс социальной сети.
  4. Обогащенное отображение (Rich Snippets) для форумов: Патент описывает не только изменение ранжирования, но и значительное изменение отображения результатов:
    • Социальные аннотации (кто из контактов участвует).
    • Отображение иерархической структуры (Hierarchy) вместо URL.
    • Прямые интерфейсы взаимодействия (кнопки «Присоединиться» или «Опубликовать») прямо в SERP.
  5. Зависимость от разрешений пользователя: Весь механизм зависит от того, что пользователь вошел в систему, разрешил персонализацию, а его контакты разрешили делиться информацией о своем членстве в форумах.

Практика

Best practices (это мы делаем)

  • Структурирование форумов и сообществ: Обеспечьте четкую и логичную иерархию категорий и разделов на вашем форуме. Google может извлекать эту структуру (Hierarchy) и отображать ее в виде хлебных крошек в SERP вместо URL, что улучшает сниппет.
  • Развитие и вовлечение сообщества: Стимулируйте активность на форуме. Чем больше вовлеченных участников, тем выше вероятность того, что для их социальных контактов ваш форум будет повышен в персонализированной выдаче (при условии, что Google использует подобные механизмы персонализации).
  • Интеграция с социальными платформами (Стратегически): Хотя механизм патента основан на ныне не существующем Google+, он подчеркивает ценность связи между активностью на сайте и социальными профилями пользователей. Поощряйте пользователей делиться контентом с форума в актуальных социальных сетях, что может служить косвенным социальным сигналом.
  • Оптимизация сниппетов для взаимодействия: Патент описывает возможность отображения кнопок действия (Join/Post) прямо в SERP. Следите за возможностями структурированных данных (например, Schema.org для QAPage, DiscussionForumPosting), которые могут способствовать появлению подобных интерактивных элементов в сниппетах.

Worst practices (это делать не надо)

  • Игнорирование персонализации: Разработка SEO-стратегии исключительно на основе «общего» ранжирования (Generic Search Results) игнорирует тот факт, что для авторизованных пользователей выдача может кардинально отличаться из-за социальных сигналов.
  • Создание разрозненной структуры форума: Сложная или нелогичная структура категорий может помешать Google корректно извлечь и отобразить Hierarchy форума, что приведет к менее привлекательным сниппетам.
  • Фокус только на контенте без учета сообщества: Создание качественного контента важно, но для форумов критически важна именно активность сообщества, так как она является основой для персонализации, описанной в патенте.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегическую важность персонализации в поиске и стремление Google использовать социальные сигналы для улучшения релевантности. Для SEO это означает, что создание авторитетного и активного сообщества вокруг бренда или темы может привести к увеличению видимости через «сетевой эффект» — участники привлекают своих контактов через механизмы персонализированного ранжирования. Хотя прямая реализация через Google+ устарела, концепция использования данных о связях между пользователями для ранжирования остается фундаментальной в современных алгоритмах поиска.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация иерархии форума для улучшения сниппета

  1. Ситуация: У вас есть форум о собаках, и URL для раздела о Корги выглядит как www.dogforum.com/f12/t456. В SERP сниппет выглядит неинформативно.
  2. Действие (на основе патента): Патент указывает, что Google предпочитает отображать Hierarchy вместо URL. Необходимо реструктурировать форум и URL так, чтобы иерархия была очевидна и доступна для краулера. Новый URL: www.dogforum.com/animals/pets/dogs/corgi-lovers. Также необходимо внедрить разметку хлебных крошек (BreadcrumbList).
  3. Ожидаемый результат: В результатах поиска сниппет для форума будет отображать иерархию: DogForum > Animals > Pets > Dogs > Corgi Lovers, что более привлекательно для пользователя, чем нечитаемый URL.

Сценарий: Повышение ранжирования через персонализацию (Гипотетический пример работы алгоритма)

  1. Ситуация: Пользователь Грег ищет «Corgi discussion». В общей выдаче форум «Corgi Lovers» находится на 5 позиции, а форум «Cute Corgis» на 8 позиции.
  2. Работа алгоритма: Грег авторизован в социальной сети, связанной с поиском. Система проверяет его контакты. Друзья Грега, Джоуи и Тина, являются активными участниками форума «Corgi Lovers». Никто из друзей Грега не участвует в «Cute Corgis».
  3. Действие системы: Система повышает ranking форума «Corgi Lovers» для Грега.
  4. Результат: В персонализированной выдаче Грега форум «Corgi Lovers» перемещается на 2 позицию и отображается с аннотацией: «Джоуи, Тина и еще двое из ваших контактов публиковали на этом форуме» и кнопкой «Опубликовать».

Вопросы и ответы

Влияет ли этот патент на ранжирование, если пользователь не вошел в свой аккаунт Google?

Нет. Описанный механизм является строго персонализированным. Он требует, чтобы пользователь был авторизован в Social Networking Service, связанной с поисковой системой (например, Google аккаунт), и разрешил использование своих данных. Для неавторизованных пользователей будут показаны общие результаты поиска (Generic Search Results), и этот алгоритм не активируется.

Как система узнает, что мои друзья участвуют во внешнем форуме, не принадлежащем Google?

Патент описывает конкретный механизм для этого (Claim 1). Система не сканирует внешний форум в поисках профилей. Вместо этого она полагается на то, что ваши друзья сами явно указали в своем профиле социальной сети (связанной с поиском), что они являются участниками этого внешнего форума. Эта информация хранится в репозитории социальной сети и используется для персонализации с их разрешения.

Что такое «Hierarchy» форума и почему это важно для SEO?

Hierarchy — это структура форума, например: Домен > Категория > Подкатегория > Название форума. Это важно, потому что патент (Claim 4) указывает, что система может отображать эту иерархию в результатах поиска вместо URL. Четкая иерархия делает сниппет более информативным и привлекательным, что может повысить CTR.

Что подразумевается под «интерфейсом для участия» в результатах поиска?

Патент описывает возможность интеграции прямых элементов взаимодействия прямо в сниппет результата поиска. Это могут быть кнопки или ссылки, позволяющие пользователю немедленно «Присоединиться» (Join this forum!) к форуму или «Опубликовать» (Post to this forum!) сообщение на нем, минуя промежуточные шаги.

Актуален ли этот патент после закрытия Google+?

Актуальность средняя. Механизмы, описанные в патенте, идеально соответствуют тому, как Google интегрировал данные Google+ в поиск. Хотя Google+ закрыт, концепция использования социальных сигналов и персонализации на основе связей между пользователями остается важной частью стратегии Google. Возможно, сейчас используются другие источники данных для подобной персонализации.

Как я могу оптимизировать свой форум под этот патент?

Ключевые направления — это развитие активного сообщества и техническая оптимизация структуры. Вовлеченное сообщество увеличивает вероятность срабатывания персонализации для социальных контактов участников. Технически важно обеспечить четкую иерархию форума (категории, URL, хлебные крошки), чтобы Google мог корректно ее извлечь и отобразить в сниппете.

Может ли этот механизм понизить мой сайт в выдаче?

Патент описывает изменение (подразумевается повышение) рейтинга форумов, где есть социальные контакты пользователя. Прямого понижения не описано, но если конкурентные форумы получат значительное повышение в персонализированной выдаче пользователя из-за активности его друзей, ваш сайт может быть вытеснен из топа, даже если его базовый рейтинг высок.

Что в патенте понимается под «Онлайн-форумом»?

Определение достаточно широкое. Это любая веб-страница, которая включает комментарии или посты конечных пользователей или может быть изменена ими. Сюда входят не только классические дискуссионные форумы, но и группы в социальных сетях, блоги с обсуждениями и даже разделы комментариев к новостным статьям.

Насколько сильно повышается рейтинг форума, если там есть друзья пользователя?

Патент не указывает конкретных значений или формул для изменения ranking. Он лишь утверждает, что рейтинг изменяется на основании присутствия социальных контактов. Степень повышения может зависеть от множества факторов, не раскрытых в документе, например, от количества контактов или их активности.

Могу ли я узнать, для каких пользователей мой форум был повышен в выдаче этим механизмом?

Нет. Патент описывает внутренние механизмы поисковой системы. Инструменты веб-аналитики и Search Console не предоставляют данных о том, какие именно механизмы персонализации сработали для конкретного показа или клика, в целях защиты конфиденциальности пользователей.

Похожие патенты

Как Google использует социальные связи и действия пользователей для персонализации и аннотирования поисковой выдачи
Google использует механизм для персонализации поисковой выдачи путем добавления аннотаций к результатам, которые связаны с социальными группами пользователя (друзья, коллеги, жители города). Система определяет, как участники этих групп взаимодействовали с контентом (создали, поделились, одобрили), приоритизирует эти действия и добавляет пояснения к сниппетам. Также описаны механизмы агрегации действий и защиты конфиденциальности при показе аннотаций.
  • US10142441B2
  • 2018-11-27
  • Персонализация

  • Поведенческие сигналы

  • SERP

Как Google использует социальные связи и анализ контекста рекомендаций (Endorsements) для персонализации поисковой выдачи
Google анализирует контент (например, посты в микроблогах и социальных сетях), созданный контактами пользователя. Система определяет, является ли ссылка в этом контенте "подтверждением" (Endorsement) на основе окружающих ключевых слов. Если да, то при поиске пользователя эти результаты могут быть аннотированы, указывая, кто из контактов и через какой сервис подтвердил результат, и потенциально повышены в ранжировании.
  • US9092529B1
  • 2015-07-28
  • Поведенческие сигналы

  • Персонализация

  • EEAT и качество

Как Google использовал социальные аннотации в SERP для идентификации экспертов и стимулирования вовлеченности
Патент описывает механизм Google для стимулирования пользователей оставлять социальные аннотации (например, Google +1) к результатам поиска. Когда пользователь выражал интерес к теме или сайту, система немедленно предлагала связанный социальный контент: посты от идентифицированных экспертов и популярные обсуждения. Патент раскрывает критерии, которые Google использовал для алгоритмического определения экспертности автора и популярности контента.
  • US9047345B1
  • 2015-06-02
  • Поведенческие сигналы

  • SERP

  • EEAT и качество

Как Google использует данные социальных сетей, интересы и членство в сообществах для персонализации и расширения поисковых запросов
Google использует информацию из социальных сетей для персонализации поиска. Система анализирует профиль пользователя, его членство в сообществах (группах по интересам) и даже профили связанных с ним людей. На основе этих данных система может расширять исходный запрос пользователя дополнительными терминами или фокусировать поиск на предпочтительных сайтах, чтобы предоставить результаты, соответствующие контексту и интересам пользователя.
  • US8832132B1
  • 2014-09-09
  • Персонализация

  • Поведенческие сигналы

  • SERP

Как Google использует социальный граф и активность друзей для персонализации и переранжирования результатов поиска
Google использует данные из социального графа пользователя и активность его контактов (лайки, шеры, комментарии, плейлисты) для изменения ранжирования результатов поиска. Контент, одобренный социальным окружением, повышается в выдаче и сопровождается аннотациями, объясняющими причину повышения и указывающими на свежесть социального действия.
  • US8959083B1
  • 2015-02-17
  • Персонализация

  • Поведенческие сигналы

  • SERP

Популярные патенты

Как Google использует «Фразовую модель» (Phrase Model) для прогнозирования качества сайта на основе статистики использования N-грамм
Google прогнозирует оценку качества сайта, анализируя, какие фразы (N-граммы) используются и как часто они распределены по страницам сайта. Система создает «Фразовую модель», изучая известные высококачественные и низкокачественные сайты, а затем применяет эту модель для оценки новых сайтов по их лингвистическим паттернам.
  • US9767157B2
  • 2017-09-19
  • Семантика и интент

  • Техническое SEO

  • EEAT и качество

Как Google использует личную историю поиска и профиль интересов для персонализации подсказок Autocomplete
Google персонализирует поисковые подсказки (Autocomplete), используя профиль интересов пользователя, созданный на основе его прошлых запросов и кликов. Система сравнивает тематику потенциальных подсказок с интересами пользователя и повышает в списке те варианты, которые соответствуют его предпочтениям, с учетом актуальности этих интересов.
  • US20140108445A1
  • 2014-04-17
  • Персонализация

  • Поведенческие сигналы

  • Семантика и интент

Как Google использует географическое положение и историю поведения пользователей для разрешения неоднозначных запросов
Google применяет механизм для интерпретации неоднозначных поисковых запросов, которые имеют несколько географических или категориальных значений. Система определяет доминирующий интент, анализируя, как пользователи в том же регионе ранее уточняли похожие запросы и насколько они были удовлетворены результатами. На основе этих локализованных данных (гистограмм и метрик неудовлетворенности) выбирается наиболее вероятная интерпретация, и выдача фильтруется соответственно.
  • US8478773B1
  • 2013-07-02
  • Семантика и интент

  • Персонализация

  • Поведенческие сигналы

Как Google использует историю браузера, закладки и поведение пользователей для персонализации результатов поиска в e-commerce
Система отслеживает поведение пользователей (клики, время на сайте, покупки) и их сохраненные закладки (content pointers) в сетевой среде. На основе этих данных создается персональная модель релевантности и иерархия предпочтений. Эта модель используется для дополнения запросов, переранжирования результатов поиска и предоставления рекомендаций, обеспечивая персонализированный опыт в e-commerce.
  • US7089237B2
  • 2006-08-08
  • Поведенческие сигналы

  • Персонализация

  • SERP

Как Google использует социальные связи и анализ контекста рекомендаций (Endorsements) для персонализации поисковой выдачи
Google анализирует контент (например, посты в микроблогах и социальных сетях), созданный контактами пользователя. Система определяет, является ли ссылка в этом контенте "подтверждением" (Endorsement) на основе окружающих ключевых слов. Если да, то при поиске пользователя эти результаты могут быть аннотированы, указывая, кто из контактов и через какой сервис подтвердил результат, и потенциально повышены в ранжировании.
  • US9092529B1
  • 2015-07-28
  • Поведенческие сигналы

  • Персонализация

  • EEAT и качество

Как Google динамически изменяет вес синонимов в ранжировании на основе поведения пользователей
Google не присваивает фиксированный вес синонимам (замещающим терминам) при ранжировании. Вес синонима динамически корректируется для каждого документа в зависимости от того, насколько релевантен исходный термин запроса этому документу. Эта релевантность определяется на основе поведенческих данных (клики, время просмотра), что позволяет точнее интерпретировать значение синонимов в контексте конкретной страницы.
  • US9116957B1
  • 2015-08-25
  • Поведенческие сигналы

  • Семантика и интент

  • SERP

Как Google использует атрибуты пользователей и показатели предвзятости (Bias Measures) для персонализации ранжирования
Google анализирует, как разные группы пользователей (сегментированные по атрибутам, таким как интересы или демография) взаимодействуют с документами. Система вычисляет «показатель предвзятости» (Bias Measure), который показывает, насколько чаще или реже определенная группа взаимодействует с документом по сравнению с общей массой пользователей. При поиске Google определяет атрибуты пользователя и корректирует ранжирование, повышая или понижая документы на основе этих показателей предвзятости.
  • US9436742B1
  • 2016-09-06
  • Персонализация

  • Поведенческие сигналы

  • SERP

Как Google использует анализ аномалий в показах и кликах для выявления фейковых локальных бизнес-листингов (Map Spam)
Google анализирует статистику взаимодействий (кликов) для групп связанных бизнес-листингов (Common Business). Система вычисляет статистически нормальный уровень активности и устанавливает порог (Anomaly Detection Threshold). Резкий всплеск активности выше этого порога (например, на два стандартных отклонения) сигнализирует о наличии фейковых или спамных листингов, созданных для манипуляции локальной выдачей.
  • US20150154610A1
  • 2015-06-04
  • Local SEO

  • Антиспам

  • Поведенческие сигналы

Как Google определяет свежесть документа, анализируя возраст ссылающихся страниц и динамику появления ссылок (Link Velocity)
Google использует методы для оценки свежести документа, когда дата его обновления неизвестна или ненадежна. Система анализирует даты обновления страниц, которые ссылаются на документ, а также историю появления и удаления этих ссылок (Link Velocity). Если на документ ссылаются недавно обновленные страницы или количество ссылок растет, он считается свежим.
  • US7797316B2
  • 2010-09-14
  • Свежесть контента

  • Ссылки

  • Техническое SEO

Как Google использует последовательность кликов пользователей (Co-selection) для классификации изображений и фильтрации контента (SafeSearch)
Google анализирует, какие изображения пользователи выбирают последовательно в рамках одной сессии (co-selection). Если Изображение Б часто выбирается сразу после Изображения А (с известной темой), система присваивает Изображению Б ту же тему. Этот механизм использует графовый анализ поведения для уточнения тематики изображений, что критично для повышения релевантности и работы фильтров, таких как SafeSearch.
  • US8856124B2
  • 2014-10-07
  • Безопасный поиск

  • Поведенческие сигналы

  • Семантика и интент

seohardcore