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

Как Google синдицирует (передает) свои блоки с ответами (Answer Boxes) другим поисковым системам и приложениям через API

PROVIDING ANSWER BOX FUNCTIONALITY TO THIRD PARTY SEARCH ENGINES (Предоставление функциональности "Answer Box" сторонним поисковым системам)
  • US8959111B2
  • Google LLC
  • 2012-02-06
  • 2015-02-17
  • SERP
  • Описание
  • Разбор
  • Выводы
  • Практика
  • FAQ
  • Похожие

Патент описывает технологию, позволяющую сторонним поисковым системам, не имеющим собственной функциональности блоков с ответами (Answer Boxes), запрашивать и отображать эти блоки от другого провайдера (например, Google). Это достигается путем встраивания специального кода (API/AJAX), который отправляет отфильтрованный запрос провайдеру и интегрирует полученный ответ в стороннюю выдачу.

Описание

Какую проблему решает

Патент решает проблему отсутствия функциональности готовых ответов (Answer Boxes, аналогичных Google OneBox) у некоторых поисковых систем или приложений (Third Party Search Engines). Изобретение позволяет этим системам обогатить свою выдачу прямыми ответами (например, о погоде, времени, расчетах), не разрабатывая собственную технологию, а используя возможности другого специализированного провайдера (Answer Box Search Engine).

Что запатентовано

Запатентован метод синдикации функциональности Answer Box между двумя разными поисковыми системами от разных провайдеров. Сторонняя поисковая система встраивает код (например, API, JavaScript), предоставленный провайдером Answer Box, в свой шаблон поисковой выдачи (Results Template). При выполнении поиска этот код активируется, фильтрует запрос, отправляет его провайдеру, получает готовый ответ и отображает его вместе с собственными результатами поиска.

Как это работает

Система работает следующим образом:

  • Интеграция (Офлайн): Сторонняя система встраивает код API от провайдера Answer Box в свой Results Template.
  • Обработка запроса (Онлайн): Когда пользователь вводит запрос, сторонняя система генерирует свои стандартные результаты.
  • Фильтрация и Запрос: Одновременно активируется встроенный код. Он фильтрует исходный запрос, выбирая подмножество терминов (fewer than all terms), и отправляет их провайдеру в виде Answer Box Request (например, через AJAX).
  • Генерация ответа: Провайдер анализирует запрос на наличие триггерных терминов (Trigger Terms), генерирует Answer Box Result и возвращает его.
  • Интеграция в SERP: Сторонняя система отображает полученный ответ в своей выдаче.

Актуальность для SEO

Средняя. Технология синдикации функций через API и AJAX является стандартной практикой. Этот механизм актуален для продуктов типа Google Custom Search Engine (CSE), партнерских интеграций и встраивания поисковых функций в сторонние приложения. Патент описывает инфраструктуру взаимодействия, а не алгоритмы генерации ответов.

Важность для SEO

(1/10). Патент имеет минимальное значение для стандартных SEO-стратегий, направленных на ранжирование в основном поиске Google (google.com). Он не описывает сигналы ранжирования, методы оценки качества контента или оптимизацию. Патент фокусируется исключительно на механизме синдикации (предоставления) поисковых функций между разными системами.

Детальный разбор

Термины и определения

Answer Box (Блок с ответом)
Графический элемент на веб-странице, предоставляющий прямой ответ на вопрос, явно заданный или подразумеваемый поисковым запросом. Пример: Google OneBox.
Answer Box Search Engine (ABSE)
Провайдер, который обладает технологией генерации Answer Boxes (например, Google).
Third Party Search Engine (TPSE)
Сторонняя поисковая система или приложение (включая desktop search engine), которое не имеет собственной функциональности Answer Box и использует услуги ABSE.
Answer Box Request (Запрос блока с ответом)
Запрос (часто AJAX), отправляемый от TPSE к ABSE для получения Answer Box Result.
Answer Box Result (Результат блока с ответом)
Отформатированная информация (текст, графика, данные реального времени), которая возвращается провайдером (ABSE) и отображается TPSE.
Results Template (Шаблон результатов)
Шаблон SERP сторонней поисковой системы (TPSE). В этот шаблон встраивается код API для вызова Answer Box.
Trigger Terms (Triggers) (Триггерные термины)
Специфические ключевые слова в запросе (например, "weather", "time", "convert"), которые сигнализируют о необходимости сгенерировать прямой ответ.
Parameter (Параметр)
Дополнительная информация, необходимая для уточнения триггера (например, название города для триггера "time").
Answer Box Selector
Компонент на стороне TPSE, который фильтрует исходный запрос и выбирает подмножество терминов для отправки в ABSE.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Система) и Claim 8 (Метод) являются независимыми и описывают основной механизм интеграции между двумя разными поисковыми системами от разных провайдеров.

  1. Первая поисковая система (ПС1/TPSE, Провайдер А) получает код Answer Box от второй поисковой системы (ПС2/ABSE, Провайдер Б, отличный от А).
  2. ПС1 встраивает этот код в свой шаблон результатов (search results template).
  3. ПС1 получает поисковый запрос от пользователя и генерирует собственные результаты.
  4. ПС1 активирует (invoking) шаблон, содержащий встроенный код ПС2.
  5. Ключевой шаг: В ответ на активацию шаблона система выбирает меньшее количество терминов, чем содержит исходный запрос (selecting fewer than all terms).
  6. Выбранные (отфильтрованные) термины отправляются в виде Answer Box Request к ПС2.
  7. ПС1 получает Answer Box Result от ПС2.
  8. ПС1 генерирует страницу результатов, включающую собственные результаты И Answer Box с информацией от ПС2.

Ядром изобретения является метод синдикации между разными провайдерами, включающий обязательную фильтрацию запроса на стороне клиента (ПС1) перед отправкой запроса на генерацию ответа.

Claim 12 (Зависимый от 8): Детализирует механизм фильтрации (выбора "меньшего количества терминов").

ПС1 сначала выбирает один или несколько типов Answer Boxes, которые она хочет получить от ПС2. Затем она выбирает из исходного запроса только те термины, которые соответствуют этим выбранным типам. Это дает ПС1 контроль над тем, какой функционал использовать.

Claim 14 (Зависимый от 8): Уточняет техническую реализацию, указывая, что Answer Box Request может быть запросом Asynchronous JavaScript and XML (AJAX).

Где и как применяется

Этот патент описывает взаимодействие между двумя отдельными системами (синдикацию), а не внутренние этапы работы единой поисковой системы Google.

Взаимодействие систем:

На стороне Third Party Search Engine (TPSE):

  • QUNDERSTANDING: Answer Box Selector используется для фильтрации исходного запроса и выбора подмножества терминов в соответствии с конфигурацией (например, WHITELIST желаемых типов ответов).
  • RANKING: Генерация собственных органических результатов.
  • METASEARCH – Метапоиск и Смешивание: Основной этап. Система объединяет свои результаты с Answer Box Result, полученным от внешнего провайдера (ABSE) через API (AJAX), используя Results Template.

На стороне Answer Box Search Engine (ABSE, Google):

  • QUNDERSTANDING: Анализ полученного Answer Box Request для идентификации Trigger Terms и Parameters.
  • Генерация ответа: Формирование и возврат Answer Box Result.

Входные данные: Исходный запрос пользователя; Results Template со встроенным кодом API; Answer Box Request (отфильтрованные термины).

Выходные данные: Answer Box Result (или "no result"); Финальная комбинированная SERP.

На что влияет

Патент не влияет на ранжирование сайтов в основном индексе Google. Он влияет исключительно на функциональность и внешний вид выдачи тех поисковых систем, приложений или сайтов (например, использующих Google CSE), которые применяют эту технологию синдикации. Он влияет на отображение готовых ответов по запросам, содержащим Trigger Terms.

Когда применяется

  • Условия работы: Технология применяется, только если TPSE предварительно интегрировала код ABSE в свой Results Template.
  • Триггеры активации: Активация кода происходит при обработке поискового запроса и загрузке страницы результатов (например, через событие WINDOW.ONLOAD в JavaScript). Генерация самого блока происходит, только если ABSE идентифицировал в запросе релевантные Trigger Terms и параметры.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Предварительная настройка (Офлайн)

  1. Получение кода: TPSE получает код (API, JavaScript) от ABSE (Google).
  2. Встраивание кода: Код встраивается в Results Template TPSE. Определяется контейнер для отображения (например, <div>).
  3. Конфигурация: TPSE настраивает параметры, например, определяет список разрешенных типов Answer Boxes (WHITELIST).

Процесс Б: Обработка запроса (Онлайн)

  1. Получение запроса: TPSE получает запрос от пользователя.
  2. Генерация собственных результатов: TPSE обрабатывает запрос и находит свои результаты.
  3. Активация шаблона и Фильтрация: При формировании SERP активируется встроенный код. Answer Box Selector анализирует запрос и конфигурацию (WHITELIST).
  4. Выбор подмножества терминов (Ключевой шаг): Система выбирает только часть терминов исходного запроса (fewer than all terms), соответствующих разрешенным типам Answer Boxes.
  5. Отправка запроса: Answer Box Request отправляется ABSE (например, через AJAX).
  6. Анализ запроса провайдером: ABSE анализирует запрос на наличие Trigger Terms и параметров.
  7. Генерация ответа: Если триггеры найдены, генерируется Answer Box Result. Если нет – генерируется ответ "No Result".
  8. Получение ответа и Интеграция: TPSE получает ответ от ABSE и интегрирует Answer Box Result (если он есть) в 지정енный контейнер на SERP.
  9. Отображение: Финальная SERP отображается пользователю.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на инфраструктуре обмена данными, а не на факторах ранжирования.

  • Контентные факторы (Query Terms): Текст запроса пользователя является основным входом. Он фильтруется перед отправкой провайдеру.
  • Технические факторы: Критически важные для работы механизма. Используется Results Template, встроенный код API (упоминается JavaScript, VBScript), протоколы и форматы запросов (AJAX, XML, JSON), HTML контейнеры (<div>).
  • Пользовательские факторы (Косвенно): В патенте упоминается, что параметры (например, местоположение) могут быть выведены (inferred) или что TPSE может добавлять контекстную информацию (context information), что подразумевает использование данных о пользователе.

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не описывает метрики ранжирования или качества контента. Он описывает логику обработки запроса для синдикации:

  • Trigger Terms и Parameters (Сопоставление с шаблонами): Набор предопределенных ключевых слов, которые используются ABSE для определения намерения получить прямой ответ.
  • Фильтрация запроса (Query Filtering): Процесс на стороне TPSE для выбора подмножества терминов. Основан на соответствии терминов запроса разрешенным типам Answer Boxes.
  • Спецификация типа ответа (WHITELIST): Конфигурация, определяющая, какие типы Answer Boxes разрешено запрашивать у провайдера. Упоминается в описании патента.

Выводы

  1. Патент об инфраструктуре синдикации, а не о ранжировании: Основной вывод заключается в том, что патент описывает технический механизм предоставления поисковых функций (Answer Boxes) от одного провайдера другому (B2B). Он не содержит информации об алгоритмах ранжирования Google или факторах, влияющих на позиции сайтов.
  2. Отсутствие прямой практической ценности для SEO: Для SEO-специалистов, работающих над продвижением сайтов в основном поиске Google, этот патент не предоставляет прямых рекомендаций по оптимизации контента для попадания в Answer Box.
  3. Контролируемая интеграция через API: Интеграция реализована через встраивание исполняемого кода (JavaScript, AJAX) в шаблон результатов поиска сторонней системы (TPSE).
  4. Обязательная фильтрация запроса партнером: Ключевой особенностью, защищенной патентом (Claims), является то, что TPSE фильтрует исходный запрос и отправляет провайдеру (ABSE) только подмножество терминов (fewer than all terms). Это позволяет TPSE контролировать, какие типы ответов запрашивать (используя WHITELIST).
  5. Взаимодействие разных провайдеров: Патент явно описывает сценарий интеграции между поисковыми системами, предоставляемыми разными компаниями.

Практика

ВАЖНО: Патент является инфраструктурным и описывает механизм взаимодействия между поисковыми системами (синдикацию). Он не дает прямых рекомендаций для SEO-продвижения сайтов в основном индексе Google, но позволяет сделать стратегические выводы.

Best practices (это мы делаем)

Стратегические действия (Косвенное влияние):

  • Приоритет оптимизации под Featured Snippets / Answer Boxes: Хотя патент не описывает, как попасть в эти блоки, он демонстрирует механизм их дистрибуции. Контент, захвативший блок ответа в Google, может быть синдицирован на сторонние платформы. Это увеличивает стратегическую ценность оптимизации под сниппеты, так как увеличивает общий охват контента за пределами google.com.
  • Фокус на Trigger Terms: Создавайте контент, отвечающий на запросы с Trigger Terms (факты, определения, расчеты), так как именно этот функционал синдицируется.

Технические действия (Для управления внутренним поиском):
Если вы управляете внутренним поиском на сайте, реализованным через сторонний движок (например, Google CSE), патент применим напрямую:

  • Конфигурация типов ответов: Используйте возможности конфигурации (WHITELIST), описанные в патенте, чтобы контролировать, какие типы готовых ответов будут отображаться пользователям вашего сайта, улучшая UX внутреннего поиска.

Worst practices (это делать не надо)

  • Попытки использовать этот патент для поиска факторов ранжирования: Не тратьте ресурсы на анализ этого патента с целью найти методы оптимизации для основного поиска Google. Он нерелевантен для этих задач.
  • Игнорирование потенциала синдикации: Недооценка оптимизации под Answer Boxes может привести к потере не только позиций в основном поиске, но и дополнительного охвата через сеть синдикации, описанную в патенте.

Стратегическое значение

Стратегическое значение для SEO заключается в понимании того, что Google активно распространяет свои технологии за пределы основного поискового продукта. Это подтверждает важность прямых ответов как ключевого элемента современного поиска. Успех в захвате Answer Boxes становится более ценным, так как он может масштабироваться через партнерскую сеть синдикации.

Практические примеры

Практических примеров применения этого патента для улучшения ранжирования в Google нет. Ниже приведен пример работы описанного механизма.

Сценарий: Сторонний поисковик Example.com использует Google для отображения времени.

  1. Интеграция: Example.com (TPSE) встраивает код Google API (ABSE) в свой шаблон. В настройках указано WHITELIST=[TIME].
  2. Запрос пользователя: Пользователь вводит на Example.com: "время в Лондоне и погода".
  3. Фильтрация (Example.com): Answer Box Selector анализирует запрос. Термины "время" и "Лондоне" соответствуют типу TIME. Термин "погода" игнорируется (не в WHITELIST).
  4. Answer Box Request: Example.com отправляет Google отфильтрованный запрос (fewer than all terms): Q="время Лондон"&WHITELIST=[TIME].
  5. Обработка (Google): Google распознает Trigger Terms, генерирует блок с текущим временем и отправляет его обратно.
  6. Отображение (Example.com): Example.com отображает свои органические результаты и встраивает над ними блок с временем, полученный от Google. Блок с погодой показан не будет.

Вопросы и ответы

Влияет ли этот патент на ранжирование моего сайта в основном поиске Google?

Нет, этот патент не влияет на ранжирование сайтов в google.com. Он описывает технологию синдикации, то есть как Google предоставляет свои функции (Answer Boxes) другим, сторонним поисковым системам или приложениям. Патент не раскрывает алгоритмов ранжирования или факторов качества.

Поможет ли этот патент понять, как оптимизировать контент, чтобы попасть в Answer Box (Featured Snippet)?

Нет. В патенте нет информации об алгоритмах выбора информации для Answer Box. Он фокусируется исключительно на инфраструктуре взаимодействия между системами. Однако он подчеркивает стратегическую важность сниппетов, так как они могут синдицироваться на другие платформы.

Что такое "Third Party Search Engine" (TPSE) в контексте патента?

Это любая поисковая система или приложение (например, десктопный поиск или Google CSE), которое не имеет собственной технологии для генерации Answer Boxes и использует для этого возможности другого провайдера (Answer Box Search Engine или ABSE, например, Google).

Как технически реализована интеграция?

Интеграция реализована путем встраивания кода (API, JavaScript), предоставленного ABSE, в шаблон поисковой выдачи (Results Template) TPSE. Когда пользователь выполняет поиск, этот код динамически отправляет запрос (например, через AJAX) провайдеру и отображает полученный ответ в HTML-контейнере (например, <div>).

Что означает ключевое утверждение о выборе "меньше, чем все термины" (fewer than all terms) запроса?

Это ключевой аспект Claims. Прежде чем отправить запрос в Google (ABSE) для получения Answer Box, сторонняя система (TPSE) фильтрует исходный запрос пользователя. Она может удалить нерелевантные слова или выбрать только те термины, которые соответствуют типам ответов, сконфигурированным для отображения.

Может ли сторонняя поисковая система контролировать, какие ответы запрашивать у Google?

Да. Патент подчеркивает, что TPSE может настроить, какие типы Answer Boxes она хочет получать (используя конфигурацию, упомянутую как WHITELIST в описании). Фильтрация запроса (выбор подмножества терминов) также служит этой цели.

Что такое "Trigger Terms"?

Это специфические ключевые слова или фразы в запросе (например, "погода", "сколько стоит", "конвертировать"), которые служат сигналом для Answer Box Search Engine о том, что нужно сгенерировать прямой ответ, а не просто список ссылок.

Описывает ли патент взаимодействие между разными провайдерами?

Да, в Claims явно указано, что первая поисковая система предоставлена первым провайдером, а вторая (ABSE) — вторым, отличным от первого, провайдером. Это патент о межсистемной и межкорпоративной интеграции.

Влияет ли этот механизм на локальный поиск?

Да, если запрос имеет локальный интент, являющийся триггером (например, карты, погода). В патенте упоминается, что параметры (например, местоположение) могут быть выведены (inferred) или что TPSE может передавать контекстную информацию (context information) для генерации локализованного ответа.

Стоит ли мне как SEO-специалисту тратить время на изучение этого патента?

Для поиска конкретных тактик ранжирования – нет. Для понимания общей стратегии Google и повышения стратегической ценности работы над Featured Snippets (из-за потенциала синдикации) – да, он полезен для общего понимания инфраструктуры поиска.

Похожие патенты

Как Google использует авторитетные сайты в органической выдаче для активации и позиционирования блоков с ответами (Answer Boxes)
Google определяет, когда показывать блок с ответом (Answer Box) или вертикальную интеграцию (погода, акции и т.д.), анализируя не только текст запроса, но и состав органической выдачи. Если в результатах присутствуют специфические авторитетные URL или ключевые слова (называемые «индикаторами блока ответов»), система с большей вероятностью покажет соответствующий блок. Эти индикаторы определяются заранее путем анализа того, какие сайты часто появляются по ключевым «исходным запросам» для данной темы.
  • US9607087B1
  • 2017-03-28
  • SERP

  • Семантика и интент

Как Google встраивает интерактивные ответы (OneBox) в контент веб-страниц и сниппеты поисковой выдачи
Патент описывает систему для идентификации ключевых терминов (например, названий компаний, локаций, медиа) на любой веб-странице или в сниппете поисковой выдачи. Система динамически встраивает интерактивные гаджеты (Answer Box Gadgets), предоставляющие пользователю мгновенную информацию (например, текущую цену акции или погоду) по клику или наведению, не требуя покидать страницу.
  • US9146992B2
  • 2015-09-29
  • SERP

  • Семантика и интент

Как Google использует топовые результаты поиска для активации и выбора блоков с ответами (Answer Boxes/Featured Snippets)
Google может активировать блоки с ответами (Answer Boxes или Featured Snippets), анализируя не только сам запрос, но и топовые результаты поиска. Если ресурсы в выдаче ассоциированы с определенной темой (Answer Box Topic), система покажет соответствующий блок. Это позволяет точнее выбирать ответ при неоднозначных запросах и подчеркивает роль данных, предоставленных издателями.
  • US9355175B2
  • 2016-05-31
  • SERP

  • Семантика и интент

Как Google создает мгновенные интерактивные результаты на SERP, предварительно загружая и персонализируя скрытый контент
Google использует механизм для создания интерактивных блоков ответов (Answer Boxes), таких как Погода или Панели Знаний. Система отправляет пользователю не только видимый результат, но и дополнительный скрытый контент («карточки»), выбранный на основе истории взаимодействий пользователя. При взаимодействии с блоком (свайп или клик) дополнительный контент отображается мгновенно, без отправки нового запроса на сервер.
  • US9274683B2
  • 2016-03-01
  • SERP

  • Персонализация

  • Поведенческие сигналы

Как Google встраивает поиск (ботов) напрямую в чаты и голосовые звонки с помощью триггерных слов и контекста
Система отслеживает электронные разговоры (чаты, VoIP-звонки) на наличие триггерных слов. При активации она захватывает запрос, может использовать контекст разговора для его уточнения и внедряет краткий ответ обратно в поток беседы. Патент также описывает функцию автоматического звонка по найденному номеру (Search-to-Call).
  • US9031216B1
  • 2015-05-12
  • Семантика и интент

  • SERP

Популярные патенты

Как Google рассчитывает «сигнал конкурентоспособности» (Competition Signal) страниц на основе анализа кликов, показов и времени взаимодействия
Google оценивает качество страниц, анализируя их «победы» и «поражения» в поисковой выдаче. Система сравнивает, как часто пользователи выбирают данный URL вместо других и как долго они взаимодействуют с контентом по сравнению с конкурентами (Dwell Time). На основе этих данных рассчитывается корректирующий фактор, который повышает или понижает позиции страницы, отражая её относительную конкурентоспособность и удовлетворенность пользователей.
  • US9020927B1
  • 2015-04-28
  • Поведенческие сигналы

  • SERP

  • EEAT и качество

Как Google использует контекст и анализ офлайн-поведения (Read Ranking) для соединения физических документов с цифровыми копиями
Система идентифицирует цифровой контент по сканированному фрагменту из физического мира, используя не только текст, но и обширный контекст (время, местоположение, историю пользователя). Патент также вводит концепцию «Read Ranking» — отслеживание популярности физических документов на основе того, что люди сканируют, как потенциальный сигнал ранжирования.
  • US20110295842A1
  • 2011-12-01
  • Поведенческие сигналы

  • Персонализация

  • Семантика и интент

Как Google использует визуальный анализ кликов по картинкам для понимания интента запроса и переранжирования выдачи
Google анализирует визуальное содержимое изображений, которые пользователи чаще всего выбирают в ответ на определенный запрос. На основе этого анализа (наличие лиц, текста, графиков, доминирующих цветов) система определяет категорию запроса (например, «запрос о конкретном человеке» или «запрос на определенный цвет»). Эти категории затем используются для переранжирования будущих результатов поиска, повышая изображения, которые визуально соответствуют выявленному интенту.
  • US9836482B2
  • 2017-12-05
  • Семантика и интент

  • Поведенческие сигналы

  • SERP

Как Google рассчитывает авторитетность страниц на основе их близости к доверенным сайтам-источникам (Seed Sites)
Google использует метод ранжирования страниц, основанный на измерении «расстояния» в ссылочном графе от набора доверенных исходных сайтов (Seed Sites) до целевой страницы. Чем короче путь от доверенных источников до страницы, тем выше ее рейтинг авторитетности. Длина ссылки увеличивается (а ее ценность падает), если исходная страница имеет большое количество исходящих ссылок. Этот механизм позволяет эффективно рассчитывать показатели доверия (Trust) в масштабах всего веба.
  • US9165040B1
  • 2015-10-20
  • Ссылки

  • EEAT и качество

  • Антиспам

Как Google выбирает предлагаемые запросы, анализируя вероятность завершения поиска и коммерческую ценность
Google использует графовую модель для анализа поисковых сессий пользователей. Система определяет, какие уточняющие запросы чаще всего приводят к завершению поиска (становятся «финальным пунктом назначения»). Эти запросы считаются обладающими наибольшей «полезностью» (Utility) и предлагаются пользователю в качестве подсказок или связанных запросов. Система также учитывает коммерческий потенциал этих запросов и может показывать для них релевантные рекламные блоки.
  • US8751520B1
  • 2014-06-10
  • SERP

  • Поведенческие сигналы

  • Семантика и интент

Как Google использует историю местоположений для определения физической активности пользователя и гиперперсонализации поиска
Google анализирует историю перемещений пользователя (местоположения и скорость), чтобы определить его текущую физическую активность (например, поход, шоппинг) и способ передвижения (например, пешком, на автобусе). Эта информация используется для радикальной персонализации: система корректирует ранжирование результатов, изменяет запросы и формирует подсказки, чтобы они соответствовали контексту реальных действий пользователя.
  • US20150006290A1
  • 2015-01-01
  • Поведенческие сигналы

  • Персонализация

  • Local SEO

Как Google модифицирует PageRank, используя модель «Разумного серфера» для взвешивания ссылок на основе вероятности клика
Google использует машинное обучение для прогнозирования вероятности клика по ссылкам на основе их характеристик (позиция, размер шрифта, анкор) и реального поведения пользователей. Эта модель («Разумный серфер») модифицирует алгоритм PageRank, придавая больший вес ссылкам, которые с большей вероятностью будут использованы, и уменьшая вес игнорируемых ссылок.
  • US7716225B1
  • 2010-05-11
  • Ссылки

  • Поведенческие сигналы

  • SERP

Как Google создает и наполняет Панели Знаний (Knowledge Panels), используя шаблоны сущностей и популярность фактов
Google использует систему для отображения Панелей Знаний (Knowledge Panels) рядом с результатами поиска. Когда запрос относится к конкретной сущности (человеку, месту, компании), система выбирает соответствующий шаблон и наполняет его контентом из разных источников. Выбор фактов для отображения основан на том, как часто пользователи искали эту информацию в прошлом.
  • US9268820B2
  • 2016-02-23
  • Knowledge Graph

  • SERP

  • Семантика и интент

Как Google использует историю поиска и браузинга пользователя для персонализации и изменения результатов выдачи
Google записывает историю поиска и просмотров пользователя для последующей персонализации выдачи. Система может повышать в ранжировании ранее посещенные сайты, добавлять в текущую выдачу релевантные результаты из прошлых похожих запросов, а также понижать сайты, которые пользователь ранее видел, но проигнорировал. Патент также описывает создание "предпочитаемых локаций" на основе частоты посещений и времени пребывания на сайте.
  • US9256685B2
  • 2016-02-09
  • Персонализация

  • Поведенческие сигналы

  • SERP

Как Google определяет скрытый локальный интент в запросах для повышения релевантности местных результатов
Google использует механизм для определения того, подразумевает ли запрос (например, «ресторан») поиск локальной информации, даже если местоположение не указано. Система анализирует агрегированное поведение пользователей для расчета «степени неявной локальной релевантности» запроса. Если этот показатель высок, Google повышает в ранжировании результаты, соответствующие местоположению пользователя.
  • US8200694B1
  • 2012-06-12
  • Local SEO

  • Поведенческие сигналы

  • Семантика и интент

seohardcore