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

Как Google использует «Решающие Клики» и «Решающие Пропуски» для валидации и очистки правил синонимов

CLICK OR SKIP EVALUATION OF SYNONYM RULES (Оценка правил синонимов на основе кликов или пропусков)
  • US8965882B1
  • Google LLC
  • 2011-11-22
  • 2015-02-24
  • Семантика и интент
  • Поведенческие сигналы
  • SERP
  • Описание
  • Разбор
  • Выводы
  • Практика
  • FAQ
  • Похожие

Патент Google описывает механизм валидации качества внутренних правил синонимов. Система анализирует логи запросов, чтобы изолировать влияние конкретного синонима на поведение пользователя. Если пользователь кликает на результат, содержащий ТОЛЬКО синоним (а не исходный термин), это засчитывается как «Решающий Клик». Если пропускает такой результат — как «Решающий Пропуск». На основе этих данных система вычисляет оценку уверенности для правила и удаляет неэффективные синонимы.

Описание

Какую проблему решает

Патент решает проблему точной оценки качества Synonym Rules (правил синонимов), используемых поисковой системой для переписывания или расширения запросов. Традиционный анализ кликов и пропусков (Clicks/Skips) часто бывает неоднозначным: если результат содержит и исходный термин, и синоним, неясно, что именно привело к клику. Изобретение предлагает метод для изоляции влияния конкретного синонима на решение пользователя, тем самым повышая точность оценки качества правила.

Что запатентовано

Запатентован метод оценки правил синонимов путем введения метрик «Решающий Клик» (Crucial Click) и «Решающий Пропуск» (Crucial Skip). Эти метрики фиксируются только в ситуациях, когда взаимодействие пользователя можно однозначно атрибутировать к конкретному синониму. Это достигается путем проверки того, что результат поиска содержит только синоним, но НЕ содержит исходный термин запроса и НЕ содержит другие синонимы этого термина.

Как это работает

Система работает путем офлайн-анализа логов запросов (Query Logs):

  • Сбор данных: Фиксируются исходный запрос, примененные синонимы, переписанный запрос (Revised Search Query), показанная выдача и действия пользователя.
  • Анализ взаимодействия: Система анализирует контент результата, на который кликнул пользователь или который он пропустил.
  • Изоляция синонима: Проверяется, содержит ли результат синоним (например, "feline"), но отсутствует ли исходный термин ("cat") и другие синонимы ("pet").
  • Фиксация «Crucial» события: Если условия изоляции выполнены, фиксируется Crucial Click или Crucial Skip для соответствующего правила ("cat" → "feline").
  • Оценка и корректировка: На основе агрегированных данных рассчитывается оценка (Score) правила с использованием взвешенной формулы. Правила с низкой оценкой удаляются или понижаются.

Актуальность для SEO

Высокая. Понимание запросов (Query Understanding) и точное определение семантической близости терминов остаются критически важными задачами для Google. Механизмы автоматической валидации и самокоррекции лингвистических моделей на основе реального поведения пользователей (feedback loop) являются неотъемлемой частью современных поисковых систем.

Важность для SEO

Патент имеет значительное, но косвенное влияние на SEO (70/100). Он описывает внутренний механизм Google для улучшения системы понимания запросов. SEO-специалисты не могут напрямую влиять на эти метрики. Однако патент подчеркивает, что семантические связи в Google динамичны и постоянно валидируются пользователями. Если контент сайта использует синонимы, которые не соответствуют реальному интенту пользователей, это приведет к Crucial Skips, и Google может ослабить или разорвать эти семантические связи.

Детальный разбор

Термины и определения

Both Click / Both Skip («Двойной Клик» / «Двойной Пропуск»)
Ситуация, когда результат поиска содержит как исходный термин запроса, так и его синоним. Из-за неоднозначности эти события имеют меньший вес.
Click (Клик)
Выбор пользователем результата, который содержит синоним термина из переписанного запроса и не содержит исходного термина (но может содержать другие синонимы).
Crucial Click («Решающий Клик»)
Ключевая метрика. Клик по результату, который (i) содержит конкретный синоним, (ii) НЕ содержит исходный термин, и (iii) НЕ содержит никакие другие синонимы этого термина, использованные в переписанном запросе.
Crucial Skip («Решающий Пропуск»)
Ключевая метрика. Пропуск результата (выбор нижестоящего), который удовлетворяет тем же строгим условиям изоляции синонима, что и Crucial Click.
Query Context (Контекст запроса)
Условия, при которых применяется правило синонимов, например, наличие или расположение других слов в запросе.
Query Logs (Логи запросов)
Данные, хранящие информацию об исходных и переписанных запросах, показанных результатах и действиях пользователей.
Revised Search Query (Переписанный/Расширенный запрос)
Запрос, модифицированный системой путем добавления или замены терминов на их синонимы.
Skip (Пропуск)
Пропуск результата, удовлетворяющего критериям Click, в пользу нижестоящего результата.
Synonym Rule (Правило синонимов)
Правило, определяющее, что один термин является синонимом другого (например, A→B). Может быть общим или контекстно-зависимым.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает метод идентификации и подсчета Crucial Click.

  1. Система получает доступ к Query Log Data (включая исходный запрос, синонимы, переписанный запрос, результаты и выбор пользователя).
  2. Определяется, что выбранный результат содержит конкретный синоним (Particular Synonym).
  3. Выполняется проверка условий изоляции: результат НЕ содержит (i) исходный термин И (ii) любые другие синонимы для этого термина из переписанного запроса.
  4. В ответ на выполнение условий, система увеличивает счетчик Crucial Click Count для соответствующего Synonym Rule.
  5. На основе этого счетчика принимается решение о будущем использовании правила.

Ядро изобретения — это строгие условия (шаг 3), позволяющие однозначно связать клик с конкретным синонимом.

Claim 11 (Независимый пункт): Описывает метод идентификации и подсчета Crucial Skip.

  1. Система получает доступ к Query Log Data (включая ранжирование результатов).
  2. Идентифицируется результат, ранжированный ВЫШЕ выбранного (т.е. пропущенный результат).
  3. Определяется, что пропущенный результат содержит конкретный синоним.
  4. Выполняется проверка условий изоляции (отсутствие исходного термина и других синонимов) для пропущенного результата.
  5. Если условия выполнены, система увеличивает счетчик Crucial Skip Count для соответствующего правила.
  6. На основе этого счетчика принимается решение о будущем использовании правила.

Claims 7 и 17 (Зависимые пункты): Детализируют формулу расчета оценки (Score) для правила синонимов с использованием весов.

Оценка рассчитывается как отношение взвешенных положительных событий (кликов) к общему числу взвешенных событий (кликов и пропусков). Используются веса W1 для обычных событий и W2 для «решающих» событий.

Формула:

Score=(CrucialClick∗W2)+(Click∗W1)(CrucialClick∗W2)+(Click∗W1)+(CrucialSkip∗W2)+(Skip∗W1)Score = \frac{(CrucialClick*W2) + (Click*W1)}{(CrucialClick*W2) + (Click*W1) + (CrucialSkip*W2) + (Skip*W1)}

Патент подразумевает, что W2 > W1, придавая больший вес более точным сигналам.

Где и как применяется

Изобретение является частью инфраструктуры оценки качества поиска и тесно связано с этапом понимания запросов.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов (Офлайн-анализ)
Это основная область применения патента. Synonym Engine использует описанный механизм для периодического анализа исторических Query Logs. Цель — оценить существующие Synonym Rules, вычислить их Score и очистить базу данных от неэффективных или неверных правил.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов (Реальное время)
Результат офлайн-анализа — валидированный набор Synonym Rules — используется Query Reviser Engine в реальном времени для генерации Revised Queries при обработке запросов пользователей.

RANKING – Ранжирование
На этом этапе используются переписанные запросы для поиска и ранжирования результатов. Поведение пользователей на SERP (клики и пропуски) логируется и служит входными данными для офлайн-анализа.

Входные данные:

  • Query Logs: исходный запрос, примененные Synonym Rules, Revised Queries, показанная SERP, ранжирование, выбор пользователя.
  • Индекс контента: Необходим для анализа содержимого (сниппета или полного документа) результата поиска на наличие/отсутствие терминов.

Выходные данные:

  • Метрики (Crucial Click/Skip Counts) и рассчитанные оценки (Scores) для правил синонимов.
  • Обновленная база данных синонимов (удаление или понижение веса некачественных правил).

На что влияет

  • Типы запросов: Влияет на все типы запросов, где применяются синонимы. Особенно важно для неоднозначных запросов или запросов с широким интентом, где точность синонимов критична для релевантности.
  • Качество выдачи: Направлен на улучшение релевантности за счет продвижения полезных синонимов (подтвержденных Crucial Clicks) и удаления вредных (выявленных через Crucial Skips).

Когда применяется

  • Временные рамки: Процесс анализа и переоценки правил синонимов запускается периодически в офлайн-режиме для обработки накопленных логов запросов.
  • Триггеры активации (для учета событий): Учет Crucial Click/Skip активируется только при выполнении строгих условий изоляции синонима в результате взаимодействия.
  • Пороговые значения: Применяются при финальной оценке правила. Если Score ниже порога (например, 0.6), правило может быть удалено.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Обработка взаимодействия (на основе анализа логов)

  1. Получение данных сессии: Извлечение из Query Logs исходного запроса (T), примененного правила (T→S1), списка результатов и выбранного результата (R_selected).
  2. Анализ на Crucial Click:
    1. Проверка R_selected: Содержит ли он синоним S1?
    2. Проверка изоляции: Отсутствует ли в R_selected исходный термин T? Отсутствуют ли другие синонимы для T?
    3. Действие: Если все условия выполнены, инкрементировать Crucial Click Count для правила T→S1.
  3. Анализ на Crucial Skip:
    1. Идентификация пропущенных результатов (R_skipped), ранжированных выше R_selected.
    2. Для каждого R_skipped: Содержит ли он синоним S1?
    3. Проверка изоляции: Отсутствует ли в R_skipped термин T и другие синонимы?
    4. Действие: Если все условия выполнены, инкрементировать Crucial Skip Count для правила T→S1.

Примечание: Анализ содержания может проводиться как на основе сниппета в выдаче, так и на основе полного текста целевого документа.

Процесс Б: Агрегация и Оценка Правил

  1. Агрегация счетчиков: Суммирование всех счетчиков (Crucial и обычных) для каждого Synonym Rule за период анализа.
  2. Применение весов: Умножение счетчиков на соответствующие веса (W1 для обычных, W2 для Crucial).
  3. Расчет оценки (Score): Вычисление итоговой оценки по взвешенной формуле.
  4. Принятие решения: Сравнение Score с порогом и удаление или понижение (демоутинг) правила, если порог не достигнут.

Какие данные и как использует

Данные на входе

  • Поведенческие факторы: Ключевые данные. Используются Query Logs, фиксирующие выбор пользователя (клики) и ранжирование результатов (для определения пропусков).
  • Контентные факторы: Текст результатов поиска (сниппеты, заголовки) или текст целевых документов. Эти данные используются для проверки наличия или отсутствия исходных терминов и синонимов.
  • Системные данные: Существующие Synonym Rules и связанные с ними Query Contexts.

Какие метрики используются и как они считаются

Система вычисляет следующие метрики для каждого Synonym Rule:

  • Crucial Click Count
  • Crucial Skip Count
  • Click Count (обычный)
  • Skip Count (обычный)
  • Both Click/Skip Count (опционально)

Формулы и алгоритмы расчета:

Основной механизм — это расчет взвешенной оценки (Score). Патент предоставляет конкретную формулу (Claims 7, 17), используя весовые коэффициенты W1 и W2:

Score=(Crucial_Click∗W2)+(Click∗W1)(Crucial_Click∗W2)+(Click∗W1)+(Crucial_Skip∗W2)+(Skip∗W1)Score = \frac{(Crucial\_Click * W2) + (Click * W1)}{(Crucial\_Click * W2) + (Click * W1) + (Crucial\_Skip * W2) + (Skip * W1)}

Весовые коэффициенты: Патент предполагает, что W2 > W1 (в описании упоминается пример W2=5, W1=1), придавая больший вес критическим событиям, так как они являются более чистым сигналом качества.

Выводы

  1. Валидация семантики через поведение пользователей: Google не полагается исключительно на лингвистические модели или словари для определения синонимов. Система активно использует массовое поведение пользователей для подтверждения или опровержения своего понимания семантических связей.
  2. Изоляция сигнала качества (High Precision): Ключевая инновация — это механизм Crucial Clicks/Skips. Он позволяет изолировать влияние конкретного синонима, отсекая шумные данные (например, когда присутствуют и синоним, и исходное слово), что обеспечивает высокую точность оценки.
  3. Автоматическая самокоррекция и очистка: Система предназначена для автоматического удаления или понижения неэффективных правил синонимов без ручного вмешательства. Если синоним приводит к Crucial Skips, он будет удален.
  4. Приоритет точных сигналов: Использование взвешенной формулы (W2 > W1) подтверждает, что Crucial события считаются значительно более важными индикаторами качества, чем обычные клики или пропуски.
  5. Контекстная зависимость: Оценка правил производится с учетом Query Context. Синоним может быть валидирован в одном контексте и инвалидирован в другом на основе поведения пользователей.

Практика

Best practices (это мы делаем)

  • Фокус на естественном языке и удовлетворении интента: Создавайте контент, используя терминологию и синонимы, которые естественно используются вашей аудиторией. Если ваш контент соответствует интенту, он с большей вероятностью будет генерировать положительные поведенческие сигналы (включая Crucial Clicks), когда Google будет тестировать синонимичные запросы.
  • Контекстуальная релевантность: Убедитесь, что синонимы и связанные термины используются в правильном контексте. Если вы используете термин, который Google может считать синонимом ключевого запроса, контекст страницы должен полностью поддерживать это значение.
  • Оптимизация сниппетов для синонимичных запросов: Поскольку анализ может проводиться на основе видимого сниппета, критически важно, чтобы Title и Description были привлекательны и релевантны, даже если в них фигурирует синоним, а не точное ключевое слово из запроса пользователя.

Worst practices (это делать не надо)

  • Агрессивный "Synonym Stuffing": Бессистемное наполнение текста всеми возможными синонимами в надежде охватить больше запросов. Если эти синонимы не соответствуют интенту или используются в неестественном контексте, страницы будут генерировать Crucial Skips.
  • Использование неуместных или устаревших синонимов: Использование терминов, которые технически являются синонимами, но редко используются аудиторией или имеют другое основное значение в данном контексте. Система выявит их неэффективность через анализ пропусков.
  • Игнорирование контекста при оптимизации: Попытка ранжироваться по термину, когда семантическая связь слаба или контекстуально неверна. Например, оптимизация страницы про ПО "Panda" под слово "медведь". Если Google протестирует эту связь, это приведет к Crucial Skips.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегию Google на переход от буквального сопоставления ключевых слов к глубокому семантическому пониманию, которое постоянно валидируется данными о поведении пользователей. Для SEO это означает, что семантическое соответствие и построение Topical Authority должны быть подкреплены реальной полезностью контента. Успешные стратегии должны базироваться на создании контента, который действительно релевантен теме, используя язык, который резонирует с пользователями.

Практические примеры

Сценарий 1: Валидация синонима (Crucial Click)

  1. Исходный запрос: "дешёвые авиабилеты"
  2. Правило синонима (тестируется): "дешёвые" → "бюджетные".
  3. Результат в SERP: Заголовок: "Бюджетные авиабилеты: спецпредложения". (Не содержит слово "дешёвые").
  4. Действие пользователя: Клик на этот результат.
  5. Анализ Google: Результат содержит только синоним ("бюджетные"). Засчитывается Crucial Click. Правило "дешёвые" → "бюджетные" подтверждено.

Сценарий 2: Инвалидация синонима (Crucial Skip)

  1. Исходный запрос: "apple store"
  2. Правило синонима (тестируется): "apple" → "яблоко".
  3. Результат 1 (Высоко): Заголовок: "Яблоко Store - продажа фруктов". (Не содержит "apple").
  4. Результат 2 (Ниже): Заголовок: "Apple Store - официальный сайт".
  5. Действие пользователя: Пропуск Результата 1, клик на Результат 2.
  6. Анализ Google: Результат 1 содержит только синоним ("яблоко") и был пропущен. Засчитывается Crucial Skip. Правило "apple" → "яблоко" (в контексте "store") получает низкую оценку и может быть удалено.

Вопросы и ответы

Что такое «Crucial Click» (Решающий клик) и чем он отличается от обычного клика?

Crucial Click — это выбор пользователем результата поиска, который строго удовлетворяет трем условиям: он содержит конкретный синоним, НЕ содержит исходное слово из запроса и НЕ содержит никаких других синонимов для этого слова. Обычный клик не имеет таких строгих ограничений. Crucial Click позволяет Google изолировать влияние именно этого синонима на решение пользователя.

Как Google использует «Crucial Skips» (Решающие пропуски)?

Crucial Skip фиксируется, когда пользователь пропускает результат, соответствующий критериям Crucial Click (содержит только синоним), в пользу нижестоящего результата. Это сильный негативный сигнал о качестве синонима. Если правило синонима набирает много Crucial Skips и мало Crucial Clicks, его оценка качества падает, и Google может полностью отключить это правило.

Насколько сильно «Crucial Clicks» влияют на оценку синонимов по сравнению с обычными кликами?

Они влияют значительно сильнее. Патент предлагает формулу расчета оценки, где Crucial Clicks/Skips имеют вес W2, а обычные — вес W1, причем W2 > W1. В описании патента приводится пример, где решающие события в 5 раз важнее обычных (W2=5, W1=1), что подчеркивает их приоритет.

Может ли SEO-специалист напрямую повлиять на эти метрики?

Напрямую манипулировать этими метриками нельзя, так как это внутренний механизм оценки правил Google. Однако можно повлиять косвенно, создавая контент, который будет максимально релевантен синонимичным запросам. Если ваша страница полезна пользователям, пришедшим по синониму, она будет генерировать Crucial Clicks, укрепляя семантическую связь в глазах Google.

Применяется ли этот анализ к сниппетам или ко всему документу?

Патент упоминает анализ "search result" (результата поиска). В описании уточняется, что это может относиться как к самому результату (т.е. сниппету, видимому пользователю на SERP), так и к связанному с ним документу ("referenced document"). На практике для оценки часто используется именно видимый сниппет, так как он напрямую влияет на решение пользователя о клике, но возможен и анализ документа.

Что происходит, если результат содержит два разных синонима для одного и того же слова?

Например, для запроса "cat" используются синонимы "pet" и "feline". Если результат содержит и "pet", и "feline" (но не "cat"), то клик на него НЕ будет засчитан как Crucial Click ни для одного из правил. Это нарушает условие изоляции — в результате присутствует "другой синоним". Будет засчитан только стандартный Click.

Что происходит, если результат содержит синонимы для двух разных слов в запросе?

Например, запрос "cat food", синонимы "pet" и "treats". Если результат содержит "pet treats" (но не "cat" и не "food"), то клик будет засчитан как Crucial Click для ОБОИХ правил независимо: "cat→pet" и "food→treats". Условия изоляции соблюдаются для каждого термина в отдельности.

Учитывает ли система контекст запроса при оценке синонимов?

Да, патент явно упоминает Query Context. Система может оценивать правило синонима отдельно для разных контекстов. Например, оценка правила "apple→mac" может быть высокой в контексте запроса "apple computer", но низкой в контексте запроса "apple pie". Метрики накапливаются для каждой пары (правило + контекст).

Что такое "Both Click" и почему он менее важен?

Both Click происходит, когда пользователь кликает на результат, содержащий и исходный термин, и его синоним. Он менее важен, потому что создает двусмысленность: невозможно определить, кликнул ли пользователь из-за наличия синонима или из-за наличия исходного термина. В некоторых реализациях патента Both Clicks могут вообще игнорироваться (вес 0) при расчете оценки.

Когда происходит оценка синонимов — в реальном времени или офлайн?

Оценка происходит в офлайн-режиме. Система анализирует накопленные логи запросов (Query Logs) за определенный период, рассчитывает оценки качества для правил синонимов и обновляет базу данных. В реальном времени система понимания запросов уже использует эту обновленную, валидированную базу синонимов.

Похожие патенты

Как Google использует данные о кликах и пропусках для валидации и удаления неэффективных синонимов в поиске
Google постоянно тестирует правила подстановки (синонимы) для расширения запросов. Этот патент описывает механизм оценки эффективности этих правил с помощью анализа поведения пользователей (клики и пропуски результатов). Если пользователи часто пропускают результаты, содержащие подставленный термин, система автоматически удаляет это правило, очищая понимание запросов от нерелевантных синонимов.
  • US8965875B1
  • 2015-02-24
  • Поведенческие сигналы

  • Семантика и интент

  • EEAT и качество

Как Google использует "ложные пропуски" (Fake Skips) для точной оценки качества своих правил синонимов
Google анализирует поведение пользователей для оценки качества синонимов, используемых при переписывании запросов. Патент вводит метрику "Fake Skip" (Ложный пропуск). Она фиксируется, если пользователь пропустил результат с синонимом, но кликнул на результат ниже, который также содержит этот синоним и исходный термин. Это позволяет точнее калибровать систему синонимов и не пессимизировать хорошие правила из-за неоднозначного поведения пользователей.
  • US8909627B1
  • 2014-12-09
  • Поведенческие сигналы

  • Семантика и интент

  • SERP

Как Google автоматически оценивает и удаляет неэффективные синонимы и правила расширения запросов
Google использует механизм для оценки эффективности правил подстановки (синонимов). Если подставленный термин редко встречается в топовых результатах поиска или если пользователи не кликают на результаты, содержащие этот термин, система автоматически удаляет или понижает уверенность в этом правиле. Это позволяет поддерживать качество и точность понимания запросов.
  • US8600973B1
  • 2013-12-03
  • Семантика и интент

  • Поведенческие сигналы

  • SERP

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 обучается распознавать синонимы, анализируя текст сниппетов в результатах поиска
Google использует текст сниппетов для улучшения систем понимания запросов. Анализируя, какие слова часто появляются в сниппетах релевантных или кликабельных результатов, система выявляет потенциальные синонимы для исходных ключевых слов. Это позволяет автоматически расширять будущие запросы, включая эти синонимы для повышения полноты выдачи.
  • US20140358904A1
  • 2014-12-04
  • Семантика и интент

  • SERP

Популярные патенты

Как Google нормализует поведенческие сигналы (Dwell Time), калибруя показатели «короткого» и «длинного» клика для разных категорий сайтов
Google использует механизм для устранения предвзятости в поведенческих сигналах, таких как продолжительность клика (Dwell Time). Поскольку пользователи взаимодействуют с разными типами контента по-разному, система определяет, что считать «коротким кликом» и «длинным кликом» отдельно для каждой категории (например, Новости, Недвижимость, Словари). Это позволяет более точно оценивать качество ресурса, сравнивая его показатели с нормами его конкретной ниши.
  • US8868565B1
  • 2014-10-21
  • Поведенческие сигналы

  • SERP

Как Google динамически регулирует влияние фактора близости в локальном поиске в зависимости от тематики запроса и региона
Google использует систему для определения того, насколько важна близость (расстояние) для конкретного поискового запроса и региона. Анализируя исторические данные о кликах и запросах маршрутов, система вычисляет «Фактор важности расстояния». Для запросов типа «Кофе» близость критична, и удаленные результаты пессимизируются. Для запросов типа «Аэропорт» близость менее важна, и качественные результаты могут ранжироваться высоко. Система также учитывает плотность региона (город или село), адаптируя ожидания пользователей по расстоянию.
  • US8463772B1
  • 2013-06-11
  • Local SEO

  • Поведенческие сигналы

Как Google вычисляет оценку качества сайта на основе соотношения брендового интереса и общего поискового трафика
Google использует поведенческие данные для расчета оценки качества сайта (Site Quality Score). Метрика основана на соотношении количества уникальных запросов, направленных конкретно на сайт (брендовый/навигационный интерес), к общему количеству уникальных запросов, которые привели пользователей на этот сайт. Высокий показатель этого соотношения свидетельствует о высоком качестве и авторитетности сайта.
  • US9031929B1
  • 2015-05-12
  • Поведенческие сигналы

  • EEAT и качество

Как Google использует личные данные пользователя (User Model) для понимания его намерений и персонализации выдачи
Google создает персональную модель пользователя (User Model) на основе его личного контента (письма, контакты, документы). Эта модель используется для определения неявного намерения пользователя (личный поиск или общий) и для аннотирования запроса контекстом из личных данных, чтобы предоставить точные персонализированные результаты.
  • US20150012558A1
  • 2015-01-08
  • Персонализация

  • Семантика и интент

  • Поведенческие сигналы

Как Google определяет язык поискового запроса, используя язык интерфейса, статистику слов и поведение пользователей
Google использует вероятностную модель для точной идентификации языка поискового запроса. Система комбинирует три ключевых фактора: статистику частотности слов в разных языках, язык интерфейса пользователя (например, Google.fr) и исторические данные о том, на какие результаты пользователи кликали ранее. Это позволяет корректно обрабатывать многоязычные и неоднозначные запросы для применения правильных синонимов и стемминга.
  • US8442965B2
  • 2013-05-14
  • Мультиязычность

  • Поведенческие сигналы

Как Google переносит поведенческие сигналы через ссылки для повышения в ранжировании первоисточников контента
Google использует механизм для корректного учета поведенческих сигналов (например, времени пребывания). Если пользователь кликает на результат в выдаче, а затем переходит по ссылке на другую страницу, система может перенести позитивные сигналы с исходной страницы на целевую. Это позволяет повышать в рейтинге первоисточники информации, а не страницы-посредники.
  • US8959093B1
  • 2015-02-17
  • Поведенческие сигналы

  • Ссылки

  • SERP

Как Google использует историю запросов, сделанных на Картах, для ранжирования локальных результатов и рекламы
Google анализирует, что пользователи ищут, когда просматривают определенную географическую область на карте (Viewport). Эта агрегированная история запросов используется для определения популярности локальных бизнесов и контента в этом конкретном районе. Результаты, которые часто запрашивались в этой области, особенно недавно, получают значительное повышение в ранжировании.
  • US9129029B1
  • 2015-09-08
  • Local SEO

  • Поведенческие сигналы

  • Свежесть контента

Как Google использует контекст пользователя для генерации неявных поисковых запросов и проактивного показа результатов
Система Google отслеживает контекст пользователя в реальном времени (набираемый текст, открытые документы, письма). На основе этого контекста автоматически генерируются множественные неявные запросы. Система объединяет результаты из разных источников (локальных и глобальных) и проактивно показывает их пользователю, используя поведенческие данные (клики) для улучшения релевантности.
  • US7664734B2
  • 2010-02-16
  • Поведенческие сигналы

  • Персонализация

  • Семантика и интент

Как Google динамически перестраивает SERP в реальном времени, основываясь на взаимодействии пользователя с подзадачами
Google использует специализированные AI-модели для разбивки сложных запросов (задач) на подзадачи. Система отслеживает, с какими подзадачами взаимодействует пользователь, и динамически обновляет выдачу, подгружая больше релевантного контента для этой подзадачи прямо во время скроллинга страницы. Это позволяет уточнять интент пользователя в реальном времени.
  • US20250209127A1
  • 2025-06-26
  • SERP

  • Поведенческие сигналы

  • Семантика и интент

Как Google использует историю поиска и браузинга для персонализации выдачи и определения предпочтений пользователя
Google записывает и анализирует историю действий пользователя: запросы, клики по результатам и рекламе, посещенные страницы. Система группирует связанные действия в сессии, определяет "Предпочитаемые локации" на основе частоты и времени визитов (stay-time), и использует эту историю для изменения порядка ранжирования, повышая позиции ранее посещенных сайтов в персональной выдаче.
  • US20060224583A1
  • 2006-10-05
  • Персонализация

  • Поведенческие сигналы

seohardcore