Как Google персонализирует выдачу, определяя ваши аккаунты в соцсетях и показывая контент, которым поделились ваши контакты

Термины и определения

Candidate Identifier (Кандидатный идентификатор)

Потенциальный идентификатор (например, имя пользователя в социальной сети), который система предполагает принадлежащим пользователю. Генерируется на основе вариаций реального имени или других известных идентификаторов пользователя.

Secondary User / Secondary User Identifier (Вторичный пользователь / Идентификатор вторичного пользователя)

Контакт, друг или подписчик, связанный с Candidate Identifier в определенном онлайн-сервисе.

Best Matching Candidate Identifier (Наиболее подходящий кандидатный идентификатор)

Candidate Identifier, который с наибольшей вероятностью принадлежит пользователю, часто определяемый на основе максимального пересечения его Secondary Users с известными контактами пользователя.

Social Network Set of Search Results (Социальный набор результатов поиска)

Результаты поиска, которые соответствуют запросу и удовлетворяют Social Network Criteria.

Social Network Criteria (Критерии социальной сети)

Условие, выполняемое, если результат поиска был создан или аннотирован (authored or annotated) пользователем (Author Identifier), который связан с одним из Candidate Identifiers (или подтвержденных идентификаторов) искомого пользователя.

Author Identifier (Идентификатор автора)

Идентификатор пользователя, который создал или аннотировал контент (например, поделился ссылкой).

Confirmation Affordance (Аффорданс подтверждения)

Элемент пользовательского интерфейса (например, кнопка Да/Нет) в SERP, позволяющий пользователю подтвердить владение Candidate Identifier.

External Accounts Information (Информация о внешних аккаунтах)

Хранилище подтвержденных идентификаторов пользователя на сторонних сервисах.

Affinity (Аффинити, Близость)

Мера важности или силы связи между пользователями, которая может основываться на частоте коммуникации (Claim 16).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает метод интеграции поиска и социальных сетей с интерактивным процессом подтверждения идентификатора.

1. Система получает поисковый запрос от первого пользователя.
2. Получает набор Candidate Identifiers, сгенерированных на основе имени пользователя.
3. Предоставляет пользователю запрос на подтверждение владения первым Candidate Identifier. Этот запрос включает: (i) Аннотацию с идентификацией второго пользователя и аффорданс для подтверждения; (ii) Обнаружение активации аффорданса; (iii) Подтверждение связи идентификатора с пользователем.
4. Идентифицирует Social Network Set of Search Results, которые соответствуют запросу и Social Network Criteria. Критерий выполняется, если результат аннотирован вторым пользователем (отличным от первого), и этот второй пользователь связан в социальной сети с подтвержденным Candidate Identifier.
5. Идентифицирует конкретное социальное приложение (например, Twitter), где первый и второй пользователи потенциально связаны.
6. Форматирует для одновременного представления: (i) результат поиска, опубликованный вторым пользователем в этом приложении, и (ii) информацию, идентифицирующую это приложение.

Claim 4 (Зависимый от 1): Детализирует процесс ранжирования и повышения позиций.

1. Идентификация первого набора результатов без учета Social Network Criteria.
2. Идентификация результатов внутри этого набора, которые соответствуют Social Network Criteria.
3. Применение критериев ранжирования таким образом, что ранг результатов, соответствующих Social Network Criteria, повышается (boosted).

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько этапов поиска, используя данные, рассчитанные на этапе индексирования и понимания пользователей, и влияя на финальное ранжирование и интерфейс.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе система должна индексировать контент из социальных сетей, извлекать авторство и аннотации (шеры, лайки) и связывать их с соответствующими Author Identifiers.

[Этап Идентификации Пользователя] (Identity Resolution)
Система выполняет процесс идентификации пользователя вне стандартного потока обработки запроса. Identifier System генерирует Candidate Identifiers, извлекает данные из социальных сетей, сравнивает контакты и определяет Best Matching Candidate Identifiers. Это может происходить офлайн или в реальном времени.

RANKING – Ранжирование / RERANKING – Переранжирование
Основное применение патента в контексте поиска. Система идентифицирует результаты, соответствующие Social Network Criteria. Согласно Claim 4, эти результаты получают повышение (boost) в ранжировании. Это форма персонализации выдачи.

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание
Система формирует финальный SERP, включая специальные аннотации, указывающие, кто и на какой платформе поделился контентом. Также система внедряет Confirmation Affordance для проверки владения аккаунтом.

Входные данные:

• Поисковый запрос.
• Известная информация о пользователе (Имя, Контакты/Адресная книга).
• База данных Candidate Identifiers и связанных с ними Secondary Users.
• Индекс контента с данными об авторстве и социальных аннотациях.

Выходные данные:

• Персонализированный набор результатов поиска с повышенными социальными результатами.
• Аннотации к результатам с указанием социальных связей.
• (Опционально) Запрос на подтверждение владения аккаунтом в SERP.

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние на информационные и long-tail запросы, где социальные рекомендации имеют высокую ценность для пользователя.
• Конкретные типы контента: Влияет на контент, который активно распространяется в социальных сетях (статьи, новости, обзоры, видео).
• Персонализация: Напрямую влияет на уровень персонализации выдачи для идентифицированных пользователей.

Когда применяется

• Триггеры активации: Активируется при обработке запроса от пользователя, для которого у системы есть Candidate Identifiers или подтвержденные внешние аккаунты, И когда в результатах поиска есть контент, аннотированный контактами из социального графа пользователя.
• Условия применения: Зависит от наличия достаточных данных для идентификации Candidate Identifiers (например, доступности списков друзей в соцсетях и наличия адресной книги у пользователя).

Пошаговый алгоритм

Патент описывает два ключевых процесса.

Процесс А: Идентификация Кандидатных Идентификаторов (Method 600)

1. Генерация кандидатов: Идентификация набора Candidate Identifiers для первого пользователя на основе правил (например, вариации имени и фамилии).
2. Сбор данных из Онлайн-Сервисов: Для каждого онлайн-сервиса (например, Twitter, Facebook) извлечение информации, соответствующей кандидатным идентификаторам.
3. Извлечение Социального Графа: Извлечение Secondary User Identifiers (друзей/контактов), связанных с каждым кандидатным идентификатором.
4. Сравнение и Оценка (Match Result): Сравнение извлеченных Secondary Users с известными контактами первого пользователя (например, адресной книгой).
5. Выбор Лучшего Совпадения: Условная идентификация Best Matching Candidate Identifier на основе результатов сравнения (например, идентификатор с максимальным количеством или процентом совпавших контактов).
6. Предоставление результата: Передача Best Matching Candidate Identifiers для использования в последующем процессе (например, в поиске).

Процесс Б: Интеграция в Поиск и Подтверждение (Method 700)

1. Получение запроса: Получение поискового запроса от первого пользователя.
2. Получение Идентификаторов: Получение одного или нескольких Candidate Identifiers (например, Best Matching из Процесса А).
3. Идентификация Социальных Результатов: Идентификация Social Network Set of Search Results. Результат включается в набор, если он соответствует запросу И удовлетворяет Social Network Criteria (аннотирован автором, который связан с Candidate Identifier).
4. Ранжирование (Boosting/Merging): Идентификация общего набора результатов. Применение критериев ранжирования для повышения (boost) социальных результатов или слияние наборов.
5. Формирование Выдачи и Аннотаций: Предоставление списка результатов клиенту. Включение аннотаций, указывающих на социальный контекст (Кто поделился, где).
6. Запрос Подтверждения (Опционально): Включение в выдачу Confirmation Affordance для подтверждения владения Candidate Identifier, если он еще не подтвержден.
7. Обработка Подтверждения: При получении подтверждения от пользователя, сохранение Candidate Identifier как подтвержденного аккаунта (External Account Identifier).

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на использовании данных о пользователях и их социальных связях.

• Пользовательские факторы (Данные о пользователе):
  • Реальное имя пользователя (Name).
  • Известные идентификаторы (Identifier, например, email).
  • География пользователя (Geography).
• Пользовательские факторы (Данные о контактах):
  • Контакты пользователя (Contacts / Адресная книга).
  • Данные контактов: Имя, Email, другие идентификаторы, URL.
  • Оценка близости (Affinity value).
• Данные Социальных Сетей (Извлекаемые извне):
  • Данные о Candidate Identifiers на различных платформах.
  • Списки друзей/подписчиков (Secondary User Identifiers) для Candidate Identifiers.
  • Публичный контент, созданный или аннотированный (шеры, лайки) пользователями социальных сетей (Author Identifiers).

Какие метрики используются и как они считаются

• Match Result (Результат сравнения): Метрика, оценивающая степень совпадения между социальным графом Candidate Identifier и контактами пользователя. Может рассчитываться как количество или процент Secondary Users, которые совпадают с контактами пользователя.
• Social Networking Factor (Фактор социальной сети): Фактор, используемый при ранжировании для повышения (boost) результатов, удовлетворяющих Social Network Criteria. Его значение может учитывать Affinity (силу связи) между автором аннотации и пользователем.
• Identity Resolution Score (Неформальный термин): Система внутренне использует оценку (основанную на Match Result и других факторах) для определения Best Matching Candidate Identifier.

1. Идентификация пользователя (Identity Resolution) как основа персонализации: Патент демонстрирует сложный механизм для определения аккаунтов пользователя на разных платформах без его явного участия. Google стремится построить полный профиль пользователя, анализируя пересечения социальных графов.
2. Социальные сигналы как фактор персонализированного ранжирования (Boost): Контент, созданный или аннотированный контактами пользователя, получает повышение в ранжировании (boosted) (Claim 4). Это подтверждает использование социальных сигналов (шеры, лайки, комментарии) как фактора ранжирования в персонализированной выдаче.
3. Важность авторства и аннотаций: Система полагается на возможность идентифицировать автора контента или того, кто им поделился (Author Identifier). Это подчеркивает важность атрибуции контента в социальных сетях.
4. SERP как инструмент сбора данных о пользователе: Изобретение использует интерфейс поисковой выдачи не только для показа результатов, но и как интерактивный инструмент для подтверждения личности (Confirmation Affordance), превращая SERP в средство обогащения пользовательских данных (Claim 1).
5. Значимость Аффинити (Affinity): Не все социальные связи равны. Патент учитывает силу связи (Affinity, частоту коммуникации) для взвешивания сигналов. Контент от более близкого контакта может получить большее преимущество.
6. Зависимость от доступности данных: Эффективность системы зависит от доступа к спискам контактов пользователя и от публичной доступности списков друзей в социальных сетях. Ограничения приватности на платформах могут снижать эффективность описанного метода.

Best practices (это мы делаем)

• Стратегический социальный посев (Content Distribution Strategy): Необходимо разрабатывать стратегии распространения контента, направленные на то, чтобы им делились авторитетные пользователи и эксперты в нише. Поскольку система повышает контент, аннотированный социальными связями, видимость контента в персонализированной выдаче напрямую зависит от того, КТО им делится.
• Построение авторства и присутствия на ключевых платформах: Необходимо обеспечивать активное присутствие авторов и бренда на социальных платформах, релевантных для целевой аудитории. Это увеличивает вероятность того, что система сможет идентифицировать аккаунты (как Candidate Identifiers) и использовать их социальные сигналы. Четкая атрибуция контента (например, через Schema.org) помогает связать контент с авторами.
• Оптимизация контента для шеринга: Создавать контент, который стимулирует социальное взаимодействие (шеры, комментарии). Это увеличивает объем социальных аннотаций, которые система может использовать для идентификации Social Network Set of Search Results.
• Стимулирование связи между пользователями и брендом/авторами: Поощрять пользователей подписываться на аккаунты бренда и ключевых авторов в социальных сетях. Чем больше прямых связей (Secondary Users), тем выше вероятность попадания контента в персонализированную выдачу этих пользователей.

Worst practices (это делать не надо)

• Накрутка социальных сигналов через ботов: Использование сетей ботов или некачественных аккаунтов для имитации социального распространения неэффективно. Система анализирует связи между реальными пользователями (основываясь на сравнении контактов и Affinity), поэтому сигналы от аккаунтов, не интегрированных в реальные социальные графы, будут иметь низкую ценность.
• Игнорирование социальных сетей как канала дистрибуции: Полагаться исключительно на традиционное SEO без учета социального распространения рискованно, так как контент конкурентов может получить значительный boost в персонализированной выдаче за счет социальных сигналов.
• Анонимное авторство: Создание контента без четкой атрибуции и без связанных с авторами социальных профилей снижает потенциал использования механизмов, описанных в патенте.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегический приоритет Google на персонализацию поисковой выдачи с использованием социального контекста. Он раскрывает технические методы, с помощью которых Google может идентифицировать пользователей и их связи кросс-платформенно. Для SEO это означает, что качество и релевантность контента должны дополняться стратегией его социального распространения. Построение авторитета (как для сайта, так и для авторов) должно включать активное формирование социальных связей и видимости на ключевых платформах, так как это напрямую влияет на то, как контент будет ранжироваться для связанной аудитории.

Практические примеры

Сценарий: Повышение видимости статьи через социальное распространение

1. Цель: Повысить видимость новой экспертной статьи в блоге компании.
2. Действие (SEO/SMM): Компания публикует статью и инициирует посев, предоставляя её ключевым инфлюенсерам в нише (например, через email-рассылку или упоминания в LinkedIn/Twitter).
3. Механизм (Патент): Инфлюенсер (Второй Пользователь) делится статьей в Twitter.
4. Поиск (Пользователь): Первый Пользователь, который подписан на этого инфлюенсера в Twitter (и чей Twitter-аккаунт Google определил как Best Matching Candidate Identifier), выполняет поиск по теме статьи.
5. Результат (Патент): Система идентифицирует статью как часть Social Network Set, так как она была аннотирована (расшарена) контактом из социального графа пользователя. Статья получает boost в ранжировании и появляется выше в персонализированной выдаче Первого Пользователя с аннотацией: "[Инфлюенсер] поделился этим в Twitter".