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

Как Google использует пререндеринг (Prerendering) для мгновенного отображения результатов поиска

ACCESS TO SEARCH RESULTS (Доступ к результатам поиска)
  • US9104664B1
  • Google LLC
  • 2011-10-07
  • 2015-08-11
  • SERP
  • Описание
  • Разбор
  • Выводы
  • Практика
  • FAQ
  • Похожие

Google ускоряет отображение поисковой выдачи, заранее загружая и отрисовывая (пререндеринг) структуру страницы результатов (SERP) в фоновом режиме. Когда пользователь вводит запрос (например, в адресной строке браузера), он передается на уже готовую страницу через API, что позволяет мгновенно показать результаты без задержек на загрузку интерфейса.

Описание

Какую проблему решает

Патент решает проблему задержки (latency) между моментом ввода пользователем поискового запроса (например, в адресной строке браузера или Omnibox) и моментом отображения результатов поиска. Устраняется время ожидания, которое обычно тратится на запрос страницы результатов (SERP), загрузку её компонентов (HTML, CSS, JavaScript, изображения) и рендеринг интерфейса.

Что запатентовано

Запатентована система для предварительной отрисовки (Prerendering) страницы поисковой системы в скрытом экземпляре браузера (Hidden Browser Instance). Когда система получает запрос от пользователя, он передается на эту скрытую, уже отрисованную страницу через программный интерфейс (Search API), например, с использованием AJAX. Скрытая страница выполняет поиск, после чего она объединяется с активным окном браузера для немедленного отображения результатов.

Как это работает

Система работает следующим образом:

  • Инициализация: Браузер запускается или обнаруживает намерение пользователя выполнить поиск (например, фокус на адресной строке).
  • Пререндеринг: Модуль пререндеринга (Prerender Module) загружает структуру SERP (без самих результатов) в скрытом экземпляре браузера.
  • Ввод запроса: Пользователь вводит запрос в поле ввода.
  • Передача через API: Запрос передается через Search API на скрытую, пререндеренную страницу.
  • Выполнение поиска: Скрытая страница выполняет запрос к поисковому серверу.
  • Отображение: Скрытый экземпляр мгновенно объединяется или подменяет видимый экземпляр браузера (Visible Browser Instance), показывая результаты по мере их поступления.

Актуальность для SEO

Высокая. Пререндеринг и сокращение задержек являются ключевыми компонентами современных веб-браузеров (особенно Chrome) и стратегии Google по улучшению пользовательского опыта. Описанные механизмы лежат в основе технологий мгновенного доступа к контенту.

Важность для SEO

Патент имеет инфраструктурное значение и описывает механизмы улучшения пользовательского опыта (UX) через повышение скорости отображения результатов. Он не содержит информации о факторах ранжирования, методах индексации или оценки качества контента. Практическая ценность для SEO минимальна и ограничивается пониманием важности скорости загрузки и рендеринга в экосистеме Google.

Детальный разбор

Термины и определения

Prerendering (Пререндеринг)
Процесс запроса всех необходимых ресурсов (исполняемый код, скрипты, файлы, интерактивные объекты) и отрисовки контента веб-страницы в фоновом режиме, до того как пользователь явно запросил навигацию на эту страницу.
Hidden Browser Instance / Alternate Instance (Скрытый экземпляр браузера)
Фоновая вкладка, процесс или среда рендеринга в браузере, невидимая пользователю. Используется для выполнения пререндеринга.
Visible Browser Instance / Active Browser Instance (Видимый/Активный экземпляр браузера)
Активная вкладка или окно браузера, с которым взаимодействует пользователь.
Search Application Programming Interface (Search API)
Программный интерфейс, часто основанный на скриптах (например, AJAX), который позволяет передать поисковый запрос на уже загруженную страницу поиска без необходимости навигации на новый URL.
Omnibox (Омнибокс)
Универсальное поле ввода в браузере (адресная строка), которое принимает как URL-адреса, так и поисковые запросы.
Navigation Prediction Module (Модуль предсказания навигации)
Компонент браузера, который пытается предсказать следующее действие пользователя, например, намерение выполнить поиск, основываясь на фокусе ввода или вводе текста.
Prerender Module (Модуль пререндеринга)
Компонент браузера, отвечающий за выполнение фоновой загрузки и отрисовки контента.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод улучшения доступа к результатам поиска.

  1. Система выполняет пререндеринг (prerendering) страницы поисковой системы в скрытом экземпляре браузера (hidden browser instance). При этом отрисовывается контент страницы, не являющийся результатами поиска (интерфейс, скрипты).
  2. Система получает поисковый запрос через поле ввода текста (text entry field).
  3. Система передает поисковый запрос на пререндеренную страницу для выполнения поиска.
  4. Система объединяет (merging) пререндеренный контент с контентом, загруженным в активном экземпляре браузера (active browser instance), чтобы отобразить результаты поиска по мере их поступления.

Claim 4 (Зависимый от 1): Уточняет, что поисковый запрос передается на страницу с использованием Search API.

Claim 5 (Зависимый от 4): Уточняет, что страница поисковой системы сконфигурирована для приема запроса через скриптовый интерфейс (например, AJAX), предоставляемый Search API.

Claim 7 (Зависимый от 1): Описывает триггеры для активации пререндеринга. Пререндеринг может запускаться в ответ на одно из следующих событий: запуск браузера, обнаружение фокуса интерфейса на поле ввода, обнаружение ввода текста в поле, определение того, что введенный текст не является адресом (URL), или обнаружение символа ввода (нажатие Enter).

Где и как применяется

Этот патент описывает преимущественно клиентские (Client-Side) механизмы, реализованные в веб-браузере, и их взаимодействие с инфраструктурой поиска.

CRAWLING, INDEXING, RANKING: Не применяется. Патент не описывает процессы сканирования, индексации или ранжирования.

QUNDERSTANDING (На стороне клиента): Браузер (в частности, Navigation Prediction Module) предсказывает намерение пользователя выполнить поиск на основе его действий (например, установка курсора в Omnibox, начало ввода текста). Также браузер определяет, является ли введенный текст поисковым запросом или URL-адресом.

METASEARCH / RERANKING (Рендеринг на стороне клиента): Основная область применения патента. Браузер заранее загружает структуру SERP. Когда запрос сформирован, браузер использует Search API для заполнения пререндеренной страницы результатами и мгновенно отображает её пользователю.

Входные данные:

  • Действия пользователя (ввод текста, фокус интерфейса).
  • Конфигурация браузера (поисковая система по умолчанию).
  • Структура SERP (HTML, CSS, JS, изображения), полученная от сервера поисковой системы.

Выходные данные:

  • Мгновенно отображаемая страница результатов поиска после выполнения запроса.

На что влияет

  • Специфические запросы: Влияет на скорость отображения результатов для запросов, вводимых через интерфейс браузера (Omnibox).
  • Пользовательский опыт (UX): Основное влияние оказывается на воспринимаемую скорость работы поиска и отзывчивость интерфейса.
  • Ранжирование: Патент не оказывает влияния на алгоритмы ранжирования контента.

Когда применяется

Алгоритм применяется при взаимодействии пользователя с браузером.

  • Триггеры активации пререндеринга: Запуск браузера; пользователь устанавливает фокус на адресную строку (Omnibox); пользователь начинает вводить текст; система определяет, что введенный текст скорее всего является запросом, а не URL.
  • Временные рамки: Пререндеринг происходит до завершения ввода запроса. Мгновенное отображение происходит сразу после отправки запроса (например, нажатия Enter).

Пошаговый алгоритм

  1. Инициализация пререндеринга: Система (браузер) определяет вероятность того, что пользователь собирается выполнить поиск. Это может произойти при запуске браузера или при обнаружении триггеров (например, фокус на Omnibox).
  2. Фоновая загрузка SERP: Prerender Module отправляет запрос на получение страницы поисковой системы. Загружаются и отрисовываются все компоненты, не связанные с конкретными результатами поиска (HTML-структура, CSS, логотипы, скрипты интерфейса).
  3. Скрытый рендеринг: Загруженный контент отрисовывается в скрытом экземпляре браузера (Hidden Instance), невидимом для пользователя.
  4. Получение запроса от пользователя: Пользователь вводит текст в поле ввода (Omnibox). Система анализирует ввод, чтобы отличить поисковый запрос от URL.
  5. Передача запроса через API: После того как запрос определен (например, после нажатия Enter), он передается на уже загруженную и отрисованную страницу в скрытом экземпляре. Передача осуществляется с использованием Search API (например, через AJAX-запрос).
  6. Выполнение поиска: Скрытый экземпляр инициирует поиск, отправляя запрос на сервер и получая результаты.
  7. Слияние и отображение: Скрытый экземпляр, содержащий готовую структуру SERP и полученные результаты, мгновенно объединяется с активным видимым экземпляром браузера (Visible Instance) или подменяет его.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на взаимодействии с пользователем и управлении рендерингом.

  • Пользовательские факторы: Действия пользователя в интерфейсе браузера (фокус ввода, нажатия клавиш, ввод текста) используются как триггеры для активации пререндеринга и для определения самого поискового запроса. В патенте также упоминается возможность использования истории навигации (Client Navigation History, Aggregate Navigation History) для предсказания действий пользователя (Navigation Prediction).
  • Технические факторы: Используется конфигурация браузера, в частности, настройка поисковой системы по умолчанию.

Какие метрики используются и как они считаются

  • Патент направлен на минимизацию метрики задержки (latency) при отображении результатов.
  • Конкретные формулы или метрики для ранжирования в патенте не упоминаются.
  • Используются бинарные триггеры, основанные на состоянии интерфейса (наличие фокуса, наличие ввода текста, определение типа ввода: запрос vs URL).

Выводы

Патент описывает внутренние процессы взаимодействия браузера и поисковой системы, направленные исключительно на улучшение пользовательского опыта (UX) за счет повышения скорости. Он не дает прямых рекомендаций для улучшения SEO-ранжирования.

  1. Фокус на скорости и UX: Основная цель изобретения — устранить задержку при загрузке интерфейса страницы результатов поиска (SERP) путем его предварительной отрисовки (Prerendering).
  2. Клиент-серверное взаимодействие: Система использует Search API (например, AJAX) для динамической загрузки результатов на уже пререндеренную страницу без необходимости навигации на новый URL. Это позволяет разделить загрузку интерфейса и загрузку данных.
  3. Инфраструктурное значение: Патент демонстрирует, насколько важна производительность и скорость рендеринга в экосистеме Google. Задержки рассматриваются как критическая проблема UX.
  4. Предсказание намерений: Для эффективной работы механизма браузер должен предсказывать намерение пользователя выполнить поиск (Navigation Prediction) на основе его действий в интерфейсе.

Практика

ВАЖНО: Патент является инфраструктурным и описывает технические аспекты работы браузера и поиска. Прямые практические выводы для SEO-продвижения (улучшения позиций) отсутствуют. Однако можно сделать косвенные выводы для технического SEO и понимания приоритетов Google.

Best practices (это мы делаем)

  • Оптимизация скорости рендеринга (Core Web Vitals): Хотя патент описывает, как Google ускоряет свой собственный SERP, он подтверждает стратегический фокус компании на скорости. Если пользователь переходит из мгновенно загруженного SERP на медленно рендерящийся сайт, это создаст негативный пользовательский опыт. Необходимо продолжать оптимизировать скорость загрузки и отрисовки контента.
  • Адаптация под механизмы пререндеринга: Необходимо убедиться, что сайт корректно обрабатывает ситуации, когда он загружается в фоновом режиме (пререндерится). Используйте Page Visibility API, чтобы гарантировать, что аналитика, реклама или ресурсоемкие скрипты не запускаются до тех пор, пока страница действительно не станет видимой пользователю.

Worst practices (это делать не надо)

  • Использование блокирующих ресурсов: Использование JavaScript и CSS, блокирующих рендеринг, замедляет отображение контента, что противоречит философии скорости, лежащей в основе этого патента.
  • Неконтролируемое выполнение фоновых скриптов: Запуск тяжелых скриптов или счетчиков аналитики сразу при загрузке страницы, даже если она находится в фоне. Это может исказить данные о поведении пользователей и создать ненужную нагрузку на устройство пользователя.

Стратегическое значение

Патент подтверждает, что скорость, производительность и отзывчивость интерфейса являются критически важными элементами экосистемы Google. Система стремится минимизировать любые задержки в цепочке «намерение пользователя -> получение результата -> потребление контента». Для SEO это означает, что техническая оптимизация скорости сайта остается приоритетной задачей.

Практические примеры

Сценарий: Корректная обработка пререндеринга сайта

Хотя патент описывает пререндеринг SERP, браузеры также могут пререндерить и обычные сайты. Необходимо адаптировать сайт к этому.

  1. Задача: Избежать ложных срабатываний аналитики и отложить выполнение некритичных скриптов, если страница загружена в фоновом режиме (пререндерится).
  2. Действие: Имплементация Page Visibility API для отслеживания состояния видимости страницы.
  3. Пример реализации (Иллюстративный код, не из патента):
    document.addEventListener("visibilitychange", function() { 
      if (document.visibilityState === 'visible') { 
        // Страница стала видимой. Можно запускать аналитику или тяжелые скрипты.
        initAnalytics();
        loadHeavyScripts();
      }
    });
    
  4. Ожидаемый результат: Более точный сбор аналитических данных (учет только реальных просмотров) и оптимальное использование ресурсов браузера пользователя.

Вопросы и ответы

Описывает ли этот патент какие-либо факторы ранжирования?

Нет. Патент полностью сосредоточен на инфраструктуре, скорости отображения результатов поиска (UX) и механизмах пререндеринга (Prerendering). Он не содержит информации о том, как Google оценивает качество или релевантность контента для ранжирования.

Что такое пререндеринг (Prerendering), описанный в патенте?

Это процесс предварительной загрузки и отрисовки веб-страницы в фоновом (скрытом) режиме до того, как пользователь явно её запросил. В контексте патента, браузер загружает интерфейс страницы результатов поиска (SERP) заранее, чтобы мгновенно показать его, когда пользователь введет запрос.

Зачем Google использует этот механизм?

Исключительно для скорости и улучшения пользовательского опыта. Цель — устранить задержку между отправкой запроса и отображением SERP. За счет пререндеринга интерфейса результаты могут отображаться сразу по мере их поступления с сервера, без ожидания загрузки HTML, CSS и JS самой страницы выдачи.

Как этот патент влияет на SEO моего сайта?

Напрямую на ранжирование вашего сайта этот патент не влияет. Однако он подчеркивает критическую важность скорости в экосистеме Google. Если ваш сайт загружается медленно после перехода из мгновенно отрисованного SERP, это негативно скажется на поведенческих факторах и общем UX.

Что такое Search API, упомянутый в патенте?

Это программный интерфейс, который позволяет браузеру передать поисковый запрос на уже загруженную (пререндеренную) страницу без перезагрузки URL. Обычно это реализуется с помощью скриптов и технологии AJAX, позволяя динамически загружать результаты в существующую структуру страницы.

Применяется ли этот механизм только для запросов из адресной строки (Omnibox)?

Патент фокусируется именно на этом сценарии — ускорение поиска, инициированного через основное поле ввода браузера, которое может принимать как URL, так и запросы. Механизм активируется, когда браузер понимает, что пользователь намерен выполнить поиск.

Может ли пререндеринг исказить данные моей веб-аналитики?

Да, может. Если браузер пререндерит ваш сайт, а пользователь на него так и не перейдет, стандартные счетчики могут засчитать ложный визит. Для предотвращения этого SEO-специалистам и разработчикам рекомендуется использовать Page Visibility API, чтобы отслеживать, когда страница действительно становится видимой пользователю.

Это то же самое, что и технология Google Instant?

Это связанные концепции, направленные на скорость, но технически разные. Google Instant показывал результаты по мере ввода запроса. Этот патент описывает подготовку самой оболочки SERP ещё до того, как запрос был полностью введен и отправлен. Они дополняют друг друга для достижения максимальной скорости.

Нужно ли мне вносить изменения на сайт в связи с этим патентом?

Специальных изменений для адаптации под этот конкретный механизм не требуется, так как он касается страницы Google. Однако необходимо продолжать работу над технической оптимизацией скорости загрузки (Core Web Vitals) и убедиться, что сайт корректно обрабатывает фоновую загрузку (используя Page Visibility API).

Что такое «Скрытый экземпляр браузера» (Hidden Browser Instance)?

Это фоновый процесс или вкладка в браузере, которая не видна пользователю. Браузер использует этот скрытый экземпляр для загрузки и полной отрисовки страницы в фоне. Когда пользователь переходит на эту страницу, скрытый экземпляр мгновенно становится видимым.

Похожие патенты

Как Google использует предварительную загрузку (Pre-fetching) для ускорения отображения следующих страниц поисковой выдачи
Google использует механизм предварительной загрузки (префетчинга) для улучшения пользовательского опыта. Пока пользователь просматривает первую страницу результатов, система автоматически и асинхронно загружает следующую страницу в кэш браузера. Это обеспечивает мгновенное отображение при переходе, а механизм подтверждения просмотра гарантирует точный учет статистики и показов рекламы.
  • US8719265B1
  • 2014-05-06
  • SERP

  • Поведенческие сигналы

Как Google итеративно рендерит веб-страницы, собирая недостающие ресурсы (JS, CSS, изображения) для индексации
Патент описывает инфраструктуру Google для рендеринга веб-страниц в масштабах всего интернета. Вместо того чтобы запрашивать все внешние ресурсы (JS, CSS, изображения) в реальном времени, система использует итеративный подход. Если ресурс не найден в базе данных, процесс рендеринга останавливается, ресурс ставится в очередь на сканирование, и рендеринг перезапускается только после того, как все необходимое будет собрано. Это обеспечивает точное отображение страницы без перегрузки внешних серверов.
  • US8346755B1
  • 2013-01-01
  • Индексация

  • Краулинг

  • Техническое SEO

Как Google использует "стену видео" с низкой частотой кадров для быстрого предпросмотра и обнаружения свежего контента
Google использует интерфейс "стена видео", отображающий множество роликов одновременно в виде версий с низкой частотой кадров (например, 1 кадр в секунду). Это позволяет пользователям быстро оценить содержание видео без когнитивной перегрузки. Система также может отображать и кластеризовать видео, которые загружаются в реальном времени, улучшая обнаружение свежего контента и событий.
  • US8935725B1
  • 2015-01-13
  • Мультимедиа

  • Свежесть контента

Как Google генерирует визуальные превью страниц в выдаче, используя "разрывы страницы" и масштабирование релевантного контента
Google использует систему для создания визуальных превью страниц (Page Previews) в результатах поиска. Система оценивает релевантность контента, учитывая близость ключевых слов и тип контента (например, пессимизируя сноски). Для показа наиболее важных, но разрозненных участков используются "разрывы страницы" (Page Tears). Ключевой контент также может отображаться в увеличенном масштабе для читаемости, помогая пользователю оценить формат страницы до клика.
  • US8954427B2
  • 2015-02-10
  • SERP

  • Семантика и интент

Как Google позволяет разработчикам и SEO-специалистам мгновенно увидеть превью сниппета в выдаче до индексации
Google предоставляет инструмент, который использует актуальную логику обработки контента поисковой системы для генерации «предсказанного результата поиска» (сниппета) в изолированной среде. Это позволяет мгновенно увидеть, как страница будет выглядеть в выдаче (включая разные стили, например, для мобильных устройств и десктопов), без необходимости ждать её сканирования и добавления в основной продакшн-индекс.
  • US11170014B2
  • 2021-11-09
  • SERP

  • Техническое SEO

  • Индексация

Популярные 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 автоматически определяет и отображает обратные ссылки (цитирования) между независимыми веб-страницами
Патент Google, описывающий фундаментальный механизм автоматического обнаружения ссылок между веб-страницами разных авторов. Когда система обнаруживает, что Страница B ссылается на Страницу A, она может автоматически встроить представление (например, ссылку) Страницы B в Страницу A при её показе пользователю. Это технология для построения и визуализации графа цитирований в Интернете.
  • US8032820B1
  • 2011-10-04
  • Ссылки

  • Индексация

  • Краулинг

Как Google рассчитывает тематическую репутацию для выявления и наделения полномочиями экспертов-кураторов
Google описывает систему для тематических сообществ, где пользователи зарабатывают репутацию (Topical Reputation Score) на основе качества контента, которым они делятся в рамках конкретных тем. Достигнув порогового значения, пользователь «разблокирует» тему, получая права куратора и возможность управлять контентом других. Система использует механизм «Impact Scores» для оценки влияния действий кураторов на репутацию участников.
  • US9436709B1
  • 2016-09-06
  • EEAT и качество

  • Поведенческие сигналы

Как Google идентифицирует и верифицирует локальные бизнесы для показа карт и адресов в органической выдаче
Google использует этот механизм для улучшения органических результатов. Система определяет, связана ли веб-страница с одним конкретным бизнесом. Затем она верифицирует ее локальную значимость, проверяя, ссылаются ли на нее другие топовые результаты по тому же запросу. Если страница верифицирована, Google дополняет стандартную «синюю ссылку» интерактивными локальными данными, такими как адреса и превью карт.
  • US9418156B2
  • 2016-08-16
  • Local SEO

  • SERP

  • Ссылки

Как Google интерпретирует последовательные запросы для автоматического уточнения поискового намерения пользователя
Google использует механизм для понимания контекста сессии, анализируя последовательные запросы (например, Q1: [рестораны в Москве], затем Q2: [итальянские]). Система автоматически объединяет их в уточненный запрос (Q3: [итальянские рестораны в Москве]), основываясь на исторических данных о том, как пользователи обычно уточняют запросы. Это позволяет системе лучше понимать намерение пользователя в диалоговом режиме.
  • US9116952B1
  • 2015-08-25
  • Семантика и интент

  • Поведенческие сигналы

Как Google использует позиционный CTR (Selection Rate) для ранжирования и группировки вертикалей в Универсальном поиске
Google использует механизм для структурирования поисковой выдачи путем группировки результатов по категориям (вертикалям), таким как Новости, Видео или Веб. Система определяет порядок этих категорий, основываясь на ожидаемой частоте кликов (Selection Rate/CTR) тех позиций, которые занимают результаты категории в исходном смешанном ранжировании. Это определяет структуру Универсального поиска (Universal Search).
  • US8498984B1
  • 2013-07-30
  • SERP

  • Поведенческие сигналы

Как Google решает, показывать ли прямой ответ, анализируя частоту использования естественного языка в исторических запросах о факте
Google анализирует исторические данные о том, как пользователи ищут конкретный факт. Если они часто используют естественный язык (например, «какая высота у Эйфелевой башни»), система считает, что пользователи действительно ищут этот факт. На основе этого рассчитывается «Оценка поиска фактов» (Fact-Seeking Score). Эта оценка используется как сигнал ранжирования, чтобы решить, нужно ли показывать прямой ответ (Factual Answer) и насколько высоко его разместить в результатах поиска.
  • US9396235B1
  • 2016-07-19
  • Семантика и интент

  • SERP

  • Поведенческие сигналы

Как Google использует блокировку сайтов пользователями для персонализации выдачи и как глобальный сигнал ранжирования (Remove List Score)
Google позволяет пользователям удалять нежелательные документы или целые сайты из своей поисковой выдачи. Система агрегирует эти данные о блокировках от множества пользователей и использует их как глобальный сигнал ранжирования — «Remove List Score» — для выявления низкокачественного контента и улучшения качества поиска для всех.
  • US8417697B2
  • 2013-04-09
  • Персонализация

  • Поведенческие сигналы

  • Антиспам

Как Google выбирает Sitelinks, анализируя визуальное расположение и структуру DOM навигационных меню
Google использует механизм для генерации Sitelinks путем рендеринга страницы и анализа DOM-структуры. Система определяет визуальное расположение (координаты X, Y) гиперссылок и группирует их на основе визуальной близости и общих родительских элементов. Sitelinks выбираются исключительно из доминирующей группы (например, главного меню), а ссылки из других групп игнорируются.
  • US9053177B1
  • 2015-06-09
  • SERP

  • Ссылки

  • Структура сайта

Как Google персонализирует поисковые подсказки (Autocomplete) на основе недавно просмотренного медиаконтента
Google использует информацию о недавно потребленном пользователем медиаконтенте (видео, аудио, книги, игры) для персонализации поисковых подсказок. Система извлекает атрибуты (аспекты) из этого контента, такие как названия, имена актеров или артистов, и повышает в ранжировании те подсказки, которые соответствуют этим атрибутам. Влияние потребления медиа на подсказки зависит от времени, прошедшего с момента просмотра, типа контента и того, делился ли им пользователь.
  • US9268880B2
  • 2016-02-23
  • Персонализация

  • Семантика и интент

  • Мультимедиа

seohardcore