Как Google динамически меняет дизайн поисковой выдачи на основе запроса, времени, локации или сайта-партнера

Термины и определения

Visual Theme (Визуальная тема)

Набор данных, определяющих внешний вид веб-страницы (SERP).

Theme Data (Данные темы)

Конкретные визуальные характеристики темы. Включают HTML и CSS данные, определяющие размеры, цвета, расположение графики, текста и элементов интерфейса (например, фоновые изображения, цвета шрифтов).

Trigger Data (Триггерные данные / Данные активации)

Данные, определяющие условия (правила), при которых тема должна быть активирована. Основаны на характеристиках запроса, идентификаторах партнеров или рекламы.

Features (Характеристики запроса)

Извлеченные атрибуты поискового запроса. Включают термины в запросе, естественный язык, время отправки запроса и местоположение (географическое или сетевое/hostname), с которого он был отправлен.

Customization Engine (Механизм кастомизации)

Компонент поисковой системы, отвечающий за выбор и применение тем. Включает модули извлечения (Extraction Module), сравнения (Comparison Module) и рендеринга (Render Module).

Affiliate (Партнер / Аффилиат)

Сторонняя сущность (например, владелец веб-сайта), отличная от поисковой системы, которая размещает у себя интерфейс поиска (например, поисковую строку), направляющий запросы в поисковую систему.

Affiliate Identifier (Идентификатор партнера)

Уникальный код, включаемый в запрос, который идентифицирует партнера, с сайта которого был инициирован поиск.

Affiliate Preference (Предпочтение партнера)

Настройка, указанная партнером, определяющая конкретную визуальную тему для использования при обработке запросов от этого партнера.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает метод применения визуальной темы, сфокусированный на сценарии поиска через партнера.

1. Система получает Affiliate Preference, указывающее тему для партнера поисковой системы (партнер отличен от поисковой системы).
2. Система получает запрос на результаты поиска. Запрос включает поисковую фразу, отправленную через поле ввода на веб-странице этого партнера, и соответствующий Affiliate Identifier.
3. Получается страница результатов поиска (SERP).
4. Идентифицируются одна или несколько характеристик (features) поискового запроса.
5. Выбирается первая визуальная тема из множества тем. Выбор основан на том, что Trigger Data темы соответствует Affiliate Identifier, И на том, что Trigger Data темы соответствует идентифицированным характеристикам запроса. (В данном сценарии требуется учет обоих факторов).
6. Визуальные характеристики выбранной темы применяются к SERP для отображения в интерфейсе.

Claims 2-3 (Зависимые): Детализируют возможные характеристики запроса (features).

Характеристики могут включать: термин в запросе, естественный язык запроса, время отправки запроса или местоположение (которое может быть географическим).

Claim 4 (Зависимый): Уточняет условия выбора темы, связанные с рекламой.

Если SERP включает рекламу (advertisement), выбор визуальной темы может включать идентификацию темы, чьи Trigger Data соответствуют этой рекламе.

Claim 5 (Зависимый): Уточняет применение темы к рекламе.

Если SERP включает рекламу, метод также включает модификацию этой рекламы в соответствии с выбранной визуальной темой.

Где и как применяется

Изобретение применяется на финальных этапах обработки запроса, затрагивая понимание запроса и формирование финального вида выдачи.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
На этом этапе система анализирует запрос для извлечения его характеристик (Features): терминов, языка, местоположения, времени. Также идентифицируется Affiliate Identifier, если он присутствует в запросе.

RANKING / METASEARCH – Ранжирование и Смешивание
На этом этапе генерируется стандартный набор результатов поиска и подбирается релевантная реклама. Эти данные служат основой для SERP.

RERANKING / Presentation Layer (Слой представления)
Основное применение патента. Customization Engine использует данные, полученные на предыдущих этапах, для выбора темы.

1. Сравнение: Comparison Module сравнивает характеристики запроса, Affiliate Identifier и данные о рекламе с Trigger Data доступных тем.
2. Выбор темы: Выбирается подходящая визуальная тема.
3. Рендеринг: Render Module применяет визуальные элементы темы к SERP (и, возможно, модифицирует рекламу) перед отправкой ответа пользователю.

Входные данные:

• Поисковый запрос пользователя и его характеристики (Features).
• Affiliate Identifier (если применимо).
• Сгенерированный SERP (включая результаты и рекламу).
• База данных тем (Theme Data и Trigger Data).

Выходные данные:

• Модифицированный SERP с примененной визуальной темой.

На что влияет

• Внешний вид SERP: Влияет исключительно на пользовательский интерфейс (UI) и пользовательский опыт (UX). Изменяет фон, цвета, шрифты.
• Реклама: Может влиять на внешний вид рекламных объявлений на SERP, модифицируя их для соответствия теме.
• Специфические запросы и ниши: Наиболее вероятно применение к запросам, связанным с крупными событиями, праздниками, локациями или к любым запросам, инициированным через партнерские сайты.
• Языковые и географические ограничения: Механизм напрямую использует язык и местоположение как триггеры для активации специфических локализованных тем.

Когда применяется

Алгоритм применяется при выполнении условий, заданных в Trigger Data.

• Триггеры активации:
• Когда характеристики запроса (термины, время, локация, язык) совпадают с правилами в Trigger Data темы.
• Когда Affiliate Identifier в запросе совпадает с Trigger Data темы, указанной в Affiliate Preference.
• Когда реклама на SERP совпадает с Trigger Data темы.
• Пороговые значения: Система может требовать совпадения определенного количества характеристик или определенного процента характеристик (threshold value) для активации темы.

Пошаговый алгоритм

1. Получение запроса и данных партнера: Система получает запрос на поиск. Если он инициирован партнером, он включает Affiliate Identifier. Также учитываются Affiliate Preference.
2. Генерация стандартного SERP: Поисковая система генерирует страницу результатов поиска и выбирает рекламу.
3. Извлечение характеристик: Extraction Module извлекает из запроса ключевые характеристики (термины, язык, время, локация). Также могут извлекаться характеристики из рекламы.
4. Сравнение и выбор темы: Comparison Module сравнивает извлеченные данные с Trigger Data доступных тем. Выбирается тема, которая превышает пороговое значение совпадения (closest match).
5. Применение темы: Render Module применяет Theme Data (HTML/CSS/Images) выбранной темы к сгенерированному SERP.
6. Модификация рекламы (опционально): Внешний вид рекламных объявлений модифицируется в соответствии с темой.
7. Отображение: Кастомизированный SERP отправляется пользователю.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на данных, используемых для выбора темы оформления, а не для ранжирования контента.

• Контентные факторы: Термины, содержащиеся в тексте поискового запроса.
• Временные факторы: Время отправки запроса (для активации тем, связанных с событиями или сезонами).
• Географические и Пользовательские факторы:
  • Местоположение пользователя (географическое или сетевое/hostname).
  • Естественный язык запроса.
• Данные партнера и Рекламы:
  • Affiliate Identifier.
  • Характеристики рекламных объявлений, выбранных для показа на SERP.
• Системные данные: Упоминается возможность использования статуса модерации поиска (moderated search, например, SafeSearch) как триггера.

Какие метрики используются и как они считаются

• Сопоставление (Matching): Используются стандартные методы сопоставления шаблонов (pattern matching techniques) для сравнения извлеченных характеристик запроса с правилами, определенными в Trigger Data.
• Пороговое значение (Threshold value): Метрика, определяющая минимально необходимый уровень совпадения характеристик с триггерами для активации темы. Может быть определено как совпадение одной конкретной характеристики (например, только Affiliate ID) или комбинации нескольких (например, ключевое слово + время + локация).

Патент описывает внутренние процессы Google, связанные с управлением пользовательским интерфейсом (UI/UX), без прямых рекомендаций для SEO.

1. Фокус на презентации, а не ранжировании: Изобретение относится к презентационному слою. Оно описывает, как кастомизировать внешний вид SERP, но не влияет на алгоритмы, определяющие, какие документы ранжируются и на каких позициях.
2. Автоматическая контекстная кастомизация: Система позволяет автоматически изменять дизайн выдачи в зависимости от контекста запроса (события, локации, времени) без ручного выбора темы пользователем.
3. Ключевой механизм — Триггеры: Активация тем зависит от Trigger Data, которые сопоставляются с характеристиками запроса (Features).
4. Поддержка партнеров и рекламы: Механизм предоставляет возможности для партнеров (Affiliates) брендировать поисковую выдачу, инициированную с их сайтов. Также предусмотрена адаптация тем под рекламные объявления и модификация самих объявлений.
5. Отсутствие SEO-выводов: Патент не содержит практических выводов для SEO-специалистов, занимающихся продвижением сайтов, так как не описывает факторов, влияющих на оценку качества контента или ранжирование.

ВАЖНО: Патент является инфраструктурным и описывает презентационный слой (UI/UX) поисковой системы. Он не дает практических выводов для SEO-продвижения сайтов.

Best practices (это мы делаем)

Патент не содержит информации, на основе которой можно сформулировать Best Practices для улучшения органического ранжирования в SEO.

• Анализ CTR и поведения пользователей: SEO-специалистам следует учитывать, что внешний вид SERP может динамически меняться (особенно во время крупных событий). Это может косвенно влиять на распределение внимания пользователей и CTR органических результатов.
• Для партнеров (Affiliates): Если сайт использует партнерский поиск Google (например, Programmable Search Engine), этот патент описывает механизм, позволяющий настроить внешний вид результатов поиска (цвета, брендинг) для соответствия дизайну сайта партнера.

Worst practices (это делать не надо)

• Попытки манипуляции темами: Бессмысленно пытаться оптимизировать контент сайта с целью повлиять на выбор визуальной темы Google. Система управляется на стороне Google на основе контекста запроса и партнерских настроек, а не на основе контента сайтов в индексе.

Стратегическое значение

Стратегическое значение для SEO минимально. Патент интересен с точки зрения понимания возможностей Google по управлению пользовательским интерфейсом и адаптации UX под контекст, но он никак не влияет на разработку долгосрочной SEO-стратегии, направленной на улучшение ранжирования.

Практические примеры

Практических примеров применения для SEO нет. Ниже приведен пример работы описанного механизма с точки зрения пользователя.

Сценарий: Тематическое оформление SERP во время Олимпиады

1. Контекст: Проходят Олимпийские игры в Пекине (2008). Google подготовил визуальную тему.
2. Trigger Data: Тема активируется при наличии в запросе слов "2008 olympics" в соответствующий период.
3. Действие пользователя: Пользователь вводит запрос "2008 olympics".
4. Обработка: Customization Engine обнаруживает совпадение характеристик запроса с Trigger Data темы.
5. Результат: Пользователь видит стандартные результаты поиска, но страница SERP оформлена в стиле Пекинской Олимпиады (тематический фон, изображения). Реклама, связанная с Пекинской Олимпиадой, также может быть стилизована, в то время как реклама об Олимпиаде в Ванкувере (2010) остается стандартной (как показано на FIG. 3 патента).