Как Google A/B тестирует и оптимизирует сниппеты (заголовки, описания, изображения) для повышения CTR

Термины и определения

Content Document (Документ с контентом)

Исходный контент, на который ведет ссылка (например, новостная статья, видео, пост в блоге, веб-страница).

Conversions (Конверсии)

Действия пользователя, связанные со ссылкой, например, клики (Click-throughs).

Device Type (Тип устройства)

Характеристика пользовательского устройства (например, десктоп, мобильный телефон, планшет), которая используется как фактор при выборе оптимального сниппета.

Identifier (Идентификатор)

Уникальный ключ, связанный со сниппетом (например, в виде параметра URL), позволяющий системе отслеживать производительность конкретного варианта сниппета.

Impression (Показ)

Единичный случай отображения веб-страницы или сниппета пользователю.

Link (Ссылка)

Гиперссылка, ведущая на Content Document, которая отображается вместе со сниппетом.

Quality Metric (Метрика качества)

Показатель эффективности сниппета, рассчитываемый на основе количества Views и Conversions. Примеры: CTR (Click-Through Rate), Click Volume (Объем кликов), CPM (Clicks Per Thousand Impressions).

Snippet (Сниппет)

Краткое представление контента, отображаемое вместе со ссылкой. Состоит из элементов исходного Content Document (заголовок, часть текста, изображение, кадр видео).

Snippet Selection Module (Модуль выбора сниппета)

Компонент системы, отвечающий за генерацию, выбор и тестирование вариантов сниппетов.

Views (Просмотры)

Количество показов (Impressions) ссылки или веб-страницы, содержащей сниппет.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод оценки контента (A/B тестирование сниппетов).

1. Система предоставляет первую ссылку на Content Document на первом онлайн-сервисе. Ссылка отображается с первым сниппетом, который является первой частью Content Document.
2. Система определяет второй сниппет из Content Document, который является второй частью документа.
3. Система предоставляет вторую ссылку на тот же Content Document на втором онлайн-сервисе. Ссылка отображается со вторым сниппетом.
4. Определяется количество просмотров/конверсий для первой и второй ссылок.
5. Рассчитываются Quality Metric для первого и второго сниппетов на основе этих данных.
6. Идентифицируется Device Type пользовательского устройства.
7. Выбирается один из сниппетов (Selected Snippet) для отображения на этом устройстве на основе сравнения Quality Metrics И типа устройства (Device Type).
8. Первая и вторая ссылки модифицируются для соответствия выбранному сниппету.

Ядро изобретения — это автоматизированное тестирование вариантов представления контента с целью выбора наиболее эффективного варианта, причем выбор зависит не только от общей производительности (CTR), но и от контекста пользователя (типа устройства).

Claim 2 (Зависимый от 1): Уточняет один из сценариев применения.

Первая ссылка предоставляется на первой веб-странице с первым URL, а вторая ссылка — на второй веб-странице с другим URL. Это описывает сценарий тестирования сниппетов на разных сайтах или разных страницах одного сайта.

Claim 4 (Зависимый от 1): Уточняет механизм отслеживания.

С первой ссылкой ассоциируется идентификатор (Identifier), уникальный для первого сниппета. Это позволяет точно отслеживать производительность конкретного варианта.

Claim 5 и 6 (Зависимые от 1): Описывают альтернативный сценарий применения.

Система выбирает разное содержание (subject matter) сниппета из комбинации элементов контента для отображения при первом показе (first impression) веб-страницы и при втором показе (second impression) той же веб-страницы. При этом варианты могут иметь общие элементы и различаться хотя бы одним элементом. Это описывает сценарий тестирования разных сниппетов для разных пользователей на одной и той же странице.

Где и как применяется

Изобретение применяется в основном на этапе формирования представления контента для пользователя, будь то страница поисковой выдачи (SERP) или лента социальной сети.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе система анализирует Content Document и извлекает потенциальные элементы для сниппетов: заголовки, абзацы текста, изображения, кадры видео. Snippet Selection Module может использовать методы распознавания элементов (например, идентификация заголовка, релевантного текста, цитат) или анализ изображений/видео (например, распознавание лиц, действий) для выбора кандидатов.

RANKING / RERANKING (Пост-обработка и Презентация)
Основное применение патента происходит при конструировании финального отображения ссылки (в SERP или на другой платформе). Snippet Selection Module определяет, какой вариант сниппета показать в данном конкретном случае (Impression). Выбор зависит от параметров текущего A/B теста и контекста пользователя (Device Type).

Входные данные:

• Content Document и извлеченные из него элементы (текст, изображения).
• Параметры A/B тестирования (какие варианты тестируются).
• Контекст пользователя (в частности, Device Type).

Выходные данные:

• Выбранный сниппет для отображения пользователю.
• Данные отслеживания (количество Views и Conversions, привязанные к Identifier сниппета).

На что влияет

• Конкретные типы контента: Влияет на любой контент, распространяемый через ссылки: новостные статьи, видео, блоги, товары и т.д.
• Форматы контента: Напрямую влияет на формат отображения сниппета (выбор текста, заголовка, изображения, видео-сегмента).
• Влияние на метрики: Основное влияние оказывается на CTR (кликабельность) ссылок и вовлеченность пользователей.

Когда применяется

Алгоритм применяется в двух основных режимах, в зависимости от объема распространения контента:

• Тестирование на разных страницах (Cross-Page Testing): Применяется, когда контент широко распространен (например, популярная новость). Разные сниппеты показываются на разных веб-страницах (разные URL).
• Тестирование на одной странице (Intra-Page Testing): Применяется, когда контент распространен слабо. Разные сниппеты показываются разным пользователям при просмотре одной и той же страницы (один URL, разные Impressions).

Условия активации: Механизм может работать постоянно для систематического тестирования и оптимизации представления контента при каждом показе ссылки (read-time) или при публикации ссылки пользователем (write-time).

Пошаговый алгоритм

1. Идентификация контента: Система получает ссылку на Content Document.
2. Генерация кандидатов: Snippet Selection Module анализирует контент и генерирует несколько вариантов сниппетов, используя разные элементы (например, Сниппет А = Заголовок 1 + Изображение 1; Сниппет Б = Заголовок 1 + Изображение 2).
3. Назначение идентификаторов: Каждому варианту сниппета присваивается уникальный Identifier.
4. Развертывание вариантов (A/B Тест): Система начинает предоставлять ссылки с разными вариантами сниппетов пользователям. Выбор сценария (Cross-Page или Intra-Page) может зависеть от популярности контента.
5. Сбор данных: Quality Metric Module отслеживает Views и Conversions для каждого Identifier. При клике пользователя на ссылку с идентификатором (например, example.com/article?snip=ID1) система регистрирует конверсию для данного варианта.
6. Анализ производительности: Система рассчитывает Quality Metric (например, CTR) для каждого варианта сниппета.
7. Учет контекста: Анализируются данные в разрезе типов устройств (Device Type).
8. Выбор победителя: Выбирается сниппет с наилучшей Quality Metric для конкретного типа устройства.
9. Обновление и Оптимизация: Система модифицирует отображение ссылок, предпочитая использование победившего сниппета для соответствующего контекста.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы: Элементы, извлеченные из Content Document. Упоминаются заголовки (title), текст (text associated with the content document), изображения (image), кадры видео (frame of a video).
• Поведенческие факторы: Данные о взаимодействии пользователей с вариантами сниппетов:
  • Views (Показы/Impressions).
  • Conversions (Клики/Click-throughs).
• Пользовательские факторы:
  • Device Type (Тип устройства) — явно указан в Claim 1 как фактор выбора сниппета.
  • Опционально (при согласии пользователя): анонимная демографическая информация, история покупок, предпочтения (упомянуто в описании как возможный фактор для выбора сниппета, но не является частью основного механизма тестирования).
• Технические факторы: URL-адреса, используемые для отслеживания (с добавлением Identifier).

Какие метрики используются и как они считаются

• Quality Metric (Метрика качества): Основная метрика для оценки эффективности сниппета. Рассчитывается на основе соотношения Views и Conversions. В патенте упоминаются:
  • Click-through rate (CTR).
  • Click through volume (Общий объем кликов).
  • Clicks per thousand impressions (CPM).
• Методы анализа: Сравнение Quality Metrics между различными вариантами сниппетов (A/B тестирование). Выбор лучшего варианта может основываться на достижении статистической значимости.

1. Систематическое A/B тестирование сниппетов: Google активно и систематически тестирует различные варианты представления контента (заголовки, описания, изображения), чтобы максимизировать CTR.
2. Зависимость от исходного контента: Сниппеты формируются из элементов, извлеченных непосредственно из Content Document. Наличие разнообразных и качественных элементов в контенте критично для эффективности этого механизма.
3. Метрика успеха — Вовлеченность: Эффективность сниппета измеряется через Quality Metric, основанную на кликах и показах (CTR).
4. Гибкость тестирования: Система может проводить тесты как на разных сайтах (Cross-Page), так и для разных пользователей на одном сайте (Intra-Page), что позволяет оптимизировать сниппеты даже для контента с низким трафиком.
5. Точное отслеживание: Использование уникальных идентификаторов (Identifiers) позволяет точно измерять производительность каждого варианта сниппета.
6. Критичность типа устройства: Выбор оптимального сниппета зависит от типа устройства пользователя (Device Type). Это подчеркивает важность кросс-платформенной оптимизации представления контента.

Best practices (это мы делаем)

• Предоставление множества качественных элементов для сниппетов: Убедитесь, что ваш контент содержит четкие заголовки, информативные и привлекательные описания (в мета-тегах и в самом тексте), а также несколько высококачественных релевантных изображений или кадров видео. Это дает системе больше вариантов для тестирования.
• Оптимизация под разные типы устройств: Так как Device Type является фактором выбора сниппета (Claim 1), критически важно, чтобы все элементы (особенно изображения и заголовки) были оптимизированы для отображения как на десктопе, так и на мобильных устройствах. Изображения должны сохранять привлекательность при масштабировании.
• Использование структурированных данных: Используйте разметку (Open Graph, Twitter Cards, Schema.org) для явного указания предпочтительных заголовков, описаний и изображений. Хотя патент предполагает, что система может извлекать элементы автоматически, четкое определение помогает контролировать, какие именно варианты попадут в тестирование.
• Мониторинг CTR и анализ сниппетов: Регулярно анализируйте CTR ваших страниц в Google Search Console. Обращайте внимание на то, какие сниппеты Google формирует для ваших страниц в SERP, и как это коррелирует с кликабельностью.
• Тестирование заголовков и изображений на своих ресурсах: Проводите собственные A/B тесты заголовков и обложек статей (например, в email-рассылках или на главной странице), чтобы понять, какие формулировки и визуальные образы лучше всего резонируют с вашей аудиторией.

Worst practices (это делать не надо)

• Ограничение вариантов для системы: Использование только одного изображения низкого качества или одного статичного неинформативного описания ограничивает возможности системы по оптимизации CTR.
• Игнорирование мобильного представления: Создание контента без учета того, как он будет выглядеть на мобильных устройствах, может привести к выбору неоптимальных сниппетов для мобильного трафика.
• Кликбейт и вводящие в заблуждение элементы: Использование кликбейтных заголовков или нерелевантных изображений. Хотя теоретически они могут выиграть краткосрочный тест на CTR, описанный в этом патенте, другие системы качества Google (не описанные здесь) могут пессимизировать такой контент на основе поведенческих факторов (например, короткие клики).

Стратегическое значение

Патент подтверждает важность презентационного слоя в SEO. Работа специалиста не заканчивается на достижении позиций; критически важно выиграть клик у конкурентов. Google активно управляет этим слоем, используя машинное обучение и тестирование для максимизации вовлеченности. Стратегия SEO должна включать оптимизацию элементов контента (заголовков, визуалов) с пониманием того, что они являются “сырьем” для автоматизированных систем оптимизации CTR Google.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация сниппета новостной статьи

1. Контент: Новостная статья о запуске нового смартфона. В статье есть основной заголовок, 3 подзаголовка, 5 фотографий устройства и 2 графика производительности.
2. Действия SEO-специалиста: Специалист убеждается, что заголовок привлекателен, мета-описание информативно, а фотографии имеют высокое разрешение и оптимизированы для разных экранов. В Open Graph указана лучшая фотография.
3. Работа системы Google:
   • Система извлекает элементы и формирует варианты:
     Вариант А: Основной заголовок + Мета-описание + Фото №1 (из OG).
     Вариант Б: Основной заголовок + Первый абзац текста + Фото №3.
     Вариант В: Подзаголовок №2 + Текст вокруг него + График №1.
4. Тестирование: Google показывает Вариант А одним пользователям, Вариант Б другим (Intra-Page Testing) в ленте новостей или SERP.
5. Измерение: Система отслеживает CTR. Обнаружено, что Вариант А имеет CTR 5% на десктопе, а Вариант Б имеет CTR 7% на мобильных устройствах.
6. Результат: Система выбирает Вариант А как оптимальный для десктопных пользователей и Вариант Б для мобильных пользователей, максимизируя общий трафик на статью.