Как Google индексирует контент внутри мобильных приложений для показа в результатах поиска (App Indexing)

Термины и определения

Native Application (Нативное приложение)

Приложение, разработанное специально для конкретной мобильной операционной системы, которое работает независимо от браузера.

Viewed Content (Просмотренный контент)

Контент, который был отображен нативным приложением на устройстве пользователя и определен как просмотренный этим пользователем.

Representation of viewed content (Представление просмотренного контента)

Данные, описывающие просмотренный контент для целей индексации. Могут включать ключевые слова (keywords) из контента или уникальный идентификатор (identifier).

Deep Link (Глубинная ссылка)

Ссылка (например, URI), которая при активации запускает нативное приложение и направляет пользователя непосредственно к определенному контенту внутри приложения.

Index (Индекс)

База данных поисковой системы. Может быть персональным индексом пользователя или частью глобального индекса.

Access Control List (ACL) (Список контроля доступа)

Данные, которые определяют, является ли контент частным (private content) или публичным (public content).

Set of Data (Набор данных)

Пакет информации, отправляемый нативным приложением поисковой системе. Включает идентификатор приложения, представление контента и Deep Link.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Важное замечание о сфере действия: Claims (Формула изобретения) этого патента строго фокусируются на персонализированном индексировании. Однако Description (Описание) обсуждает более широкое применение технологии.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод индексирования данных нативного приложения, привязанный к конкретному пользователю.

1. Поисковая система получает набор данных от мобильного устройства, связанного с конкретным пользователем (particular user) и конкретным нативным приложением.
2. Этот набор данных генерируется приложением и включает: (i) идентификатор приложения, (ii) представление контента, который был просмотрен этим пользователем, и (iii) deep link к этому контенту.
3. Поисковая система сохраняет эти данные, а также сохраняет (iii) информацию, идентифицирующую конкретного пользователя.
4. Сохраненные данные используются для генерации результата поиска (с deep link). Критически важно: этот результат генерируется в ответ на запрос этого же конкретного пользователя.

Claim 1 защищает механизм персонального индексирования приложений. Система индексирует историю просмотра пользователя внутри приложений и использует её для улучшения результатов поиска только для этого пользователя (например, функция поиска «In Apps»).

Claim 3 (Зависимый от 1): Уточняет, что набор данных также может включать Access Control List (ACL), определяющий, является ли контент частным или публичным.

Это позволяет системе управлять приватностью. Частные данные используются только для персонального поиска. Публичные данные потенциально могут быть агрегированы (хотя агрегация не защищена в Claim 1).

Claim 4 (Зависимый от 1): Детализирует процесс использования индексированных данных при поиске.

1. Получение поискового запроса от мобильного устройства конкретного пользователя.
2. Идентификация просмотренного контента как релевантного запросу.
3. Определение того, установлено ли данное нативное приложение на устройстве.
4. Если приложение установлено, генерация результата поиска с deep link.

Вводится техническое условие для показа результата — наличие установленного приложения на устройстве в момент поиска.

Где и как применяется

Изобретение создает мост между мобильными устройствами и поисковой инфраструктурой.

CRAWLING (Data Acquisition) – Сбор данных
Применяется нетрадиционный подход. Вместо того чтобы краулер запрашивал данные (pull), нативное приложение активно передает (push) данные об активности пользователя в поисковую систему. Это новый вектор сбора данных для индекса.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Поисковая система обрабатывает полученные данные (App ID, Deep Link, Content Representation, ACL, Timestamp). Происходит анализ Content Representation (например, извлечение ключевых слов). Данные сохраняются либо в персональном индексе пользователя (согласно Claims), либо агрегируются для общего индекса (если контент публичный, согласно Description).

RANKING – Ранжирование
Система ищет релевантный контент в веб-индексе и индексе приложений. Релевантность определяется соответствием запроса и Content Representation.

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание
Результаты из индекса приложений (персональные или публичные) смешиваются с результатами веб-поиска или показываются в отдельной вертикали.

RERANKING – Переранжирование
Применяется финальная логика: система проверяет статус установки приложения на устройстве пользователя. Если приложение установлено, результат с deep link может быть показан.

Входные данные:

• От устройства: Идентификатор приложения, Deep Link, Представление контента, ACL, Временная метка.
• Информация о пользователе (для персонального индексирования).
• Поисковый запрос.
• Статус установки приложения.

Выходные данные:

• Результат поиска с deep link, запускающий нативное приложение.

На что влияет

• Типы контента: Любой контент внутри приложений: статьи, товары, видео, сообщения, профили.
• Специфические запросы: Запросы повторного поиска (re-finding) (персональный поиск), а также общие информационные и транзакционные запросы (если контент индексируется публично).
• Ниши: Все ниши с активным использованием приложений: E-commerce, Медиа, Социальные сети, Путешествия, Финансы.
• Устройства: Влияет исключительно на мобильный поиск.

Когда применяется

• Триггеры сбора данных: Когда пользователь просматривает контент в приложении, которое поддерживает этот механизм индексации (например, через Firebase App Indexing API).
• Триггеры показа результатов: Когда пользователь вводит релевантный запрос, контент присутствует в индексе, и соответствующее приложение установлено на его устройстве.
• Исключения: Если контент помечен как private через ACL, он используется только для персонального поиска и не агрегируется.

Пошаговый алгоритм

Этап 1: Сбор и Индексирование (Непрерывно)

1. Взаимодействие пользователя: Пользователь А просматривает контент в нативном приложении.
2. Генерация данных на устройстве: Приложение генерирует набор данных:
   • Идентификатор приложения (App ID).
   • Представление контента (ключевые слова/ID).
   • Deep Link.
   • Access Control List (ACL) (публичный/частный).
3. Передача данных (Push): Устройство передает этот набор данных в поисковую систему. Для персонального индексирования (Claims) передается также идентификатор Пользователя А.
4. Индексирование: Поисковая система сохраняет данные в Индексе (персональном для Пользователя А или общем, если данные публичные и агрегируются).

Этап 2: Обработка запроса (В реальном времени)

1. Получение запроса: Поисковая система получает запрос от пользователя (Пользователя А для персонального поиска, или любого пользователя для публичного).
2. Поиск кандидатов: Система ищет релевантный контент в Индексе приложений.
3. Проверка установки приложения: Система определяет, установлено ли соответствующее приложение на устройстве пользователя.
4. Генерация результата: Если приложение установлено, генерируется результат поиска с Deep Link.
5. Взаимодействие: Пользователь выбирает результат.
6. Запуск приложения: Устройство обрабатывает Deep Link, запуская приложение на нужном экране.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на данных, передаваемых приложением, а не на традиционных SEO-факторах.

• Контентные факторы: Representation of viewed content (ключевые слова, заголовок, описание или ID контента). Content Type (тип контента, упоминается в описании).
• Технические факторы: Deep Link (URI для доступа к контенту). App ID (идентификатор приложения).
• Временные факторы: Timestamp (метка времени просмотра контента, упоминается в описании). Может использоваться для оценки свежести.
• Пользовательские факторы: Информация о пользователе (идентификатор устройства, аккаунт) — критично для персонального индексирования (Claim 1). Статус установки приложения.
• Факторы приватности: Access Control List (ACL).

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не детализирует метрики ранжирования, но указывает на ключевые процессы:

• Релевантность контента: Определяется путем сопоставления запроса с Content Representation в индексе.
• Приватность (ACL Check): Оценка ACL для разделения частного и публичного контента.
• Условия показа (Installation Check): Бинарная проверка установки приложения на устройстве.

В описании патента упоминается возможность агрегации данных об активности пользователей для публичного контента. Это подразумевает, что метрики популярности или вовлеченности (например, частота просмотра контента разными пользователями) могут использоваться для ранжирования в публичном поиске, хотя конкретные формулы не приводятся.

1. Новая модель сбора данных (Push): Патент описывает инфраструктуру, при которой поисковая система полагается на активную передачу данных (push) от приложений, а не на традиционное сканирование (pull). Это позволяет индексировать контент, недоступный веб-краулерам.
2. Двойное назначение (Персональное и Публичное): Claims патента строго защищают персонализированное индексирование (поиск по своей истории). Однако описанная технология является фундаментом и для публичного индексирования, где данные об использовании публичного контента могут агрегироваться для улучшения общего поиска.
3. Критичность Deep Linking: Deep links являются обязательным компонентом. Без них невозможно направить пользователя из поиска к конкретному контенту внутри приложения.
4. Контроль приватности (ACL): Механизм ACL критически важен, позволяя разработчикам управлять тем, какой контент является частным и не должен покидать персональный индекс.
5. Зависимость от установки приложения: Показ результатов с deep link обусловлен наличием установленного приложения на устройстве пользователя.
6. Активность как потенциальный сигнал: Агрегация данных о просмотренном контенте (viewed content) может служить сигналом популярности контента, потенциально влияя на его ранжирование в публичном поиске.

Best practices (это мы делаем)

Рекомендации критически важны для ASO и App SEO.

• Внедрение App Indexing API (Firebase): Это ключевое действие. Необходимо внедрить API для индексации приложений, чтобы технически реализовать механизм передачи данных о контенте и действиях пользователя в Google, как описано в патенте.
• Обеспечение полного покрытия Deep Links: Гарантировать, что весь важный контент в приложении имеет уникальный deep link и корректно обрабатывается приложением (например, через Android App Links / iOS Universal Links).
• Передача качественных метаданных: Оптимизируйте данные, передаваемые как Representation of viewed content (заголовки, описания, ключевые слова). Качество этих метаданных напрямую влияет на релевантность и видимость в поиске.
• Четкое управление ACL: Корректно помечайте контент как публичный или приватный (private). Это гарантирует, что личные данные (например, сообщения) останутся в персональном индексе и не утекут в публичный.
• Синхронизация веб- и app-контента: Если контент дублируется на сайте и в приложении, необходимо настроить связь между веб-страницами и соответствующими экранами приложения. Это гарантирует видимость контента, даже если приложение не установлено.

Worst practices (это делать не надо)

• Игнорирование App Indexing: Рассматривать приложение отдельно от общей SEO-стратегии. Это приводит к потере видимости в мобильном поиске и снижению вовлеченности пользователей.
• Отсутствие или некорректная работа Deep Links: Создание контента, недоступного по прямой ссылке, делает его неиндексируемым. Неработающие ссылки ведут к плохому UX.
• Передача спамных метаданных: Попытка манипулировать ранжированием путем передачи ложных ключевых слов через API индексации.
• Нарушение приватности через ACL: Неправильная маркировка приватного контента как публичного может привести к утечке чувствительных данных.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегию Google по созданию унифицированного индекса, стирающего границы между вебом и нативными приложениями. Для SEO-специалистов это означает необходимость интеграции App Indexing в общую стратегию продвижения. Стратегически важно обеспечить, чтобы пользователь получал доступ к контенту через наиболее удобный интерфейс — и часто это именно нативное приложение, если оно установлено.

Практические примеры

Сценарий 1: Персональное индексирование (Re-finding, согласно Claims)

• Задача: Помочь пользователю найти рецепт, который он недавно просматривал в кулинарном приложении.
• Действие: Пользователь просматривает рецепт «Паста Карбонара». Приложение использует API индексации для записи этого события, помечая его как приватное (для персонального поиска). Передаются заголовок, ключевые слова и deep link.
• Результат: На следующий день пользователь вводит запрос «паста» в строке поиска Google на своем телефоне. В результатах поиска (например, во вкладке «В приложениях» или среди общих результатов) появляется ссылка на просмотренный рецепт, которая открывает его напрямую в приложении.

Сценарий 2: Публичное индексирование (Discoverability, согласно Description)

• Задача: Повысить видимость товаров E-commerce приложения в Google Search.
• Действие: Приложение передает данные о просмотре популярных товаров (например, «Кроссовки Nike Air Max»), помечая контент как публичный. Google агрегирует эти данные от множества пользователей.
• Результат: Когда пользователь (у которого установлено это приложение) ищет «Nike Air Max» на мобильном устройстве, в выдаче Google появляется результат, ведущий прямо на карточку товара в приложении, благодаря агрегированным данным об активности.