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

Как Google использует структурированные данные и шаблоны для создания обогащенных сниппетов (Rich Results)

PROVIDING SEARCH RESULTS (Предоставление результатов поиска)
  • US20100114874A1
  • Google LLC
  • 2008-10-20
  • 2010-05-06
  • SERP
  • Краулинг
  • Техническое SEO
  • Описание
  • Разбор
  • Выводы
  • Практика
  • FAQ
  • Похожие

Google использует механизм, позволяющий владельцам сайтов влиять на отображение своих страниц в поиске. Система идентифицирует «Объекты отображения результатов поиска» (структурированные данные) и «Шаблоны» (правила форматирования), предоставленные вебмастером или сгенерированные автоматически. Это позволяет формировать обогащенные сниппеты с дополнительной информацией (цены, рейтинги, изображения).

Описание

Какую проблему решает

Патент решает проблему стандартизированного отображения результатов поиска, при котором у владельцев веб-страниц нет контроля над тем, какая информация будет показана в сниппете. Изобретение направлено на то, чтобы позволить вебмастерам выделять ключевую информацию (например, адрес, рейтинг, цену) и влиять на форматирование своего сниппета, повышая его информативность и дифференцируя от конкурентов в SERP.

Что запатентовано

Запатентована система для кастомизации внешнего вида результатов поиска. Она основана на идентификации и использовании двух компонентов: Search Result Display Object (Объект отображения результатов поиска), который содержит структурированный контент, и Template (Шаблон), который определяет правила рендеринга этого контента. Поисковая система использует эти данные для генерации обогащенного, кастомизированного сниппета.

Как это работает

Механизм работает следующим образом:

  • Определение данных: Вебмастер встраивает Search Result Display Object (например, пары ключ-значение) в страницу. Альтернативно, система может сгенерировать его автоматически или получить через фид данных.
  • Определение формата: Вебмастер может указать Template для форматирования. Если он не указан, система может выбрать шаблон по умолчанию или автоматически.
  • Извлечение и хранение: Поисковый робот извлекает эти объекты и шаблоны во время сканирования и сохраняет их.
  • Рендеринг: При показе результата в выдаче компонент отображения (Display Component) применяет шаблон к данным объекта для формирования финального вида сниппета.

Актуальность для SEO

Критически высокая. Этот патент описывает фундаментальные механизмы, лежащие в основе современных структурированных данных (Schema.org) и обогащенных результатов (Rich Results). Хотя конкретные реализации, упомянутые в патенте (например, PageMap, кастомные XML-шаблоны), эволюционировали, базовый принцип использования структурированных данных для управления отображением в SERP является центральным в SEO в 2025 году. Участие R.V. Guha (одного из создателей Schema.org) подчеркивает стратегическое значение патента.

Важность для SEO

Патент имеет критическое значение для SEO (9.5/10). Он описывает механизм, который напрямую влияет на представление сайта в SERP, его видимость и кликабельность (CTR). Понимание и использование этих принципов через внедрение микроразметки является стандартом современной SEO-практики и ключевым фактором конкурентоспособности.

Детальный разбор

Термины и определения

Search Result Display Object (Объект отображения результатов поиска)
Структура данных, определяющая контент (текст, изображения, видео, аудио), доступный для отображения в сниппете. Обычно реализуется как пары ключ-значение. Может быть встроен в страницу, получен из фида или сгенерирован системой автоматически.
Template (Шаблон)
Набор инструкций (например, HTML или XML), который определяет правила рендеринга контента из Search Result Display Object. Управляет тем, какие элементы показать, их расположением и размером в сниппете.
Key-value pairs (Пары ключ-значение)
Основной формат данных внутри объекта. Например, ключ="phone", значение="555-8031".
Template File (Файл шаблона)
Внешний файл, содержащий инструкции шаблона, на который может ссылаться веб-страница.
Default Templates (Шаблоны по умолчанию)
Предопределенные шаблоны, хранящиеся в поисковой системе, которые могут применяться автоматически, если вебмастер не указал свой.
Display Component (Компонент отображения)
Часть поискового сервера, отвечающая за финальный рендеринг SERP. Применяет Templates к Search Result Display Objects.
Data Feed (Поток данных)
Альтернативный способ получения структурированных данных системой напрямую от веб-сайта, минуя сканирование страниц.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает ядро изобретения — метод предоставления результатов поиска.

  1. Система идентифицирует на веб-странице:
    1. Search Result Display Object, определяющий доступный контент для сниппета.
    2. Template, который рендерит (форматирует) по крайней мере часть этого контента.
  2. Система предоставляет результат поиска в ответ на запрос, используя идентифицированные объект и шаблон.

Claim 2 (Зависимый): Уточняет источники данных.

Search Result Display Object может быть извлечен непосредственно с веб-страницы или получен из Data Feed.

Claims 4 и 5 (Зависимые): Детализируют функции шаблона.

Шаблон используется для определения того, какой именно контент из объекта будет отображен (Claim 4), и для определения местоположения этого контента в сниппете (Claim 5).

Claim 7 (Зависимый): Описывает автоматический выбор шаблона.

Система может автоматически выбрать Template из набора Default Templates на основе анализа текста веб-страницы.

Claim 10 (Зависимый): Описывает автоматическую генерацию данных.

Система может автоматически создать Search Result Display Object на основе информации, извлеченной с веб-страницы во время сканирования. Это означает, что ручная разметка вебмастером не является обязательной.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает этапы сбора, обработки данных и финального отображения результатов.

CRAWLING – Сканирование и Сбор данных
На этом этапе система обнаруживает наличие встроенных Search Result Display Objects и Templates (или ссылок на них) на веб-странице. Также происходит сбор данных из внешних фидов.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Происходит извлечение, парсинг и сохранение структурированных данных (пар ключ-значение). Критически важно, что на этом этапе система может автоматически генерировать эти объекты на основе анализа контента страницы (Claim 10).

METASEARCH / RERANKING (Уровень представления / Формирование SERP)
Основное применение патента. Display Component извлекает сохраненные объекты и шаблоны, связанные с результатами, полученными на этапе RANKING. Он выбирает подходящий шаблон (указанный вебмастером или автоматический) и рендерит кастомизированный сниппет.

Входные данные:

  • HTML-код веб-страницы.
  • Внешние потоки данных (Data Feeds).
  • Список релевантных документов после ранжирования.

Выходные данные:

  • Кастомизированный результат поиска (Rich Snippet) с дополнительной информацией и форматированием.

На что влияет

  • Конкретные типы контента: Наибольшее влияние на контент с четкой структурой: товары, отзывы, рецепты, события, статьи, локальный бизнес. В патенте упоминаются примеры: местные бизнесы, отзывы, продукты, справочные страницы, статистика.
  • Конкретные ниши или тематики: E-commerce, медиа, кулинария, туризм и любые ниши, где дополнительная информация (цена, рейтинг, время) помогает пользователю сделать выбор.

Когда применяется

  • Условия применения: Алгоритм применяется, когда для страницы, попавшей в результаты поиска, был идентифицирован Search Result Display Object и доступен соответствующий Template.
  • Валидация: В патенте ([0040]) упоминается, что в некоторых реализациях данные из объекта должны также присутствовать в видимом контенте веб-страницы, чтобы быть использованными в сниппете. Это служит защитой от манипуляций.

Пошаговый алгоритм

Процесс разделен на предварительную обработку и обработку во время запроса.

A. Предварительная обработка (Офлайн / Индексирование)

  1. Встраивание (Опционально, Вебмастер): Вебмастер встраивает Search Result Display Object и/или ссылку на Template File.
  2. Сканирование и Сбор данных: Система сканирует страницу или получает данные из Data Feed.
  3. Идентификация и Извлечение:
    1. Извлекаются встроенные объекты и шаблоны.
    2. ИЛИ: Система автоматически анализирует контент и генерирует Search Result Display Object (Claim 10).
  4. Валидация (Опционально): Проверка соответствия структурированных данных видимому контенту страницы.
  5. Хранение: Данные сохраняются в Storage System.

B. Обработка запроса (Онлайн / Рендеринг SERP)

  1. Получение запроса и Ранжирование: Система определяет релевантные страницы.
  2. Идентификация данных: Для топовых результатов система извлекает связанные Search Result Display Objects.
  3. Выбор шаблона: Система определяет Template для использования: указанный вебмастером, шаблон по умолчанию или автоматически выбранный на основе типа контента (Claim 7).
  4. Рендеринг: Display Component применяет шаблон к данным объекта. Шаблон определяет, какие пары ключ-значение использовать и как их расположить (Claims 4 и 5).
  5. Презентация: Кастомизированный сниппет отображается пользователю.

Какие данные и как использует

Данные на входе

  • Структурные факторы: Это ключевые данные. Используются явно встроенные структуры данных (Search Result Display Object), реализованные как пары ключ-значение (например, name="address", name="hours").
  • Контентные факторы: Видимый текст страницы используется для:
    1. Автоматической генерации Search Result Display Objects, если они не предоставлены явно (Claim 10).
    2. Валидации: проверки соответствия структурированных данных видимому контенту.
  • Мультимедиа факторы: Изображения, видео или аудио, если ссылки на них указаны в качестве значений в Search Result Display Object.
  • Внешние данные: Структурированные данные, полученные через Data Feeds (Claim 2).

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не описывает метрики ранжирования. Он упоминает стандартные relevancy scores, но они используются для определения порядка результатов, а не для работы механизма кастомизации.

Основной механизм вычисления — это не расчет метрик, а применение правил рендеринга:

  • Template Rules: Шаблон выступает как набор правил, определяющих логику выбора контента из объекта и его визуальные характеристики (размер, положение).

Выводы

  1. Фундамент для Rich Results и Структурированных данных: Этот патент закладывает основу для использования структурированных данных в поиске. Search Result Display Object является прямым предшественником современных форматов микроразметки (Schema.org).
  2. Разделение данных и представления: Ключевая архитектурная особенность — разделение контента (Object) и способа его отображения (Template).
  3. Гибкость источников данных: Система разработана для работы с различными источниками: данными, встроенными вебмастером, предоставленными через внешние фиды или автоматически извлеченными поисковой системой из контента страницы (Claim 10).
  4. Гибкость форматирования (Шаблоны): Патент предусматривает как кастомные шаблоны от вебмастеров, так и автоматический выбор или использование шаблонов по умолчанию со стороны поисковой системы.
  5. Необходимость валидации контента: Патент признает риск манипуляций и включает упоминание о валидации: структурированные данные должны соответствовать видимому контенту страницы, чтобы быть использованными.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Принципы патента напрямую применимы к современным стратегиям использования структурированных данных (Schema.org).

  • Активное внедрение микроразметки: Используйте Schema.org (современный эквивалент Search Result Display Object) для разметки ключевой информации (товары, отзывы, цены, FAQ, рецепты и т.д.). Это позволяет системе использовать ваши данные для формирования Rich Results.
  • Обеспечение полноты данных: Предоставляйте как можно больше атрибутов в разметке (заполняйте все релевантные пары ключ-значение). Чем полнее данные, тем выше вероятность получения информативного расширенного результата.
  • Соблюдение соответствия контента: Убедитесь, что данные в микроразметке точно соответствуют видимому контенту страницы. Патент ([0040]) явно упоминает это как требование для использования данных в сниппете.
  • Использование фидов данных: Для крупных сайтов используйте внешние фиды данных (например, Google Merchant Center), что соответствует Claim 2 патента, для эффективной передачи структурированной информации.

Worst practices (это делать не надо)

  • Игнорирование структурированных данных: Отказ от использования микроразметки приводит к потере контроля над сниппетом и снижает видимость в SERP по сравнению с конкурентами, использующими Rich Results.
  • Спам в микроразметке (Несоответствие данных): Предоставление ложной информации или данных, не соответствующих видимому контенту страницы. Это противоречит принципам валидации, заложенным в патенте, и может привести к санкциям.
  • Попытки кастомизировать дизайн сниппета: Хотя патент описывает возможность использования кастомных Templates, в текущей реализации Google контролирует дизайн Rich Results. Не тратьте ресурсы на попытки внедрить собственные шаблоны для веб-поиска.

Стратегическое значение

Этот патент демонстрирует долгосрочную стратегию Google по переходу от неструктурированного текста к структурированным данным и сущностям. Он подтверждает, что предоставление информации в машиночитаемом формате является приоритетом. Для SEO это означает, что работа со структурированными данными — это стратегическая необходимость для максимизации видимости, повышения CTR и эффективного представления контента в поисковой выдаче.

Практические примеры

Сценарий: Обогащение сниппета для страницы рецепта

  1. Задача: Увеличить CTR страницы рецепта в поисковой выдаче.
  2. Действие (на основе патента): Вебмастер определяет ключевые данные (Search Result Display Objects) и внедряет их на страницу с помощью микроразметки Schema.org/Recipe.
  3. Данные (Key-Value Pairs):
    • @type: Recipe
    • name: Шарлотка с яблоками
    • image: url_to_image.jpg
    • aggregateRating/ratingValue: 4.9
    • totalTime: PT50M (50 минут)
    • recipeYield: 6 порций
  4. Шаблон (Template): Вебмастер полагается на стандартный шаблон Google для рецептов (согласно Claim 7 о шаблонах по умолчанию).
  5. Результат: В поисковой выдаче сниппет страницы отображается с расширенной информацией: фотографией блюда, рейтингом, временем приготовления и количеством порций, что значительно повышает его привлекательность.

Вопросы и ответы

Что такое "Search Result Display Object" в современных терминах?

Это технический термин из патента для обозначения блока структурированных данных. В современной SEO-практике это эквивалентно микроразметке, реализованной через словарь Schema.org (чаще всего в формате JSON-LD). Это набор пар ключ-значение, описывающих сущность на странице.

Могу ли я создать собственный дизайн сниппета, используя Template, как описано в патенте?

Патент описывает техническую возможность для вебмастеров предоставлять собственные файлы шаблонов для контроля над дизайном. Однако в текущей реализации Google Search эта возможность недоступна для стандартной веб-выдачи. Google полностью контролирует шаблоны отображения Rich Results. Вы предоставляете данные, а Google решает, как их отобразить.

Может ли Google сам создать "Search Result Display Object" без моего участия (без микроразметки)?

Да. Патент явно указывает (Claim 10), что система может автоматически генерировать эти объекты, анализируя контент страницы во время сканирования (например, распознавая таблицы, списки, адреса). Однако автоматическое извлечение может быть неточным, поэтому для надежности рекомендуется внедрять разметку самостоятельно.

Должны ли данные в микроразметке соответствовать видимому контенту?

Да. В патенте ([0040]) указано, что в некоторых реализациях может требоваться, чтобы данные из Search Result Display Object также присутствовали в видимом контенте страницы. Это делается для гарантии того, что сниппет является честным представлением содержания страницы, и соответствует современным рекомендациям Google.

Влияет ли использование этого механизма (микроразметки) на ранжирование?

Патент фокусируется исключительно на уровне представления (отображении сниппета), а не на ранжировании. Он не описывает использование этих данных как прямого фактора для повышения relevancy score. Однако на практике получение Rich Result значительно увеличивает CTR, что косвенно может положительно влиять на поведенческие сигналы.

Что такое получение данных из "data feed", упомянутое в Claim 2?

Это альтернативный способ передачи структурированных данных без необходимости встраивать их в HTML каждой страницы. Классический пример в современной практике — это фиды товаров, загружаемые в Google Merchant Center. Google использует эти данные для формирования сниппетов товаров.

Как система выбирает шаблон, если я его не указал?

Согласно Claim 7, система может автоматически выбрать шаблон из набора Default Templates, основываясь на анализе текста веб-страницы или типах обнаруженных объектов. На практике Google анализирует тип используемой разметки (например, Recipe, Product) и применяет соответствующий стандартный шаблон Rich Result.

Может ли на одной странице быть несколько Search Result Display Objects?

Да, патент указывает ([0041]), что на странице может быть несколько объектов. Например, на странице с обзорами может быть один объект для продукта и несколько объектов для отзывов. Это соответствует современной практике использования нескольких блоков Schema.org на одной странице.

Гарантирует ли внедрение разметки показ расширенного сниппета?

Нет. Внедрение корректной разметки делает страницу технически пригодной для показа в расширенном виде. Финальное решение о том, использовать ли Search Result Display Object и какой Template применить, всегда остается за поисковой системой и зависит от множества факторов, включая качество страницы и контекст запроса.

Какова роль R.V. Guha в этом патенте?

Ramananthan V. Guha — один из ключевых изобретателей и визионеров в области структурированных данных и семантического веба. Он сыграл центральную роль в создании стандартов, таких как RDF и Schema.org. Его участие подчеркивает фундаментальное значение этого патента для стратегии Google по структурированию информации в интернете.

Похожие патенты

Как Google использует прямые фиды данных от издателей для создания обогащенных результатов поиска (Rich Results) в реальном времени
Google использует систему, позволяющую «зарегистрированным издателям» предоставлять структурированные данные (например, цены, расписания, статус рейсов) отдельно от основного контента. Эта информация обновляется значительно чаще, чем стандартный веб-индекс, и используется для создания обогащенных результатов (Rich Results) с актуальными, «живыми» данными прямо в выдаче, минуя задержки стандартного сканирования.
  • US9208230B2
  • 2015-12-08
  • Свежесть контента

  • SERP

Как Google использует атрибуты и метки от владельцев контента для структурирования данных и динамической фильтрации результатов поиска (Google Base)
Патент описывает систему (исторически Google Base), позволяющую владельцам загружать структурированные данные и определять собственные атрибуты (пары имя/значение) и метки. Google индексирует эту информацию и использует наиболее популярные атрибуты для создания динамических фильтров в результатах поиска, позволяя пользователям уточнять запросы. Система также автоматически определяет и продвигает популярные пользовательские атрибуты в статус "основных" для улучшения структуры данных.
  • US20130339338A1
  • 2013-12-19
  • Индексация

  • SERP

Как Google позволяет использовать приватные структурированные данные для управления ранжированием в кастомном поиске
Патент описывает механизм, позволяющий владельцам сайтов загружать приватные структурированные данные, недоступные при обычном сканировании. Доступ к этим данным защищен ключом (API key). Авторизованные системы (например, Google Custom Search Engine или вертикальные поиски) могут использовать эти данные для фильтрации, сортировки и изменения ранжирования результатов поиска, не раскрывая их публично.
  • US20150113019A1
  • 2015-04-23
  • SERP

Как Google использует данные о выделении текста пользователями (явно или неявно) для генерации сниппетов и анализа контента
Google может собирать данные о том, какие фрагменты текста пользователи выделяют на веб-страницах, используя специальные инструменты или просто выделяя текст мышью. Эти данные агрегируются для определения наиболее важных частей документа. На основе этой "популярности" Google может динамически генерировать поисковые сниппеты, включающие наиболее часто выделяемые фрагменты.
  • US8595619B1
  • 2013-11-26
  • Поведенческие сигналы

  • SERP

Как Google использует внутренние ссылки и структуру DOM для генерации шаблонов сайта и извлечения структурированных сниппетов
Google анализирует повторяющиеся блоки внутренних ссылок (например, списки товаров). Если текст возле ссылки на исходной странице совпадает с текстом на целевой странице, Google определяет DOM-структуру этого текста и создает шаблон домена. Этот шаблон позволяет автоматически извлекать ключевую информацию (например, цену и характеристики) для сниппетов со всех однотипных страниц сайта, даже без микроразметки.
  • US9971746B2
  • 2018-05-15
  • Структура сайта

  • SERP

  • Ссылки

Популярные патенты

Как Google использует анализ параллельных анкорных текстов и кликов пользователей для перевода запросов и кросс-язычного поиска
Google использует механизм для автоматического перевода запросов с одного языка или набора символов на другой. Система создает вероятностный словарь, анализируя, как анкорные тексты на разных языках ссылаются на одни и те же страницы (параллельные анкоры). Вероятности перевода затем уточняются на основе того, на какие результаты кликают пользователи. Это позволяет осуществлять кросс-язычный поиск (CLIR).
  • US8706747B2
  • 2014-04-22
  • Мультиязычность

  • Семантика и интент

  • Ссылки

Как Google рассчитывает авторитетность страниц на основе их близости к доверенным сайтам-источникам (Seed Sites)
Google использует метод ранжирования страниц, основанный на измерении «расстояния» в ссылочном графе от набора доверенных исходных сайтов (Seed Sites) до целевой страницы. Чем короче путь от доверенных источников до страницы, тем выше ее рейтинг авторитетности. Длина ссылки увеличивается (а ее ценность падает), если исходная страница имеет большое количество исходящих ссылок. Этот механизм позволяет эффективно рассчитывать показатели доверия (Trust) в масштабах всего веба.
  • US9165040B1
  • 2015-10-20
  • Ссылки

  • EEAT и качество

  • Антиспам

Как Google персонализирует поиск, повышая в выдаче объекты, которые пользователь ранее явно отметил как интересные
Google использует механизм персонализации поисковой выдачи. Если пользователь явно отметил определенный объект (например, место, компанию, веб-страницу) как интересующий его, этот объект получит значительное повышение в ранжировании при последующих релевантных запросах этого пользователя. Уровень повышения зависит от степени интереса, указанной пользователем.
  • US20150242512A1
  • 2015-08-27
  • Персонализация

  • Поведенческие сигналы

  • SERP

Как Google (YouTube) анализирует трафик конкурирующих видео для рекомендации улучшений метаданных
Google использует систему для анализа конкуренции между видео на основе общих поисковых запросов и времени просмотра. Система выявляет поисковые запросы, которые приводят трафик на конкурирующие (например, производные) видео, и сравнивает их с метаданными оригинального видео. Если обнаруживаются релевантные термины, отсутствующие у оригинала, они рекомендуются автору для улучшения видимости.
  • US10318581B2
  • 2019-06-11
  • Поведенческие сигналы

  • Мультимедиа

  • Семантика и интент

Как Google индексирует контент внутри мобильных приложений для показа в результатах поиска (App Indexing)
Google использует механизм для индексации контента, который пользователи просматривают в нативных мобильных приложениях. Система получает данные о просмотренном контенте и deep links напрямую от приложения на устройстве. Эта информация сохраняется в индексе (персональном или публичном) и используется для генерации результатов поиска, позволяя пользователям переходить к контенту внутри приложений напрямую из поисковой выдачи.
  • US10120949B2
  • 2018-11-06
  • Индексация

  • SERP

  • Персонализация

Как Google вычисляет оценку качества сайта на основе соотношения брендового интереса и общего поискового трафика
Google использует поведенческие данные для расчета оценки качества сайта (Site Quality Score). Метрика основана на соотношении количества уникальных запросов, направленных конкретно на сайт (брендовый/навигационный интерес), к общему количеству уникальных запросов, которые привели пользователей на этот сайт. Высокий показатель этого соотношения свидетельствует о высоком качестве и авторитетности сайта.
  • US9031929B1
  • 2015-05-12
  • Поведенческие сигналы

  • EEAT и качество

Как Google использует контент веб-страниц для генерации, верификации и адаптации AI-ответов в поиске (SGE/AI Overviews)
Google использует Большие Языковые Модели (LLM) для создания генеративных сводок (AI Overviews/SGE). Для обеспечения точности система не полагается только на знания LLM, а обрабатывает контент из актуальных результатов поиска (SRDs). Патент описывает архитектуру этого процесса: как выбираются источники, как генерируется сводка на их основе (Grounding), как проверяется информация для добавления ссылок (Verification), и как ответ адаптируется под контекст и действия пользователя.
  • US20250005303A1
  • 2025-01-02
  • SERP

  • EEAT и качество

  • Персонализация

Как Google использует клики по изображениям для определения схожести запросов и картинок (Поведенческая схожесть)
Google анализирует поведение пользователей в поиске по картинкам, чтобы определить схожесть двух запросов (или двух изображений). Если пользователи часто кликают на одни и те же изображения в ответ на разные запросы, эти запросы считаются похожими. Этот механизм (Коллаборативная фильтрация) позволяет находить связи независимо от языка или типа запроса (текст/изображение) и используется для генерации рекомендаций.
  • US8280881B1
  • 2012-10-02
  • Поведенческие сигналы

  • Семантика и интент

  • Мультимедиа

Как Google определяет свежесть документа, анализируя возраст ссылающихся страниц и динамику появления ссылок (Link Velocity)
Google использует методы для оценки свежести документа, когда дата его обновления неизвестна или ненадежна. Система анализирует даты обновления страниц, которые ссылаются на документ, а также историю появления и удаления этих ссылок (Link Velocity). Если на документ ссылаются недавно обновленные страницы или количество ссылок растет, он считается свежим.
  • US7797316B2
  • 2010-09-14
  • Свежесть контента

  • Ссылки

  • Техническое SEO

Как Google использует ссылки, которыми делятся в почте, блогах и мессенджерах, как сигнал для корректировки ранжирования
Google запатентовал механизм (User Distributed Search), который учитывает, как пользователи делятся ссылками в коммуникациях (почта, блоги, мессенджеры). Если автор включает ссылку в сообщение, это дает ей первоначальную модификацию в ранжировании. Если получатели переходят по этой ссылке, её Ranking Score увеличивается ещё больше. Оба сигнала используются для влияния на позиции документа в будущей выдаче.
  • US8862572B2
  • 2014-10-14
  • Поведенческие сигналы

  • Ссылки

seohardcore