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

Как Google позволяет владельцам бизнеса платно выделять свои локальные листинги на Картах и в Поиске

SYSTEM AND METHOD OF PROVIDING ENHANCED LISTINGS (Система и метод предоставления расширенных списков)
  • US20110131500A1
  • Google LLC
  • 2009-11-30
  • 2011-06-02
  • Local SEO
  • SERP
  • Описание
  • Разбор
  • Выводы
  • Практика
  • FAQ
  • Похожие

Патент описывает систему для локального поиска и Карт, позволяющую владельцам бизнеса выбирать и оплачивать "улучшения" (Enhancements) для своих листингов. Эти улучшения (например, купоны, фото, меню) отображаются в виде специальных тегов рядом с названием компании в списке результатов и на самой карте, выделяя листинг среди органических результатов.

Описание

Какую проблему решает

Патент решает задачу предоставления локальным бизнесам возможности выделить свои органические листинги (Local Listings) без необходимости запускать полноценные рекламные кампании, которые обычно отображаются отдельно от результатов поиска. Система позволяет монетизировать локальную выдачу и Карты, предлагая платные улучшения (Enhancements) непосредственно в блоке органических результатов.

Что запатентовано

Запатентована система, которая разделяет весь контент, связанный с локальной сущностью (Entity), на две категории: первичный контент (Primary Content), используемый для генерации стандартного листинга, и вторичный контент (Secondary Content). Владелец бизнеса может выбрать (и, как правило, оплатить) использование элементов вторичного контента в качестве "улучшения" (Enhancement). Это улучшение затем отображается вместе с листингом в результатах локального поиска и на карте.

Как это работает

Система работает в несколько этапов:

  • Идентификация контента: Система собирает информацию о сущности и определяет, что будет использовано в стандартном листинге (Primary Content), а что доступно как опция (Secondary Content).
  • Выбор улучшения: Верифицированный владелец бизнеса выбирает улучшение из доступных опций (например, купон, фото, меню) и оплачивает его.
  • Обработка запроса: Когда пользователь выполняет локальный поиск, система генерирует стандартные листинги.
  • Применение улучшения: Система проверяет наличие активных Enhancements для найденных листингов. Если они есть, листинг отображается со специальными визуальными индикаторами (Tags) как в списке результатов, так и на соответствующем пине на карте.

Актуальность для SEO

Средняя. Патент подан в 2009 году. Описанный механизм заложил основу для монетизации Google Maps и Локального поиска. Хотя конкретная реализация эволюционировала (например, в сторону Local Service Ads, Promoted Pins или расширенных функций Google Business Profile), базовая идея платного выделения локальных листингов для повышения их заметности остается высокоактуальной для Google.

Важность для SEO

Патент имеет ограниченное прямое влияние на органическое SEO (3/10). Он не описывает алгоритмы ранжирования; более того, в тексте указано, что улучшения могут не влиять на то, какие листинги отображаются или в каком порядке. Однако он важен для понимания стратегий видимости в Локальном Поиске и на Картах. Это механизм повышения кликабельности (CTR) и привлечения внимания к листингу за счет платных функций, что косвенно влияет на успех локального продвижения.

Детальный разбор

Термины и определения

Content Information (Информационный контент)
Вся информация, связанная с сущностью, доступная системе (адрес, телефон, отзывы, фото, купоны, видео, Street View и т.д.).
Enhancement (Улучшение)
Выбранный элемент Secondary Content (например, купон, меню, фото, ссылка на бронирование), который владелец сущности активирует (часто платно) для выделения своего листинга.
Entity (Сущность)
Локальный бизнес, клуб, достопримечательность (POI) или другой объект, связанный с конкретным географическим положением.
Local Listing (Локальный листинг)
Представление сущности в результатах локального поиска или на картах, сгенерированное на основе Primary Content.
Primary Content (Первичный контент)
Часть Content Information, которую система алгоритмически выбирает для отображения в стандартном Local Listing.
Secondary Content (Вторичный контент)
Часть Content Information, которая не используется в стандартном листинге, но доступна для использования в качестве Enhancement.
Tag (Тег)
Визуальный индикатор (иконка, текст, ссылка), который отображается для обозначения активного Enhancement. Включает First Tag (на карте в месте расположения сущности) и Second Tag (рядом с текстовым листингом).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод предоставления расширенного локального листинга.

  1. Система идентифицирует контент, связанный с сущностью (Entity), разделяя его на первичный (для генерации листинга) и вторичный.
  2. Система предоставляет сущности (владельцу) опцию выбрать улучшение (Enhancement), состоящее из элементов вторичного контента.
  3. Система получает выбор, ассоциирует улучшение с сущностью и сохраняет эту ассоциацию.
  4. Система получает запрос информации от клиентского устройства.
  5. Генерирует набор локальных листингов на основе запроса.
  6. Если один из листингов связан с сущностью, имеющей активное улучшение, система передает набор листингов и выбранное улучшение для отображения.

Claim 2 (Зависимый от 1): Уточняет механизм монетизации.

Система запрашивает оплату от сущности в ответ на получение выбранного улучшения. Это подтверждает, что описанная система является платной функцией.

Claim 3 (Зависимый от 1): Детализирует отображение результатов, включающих карту.

  1. Если запрос связан с географической информацией, система выбирает тайл карты.
  2. Определяет географическое положение сущности.
  3. Передает тайл карты, положение сущности и инструкции по отображению двух тегов: First Tag (представляющий улучшение) должен быть отображен на тайле карты, а Second Tag (также представляющий улучшение) должен быть отображен рядом с локальным листингом сущности.

Claims 5, 6, 7 (Зависимые): Описывают варианты реализации Тегов.

  • Тег может включать иконку с текстом (Claim 5).
  • Тег может включать иконку с гиперссылкой на вторичный контент, связанный с улучшением (Claim 6).
  • Тег может включать иконку и описание выбранного улучшения (Claim 7).

Где и как применяется

Изобретение применяется в системах локального поиска и картографических сервисах (Google Maps, Local Pack).

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе система собирает и индексирует всю информацию о локальных сущностях (Content Information). Ключевым процессом здесь является разделение данных на Primary Content и Secondary Content. Система должна определить, какой контент будет использоваться по умолчанию, а какой может быть предложен в качестве платного улучшения.

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание / RERANKING – Переранжирование
Основное применение патента происходит после основного ранжирования, на этапе формирования финальной выдачи (SERP) или интерфейса карты.

  1. Система получает результаты локального ранжирования.
  2. Система проверяет наличие активных (оплаченных) Enhancements для этих листингов, обращаясь к сохраненным ассоциациям.
  3. Система модифицирует отображение результатов, добавляя визуальные индикаторы (Tags) к соответствующим листингам в списке и пинам на карте.

Входные данные:

  • Запрос пользователя (часто с локальным интентом).
  • База данных локальных сущностей и их контента (Content Information).
  • Данные об активных Enhancements и их ассоциации с сущностями.
  • Биллинговая информация владельцев бизнеса.

Выходные данные:

  • Набор локальных листингов.
  • Тайл карты с отмеченными локациями.
  • Инструкции по отображению Enhancements (First Tag и Second Tag) рядом с листингами и на карте.

На что влияет

  • Конкретные типы контента: Локальные листинги (представленные в Google Business Profile).
  • Специфические запросы: Локальные запросы (коммерческие, навигационные и информационные с географическим указанием или подразумеваемой локацией, например, "пиццерия рядом" или "ремонт обуви в центре").
  • Конкретные ниши или тематики: Любые локальные бизнесы, заинтересованные в привлечении клиентов (рестораны, отели, розничная торговля, услуги).

Когда применяется

Алгоритм отображения улучшений применяется при выполнении двух условий:

  • Условие 1 (Оплата): Владелец бизнеса прошел верификацию, выбрал Enhancement из доступного Secondary Content и (согласно Claim 2) оплатил его использование.
  • Условие 2 (Запрос): Пользователь выполнил локальный поиск, и листинг этого бизнеса попал в результаты выдачи.

Пошаговый алгоритм

Система включает два основных процесса взаимодействия.

Процесс А: Активация Улучшения (Взаимодействие с владельцем бизнеса)

  1. Верификация: Владелец бизнеса предоставляет информацию о себе и сущности. Сервер верифицирует его права (например, с помощью телефонного звонка).
  2. Анализ контента и Предложение опций: Сервер анализирует Secondary Content сущности и передает доступные варианты Enhancements (например, купон, фото, меню, бронирование, Street View).
  3. Выбор и Оплата: Владелец выбирает Enhancement и предоставляет биллинговую информацию для оплаты.
  4. Ассоциация: Сервер ассоциирует выбранный Enhancement с сущностью (или ее листингом) и сохраняет эту связь в памяти.

Процесс Б: Обработка Запроса (Взаимодействие с пользователем)

  1. Получение запроса: Пользователь запрашивает локальные листинги.
  2. Генерация листингов: Сервер генерирует результаты поиска на основе Primary Content релевантных сущностей.
  3. Подготовка карты: Сервер определяет подходящий тайл карты и географические локации результатов.
  4. Идентификация улучшений: Сервер проверяет, связаны ли найденные листинги с активными Enhancements.
  5. Передача данных: Сервер передает листинги, карту и идентифицированные Enhancements (в виде инструкций для отображения Tags) на устройство пользователя.
  6. Отображение: Устройство пользователя отображает листинги, карту, а также First Tag на карте и Second Tag рядом с текстовым листингом.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует разнообразные данные, связанные с локальными сущностями (Content Information):

  • Контентные факторы: Отзывы пользователей, меню ресторанов, цены отелей (Genre Specific Information). Информация, генерируемая на основе прошлых запросов пользователей (Query Information).
  • Технические факторы: Ссылки на веб-сайт сущности, ссылки на сторонние сервисы (например, страницы с купонами или системы бронирования).
  • Мультимедиа факторы: Изображения интерьера/экстерьера, загруженные владельцем или пользователями фото, изображения товаров/услуг, Street View изображения, видео.
  • Географические факторы: Адрес, широта/долгота (Geographic location), необходимые для отображения на карте.
  • Пользовательские факторы (Владелец): Биллинговая информация, данные для верификации владельца.

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не описывает метрики ранжирования. Он фокусируется исключительно на механизме отображения и монетизации дополнительной информации.

Единственный упомянутый расчет связан с разделением контента:

  • Разделение на Primary/Secondary Content: Система использует алгоритмы (не детализированные в патенте) для определения того, какой контент включить в стандартный листинг. В патенте указано, что этот выбор Primary Content может основываться на метриках использования (usage metrics) или рекламных метриках (advertising metrics).

Выводы

  1. Монетизация локального поиска и Карт: Патент описывает четкий механизм монетизации органических локальных листингов. Владельцы могут платить за выделение своего листинга (Claim 2), что делает патент частью рекламной инфраструктуры Google.
  2. Разделение контента (Primary/Secondary): Google алгоритмически решает, какой контент показать в стандартном листинге (Primary Content), а какой оставить в резерве в качестве потенциального платного улучшения (Secondary Content). Это означает, что не весь контент, предоставленный бизнесом, будет виден по умолчанию.
  3. Визуальное выделение, а не ранжирование: Цель системы — визуально выделить листинг с помощью тегов (Tags) в списке и на карте. В патенте явно отмечено, что эти улучшения могут не влиять на порядок ранжирования листингов. SEO-специалисты должны понимать, что это инструмент управления видимостью и CTR, а не фактор ранжирования.
  4. Инфраструктура для Локальной Рекламы: Патент закладывает основу для различных форматов локальной рекламы на Картах (например, Promoted Pins), которые интегрированы непосредственно в пользовательский интерфейс, а не вынесены в отдельный рекламный блок.
  5. Важность полного профиля: Для работы системы необходимо наличие Secondary Content. Это подчеркивает важность предоставления Google максимально полной информации о бизнесе.

Практика

Best practices (это мы делаем)

  • Максимальное заполнение Google Business Profile (GBP): Необходимо предоставлять Google как можно больше информации о бизнесе (фотографии, видео, услуги, товары, специальные предложения, Q&A, меню). Чем больше данных проиндексировано как Secondary Content, тем больше опций для Enhancements (платных или бесплатных) может предложить система.
  • Мониторинг доступных функций в GBP и на Картах: SEO-специалисты должны отслеживать, какие функции выделения предлагает Google в интерфейсе управления локальными листингами. Понимание этого патента помогает понять, как эти функции технически реализуются.
  • Интеграция с платными локальными продуктами: В высококонкурентных нишах следует рассматривать использование доступных платных возможностей (если они экономически целесообразны), таких как Promoted Pins или Local Service Ads. Эти инструменты, основанные на логике патента, повышают видимость и CTR в локальной выдаче.

Worst practices (это делать не надо)

  • Игнорирование локального поиска и Карт: Рассчитывать только на органический веб-поиск неэффективно, так как Google активно развивает, усложняет и монетизирует локальное пространство.
  • Ожидание органического роста от платных функций: Не следует ожидать, что оплата Enhancements напрямую улучшит органические позиции листинга. Патент разделяет механизмы ранжирования и отображения улучшений.
  • Предоставление минимальной информации в GBP: Если у системы нет Secondary Content, она не сможет предложить Enhancements, что снижает потенциальную видимость листинга по сравнению с конкурентами.

Стратегическое значение

Патент подчеркивает стратегическую важность Google Maps и Локального поиска как ключевой платформы для коммерции и монетизации. Для локального бизнеса видимость на Картах критична, и Google явно движется в сторону предоставления платных инструментов для управления этой видимостью поверх органических результатов. Стратегия локального SEO должна быть комплексной, сочетая органическую оптимизацию GBP (для повышения ранга) с использованием доступных функций выделения (для повышения CTR).

Практические примеры

Сценарий: Повышение видимости ресторана на Картах с помощью платного улучшения

  1. Подготовка контента: Владелец ресторана загружает качественные фотографии блюд, актуальное меню и информацию о купоне на скидку 10% в Google Business Profile.
  2. Обработка Google: Система индексирует данные. Адрес и телефон используются как Primary Content. Меню, фото и купон классифицируются как Secondary Content.
  3. Активация улучшения: Владелец заходит в интерфейс управления, видит опцию активировать Enhancement "Купон" за определенную плату в месяц и активирует ее.
  4. Результат в поиске: Когда пользователи ищут "ресторан рядом", листинг этого ресторана попадает в выдачу. Рядом с ним отображается Second Tag в виде иконки купона и текста "Скидка 10%". На карте пин ресторана (First Tag) также визуально выделен иконкой купона.
  5. Эффект: Это повышает CTR листинга по сравнению с конкурентами без улучшений, хотя позиция в ранжировании не изменилась.

Вопросы и ответы

Влияет ли использование этих платных "Улучшений" (Enhancements) на органическое ранжирование моего локального листинга?

Согласно патенту, нет. В тексте прямо указано: "Улучшения могут не влиять на то, какие листинги отображаются или на порядок, в котором листинги отображаются". Это механизм визуального выделения уже ранжирующегося листинга, направленный на повышение CTR, а не на изменение Ranking Score.

Что такое Первичный (Primary) и Вторичный (Secondary) контент в контексте локального листинга?

Primary Content — это информация, которую Google алгоритмически выбирает для показа в стандартном листинге (например, название, адрес, телефон, средний рейтинг). Secondary Content — это вся остальная информация о бизнесе (фото, меню, купоны, ссылки на бронирование, Street View), которая не попала в стандартный листинг, но может быть активирована как Enhancement.

Как Google решает, какой контент является Первичным, а какой Вторичным?

Патент не детализирует алгоритм, но упоминает, что выбор Primary Content может основываться на метриках использования (usage metrics) или рекламных метриках (advertising metrics). Вероятно, система выбирает наиболее востребованную пользователями информацию для стандартного отображения.

Является ли эта функция исключительно платной?

Да, патент явно описывает механизм монетизации. В Claim 2 указано, что система запрашивает оплату от сущности в ответ на выбор улучшения. Хотя Google может предлагать некоторые улучшения бесплатно в рамках GBP, описанная в патенте инфраструктура предназначена для платного продвижения.

Как это связано с Promoted Pins (Продвигаемыми Пинами) на Google Maps?

Этот патент описывает базовую технологию, которая делает возможными такие функции, как Promoted Pins. First Tag, описанный в патенте, — это и есть визуально выделенный пин на карте, указывающий на наличие активного улучшения (например, логотип бренда или специальная иконка вместо стандартного пина).

Что нужно делать SEO-специалисту, чтобы система предложила больше вариантов Enhancements?

Необходимо максимально полно заполнить профиль Google Business Profile. Enhancements генерируются из Secondary Content. Если вы не предоставите информацию о купонах, меню или не загрузите фотографии, система не сможет предложить соответствующие улучшения.

Могу ли я сам создать произвольное улучшение?

Патент описывает возможность для пользователя "создать" (Create) улучшение. Это может означать как дизайн персонализированного улучшения из предложенных компонентов, так и загрузку собственного контента, если система это позволяет.

Будут ли Теги (Tags) выглядеть одинаково в списке результатов и на карте?

Не обязательно. Патент предусматривает, что First Tag (на карте) может отличаться от Second Tag (в списке). Например, на карте может быть просто иконка или сокращенный текст ("\$\5.00"), а в списке — полное описание ("\$\5.00 Off Your Dinner Order").

Применяется ли эта система только к бизнесам?

Хотя примеры в основном касаются бизнеса, патент использует термин Entity (Сущность), который может включать достопримечательности (POI), ориентиры, дороги и другие географические объекты. Однако механизм оплаты подразумевает коммерческое использование владельцами этих сущностей.

Насколько актуален этот патент 2009 года для современного Локального SEO?

Базовая идея высокоактуальна. Монетизация Google Maps и интеграция рекламных возможностей непосредственно в интерфейс карты является ключевой стратегией Google. Этот патент описывает техническую реализацию этой стратегии, которая продолжает развиваться.

Похожие патенты

Как Google предлагает категории для уточнения запроса на основе анализа топа выдачи (особенно в локальном поиске)
Google анализирует категории (например, из бизнес-справочников), к которым принадлежат топовые результаты по запросу пользователя. Наиболее релевантные или часто встречающиеся категории предлагаются пользователю для уточнения или сужения поиска, что особенно актуально для локальных запросов и поиска организаций.
  • US7523099B1
  • 2009-04-21
  • Local SEO

  • Семантика и интент

  • SERP

Как Google использует историю запросов, сделанных на Картах, для ранжирования локальных результатов и рекламы
Google анализирует, что пользователи ищут, когда просматривают определенную географическую область на карте (Viewport). Эта агрегированная история запросов используется для определения популярности локальных бизнесов и контента в этом конкретном районе. Результаты, которые часто запрашивались в этой области, особенно недавно, получают значительное повышение в ранжировании.
  • US9129029B1
  • 2015-09-08
  • Local SEO

  • Поведенческие сигналы

  • Свежесть контента

Как Google индексирует расписание трансляций в местных заведениях, чтобы пользователи могли найти, где посмотреть конкретное событие
Google патентует систему, позволяющую местным заведениям (барам, ресторанам) указывать в своих бизнес-профилях, какие именно события (например, спортивные матчи) они будут транслировать. Эта информация индексируется и используется в Поиске и Картах, позволяя пользователям находить заведения по запросам типа «где посмотреть матч [Команда А] сегодня вечером».
  • US20230308829A1
  • 2023-09-28
  • Local SEO

  • Индексация

  • Свежесть контента

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 контекстуально выбирает изображения и отзывы для локаций на основе атрибутов запроса пользователя
Google использует машинное обучение для анализа изображений и отзывов о местах (например, ресторанах) и связывания их с конкретными атрибутами (например, "есть детское меню", "вид на горы"). При поиске система динамически ранжирует этот контент, отдавая приоритет тем изображениям и отзывам, которые наиболее релевантны атрибутам, указанным в запросе пользователя.
  • US10671660B2
  • 2020-06-02
  • Семантика и интент

  • Мультимедиа

  • Local SEO

Популярные патенты

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 корректирует позиционную предвзятость (Position Bias) при обучении моделей ранжирования на кликах пользователей
Google использует механизм для устранения позиционной предвзятости (Position Bias) при обучении моделей ранжирования (Learning to Rank). Система анализирует, на какой позиции находился кликнутый результат, и присваивает этому клику вес важности. Клики по нижним позициям получают больший вес, чем клики по ТОП-1. Это позволяет модели учиться определять истинную релевантность, а не просто копировать существующий порядок выдачи.
  • US20210125108A1
  • 2021-04-29
  • Поведенческие сигналы

  • SERP

Как Google использует личную историю поиска и профиль интересов для персонализации подсказок Autocomplete
Google персонализирует поисковые подсказки (Autocomplete), используя профиль интересов пользователя, созданный на основе его прошлых запросов и кликов. Система сравнивает тематику потенциальных подсказок с интересами пользователя и повышает в списке те варианты, которые соответствуют его предпочтениям, с учетом актуальности этих интересов.
  • US20140108445A1
  • 2014-04-17
  • Персонализация

  • Поведенческие сигналы

  • Семантика и интент

Как Google идентифицирует, оценивает и ранжирует «Глубокие статьи» (In-Depth Articles) и «Вечнозеленый контент»
Google использует систему для идентификации и ранжирования высококачественного лонгрид-контента (In-Depth Articles). Система определяет авторитетные сайты на основе внешних наград и ссылочных паттернов. Контент оценивается по критериям «вечнозелености» (Evergreen Score), структуры (Article Score), отсутствия коммерческого интента и авторитетности автора (Author Score). Ранжирование основано на комбинации качества (IDA Score) и релевантности запросу (Topicality Score).
  • US9996624B2
  • 2018-06-12
  • EEAT и качество

  • Индексация

  • Семантика и интент

Как Google использует внешние сигналы (соцсети, новости, блоги) для верификации реальной популярности контента и фильтрации накруток
Google верифицирует популярность контента (например, видео) проверяя, упоминается ли он на внешних источниках: блогах, новостных сайтах и в социальных сетях. Это позволяет формировать списки "популярного", отражающие подлинный широкий интерес, отфильтровывая контент с искусственно завышенными просмотрами или узконишевой популярностью. Система также учитывает географическую релевантность внешних упоминаний.
  • US9465871B1
  • 2016-10-11
  • Антиспам

  • SERP

  • Ссылки

Как Google использует данные о совместном посещении сайтов (Co-Visitation) для персонализации и повышения релевантности выдачи
Google использует поведенческие данные сообщества пользователей для определения тематической связи между сайтами. Если пользователи часто посещают Сайт А и Сайт Б в течение короткого промежутка времени (Co-Visitation), система создает "Вектор повышения" (Boost Vector). Этот вектор используется для повышения в выдаче тематически связанных сайтов, основываясь на истории посещений пользователя или контексте текущего сайта, улучшая персонализацию и релевантность.
  • US8874570B1
  • 2014-10-28
  • Поведенческие сигналы

  • Персонализация

  • SERP

Как Google создает мгновенные интерактивные результаты на SERP, предварительно загружая и персонализируя скрытый контент
Google использует механизм для создания интерактивных блоков ответов (Answer Boxes), таких как Погода или Панели Знаний. Система отправляет пользователю не только видимый результат, но и дополнительный скрытый контент («карточки»), выбранный на основе истории взаимодействий пользователя. При взаимодействии с блоком (свайп или клик) дополнительный контент отображается мгновенно, без отправки нового запроса на сервер.
  • US9274683B2
  • 2016-03-01
  • SERP

  • Персонализация

  • Поведенческие сигналы

Как Google динамически изменяет вес синонимов в ранжировании на основе поведения пользователей
Google не присваивает фиксированный вес синонимам (замещающим терминам) при ранжировании. Вес синонима динамически корректируется для каждого документа в зависимости от того, насколько релевантен исходный термин запроса этому документу. Эта релевантность определяется на основе поведенческих данных (клики, время просмотра), что позволяет точнее интерпретировать значение синонимов в контексте конкретной страницы.
  • US9116957B1
  • 2015-08-25
  • Поведенческие сигналы

  • Семантика и интент

  • SERP

Как Google использует последовательность кликов пользователей (Co-selection) для классификации изображений и фильтрации контента (SafeSearch)
Google анализирует, какие изображения пользователи выбирают последовательно в рамках одной сессии (co-selection). Если Изображение Б часто выбирается сразу после Изображения А (с известной темой), система присваивает Изображению Б ту же тему. Этот механизм использует графовый анализ поведения для уточнения тематики изображений, что критично для повышения релевантности и работы фильтров, таких как SafeSearch.
  • US8856124B2
  • 2014-10-07
  • Безопасный поиск

  • Поведенческие сигналы

  • Семантика и интент

Как Google переносит вес поведенческих сигналов (кликов) между связанными запросами для улучшения ранжирования
Google улучшает ранжирование по редким или новым запросам, для которых недостаточно собственных данных, используя поведенческие сигналы (Clickthrough Data) из связанных запросов. Если пользователи часто вводят запросы последовательно, система идентифицирует связь и переносит данные о кликах с одного запроса на другой, позволяя документам с высоким engagement ранжироваться выше по всему кластеру.
  • US7505964B2
  • 2009-03-17
  • Поведенческие сигналы

  • SERP

seohardcore