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

Как Google отображает размер и стоимость загрузки страниц в результатах поиска для пользователей с лимитированным интернетом

PROVIDING INFORMATION PRIOR TO DOWNLOADING RESOURCES (Предоставление информации перед загрузкой ресурсов)
  • US20130246312A1
  • Google LLC
  • 2013-03-14
  • 2013-09-19
  • SERP
  • Описание
  • Разбор
  • Выводы
  • Практика
  • FAQ
  • Похожие

Google использует систему для информирования пользователей о размере и предполагаемой стоимости загрузки веб-страницы до того, как пользователь нажмет на ссылку. Это предназначено для пользователей с лимитированными или дорогими тарифными планами (metered networks). В результатах поиска могут отображаться метки с указанием размера (КБ/МБ) или стоимости загрузки в местной валюте. Система также позволяет пользователям фильтровать результаты поиска, исключая слишком «тяжелые» или дорогие страницы.

Описание

Какую проблему решает

Патент решает проблему неопределенности стоимости доступа к интернет-ресурсам для пользователей, использующих сети с тарификацией по объему данных (metered networks), например, мобильный интернет с оплатой за мегабайт или ограниченным пакетом. Не зная заранее размер ресурса и стоимость его загрузки, пользователи могут избегать использования интернета или сталкиваться с непредвиденными расходами. Изобретение улучшает пользовательский опыт (UX), предоставляя эту информацию до начала загрузки данных.

Что запатентовано

Запатентована система и метод для определения размера данных (size), необходимых для доступа к ресурсу (например, веб-странице), и предоставления метки (label), указывающей на этот размер и/или стоимость (price) загрузки. Эта информация отображается вместе с результатом поиска или в виде предупреждения перед загрузкой ресурса после клика по ссылке. Цель — позволить пользователю принять обоснованное решение о загрузке контента с учетом его стоимости.

Как это работает

Система работает следующим образом:

  • Определение размера: Для каждого результата поиска Size Engine определяет объем данных, необходимых для загрузки ресурса. Это может быть сделано на основе исторических данных (Historical Data) о прошлых загрузках или путем предварительного извлечения ресурса прокси-сервером (Proxy System) в реальном времени.
  • Расчет стоимости: Price Engine может использовать данные о размере и информацию о тарифном плане пользователя (Data Plan) от оператора связи (Delivery System или Carrier), чтобы рассчитать предполагаемую стоимость загрузки.
  • Отображение метки: Результаты поиска предоставляются пользователю с меткой, указывающей размер (например, в КБ, или «маленький»/«большой») и/или стоимость (в местной валюте).
  • Фильтрация и предупреждения: Пользователи могут настраивать фильтры для исключения из выдачи слишком больших ресурсов или получать предупреждения перед загрузкой дорогих страниц.

Актуальность для SEO

Средняя. Хотя прямое отображение денежной стоимости в SERP Google не является повсеместной практикой на 2025 год, лежащие в основе принципы крайне актуальны. Google активно работает над доступностью контента в регионах с медленным или дорогим интернетом. Понимание того, что Google имеет механизмы для оценки и потенциального отображения размера/стоимости загрузки, подчеркивает важность оптимизации веса страниц и метрик производительности (например, Core Web Vitals).

Важность для SEO

Патент имеет среднее значение для SEO (5/10). Он не описывает алгоритмы ранжирования, но напрямую влияет на поведение пользователей (CTR) и доступность контента в metered networks. Если система активна, пользователи могут предпочесть более «легкие» страницы. Кроме того, описанный механизм фильтрации позволяет пользователям полностью исключать из выдачи ресурсы, превышающие определенный размер или стоимость. Это делает техническую оптимизацию (вес страницы) критически важной для сохранения видимости в таких условиях.

Детальный разбор

Термины и определения

Data Plan (Тарифный план)
Информация о тарифах пользователя, предоставляемая оператором связи (Delivery System), используемая для расчета стоимости передачи данных.
Delivery System / Carrier (Система доставки / Оператор)
Провайдер или оператор связи (например, мобильный оператор), обеспечивающий передачу данных и взимающий плату.
Historical Data (Исторические данные)
Хранилище данных о размерах ресурсов, основанное на предыдущих загрузках. Используется для оценки размера текущей загрузки.
Label (Метка)
Элемент интерфейса, связанный с результатом поиска или ссылкой, который указывает на размер (size) или стоимость (price) загрузки соответствующего ресурса.
Metered Data Network (Сеть с тарификацией трафика)
Сеть, в которой доступ к данным ограничен лимитами или оплачивается за объем переданной информации.
Price Engine (Модуль расчета цены)
Компонент системы, который определяет предполагаемую стоимость загрузки ресурса на основе его размера и тарифного плана пользователя.
Proxy System (Прокси-система)
Система, которая может перехватывать запросы на загрузку ресурсов для определения их размера в реальном времени перед отправкой пользователю, а также для сжатия данных (Compression).
Size Engine (Модуль определения размера)
Компонент системы, который определяет или оценивает размер передачи данных, необходимый для доступа к ресурсу.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент содержит три ключевых независимых пункта (1, 25, 46), описывающих разные сценарии применения технологии.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает процесс интеграции меток в результаты поиска.

  1. Система получает запрос от клиентского устройства.
  2. Идентифицируются результаты поиска (ресурсы).
  3. Для как минимум одного ресурса определяется размер передачи данных (size of a data transfer), необходимый для доступа к нему.
  4. Результаты поиска предоставляются клиенту вместе с меткой (label), указывающей этот размер.

Claim 2, 3, 4 (Зависимые): Детализируют методы определения размера.

Размер может быть оценен на основе исторических данных (historical data) или предыдущих загрузок (prior loads). Также размер может быть определен путем извлечения ресурса прокси-сервером (proxy) до его передачи пользователю (измерение в реальном времени).

Claim 5, 7, 8 (Зависимые): Описывают формат метки.

Метка может включать оценку размера и дескриптор относительного размера. Дескриптор может отражать категорию размера, например, «маленький», «средний» или «большой» объем данных.

Claim 11, 12 (Зависимые): Вводят понятие цены.

Метка может представлять собой цену (price), связанную с передачей данных. Эта цена может быть суммой, которую оператор (carrier) взимает за передачу данных такого объема в соответствии с тарифным планом пользователя.

Claim 25 (Независимый пункт): Описывает процесс предоставления информации после выбора ресурса, но до начала загрузки (интерстициальный метод).

  1. Через браузер поступает запрос на загрузку ресурса (например, клик по ссылке).
  2. До загрузки ресурса определяется размер передачи данных.
  3. Пользователю предоставляется информация (метка), связанная с размером, до загрузки ресурса.

Claim 46 (Независимый пункт): Описывает роль прокси-сервера в предотвращении расходов.

  1. Прокси-сервер получает запрос на ресурс от клиента.
  2. Определяется размер передачи данных, необходимый для выполнения запроса.
  3. Клиенту предоставляется оценка размера до того, как устройство понесет расходы (data charges) на передачу данных.

Где и как применяется

Изобретение применяется на финальных этапах формирования и отображения результатов поиска, а также при обработке запросов на загрузку контента.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе система может собирать и обновлять Historical Data о размерах ресурсов во время сканирования и индексирования. Эти данные используются позже для быстрой оценки размера без необходимости повторной загрузки.

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание / RERANKING – Переранжирование (Уровень представления)
Это основной этап применения патента в поиске. После того как стандартное ранжирование (RANKING) завершено, система модифицирует представление результатов:

  1. Аугментация SERP: Size Engine и Price Engine определяют размер и стоимость для топовых результатов. Label Engine генерирует метки, которые добавляются к сниппетам в SERP.
  2. Фильтрация (Reranking): Если пользователь активировал настройки фильтрации по размеру или стоимости (как описано в патенте), ресурсы, превышающие пороги, могут быть удалены из финального набора результатов.

Инфраструктура (Взаимодействие с Прокси)
Патент описывает Proxy System, которая может перехватывать запросы на загрузку контента (не только из поиска). Прокси используется для определения размера в реальном времени, показа интерстициальных предупреждений перед загрузкой и потенциально для сжатия данных (Compression).

Входные данные:

  • Набор результатов поиска (URL ресурсов).
  • Historical Data о размерах ресурсов.
  • Данные о тарифном плане пользователя (Data Plans) и операторе (Delivery System).
  • Настройки пользователя (фильтры, предпочтения по отображению меток).

Выходные данные:

  • Аугментированная страница результатов поиска (SERP) с метками размера/стоимости.
  • Интерстициальное предупреждение о стоимости загрузки.

На что влияет

  • Специфические запросы и ниши: Наибольшее влияние оказывается на запросы, которые возвращают «тяжелый» контент: мультимедиа, видео, загружаемые файлы (PDF, приложения), сайты с богатым интерактивным контентом (rich content).
  • Географические ограничения: Механизм критически важен в регионах, где преобладают мобильные устройства и дорогие или лимитированные тарифные планы (metered data networks). В патенте упоминается пример с Ганой (Ghana Cedi).
  • Типы контента: Влияет на восприятие пользователем всех типов контента. Патент явно упоминает видео, изображения, аудио, flash, приложения, шрифты и скрипты как категории, которые могут быть идентифицированы в метке.

Когда применяется

Алгоритм применяется при выполнении следующих условий:

  • Условие сети: Пользователь находится в сети с тарификацией трафика (Metered Data Network).
  • Доступность данных: Система имеет доступ к данным о размере ресурса (историческим или в реальном времени) и, для расчета цены, к данным о тарифном плане пользователя.
  • Триггеры активации (Отображение): Метки могут отображаться по умолчанию для определенных сетей/регионов или если пользователь включил эту функцию в настройках.
  • Триггеры активации (Фильтрация/Предупреждения): Активируется, если пользователь установил пороговые значения для фильтрации результатов или для показа предупреждений перед загрузкой дорогих страниц.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Аугментация результатов поиска

  1. Получение запроса: Система получает поисковый запрос от клиентского устройства.
  2. Идентификация результатов: Идентифицируются результаты поиска, релевантные запросу.
  3. Определение размера: Для одного или нескольких ресурсов в результатах определяется размер необходимой передачи данных.
    1. Метод 1 (Исторический): Используются данные о предыдущих загрузках ресурса (Historical Data).
    2. Метод 2 (Прокси): Ресурс предварительно извлекается прокси-сервером (Proxy System) для точного измерения размера.
  4. Расчет цены (Опционально): На основе размера и тарифного плана пользователя (Data Plan) определяется стоимость загрузки.
  5. Фильтрация (Опционально): Результаты, превышающие установленные пользователем пороги размера/стоимости, удаляются из набора.
  6. Генерация меток: Для оставшихся результатов генерируются метки (Labels), указывающие размер и/или стоимость.
  7. Предоставление результатов: Аугментированные результаты поиска отправляются на клиентское устройство.

Процесс Б: Обработка запроса на загрузку (Интерстициальный)

  1. Получение запроса на загрузку: Через браузер поступает запрос на загрузку ресурса (например, пользователь кликнул по ссылке).
  2. Определение размера: До начала загрузки определяется размер передачи данных.
  3. Проверка порогов: Размер/стоимость сравнивается с порогами предупреждений, установленными пользователем.
  4. Отображение предупреждения: Если порог превышен, пользователю предоставляется информация о размере/стоимости до начала фактической загрузки и запрашивается подтверждение.
  5. Загрузка ресурса: Ресурс загружается после подтверждения пользователем (если требовалось).

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на технических аспектах размера передачи данных и пользовательских настройках.

  • Технические факторы:
    1. Размер страницы/ресурса (Size): Ключевой фактор. Включает размер самого HTML-документа и всех встроенных ресурсов (изображения, скрипты, стили, видео и т.д.).
    2. Тип контента (Content type): Система может определять тип контента (видео, изображение, приложение, rich content) для категоризации и отображения в метке.
  • Пользовательские факторы:
    1. Тарифный план (Data Plan): Данные о стоимости передачи данных у оператора пользователя.
    2. Настройки пользователя (User Settings): Предпочтения по отображению меток, фильтрам и порогам предупреждений.
    3. Устройство (Client Device): Тип устройства (мобильный телефон, планшет).
  • Географические факторы:
    1. Локация пользователя: Может использоваться для определения оператора и местной валюты (local currency) для отображения цены.

Какие метрики используются и как они считаются

  • Estimated Size (Предполагаемый размер): Рассчитывается на основе Historical Data (например, средний размер за последние N загрузок) или путем измерения в реальном времени через Proxy.
  • Estimated Price (Предполагаемая стоимость): Рассчитывается как функция от Estimated Size и Data Plan.

Выводы

  1. Вес страницы влияет на доступность и CTR в лимитированных сетях: Патент подтверждает, что размер ресурса является барьером для пользователей в metered networks. Google разработал механизмы для визуализации этого барьера (размер и стоимость) прямо в SERP или перед загрузкой. Это напрямую влияет на вероятность клика (CTR).
  2. Возможность фильтрации по размеру/стоимости: Система предоставляет пользователям возможность устанавливать фильтры для исключения из выдачи результатов, которые слишком «тяжелые» или дорогие для загрузки. Неоптимизированные сайты могут полностью терять видимость для таких пользователей.
  3. Различные методы оценки размера: Google может оценивать размер страницы как на основе исторических данных (собранных при индексации или предыдущих загрузках), так и в реальном времени с помощью прокси-сервера. Это позволяет системе адаптироваться к изменениям контента.
  4. Фокус на пользовательском опыте (UX) и стоимости: Изобретение направлено на улучшение UX путем снижения неопределенности затрат. Система может отображать стоимость в местной валюте и информировать об остатке баланса пользователя.
  5. Важность технического SEO и производительности: Хотя патент не описывает сигналы ранжирования, он подчеркивает критическую важность технической оптимизации (сжатие, эффективная загрузка ресурсов) для обеспечения доступности сайта для всех сегментов пользователей.

Практика

Best practices (это мы делаем)

  • Приоритет оптимизации веса страницы (Page Weight Optimization): Необходимо строго контролировать размер страниц и всех связанных ресурсов (JS, CSS, изображения, шрифты). Это критично не только для скорости загрузки (Web Vitals), но и, как следует из патента, для снижения стоимости доступа для пользователей в metered networks. Более легкие страницы будут иметь преимущество в CTR, если метки размера отображаются.
  • Использование современных форматов и сжатия: Активно применять сжатие (например, Gzip, Brotli) и использовать эффективные форматы медиа (например, WebP, AVIF). Патент упоминает Compression как часть инфраструктуры прокси, что подтверждает фокус на уменьшении объема передаваемых данных.
  • Адаптивная загрузка контента: Реализовывать ленивую загрузку (lazy loading) для изображений и видео, а также динамическую подгрузку менее важного контента. Это снижает начальный размер загрузки (size of a data transfer), который может быть показан пользователю в метке.
  • Тестирование в условиях ограниченной сети: Проверять отображение и доступность сайта в условиях, имитирующих metered networks (например, медленный 3G), чтобы понять, как пользователи воспринимают сайт и не попадает ли он под фильтры по размеру.

Worst practices (это делать не надо)

  • Игнорирование размера ресурсов: Использование несжатых изображений, тяжелых видео в автовоспроизведении, избыточных библиотек JavaScript и CSS. Это увеличивает Estimated Size и может привести к отказу пользователя от загрузки страницы.
  • Создание раздутых страниц для всех устройств: Отсутствие оптимизации под мобильные условия приводит к передаче избыточного кода и ресурсов, что критично для пользователей с лимитированным интернетом.
  • Чрезмерное использование сторонних скриптов: Бесконтрольное добавление тяжелых скриптов аналитики, рекламы и виджетов значительно увеличивает размер загрузки и потенциальную стоимость для пользователя.

Стратегическое значение

Патент подчеркивает стратегическую важность доступности (Accessibility) и производительности (Performance) в глобальной экосистеме поиска. Для SEO-специалистов, работающих с международными рынками, особенно в развивающихся странах, где преобладают metered networks, оптимизация веса страницы является необходимостью для охвата аудитории. Система, описанная в патенте, дает Google инструменты для того, чтобы сделать вес страницы видимым экономическим фактором выбора для пользователя.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация страницы статьи для рынка с дорогим мобильным интернетом

  1. Анализ ситуации: SEO-специалист знает, что целевая аудитория использует мобильные устройства с оплатой за трафик. Текущая страница статьи весит 1.5 МБ. В SERP Google может отображать метки стоимости, помечая страницу как дорогую для загрузки.
  2. Действия по оптимизации (на основе патента): Цель — снизить size of a data transfer, чтобы уменьшить отображаемую стоимость и избежать попадания под пользовательские фильтры.
    • Все изображения конвертируются в WebP и сжимаются.
    • Реализуется lazy loading для изображений ниже первого экрана.
    • Удаляются неиспользуемые JS/CSS библиотеки.
    • Применяется Brotli сжатие на сервере.
  3. Результат: Размер страницы снижен до 400 КБ.
  4. Ожидаемый эффект: Если Google активирует метки стоимости, новая версия страницы будет помечена как более дешевая для загрузки (например, «Low cost» или конкретная низкая цена в местной валюте), что повысит CTR по сравнению с более тяжелыми конкурентами и гарантирует, что страница не будет скрыта пользовательскими фильтрами.

Вопросы и ответы

Описывает ли этот патент новый фактор ранжирования, основанный на размере страницы?

Нет, патент не описывает использование размера страницы или стоимости загрузки как сигнала для алгоритмов ранжирования (Ranking). Он фокусируется исключительно на измерении размера, расчете стоимости и отображении этой информации пользователю на уровне представления. Однако он описывает механизм фильтрации, когда пользователь может сам исключить тяжелые страницы из своей выдачи.

Как этот патент влияет на SEO, если он не про ранжирование?

Влияние на SEO косвенное, но важное. Оно проявляется через поведение пользователей. Если пользователи видят, что страница большая или дорогая для загрузки, они могут отказаться от клика, что снизит CTR и трафик сайта, даже если он находится на высоких позициях. Это подчеркивает важность технической оптимизации и производительности сайта.

Как Google определяет размер страницы для отображения в метке?

Патент описывает два основных метода. Первый — использование Historical Data, то есть данных о размере ресурса, собранных во время предыдущих загрузок (например, при индексации). Второй — измерение в реальном времени, когда Proxy System предварительно загружает ресурс для точного определения его размера непосредственно перед показом результата пользователю.

Может ли пользователь скрыть мой сайт из выдачи, если он слишком тяжелый?

Да, патент описывает пользовательские настройки (User Settings), которые позволяют фильтровать результаты поиска. Пользователь может выбрать опции вроде «Показывать только маленькие и средние страницы» или установить конкретный порог стоимости. Если ваш сайт превышает эти пороги, он будет исключен из выдачи для данного пользователя.

Что такое «Metered Data Network» в контексте этого патента?

Это любая сеть, где доступ в интернет тарифицируется по объему потребленных данных или имеет строгие лимиты трафика. Чаще всего это мобильные сети, особенно в регионах, где безлимитные тарифы не распространены или слишком дороги. Пользователи в таких сетях чувствительны к стоимости загрузки контента.

Какие элементы страницы влияют на размер, отображаемый в метке?

В патенте указано, что размер (size of a data transfer) относится к доступу к ресурсу. Это подразумевает общий объем данных, необходимых для загрузки страницы: HTML, CSS, JavaScript, изображения, видео, шрифты и другие встроенные элементы. Оптимизация всех этих компонентов необходима для снижения общего размера.

Как Google узнает стоимость трафика у моего оператора связи?

Патент предполагает наличие базы данных тарифных планов (Data Plans), которая может формироваться через партнерства или договоренности с операторами связи (Delivery Systems/Carriers). Price Engine использует эту информацию для сопоставления размера страницы с тарифами конкретного пользователя.

Что делать SEO-специалисту, чтобы соответствовать требованиям этого патента?

Ключевое действие — максимальная оптимизация производительности и снижение веса страниц. Необходимо внедрять лучшие практики: сжатие данных, использование современных форматов изображений, ленивую загрузку, минификацию кода. Это гарантирует, что сайт останется доступным и привлекательным для пользователей с лимитированным интернетом.

Учитывает ли система сжатие данных (например, Gzip или Brotli)?

Да, система измеряет size of a data transfer, то есть фактический объем данных, передаваемых по сети. Если контент передается в сжатом виде, учитывается именно сжатый размер. Патент также упоминает возможность дополнительного сжатия данных прокси-сервером перед отправкой пользователю для дальнейшего снижения затрат.

Что такое «спонсируемый контент», упомянутый в патенте?

Патент упоминает возможность спонсирования загрузки органического контента третьими сторонами (Content Sponsors). В этом случае загрузка страницы будет бесплатной для пользователя, и она может быть помечена специальной меткой (например, «Zero-cost» или «Free»). Это может значительно повысить CTR для такого контента.

Похожие патенты

Как Google учитывает объем трафика для загрузки страницы при ранжировании, особенно для пользователей с лимитированным интернетом
Google может измерять объем данных, необходимый для полной загрузки веб-страницы (включая HTML, изображения, скрипты). Этот показатель используется как условный сигнал ранжирования: более "легкие" страницы могут получать преимущество, особенно если система определяет, что пользователь находится в сети с ограниченной пропускной способностью или лимитированным тарифным планом.
  • US9201929B1
  • 2015-12-01
  • Техническое SEO

  • Индексация

Как Google рассчитывает и использует оценки Mobile-Friendliness для ранжирования результатов и маркировки сайтов
Google рассчитывает Mobile-Friendliness Score, рендеря страницы как мобильное устройство и оценивая такие сигналы, как размер кликабельных элементов, читаемость текста, настройки области просмотра (viewport) и скорость загрузки. Эта оценка используется для повышения позиций удобных для мобильных страниц в мобильном поиске и для добавления метки «Mobile-Friendly» в поисковой выдаче.
  • US20160314215A1
  • 2016-10-27
  • Техническое SEO

  • Индексация

Как Google находит и показывает наиболее релевантный фрагмент документа на мобильных устройствах
Google использует систему транскодирования для адаптации веб-страниц под мобильные устройства. Система анализирует документ, находит фрагмент, наиболее релевантный исходному поисковому запросу, и форматирует страницу так, чтобы этот фрагмент отображался вверху экрана. Это минимизирует необходимость прокрутки на маленьких дисплеях.
  • US8370342B1
  • 2013-02-05
  • Семантика и интент

Как Google генерирует визуальные превью страниц в выдаче, используя "разрывы страницы" и масштабирование релевантного контента
Google использует систему для создания визуальных превью страниц (Page Previews) в результатах поиска. Система оценивает релевантность контента, учитывая близость ключевых слов и тип контента (например, пессимизируя сноски). Для показа наиболее важных, но разрозненных участков используются "разрывы страницы" (Page Tears). Ключевой контент также может отображаться в увеличенном масштабе для читаемости, помогая пользователю оценить формат страницы до клика.
  • US8954427B2
  • 2015-02-10
  • SERP

  • Семантика и интент

Как Google использует данные о показах для оценки эффективности генерации превью и сниппетов
Google измеряет, насколько полно сгенерированы "быстрые данные для предпросмотра" (сниппеты, превью) для страниц, которые реально показываются пользователям. Патент описывает статистический метод сэмплирования и взвешивания по показам, который позволяет эффективно оценить это "покрытие", уделяя больше внимания популярным страницам.
  • US8438155B1
  • 2013-05-07
  • SERP

Популярные патенты

Как Google использует исторические паттерны CTR для предсказания сезонных и циклических изменений интента пользователя
Google анализирует исторические данные о кликах (CTR) для выявления предсказуемых изменений в интересах пользователей по неоднозначным запросам. Если интент меняется в зависимости от сезона, дня недели или времени суток, система корректирует ранжирование, чтобы соответствовать доминирующему в данный момент интенту. Например, по запросу "turkey" в ноябре приоритет получат рецепты, а не информация о стране.
  • US8909655B1
  • 2014-12-09
  • Семантика и интент

  • Поведенческие сигналы

  • SERP

Как Google определяет авторитетные сайты для конкретных тем, анализируя «гибридные запросы» пользователей
Google анализирует «гибридные запросы» (например, «back pain WebMD»), чтобы понять, какие сайты пользователи считают лучшими источниками информации по конкретным темам. Система создает карты соответствия между темами и авторитетными ресурсами. Эти данные используются для повышения релевантности авторитетных сайтов в выдаче по информационным запросам и для улучшения поисковых подсказок.
  • US9244972B1
  • 2016-01-26
  • EEAT и качество

  • Семантика и интент

  • SERP

Как Google (YouTube) ранжирует видео, повышая те, которые начинают сессию просмотра и приводят внешний трафик ("Lead Video")
Google использует систему ранжирования для видеоплатформ, которая идентифицирует "ведущее видео" (Lead Video), инициирующее сессию просмотра. Система применяет повышающие коэффициенты (Scaling Factors) ко времени просмотра этого видео. Видео, привлекшие пользователя на платформу из внешних источников (например, из социальных сетей или поиска Google), получают значительно больший коэффициент, чем те, что были найдены через внутренние рекомендации.
  • US10346417B2
  • 2019-07-09
  • Мультимедиа

  • Поведенческие сигналы

  • SERP

Как Google определяет интент запроса, анализируя классификацию контента, который кликают пользователи
Google использует данные о поведении пользователей для классификации запросов. Система определяет, какой контент пользователи считают наиболее релевантным для запроса (на основе кликов и времени пребывания). Затем она анализирует классификацию этого контента (например, «продукт», «новости», «взрослый контент») и присваивает доминирующую классификацию самому запросу. Это позволяет уточнить интент и скорректировать ранжирование.
  • US8838587B1
  • 2014-09-16
  • Семантика и интент

  • Поведенческие сигналы

  • SERP

Как Google использует временной распад и анализ трендов кликов для корректировки ранжирования и борьбы со стагнацией выдачи
Google применяет механизмы для предотвращения «залипания» устаревших результатов в топе выдачи. Система анализирует возраст пользовательских кликов и снижает вес старых данных (временной распад), отдавая приоритет свежим сигналам. Кроме того, система выявляет документы с ускоряющимся трендом кликов по сравнению с фоном и повышает их в выдаче, улучшая актуальность результатов.
  • US9092510B1
  • 2015-07-28
  • Свежесть контента

  • Поведенческие сигналы

  • SERP

Как Google использует поведение пользователей для определения синонимичности фраз в запросах, связанных с сущностями
Google анализирует поведение пользователей (клики по результатам поиска), чтобы определить, означают ли разные фразы одно и то же, когда они связаны с одним типом сущности (например, «достопримечательности в <Город>» против «места для посещения в <Город>»). Если пользователи кликают на одни и те же документы для разных фраз, система считает эти фразы эквивалентными, что помогает Google понимать синонимы и улучшать результаты поиска.
  • US10073882B1
  • 2018-09-11
  • Семантика и интент

  • Поведенческие сигналы

Как Google автоматически определяет важность различных частей веб-страницы (DOM-узлов) для ранжирования
Google анализирует коллекции похожих структурированных документов (например, товарных карточек) и создает общую модель (DOM). Затем система изучает логи запросов и кликов, чтобы понять, какие части структуры (заголовки, основной контент, реклама) чаще всего содержат ключевые слова из успешных запросов. Этим частям присваивается больший вес при расчете релевантности.
  • US8538989B1
  • 2013-09-17
  • Семантика и интент

  • Индексация

  • Структура сайта

Как Google рассчитывает тематическую репутацию для выявления и наделения полномочиями экспертов-кураторов
Google описывает систему для тематических сообществ, где пользователи зарабатывают репутацию (Topical Reputation Score) на основе качества контента, которым они делятся в рамках конкретных тем. Достигнув порогового значения, пользователь «разблокирует» тему, получая права куратора и возможность управлять контентом других. Система использует механизм «Impact Scores» для оценки влияния действий кураторов на репутацию участников.
  • US9436709B1
  • 2016-09-06
  • EEAT и качество

  • Поведенческие сигналы

Как Google автоматически добавляет текст существующих объявлений к сайтлинкам (Sitelinks) для повышения CTR
Google использует систему для автоматического улучшения сайтлинков в рекламных объявлениях. Система анализирует существующие текстовые объявления (креативы) рекламодателя и определяет их конечные целевые страницы, игнорируя параметры отслеживания. Затем она сопоставляет их с URL сайтлинков и добавляет наиболее релевантный и эффективный текст креатива к сайтлинку для повышения кликабельности (CTR).
  • US10650066B2
  • 2020-05-12
  • Ссылки

  • SERP

Как Google создает и использует базу «идеальных» ответов (Canonical Content Items) для ответов на вопросы пользователей
Google использует систему для идентификации и создания «канонических элементов контента» — образцовых объяснений тем, часто в формате вопрос-ответ. Система анализирует огромные массивы существующего контента, кластеризует похожие вопросы и ответы и выбирает или синтезирует идеальную версию. Когда пользователь задает вопрос, система сопоставляет его с этой базой данных, чтобы мгновенно предоставить высококачественный, модельный ответ.
  • US9396263B1
  • 2016-07-19
  • Семантика и интент

  • EEAT и качество

seohardcore