Как Google использует пары «Сущность-Действие» для таргетинга и отображения рекламы в результатах поиска

Термины и определения

Auction Parameters (Параметры аукциона)

Данные, предоставляемые сторонним поставщиком контента, определяющие участие в Content Auction. Включают привязку к Entity-Action pair, параметры ставок и данные о контенте (URL, цена). Могут предоставляться через фиды (Feeds).

Content Auction (Аукцион контента)

Процесс выбора стороннего контента для показа. В контексте патента аукционы проводятся для конкретных Entity-Action pairs, а не для ключевых слов.

Entity-Action pair (Пара «Сущность-Действие»)

Ключевая концепция. Ассоциация между Search Entity и Online Action, которое пользователь может совершить (например, {Фильм Шериф Боб, Стриминг}).

Feed (Фид данных)

Структурированный файл (например, XML, TSV), используемый поставщиками для передачи Auction Parameters поисковой системе.

First-party content (Основной контент)

Первичный контент, запрошенный пользователем, например, органические результаты поиска.

Knowledge Panel (Панель знаний)

Область на странице результатов поиска, где отображается информация о Search Entity и сторонний контент, выбранный на основе Entity-Action pairs.

Online Action (Онлайн-действие)

Действие, которое можно выполнить в отношении Search Entity. Примеры: стриминг, покупка, бронирование, загрузка, подписка.

Quality Score (Показатель качества)

Метрика для стороннего контента или его поставщика (например, click through rate), которая может использоваться в дополнение к ставке аукциона для определения победителя.

Search Entity (Поисковая сущность)

Внутреннее представление именованной сущности реального мира (человек, место, продукт и т.д.). Используется для представления концепций, лежащих в основе поисковых запросов.

Third-party content (Сторонний контент)

Дополнительный контент, предоставляемый вместе с основным. В контексте патента часто относится к рекламе или спонсируемым ссылкам/кнопкам действий.

Visual Layout (Визуальный макет)

Способ представления стороннего контента. Может изменяться (выделение или деприоритизация) в зависимости от релевантности Entity-Action pair запросу.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает базовый метод выбора стороннего контента.

1. Система получает поисковый запрос с ключевыми словами.
2. Определяется, что запрос соответствует Search Entity (именованной сущности реального мира).
3. Извлекаются результаты поиска (органические).
4. Идентифицируется Entity-Action pair (Сущность + Онлайн-действие).
5. Проводится Content Auction специально для этой Entity-Action pair на основе ставок, привязанных именно к этой паре.
6. Выбирается Third-party content по результатам аукциона. Этот контент сконфигурирован для выполнения данного онлайн-действия.
7. Система предоставляет результаты поиска, информацию о сущности и выбранный сторонний контент для отображения.

Ядро изобретения — проведение аукциона и выбор контента на основе ставок, привязанных к концептуальной паре (Сущность + Действие), а не к тексту запроса.

Claim 3 (Зависимый от 1): Детализирует процесс при наличии нескольких действий.

1. Определяется ранжирование (ranking) нескольких Entity-Action pairs для данной сущности на основе поискового запроса.
2. Выбирается несколько Entity-Action pairs на основе этого ранжирования.
3. Проводятся отдельные (separate) Content Auctions для каждой из выбранных пар.
4. Для каждой пары выбирается сторонний контент на основе соответствующего аукциона.
5. Весь выбранный сторонний контент предоставляется для отображения.

Это описывает механизм, позволяющий одновременно показывать предложения для разных действий (например, и стриминг, и покупка DVD), проводя для них независимые аукционы.

Claim 4 (Зависимый от 3): Уточняет механизм отображения.

1. Выбранный сторонний контент для каждой из Entity-Action pairs размещается (arranging) для представления в соответствии с ранжированием (определенным в Claim 3).

Это означает, что визуальное расположение и выделение рекламы напрямую зависит от того, насколько релевантным система посчитала соответствующее действие для данного запроса.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько этапов поиска, интегрируя обработку сущностей с механизмами выбора рекламы.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Система поддерживает базу данных Search Entities и ассоциированных Online Actions. Также система принимает и обрабатывает Auction Parameters от сторонних поставщиков (через Feeds или интерфейсы), привязывая ставки к Entity-Action pairs.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
При получении запроса система идентифицирует основную Search Entity. Затем она интерпретирует интент запроса для определения и ранжирования релевантных Entity-Action pairs. Например, запрос «Шериф Боб расписание сеансов в Орландо» связывается с сущностью «Шериф Боб» и высоко ранжирует действие «Покупка билетов».

RANKING – Ранжирование
Параллельно с обработкой сущностей и действий система извлекает и ранжирует стандартные органические результаты поиска.

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание
Основное применение патента. На этом этапе:

1. Аукцион: Проводятся Content Auctions для идентифицированных Entity-Action pairs.
2. Выбор Контента: Выбирается Third-party content.
3. Генерация Макета: Определяется Visual Layout, включая степень выделения контента на основе ранжирования Entity-Action pairs.
4. Смешивание: Сторонний контент объединяется с органическими результатами и данными о сущности (часто в формате Knowledge Panel).

Входные данные:

• Поисковый запрос пользователя.
• База данных Search Entities и Online Actions.
• Auction Parameters (ставки, привязанные к Entity-Action pairs, данные из фидов).
• Индекс веб-ресурсов.

Выходные данные:

• Страница результатов поиска, включающая органические результаты, информацию о сущности и таргетированный сторонний контент с динамическим визуальным макетом.

На что влияет

• Конкретные типы контента и ниши: Наибольшее влияние в нишах с четко определенными сущностями и коммерческими действиями: медиа (фильмы, музыка, книги), путешествия (отели, авиабилеты), локальный бизнес (рестораны), электронная коммерция (продукты).
• Специфические запросы: Влияет на запросы с явным или неявным коммерческим интентом, направленные на конкретную сущность.
• Форматы контента: Влияет на отображение Knowledge Panels и других блоков с информацией о сущностях, интегрируя в них коммерческие предложения (кнопки действий).

Когда применяется

• Триггеры активации: Алгоритм активируется, когда система с высокой уверенностью идентифицирует Search Entity в запросе и определяет наличие релевантных Entity-Action pairs, для которых существуют активные Auction Parameters (ставки) от сторонних поставщиков.
• Условия работы: Применяется как к запросам с явным указанием действия (например, «стриминг Шериф Боб»), так и к общим запросам (например, «Шериф Боб»), если система определяет потенциальную релевантность действий.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Офлайн-подготовка данных

1. Сбор параметров аукциона: Система получает Auction Parameters от сторонних поставщиков. Эти параметры явно связывают ставки и контент с конкретными Entity-Action pairs. Данные часто поступают через структурированные фиды (Feeds).
2. Индексация сущностей и действий: Система поддерживает обновляемую базу Search Entities и ассоциированных с ними Online Actions.

Процесс Б: Обработка запроса в реальном времени

1. Получение запроса: Система получает поисковый запрос.
2. Идентификация сущности: Определяется основная Search Entity.
3. Извлечение результатов поиска: Извлекаются органические результаты.
4. Идентификация и ранжирование действий: Система идентифицирует все релевантные Entity-Action pairs. Эти пары ранжируются на основе их связи с интентом запроса.
5. Выбор пар для аукциона: Выбираются топовые Entity-Action pairs.
6. Проведение аукционов контента: Для каждой выбранной пары проводится отдельный Content Auction.
7. Выбор стороннего контента: Определяются победители аукционов. Выбор может учитывать как ставку, так и Quality Score. Количество победителей может варьироваться.
8. Генерация визуального макета: Определяется Visual Layout. Контент, соответствующий более высокоранжированным парам, визуально выделяется (позиция, размер шрифта, графика). Контент для низкоранжированных пар деприоритизируется.
9. Формирование выдачи: Система объединяет органические результаты, информацию о сущности и выбранный сторонний контент в соответствии с макетом и предоставляет пользователю.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на механизме выбора контента на основе сущностей и действий.

• Пользовательские факторы (Запрос и Контекст): Текст поискового запроса. Используется для идентификации сущности и определения релевантности действий. Упоминается возможность использования местоположения пользователя.
• Системные данные (Сущности): База данных Search Entities и Online Actions. Также используются данные о связях между сущностями.
• Данные сторонних поставщиков (Рекламодателей): Auction Parameters, часто получаемые через Feeds. Включают:
  • Идентификатор Entity-Action pair.
  • Параметры ставок (Bidding parameters).
  • Целевая страница (Landing page URL).
  • Цена услуги/продукта.
  • Дополнительные данные (например, период подписки, срок действия).
• Поведенческие факторы: Упоминается возможность использования Quality Score (который может включать CTR). Также связи между сущностями или релевантность действий могут определяться на основе частоты совместного поиска или частоты выполнения действия после запроса.

Какие метрики используются и как они считаются

• Ранжирование Entity-Action pairs: Метрика, определяющая степень связи между поисковым запросом и конкретным действием сущности. Определяет, какие аукционы будут проводиться и как будет выглядеть Visual Layout.
• Auction Bids (Ставки аукциона): Денежные значения, предоставляемые сторонними поставщиками для конкретных Entity-Action pairs.
• Quality Score (Показатель качества): Упоминается как фактор, который может использоваться вместе со ставкой для определения победителя аукциона.
• Reserve Prices (Резервные цены): Минимальные пороговые значения ставок, необходимые для показа стороннего контента для данной Entity-Action pair.

1. От Ключевых слов к «Сущностям и Действиям»: Патент подтверждает фундаментальный сдвиг в понимании и монетизации коммерческих запросов. Google структурирует интент не как набор слов, а как намерение совершить конкретное Online Action в отношении конкретной Search Entity.
2. Сегментация коммерческого интента и аукционов: Ключевым механизмом является проведение отдельных аукционов для каждой Entity-Action pair. Это позволяет Google точно сегментировать коммерческий интент и создавать релевантную конкурентную среду для разных бизнес-моделей (например, стриминг vs покупка билетов).
3. Динамическая адаптация SERP (Dynamic Layout): Визуальное представление коммерческих предложений адаптивно. Если интент действия ясен из запроса, соответствующий Third-party content будет визуально выделен (показан выше, крупнее). Если запрос общий, система покажет наиболее популярные действия или сделает предложения менее заметными.
4. Зависимость от структурированных данных и Фидов: Система полагается на получение структурированных Auction Parameters от поставщиков, часто через Feeds. Это подчеркивает критическую важность точной и структурированной передачи данных о продуктах и услугах в Google.
5. Монетизация Knowledge Panels: Описанный механизм идеально подходит для интеграции коммерческих предложений в Knowledge Panels, превращая информационные блоки в центры транзакций.

Best practices (это мы делаем)

• Оптимизация под Сущности (Entity Optimization): Обеспечьте максимальное присутствие вашего бренда, продуктов и услуг в Knowledge Graph. Работайте над тем, чтобы Google четко идентифицировал ваши ключевые сущности. Это основа для работы описанного механизма.
• Сигнализирование о доступных действиях (Action Signaling): Четко определяйте действия, которые пользователи могут совершить с вашими сущностями. Активно используйте структурированные данные (Schema.org) и указывайте потенциальные действия (Actions/Potential Actions, например, WatchAction, BuyAction, ReserveAction), чтобы явно сообщить поисковой системе о возможностях вашего сайта.
• Создание Контента, Ориентированного на Задачи (Task-Oriented Content): Разрабатывайте контент и целевые страницы, которые обслуживают конкретные Online Actions. Структурируйте контент так, чтобы он отвечал на запросы, связанные с выполнением задач (например, «как подписаться», «сравнить цены», «забронировать»).
• (Для Ecom/Сервисов) Использование Структурированных Фидов: Критически важно использовать фиды (Google Merchant Center, Hotel Ads Center, Media Feeds и т.д.) для передачи структурированных данных. Патент подчеркивает, что система использует фиды для сопоставления предложений с Entity-Action pairs.
• Анализ Коммерциализации SERP: Изучайте Knowledge Panels для ваших ключевых сущностей. Определите, какие Online Actions Google уже ассоциирует с ними и какие конкуренты там рекламируются. Это поможет понять коммерческий ландшафт вокруг ваших сущностей.

Worst practices (это делать не надо)

• Игнорирование Сущностно-Ориентированного Поиска: Фокусироваться исключительно на подборе ключевых слов без учета того, как Google интерпретирует сущности и намерения. Патент подтверждает, что Google оперирует на уровне концепций (Entity-Action Pairs).
• Фокус только на информационных запросах: Игнорирование коммерческих и транзакционных действий, связанных с сущностью. Если вы не помогаете пользователю совершить действие, вы упускаете трафик с высоким интентом.
• Игнорирование Knowledge Panel: Не анализировать, какие действия и какие конкуренты появляются в Knowledge Panel для ваших целевых сущностей. Это дает прямое представление о том, как Google интерпретирует коммерческий ландшафт и интент.

Стратегическое значение

Этот патент имеет высокое стратегическое значение, так как он описывает инфраструктуру для «Поиска, основанного на задачах» (Task-based Search). Google стремится быть не просто источником информации, а инструментом для выполнения действий. Для SEO это означает, что долгосрочная стратегия должна быть направлена на то, чтобы стать предпочтительным ресурсом для выполнения ключевых задач пользователя в вашей нише. Понимание экосистемы Entity-Action становится важнее, чем традиционное исследование ключевых слов.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация сайта музыкального исполнителя

1. Анализ Сущности и Действий: SEO-специалист анализирует выдачу по имени исполнителя (Сущность). Он видит, что Google идентифицирует Действия в Knowledge Panel: «Слушать» (стриминг), «Купить билеты» (концерты), «Купить мерч».
2. Оптимизация Контента: На официальном сайте создаются четкие разделы, соответствующие этим действиям. Раздел «Тур» оптимизируется под покупку билетов и использует разметку Event Schema с Offers. Раздел «Музыка» использует разметку MusicRecording и ссылки на стриминги.
3. Ожидаемый результат: Официальный сайт лучше ранжируется по запросам, связанным с этими действиями (например, «[Исполнитель] билеты»), и предоставляет пользователю четкий путь для выполнения задачи, соответствуя модели Entity-Action, используемой Google.

Сценарий: Оптимизация карточки локального ресторана

1. Анализ Сущности и Действий: Анализ выдачи по названию ресторана показывает Действия: «Забронировать столик», «Заказать доставку».
2. Оптимизация: SEO-специалист убеждается, что Google Business Profile заполнен. Активируются интеграции с сервисами бронирования и доставки (партнеры предоставляют фиды для участия в аукционах, описанных в патенте). На сайте ресторана эти разделы также оптимизированы с использованием ReserveAction.
3. Ожидаемый результат: Ресторан получает больше конверсий напрямую из SERP, так как в Knowledge Panel появляются кнопки действий (Third-party content), позволяющие пользователю сразу выполнить нужное действие.