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

Как Google рассчитывает точные цены на авиабилеты для разных продавцов в рамках одного запроса (Google Flights)

SUPPORT OF MULTIPLE BOOKING PARTNER SPECIFICATIONS IN THE SAME FLIGHT AND TRAVEL SEARCH QUERY (Поддержка спецификаций нескольких партнеров по бронированию в одном поисковом запросе на рейс и путешествие)
  • US20160042300A1
  • Google LLC
  • 2014-08-08
  • 2016-02-11
  • Описание
  • Разбор
  • Выводы
  • Практика
  • FAQ
  • Похожие

Патент Google, описывающий внутренний механизм систем планирования путешествий (например, Google Flights). Он позволяет эффективно и точно рассчитывать стоимость авиабилетов, учитывая разные правила (цены, налоги, ограничения) для разных продавцов (авиакомпаний и агентств) в рамках одного поискового запроса, избегая ошибок и высоких вычислительных затрат.

Описание

Какую проблему решает

Патент решает проблему неэффективности и неточности при расчете цен на путешествия (например, авиабилеты), когда в поиске участвует множество партнеров по бронированию (продавцов), у каждого из которых свои спецификации (правила ценообразования, налоги, коды агентств, точка продажи – Point-of-Sale). Существовавшие подходы были проблематичны:

  • Запуск отдельного поискового запроса для каждого партнера создает непомерно высокую вычислительную нагрузку.
  • Объединение спецификаций всех партнеров в один «унифицированный» запрос (unified booking partner specification) приводит к ошибкам: неверным ценам, конфликтам правил и пропуску доступных тарифов.

Что запатентовано

Запатентована система для эффективной обработки запросов в системах планирования путешествий (Travel Planning System, TPS), таких как Google Flights. Изобретение позволяет обрабатывать спецификации нескольких партнеров по бронированию (booking partner specifications) в рамках одного запроса. Система определяет, какие именно вычисления зависят от данных конкретного партнера, повторяет только эти специфические вычисления для каждого партнера и помечает полученные результаты (тарифы) тегами, указывающими, для каких партнеров они действительны.

Как это работает

Система не перезапускает весь процесс поиска для каждого партнера. Вместо этого она использует механизм селективного повторения вычислений:

  • Отслеживание зависимостей: Система отслеживает, когда вычисление (например, проверка правила тарифа или расчет налога) обращается к данным, специфичным для партнера (например, к месту продажи, Point-of-Sale).
  • Создание записи: Факт обращения фиксируется в computation record.
  • Повторение вычисления: Это конкретное вычисление повторяется для данных всех остальных применимых партнеров.
  • Тегирование результатов: Полученный тариф (Generated Fare) помечается списком партнеров, для которых он валиден и для которых рассчитана точная цена.

Актуальность для SEO

Высокая (для вертикали Travel/Flights). Точность расчета цен, налогов и сборов является критически важной функцией для систем метапоиска путешествий и онлайн-турагентств (OTA). Механизм решает фундаментальную проблему баланса между точностью данных и вычислительной эффективностью в этой сфере.

Важность для SEO

Минимальное влияние (1/10). Патент имеет инфраструктурное значение исключительно для вертикали поиска путешествий (например, Google Flights) и систем бронирования. Он описывает внутренние механизмы расчета цен и не имеет никакого прямого отношения к ранжированию веб-страниц в основном поиске Google (Web Search). Он не дает практических рекомендаций для SEO-специалистов, работающих над продвижением сайтов в органической выдаче.

Детальный разбор

Термины и определения

Booking Partner (Партнер по бронированию)
Сущность, продающая билет, например, веб-сайт авиакомпании или онлайн-турагентство (OTA).
Booking Partner Specification (Спецификация партнера по бронированию)
Набор данных и правил, определяющих партнера. Включает Point-of-Sale (POS), коды агентств (travel agency code), авиакомпанию-продавца (sales carrier), режим совместимости налогов (tax compatibility mode), ограничения на маршруты и другие конфигурационные параметры.
Computation Record (Запись о вычислении)
Механизм для отслеживания того, что определенное вычисление (например, расчет налога) обращалось к данным, специфичным для партнера (например, к POS).
Generated Fare (GF) (Сгенерированный тариф)
Внутренняя структура данных TPS, представляющая тариф и обстоятельства его применения. Один базовый тариф может привести к созданию нескольких GF (например, если цена различается в зависимости от POS).
Point-of-Sale (POS) (Точка продажи)
Часть спецификации партнера, включающая место продажи и оформления билета (город/страна), коды счетов, авиакомпанию-продавца и т.д. Правила тарифов часто зависят от POS.
Priceable Unit (Ценовая единица)
Группа тарифов, которые могут быть проданы вместе как один билет (например, комбинация тарифа туда и тарифа обратно).
Travel Planning System (TPS) (Система планирования путешествий)
Система (например, Google Flights или backend OTA), которая обрабатывает запросы на поиск путешествий и рассчитывает цены.
Unified Booking Partner Specification (Унифицированная спецификация партнера)
Устаревший подход, при котором спецификации всех партнеров объединялись в одну для выполнения единого запроса, что приводило к ошибкам ценообразования и конфликтам.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод обработки поискового запроса на путешествие, включающего несколько партнеров.

  1. Получение запроса на путешествие.
  2. Извлечение нескольких booking partner specifications, связанных с запросом.
  3. Извлечение других применимых данных (рейсы, тарифы, правила).
  4. Создание computation record для каждого вычисления, которое определено как требующее данных из конкретной спецификации партнера.
  5. Для каждой записи о вычислении: повторение связанного вычисления для аналогичных данных из спецификаций других применимых партнеров с целью генерации тарифов.
  6. Пометка (тегирование) каждого сгенерированного тарифа данными, к которым был получен доступ и для которых он действителен (создание tagged generated fares).
  7. Возврат помеченных тарифов для использования при генерации итогового ценового решения в ответ на запрос.

Claim 3 (Зависимый): Уточняет, что данные спецификации партнера, к которым обращается система, могут быть основаны на правилах категорий ATPCO (Airline Tariff Publishing Company – стандарт публикации тарифов). Это важно для корректной проверки доступности тарифа или расчета сборов/налогов, которые зависят от партнера.

Claim 6 (Зависимый): Уточняет, что помеченные сгенерированные тарифы используются для создания priceable units (комбинаций тарифов, формирующих билет).

Claim 7 (Зависимый): Уточняет, что метод также применяется для расчета налогов и других сборов, налагаемых перевозчиком, с использованием необходимых данных из спецификаций применимых партнеров.

Где и как применяется

Этот патент описывает внутреннюю инфраструктуру Travel Planning System (TPS), такую как Google Flights, а не основную поисковую систему Google Web Search.

В контексте архитектуры поиска, применение происходит на этапе, который можно условно соотнести с RANKING (Ранжирование / Расчет цен) в рамках вертикали Travel.

  • Компоненты системы: Алгоритм выполняется в Travel Planning Engine (TPE) и взаимодействует с базами данных, хранящими данные авиаперевозчиков (Air-Carrier Data), рейсов (Flight Data), тарифов (Fare Data) и правил (Rule).
  • Входные данные:
    • Запрос пользователя на путешествие.
    • Список применимых Booking Partner Specifications (включая POS, коды агентств и т.д.).
    • Данные о рейсах, базовых тарифах и правилах их применения (например, правила ATPCO).
  • Выходные данные: Набор Tagged Generated Fares — тарифы, аннотированные списком партнеров (POS), для которых они валидны, и точной ценой (включая налоги и сборы) для каждого из этих партнеров.

На что влияет

Патент влияет исключительно на точность, полноту и эффективность результатов в системах поиска авиабилетов и путешествий.

  • Конкретные типы контента: Авиабилеты. В патенте также упоминается возможность применения к другим формам планирования путешествий, таким как автомобили, поезда, водный транспорт и бронирование отелей.
  • Конкретные ниши или тематики: Travel, E-commerce (продажа билетов и бронирование).

Когда применяется

  • Условия работы алгоритма: Применяется, когда система метапоиска (TPS) должна предоставить цены от нескольких разных продавцов (партнеров) в ответ на один запрос пользователя.
  • Триггеры активации: Механизм активируется в тот момент, когда алгоритм расчета цены или проверки доступности тарифа должен обратиться к данным, специфичным для партнера. Например, когда нужно проверить страну продажи (POS) для расчета применимого налога или применения специфического сбора.

Пошаговый алгоритм

  1. Получение запроса: Система получает запрос на путешествие (например, Бостон-Лондон-Бостон).
  2. Идентификация партнеров: Определяется список релевантных партнеров и извлекаются их спецификации. (Пример: POS#1: продавец AA, страна США; POS#2: продавец BA, страна Великобритания).
  3. Извлечение базовых данных: Извлекаются данные о доступных рейсах и базовых тарифах, применимых к этим рейсам.
  4. Отслеживание вычислений (Computation Tracking): Система начинает обработку тарифов и правил. Когда вычисление (например, проверка правила «сбор $150, если продано за пределами США») обращается к данным партнера (страна в POS), создается computation record.
  5. Селективное повторение (Selective Recomputation): Вычисление, которое зависело от данных партнера, повторяется для спецификаций других партнеров.
  6. Генерация тарифов (GF Generation): Создаются объекты Generated Fare. Если базовый тариф H1 стоит $600, то для POS#1 (США) создается GF за $600, а для POS#2 (Великобритания) создается GF за $750 (с учетом сбора $150).
  7. Тегирование (Tagging): Каждый GF помечается списком партнеров (POS), для которых он действителен. (GF#1 $600 для POS#1; GF#2 $750 для POS#2).
  8. Расчет налогов (Опционально): Аналогичный процесс селективного повторения и тегирования применяется для расчета налогов и сборов, зависящих от POS.
  9. Формирование ценовых единиц (Priceable Unit Construction): Система комбинирует тарифы (например, туда и обратно) для формирования полного билета (Priceable Unit). Ключевое условие: комбинируемые тарифы должны иметь хотя бы одного общего партнера (общий POS). Например, GF, валидный только для AA, нельзя скомбинировать с GF, валидным только для BA.
  10. Возврат решения: Система возвращает итоговые ценовые решения с указанием точных цен для каждого партнера.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на инфраструктуре расчета цен в Travel-вертикали и не описывает факторы ранжирования, используемые в веб-поиске.

  • Данные о партнерах (Partner Data): Booking Partner Specifications. Это критически важные данные, включающие: Point-of-Sale (POS) (место продажи, страна), коды агентств (travel agency code), авиакомпания-продавец (sales carrier), режим совместимости налогов (tax compatibility mode).
  • Данные о тарифах и правилах (Fare and Rule Data): Fare Data, Rule. Правила, определяющие условия применения тарифа, которые часто зависят от POS. В патенте упоминаются правила ATPCO, например, Category 15 («безопасность») и Category 12 («сборы»).
  • Данные о рейсах (Flight Data): Flight Data, Air-Carrier Data. Информация о расписании и перевозчиках.

Какие метрики используются и как они считаются

Система не использует метрики ранжирования в традиционном понимании SEO (такие как релевантность или авторитетность). Она использует логические проверки и арифметические вычисления для определения валидности и стоимости тарифа.

  • Валидность тарифа (Fare Validity): Определяется путем проверки соответствия правил тарифа (Rule) данным в спецификации партнера (Booking Partner Specification).
  • Стоимость тарифа (Fare Cost): Рассчитывается на основе базовой цены плюс применимые налоги и сборы. Механизм селективного повторения используется для эффективного расчета этих налогов и сборов, которые могут варьироваться в зависимости от партнера (POS).

Выводы

Патент описывает внутренние процессы системы планирования путешествий (например, Google Flights) и не содержит прямых рекомендаций для SEO в основном поиске Google.

  1. Эффективность через селективность: Ключевое изобретение — это способность обрабатывать множество вариаций цен в одном запросе. Вместо повторения всего запроса для каждого партнера, система повторяет только те вычисления, которые зависят от спецификаций партнера (например, расчет налога, зависящего от страны продажи).
  2. Точность превыше унификации: Система разработана для устранения ошибок ценообразования, которые возникали при попытке объединить правила всех партнеров в один запрос (Unified Booking Partner Specification). Это гарантирует, что пользователь видит точную цену и налоги для конкретного продавца.
  3. Тегирование результатов как основа системы: Механизм пометки сгенерированных тарифов (Generated Fares) информацией о том, для каких партнеров (POS) они действительны, является основой для последующего корректного формирования билетов (Priceable Units).
  4. Фокус на вертикальном поиске: Этот патент демонстрирует сложность и специфику инфраструктуры, необходимой для работы вертикальных поисковых систем (в данном случае — метапоиска авиабилетов), которая фундаментально отличается от инфраструктуры общего веб-поиска.

Практика

Патент является инфраструктурным для вертикали Travel и не дает практических выводов для SEO-специалистов, занимающихся продвижением сайтов в основном органическом поиске Google.

Best practices (это мы делаем)

Информация в патенте не применима к стандартным практикам SEO.

Worst practices (это делать не надо)

Информация в патенте не позволяет выделить неэффективные или опасные SEO-тактики.

Стратегическое значение

Стратегическое значение для SEO отсутствует. Патент важен для понимания того, как работают системы метапоиска путешествий (Google Flights) и как они обеспечивают точность и полноту данных о ценах, получаемых от разных поставщиков (авиакомпаний и агентств).

Практические примеры

Практических примеров для SEO нет. Примеры, описанные в патенте, касаются исключительно внутреннего механизма расчета цен на авиабилеты в зависимости от точки продажи.

Вопросы и ответы

Описывает ли этот патент, как Google ранжирует сайты в органической выдаче?

Нет. Патент не имеет отношения к основному поиску Google (Web Search). Он описывает внутреннюю архитектуру систем планирования путешествий (Travel Planning System), таких как Google Flights, и фокусируется исключительно на эффективном и точном расчете стоимости авиабилетов от разных продавцов.

Влияет ли этот патент на SEO для сайтов туристических агентств (OTA) или авиакомпаний?

Напрямую на органическое ранжирование (SEO) он не влияет. Однако он описывает механизм, который Google (в рамках Google Flights) использует для обработки данных, получаемых от OTA и авиакомпаний (партнеров). Для успешного участия в Google Flights партнерам критически важно предоставлять точные и полные данные о тарифах, налогах и правилах их применения (включая POS).

Что такое "Booking Partner Specification" и "Point-of-Sale" (POS)?

Booking Partner Specification — это набор правил, идентификаторов и настроек конкретного продавца (авиакомпании или агентства). Point-of-Sale (POS) — это важная часть этой спецификации, указывающая, где именно (страна, город) и кем продается билет. Цены, сборы и налоги часто зависят от POS.

Какую проблему решает этот патент для Google?

Он позволяет Google Flights быстро и точно показывать цены от десятков разных продавцов в ответ на один запрос пользователя. Без этого механизма пришлось бы либо отправлять десятки отдельных запросов (что медленно и вычислительно дорого), либо объединять правила всех продавцов в один запрос (что приводит к ошибкам в ценах и налогах).

Что такое "селективное повторение вычислений", описанное в патенте?

Это ключевой механизм эффективности. Вместо того чтобы пересчитывать весь маршрут и все тарифы для каждого продавца заново, система определяет только те части расчета (например, конкретный налог или сбор), которые зависят от правил этого продавца, и повторяет только эти специфические части.

Используется ли этот механизм для расчета цен в других вертикалях, например, в Google Shopping?

В патенте упоминается, что описанный подход может быть применен к другим формам планирования путешествий (автомобили, поезда, отели). Хотя он не упоминает Google Shopping напрямую, логика эффективного расчета цен и налогов, зависящих от продавца и местоположения продажи, актуальна и для товарного поиска.

Что такое "Generated Fare" (GF)?

Это внутренняя структура данных для хранения тарифа. Если один и тот же базовый тариф авиакомпании стоит по-разному в зависимости от того, где он продается (например, $100 в США и $120 в Канаде из-за дополнительных сборов), система создаст два разных объекта GF, чтобы точно отразить эту разницу для конечного пользователя.

В патенте упоминаются правила ATPCO. Что это значит?

ATPCO (Airline Tariff Publishing Company) — это организация, которая стандартизирует и публикует тарифы и правила авиакомпаний. Патент описывает, как система эффективно проверяет эти стандартизированные правила (например, правила о сборах или ограничениях продажи) применительно к спецификациям разных партнеров по бронированию.

Может ли SEO-специалист повлиять на работу этого алгоритма?

Нет. Это алгоритм обработки данных, получаемых по API или через фиды от партнеров по бронированию в рамках вертикали Google Flights. SEO-специалисты не имеют доступа к управлению этим процессом. Это задача разработчиков систем бронирования на стороне партнера.

Какова основная ценность этого патента для понимания поиска?

Он демонстрирует, насколько сложна инфраструктура вертикального поиска по сравнению с общим веб-поиском. Для таких систем, как Google Flights, точность расчета цен и налогов в реальном времени является критически важной инженерной задачей, требующей специализированных решений, фундаментально отличных от алгоритмов ранжирования веб-страниц.

Похожие патенты

Как Google оптимизирует Google Flights, рассчитывая цены для разного числа пассажиров за один запрос
Патент Google, описывающий внутренний алгоритм систем планирования путешествий (например, Google Flights). Он позволяет эффективно рассчитывать стоимость авиабилетов для разного количества пассажиров в рамках одного поискового запроса, учитывая наличие мест по конкретным кодам бронирования. Это оптимизирует вычислительные ресурсы и ускоряет обновление результатов при изменении числа путешественников.
  • US20160042301A1
  • 2016-02-11
Как Google оптимизирует получение свежих данных от партнеров (например, отелей или авиакомпаний) в условиях ограниченной пропускной способности API
Патент описывает инфраструктурный механизм Google для планирования запросов к партнерским системам (например, сайтам бронирования). Система рассчитывает «Ценность» (Utility Value) для каждого запроса на основе его популярности у пользователей и частоты обновления данных. Это позволяет Google запрашивать самые важные данные, не перегружая каналы партнеров.
  • US10410270B2
  • 2019-09-10
  • Свежесть контента

Как Google интерпретирует общие запросы о путешествиях и преобразует их в структурированные данные для вертикального поиска (Google Flights/Hotels)
Google анализирует запросы на естественном языке (например, «отпуск в Европе летом»), введенные в основной поиск. Система определяет вероятность туристического интента и предполагает недостающие параметры (отправление, назначение, даты), используя историю пользователя и тренды. Если уверенность высока, запрос структурируется и направляется в специализированный движок (например, Google Flights), минуя стандартный веб-поиск.
  • US9430571B1
  • 2016-08-30
  • Семантика и интент

  • Персонализация

Как Google извлекает цены и изображения товаров с веб-страниц для Google Shopping
Этот патент описывает, как Google автоматически идентифицирует страницы электронной коммерции и извлекает структурированные данные о товарах (такие как цена и изображение) из неструктурированного HTML. Система использует анализ близости элементов, структуру HTML и сигналы форматирования для поиска правильных атрибутов, что формирует основу для поисковых систем по товарам, таких как Google Shopping.
  • US7836038B2
  • 2010-11-16
  • Google Shopping

  • SERP

  • Индексация

Как Google обобщает расписания общественного транспорта для создания кратких сводок (например, "Пн-Пт, 9:00-17:00")
Патент описывает алгоритм для анализа расписаний общественного транспорта в Google Maps/Transit. Система вычисляет "функцию стоимости" поездки (включая время ожидания), определяет временные окна качественного обслуживания и затем математически находит наиболее компактное и информативное обобщение этих окон, максимизируя общее время покрытия.
  • US20150170229A1
  • 2015-06-18
  • Local SEO

Популярные патенты

Как Google использует семантические связи внутри контента для переранжирования и повышения разнообразия выдачи
Google использует метод для переоценки и переранжирования поисковой выдачи путем анализа семантических взаимодействий между терминами внутри документов. Система строит графы локальных и глобальных связей, а затем определяет взаимосвязи между самими документами на основе их семантического вклада (даже без гиперссылок). Это позволяет повысить разнообразие выдачи, особенно по неоднозначным запросам.
  • US7996379B1
  • 2011-08-09
  • Семантика и интент

  • Ссылки

  • SERP

Как Google автоматически определяет связанные домены (например, международные версии сайта) и переранжирует их для повышения локальной релевантности и разнообразия выдачи
Google использует автоматическую систему для идентификации доменов, принадлежащих одной организации (аффилированных доменов), анализируя ссылки между ними и сходство их имен (SLD). Когда в результатах поиска появляется несколько таких доменов, система может понизить или поменять местами их позиции. Это делается для того, чтобы показать пользователю наиболее локально релевантную версию сайта и увеличить разнообразие организаций в топе выдачи.
  • US9178848B1
  • 2015-11-03
  • Local SEO

  • SERP

  • Ссылки

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 использует клики пользователей в поиске по картинкам для понимания содержания изображений и улучшения таргетинга
Google анализирует поведение пользователей в поиске по картинкам для идентификации содержания изображений. Если пользователи ищут определенный запрос (идею) и массово кликают на конкретное изображение в результатах, система связывает это изображение с данным запросом (концепцией). Эти данные используются для улучшения ранжирования в поиске картинок и для предложения релевантных ключевых слов рекламодателям, загружающим схожие изображения.
  • US11409812B1
  • 2022-08-09
  • Поведенческие сигналы

  • Семантика и интент

  • SERP

Как Google использует исторические данные о поведении пользователей для сохранения эффективных синонимов
Google постоянно обновляет модели, определяющие синонимы для расширения запросов. Этот патент описывает защитный механизм: если новая модель отключает синоним, который исторически давал хорошие результаты (пользователи были довольны выдачей), система автоматически вернет этот синоним в работу, опираясь на накопленные данные о поведении пользователей.
  • US8762363B1
  • 2014-06-24
  • Семантика и интент

  • Поведенческие сигналы

  • SERP

Как Google определяет географическую зону релевантности бизнеса на основе реального поведения пользователей (Catchment Areas)
Google определяет уникальную "зону охвата" (Catchment Area) для локального бизнеса, анализируя, из каких географических точек пользователи кликали на его результаты в поиске. Эта динамическая зона заменяет фиксированный радиус и используется для фильтрации кандидатов при локальном поиске, учитывая известность бренда, категорию бизнеса и физические препятствия.
  • US8775434B1
  • 2014-07-08
  • Local SEO

  • Поведенческие сигналы

Как Google использует нормализованные сигналы удовлетворенности пользователей для переранжирования выдачи и управления краулингом/индексацией
Google анализирует вовлеченность пользователей (полезность), сравнивая фактическую удовлетворенность (Good Utilization Events) с ожидаемой вовлеченностью для данной позиции ранжирования. На основе этого рассчитывается Correction Factor для повышения документов, превосходящих ожидания, и понижения тех, которые им не соответствуют. Эта система также влияет на приоритеты сканирования и решения об индексации.
  • US9223897B1
  • 2015-12-29
  • Поведенческие сигналы

  • Индексация

  • Техническое SEO

Как Google генерирует «синтетический анкорный текст», анализируя структуру и контекст ссылающихся страниц
Google анализирует структурно похожие страницы, ссылающиеся на различные ресурсы. Определяя, где известные поисковые запросы (Seed Queries) появляются в структуре этих ссылающихся страниц (например, в заголовках или Title), Google создает шаблоны. Эти шаблоны затем используются для извлечения текста из аналогичных мест на других страницах, создавая «синтетический описательный текст» (аналог анкорного текста) для целевых ресурсов. Это улучшает ранжирование, даже если фактический анкорный текст низкого качества.
  • US9208232B1
  • 2015-12-08
  • Ссылки

  • Структура сайта

  • Семантика и интент

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 использует исторические данные о документах, ссылках и поведении пользователей для определения свежести, качества и борьбы со спамом
Фундаментальный патент Google, описывающий использование временных рядов данных для ранжирования. Система анализирует историю документа (дату создания, частоту и объем обновлений), историю ссылок (скорость появления, возраст, изменения анкоров), тренды запросов и поведение пользователей. Эти данные используются для определения свежести контента, выявления неестественной активности (спама) и оценки легитимности домена.
  • US7346839B2
  • 2008-03-18
  • Свежесть контента

  • Антиспам

  • Ссылки

seohardcore