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

Как Google агрегирует социальные сигналы (лайки, +1) с канонических URL и верифицированных социальных профилей на авторитетную страницу

ENDORSEMENT SMEARING AMONG RELATED WEBPAGES (Распределение одобрений среди связанных веб-страниц)
  • US20180052807A1
  • Google LLC
  • 2013-11-14
  • 2018-02-22
  • Поведенческие сигналы
  • EEAT и качество
  • Описание
  • Разбор
  • Выводы
  • Практика
  • FAQ
  • Похожие

Google использует механизм для объединения социальных одобрений (например, лайков, шейров, +1) с разных, но связанных страниц в единый счетчик. Это включает агрегацию сигналов со всех канонических версий URL, а также с официально подтвержденных (через двухстороннюю связь) страниц в социальных сетях. Цель — показать общий уровень популярности контента, избегая фрагментации данных.

Описание

Какую проблему решает

Патент решает проблему фрагментации показателей социального одобрения (endorsements), таких как лайки, +1 или шейры, возникающую из-за существования множества URL, ведущих на один и тот же контент (канонизация), а также из-за наличия отдельных профилей в социальных сетях, представляющих ту же сущность, что и официальный сайт. Изобретение позволяет консолидировать эти разрозненные сигналы для точного измерения и отображения общей популярности ресурса.

Что запатентовано

Запатентована система агрегации (Endorsement Smearing) социальных сигналов между связанными веб-страницами. Система объединяет одобрения, полученные на авторитетной странице (Authority Page), на всех её канонических URL, и на связанной с ней странице в социальной сети (Social Networking Page). Ключевым условием для объединения сигналов между сайтом и социальным профилем является верификация их связи через двухсторонние ссылки (two-way relationship).

Как это работает

Система поддерживает два типа счетчиков: Primary Count (первичный счетчик) и Secondary Count (вторичный счетчик).

  • Primary Count учитывает одобрения, полученные непосредственно на конкретном URL.
  • Secondary Count представляет собой сумму первичных счетчиков всех связанных страниц (канонических версий и верифицированного социального профиля).

Когда пользователь одобряет контент на любой из связанных страниц, система инкрементирует как Primary Count этой конкретной страницы, так и общий Secondary Count для всей группы. При отображении социального доказательства на любой из страниц группы используется именно Secondary Count.

Актуальность для SEO

Средняя. Концепция агрегации сигналов и связи сущностей между сайтами и социальными сетями остается фундаментально важной. Однако конкретные механизмы социального одобрения (например, Google+) эволюционировали или были упразднены. Тем немее, принципы, заложенные в патенте, актуальны для понимания того, как поисковые системы могут обрабатывать и консолидировать любые сигналы вовлеченности (engagement signals) в условиях канонизации и мультиплатформенного присутствия бренда.

Важность для SEO

Влияние на SEO можно оценить как среднее (5/10). Патент не описывает использование этих агрегированных сигналов в алгоритмах ранжирования. Он фокусируется исключительно на механизме точного подсчета и отображения (социальное доказательство). Однако он подчеркивает критическую важность правильной технической реализации канонизации и формальной связи между официальным сайтом и социальными профилями для обеспечения консистентности данных, которые потенциально могут использоваться поисковой системой.

Детальный разбор

Термины и определения

Authority Page (Авторитетная страница)
Веб-страница на внешнем сайте (например, официальная домашняя страница компании), которая определяется как основной ресурс для сущности. Она может иметь канонические URL и быть связана с профилем в социальной сети.
Endorsement (Одобрение)
Действие пользователя в отношении веб-документа (страницы сайта или профиля в соцсети), указывающее на интерес или одобрение. Примеры включают лайки, +1, шейры, комментарии, отзывы. Эти действия могут быть видны контактам пользователя.
Primary Count (Первичный счетчик)
Количество одобрений, полученных непосредственно на конкретном URL (веб-странице или социальном профиле).
Secondary Count / Total Sum (Вторичный счетчик / Общая сумма)
Агрегированный счетчик одобрений. Представляет собой сумму первичных счетчиков (Primary Counts) всех связанных страниц в группе (Авторитетная страница + её канонические URL + верифицированная Социальная страница). Именно этот показатель обычно отображается пользователям.
Social Networking Page/Profile (Страница/профиль в социальной сети)
Страница или профиль в социальной сети, представляющий ту же сущность, что и Authority Page.
Two-way relationship (Двухсторонняя связь)
Механизм верификации связи между Social Networking Page и Authority Page. Требует наличия взаимных ссылок: социальный профиль должен указывать на авторитетную страницу, а авторитетная страница должна подтверждать связь с социальным профилем.
URL Normalization / Canonicalization (Нормализация / Канонизация URL)
Процесс определения того, что несколько синтаксически разных URL являются эквивалентными и ведут к одному и тому же базовому ресурсу (Canonical URL).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 и Claim 2 (Независимые пункты): Описывают метод объединения одобрений.

  1. Система получает индикацию одобрения (endorsement) на первой веб-странице, которая является профилем или страницей в социальной сети.
  2. Система определяет, связана ли эта первая веб-страница с авторитетной/канонической страницей (Authority Page / Canonical Webpage) вне социальной сети.
  3. Ключевое условие: связь определяется только тогда, когда существует двухсторонняя связь (two-way relationship) между ними.
  4. Авторитетная страница имеет несколько адресов (канонических URL), которые резолвятся в один базовый канонический адрес.
  5. Если связь подтверждена, система определяет количество одобрений для каждого из связанных адресов.
  6. В ответ на получение индикации одобрения (и при наличии двухсторонней связи), система инкрементирует:
    • Первичный счетчик (first endorsement count) первой веб-страницы.
    • Общую сумму (second endorsement count / total sum), которая основана на сумме счетчиков первой веб-страницы и всех связанных канонических адресов авторитетной страницы.
  7. Система предоставляет первичный счетчик и общую сумму для отображения вместе на первой веб-странице (социальном профиле).

Claim 14 (Независимый пункт - Система): Описывает систему, реализующую метод.

  1. Система получает запрос на ассоциацию первой веб-страницы (в социальной сети) с авторитетной страницей (вне социальной сети).
  2. Авторитетная страница имеет первый адрес и один или несколько вторых адресов, которые находятся в канонических отношениях (резолвятся в один базовый адрес).
  3. Система определяет, существует ли двухсторонняя связь (two-way relationship).
  4. Если двухсторонняя связь существует:
    • Определяется первый счетчик одобрений первой веб-страницы и счетчики для всех адресов авторитетной страницы.
    • Генерируется общий итог одобрений (endorsement total) как сумма всех этих счетчиков.
    • Эта сумма предоставляется для отображения вместе с первым счетчиком на первой веб-странице и на авторитетной странице.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает этапы индексирования и отображения данных, но не описывает прямое применение в ранжировании.

CRAWLING – Сканирование и Сбор данных
На этом этапе система должна обнаружить и отслеживать ссылки между веб-страницами и социальными профилями для верификации two-way relationship. Также краулеры должны обнаруживать индикаторы одобрений на страницах.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Основной этап применения патента:

  • Каноникализация: Система должна определить канонические отношения между разными URL (URL Normalization).
  • Верификация связей: Система проверяет и сохраняет статус two-way relationship между Authority Page и Social Networking Page.
  • Учет одобрений: Система индексирует и хранит Primary Counts для каждого URL.
  • Агрегация: Система вычисляет и хранит Secondary Counts для групп связанных страниц. Это может происходить как в момент индексации, так и в реальном времени при получении нового одобрения.

RANKING – Ранжирование
Патент не указывает, что агрегированные счетчики (Secondary Counts) используются как фактор ранжирования. Он фокусируется на подсчете и отображении.

Входные данные:

  • Индикация нового одобрения (Endorsement) на конкретном URL.
  • Данные о канонических связях между URL.
  • Данные о ссылках между Authority Page и Social Networking Page (для верификации).
  • Существующие Primary Counts.

Выходные данные:

  • Обновленные Primary Counts для конкретного URL.
  • Обновленные Secondary Counts для всей группы связанных страниц.
  • Данные для отображения счетчика на страницах.

На что влияет

  • Конкретные типы контента: Влияет на любые страницы (статьи, товары, страницы компаний), на которых размещены виджеты или кнопки для социального одобрения и которые имеют канонические версии или связаны с социальными профилями.
  • Социальные сети: Влияет на отображение счетчиков популярности на страницах брендов внутри социальных сетей, объединяя их с данными с внешних сайтов.

Когда применяется

  • Триггеры активации (Агрегация Web+Social): Агрегация счетчиков между сайтом и социальной сетью происходит ТОЛЬКО при наличии верифицированной двухсторонней связи (two-way relationship).
  • Триггеры активации (Агрегация Канонических URL): Происходит всегда, когда система идентифицирует канонические отношения между URL.
  • Временные рамки: Применяется в двух случаях: 1) В момент получения нового одобрения (для обновления счетчиков). 2) В момент загрузки страницы пользователем (для отображения актуального Secondary Count).

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Установление связи между Социальной страницей и Авторитетной страницей

  1. Получение запроса: Система получает запрос на ассоциацию Social Networking Page с Authority Page.
  2. Верификация связи: Система проверяет наличие two-way relationship (взаимные ссылки).
    • Если НЕТ: Процесс завершается, агрегация не производится.
    • Если ДА: Перейти к шагу 3.
  3. Определение первичного счетчика Социальной страницы: Система определяет текущий Primary Count для Social Networking Page.
  4. Определение счетчика Авторитетной страницы: Система определяет счетчик одобрений для Authority Page. Этот счетчик может уже включать сумму Primary Counts самой страницы и всех её канонических URL.
  5. Расчет Вторичного счетчика: Система вычисляет Secondary Count как сумму счетчика Социальной страницы и счетчика Авторитетной страницы.
  6. Присвоение и отображение: Secondary Count присваивается всем страницам в группе (Социальная страница, Авторитетная страница и её канонические URL) и предоставляется для отображения.

Процесс Б: Обработка нового одобрения

  1. Получение индикации: Система получает сигнал об одобрении на Первой странице (может быть сайтом или соцсетью).
  2. Обновление Первичного счетчика: Система инкрементирует Primary Count Первой страницы.
  3. Проверка ассоциаций: Система определяет, связана ли Первая страница с другими страницами (канонические URL или верифицированная связь Web/Social).
    • Если НЕТ: Отобразить Primary Count. Процесс завершен.
    • Если ДА: Перейти к шагу 4.
  4. Идентификация связанных страниц: Система идентифицирует все страницы в группе.
  5. Обновление Вторичного счетчика: Система инкрементирует общий Secondary Count для всей группы.
  6. Отображение: Обновленный Secondary Count предоставляется для отображения на всех страницах группы.

Какие данные и как использует

Данные на входе

  • Поведенческие / Социальные факторы: Основные данные — это индикации одобрений (endorsements), такие как клики по кнопкам социального взаимодействия (лайки, +1, шейры).
  • Технические факторы: URL страниц. Данные, используемые для нормализации и канонизации URL (например, теги rel="canonical", редиректы, структура URL).
  • Структурные / Ссылочные факторы: Наличие ссылок между Social Networking Page и Authority Page. Эти ссылки критически важны для верификации two-way relationship.

Какие метрики используются и как они считаются

  • Primary Count: Вычисляется путем подсчета прямых одобрений на конкретном URL.
  • Secondary Count: Вычисляется как сумма Primary Counts всех страниц, входящих в верифицированную группу. SecondaryCount=Primary(SocialPage)+Primary(AuthorityPage)+∑Primary(CanonicalURLs)Secondary Count = Primary(SocialPage) + Primary(AuthorityPage) + \sum Primary(CanonicalURLs)
  • Verification Status: Булево значение (True/False), определяющее наличие two-way relationship.

Выводы

  1. Консолидация сигналов как цель: Google стремится агрегировать сигналы вовлеченности (endorsements), чтобы получить единое представление о популярности контента, независимо от того, где произошло взаимодействие (на сайте, на его дубликате или в социальной сети).
  2. Критичность каноникализации: Правильная техническая реализация канонизации является фундаментом для этого механизма. Одобрения, полученные на неканонических URL, автоматически переносятся на авторитетную страницу.
  3. Верификация обязательна для кросс-платформенной агрегации: Сигналы с внешнего сайта и из социальной сети объединяются ТОЛЬКО при условии подтвержденной двухсторонней связи (two-way relationship). Это предотвращает несанкционированное присвоение чужих социальных сигналов.
  4. Фокус на измерении, а не на ранжировании: Патент описывает точный учет и отображение социальных сигналов (Secondary Count). Он не содержит информации о том, как эти агрегированные данные используются в алгоритмах ранжирования.
  5. Поддержка целостности данных: Использование Primary Counts позволяет системе корректно пересчитать Secondary Counts, если ассоциации между страницами изменяются (например, если компания меняет свой официальный профиль в социальной сети).

Практика

Best practices (это мы делаем)

  • Обеспечение идеальной каноникализации: Необходимо убедиться, что все дубликаты страниц (например, версии с www и без, с параметрами отслеживания, HTTP/HTTPS) корректно указывают на единый канонический URL с помощью rel="canonical", редиректов и настроек в Search Console. Это гарантирует, что все социальные сигналы, полученные на дубликатах, будут агрегированы на основной странице.
  • Верификация связи между сайтом и социальными профилями: Необходимо реализовать two-way relationship. Основные социальные профили должны содержать ссылку на официальный сайт (Authority Page), а сайт должен ссылаться на эти профили. Хотя патент просто упоминает "ссылки", на практике это реализуется через микроразметку (Schema.org/Organization с атрибутом sameAs) и инструменты верификации конкретных социальных платформ.
  • Консолидация социальных виджетов: При размещении кнопок социального одобрения (Like, Share) на сайте убедитесь, что они ссылаются на канонический URL страницы, а не на текущий адрес в браузере (если он может содержать параметры).

Worst practices (это делать не надо)

  • Игнорирование проблем каноникализации: Наличие доступных для индексации дубликатов страниц приводит к фрагментации социальных сигналов. Система может не распознать связь между ними, и общий Secondary Count будет ниже реального.
  • Отсутствие связи между сайтом и соцсетями: Если сайт не ссылается на свои официальные социальные профили (и наоборот), система не сможет верифицировать two-way relationship. В результате одобрения, полученные на сайте, и одобрения, полученные в социальной сети, не будут объединены.
  • Использование разных URL в социальных кампаниях: Распространение неканонических URL (например, с избыточными UTM-метками) в социальных сетях может привести к тому, что одобрения будут "прилипать" к этим временным URL, а не к основному контенту, если каноникализация настроена некорректно.

Стратегическое значение

Патент подтверждает важность концепции "Entity Cohesion" (Целостность Сущности) в глазах Google. Система стремится понять, что веб-сайт и различные социальные профили представляют одну и ту же организацию или человека. Техническая реализация этой связи (каноникализация и двухсторонние ссылки) позволяет системе корректно агрегировать данные. Хотя прямое влияние на ранжирование не описано, точное измерение вовлеченности и демонстрация сильного социального доказательства важны для пользовательского опыта и конверсии.

Практические примеры

Сценарий: Агрегация сигналов интернет-магазина

  1. Существующие страницы:
    • https://example.com/product1 (Authority Page)
    • http://www.example.com/product1?ref=fb (Canonical URL)
    • Страница компании в Facebook (Social Networking Page)
  2. Действия SEO-специалиста:
    • Настроить 301 редирект и rel="canonical" с Canonical URL на Authority Page.
    • Разместить ссылку на страницу Facebook на сайте example.com (например, в футере и через Schema.org sameAs).
    • Разместить ссылку на example.com в профиле Facebook.
  3. Результат работы системы:
    • Google верифицирует канонизацию и two-way relationship.
    • Пользователь лайкает товар по ссылке http://www.example.com/product1?ref=fb. Система инкрементирует Primary Count этого URL и общий Secondary Count группы.
    • Другой пользователь лайкает страницу в Facebook. Система инкрементирует Primary Count страницы Facebook и общий Secondary Count группы.
    • При заходе на https://example.com/product1 отображается Secondary Count, включающий лайки со всех трех источников.

Вопросы и ответы

Означает ли этот патент, что количество лайков и шейров напрямую влияет на ранжирование в Google?

Нет, этот патент не описывает алгоритмы ранжирования. Он фокусируется исключительно на механизме точного подсчета и агрегации (Endorsement Smearing) социальных сигналов с разных связанных страниц (канонических URL и верифицированных социальных профилей) в единый счетчик (Secondary Count) для отображения. Хотя точные данные о вовлеченности потенциально могут использоваться в ранжировании, данный патент этого не подтверждает.

Что такое "двухсторонняя связь" (two-way relationship) и как её реализовать?

Это механизм верификации, требующий, чтобы и авторитетная страница (ваш сайт), и страница в социальной сети подтвердили свою связь друг с другом. На практике это означает, что вы должны разместить ссылку на свой социальный профиль на сайте (желательно с использованием микроразметки Schema.org sameAs), а в настройках социального профиля указать ссылку на ваш официальный сайт. Только при выполнении обоих условий система объединит счетчики.

Как этот патент связан с каноникализацией?

Каноникализация является ключевым компонентом. Система автоматически группирует все URL, которые она считает каноническими версиями одной и той же страницы (Authority Page). Одобрения (endorsements), полученные на любой из этих версий (например, на URL с UTM-меткой), будут агрегированы в общий счетчик авторитетной страницы. Это подчеркивает важность корректной настройки rel="canonical".

Что такое Primary Count и Secondary Count?

Primary Count — это количество одобрений, полученных непосредственно на конкретном URL. Secondary Count — это агрегированная сумма первичных счетчиков всех связанных страниц в группе (сайт + канонические версии + верифицированный социальный профиль). Пользователям обычно отображается именно Secondary Count, демонстрирующий общую популярность контента.

Что произойдет, если у меня плохая каноникализация?

Если система не может определить, что разные URL ведут на один и тот же контент, социальные сигналы будут фрагментированы. Каждая версия страницы будет иметь свой собственный независимый счетчик одобрений. Это приводит к занижению общего показателя популярности (Secondary Count) и ослаблению социального доказательства на вашем основном URL.

Влияет ли этот механизм на все социальные сети?

Патент описывает общий механизм для Social Networking Services. Теоретически он может применяться к любой социальной сети, которая предоставляет механизм одобрения и позволяет верифицировать связь с внешним сайтом. На момент подачи патента это было особенно актуально для Google+, но принципы применимы шире.

Что произойдет, если я изменю свой официальный профиль в социальной сети?

Система использует Primary Counts для поддержания целостности данных. Если вы удалите связь со старым профилем и верифицируете новый (установив новую two-way relationship), система пересчитает Secondary Count. Она вычтет Primary Count старого профиля и добавит Primary Count нового профиля к счетчику вашего сайта.

Нужно ли мне размещать кнопки социальных сетей на сайте, чтобы этот механизм работал?

Да, чтобы собирать одобрения (endorsements) непосредственно на вашем сайте (Authority Page), необходимы соответствующие механизмы (кнопки, виджеты). Кроме того, наличие этих кнопок часто является частью стратегии по увеличению вовлеченности и демонстрации социального доказательства пользователям.

Агрегирует ли система только лайки, или другие типы взаимодействий тоже?

Патент использует общий термин Endorsement (Одобрение), который определяется как действие пользователя, указывающее на интерес. В тексте упоминается, что помимо лайков (+1), схожие процессы могут применяться к другим социальным активностям, таким как комментарии, шейры (sharing) и отзывы (reviews).

Какая основная рекомендация для SEO следует из этого патента?

Основная рекомендация — обеспечить максимальную техническую целостность вашего присутствия в интернете. Это включает два ключевых аспекта: идеальную настройку каноникализации для всех страниц сайта и обязательную реализацию двухсторонней верифицированной связи (two-way relationship) между вашим сайтом и основными социальными профилями бренда.

Похожие патенты

Как Google рассчитывает метрику социального ранжирования (Social Ranking Score) для оценки популярности контента
Google рассчитывает метрику социального ранжирования (Social Ranking Score) для контента, анализируя и классифицируя социальные взаимодействия пользователей (лайки, шеры, комментарии). Система присваивает разные веса разным типам активностей (например, шер ценится выше просмотра) и учитывает количество и качество этих взаимодействий для определения популярности контента и генерации рекомендаций.
  • US9483528B1
  • 2016-11-01
  • Поведенческие сигналы

Как Google использует социальные связи и анализ контекста рекомендаций (Endorsements) для персонализации поисковой выдачи
Google анализирует контент (например, посты в микроблогах и социальных сетях), созданный контактами пользователя. Система определяет, является ли ссылка в этом контенте "подтверждением" (Endorsement) на основе окружающих ключевых слов. Если да, то при поиске пользователя эти результаты могут быть аннотированы, указывая, кто из контактов и через какой сервис подтвердил результат, и потенциально повышены в ранжировании.
  • US9092529B1
  • 2015-07-28
  • Поведенческие сигналы

  • Персонализация

  • EEAT и качество

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 социальные связи и действия пользователей для персонализации и аннотирования поисковой выдачи
Google использует механизм для персонализации поисковой выдачи путем добавления аннотаций к результатам, которые связаны с социальными группами пользователя (друзья, коллеги, жители города). Система определяет, как участники этих групп взаимодействовали с контентом (создали, поделились, одобрили), приоритизирует эти действия и добавляет пояснения к сниппетам. Также описаны механизмы агрегации действий и защиты конфиденциальности при показе аннотаций.
  • US10142441B2
  • 2018-11-27
  • Персонализация

  • Поведенческие сигналы

  • SERP

Как Google комбинирует поведенческие сигналы из разных поисковых систем для улучшения ранжирования
Google использует механизм для улучшения ранжирования путем объединения данных о поведении пользователей (клики и время взаимодействия) из разных поисковых систем (например, Веб-поиск и Поиск по Видео). Если в основной системе данных недостаточно, система заимствует данные из другой, применяя весовой коэффициент и фактор сглаживания для контроля смещения и обеспечения релевантности.
  • US8832083B1
  • 2014-09-09
  • Поведенческие сигналы

  • SERP

Популярные патенты

Как Google использует контент, который вы смотрите (например, на ТВ), для автоматического переписывания и персонализации ваших поисковых запросов
Google может анализировать контент (фильмы, шоу, аудио), который пользователь потребляет на одном устройстве (например, ТВ), и использовать эту информацию как контекст для уточнения последующих поисковых запросов. Система распознает аудиовизуальный контекст и автоматически дополняет неоднозначные запросы пользователя, чтобы предоставить более релевантные результаты, в том числе на связанных устройствах (например, смартфоне).
  • US9244977B2
  • 2016-01-26
  • Персонализация

  • Семантика и интент

  • Поведенческие сигналы

Как Google игнорирует часто меняющийся контент и ссылки в нем, определяя "временные" блоки шаблона сайта
Google использует механизм для отделения основного контента от динамического шума (реклама, виджеты, дата). Система сравнивает разные версии одной страницы, чтобы найти часто меняющийся контент. Затем она анализирует HTML-структуру (путь) этого контента и статистически определяет, является ли этот структурный блок "временным" для всего сайта. Такой контент игнорируется при индексации и таргетинге рекламы, а ссылки в нем могут не учитываться при расчете PageRank.
  • US8121991B1
  • 2012-02-21
  • Индексация

  • Техническое SEO

  • Структура сайта

Как Google решает, показывать ли промежуточную страницу (превью) или направлять пользователя сразу на сайт при клике в Поиске по картинкам
Google анализирует, насколько хорошо веб-страница представляет выбранное изображение («image-centricity»). Если изображение на странице качественное, заметное и удовлетворяет интент пользователя (на основе статических и поведенческих данных), Google направляет трафик из Поиска по картинкам напрямую на сайт. В противном случае, Google показывает промежуточный экран (Image Overlay).
  • US9135317B2
  • 2015-09-15
  • Поведенческие сигналы

  • Мультимедиа

  • Семантика и интент

Как Google использует контекст пользователя для предоставления информации без явного запроса (Технология предиктивного поиска)
Google использует технологию предиктивного (проактивного) поиска, которая анализирует текущий контекст пользователя (местоположение, время, календарь, скорость движения, привычки) для автоматического предоставления релевантной информации. Система реагирует на «запрос без параметров» (например, открытие приложения или простое действие с устройством) и самостоятельно определяет информационные потребности пользователя.
  • US8478519B2
  • 2013-07-02
  • Персонализация

  • Семантика и интент

  • Поведенческие сигналы

Как Google ранжирует сущности (например, фильмы или книги), используя популярность связанных веб-страниц и поисковых запросов в качестве прокси-сигнала
Google использует механизм для определения популярности контентных сущностей (таких как фильмы, телешоу, книги), когда прямые данные о потреблении недоступны. Система идентифицирует авторитетные «эталонные веб-страницы» (например, страницы Википедии) и связанные поисковые запросы. Затем она измеряет популярность сущности, анализируя объем трафика на эти эталонные страницы и частоту связанных запросов в поиске, используя эти данные как прокси-сигнал для ранжирования сущности.
  • US9098551B1
  • 2015-08-04
  • EEAT и качество

  • Поведенческие сигналы

  • SERP

Как Google ранжирует и рекомендует источники контента (каналы, профили) на основе внутренних ссылок, аннотаций и кликов по ним
Google использует механизм для ранжирования и рекомендации источников контента (например, YouTube-каналов или профилей) внутри платформ. Система анализирует, как часто источник упоминается в аннотациях, описаниях и комментариях к контенту, который просматривал пользователь. Ключевым фактором ранжирования является не только количество упоминаний, но и общее число кликов (активаций) по этим ссылкам.
  • US9235625B2
  • 2016-01-12
  • Ссылки

  • Поведенческие сигналы

  • Мультимедиа

Как Google использует клики пользователей в Поиске по Картинкам для определения реального содержания изображений
Google использует данные о поведении пользователей для автоматической идентификации содержания изображений. Если пользователи вводят определенный запрос (Идею) и массово кликают на конкретное изображение в результатах поиска, система ассоциирует это изображение с Концептом, производным от запроса. Это позволяет Google понимать, что изображено на картинке, не полагаясь исключительно на метаданные или сложный визуальный анализ, и улучшает релевантность ранжирования в Image Search.
  • US8065611B1
  • 2011-11-22
  • Поведенческие сигналы

  • Семантика и интент

  • Мультимедиа

Как Google группирует похожие запросы и поисковые подсказки, определяя интент пользователя через анализ сессий и кликов
Google использует графовую модель (Марковскую цепь) для кластеризации поисковых подсказок и связанных запросов. Система анализирует, какие запросы пользователи вводят в одной сессии и на какие документы они кликают. Это позволяет сгруппировать запросы, ведущие к схожему контенту, и предложить пользователю разнообразный набор подсказок, отражающих разные интенты.
  • US8423538B1
  • 2013-04-16
  • Семантика и интент

  • Поведенческие сигналы

  • SERP

Как Google использует историю физических перемещений пользователя для фильтрации и персонализации результатов поиска
Google может собирать и хранить историю физических перемещений пользователя (Location History). Патент описывает интерфейс, позволяющий пользователю осознанно включать свои прошлые местоположения (например, «места, где я был на прошлой неделе») в качестве фильтра для нового поискового запроса, чтобы сделать результаты более релевантными личному опыту.
  • US8874594B2
  • 2014-10-28
  • Персонализация

  • Поведенческие сигналы

  • Local SEO

Как Google использует социальные связи для обнаружения ссылочного спама и накрутки кликов
Google может анализировать связи между владельцами сайтов в социальных сетях, чтобы оценить независимость ссылок между их ресурсами. Если владельцы тесно связаны (например, друзья), ссылки между их сайтами могут получить меньший вес в ранжировании, а клики по рекламе могут быть классифицированы как спам (накрутка).
  • US8060405B1
  • 2011-11-15
  • Антиспам

  • Ссылки

  • SERP

seohardcore