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

Как Google определяет свежесть документа, анализируя возраст ссылающихся страниц и динамику появления ссылок (Link Velocity)

SYSTEMS AND METHODS FOR DETERMINING DOCUMENT FRESHNESS (Системы и методы определения свежести документа)
  • US7797316B2
  • Google LLC
  • 2004-06-30
  • 2010-09-14
  • Свежесть контента
  • Ссылки
  • Техническое SEO
  • SERP
  • Описание
  • Разбор
  • Выводы
  • Практика
  • FAQ
  • Похожие

Google использует методы для оценки свежести документа, когда дата его обновления неизвестна или ненадежна. Система анализирует даты обновления страниц, которые ссылаются на документ, а также историю появления и удаления этих ссылок (Link Velocity). Если на документ ссылаются недавно обновленные страницы или количество ссылок растет, он считается свежим.

Описание

Какую проблему решает

Патент решает проблему определения надежных сигналов свежести веб-документов. Существующие механизмы, такие как HTTP-атрибут "last-modified-since", часто отсутствуют, являются необязательными или содержат некорректные данные. Цель изобретения — создать надежный механизм для оценки актуальности контента, чтобы предотвратить ранжирование устаревших документов в топе поисковой выдачи.

Что запатентовано

Запатентована система для вычисления оценки свежести (Freshness Score) документа. Если собственные атрибуты свежести документа недоступны или ненадежны, система определяет его свежесть косвенно. Это достигается двумя основными методами: (1) анализом атрибутов свежести (дат модификации) документов, которые ссылаются на целевой документ, и/или (2) анализом временных меток существования этих ссылок (динамика появления и удаления ссылок – Link Velocity).

Как это работает

Система использует гибридный подход. Она предпочитает использовать собственные атрибуты свежести документа, но если они отсутствуют, активируются альтернативные методы:

  • Метод 1 (Свежесть окружения): Анализируются даты модификации документов, ссылающихся на целевой документ. Если большинство ссылающихся документов были обновлены недавно («свежие»), целевой документ получает высокую оценку свежести. Если большинство устарели — низкую.
  • Метод 2 (Динамика ссылок): Анализируется история ссылочного профиля. Если количество ссылок на документ растет по сравнению с прошлым периодом, он считается свежим. Если количество ссылок падает, он считается устаревающим. Также анализируется соотношение новых и старых ссылок.

Полученный Freshness Score используется как один из факторов ранжирования.

Актуальность для SEO

Высокая. Свежесть контента остается критически важным фактором ранжирования, особенно для запросов, требующих актуальной информации (QDF - Query Deserves Freshness). Описанные принципы использования динамики ссылочного профиля (Link Velocity) и анализа свежести входящих ссылок являются фундаментальными концепциями в современном поиске.

Важность для SEO

Патент имеет высокое стратегическое значение (85/100). Он демонстрирует, что свежесть документа определяется не только датой его публикации, но и актуальностью его ссылочного окружения и динамикой интереса к нему. Это напрямую влияет на линкбилдинг: получение ссылок со свежих, недавно обновленных документов может повысить оценку свежести целевой страницы. Также критически важно поддерживать положительную динамику ссылочного профиля (Link Velocity).

Детальный разбор

Термины и определения

Freshness Attribute (Атрибут свежести)
Индикатор, указывающий, когда документ был в последний раз модифицирован или обновлен. Основной пример в патенте — HTTP-атрибут "last-modified-since".
Freshness Score (Оценка свежести)
Числовое значение, присваиваемое документу и отражающее его свежесть. Обозначается как FsF_{s} или FpF_{p}. Используется как фактор для ранжирования.
Linking Document (Ссылающийся документ)
Документ, содержащий ссылку на целевой документ (Document p).
Link Existence Time (Время существования ссылки)
Период времени, в течение которого ссылка существовала. Включает время создания (creation time) и время удаления (removal time) ссылки.
Fresh document (Свежий документ)
Документ, который был обновлен в течение конфигурируемого периода времени относительно текущего момента.
Not fresh document (Не свежий документ)
Устаревший документ, который не обновлялся в течение конфигурируемого периода времени.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает Метод 1: определение свежести первого документа через анализ атрибутов свежести ссылающихся на него (вторых) документов.

  1. Идентификация набора вторых документов, ссылающихся на первый.
  2. Определение Freshness Attribute (время последней модификации) для каждого из вторых документов.
  3. Присвоение Freshness Score первому документу на основе этих атрибутов.
  4. Ранжирование на основе этой оценки.

Claims 5 и 6 (Зависимые от 1): Детализируют логику Метод 1. Оценка присваивается по большинству: если большинство ссылающихся документов «не свежие», присваивается низкая оценка (Claim 5); если большинство «свежие» — высокая (Claim 6).

Claim 13 (Независимый пункт): Описывает гибридный подход и логику принятия решения. Система определяет, есть ли у первого документа собственный Freshness Attribute. На основе этого определения (например, если атрибут отсутствует), система может вычислить Freshness Score на основе ИЛИ собственного атрибута, ИЛИ атрибутов свежести ссылающихся документов.

Claim 35 (Независимый пункт): Описывает Метод 2: определение свежести на основе времени существования ссылок (динамика ссылок).

  1. Идентификация набора ссылающихся документов.
  2. Определение времени, в течение которого существовала каждая ссылка (Link Existence Time).
  3. Присвоение Freshness Score первому документу на основе этих временных данных.

Claims 36 и 37 (Зависимые от 35): Детализируют логику динамики ссылок (Link Velocity). Если текущее количество ссылок меньше, чем в прошлом (спад), присваивается низкая оценка (Claim 36). Если текущее количество ссылок больше, чем в прошлом (рост), присваивается высокая оценка (Claim 37).

Claims 38 и 39 (Зависимые от 35): Детализируют логику соотношения новых и старых ссылок. Текст патента содержит контринтуитивную логику, которой необходимо строго следовать:

  • Если соотношение новых ссылок к старым БОЛЬШЕ порогового значения, присваивается НИЗКАЯ оценка свежести (Claim 38).
  • Если соотношение МЕНЬШЕ порогового значения, присваивается ВЫСОКАЯ оценка свежести (Claim 39).

Где и как применяется

Изобретение применяется на нескольких этапах поисковой архитектуры.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе система собирает и сохраняет данные, необходимые для анализа:

  • Собственные Freshness Attributes документов (например, last-modified-since).
  • Атрибуты свежести ссылающихся документов.
  • Временные метки существования ссылок (время создания и удаления ссылки), что требует хранения исторических данных о ссылочном графе.

RANKING / RERANKING – Ранжирование и Переранжирование
Основное применение патента. Система вычисляет Freshness Score для документов-кандидатов. Система определяет, использовать ли собственные атрибуты документа или инферировать свежесть через ссылки (Методы 1 и 2). Полученная оценка используется как фактор ранжирования, особенно для запросов, чувствительных к свежести (QDF).

Входные данные:

  • Целевой документ (Документ p).
  • Набор ссылающихся документов.
  • Freshness Attributes целевого и ссылающихся документов.
  • Временные метки существования ссылок (creation/removal times).

Выходные данные:

  • Freshness Score (FsF_{s}) для целевого документа.

На что влияет

  • Конкретные ниши или тематики: Наибольшее влияние в тематиках, где актуальность информации критична: новости, события, технологии, финансы, а также YMYL-темы, требующие актуальных данных.
  • Специфические запросы: Влияет на запросы, подразумевающие потребность в свежем контенте (QDF).
  • Типы контента: Влияет на новостные статьи, обзоры, а также на «вечнозеленый» контент, актуальность которого подтверждается динамикой ссылок.

Когда применяется

  • Условия активации: Механизм анализа ссылающихся документов (инференция свежести) активируется, когда собственный Freshness Attribute документа отсутствует (Claim 16), или, как указано в патенте, даже если он присутствует (для валидации или дополнения).
  • Частота применения: Сбор данных происходит при сканировании. Расчет Freshness Score может происходить при обновлении индекса или во время обработки запроса.

Пошаговый алгоритм

Процесс определения оценки свежести для документа p.

  1. Инициализация: Выполнение поиска и получение документов-кандидатов.
  2. Анализ атрибутов документа p: Проверка наличия собственного Freshness Attribute (например, last-modified-since) у документа p.
  3. Принятие решения: Определяется, идентифицирован ли надежный атрибут свежести для документа p.
  4. Ветвь А (Если ДА): Атрибут используется как основа для присвоения Freshness Score. Система может опционально перейти к Ветви Б.
  5. Ветвь Б (Если НЕТ или дополнительно): Система инициирует инференцию свежести через ссылки.
    1. Идентификация ссылающихся документов.
    2. Сбор данных (Метод 1): Определение Freshness Attribute каждого ссылающегося документа.
    3. Сбор данных (Метод 2): Определение времени существования каждой ссылки на документ p (Link Existence Time).
  6. Расчет Freshness Score (Ветвь Б): Документу p присваивается FsF_{s} на основе:
    • Метод 1: Соотношения свежих и не свежих ссылающихся документов (по большинству).
    • Метод 2: Динамики количества ссылок (рост/спад) и/или соотношения новых/старых ссылок (с учетом логики Claims 38/39).
  7. Ранжирование: Итоговый Freshness Score используется как один из факторов для ранжирования.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на использовании следующих типов данных:

  • Технические факторы: Явно упоминается HTTP-атрибут "last-modified-since" как пример Freshness Attribute.
  • Ссылочные факторы: Факт наличия входящей ссылки (link).
  • Временные факторы:
    • Даты модификации целевого и ссылающихся документов.
    • Время создания ссылки (creation time).
    • Время удаления ссылки (removal time).

Какие метрики используются и как они считаются

  • Freshness Score (FsF_{s}): Итоговая оценка свежести.
  • Соотношение свежести доноров (Метод 1): Сравнение количества «свежих» и «не свежих» ссылающихся документов.
  • Динамика ссылок / Link Growth (Метод 2): Сравнение количества ссылок в текущий момент времени с количеством ссылок в прошлый момент времени (t).
    Формула (неявная): Growth=Countcurrent−CountpastGrowth = Count_{current} - Count_{past}.
  • Соотношение новых и старых ссылок / Link Ratio (Метод 2): Отношение количества новых («new»/«recent») ссылок к количеству старых («old»/«not recent») ссылок.
    Формула (неявная): Ratio=CountnewCountoldRatio = rac{Count_{new}}{Count_{old}}.
  • Пороговые значения: Конфигурируемые периоды для определения «свежести», а также пороги (TkT_{k}, T) для оценки Link Ratio.

Выводы

  1. Косвенное определение свежести: Google располагает механизмами для определения свежести документа, даже если явные даты модификации отсутствуют или ненадежны. Свежесть может определяться через анализ веб-графа.
  2. Ссылки передают сигналы свежести (Метод 1): Атрибуты свежести (даты обновления) страниц-доноров напрямую влияют на оценку свежести целевого документа. Ссылки с недавно обновленных страниц повышают Freshness Score.
  3. Динамика ссылок (Link Velocity) как индикатор актуальности (Метод 2): Система анализирует тенденции появления и удаления ссылок. Увеличение количества ссылок со временем (рост) интерпретируется как признак свежести. Снижение количества ссылок (спад) интерпретируется как признак устаревания.
  4. Использование исторических данных: Для анализа динамики ссылок система должна хранить историю ссылочного графа (Link Existence Time).
  5. Специфическая логика соотношения ссылок: Патент явно описывает контринтуитивную логику (Claims 38/39), при которой слишком высокое соотношение новых ссылок к старым приводит к низкой оценке свежести. Это может быть механизмом обнаружения неестественных всплесков или спама.
  6. Гибридная модель оценки: Система может полагаться на собственные атрибуты документа, но имеет механизмы отката к анализу ссылок для валидации или замены этих данных.

Практика

Best practices (это мы делаем)

  • Приоритет на получение ссылок со «свежего» контента: В стратегии линкбилдинга фокусируйтесь на получении ссылок со страниц, которые были недавно опубликованы или обновлены (новости, активные блоги). Свежесть ссылающихся страниц напрямую повышает Freshness Score вашего документа (Claim 6).
  • Стимулируйте положительную динамику ссылок (Link Velocity): Обеспечьте постоянный и естественный прирост ссылочной массы на важный контент. Положительная динамика (количество ссылок растет по сравнению с прошлым) является прямым сигналом актуальности контента (Claim 37).
  • Поддерживайте точность технических сигналов свежести: Убедитесь, что сервер корректно отдает заголовок Last-Modified и актуализирует данные в Sitemap. Это позволяет Google использовать прямой сигнал свежести (Claim 13), что является предпочтительным вариантом.
  • Регулярно обновляйте собственный контент для перелинковки: Поддерживайте актуальность своих страниц. Это превращает ваши страницы в «свежие» источники ссылок для других документов (внутренних и внешних), улучшая общую оценку свежести сайта.

Worst practices (это делать не надо)

  • Полагаться только на старые статические ссылки: Построение ссылочного профиля исключительно за счет ссылок со страниц, которые не обновлялись много лет. Если большинство ссылающихся страниц будут классифицированы как «не свежие», это снизит Freshness Score вашего контента (Claim 5).
  • Игнорирование потери ссылок (Link Decay) и стагнация: Допускать значительное сокращение ссылочной массы или полную остановку прироста новых ссылок. Снижение количества ссылок по сравнению с прошлым периодом интерпретируется как устаревание (Claim 36).
  • Агрессивные всплески ссылочной активности: Генерация массовых, неестественных ссылок за короткий период. Согласно контринтуитивной логике патента (Claim 38), аномально высокое соотношение новых ссылок к старым может привести к понижению Freshness Score.
  • Манипуляции с датами обновления: Попытки обмануть систему путем изменения "last-modified-since" без реального обновления контента могут быть неэффективны, так как система может использовать анализ ссылающихся документов для верификации свежести.

Стратегическое значение

Патент подчеркивает, что свежесть в глазах Google — это не просто дата публикации, а показатель текущей актуальности и востребованности документа, определяемый активностью вокруг него. Стратегически это подтверждает важность непрерывного процесса: регулярного обновления контента и проактивного получения ссылок из современных, актуальных источников. Link Velocity является ключевым показателем «живости» контента и сайта.

Практические примеры

Сценарий 1: Повышение свежести статьи за счет новостных ссылок (Метод 1 и 2)

  1. Ситуация: У вас есть подробное руководство (например, «Настройка VPN»). Оно было написано давно, и его Freshness Score снижается.
  2. Действие: Происходит актуальное событие (например, новый закон о данных), и несколько крупных новостных сайтов (которые обновляются ежечасно и являются «свежими») ссылаются на ваше руководство.
  3. Результат (согласно патенту): Система видит, что ссылки приходят со «свежих» документов (Метод 1, Claim 6), а также фиксирует положительную динамику ссылок (Метод 2, Claim 37). Freshness Score руководства повышается, улучшая его ранжирование.

Сценарий 2: Устаревание контента из-за потери ссылок (Метод 2)

  1. Ситуация: Страница с обзором старой модели телефона имела 100 входящих ссылок в прошлом.
  2. Действие: С течением времени владельцы сайтов удаляют ссылки на устаревший обзор. Сейчас у страницы осталось 20 ссылок.
  3. Результат (согласно патенту): Система сравнивает текущее количество ссылок (20) с прошлым (100). Фиксируется значительное снижение (Claim 36). Странице присваивается низкий Freshness Score, что снижает ее видимость.

Вопросы и ответы

Как система определяет, является ли ссылающийся документ "свежим"?

Система использует Freshness Attribute ссылающегося документа, чаще всего это HTTP атрибут "last-modified-since". Документ считается "свежим", если он был обновлен в течение конфигурируемого периода времени относительно текущего момента. Этот период может настраиваться поисковой системой.

Что произойдет, если у моей страницы указана корректная дата последнего обновления (Last-Modified)?

Согласно патенту (Claim 13), система может использовать собственный атрибут свежести документа. Если он доступен и надежен, он будет использован для определения Freshness Score. Механизмы анализа ссылающихся страниц используются, когда собственный атрибут отсутствует, или, возможно, для его дополнения или валидации.

Влияет ли ссылка со старой, но авторитетной страницы на свежесть моего документа?

С точки зрения данного патента, она влияет негативно на сигнал свежести. Если страница-донор давно не обновлялась, она будет считаться "несвежей". Согласно Claim 5, если большинство ссылок на ваш документ приходит с "несвежих" страниц, то и ваш документ получит низкую оценку Freshness Score, даже если ссылки авторитетны с точки зрения PageRank.

Что такое динамика ссылок (Link Velocity) и как она рассчитывается согласно патенту?

Это скорость и тенденция изменения количества ссылок. Патент описывает это как сравнение текущего количества ссылок с прошлым (Claim 36/37). Если количество ссылок растет, это интерпретируется как высокая свежесть. Если количество ссылок падает (например, из-за удаления старых ссылок), это сигнал снижения актуальности и низкой свежести.

Что означает контринтуитивная логика в Claims 38 и 39 (слишком много новых ссылок — это плохо)?

Патент действительно описывает, что если соотношение новых ссылок к старым превышает определенный порог, оценка свежести снижается. Хотя это кажется странным, мы должны учитывать это как описанный механизм. На практике это может быть способом обнаружения неестественных манипуляций, спама или краткосрочных всплесков интереса, а не стабильной актуальности.

Как использовать этот патент в стратегии линкбилдинга?

Необходимо диверсифицировать источники по времени. Стратегия должна включать постоянное получение ссылок с недавно опубликованного или обновленного контента (новости, свежие статьи). Также важно поддерживать общую положительную динамику прироста ссылочной массы, избегая при этом неестественных всплесков.

Связан ли этот патент с QDF (Query Deserves Freshness)?

Да, напрямую. Алгоритм QDF определяет, когда пользователю нужны свежие результаты. Описанный в патенте механизм вычисления Freshness Score предоставляет данные, которые системы типа QDF используют для повышения актуального контента в выдаче по соответствующим запросам.

Анализирует ли система дату создания ссылки или дату обновления ссылающейся страницы?

Патент описывает оба подхода как отдельные методы. Метод 1 (Claim 1) анализирует атрибуты свежести (даты обновления) ссылающихся страниц. Метод 2 (Claim 35) анализирует время существования самих ссылок (даты их создания и удаления). Они могут использоваться независимо или совместно.

Что делать, если мой контент «вечнозеленый» и не требует частого обновления?

Для вечнозеленого контента критически важно поддерживать стабильную или растущую динамику ссылок (Link Velocity). Если контент остается актуальным, он должен продолжать привлекать новые ссылки с течением времени. Если прирост ссылок останавливается или становится отрицательным, система может посчитать контент устаревшим.

Если я обновлю старую страницу на своем сайте, станет ли она «свежим» источником ссылок?

Да. Если после обновления у страницы изменится Freshness Attribute (например, Last-Modified), система будет рассматривать ее как «свежий» документ. Соответственно, ссылки с этой страницы будут положительно влиять на оценку свежести страниц (внутренних или внешних), на которые она ссылается.

Похожие патенты

Как Google оценивает качество новостных источников, кластеризует статьи и ранжирует новости на основе свежести, оригинальности и авторитетности
Детальный разбор основополагающего патента Google News. Система оценивает источники по скорости реакции на события, оригинальности контента и авторитетности (ссылки, просмотры). Новостные сюжеты (кластеры) ранжируются по свежести и качеству источников. Статьи внутри сюжета сортируются с использованием «Модифицированной оценки свежести», которая дает значительное преимущество авторитетным изданиям.
  • US7568148B1
  • 2009-07-28
  • Свежесть контента

  • EEAT и качество

Как Google прогнозирует частоту обновления новых страниц для оптимизации краулингового бюджета
Google использует статистический метод для оценки того, как часто будет обновляться новый документ. Система анализирует исторические данные о частоте изменений похожих документов (например, страниц с аналогичной структурой URL или на том же домене), чтобы определить оптимальную частоту сканирования новой страницы. Это позволяет поддерживать свежесть индекса и эффективно расходовать краулинговый бюджет.
  • US20130212100A1
  • 2013-08-15
  • Краулинг

  • Индексация

  • Свежесть контента

Как Google использует историю обновлений для статистического прогнозирования свежести контента и оптимизации кэширования
Google использует систему для определения «фактической свежести» (de facto fresh) кэшированного документа, анализируя историю его обновлений, а не полагаясь только на заголовки истечения срока действия. Если статистический анализ показывает, что контент, вероятно, не изменился, система отдает кэшированную версию, а затем проверяет обновление в фоновом режиме. Это оптимизирует ресурсы сканирования и ускоряет доставку.
  • US8065275B2
  • 2011-11-22
  • Свежесть контента

  • Краулинг

  • Техническое SEO

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

Как Google индексирует и хранит разные версии документа для отслеживания изменений контента и исторической релевантности
Google использует механизм для архивирования и индексирования различных версий веб-страниц по мере их изменения. Система присваивает каждой версии диапазон дат ее актуальности и сохраняет данные о релевантности (включая фразы и сигналы) именно для этой версии. Это позволяет поисковой системе анализировать историю изменений контента, оценивать частоту обновлений и находить документы, которые были релевантны в определенный прошлый период времени.
  • US7702618B1
  • 2010-04-20
  • Индексация

  • Техническое SEO

  • Свежесть контента

Популярные патенты

Как Google масштабирует расчет кратчайших путей в графе ссылок от авторитетных сайтов («Seed Nodes»)
Патент описывает инфраструктуру Google для распределенного вычисления кратчайших путей в огромных графах, таких как веб-граф. Система позволяет эффективно и отказоустойчиво рассчитывать расстояние от любого узла до ближайших авторитетных «Seed Nodes». Это foundational технология, которая делает возможным применение алгоритмов ранжирования, основанных на анализе ссылочного графа и распространении авторитетности (например, типа TrustRank) в масштабах всего интернета.
  • US8825646B1
  • 2014-09-02
  • Ссылки

Как Google анализирует распределение качества входящих ссылок для классификации и понижения сайтов в выдаче
Google использует систему для оценки качества ссылочного профиля сайта. Система фильтрует входящие ссылки (удаляя шаблонные и дублирующиеся с одного домена), группирует оставшиеся по качеству источника (например, Vital, Good, Bad) и вычисляет взвешенный «Link Quality Score». Если доля низкокачественных ссылок слишком велика, сайт классифицируется как низкокачественный и понижается в результатах поиска.
  • US9002832B1
  • 2015-04-07
  • Ссылки

  • Антиспам

  • SERP

Как Google определяет язык поискового запроса, используя язык интерфейса, статистику слов и поведение пользователей
Google использует вероятностную модель для точной идентификации языка поискового запроса. Система комбинирует три ключевых фактора: статистику частотности слов в разных языках, язык интерфейса пользователя (например, Google.fr) и исторические данные о том, на какие результаты пользователи кликали ранее. Это позволяет корректно обрабатывать многоязычные и неоднозначные запросы для применения правильных синонимов и стемминга.
  • US8442965B2
  • 2013-05-14
  • Мультиязычность

  • Поведенческие сигналы

Как Google автоматически генерирует блоки "Связанные ссылки" и "Похожие запросы", анализируя контент страницы при загрузке
Патент описывает систему для динамической генерации виджетов связанных ссылок. При загрузке страницы система извлекает текст (заголовок, контент, запрос из реферера), определяет наиболее важные ключевые слова с помощью глобального репозитория (Keyword Repository), выполняет поиск по этим словам (часто в пределах того же домена) и отображает топовые результаты для улучшения навигации.
  • US9129009B2
  • 2015-09-08
  • Ссылки

  • Семантика и интент

  • Техническое SEO

Как Google использует данные о наведении курсора (Hover Data) для ранжирования изображений и борьбы с кликбейтными миниатюрами
Google использует данные о взаимодействии пользователя с миниатюрами в поиске по картинкам (наведение курсора) как сигнал интереса. Для редких запросов эти сигналы получают больший вес, дополняя недостаток данных о кликах. Система также вычисляет соотношение кликов к наведениям (Click-to-Hover Ratio), чтобы идентифицировать и понижать в выдаче «магниты кликов» — привлекательные, но нерелевантные изображения, которые собирают много наведений, но мало кликов.
  • US8819004B1
  • 2014-08-26
  • Поведенческие сигналы

  • Мультимедиа

  • SERP

Как Google использует ссылки, которыми делятся в почте, блогах и мессенджерах, как сигнал для корректировки ранжирования
Google запатентовал механизм (User Distributed Search), который учитывает, как пользователи делятся ссылками в коммуникациях (почта, блоги, мессенджеры). Если автор включает ссылку в сообщение, это дает ей первоначальную модификацию в ранжировании. Если получатели переходят по этой ссылке, её Ranking Score увеличивается ещё больше. Оба сигнала используются для влияния на позиции документа в будущей выдаче.
  • US8862572B2
  • 2014-10-14
  • Поведенческие сигналы

  • Ссылки

Как Google использует структурированные данные для отображения прямых ссылок на песни в результатах поиска (Rich Snippets)
Google улучшает результаты поиска музыки, извлекая детали песен (названия, альбомы, продолжительность) из структурированной разметки (например, HTML5 microdata) на веб-страницах. Это позволяет Google отображать прямые ссылки на конкретные песни (вторичные ссылки) внутри основного блока результатов поиска, при условии соблюдения определенных порогов качества и популярности.
  • US9128993B2
  • 2015-09-08
  • Ссылки

  • SERP

  • Индексация

Как Google динамически повышает порог качества для результатов поиска по «рискованным» запросам
Google оценивает «риск» поискового запроса, анализируя общее качество топовых результатов. Если запрос часто привлекает спам, кликбейт или нежелательный контент (особенно видео), система динамически повышает минимальный порог качества. Контент, не соответствующий этому повышенному стандарту, понижается в выдаче, при этом учитываются такие сигналы, как показатель просмотров (Watch Rate).
  • US11609949B2
  • 2023-03-21
  • Антиспам

  • SERP

  • Поведенческие сигналы

Как Google создает и наполняет Панели Знаний (Knowledge Panels), используя шаблоны сущностей и популярность фактов
Google использует систему для отображения Панелей Знаний (Knowledge Panels) рядом с результатами поиска. Когда запрос относится к конкретной сущности (человеку, месту, компании), система выбирает соответствующий шаблон и наполняет его контентом из разных источников. Выбор фактов для отображения основан на том, как часто пользователи искали эту информацию в прошлом.
  • US9268820B2
  • 2016-02-23
  • Knowledge Graph

  • SERP

  • Семантика и интент

Как Google определяет географическую релевантность веб-страницы, анализируя физическое местоположение её посетителей
Google анализирует физическое местоположение (используя GPS, IP и т.д.) пользователей, которые взаимодействуют с веб-страницей (например, совершают клик и долго её изучают). Агрегируя эти данные, система определяет географическую релевантность страницы («Центр») и область её популярности («Дисперсию»), даже если на самой странице нет адреса. Эта информация используется для повышения позиций страницы в поиске для пользователей, находящихся в этой области.
  • US9552430B1
  • 2017-01-24
  • Local SEO

  • Поведенческие сигналы

seohardcore