Как Google интегрирует поиск в инструменты создания контента и использует распространение ссылок для расчета репутации автора

Термины и определения

UDS (User Distributed Search / Универсальный распределенный поиск)

Система, позволяющая пользователям интегрировать результаты поиска и рекламу в создаваемый ими контент (Email, блоги, форумы, IM).

Content Creation Component (Компонент создания контента)

Программное обеспечение, используемое для создания контента (например, почтовый клиент, редактор блога).

Entity Recognition (Распознавание сущностей)

Техника автоматического определения сущностей (продукты, места) в тексте, создаваемом пользователем. Используется для автоматической генерации поисковых запросов в реальном времени.

Network Service Components (Компоненты сетевых сервисов)

Поисковые системы по различным вертикалям (веб, изображения, локальный поиск, реклама), предоставляющие данные для UDS.

Query Refinement (Уточнение запроса)

Процесс автоматической модификации исходного запроса перед отправкой поисковой системе путем добавления контекстуальной информации (например, темы форума или местоположения).

Result Refinement (Уточнение результатов)

Процесс автоматической модификации полученных результатов поиска (фильтрация или изменение порядка релевантности – relevance order) перед показом пользователю, например, на основе профиля получателя.

Reputation Score (Оценка репутации)

Метрика, оценивающая экспертность или авторитетность автора контента. Рассчитывается на основе того, как часто читатели кликают по ссылкам, вставленным автором (Claim 14).

Raw Result Ranking (Базовое ранжирование результатов)

Метрика ранжирования в основном поиске, на которую, согласно описанию патента, может влиять обратная связь от системы UDS.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент содержит несколько ключевых независимых пунктов, описывающих разные аспекты системы: персонализацию, контекстуализацию и репутацию.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает систему для создания электронных писем с глубокой персонализацией поиска под получателя.

1. Приложение предоставляет интерфейсы для составления Email и для поиска.
2. Система модифицирует запрос, добавляя термины на основе параметров Email.
3. Система получает результаты поиска.
4. Критический шаг: Система изменяет порядок релевантности (relevance order) результатов на основе информации о предполагаемом получателе письма, включая его прошлые поисковые запросы.
5. Результаты отображаются с возможностью выбора (save link) и встраиваются в Email.

Ядро изобретения — двойное уточнение (запроса и результатов) с явным использованием данных получателя для глубокой персонализации.

Claim 8 (Независимый пункт): Описывает метод работы сервера, фокусируясь на контексте приложения и добавлении рекламы.

1. Система получает запрос от пользователя А (Автор).
2. Запрос автоматически модифицируется путем добавления терминов, основанных на типе приложения (например, тема форума).
3. Выполняется поиск, результаты отображаются Автору.
4. Выбранные Автором результаты встраиваются в сообщение.
5. Система автоматически выбирает рекламу на основе сделанного Автором выбора и также встраивает её в сообщение.
6. Сообщение доставляется пользователю Б (Читатель).

Ядро изобретения — уточнение запроса на основе контекста платформы и автоматическое добавление рекламы, релевантной выбранным пользователем результатам.

Claim 14 (Независимый пункт): Описывает метод работы сервера, фокусируясь на механизме расчета репутации автора.

1. Система получает запрос от Автора.
2. Выполняется поиск, полученные результаты модифицируются (изменяется relevance order) на основе типа приложения.
3. Автор выбирает и встраивает результаты в текст.
4. Текст доставляется Читателю.
5. Система получает запрос от Читателя на доступ к встроенному результату (клик).
6. Критический шаг: Система анализирует этот клик и корректирует оценку репутации (reputation score) Автора на его основе.

Ядро изобретения — использование взаимодействия читателя с контентом, выбранным автором, для расчета репутации автора.

Где и как применяется

Изобретение описывает инфраструктуру (UDS), которая взаимодействует с поисковыми сервисами и платформами для создания контента (Gmail, Blogger, форумы), влияя на сбор данных и потенциально на ранжирование.

CRAWLING (Data Acquisition) – Сбор данных
Система UDS является мощным механизмом сбора поведенческих данных. Она собирает информацию о том, какие результаты авторы выбирают для встраивания (сигнал авторской оценки релевантности) и как читатели взаимодействуют с этими результатами (сигнал пользовательской оценки и полезности).

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Активно используется внутри UDS. Применяется Entity Recognition для анализа контента в реальном времени и автоматической генерации запросов. Используется Query Refinement для модификации запросов путем добавления контекстуальных и персонализированных терминов.

RANKING / RERANKING – Ранжирование и Переранжирование

• Внутри UDS происходит переранжирование (Result Refinement), изменяя relevance order на основе контекста и профилей пользователей.
• Данные, собранные через UDS (поведенческие сигналы и рассчитанные reputation scores), могут использоваться для влияния на ранжирование в основном поиске (упоминается влияние на raw result ranking).

Входные данные:

• Контент, создаваемый пользователем (текст письма, поста).
• Поисковый запрос (ручной или автоматический).
• Контекст приложения (тип, тема форума/блога).
• Профили пользователей (отправителя и получателя), включая историю поиска и местоположение.
• Взаимодействие читателя (клики по встроенным ссылкам).

Выходные данные:

• Уточненные и переранжированные результаты поиска в интерфейсе UDS.
• Отформатированный контент со встроенными ссылками и рекламой.
• Собранные поведенческие сигналы.
• Скорректированные reputation scores авторов.

На что влияет

• Конкретные типы контента: Контент, создаваемый через интегрированные платформы (Email, блоги, форумы, IM).
• Сигналы авторитетности (E-E-A-T): Влияет на расчет авторитетности авторов контента (reputation score), что является механизмом оценки E-E-A-T.
• Специфические запросы: Особенно влияет на локальные запросы (за счет уточнения местоположения) и запросы, связанные с продуктами/рекомендациями.

Когда применяется

• Условия работы: Когда пользователь создает контент в приложении с поддержкой UDS.
• Триггеры активации:
• Пользователь вручную вводит запрос в интерфейс UDS.
• Система автоматически распознает релевантную сущность (Entity Recognition) во вводимом тексте в реальном времени.
• Расчет репутации: Активируется, когда получатель контента кликает на ссылку, вставленную автором.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Создание контента и встраивание результатов

1. Начало сессии: Пользователь начинает создание контента. Приложение отображает UDS Interface.
2. Генерация запроса:
   • Автоматически: Система выполняет Entity Recognition на вводимом тексте и генерирует запрос при обнаружении сущности.
   • Вручную: Пользователь вводит запрос.
3. Уточнение запроса (Query Refinement): Система модифицирует запрос, добавляя контекстуальные термины (например, тему форума или данные профиля получателя).
4. Выполнение поиска: Уточненный запрос отправляется поисковым сервисам (Network Service Components).
5. Уточнение результатов (Result Refinement): Полученные результаты переранжируются или фильтруются (например, на основе истории поиска получателя).
6. Отображение и Выбор: Уточненные результаты отображаются пользователю, который выбирает нужные (например, нажимая "save").
7. Встраивание: Выбранные результаты форматируются и вставляются в контент. Система также может автоматически добавить релевантную рекламу (Claim 8).
8. Публикация: Пользователь отправляет или публикует контент.

Процесс Б: Отслеживание и Расчет Репутации

1. Взаимодействие читателя: Читатель контента кликает по встроенным результатам.
2. Сбор данных: Система регистрирует это взаимодействие.
3. Анализ и Корректировка: Данные о взаимодействии используются для корректировки reputation score автора контента (Claim 14) и потенциально для влияния на raw result ranking.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует комплекс данных для уточнения запросов и результатов:

• Контентные факторы: Текст, вводимый пользователем в реальном времени. Используется для Entity Recognition и определения контекста.
• Пользовательские факторы (Автор): Профиль автора, его интересы, история поиска, местоположение.
• Пользовательские факторы (Получатель): Профиль получателя, его интересы, местоположение, история прошлых поисков (явно упомянуто в Claim 1). Критически важно для персонализации результатов.
• Контекстуальные факторы (Платформа): Тип приложения (Email, Blog, Forum). Тематика платформы (например, тема форума) используется для уточнения запросов (Claims 8, 14).
• Поведенческие факторы: Выбор ссылок автором (сигнал намерения/одобрения) и клики читателей (сигнал качества/полезности).

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не приводит формул, но упоминает ключевые метрики:

• Relevance Order (Порядок релевантности): Стандартная оценка релевантности, которая модифицируется (переранжируется) системой UDS на основе контекстуальных и пользовательских факторов.
• Reputation Score (Оценка репутации): Метрика авторитетности автора. Рассчитывается на основе взаимодействий (кликов) читателей с результатами поиска, которые автор вставил в свой контент (Claim 14).
• Raw Result Ranking (Базовое ранжирование результатов): Упоминается в описании как метрика, на которую может влиять обратная связь (факт выбора ссылки автором) от системы UDS.

1. Распространение ссылок как поведенческий сигнал: Патент описывает инфраструктуру для сбора поведенческих сигналов за пределами основного поиска. Выбор ссылки автором и последующий клик читателя фиксируются как сигналы качества и релевантности, которые могут влиять на raw result ranking.
2. Механизм расчета репутации автора (E-E-A-T): Система явно рассчитывает Reputation Score для авторов на основе полезности выбранных ими ссылок для читателей (Claim 14). Это конкретный механизм для оценки экспертности автора в определенной теме.
3. Глубокая контекстуализация (Query/Result Refinement): Google может агрессивно модифицировать запросы и результаты на основе контекста платформы (например, темы блога или форума) (Claims 8, 14). Релевантность сильно зависит от среды коммуникации.
4. Экстремальная персонализация: Система учитывает профили, интересы и историю поиска не только автора, но и получателя контента (Claim 1) для уточнения результатов.
5. Автоматизация через Entity Recognition: Использование распознавания сущностей для автоматического запуска поиска в реальном времени демонстрирует фокус на понимании контента на семантическом уровне и важность оптимизации под сущности.
6. Интеграция рекламы в UGC: Система разработана с учетом монетизации, позволяя встраивать рекламу, выбранную пользователем или автоматически добавленную системой (Claim 8).

Best practices (это мы делаем)

• Создавать контент, достойный распространения (Share-Worthy Content): Фокусируйтесь на создании максимально полезного и авторитетного контента. Поскольку взаимодействие с общими ссылками является сигналом качества и влияет на репутацию, контент должен стимулировать органическое распространение в блогах, на форумах и в переписке.
• Построение репутации автора (E-E-A-T): Активно работайте над экспертностью авторов. Если Google идентифицирует автора как эксперта (высокий Reputation Score) на основе его активности и полезности его рекомендаций в сообществах, это положительно скажется на E-E-A-T и ранжировании его контента.
• Оптимизация под сущности (Entity Optimization): Убедитесь, что ключевые сущности (продукты, компании, локации) четко представлены в контенте и связаны через разметку. Это повышает вероятность того, что система UDS автоматически предложит ваш контент при обсуждении этих сущностей (благодаря Entity Recognition).
• Оптимизация сниппетов и изображений: Так как пользователи выбирают результаты в интерфейсе UDS на основе сниппетов, критически важно иметь привлекательные и информативные заголовки, описания и изображения, чтобы пользователь выбрал именно ваш результат.

Worst practices (это делать не надо)

• Спам ссылками в UGC (Форумы, Блоги): Попытки манипулировать Reputation Score путем массового встраивания ссылок низкого качества неэффективны. Если читатели не взаимодействуют с этими ссылками (нет кликов), Reputation Score автора не вырастет и может снизиться. Система ценит качество, а не количество.
• Игнорирование контекста платформы: Создание контента без учета специфики платформ, где им могут поделиться. Система UDS использует контекст (например, тему форума) при подборе и ранжировании результатов, поэтому контент должен быть релевантен среде обсуждения.
• Искусственная накрутка кликов: Попытки симулировать клики по распространенным ссылкам для повышения Reputation Score рискованны и могут быть идентифицированы как манипуляция.

Стратегическое значение

Этот патент подтверждает, что Google использует свои коммуникационные платформы и другие источники UGC как сенсоры для сбора поведенческих сигналов, оценки качества контента и репутации авторов (E-E-A-T). Стратегическое значение для SEO заключается в понимании того, что авторитетность измеряется не только традиционными ссылками, но и тем, как контент и его авторы проявляют себя в естественном обмене информацией в экосистеме.

Практические примеры

Сценарий: Построение репутации эксперта на форуме (Иллюстрация Claim 14)

1. Контекст: Эксперт по SEO активно участвует в профессиональном форуме.
2. Действие Автора: Отвечая на вопрос о Core Web Vitals, эксперт предоставляет ссылку на свое подробное исследование на корпоративном блоге.
3. Действие Системы (UDS): Система фиксирует, что эксперт (Автор) выбрал эту ссылку в контексте обсуждения "Core Web Vitals".
4. Взаимодействие Читателей: Участники форума (Читатели) находят ссылку полезной и активно переходят по ней (кликают).
5. Обратная связь (Claim 14): Google регистрирует эти клики. Система анализирует эти взаимодействия и повышает Reputation Score эксперта в теме "Core Web Vitals".
6. Ожидаемый результат: Повышение авторитетности (E-E-A-T) автора в глазах Google, что потенциально улучшает ранжирование его контента в основном поиске по релевантным запросам.