Как Google собирает и анализирует поведение пользователей после клика для оценки удовлетворенности поиском

Термины и определения

Agent (Агент)

Клиентский компонент, собирающий информацию об активности просмотра и взаимодействующий со Statistics Engine. Может быть реализован как сниппет кода на странице (например, Google Analytics), плагин браузера, тулбар, сам браузер (например, Chrome) или отдельное приложение.

Navigation Statistics (Навигационная статистика)

Статистика перемещения пользователей между веб-страницами. Включает данные о страницах входа и выхода, релевантности поискам и репутационном ранге (Node Rank).

Node Rank (Ранг узла)

Метрика репутации или качества страницы, предоставляемая поисковой системой. Аналог PageRank или схожей оценки авторитетности.

Search Query Statistics (Статистика поисковых запросов)

Метрики, производные от Navigation Statistics, которые измеряют взаимодействие пользователей с веб-страницей после перехода из результатов поиска. Включает частоту выбора страницы и данные о поведении после клика.

Statistics Engine (Движок статистики)

Центральная система, которая получает данные от распределенных Agents и Search Engine, агрегирует их, вычисляет статистику и распространяет ее обратно агентам.

Termination of a search session (Завершение поисковой сессии)

Ключевая метрика в составе Search Query Statistics. Указывает на частоту, с которой посещение веб-страницы из результатов поиска привело к окончанию поисковой активности пользователя по данному запросу (индикатор удовлетворенности результатом).

Viewing Statistics (Статистика просмотров)

Статистика текущей аудитории веб-сайта. Включает количество пользователей, просматривающих страницу в данный момент, и кумулятивное количество просмотров.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод предоставления статистики.

1. Система получает сообщение от первого Agent, связанное с запросом веб-страницы.
2. Система получает Navigation Statistics (вычисленные на основе сообщений от других агентов) и Search Query Statistics (производные от Navigation Statistics).
3. Определяются ключевые характеристики Search Query Statistics:
   • Они измеряют выбор пользователями веб-страницы из результатов поиска.
   • Они ОБЯЗАТЕЛЬНО включают значение, представляющее частоту, с которой выбор страницы соответствовал termination of a search session.
4. Оба типа статистики предоставляются первому Agent для раздельного отображения пользователю.

Ядро изобретения — это система для отслеживания поведения пользователя после клика в поиске. Ключевым элементом является отслеживание того, привел ли клик к завершению поисковой сессии (удовлетворенности), и включение этой метрики в предоставляемую статистику.

Claim 10 (Независимый пункт): Описывает архитектуру системы.

1. Statistics Engine получает данные от Agent (браузинг активность) и от Search Engine (через Search Engine Interface).
2. Имеются хранилища данных для Navigation Statistics, Search Query Statistics и Viewing Statistics.
3. Интерфейс поисковой системы используется для получения Search Query Statistics от поисковой системы.
4. Подтверждается, что эти статистики включают значение частоты termination of a search session.
5. Statistics Engine обновляет хранилища и предоставляет статистику агенту.

Определяется архитектура, которая агрегирует данные как от клиентских агентов, так и непосредственно от поисковой системы, с явным фокусом на сбор данных о поведении после клика.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает этапы сбора данных и их обработки для анализа качества.

CRAWLING – Сканирование и Сбор данных (Data Acquisition)
Это основной этап применения патента. Система описывает механизм масштабного сбора данных о реальном поведении пользователей. Распределенные Agents (браузеры, тулбары, скрипты аналитики) действуют как сборщики данных, фиксируя навигацию и активность просмотров. Это дополняет традиционный краулинг контента данными о взаимодействии.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков (Feature Extraction)
Собранные данные обрабатываются Statistics Engine. Агрегированные Navigation Statistics и, что критически важно, Search Query Statistics (включая метрики termination of a search session) становятся признаками (features), ассоциированными с конкретными URL. Также на этом этапе используется Node Rank (репутация).

RANKING – Ранжирование
Патент фокусируется на *отображении* этой статистики пользователям. Он НЕ описывает использование этих данных для ранжирования. Однако, сбор и вычисление столь детализированных метрик удовлетворенности пользователя создает данные, которые имеют огромную ценность для обучения и работы систем ранжирования.

Входные данные:

• Данные об активности браузера от Agents (текущий URL, реферер, история просмотров).
• Данные от Search Engine (поисковые запросы, показанные результаты, клики, Node Rank).

Выходные данные:

• Агрегированные Navigation Statistics и Viewing Statistics.
• Вычисленные Search Query Statistics, включая метрики завершения поисковой сессии.
• Набор статистики, отправляемый Agents для отображения.

На что влияет

• Все типы контента и запросов: Система является инфраструктурной и собирает данные по всем типам страниц и запросов, где присутствуют Agents.
• Оценка качества и релевантности: Наибольшее влияние оказывается на способность поисковой системы оценивать удовлетворенность пользователей. Метрика termination of a search session напрямую связана с тем, насколько хорошо страница отвечает на интент запроса.

Когда применяется

• Триггеры активации: Сбор данных активируется при загрузке веб-страницы пользователем, у которого активен Agent (например, используется браузер Chrome или загружается страница со скриптом Google Analytics).
• Временные рамки: Сбор данных происходит непрерывно. Агрегация и обновление статистики происходит в режиме, близком к реальному времени. Патент описывает возможность push-обновлений статистики активным агентам.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Сбор данных и обработка на стороне клиента (Agent)

1. Получение веб-страницы: Пользователь загружает веб-страницу в браузере.
2. Активация Агента: Загрузка страницы активирует Agent (исполняется встроенный скрипт, или срабатывает плагин/браузер).
3. Отправка обновления страницы: Agent отправляет сообщение в Statistics Engine, содержащее информацию о текущей активности просмотра (например, URL страницы).
4. Запрос статистики: Agent может запросить статистику, связанную с текущей страницей.
5. Получение и отображение: Agent получает агрегированные Navigation Statistics и Search Query Statistics и отображает их в пользовательском интерфейсе.
6. Мониторинг навигации: При переходе на новую страницу процесс повторяется.

Процесс Б: Агрегация и анализ на стороне сервера (Statistics Engine)

1. Прием сообщений от Агентов: Statistics Engine непрерывно получает данные об активности просмотра от множества распределенных Agents.
2. Взаимодействие с Поисковой Системой: Statistics Engine получает данные о поисковых сессиях, кликах и метрики репутации (Node Rank) от Search Engine.
3. Обновление статистики просмотров: Обновляются Viewing Statistics в реальном времени.
4. Анализ навигации и поиска: Система анализирует пути навигации. Для переходов из поиска вычисляются Search Query Statistics. Ключевой шаг — определение, привел ли переход к termination of a search session или сессия продолжилась.
5. Агрегация данных: Данные агрегируются для каждой страницы.
6. Предоставление статистики: При получении запроса от Agent или при значительном изменении данных, Statistics Engine отправляет актуальный набор агрегированной статистики активным агентам.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует следующие типы данных:

• Поведенческие факторы (Ключевые данные):
  • Активность просмотра: Данные от Agents о том, какие страницы просматриваются пользователями.
  • Навигационные пути: Данные о реферерах (откуда пришли) и последующих переходах (куда ушли).
  • Взаимодействие с поиском: Поисковые запросы, показанные результаты и клики пользователей.
  • Пост-клик активность: Данные о действиях пользователя после перехода из поиска, используемые для определения статуса поисковой сессии (завершена или продолжена).
• Факторы авторитетности:
  • Node Rank: Предварительно рассчитанная оценка репутации/качества страницы, получаемая от Search Engine.

Какие метрики используются и как они считаются

Патент определяет несколько ключевых категорий метрик:

• Viewing Statistics: Подсчет количества активных Agents на определенной странице в данный момент времени. Кумулятивный подсчет всех посещений.
• Navigation Statistics: Агрегация путей навигации. Подсчет частоты переходов с определенных рефереров и на определенные целевые страницы.
• Search Query Statistics: Наиболее важные метрики для SEO.
  • Частота выбора (Click Frequency): Как часто страницу выбирают из результатов поиска по определенному запросу.
  • Частота завершения сессии (Termination of a search session Frequency): Ключевая метрика удовлетворенности. Вычисляется путем анализа активности пользователя после клика. Если поисковая активность по данному интенту прекращается после посещения страницы, это фиксируется как завершение сессии.

1. Подтверждение инфраструктуры для сбора поведенческих данных: Патент детально описывает, как Google использует распределенную сеть Agents (браузеры, аналитика, тулбары) для сбора гранулярных данных о поведении пользователей в масштабе всего интернета.
2. Удовлетворенность пользователя как ключевая измеряемая метрика: Центральное место в патенте (Claims 1, 10, 19) занимает метрика termination of a search session. Это явное указание на то, что Google технически измеряет, насколько успешно страница решает задачу пользователя (Satisfied Click).
3. Фокус на пост-клик поведении: Система анализирует не просто факт клика, а то, что происходит после него (продолжение или завершение сессии). Это напрямую связано с концепциями Dwell Time и Pogo-sticking.
4. Интеграция данных о поведении и репутации: Система объединяет данные о поведении пользователей (Navigation Statistics) с данными о репутации страницы (Node Rank), что указывает на комплексный подход к анализу данных.
5. Разделение сбора данных и ранжирования: Патент описывает сбор и отображение этих данных, а не их использование в ранжировании. Однако, он подтверждает наличие технической возможности для сбора данных, которые критичны для оценки качества контента и обучения алгоритмов ранжирования.

Best practices (это мы делаем)

• Оптимизация под удовлетворение интента (Intent Satisfaction): Главный приоритет — гарантировать, что контент полностью отвечает на запрос пользователя. Цель состоит в том, чтобы пользователь нашел искомое и завершил свою поисковую сессию на вашем сайте (увеличивая частоту termination of a search session).
• Предотвращение Pogo-sticking: Создавайте контент и UX, которые удерживают пользователя на странице и предотвращают быстрый возврат к результатам поиска. Это напрямую влияет на Search Query Statistics, описанные в патенте. Контент должен быть исчерпывающим и удобным для потребления.
• Анализ путей пользователя (User Journeys): Используйте аналитику (которая действует как Agent) для понимания того, откуда приходят пользователи и куда они уходят. Оптимизируйте внутреннюю навигацию, чтобы помочь пользователю выполнить задачу и улучшить общие Navigation Statistics сайта.
• Повышение авторитетности (Node Rank): Продолжайте работу над улучшением общей авторитетности и репутации сайта (E-E-A-T, качественные ссылки), так как Node Rank является частью данных, которые система собирает и анализирует.

Worst practices (это делать не надо)

• Кликбейт и несоответствие заголовков контенту: Привлечение трафика с помощью обманчивых заголовков или сниппетов приведет к быстрому возврату пользователей в выдачу. Это снижает частоту termination of a search session и негативно влияет на поведенческие метрики.
• Игнорирование UX и скорости загрузки: Плохой пользовательский опыт (медленная загрузка, навязчивая реклама, сложная навигация) провоцирует пользователей покинуть сайт и искать альтернативы, что фиксируется системой как неудовлетворенный клик.
• Создание поверхностного контента (Thin Content): Контент, который не полностью раскрывает тему, вынуждает пользователя продолжать поисковую сессию, что является негативным сигналом для метрик удовлетворенности.

Стратегическое значение

Этот патент подтверждает стратегический приоритет Google на измерение и использование пользовательского опыта и удовлетворенности. Он описывает технические средства для этого. Для долгосрочной SEO-стратегии это означает, что качество взаимодействия пользователя с контентом является критически важным фактором. Оптимизация должна быть направлена на создание наилучшего возможного ответа на запрос, который удовлетворит пользователя и завершит его поиск.

Практические примеры

Сценарий: Улучшение страницы статьи для повышения удовлетворенности (Максимизация Termination of a Search Session)

1. Анализ проблемы: Страница статьи хорошо ранжируется по запросу "как почистить серебряную цепочку", но анализ поведения (например, через прокси-метрики или предположения о Pogo-sticking) показывает низкую удовлетворенность. Это означает низкую частоту termination of a search session.
2. Действия по оптимизации: Необходимо улучшить контент так, чтобы он лучше удовлетворял интент.
   • Расширить контент, добавив различные методы чистки (сода, фольга, специальные средства).
   • Добавить раздел "Чего нельзя делать при чистке серебра" и советы по хранению.
   • Включить качественные изображения или видео процесса.
   • Убедиться, что страница быстро загружается и удобна для чтения на мобильных устройствах.
3. Ожидаемый результат: Пользователи получают исчерпывающую информацию и реже возвращаются в поиск. Statistics Engine фиксирует увеличение частоты termination of a search session для этой страницы по данному запросу, что положительно сказывается на ее оценке качества.