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

Как Google обогащает сниппеты брендов контентом из их социальных сетей при навигационных запросах

DISPLAYING SOCIAL CONTENT IN SEARCH RESULTS (Отображение социального контента в результатах поиска)
  • US8799276B1
  • Google LLC
  • 2012-05-30
  • 2014-08-05
  • Свежесть контента
  • SERP
  • Семантика и интент
  • Описание
  • Разбор
  • Выводы
  • Практика
  • FAQ
  • Похожие

Google использует механизм для улучшения результатов по навигационным (брендовым) запросам. Система определяет официальную страницу субъекта в социальной сети и извлекает оттуда свежий или релевантный контент (например, последние посты или изображения). Этот контент затем комбинируется непосредственно со стандартным сниппетом официального сайта субъекта в поисковой выдаче, делая результат более актуальным и информативным.

Описание

Какую проблему решает

Патент решает проблему статичности и недостаточной свежести стандартных поисковых сниппетов для навигационных запросов. Когда пользователь ищет конкретную сущность (например, бренд или организацию), сниппет её официального сайта может не отражать последние новости или активность. Изобретение направлено на динамическое обогащение этого сниппета актуальным контентом, взятым непосредственно с официальной страницы этой сущности в социальной сети.

Что запатентовано

Запатентована система и метод интеграции социального контента в результаты поиска. Ключевым механизмом является идентификация навигационных запросов (запросов, направленных на поиск конкретного веб-сайта). Если запрос признан навигационным, система находит официальную страницу субъекта запроса в социальной сети, извлекает оттуда контент и комбинирует его со сниппетом основного веб-сайта субъекта в поисковой выдаче.

Как это работает

Система работает следующим образом:

  • Определение интента: Анализируется входящий запрос, чтобы определить, является ли он навигационным (например, пользователь ищет «ABCCompany»).
  • Идентификация социального профиля: Система использует механизмы (например, таблицы соответствия URL и Social Network User ID) для нахождения официальной страницы субъекта в социальной сети.
  • Извлечение социального контента: Извлекается контент с социальной страницы. Критерии выбора могут включать свежесть (N самых свежих постов), популярность или социальную связь с пользователем (Social Affinity).
  • Параллельный поиск: Одновременно выполняется стандартный веб-поиск для оптимизации скорости.
  • Комбинирование (Packing): Система идентифицирует основной результат поиска (официальный сайт субъекта) и объединяет (combining) извлеченный социальный контент со стандартным сниппетом этого результата.

Актуальность для SEO

Средняя/Высокая. Патент подан в 2012 году, в период активного развития Google+. Хотя конкретная реализация в виде прямого встраивания в «синюю ссылку», как описано, сейчас встречается реже, базовые принципы патента (идентификация навигационного интента, поиск официальных источников свежего контента сущности и обогащение выдачи) остаются крайне актуальными. Современные реализации включают карусели социальных сетей (например, X/Twitter), посты из Google Business Profile (GBP) и другие блоки с обновлениями сущностей в SERP и Панелях Знаний.

Важность для SEO

Патент имеет высокое значение для брендового SEO (Brand SERM). Он описывает механизм, который напрямую влияет на внешний вид, информативность и кликабельность основного результата поиска по названию компании или бренда. Это дает брендам возможность контролировать свежую информацию в выдаче через активность в социальных сетях, увеличивая занимаемое пространство в SERP и повышая вовлеченность пользователей непосредственно из результатов поиска.

Детальный разбор

Термины и определения

Navigational Query (Навигационный запрос)
Поисковый запрос, целью которого является нахождение конкретного веб-сайта субъекта, а не общей информации о нем. Например, «ABCCompany».
Social Network User Identifier (ID) (Идентификатор пользователя социальной сети)
Уникальный идентификатор, присваиваемый субъекту (пользователю или организации) в социальной сети. Используется для связи официального сайта с его официальным социальным профилем.
Combined Content (Комбинированный контент)
Результат объединения стандартного сниппета веб-страницы с контентом, извлеченным со страницы субъекта в социальной сети. Процесс объединения также упоминается как «Packing».
Social Graph (Социальный граф)
Графическое представление связей между пользователями, сущностями и контентом как внутри одной социальной сети, так и между несколькими.
Affinity / Social Affinity Score (Аффинити / Оценка социальной близости)
Метрика, определяющая близость или силу связи между двумя узлами в социальном графе. Может использоваться для определения релевантности социального контента для конкретного пользователя.
Popularity Score (Оценка популярности)
Метрика, присваиваемая контенту на социальной странице. Может использоваться как критерий для выбора контента, который будет отображаться в поиске.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод отображения социального контента в поиске.

  1. Система получает входящий запрос о субъекте, у которого есть веб-сайт.
  2. Определяется, что запрос является навигационным (т.е. направлен на поиск этого веб-сайта).
  3. В ответ на это определение:
    1. Идентифицируется первая страница в социальной сети, которая является страницей этого субъекта.
    2. Получается контент с этой первой (социальной) страницы.
    3. Получаются общие результаты поиска по запросу.
    4. Идентифицируется вторая страница (страница веб-сайта субъекта) среди результатов поиска, представленная сниппетом.
    5. Контент с первой (социальной) страницы комбинируется со сниппетом второй страницы для создания комбинированного контента.
    6. Выводятся данные, соответствующие комбинированному контенту.

Claim 3 (Зависимый от 2): Уточняет метод идентификации социальной страницы.

Идентификация социальной страницы включает выявление корреляции между адресом веб-сайта субъекта и идентификатором пользователя социальной сети, а затем поиск в социальной сети по этому идентификатору. Это подразумевает наличие системы маппинга (mapping).

Claim 5 (Зависимый от 4): Уточняет критерии выбора контента по свежести.

Поисковый запрос к социальной странице может быть настроен на получение предопределенного количества постов, отсортированных по дате (date-sorted order).

Claim 6 (Зависимый от 4): Уточняет влияние социальных связей на выбор контента.

Оценка релевантности (Relevance Score) контента, полученного с социальной страницы, может зависеть от социальной связи (social connection) этого контента с пользователем, который ввел исходный запрос.

Claim 7 (Зависимый от 1): Описывает оптимизацию производительности.

По крайней мере часть первого процесса (определение навигационного запроса, идентификация социальной страницы и получение социального контента) выполняется параллельно (in parallel) с по крайней мере частью второго процесса (получение общих результатов поиска).

Claim 9 (Зависимый от 1): Уточняет процесс фильтрации контента.

Система может фильтровать контент для удаления по крайней мере его части перед комбинированием с веб-сниппетом (например, удаление репостов или контента, не созданного субъектом).

Claim 10 (Зависимый от 1): Уточняет критерий выбора контента на основе популярности.

Получение контента с социальной страницы может основываться на популярности (popularity) этого контента.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько этапов поискового процесса, от понимания запроса до финального формирования выдачи.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе система должна предварительно проиндексировать контент социальных сетей и установить связь (mapping) между официальными веб-сайтами (URL) и их Social Network User IDs. Также индексируется информация о социальном графе и рассчитываются оценки аффинити.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Основное применение на этом этапе — классификация запроса как навигационного. Это может включать анализ текста запроса и сравнение его с набором известных навигационных запросов, которые могут быть определены на основе анализа поисковых логов и поведения пользователей (например, частоты выбора конкретного URL по данному запросу).

RANKING – Ранжирование
Выполняется стандартный поиск для получения общих результатов. Параллельно (согласно Claim 7) может выполняться поиск по индексу социального контента для извлечения данных с социальной страницы субъекта.

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание / RERANKING – Переранжирование
На этом этапе происходит ключевой процесс комбинирования (Packing). Система идентифицирует основной результат навигационного запроса (обычно ТОП-1) и внедряет в его сниппет контент, полученный из социальной сети.

Входные данные:

  • Входящий поисковый запрос.
  • Данные для классификации запросов (например, логи поиска, таблица известных навигационных запросов).
  • Таблица соответствия URL и Social Network User IDs.
  • Индекс социального контента.
  • Данные социального графа пользователя.

Выходные данные:

  • Страница результатов поиска, содержащая комбинированный контент (обогащенный сниппет) для основного результата навигационного запроса.

На что влияет

  • Специфические запросы: Влияет исключительно на навигационные запросы (брендовые, витальные). Не влияет на информационные или транзакционные запросы общего характера.
  • Конкретные типы контента: Влияет на отображение официальных сайтов организаций, брендов, публичных личностей, имеющих активные страницы в социальных сетях.
  • Форматы контента: Позволяет отображать в сниппетах форматы, характерные для социальных сетей: короткие посты, изображения, ссылки на видео.

Когда применяется

  • Триггеры активации: Алгоритм активируется только тогда, когда система с высокой степенью уверенности классифицирует запрос как навигационный.
  • Условия применения: Применяется при условии, что система смогла однозначно идентифицировать официальную страницу субъекта в социальной сети и извлечь из нее релевантный публичный контент.
  • Подтверждение навигационности: В патенте упоминается, что если домашняя страница субъекта не ранжируется как наиболее релевантный результат, система может решить, что исходный запрос не был навигационным, и не будет включать социальный контент.

Пошаговый алгоритм

Процесс обработки навигационного запроса и обогащения выдачи:

  1. Получение запроса: Система получает входящий поисковый запрос.
  2. Классификация запроса: Определяется, является ли запрос навигационным.
  3. Инициализация параллельных процессов: Если запрос навигационный, запускаются Процесс А и Процесс Б одновременно.
  4. Процесс А (Социальный поиск):
    1. Идентификация профиля: Система использует URL субъекта для поиска соответствующего Social Network User ID в таблице соответствий.
    2. Формулирование запроса на контент: Создается запрос к индексу социальной сети. Критерии выбора контента могут включать: Свежесть (Claim 5), Популярность (Claim 10) или Социальную релевантность (Claim 6).
    3. Извлечение и фильтрация контента: Получение социального контента. Контент может быть отфильтрован (Claim 9), например, удаляются репосты.
  5. Процесс Б (Веб-поиск):
    1. Выполнение общего поиска: Одновременно система выполняет стандартный поиск по веб-индексу.
    2. Получение результатов: Система получает ранжированный список общих результатов поиска со сниппетами.
  6. Идентификация целевой страницы: Система идентифицирует в результатах Процесса Б страницу, являющуюся целью навигационного запроса (обычно ТОП-1 результат).
  7. Комбинирование (Packing): Социальный контент из Процесса А объединяется со сниппетом целевой страницы из Процесса Б, формируя комбинированный контент.
  8. Вывод результатов: Обогащенная страница результатов поиска отображается пользователю.

Какие данные и как использует

Данные на входе

  • Поведенческие факторы: Поисковые логи (search logs) и данные о выборе пользователями результатов используются для идентификации и составления списка известных навигационных запросов и соответствующих им URL.
  • Временные факторы: Метки времени социальных постов используются для выбора наиболее свежего контента (date-sorted order).
  • Пользовательские факторы (Социальные сигналы): Данные социального графа пользователя (его контакты, подписки, взаимодействия) используются для определения социальной релевантности контента (social connection).
  • Контентные факторы (Социальные сети): Текст постов, изображения, видео, извлекаемые со страницы субъекта.
  • Системные данные: Таблицы соответствия (mapping) между URL официальных сайтов и Social Network User IDs.

Какие метрики используются и как они считаются

  • Оценка навигационности запроса (Navigational Score): Метрика, указывающая на вероятность того, что запрос является навигационным. Рассчитывается на основе того, как часто пользователи, вводящие данный запрос, выбирают один и тот же конкретный URL.
  • Свежесть (Recency): Используется сортировка по дате для выбора последних постов (Claim 5).
  • Social Affinity Score (Оценка социальной близости): Метрика близости между пользователем и контентом или автором контента в социальном графе. Может влиять на Relevance Score социального контента (Claim 6).
  • Popularity Score (Оценка популярности): Метрика популярности конкретного поста на социальной странице. Используется как один из возможных критериев выбора контента (Claim 10).

Выводы

  1. Специализированная обработка навигационных запросов: Google применяет особую логику для запросов, классифицированных как навигационные. Если интент пользователя — найти конкретный бренд, логика формирования SERP меняется для предоставления более актуальной информации.
  2. Критичность связи Сущность-Сайт-Соцсеть: Ядром системы является точное соответствие (mapping) между сущностью, её официальным веб-сайтом (URL) и её официальным профилем в социальной сети (Social Network User ID).
  3. Свежесть и актуальность в сниппетах: Патент подтверждает стремление Google использовать социальные сети как источник актуальных данных для обогащения сниппетов, часто отдавая приоритет самому свежему контенту.
  4. Контроль над отображением: Механизм предоставляет владельцам сайтов возможность напрямую влиять на содержание своего основного сниппета через управление контентом на своей социальной странице (публикуя свежие посты).
  5. Персонализация через социальный граф: Система может выбирать, какой именно социальный контент показать, основываясь на социальном графе пользователя и оценках аффинити. Контент, связанный с контактами пользователя, может иметь приоритет.
  6. Оптимизация производительности: Извлечение социального контента и выполнение основного веб-поиска происходят параллельно, что минимизирует задержки при формировании обогащенной выдачи.

Практика

Best practices (это мы делаем)

  • Обеспечение связи Сущность-Соцсеть (Консолидация): Необходимо убедиться, что Google может легко связать официальный сайт с официальными социальными профилями. Используйте разметку Schema.org (Organization/Person с указанием sameAs для социальных профилей) на главном сайте и верифицируйте профили.
  • Активное ведение ключевых социальных сетей: Поддерживайте актуальность информации в социальных сетях, которые Google активно сканирует. Поскольку система часто выбирает самые свежие посты (Claim 5), регулярные публикации напрямую влияют на вид основного сниппета по брендовым запросам.
  • Стратегия контента для SERP: При публикации постов учитывайте, что они могут появиться в основном сниппете Google. Пишите информативно, привлекательно и используйте качественные изображения, так как они также могут быть импортированы.
  • Фокус на оригинальном контенте: Патент упоминает фильтрацию контента (Claim 9), например, исключение репостов. Публикация оригинального контента от имени бренда повышает контроль над тем, что попадет в выдачу.
  • Мониторинг брендовой выдачи: Регулярно проверяйте выдачу по навигационным запросам вашего бренда, чтобы понимать, какой социальный контент подмешивается и как выглядит ваш основной сниппет.
  • Использование Google Business Profile (GBP): Хотя патент фокусируется на общих социальных сетях, его логика применима и к постам в GBP. Активное использование постов в GBP является прямой реализацией принципа обогащения информации о сущности свежим контентом.

Worst practices (это делать не надо)

  • Игнорирование социальных сетей или нерегулярный постинг: Отсутствие активных официальных профилей или устаревшие посты лишают бренд возможности использовать этот механизм для обогащения своего сниппета и контроля над брендовой выдачей.
  • Публикация нерелевантного или низкокачественного контента: Публикация спорного, низкокачественного или нежелательного контента в официальных социальных сетях несет риск того, что этот контент автоматически попадет в основной сниппет сайта в Google, ухудшая репутацию бренда.
  • Наличие множества неофициальных/заброшенных профилей: Создание большого количества профилей в разных сетях без их поддержки может затруднить для Google идентификацию официального источника (Social Network User ID) и привести к отображению устаревшей информации.

Стратегическое значение

Этот патент подчеркивает важность управления сущностями (Entity Management) и их представлением за пределами основного сайта. Для Google бренд — это не только его сайт, но и совокупность его официальных представительств. Стратегическое значение заключается в понимании того, что SEO для брендов включает в себя оптимизацию всех точек контакта в экосистеме поиска. Патент демонстрирует механизм, с помощью которого активность вне сайта (Off-Page SEO/SMM) напрямую влияет на представление сайта в поиске (On-SERP SEO).

Практические примеры

Сценарий: Обогащение сниппета туристической компании во время акции

  1. Ситуация: Туристическая компания «ABC Travel» запускает распродажу туров и хочет максимально быстро проинформировать об этом пользователей.
  2. Действия:
    1. Компания проверяет, что на сайте abctravel.com есть разметка Schema.org/Organization с указанием sameAs на её официальный профиль в социальной сети (например, X/Twitter).
    2. Компания публикует в этом профиле пост о начале распродажи с привлекательным изображением и условиями.
  3. Результат в Google: Пользователь вводит навигационный запрос «ABC Travel».
  4. Активация механизма: Google определяет запрос как навигационный, находит официальный профиль и извлекает последний (самый свежий) пост о распродаже.
  5. Отображение: В поисковой выдаче результат №1 (abctravel.com) отображается с расширенным сниппетом, который включает блок с этим последним постом, информируя пользователя об акции еще до клика на сайт.

Вопросы и ответы

На какие типы запросов распространяется действие этого патента?

Действие патента строго ограничено навигационными запросами. Это запросы, целью которых является поиск конкретного веб-сайта (например, название бренда или организации). Механизм не активируется для общих информационных или транзакционных запросов, даже если они содержат название бренда.

Как Google определяет, какой профиль в социальной сети является официальным?

Патент описывает использование таблицы соответствия (mapping), которая связывает URL официального веб-сайта с идентификатором пользователя социальной сети (Social Network User ID). На практике SEO-специалисты могут способствовать этому, используя разметку Schema.org (sameAs) и обеспечивая верификацию аккаунтов.

Какой контент из социальной сети будет показан в сниппете?

Патент предлагает несколько критериев выбора контента. Основные — это свежесть (посты, отсортированные по дате, Claim 5) и популярность (Claim 10). Также может применяться персонализация на основе социального графа пользователя (Claim 6).

Могу ли я контролировать, какие посты будут показаны в сниппете?

Да, косвенно. Поскольку система часто использует критерий свежести, публикация нового поста делает его основным кандидатом на включение в сниппет. Это дает возможность стратегически управлять сообщением, которое пользователи увидят в SERP по навигационным запросам.

Что такое «параллельная обработка» в контексте этого патента?

Это техническая оптимизация для ускорения выдачи (Claim 7). Система не ждет завершения основного веб-поиска, чтобы начать поиск социального контента. Обе эти задачи выполняются одновременно (параллельно), что позволяет сгенерировать финальную страницу выдачи без заметных задержек.

Будет ли показан контент из любой социальной сети?

Патент описывает общий механизм. Реализация зависит от того, имеет ли Google доступ к данным конкретной социальной сети (через API, парсинг) и создал ли он систему маппинга идентификаторов для этой платформы. На практике это касается крупных, публично доступных социальных платформ.

Влияет ли этот механизм на ранжирование сайта?

Патент не описывает влияние этого механизма на позицию сайта в выдаче. Он фокусируется исключительно на изменении внешнего вида (обогащении сниппета) уже сформированного результата поиска. Однако, обогащенный сниппет может повысить CTR, что косвенно является позитивным сигналом.

Что произойдет, если мой топ-1 результат по брендовому запросу – не мой сайт?

Механизм предназначен для обогащения сниппета именно официального сайта субъекта. Если ТОП-1 занимает другой ресурс, его сниппет обогащаться контентом из вашей социальной сети не будет. Также, если ваш сайт не в топе, система может решить, что запрос не является строго навигационным, и не активирует механизм.

Как этот патент связан с Панелью Знаний (Knowledge Panel) или Google Business Profile (GBP)?

Патент описывает обогащение сниппета веб-результата («синей ссылки»). Однако логика работы очень похожа на ту, что используется для наполнения Панели Знаний или локальной выдачи свежим контентом о сущности, например, через Посты в GBP. Оба механизма служат цели предоставления актуальной информации о сущности.

Что такое «фильтрация» социального контента, упомянутая в патенте (Claim 9)?

Система может применять фильтры к контенту перед его отображением в поиске. Например, в патенте упоминается возможность исключения репостов (re-shared content) или контента, автором которого не является сам субъект запроса, чтобы гарантировать показ только официальной информации от первого лица.

Похожие патенты

Как Google объединяет органические результаты, рекламу бренда и контент ритейлеров в единый обогащенный блок выдачи
Google использует механизм для слияния топового органического результата и рекламного объявления, если они относятся к одному и тому же бренду (сущности). Это создает единый обогащенный блок (Combined Content Item). Затем этот блок дополняется контентом от связанных сущностей (например, ритейлеров), который может выбираться через дополнительный аукцион.
  • US9298779B1
  • 2016-03-29
  • SERP

  • Семантика и интент

  • Knowledge Graph

Как Google объединяет органические и рекламные результаты для брендовых запросов в единый блок
Google может объединять топовый органический результат поиска с платной рекламой, если оба они связаны с одним и тем же брендом. Этот механизм создает «комбинированный элемент контента», который выглядит как единый, обогащенный результат. Внешний вид этого блока формируется на основе настроек, заданных рекламодателем, что позволяет брендам контролировать представление своего основного сниппета в выдаче.
  • US9342839B2
  • 2016-05-17
  • SERP

Как Google персонализирует выдачу, определяя ваши аккаунты в соцсетях и показывая контент, которым поделились ваши контакты
Google использует механизм для определения других аккаунтов пользователя в социальных сетях (Кандидатные Идентификаторы), даже если они не были связаны явно. Система анализирует совпадение контактов между известным профилем пользователя и потенциальными аккаунтами. Затем результаты поиска персонализируются путем повышения контента, который был создан или аннотирован (например, расшарен) контактами из этих социальных сетей. Система также может запрашивать подтверждение владения аккаунтом прямо в поисковой выдаче.
  • US8972398B1
  • 2015-03-03
  • Персонализация

  • Поведенческие сигналы

Как Google группирует персонализированный контент друзей под основным результатом при поиске названия социальной сети
Google определяет, когда пользователь ищет социальную сеть по названию. В ответ система находит главный результат этой соцсети и группирует рядом с ним релевантный контент (профили, недавние посты), созданный контактами пользователя на этой же платформе. Это механизм форматирования выдачи, объединяющий общий и персонализированный социальный поиск.
  • US8886643B2
  • 2014-11-11
  • SERP

  • Персонализация

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

Популярные патенты

Как Google использует свой индекс для автоматического обновления устаревших ссылок в закладках, истории поиска и на веб-страницах
Система Google поддерживает актуальность различных коллекций URL (закладки пользователей, история поиска, электронные письма), используя основной поисковый индекс как эталон канонических адресов. Если сохраненный URL устарел, система автоматически заменяет его на актуальную версию. Также описан механизм уведомления владельцев сайтов о неработающих исходящих ссылках.
  • US20130144836A1
  • 2013-06-06
  • Ссылки

  • Индексация

  • Техническое SEO

Как Google рассчитывает репутационную значимость организаций и людей, используя данные из внешних источников для ранжирования
Google использует систему для оценки репутации и престижа сущностей (например, организаций или людей). Система не полагается только на предоставленные данные, а активно ищет «Дополнительные Аспекты» из внешних источников (например, профессиональные сети, СМИ). На основе этих данных рассчитываются две метрики: «Репутационная Значимость» (престиж относительно аналогов) и «Двустороннее Соответствие» (взаимная привлекательность), которые используются для ранжирования результатов поиска и рекомендаций.
  • US10878048B2
  • 2020-12-29
  • EEAT и качество

  • SERP

  • Knowledge Graph

Как Google использует личную историю поиска и профиль интересов для персонализации подсказок Autocomplete
Google персонализирует поисковые подсказки (Autocomplete), используя профиль интересов пользователя, созданный на основе его прошлых запросов и кликов. Система сравнивает тематику потенциальных подсказок с интересами пользователя и повышает в списке те варианты, которые соответствуют его предпочтениям, с учетом актуальности этих интересов.
  • US20140108445A1
  • 2014-04-17
  • Персонализация

  • Поведенческие сигналы

  • Семантика и интент

Как Google комбинирует визуальное сходство и поведение пользователей для переранжирования поиска по картинкам
Google использует механизм для перекрестной проверки релевантности изображений, объединяя поведенческие сигналы (клики) с визуальным анализом. Если изображение часто кликают и оно визуально похоже на другие релевантные изображения по запросу (совместная релевантность), его рейтинг агрессивно повышается. Если оно редко кликается и визуально отличается (совместная нерелевантность), его рейтинг понижается. Это защищает выдачу от кликбейта.
  • US8209330B1
  • 2012-06-26
  • Поведенческие сигналы

  • SERP

  • Мультимедиа

Как Google рассчитывает оценку авторитетности сайта, используя соотношение Независимых Ссылок и Брендовых Запросов
Google рассчитывает метрику авторитетности для веб-сайтов на основе соотношения количества независимых входящих ссылок к количеству брендовых (референсных) запросов. Сайты, имеющие много независимых ссылок относительно их поисковой популярности, получают преимущество. Напротив, популярные сайты с недостаточным количеством внешних ссылок могут быть понижены в ранжировании по общим запросам.
  • US8682892B1
  • 2014-03-25
  • Ссылки

  • EEAT и качество

  • SERP

Как Google вычисляет важность сущностей внутри документа, используя контекст, ссылки и поведение пользователей, для улучшения ранжирования
Google использует систему для определения относительной важности сущностей (люди, места, даты) внутри документа (книги или веб-страницы) независимо от поискового запроса. Важность рассчитывается на основе того, где сущность упомянута (контекст, структура), насколько точно она определена, ссылаются ли на этот раздел внешние источники и как часто его просматривают пользователи. Эти оценки важности сущностей затем используются как сигнал для ранжирования самого документа в результатах поиска.
  • US7783644B1
  • 2010-08-24
  • Поведенческие сигналы

  • Индексация

  • Семантика и интент

Как Google создает мгновенные интерактивные результаты на SERP, предварительно загружая и персонализируя скрытый контент
Google использует механизм для создания интерактивных блоков ответов (Answer Boxes), таких как Погода или Панели Знаний. Система отправляет пользователю не только видимый результат, но и дополнительный скрытый контент («карточки»), выбранный на основе истории взаимодействий пользователя. При взаимодействии с блоком (свайп или клик) дополнительный контент отображается мгновенно, без отправки нового запроса на сервер.
  • US9274683B2
  • 2016-03-01
  • SERP

  • Персонализация

  • Поведенческие сигналы

Как Google использует паттерны просмотра пользователей (Co-Visitation) и временную близость для определения тематики нетекстового контента (изображений и видео)
Google использует механизм для понимания контента без текста (изображения, видео), анализируя, какие другие (текстовые) страницы пользователи посещают в рамках той же сессии. Ключевые слова с этих текстовых страниц заимствуются и присваиваются нетекстовому ресурсу. Критически важным фактором является время перехода: чем быстрее пользователь перешел между ресурсами, тем больший вес получают ключевые слова.
  • US8572096B1
  • 2013-10-29
  • Поведенческие сигналы

  • Семантика и интент

  • Мультимедиа

Как Google находит, оценивает и показывает «интересные факты» о сущностях в поиске
Google идентифицирует «уникальные» или «интересные» факты о сущностях, анализируя документы, на которые ссылаются с использованием триггеров (например, «fun facts»). Система извлекает предложения, кластеризует их для поиска лучшей формулировки и оценивает качество факта на основе авторитетности источника, уникальности терминов и топикальности. Эти факты затем показываются в выдаче в виде специальных блоков.
  • US11568274B2
  • 2023-01-31
  • Knowledge Graph

  • Семантика и интент

  • EEAT и качество

Как Google улучшает результаты поиска, подбирая похожие "идеальные" запросы из логов и структурированных данных
Google идентифицирует запросы, которые стабильно показывают высокое вовлечение пользователей (CTR, долгие клики), и генерирует синтетические запросы из структурированных данных (например, частотного анкорного текста). Когда пользователь вводит похожий, но потенциально плохо сформулированный запрос, Google использует эти "аугментирующие запросы" для предоставления более качественных и релевантных результатов.
  • US9128945B1
  • 2015-09-08
  • SERP

  • Поведенческие сигналы

  • EEAT и качество

seohardcore