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

Как Google использует внутреннюю структуру сайта и авторитетность для корректировки ранжирования

ONSITE AND OFFSITE SEARCH RANKING RESULTS (Результаты поиска на основе внутрисайтового и внешнего ранжирования)
  • US8843477B1
  • Google LLC
  • 2011-10-31
  • 2014-09-23
  • Структура сайта
  • Техническое SEO
  • EEAT и качество
  • SERP
  • Описание
  • Разбор
  • Выводы
  • Практика
  • FAQ
  • Похожие

Google использует механизм для уточнения позиций в поиске, анализируя как внешние сигналы (авторитетность сайта), так и внутренние сигналы (структура сайта, внутренние ссылки). Система вычисляет «Внутрисайтовую оценку ранжирования» для определения важности страницы внутри сайта и использует её для корректировки «Глобальной оценки ранжирования». Однако влияние внутренних факторов ограничивается уровнем доверия к сайту.

Описание

Какую проблему решает

Патент решает задачу повышения релевантности результатов поиска путем интеграции локальных (внутрисайтовых) сигналов в процесс глобального ранжирования. Он addressing ситуацию, когда стандартное ранжирование, основанное преимущественно на глобальных факторах (внешняя авторитетность и общая релевантность), может неточно отражать важность конкретной страницы в контексте её собственного сайта. Цель — уточнить глобальное ранжирование, учитывая, как сам сайт структурирует и приоритизирует свой контент.

Что запатентовано

Запатентован метод, который вычисляет два типа оценок ранжирования: Global Ranking Score (основан на общей релевантности и авторитетности веб-объекта в интернете) и Onsite Ranking Score (основан на важности страницы относительно других страниц того же сайта). Ядром изобретения является механизм модификации Global Ranking Score на основе Onsite Ranking Score для получения итогового Combined Ranking. Этот механизм позволяет учитывать внутреннюю структуру сайта и сигналы, контролируемые вебмастером, в финальном ранжировании.

Как это работает

Система работает следующим образом:

  • Глобальное ранжирование: В ответ на запрос система вычисляет Global Ranking Score для релевантных страниц, используя стандартные сигналы релевантности и авторитетности (часто с большим весом Offsite Data).
  • Внутрисайтовое ранжирование: Система вычисляет Onsite Ranking Score для этих же страниц. Эта оценка отражает важность страницы внутри её сайта, основываясь на Onsite Data (например, внутренняя структура, внутренние ссылки, расположение ключевых слов).
  • Модификация и Комбинация: Global Ranking Score модифицируется на основе Onsite Ranking Score.
  • Ограничения: Степень этой модификации ограничивается (limiting a degree of modification). Ключевыми ограничителями являются уровень глобальной авторитетности (доверия) к сайту и положение страницы во внутренней структуре сайта. На сайтах с низким доверием влияние внутренних сигналов снижается.

Актуальность для SEO

Высокая. Оптимизация внутренней перелинковки и архитектуры сайта (Information Architecture) остаются фундаментальными аспектами SEO. Этот патент описывает базовый механизм того, как Google может интерпретировать и использовать эти внутренние сигналы для ранжирования. Понимание того, что влияние внутренних факторов модерируется глобальным доверием к сайту, критически важно для современных стратегий.

Важность для SEO

Патент имеет высокое значение для SEO (8/10). Он подтверждает, что внутренняя архитектура и перелинковка являются прямыми факторами, влияющими на ранжирование через Onsite Ranking Score. Однако он также вводит критическое условие: эффективность внутренних SEO-усилий напрямую зависит от глобальной авторитетности сайта. Для авторитетных сайтов оптимизация внутренней структуры дает значительный эффект; для сайтов с низким доверием её влияние ограничено.

Детальный разбор

Термины и определения

Authority (Авторитетность / Доверие)
Значение, присваиваемое сайту или странице, отражающее уровень доверия к сайту. Используется для определения надежности контента и точности Onsite Data. Может основываться на количестве и качестве внешних ссылок и других сигналах надежности.
Combined Ranking (Комбинированное ранжирование)
Итоговое ранжирование веб-страниц, полученное путем комбинации (или модификации) Global Ranking Score и Onsite Ranking Score.
Global Ranking Score (Глобальная оценка ранжирования)
Оценка, определяющая ранг веб-объекта (страницы или сайта) по сравнению с другими веб-объектами в интернете. Основана на релевантности запросу и относительной авторитетности. Патент предполагает, что ей может придаваться больший вес Offsite Data.
Offsite Data (Внешние данные)
Сигналы, полученные из внешних источников, не контролируемые вебмастером сайта. Примеры: количество ссылок с других сайтов, авторитетность ссылающихся сайтов, частота выбора результата пользователями.
Onsite Data (Внутрисайтовые данные)
Информация, полученная непосредственно со страницы или сайта, контролируемая вебмастером. Примеры: количество и расположение ключевых слов, количество ссылок на страницу с того же домена (внутренние ссылки), положение страницы в структуре сайта (например, близость к главной).
Onsite Ranking Score (Внутрисайтовая оценка ранжирования)
Оценка, определяющая важность страницы относительно других страниц в пределах того же сайта. Вычисляется на основе Onsite Data. Патент предполагает, что ей может придаваться больший вес Onsite Data.
Representative Webpage (Репрезентативная веб-страница)
Страница, выбранная для представления сайта в результатах поиска в одном из вариантов реализации. Часто это страница с наивысшим Onsite Ranking Score на сайте для данного запроса.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод комбинирования оценок.

  1. Система получает запрос и идентифицирует релевантные веб-страницы.
  2. Вычисляется Global Ranking Score для каждой страницы (на основе релевантности запросу).
  3. Вычисляется Onsite Ranking Score для каждой страницы. Эта оценка основана на Onsite Data (данных, контролируемых вебмастером или разработчиком сайта) и представляет важность страницы относительно всех других страниц на том же сайте в контексте запроса.
  4. Global Ranking Score модифицируется на основе Onsite Ranking Score.
  5. Генерируется Combined Ranking на основе модифицированных глобальных оценок.
  6. Предоставляется Combined Ranking в ответ на запрос.

Claim 4 (Зависимый от 1): Вводит критическое ограничение на основе авторитетности.

Модификация Global Ranking Score ограничивается (limiting a degree of modification) на основе меры авторитетности (measure of authority) соответствующего сайта по сравнению с другими сайтами. Если авторитетность (доверие) к сайту низкая, система предполагает, что Onsite Data (контролируемые вебмастером) могут быть ненадежными или манипулятивными. Следовательно, влияние Onsite Ranking Score на итоговый ранг будет ограничено.

Claim 5 (Зависимый от 1): Вводит ограничение на основе структуры сайта.

Модификация Global Ranking Score ограничивается на основе положения (placement) страницы во внутренней структуре (internal structure) соответствующего сайта. Даже если страница релевантна по контенту, её неоптимальное положение в структуре (например, глубокое вложение, указывающее на низкую важность с точки зрения сайта) может ограничить степень повышения её глобального ранга.

Claims 6, 7, 8 (Зависимые от 1): Детализируют факторы, используемые для расчета Onsite Ranking Score.

Onsite Ranking Score может основываться на:

  • Относительном положении страницы во внутренней структуре сайта (Claim 6).
  • Количестве ссылок на страницу с других страниц того же сайта (внутренняя перелинковка) (Claim 7).
  • Относительном количестве терминов запроса на странице по сравнению с другими страницами сайта (Claim 8).

Claim 9 (Зависимый от 1): Добавляет контекстуальные факторы для Onsite Ranking Score.

Onsite Ranking Score может основываться на типе запроса, типе сайта, относительном возрасте ресурса или типе контента на странице.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько этапов поисковой архитектуры.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе система должна проанализировать и сохранить данные, необходимые для последующих расчетов. Это включает:

  • Извлечение Onsite Data: анализ внутренней структуры сайта (site architecture), карты сайта, внутренних ссылок, расположения контента.
  • Извлечение Offsite Data: анализ внешних ссылок и расчет метрик авторитетности (Authority) сайта.

RANKING – Ранжирование
Основное применение патента происходит на этапе ранжирования (вероятно, на стадиях L2 или L3).

  1. Расчет Global Score: Система вычисляет предварительные Global Ranking Scores для страниц-кандидатов.
  2. Расчет Onsite Score: Вычисляются Onsite Ranking Scores, используя извлеченные на этапе индексирования данные о структуре сайта и внутренних связях.
  3. Модификация: Система применяет логику модификации глобальной оценки на основе внутрисайтовой оценки.
  4. Применение ограничений: Степень модификации корректируется (ограничивается) с учетом глобальной авторитетности сайта и положения страницы в структуре.

RERANKING – Переранжирование
В альтернативной реализации, описанной в патенте (FIG. 2), но не являющейся основным предметом Claims 1-18, система может использовать этот механизм на этапе переранжирования для проверки согласованности (consistency). Если глобальная оценка сайта высока, а внутрисайтовая оценка его лучшей страницы (Representative Webpage) низка, ранг сайта может быть скорректирован.

Входные данные:

  • Поисковый запрос.
  • Индекс страниц-кандидатов.
  • Onsite Data для каждой страницы (внутренние ссылки, положение в структуре).
  • Метрики авторитетности (Authority) для сайта.

Выходные данные:

  • Combined Ranking — итоговый отсортированный список результатов с модифицированными оценками.

На что влияет

  • Конкретные типы контента и структура: Наибольшее влияние патент оказывает на сайты со сложной иерархией (eCommerce, крупные контент-проекты, новостные порталы, форумы), где внутренняя структура и перелинковка играют ключевую роль в распределении веса и определении приоритетных разделов.
  • Специфические запросы: Влияет на запросы, где на одном сайте может быть несколько релевантных страниц. Механизм помогает выбрать наиболее важную из них с точки зрения самого сайта (наивысший Onsite Ranking Score).
  • Типы сайтов (Ниши): Патент явно указывает (Claim 9), что критерии Onsite Ranking могут адаптироваться в зависимости от типа сайта. Например, на форуме более новые посты (возраст ресурса) могут получать более высокий Onsite Ranking Score.

Когда применяется

Алгоритм применяется в процессе ранжирования для запросов, где необходимо оценить относительную важность страниц. Механизм ограничения (limiting a degree of modification) активируется динамически:

  • Триггеры для ограничения: Низкая глобальная авторитетность (Authority) сайта или неоптимальное (например, глубокое) положение страницы в структуре сайта.

Пошаговый алгоритм

Процесс ранжирования с интеграцией Onsite и Offsite оценок

  1. Получение запроса и идентификация кандидатов: Система получает поисковый запрос и определяет набор релевантных веб-страниц.
  2. Вычисление Global Ranking Score: Для каждой страницы-кандидата вычисляется Global Ranking Score. Эта оценка основывается на релевантности контента запросу и общей авторитетности страницы/сайта, часто с приоритетом Offsite Data.
  3. Вычисление Onsite Ranking Score: Для каждой страницы-кандидата вычисляется Onsite Ranking Score. Эта оценка определяет важность страницы относительно других страниц на том же сайте. Используются Onsite Data:
    • Анализ внутренней структуры и определение положения страницы.
    • Анализ количества внутренних ссылок на страницу.
    • Анализ использования терминов запроса.
    • Учет типа сайта и возраста контента.
  4. Определение степени модификации (Degree of Modification): Система определяет, насколько Onsite Ranking Score может повлиять на Global Ranking Score. Этот шаг включает проверку ограничений:
    • Ограничение по авторитетности: Проверяется мера авторитетности сайта. Если она низкая, степень модификации ограничивается.
    • Ограничение по структуре: Проверяется положение страницы в структуре. Если оно неоптимально, степень модификации ограничивается.
  5. Модификация Global Ranking Score: Global Ranking Score корректируется на основе Onsite Ranking Score с учетом вычисленных ограничений.
  6. Генерация Combined Ranking: Формируется итоговое Combined Ranking на основе модифицированных оценок.
  7. Предоставление результатов: Отсортированный список предоставляется пользователю.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент явно разделяет данные на две категории: Onsite Data и Offsite Data.

Onsite Data (Внутрисайтовые факторы):

  • Структурные факторы (Site Architecture): Положение (placement) страницы во внутренней структуре сайта. Близость к главной странице или узловым страницам.
  • Ссылочные факторы (Internal Links): Количество ссылок на страницу с других страниц того же домена (Claim 7).
  • Контентные факторы: Относительное количество терминов запроса (Claim 8); расположение ключевых слов (например, в заголовке).
  • Временные факторы: Относительный возраст ресурса (Claim 9).
  • Мультимедиа/Тип контента: Наличие определенного типа контента, например, изображений, видео, форм (Claim 9).

Offsite Data (Внешние факторы):

  • Ссылочные факторы (External Links): Количество внешних ссылок на сайт; авторитетность ссылающихся доменов.
  • Поведенческие факторы: Частота выбора страницы в результатах поиска (упоминается в описании как пример offsite data).
  • Метрики авторитетности (Authority): Предварительно рассчитанные метрики доверия к домену или сайту, используемые для ограничения модификации (Claim 4).

Какие метрики используются и как они считаются

  • Global Ranking Score: Агрегированная метрика релевантности и авторитетности. В патенте указано, что при её расчете может придаваться больший вес Offsite Data.
  • Onsite Ranking Score: Метрика внутренней важности страницы. Рассчитывается на основе анализа Onsite Data (структура, внутренние ссылки, контент). Критерии расчета могут меняться в зависимости от типа сайта.
  • Degree of Modification (Степень Модификации): Переменная, определяющая вес Onsite Ranking Score при корректировке Global Ranking Score. Она ограничивается (capped) при низкой авторитетности сайта (Claim 4) или неоптимальном расположении страницы в структуре (Claim 5).
  • Combined Ranking Score: Итоговая оценка. Рассчитывается как функция от Global Ranking Score и Onsite Ranking Score с учетом Degree of Modification.

Выводы

  1. Двухуровневая оценка важности: Google явно разделяет оценку важности страницы на два уровня: глобальный (в масштабах интернета) и локальный (внутри сайта). Итоговый ранг (Combined Ranking) является результатом их комбинации.
  2. Внутренняя структура и перелинковка как прямые факторы: Патент подтверждает, что архитектура сайта (Claim 6) и внутренняя перелинковка (Claim 7) напрямую используются для расчета Onsite Ranking Score. То, как вебмастер организует сайт, влияет на ранжирование.
  3. Авторитетность (Trust) как ключевой модератор и множитель: Критически важный вывод (Claim 4) — влияние внутренних факторов (Onsite Data) модерируется уровнем глобального доверия (Authority) к сайту. Поскольку Onsite Data контролируются вебмастером, Google ограничивает их влияние, если сайт не считается надежным. Высокая авторитетность увеличивает влияние внутренних сигналов.
  4. Ограничения, связанные с архитектурой: Положение страницы в структуре сайта используется не только для расчета Onsite Ranking Score, но и как самостоятельный ограничитель для бустинга (Claim 5). Глубоко вложенные страницы могут получить меньший прирост в ранжировании, даже если они релевантны.
  5. Контекстная адаптация Onsite Ranking: Система адаптирует критерии Onsite Ranking в зависимости от типа сайта (Claim 9) (например, приоритет свежести для форумов или новостных сайтов), что требует от SEO-специалистов понимания специфики своей ниши и типа ресурса.

Практика

Best practices (это мы делаем)

  • Построение глобальной авторитетности (E-E-A-T и Внешние сигналы): Это приоритет №1. Чем выше авторитетность (Authority) сайта, тем сильнее влияние внутренней оптимизации (Onsite Ranking Score) на итоговое ранжирование. Авторитетность "разблокирует" потенциал внутренней структуры и перелинковки.
  • Оптимизация архитектуры сайта (Information Architecture): Разрабатывайте логичную, иерархическую и не слишком глубокую структуру сайта. Ключевые страницы (категории, важные статьи) должны быть легко доступны. Это повышает их Onsite Ranking Score и снимает структурные ограничения (Claim 5) на модификацию ранга.
  • Стратегическая внутренняя перелинковка: Активно используйте внутренние ссылки для указания на наиболее важные страницы. Большое количество внутренних ссылок увеличивает Onsite Ranking Score страницы (Claim 7). Используйте контекстные ссылки и навигационные элементы (меню, хлебные крошки) для создания сильных связей.
  • Согласование внутренних и внешних сигналов: Убедитесь, что страницы, на которые вы привлекаете внешние ссылки и которые продвигаете как авторитетные, также являются приоритетными во внутренней структуре сайта. Это создает согласованность между Global и Onsite Ranking Scores.
  • Адаптация структуры под тип сайта: Для новостных сайтов и форумов обеспечьте структурный приоритет свежему контенту, так как система может учитывать возраст ресурса при расчете Onsite Ranking Score (Claim 9).

Worst practices (это делать не надо)

  • Фокус только на внутренней оптимизации без работы над авторитетностью: Рассчитывать на рост позиций только за счет идеальной внутренней структуры и перелинковки, игнорируя E-E-A-T и внешние факторы, неэффективно. Влияние внутренних факторов будет ограничено (Claim 4).
  • Манипуляции внутренней перелинковкой на сайтах с низким доверием: Попытки агрессивно накачать внутренними ссылками определенные страницы на сайте с низкой глобальной авторитетностью будут неэффективны. Система ограничит влияние Onsite Ranking Score из-за низкого доверия к данным, контролируемым вебмастером.
  • Игнорирование архитектуры и глубокое вложение контента: Размещение важного контента на большой глубине клика от главной страницы снижает его Onsite Ranking Score и активирует ограничения на повышение ранга (Claim 5).
  • Слабая внутренняя перелинковка (Orphan Pages): Наличие страниц-сирот или страниц со слабым внутренним ссылочным профилем минимизирует их шансы на высокое ранжирование, так как их Onsite Ranking Score будет низким.

Стратегическое значение

Этот патент подчеркивает синергию между внешним и внутренним SEO. Стратегическое значение заключается в понимании того, что глобальная авторитетность (Authority) является не просто фактором ранжирования, но и множителем эффективности для внутренних факторов оптимизации. Долгосрочная стратегия должна включать параллельную работу над повышением доверия к сайту (внешнее SEO, E-E-A-T) и оптимизацией его внутренней структуры (внутреннее SEO). Патент подтверждает, что Google стремится ранжировать контент так, как его приоритизирует сам источник, но только если этот источник заслуживает доверия.

Практические примеры

Сценарий 1: Оптимизация категории eCommerce на авторитетном сайте

  1. Задача: Повысить ранжирование страницы категории "Беспроводные наушники".
  2. Анализ (Global): Сайт является крупным ритейлером с высокой авторитетностью (High Authority).
  3. Действия (Onsite):
    • Страница перемещается на второй уровень вложенности (Главная -> Наушники -> Беспроводные).
    • Ссылка на категорию добавляется в главное сквозное навигационное меню.
    • Из 100 статей в блоге и обзоров проставляются контекстные внутренние ссылки на страницу категории.
  4. Ожидаемый результат: Onsite Ranking Score страницы значительно увеличивается. Так как авторитетность сайта высокая, ограничение (Claim 4) минимально. Система применяет значительную положительную модификацию к Global Ranking Score. Combined Ranking существенно улучшается.

Сценарий 2: Новый сайт с низким доверием

  1. Задача: Ранжировать ключевую статью на новом сайте (Low Authority).
  2. Действия (Onsite): Вебмастер создает оптимальную структуру и ставит 200 внутренних ссылок на эту статью с других страниц сайта, пытаясь максимизировать Onsite Ranking Score.
  3. Ожидаемый результат: Onsite Ranking Score может быть высоким. Однако, из-за низкой авторитетности сайта, система применяет строгое ограничение на степень модификации (Claim 4). Влияние внутренних ссылок на Combined Ranking минимально. Сайт не получает значительного роста позиций до тех пор, пока не увеличится его глобальная авторитетность.

Вопросы и ответы

Подтверждает ли этот патент важность внутренней перелинковки?

Да, абсолютно. Патент прямо указывает в Claim 7, что количество ссылок на страницу с других страниц того же сайта является фактором при расчете Onsite Ranking Score. Этот Onsite Ranking Score затем используется для модификации глобального ранга страницы. Таким образом, внутренняя перелинковка является прямым механизмом влияния на итоговое ранжирование.

Почему моя идеальная внутренняя перелинковка не работает на новом сайте?

Патент дает четкий ответ на этот вопрос в Claim 4. Влияние Onsite Ranking Score (который зависит от перелинковки) ограничивается мерой авторитетности (Authority) сайта. Поскольку Onsite Data контролируются вебмастером, Google снижает доверие к этим сигналам на сайтах с низкой авторитетностью. Для нового сайта сначала необходимо заработать глобальное доверие, чтобы внутренняя перелинковка начала оказывать существенное влияние.

Как архитектура сайта (Information Architecture) влияет на ранжирование согласно патенту?

Архитектура сайта влияет на ранжирование двумя способами. Во-первых, положение страницы в структуре используется для расчета Onsite Ranking Score (Claim 6); более высокое или оптимальное положение обычно дает лучшую оценку. Во-вторых, положение в структуре используется как ограничитель (Claim 5); даже если страница релевантна, её глубокое вложение может ограничить повышение её глобального ранга.

Что такое Global Ranking Score и Onsite Ranking Score?

Global Ranking Score отражает важность вашей страницы в масштабах всего интернета, учитывая релевантность запросу и внешние сигналы (например, ссылки с других сайтов, общая авторитетность). Onsite Ranking Score отражает важность страницы исключительно в контексте вашего собственного сайта, основываясь на внутренней структуре, внутренних ссылках и распределении контента. Итоговый ранг (Combined Ranking) является результатом объединения этих двух оценок.

Что важнее для SEO: внутренняя перелинковка или внешние ссылки?

Они критически взаимозависимы. Внешние ссылки и другие внешние сигналы важны для построения авторитетности (Authority), которая влияет на Global Ranking Score. Внутренняя перелинковка определяет Onsite Ranking Score. Однако, согласно патенту, без достаточной авторитетности влияние внутренней перелинковки будет ограничено. Стратегически, авторитетность является ключом, который позволяет внутренней перелинковке работать эффективно.

Может ли страница с меньшим количеством внешних ссылок обогнать страницу с большим, если у первой лучше внутренняя перелинковка?

Да, это возможно, при условии, что оба сайта обладают достаточным уровнем доверия (Authority). Если страница А имеет немного более низкий Global Ranking Score, но значительно более высокий Onsite Ranking Score (лучшая внутренняя структура и перелинковка), модификация может привести к тому, что итоговый Combined Ranking страницы А будет выше, чем у страницы Б.

Учитывает ли Onsite Ranking Score анкоры внутренних ссылок?

Патент не упоминает анкорный текст внутренних ссылок напрямую. Он фокусируется на количестве внутренних ссылок (Claim 7) и использовании терминов запроса на самой целевой странице (Claim 8). Хотя анкорный текст является частью Onsite Data, в данном патенте он не выделен как отдельный фактор для расчета Onsite Ranking Score.

Влияет ли тип сайта на то, как работает этот алгоритм?

Да, патент явно указывает на это в Claim 9. Критерии для определения Onsite Ranking Score могут зависеть от типа сайта. Например, для сайта типа «форум» или новостного портала система может присваивать более высокие внутрисайтовые оценки страницам, содержащим более свежий контент (относительный возраст ресурса). Система адаптирует логику внутреннего ранжирования под специфику ресурса.

Что происходит, если внешние сигналы говорят, что сайт важен, а внутренние — что нет?

В описании патента (не в Claims) рассматривается такой сценарий несоответствия (inconsistency). Если Global Ranking Score высок (положительные внешние сигналы), но Onsite Ranking Score лучшей страницы сайта очень низок (отсутствие релевантных внутренних страниц), система может определить несоответствие. В этом случае глобальная оценка ранжирования для сайта может быть скорректирована (понижена).

Использует ли Google этот механизм для определения главной страницы сайта?

Да, в описании патента упоминается, что Onsite Data могут включать размещение страницы относительно общей структуры сайта. Например, страница, обозначенная как главная (homepage), может рассматриваться как более важная, чем страница, требующая навигации через несколько гиперссылок. Это учитывается при расчете Onsite Ranking Score.

Похожие патенты

Как Google использует сеть доверия между экспертами для расчета Trust Rank и ранжирования контента
Google использует механизм для определения авторитетности контента путем анализа того, какие эксперты (сущности) доверяют друг другу и как они классифицируют (маркируют) контент в интернете. Система рассчитывает «Рейтинг Доверия» (Trust Rank) для каждой сущности и использует его для повышения в выдаче контента, отмеченного доверенными источниками, интегрируя сигналы репутации в алгоритм ранжирования.
  • US7603350B1
  • 2009-10-13
  • EEAT и качество

  • Knowledge Graph

  • SERP

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 использует «Локальный авторитет» для переранжирования документов на основе их взаимосвязей внутри конкретной выдачи
Google может улучшить ранжирование, анализируя структуру ссылок внутри начального набора результатов поиска. Документы, на которые часто ссылаются другие высокорелевантные документы по этому же запросу («локальные эксперты»), получают повышение. Этот процесс включает строгие фильтры для обеспечения независимости этих ссылок-голосов.
  • US6526440B1
  • 2003-02-25
  • Ссылки

  • Антиспам

  • SERP

Как Google переносит авторитетность бренда и описательные термины между страницами одного сайта для улучшения ранжирования
Google использует механизмы для улучшения релевантности страниц путем переноса сигналов внутри сайта. Система распространяет "авторитетные" термины (например, бренд) с главной страницы на внутренние разделы и, наоборот, поднимает "высокоописательные" термины (например, адреса, категории, уникальные слова) с внутренних страниц на главную. Это позволяет ранжировать наиболее подходящую страницу сайта, даже если нужные ключевые слова на ней отсутствуют.
  • US7933890B2
  • 2011-04-26
  • Структура сайта

  • Техническое SEO

  • Индексация

Как Google использует офлайн-сигналы и авторитетность сущностей для ранжирования контента
Google использует реальные, офлайн-сигналы авторитетности для ранжирования документов, у которых отсутствует естественная ссылочная структура (например, оцифрованные книги). Система оценивает коммерческий успех документа (данные о продажах, списки бестселлеров), репутацию связанных сущностей (автора и издателя) и может переносить ссылочный авторитет с официальных сайтов этих сущностей на сам документ для улучшения его позиций в поиске.
  • US8799107B1
  • 2014-08-05
  • EEAT и качество

  • SERP

  • Поведенческие сигналы

Популярные патенты

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 внутренние ссылки и структуру DOM для генерации шаблонов сайта и извлечения структурированных сниппетов
Google анализирует повторяющиеся блоки внутренних ссылок (например, списки товаров). Если текст возле ссылки на исходной странице совпадает с текстом на целевой странице, Google определяет DOM-структуру этого текста и создает шаблон домена. Этот шаблон позволяет автоматически извлекать ключевую информацию (например, цену и характеристики) для сниппетов со всех однотипных страниц сайта, даже без микроразметки.
  • US9971746B2
  • 2018-05-15
  • Структура сайта

  • SERP

  • Ссылки

Как Google использует машинное обучение для оптимизации обхода Knowledge Graph и поиска связанных концепций
Google оптимизирует обход Knowledge Graph для эффективного поиска семантически связанных фраз. Вместо анализа всех связей сущности система использует ML-модели для выбора только тех отношений (свойств), которые вероятнее всего приведут к ценным результатам. Этот выбор основан на истории поисковых запросов и контексте пользователя, что позволяет экономить вычислительные ресурсы и повышать релевантность предложений.
  • US10140286B2
  • 2018-11-27
  • Knowledge Graph

  • Семантика и интент

  • Персонализация

Как Google использует контент веб-страниц для генерации, верификации и адаптации AI-ответов в поиске (SGE/AI Overviews)
Google использует Большие Языковые Модели (LLM) для создания генеративных сводок (AI Overviews/SGE). Для обеспечения точности система не полагается только на знания LLM, а обрабатывает контент из актуальных результатов поиска (SRDs). Патент описывает архитектуру этого процесса: как выбираются источники, как генерируется сводка на их основе (Grounding), как проверяется информация для добавления ссылок (Verification), и как ответ адаптируется под контекст и действия пользователя.
  • US20250005303A1
  • 2025-01-02
  • SERP

  • EEAT и качество

  • Персонализация

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 использует историю браузера, закладки и поведение пользователей для персонализации результатов поиска в e-commerce
Система отслеживает поведение пользователей (клики, время на сайте, покупки) и их сохраненные закладки (content pointers) в сетевой среде. На основе этих данных создается персональная модель релевантности и иерархия предпочтений. Эта модель используется для дополнения запросов, переранжирования результатов поиска и предоставления рекомендаций, обеспечивая персонализированный опыт в e-commerce.
  • US7089237B2
  • 2006-08-08
  • Поведенческие сигналы

  • Персонализация

  • SERP

Как Google использует фразы и тематические кластеры из истории пользователя для персонализации результатов поиска
Google может строить модель интересов пользователя, анализируя семантически значимые фразы и тематические кластеры в контенте, который пользователь потребляет (просматривает, сохраняет, печатает). При последующих запросах система повышает в ранжировании те документы, которые содержат фразы, одновременно релевантные запросу и присутствующие в профиле интересов пользователя.
  • US7580929B2
  • 2009-08-25
  • Персонализация

  • Семантика и интент

  • Поведенческие сигналы

Как Google интегрирует поиск в инструменты создания контента и использует распространение ссылок для расчета репутации автора
Google разработал систему (UDS), интегрирующую поиск в инструменты создания контента (Email, блоги, форумы). Система автоматически уточняет запросы на основе контекста и профилей пользователей. Если автор вставляет ссылку, а читатель кликает по ней, Google использует это взаимодействие для расчета «оценки репутации» автора и как поведенческий сигнал качества контента.
  • US7844603B2
  • 2010-11-30
  • Ссылки

  • Поведенческие сигналы

  • EEAT и качество

Как Google использует данные веб-поиска и клики пользователей для классификации бизнесов и построения иерархии категорий
Google анализирует логи веб-поиска (введенные ключевые слова и последующие клики по результатам), чтобы понять, как пользователи интуитивно классифицируют бизнесы. Эти данные используются для автоматического построения динамической иерархической структуры категорий. Эта структура затем применяется для улучшения точности поиска, в частности, для оптимизации моделей распознавания речи в голосовых системах.
  • US7840407B2
  • 2010-11-23
  • Поведенческие сигналы

  • Семантика и интент

  • Структура сайта

Как Google модифицирует PageRank, используя модель «Разумного серфера» для взвешивания ссылок на основе вероятности клика
Google использует машинное обучение для прогнозирования вероятности клика по ссылкам на основе их характеристик (позиция, размер шрифта, анкор) и реального поведения пользователей. Эта модель («Разумный серфер») модифицирует алгоритм PageRank, придавая больший вес ссылкам, которые с большей вероятностью будут использованы, и уменьшая вес игнорируемых ссылок.
  • US7716225B1
  • 2010-05-11
  • Ссылки

  • Поведенческие сигналы

  • SERP

seohardcore