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

Как Google автоматически обновляет результаты поиска в реальном времени без перезагрузки страницы

PRESENTING REAL-TIME SEARCH RESULTS (Представление результатов поиска в реальном времени)
  • US8843856B2
  • Google LLC
  • 2010-12-03
  • 2014-09-23
  • Свежесть контента
  • SERP
  • Описание
  • Разбор
  • Выводы
  • Практика
  • FAQ
  • Похожие

Google использует клиентский скрипт (например, JavaScript), встроенный в страницу результатов поиска, для автоматического обновления блоков с контентом в реальном времени. Этот скрипт периодически повторно отправляет исходный запрос на сервер, получает самые свежие результаты, появившиеся с момента последней проверки, и динамически встраивает их в страницу выдачи без её полной перезагрузки.

Описание

Какую проблему решает

Патент решает проблему доставки пользователям самой актуальной информации (real-time search results) сразу после её появления в сети. Он устраняет необходимость для пользователя вручную обновлять страницу результатов поиска (SERP), чтобы увидеть новейший контент, связанный с актуальными событиями (например, новости или обновления в социальных сетях).

Что запатентовано

Запатентована система для представления и автоматического обновления результатов поиска в реальном времени. Поисковая система в ответ на запрос отправляет пользователю не только начальные результаты, но и исполняемое клиентское программное обеспечение (device software, например, JavaScript). Это ПО выполняется в браузере, периодически запрашивает у сервера обновления и динамически встраивает их в интерфейс пользователя без перезагрузки страницы.

Как это работает

Система работает преимущественно на стороне клиента:

  • Инициализация: Сервер возвращает страницу выдачи, содержащую начальные результаты и device software (скрипт).
  • Планирование: Скрипт выполняется в браузере и определяет время следующего обновления (по заданному расписанию или по указанию сервера).
  • Автоматический повторный запрос: Скрипт автоматически отправляет запрос на сервер. Запрос может включать метку времени последнего показанного результата (time of most recent result).
  • Получение обновлений: Сервер возвращает только новый контент, появившийся после указанной метки времени.
  • Динамическое отображение: Скрипт обновляет страницу (например, через модификацию DOM), добавляя новые результаты в соответствующий блок.

Актуальность для SEO

Высокая. Технология динамического обновления контента без перезагрузки страницы (AJAX, JavaScript, DOM manipulation) является стандартом в веб-разработке. Хотя конкретная реализация интерфейса, показанная в патенте, эволюционировала, базовый принцип автоматического обновления актуального контента используется в современных функциях Google, таких как блоки новостей (Top Stories) и карусели социальных сетей.

Важность для SEO

Низкое (2/10). Патент описывает инфраструктуру доставки контента и пользовательский интерфейс (UI/UX), а не алгоритмы ранжирования. Он не предоставляет информации о том, как оптимизировать контент для лучшего ранжирования. Однако он подчеркивает критическую важность скорости индексации для контента, связанного с актуальными событиями (QDF).

Детальный разбор

Термины и определения

Device software (Клиентское программное обеспечение)
Исполняемый код (например, JavaScript), отправляемый сервером на устройство пользователя (браузер). Отвечает за управление динамическим отображением результатов, определение времени обновления и автоматическую отправку повторных запросов на сервер.
DOM (Document Object Model)
Объектная модель документа. Программный интерфейс для HTML-документов. Device software использует модификацию DOM для обновления содержимого страницы без её полной перезагрузки.
Further real-time search results (Последующие результаты в реальном времени)
Новые результаты, полученные после автоматической повторной отправки запроса. Они новее, чем начальные результаты.
Initial real-time search results (Начальные результаты в реальном времени)
Результаты, предоставленные при первой загрузке страницы выдачи, которые соответствуют критериям свежести.
Real-time search results (Результаты поиска в реальном времени)
Результаты поиска, которые одновременно релевантны запросу и являются относительно недавними (опубликованы или обновлены в течение порогового времени, например, от нескольких секунд до 30 минут назад).
Time of most recent result (Время самого свежего результата)
Метка времени самого последнего результата, показанного пользователю. Используется клиентским ПО при повторном запросе к серверу, чтобы сервер мог вернуть только более новый контент.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент носит инфраструктурный и интерфейсный характер, фокусируясь на доставке данных.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает процесс со стороны поисковой системы.

  1. Система получает запрос от устройства пользователя.
  2. Получает обычные результаты поиска и initial real-time search results.
  3. В ответ система предоставляет пользователю ответ, включающий device software.
  4. Это ПО, при выполнении на устройстве пользователя, заставляет его:
    • Отображать начальные результаты реального времени отдельно от обычных результатов.
    • Определить время для повторной отправки запроса.
    • Автоматически повторно отправить запрос (resubmitted query) в определенное время.
    • Получить further real-time search results, которые новее начальных.
    • Отобразить эти дополнительные результаты.

Ядром изобретения является предоставление клиентского скрипта, который автоматизирует процесс обновления свежего контента на стороне пользователя.

Claim 8 (Независимый пункт): Описывает тот же процесс, но с перспективы клиентского устройства (выполнение device software).

Устройство отправляет запрос, получает и отображает начальные результаты, определяет время обновления, автоматически повторно отправляет запрос, получает и отображает новые результаты.

Claims 2 и 3 (Зависимые): Уточняют техническую реализацию.

Ответ системы предоставляется в виде HTML-документа, а device software — это JavaScript код. JavaScript обновляет отображаемый документ путем модификации DOM (Document Object Model), что позволяет избежать перезагрузки страницы.

Claims 4 и 5 (Зависимые): Детализируют управление частотой обновлений.

Время повторной отправки может быть регулярным интервалом (Claim 4) или определяться на основе информации, предоставленной поисковой системой (Claim 5). Это позволяет серверу контролировать нагрузку и частоту обновлений в зависимости от скорости появления нового контента.

Claim 6 (Зависимый): Детализирует механизм оптимизации обновлений.

Повторно отправленный запрос включает данные, определяющие время самого последнего показанного результата (time of a most recent initial real-time search result). Это позволяет поисковой системе предоставлять только более свежие результаты.

Где и как применяется

Патент описывает механизмы, затрагивающие финальные этапы формирования выдачи и взаимодействие с пользователем, а также подразумевает наличие специфической инфраструктуры для сбора данных.

CRAWLING и INDEXING – Сканирование, Индексирование
Для функционирования системы необходима инфраструктура сверхбыстрого сканирования и индексирования или прямая интеграция с поставщиками контента (упоминаются provider feeds, например, Twitter, RSS), чтобы система имела доступ к контенту в течение секунд после его публикации.

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание
На этом этапе формируется начальная SERP. Система определяет, нужно ли включать блок реального времени. Если да, то в SERP встраиваются начальные результаты и необходимое device software (JavaScript) для управления обновлениями.

Presentation Layer / RERANKING (Уровень представления/UX)
Основное применение патента. Device software работает в браузере пользователя, управляет интерфейсом и логикой автоматического обновления результатов после того, как SERP была сформирована и доставлена.

Входные данные (для сервера):

  • Исходный запрос пользователя.
  • Повторный запрос от device software.
  • Time of most recent result (метка времени).
  • Потоки свежего контента из индекса или фидов.

Выходные данные (от сервера к клиенту):

  • HTML-документ с начальными результатами и device software.
  • Ответы на повторные запросы, содержащие только новые результаты поиска в реальном времени.
  • (Опционально) Информация о рекомендуемом времени следующего запроса.

На что влияет

  • Конкретные типы контента: Наибольшее влияние на контент, требующий максимальной свежести: срочные новости, обновления статусов в социальных сетях (Twitter, Facebook), сообщения в блогах, результаты спортивных матчей.
  • Специфические запросы: Запросы, связанные с текущими событиями (breaking news), трендами. Запросы, для которых характерен принцип QDF (Query Deserves Freshness).
  • Конкретные ниши или тематики: СМИ, спорт, финансы, социальные медиа.

Когда применяется

  • Триггеры активации: Алгоритм активируется, когда поисковая система определяет, что для данного запроса критически важна свежесть контента и существует достаточный поток новых релевантных данных.
  • Временные рамки: Применяется в реальном времени во время нахождения пользователя на странице результатов поиска.
  • Исключения: Пользователь может остановить обновление с помощью элемента управления (например, кнопки «Pause» или «Stop updating»).

Пошаговый алгоритм

Процесс обработки запроса и обновления результатов

  1. Получение запроса и генерация ответа (Сервер): Сервер получает запрос, идентифицирует результаты и формирует ответ, включающий initial real-time search results и device software (скрипт).
  2. Доставка и отображение (Клиент): Ответ доставляется в браузер. Страница отображает результаты.
  3. Инициализация скрипта: Device software выполняется в браузере.
  4. Определение тайминга обновления: Скрипт определяет, когда отправить следующий запрос (фиксированный интервал или интервал, предложенный сервером).
  5. Автоматическая повторная отправка запроса: В определенное время скрипт автоматически отправляет повторный запрос на сервер, включая time of most recent result.
  6. Обработка повторного запроса (Сервер): Сервер идентифицирует результаты, которые новее, чем указанная метка времени.
  7. Получение новых результатов (Клиент): Скрипт получает от сервера только новые данные (further real-time search results).
  8. Обновление интерфейса: Скрипт модифицирует DOM страницы, добавляя новые результаты (например, в начало списка). Интерфейс обновляется без перезагрузки.
  9. Цикл обновления: Шаги 4-8 повторяются до тех пор, пока пользователь не покинет страницу или не остановит обновление.

Какие данные и как использует

Патент чисто технический (инфраструктурный) и фокусируется на механизме доставки данных. Он не описывает факторы ранжирования или анализа контента.

Данные на входе

  • Временные факторы: Критически важные данные. Время публикации или последнего обновления ресурса используется для определения, является ли результат «real-time» и является ли он новым для пользователя.
  • Технические факторы: Система полагается на выполнение device software (JavaScript) на стороне клиента и поддержку динамической модификации DOM.
  • Контентные факторы: Текст обновлений статуса, заголовки новостей, сниппеты. Используются для отображения результата пользователю.
  • Пользовательские факторы: Идентификаторы и аватары пользователей (например, в случае обновлений статуса в социальных сетях).

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не описывает метрики ранжирования (релевантность или качество). Он фокусируется на временных метриках для управления потоком данных:

  • Threshold amount of time (Пороговое время): Метрика для определения свежести. Если ресурс обновлен в пределах этого порога (упоминаются примеры от 10 секунд до 30 минут), он считается real-time.
  • Time of most recent result (Время самого свежего результата): Метка времени последнего результата, отправленного клиенту. Используется для фильтрации только нового контента.
  • Regular interval (Регулярный интервал): Частота, с которой клиентское ПО отправляет повторные запросы. Может регулироваться сервером.

Выводы

Патент описывает внутренние процессы Google, связанные с пользовательским интерфейсом и инфраструктурой доставки данных, без прямых рекомендаций для SEO.

  1. Инфраструктура и UI/UX, а не ранжирование: Патент описывает механизм доставки и отображения свежего контента, а не алгоритмы его ранжирования. Он объясняет, как Google технически реализует автоматическое обновление SERP.
  2. Автоматизация на стороне клиента: Ключевая идея — использование device software (JavaScript) для переноса задачи обновления результатов с пользователя на браузер, обеспечивая динамический интерфейс без перезагрузки страницы (через модификацию DOM).
  3. Оптимизация трафика и нагрузки: Система разработана эффективно: клиент запрашивает обновления периодически, и интервал может регулироваться сервером. Сервер возвращает только новый контент, используя временные метки (time of most recent result).
  4. Зависимость от скорости индексации: Функционирование системы подразумевает наличие у Google механизмов для почти мгновенного доступа к новому контенту, будь то через сверхбыстрый краулинг или прямые интеграции (Provider feeds).

Практика

Патент скорее инфраструктурный и не дает прямых практических выводов для SEO-стратегий ранжирования. Однако он дает понимание важности скорости для актуального контента.

Best practices (это мы делаем)

  • Обеспечение максимально быстрой индексации: Для сайтов, публикующих актуальный контент (СМИ, блоги), критически важно обеспечить быструю доставку контента в индекс Google. Это достигается через использование News XML Sitemaps, протоколов уведомления (например, WebSub) и, где применимо, Indexing API.
  • Техническая оптимизация скорости: Убедитесь, что ваш сервер быстро отвечает и страницы загружаются быстро. Это способствует более оперативному сканированию и индексации нового контента краулерами Google.
  • Активность в интегрированных платформах: Поскольку система может использовать прямые фиды от контент-провайдеров (таких как Twitter), поддержание активного и авторитетного присутствия на этих платформах увеличивает вероятность появления вашего контента в блоках реального времени (например, в карусели Twitter в SERP).
  • Использование точных временных меток: Убедитесь, что в микроразметке (например, datePublished) и Sitemaps (lastmod) указано точное время публикации/обновления.

Worst practices (это делать не надо)

  • Задержка публикации актуального контента: Если вы освещаете текущие события, любая задержка в публикации и обеспечении индексации снижает шансы попасть в поток real-time search results.
  • Игнорирование технических проблем со скоростью: Медленный хостинг, ошибки сервера или сложный рендеринг могут препятствовать своевременному сканированию нового контента, делая его неактуальным для систем реального времени.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегический фокус Google на предоставлении свежей информации по запросам, чувствительным ко времени (QDF). Для владельцев сайтов это подчеркивает необходимость инвестиций в техническую инфраструктуру и процессы публикации, которые обеспечивают минимальную задержку между созданием контента и его появлением в индексе Google. Скорость является ключевым фактором конкурентоспособности в нишах, связанных с новостями и трендами.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация для СМИ во время срочных новостей

  1. Событие: Происходит важное событие (например, объявление результатов спортивного матча).
  2. Действия SEO и редакции:
    • Мгновенная публикация новости с релевантным заголовком.
    • Автоматическая отправка уведомления Google через WebSub и обновление News XML Sitemap.
    • Публикация ссылки на новость в официальном аккаунте Twitter.
  3. Механизм патента: Google получает контент через фиды (News/Twitter) почти мгновенно. Когда пользователи ищут информацию о событии, Google формирует SERP с блоком реального времени. Device software в браузере пользователя начинает автоматически запрашивать обновления.
  4. Ожидаемый результат: Новость или твит СМИ появляется в блоке real-time search results (современные аналоги — Top Stories, Twitter Carousel) в течение секунд после публикации и остается видимым для пользователей, наблюдающих за обновляющимся потоком.

Вопросы и ответы

Описывает ли этот патент, как ранжируются результаты в реальном времени?

Нет. Патент фокусируется исключительно на инфраструктуре доставки и пользовательском интерфейсе. Он описывает, как результаты автоматически запрашиваются у сервера и отображаются в браузере без перезагрузки страницы, но не раскрывает алгоритмы, определяющие порядок этих результатов.

Что такое «Device Software», упоминаемое в патенте?

Это клиентское программное обеспечение, которое поисковая система отправляет вместе со страницей результатов. На практике это JavaScript-код, который выполняется в браузере пользователя. Этот скрипт отвечает за автоматическую отправку повторных запросов и обновление интерфейса (модификацию DOM).

Как часто обновляются результаты в реальном времени?

Патент предлагает два варианта. Первый — регулярный интервал (например, каждые 10 секунд). Второй — динамический интервал, который определяется на основе информации от сервера. Сервер может регулировать частоту запросов в зависимости от того, как часто появляется новый контент по данной теме.

Как система узнает, какие результаты уже были показаны пользователю?

Клиентское ПО использует метку времени самого последнего результата, отображенного на странице (time of most recent result). При повторном запросе эта метка отправляется на сервер. Сервер использует её как фильтр и возвращает только тот контент, который появился позже этой метки времени.

Что самое важное для SEO в контексте этого патента?

Ключевой фактор — это скорость индексации. Механизм, описанный в патенте, может доставлять только тот контент, который уже находится в индексе Google. Если ваш контент индексируется медленно, он не сможет участвовать в потоке real-time search results, даже если он очень актуален.

Как SEO-специалисту практически использовать информацию из этого патента?

Основной вывод для SEO — это критическая важность скорости индексации для актуального контента. Если вы работаете в новостной или трендовой нише, необходимо использовать все доступные инструменты (News Sitemaps, WebSub, быстрый хостинг) для минимизации задержки между публикацией и попаданием в индекс Google.

Влияет ли скорость моего сайта на попадание в поток реального времени?

Да, косвенно. Патент не использует скорость сайта как фактор ранжирования, но быстрая загрузка сайта способствует более быстрому сканированию и индексации контента. Если Googlebot не может быстро загрузить вашу новую статью, она не попадет в поток real-time search results своевременно.

Какие источники контента используются для этих результатов?

Патент упоминает как ресурсы, проиндексированные поисковой системой, так и ресурсы, полученные из фидов поставщиков (Provider feeds). Это означает, что данные могут поступать из стандартного веб-индекса или напрямую от платформ, таких как новостные агентства и социальные сети (например, Twitter).

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

Они тесно связаны, но отвечают за разные аспекты. Алгоритм QDF определяет, что для данного запроса необходим свежий контент, и влияет на ранжирование. Данный патент описывает пользовательский интерфейс и механизм доставки, который идеально подходит для отображения результатов по QDF-запросам.

Может ли пользователь отключить это автоматическое обновление?

Да, патент упоминает наличие элементов управления (например, «Pause» или «Stop updating»), которые позволяют пользователю остановить автоматическую отправку запросов и обновление результатов. Это полезно, если пользователь хочет изучить текущий набор результатов без их смещения.

Похожие патенты

Как Google генерирует, ранжирует и отображает результаты поиска в реальном времени (Real-Time Search)
Патент Google описывает комплексную систему для поиска в реальном времени. Он включает механизмы прогнозирования актуальных запросов, предварительного кэширования свежего контента (например, статусов из соцсетей), оценки качества этого контента и авторов. Также описана технология непрерывного обновления выдачи у пользователя с помощью "Time Token" и процесс обработки сокращенных URL.
  • US9043319B1
  • 2015-05-26
  • Свежесть контента

  • SERP

  • Антиспам

Как Google объединяет основной индекс и свежие изменения пользователя для персонализированного поиска
Google использует механизм для уменьшения задержки между изменением контента пользователем и его появлением в поиске. Система отслеживает изменения (добавления, удаления, модификации), сделанные пользователем, и объединяет их с результатами основного индекса. Это гарантирует, что пользователь может немедленно найти контент, который он только что изменил, даже если основной индекс еще не обновился.
  • US7818324B1
  • 2010-10-19
  • Персонализация

  • Свежесть контента

  • Индексация

Как Google стабилизирует обновляемые результаты поиска для минимизации изменений в интерфейсе
Google использует метод для обновления результатов поиска в динамических интерфейсах (таких как тулбары или виджеты), который минимизирует визуальные изменения для пользователя. Система сравнивает старый и новый наборы результатов и старается сохранить позиции совпадающих элементов, чтобы интерфейс не "прыгал" при обновлении.
  • US7281008B1
  • 2007-10-09
  • SERP

Как Google предотвращает дублирование контента в потоковых результатах поиска (Streaming Search)
Патент Google описывает технический механизм доставки обновляемых (потоковых) результатов поиска в реальном времени. Система кодирует идентификаторы уже отправленных результатов в специальную строку состояния (State String) и передает ее клиенту через Polling URL. При запросе обновлений клиент возвращает эту строку, позволяя серверу отфильтровать дубликаты (как по URL, так и по контенту) перед отправкой новых данных.
  • US9058392B1
  • 2015-06-16
  • SERP

  • Свежесть контента

Как Google позволяет пользователям настраивать ранжирование и отбор источников в агрегаторе новостей (Google News)
Патент Google, описывающий механизм персонализации новостного агрегатора (Google News). Система позволяет пользователям создавать постоянные новостные разделы на основе запросов и настраивать правила ранжирования внутри них: выбирать предпочтительные источники, блокировать нежелательные, повышать статьи по ключевым словам или авторам, а также управлять сортировкой по свежести или важности.
  • US8676837B2
  • 2014-03-18
  • Персонализация

  • Свежесть контента

Популярные патенты

Как Google автоматически изучает синонимы, анализируя последовательные запросы пользователей и вариации анкорных текстов
Google использует методы для автоматического определения синонимов, акронимов и эквивалентных фраз. Система анализирует логи запросов: если пользователь быстро меняет запрос, сохраняя часть слов (например, с «отели в париже» на «гостиницы в париже»), система учится, что «отели» и «гостиницы» эквивалентны. Также анализируются вариации анкорных текстов, указывающих на одну и ту же страницу.
  • US6941293B1
  • 2005-09-06
  • Семантика и интент

  • Ссылки

Как Google использует социальный граф и активность друзей для персонализации и переранжирования результатов поиска
Google использует данные из социального графа пользователя и активность его контактов (лайки, шеры, комментарии, плейлисты) для изменения ранжирования результатов поиска. Контент, одобренный социальным окружением, повышается в выдаче и сопровождается аннотациями, объясняющими причину повышения и указывающими на свежесть социального действия.
  • US8959083B1
  • 2015-02-17
  • Персонализация

  • Поведенческие сигналы

  • SERP

Как Google рассчитывает «сигнал конкурентоспособности» (Competition Signal) страниц на основе анализа кликов, показов и времени взаимодействия
Google оценивает качество страниц, анализируя их «победы» и «поражения» в поисковой выдаче. Система сравнивает, как часто пользователи выбирают данный URL вместо других и как долго они взаимодействуют с контентом по сравнению с конкурентами (Dwell Time). На основе этих данных рассчитывается корректирующий фактор, который повышает или понижает позиции страницы, отражая её относительную конкурентоспособность и удовлетворенность пользователей.
  • US9020927B1
  • 2015-04-28
  • Поведенческие сигналы

  • SERP

  • EEAT и качество

Как Google использует историю запросов, сделанных на Картах, для ранжирования локальных результатов и рекламы
Google анализирует, что пользователи ищут, когда просматривают определенную географическую область на карте (Viewport). Эта агрегированная история запросов используется для определения популярности локальных бизнесов и контента в этом конкретном районе. Результаты, которые часто запрашивались в этой области, особенно недавно, получают значительное повышение в ранжировании.
  • US9129029B1
  • 2015-09-08
  • Local SEO

  • Поведенческие сигналы

  • Свежесть контента

Как Google определяет авторитетные сайты для конкретных тем, анализируя «гибридные запросы» пользователей
Google анализирует «гибридные запросы» (например, «back pain WebMD»), чтобы понять, какие сайты пользователи считают лучшими источниками информации по конкретным темам. Система создает карты соответствия между темами и авторитетными ресурсами. Эти данные используются для повышения релевантности авторитетных сайтов в выдаче по информационным запросам и для улучшения поисковых подсказок.
  • US9244972B1
  • 2016-01-26
  • EEAT и качество

  • Семантика и интент

  • SERP

Как Google использует машинное обучение и поведенческие данные для прогнозирования полезности документов и решает, что включать в поисковый индекс
Google использует модель машинного обучения для определения, какие документы включать в поисковый индекс. Модель обучается на исторических данных о кликах и показах, чтобы предсказать будущую «оценку полезности» (Utility Score) документа. Документы ранжируются по этой оценке, а также с учетом других факторов (например, PageRank, стоимость индексации, свежесть, квоты), и лучшие из них попадают в индекс.
  • US8255386B1
  • 2012-08-28
  • Индексация

  • Поведенческие сигналы

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 машинное зрение и исторические клики для определения визуального интента и ранжирования изображений
Google использует систему, которая определяет визуальное значение текстового запроса, анализируя объекты на картинках, которые пользователи выбирали ранее по этому или похожим запросам. Система создает набор «меток контента» (визуальный профиль) для запроса и сравнивает его с объектами, распознанными на изображениях-кандидатах с помощью нейросетей. Это позволяет ранжировать изображения на основе их визуального соответствия интенту пользователя.
  • US20200159765A1
  • 2020-05-21
  • Семантика и интент

  • Мультимедиа

  • Персонализация

Как Google алгоритмически вычисляет и ранжирует экспертов по темам на основе анализа их контента
Google использует систему для автоматического определения экспертности авторов (Identities) в конкретных темах (Topics). Система анализирует корпус документов, оценивая, насколько сильно автор связан с документом (Identity Score) и насколько документ релевантен теме (Topic Score). Эти оценки перемножаются и суммируются по всем документам, формируя итоговый рейтинг экспертности автора в данной области.
  • US8892549B1
  • 2014-11-18
  • EEAT и качество

  • Семантика и интент

Как Google использует историю местоположений для определения физической активности пользователя и гиперперсонализации поиска
Google анализирует историю перемещений пользователя (местоположения и скорость), чтобы определить его текущую физическую активность (например, поход, шоппинг) и способ передвижения (например, пешком, на автобусе). Эта информация используется для радикальной персонализации: система корректирует ранжирование результатов, изменяет запросы и формирует подсказки, чтобы они соответствовали контексту реальных действий пользователя.
  • US20150006290A1
  • 2015-01-01
  • Поведенческие сигналы

  • Персонализация

  • Local SEO

seohardcore