Как Google использует ссылки, которыми делятся в почте, блогах и мессенджерах, как сигнал для корректировки ранжирования

Термины и определения

User Distributed Search (UDS) (Поиск, распространяемый пользователем)

Общее название системы, позволяющей пользователям находить и распространять результаты поиска (включая рекламу) через интерфейс, интегрированный в инструменты создания контента.

Content Creation Application/Component (Приложение/Компонент для создания контента)

Программное обеспечение (Email-клиенты, IM, редакторы блогов, форумы), используемое для составления сообщений.

Ranking Score / Rank Score (Оценка ранжирования)

Числовое значение, определяющее позицию результата в поиске. В контексте патента, эта оценка модифицируется на основе действий пользователя в системе UDS.

Modified Score (Модифицированная оценка)

Итоговая оценка ранжирования результата после применения корректировок, основанных на действиях пользователя UDS.

First amount (Первая величина)

Значение модификации, применяемое к Ranking Score, когда автор контента выбирает и вставляет этот результат в свое сообщение.

Second amount (Вторая величина)

Дополнительное значение модификации, применяемое к Ranking Score, когда получатель сообщения кликает по ссылке, ранее вставленной автором.

Reputation Network (Сеть репутации)

(Упоминается в описании). Система для количественной оценки репутации или экспертности пользователей. Репутация автора может повышаться, если распространяемые им ссылки часто используются получателями.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Анализ сосредоточен на независимых пунктах (1, 12, 17), которые описывают ядро изобретения, включая критически важный механизм обратной связи для ранжирования.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает устройство, реализующее метод.

1. Система предоставляет первый интерфейс для создания сообщения (Email, IM, блог и т.д.).
2. Система предоставляет второй интерфейс, отображающий результаты поиска.
3. Система получает от пользователя (автора) выбор конкретного результата.
4. Система встраивает ссылку на этот результат в сообщение.
5. Система отправляет (forward) индикатор этого выбора.
6. Ключевой механизм ранжирования: Ranking Score выбранного результата модифицируется на основе двух факторов: (A) факта встраивания ссылки в сообщение И (B) определения того, кликнул ли получатель сообщения по этой ссылке.
7. Модифицированная оценка используется для корректировки ранжирования этого результата в будущих поисковых запросах.

Детализация механизма модификации (Claims 1, 12, 17):

Патент защищает двухуровневую систему корректировки:

• Если получатель НЕ кликнул: Ranking Score модифицируется на first amount (основано на выборе автора).
• Если получатель КЛИКНУЛ: Ranking Score модифицируется на first amount И second amount (основано на клике получателя).

Ядро изобретения — это использование интерфейса как механизма для сбора явных поведенческих сигналов (одобрение автора и валидация получателем) для прямого влияния на ранжирование в поиске.

Где и как применяется

Изобретение функционирует на стыке платформ создания контента и базовой поисковой инфраструктуры, создавая петлю обратной связи.

CRAWLING – Сканирование и Сбор данных (Data Acquisition)
Система UDS функционирует как механизм сбора данных. Она собирает данные о том, какие результаты поиска пользователи считают достаточно качественными, чтобы поделиться ими, а также данные о вовлеченности получателей (клики).

RANKING – Ранжирование
Механизм напрямую влияет на этот этап. UDS предоставляет критически важную обратную связь, которая используется для модификации Ranking Score. Эти модифицированные оценки используются основными алгоритмами ранжирования при обработке будущих запросов.

Входные данные:

• Запрос пользователя, введенный в интерфейсе UDS.
• Выбор пользователя (какие результаты вставлены в контент) — Сигнал для First Amount.
• Действия получателя (клики по вставленным ссылкам) — Сигнал для Second Amount.

Выходные данные:

• Форматированные результаты поиска, вставленные в контент пользователя.
• Модифицированные Ranking Scores (Modified Score) для выбранных документов в поисковом сервисе.

На что влияет

• Конкретные типы контента: Влияет на любые результаты поиска, которые могут быть вставлены через UDS: веб-страницы, изображения, видео, локальные результаты (карты, адреса), товары и рекламные объявления.
• Специфические запросы: Наибольшее влияние оказывается на запросы, где пользователи активно делятся рекомендациями или информацией (информационные, транзакционные).
• Платформы: Влияние ограничено платформами, где реализована технология UDS (например, потенциально в Gmail, Google Groups, Blogger).

Когда применяется

Алгоритм модификации ранжирования применяется при выполнении строго определенных условий:

• Условие платформы: Пользователь использует приложение для создания контента, в которое интегрирован UDS.
• Триггер 1 (Автор): Пользователь вручную выбирает результат для вставки в свой контент. В этот момент активируется модификация first amount.
• Триггер 2 (Получатель): Получатель контента кликает по вставленной ссылке. В этот момент активируется дополнительная модификация second amount.

Пошаговый алгоритм

Фаза 1: Создание контента и Первая модификация (Автор)

1. Инициализация: Автор начинает создание контента в приложении с поддержкой UDS.
2. Поиск: Автор вводит запрос в интерфейсе UDS (или запрос генерируется автоматически).
3. Получение результатов: Система получает результаты от поисковых сервисов с исходными Ranking Scores.
4. Выбор результата: Автор выбирает результат для вставки.
5. Вставка и форматирование: Система автоматически вставляет выбранный результат в контент.
6. Фиксация Сигнала 1: Система отправляет в поисковый сервис индикатор выбора.
7. Применение First Amount: Поисковый сервис модифицирует Ranking Score результата на first amount.
8. Публикация: Автор отправляет сообщение или публикует пост.

Фаза 2: Взаимодействие и Вторая модификация (Получатель)

1. Просмотр: Получатель читает контент.
2. Взаимодействие (Клик): Получатель кликает по вставленной ссылке.
3. Фиксация Сигнала 2: Система отслеживает клик получателя.
4. Применение Second Amount: Поисковый сервис дополнительно модифицирует Ranking Score результата на second amount.

Фаза 3: Обновление ранжирования (Поисковый Сервис)

1. Применение в ранжировании: При обработке будущих поисковых запросов поисковый сервис использует итоговый Modified Score для определения позиций документа.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на использовании поведенческих факторов, собираемых через специализированный интерфейс.

• Поведенческие факторы (Автор контента):
  • Выбор конкретных результатов поиска для вставки в контент (Selection/Insertion data). Это интерпретируется как явный сигнал одобрения или рекомендации.
• Поведенческие факторы (Получатель контента):
  • Клики по ссылкам, которые были вставлены автором через UDS (Click-Through data). Это интерпретируется как подтверждение ценности (валидация рекомендации).
• Контентные факторы: Текст создаваемого контента может использоваться для автоматической генерации поисковых запросов (упоминается как возможность).
• Пользовательские факторы: Идентификатор автора. Может использоваться для расчета репутации (Reputation Network), упомянутой в описании патента.

Какие метрики используются и как они считаются

• Ranking Score (Оценка ранжирования): Базовая метрика.
• First Amount (Первая величина): Метрика, отражающая ценность сигнала вставки результата автором.
• Second Amount (Вторая величина): Метрика, отражающая ценность сигнала клика получателем.
• Reputation Score (Оценка репутации пользователя): Упоминается в описании. Если пользователь часто вставляет ссылки, по которым затем кликают, его репутация как эксперта может повышаться. Это может влиять на вес его будущих сигналов (например, увеличивать first amount).

Механизм модификации (согласно Claims):

Если клика получателя нет: $ModifiedScore = RankingScore + FirstAmount$

Если клик получателя есть: $ModifiedScore = RankingScore + FirstAmount + SecondAmount$

(Предполагается аддитивная модель, хотя патент не уточняет точный тип математической модификации).

1. Использование поведенческих сигналов вне SERP для ранжирования: Ключевой вывод — Формула изобретения (Claims 1, 12, 17) прямо описывает использование поведенческих сигналов, собранных внутри коммуникационных платформ (Email, IM, блоги), для модификации Ranking Score в основном поиске.
2. Двухуровневая модель валидации релевантности: Система использует два уровня сигналов:
   1. Рекомендация Автора (First Amount): Факт того, что автор решил встроить ссылку.
   2. Подтверждение Получателем (Second Amount): Факт того, что получатель кликнул по ссылке, валидируя рекомендацию.
3. Ценность персональной рекомендации и «Dark Social»: Встраивание ссылки в личное сообщение рассматривается как сильный сигнал одобрения. Это позволяет Google учитывать сигналы из «темного трафика» (Email, мессенджеры), которые сложно отследить стандартными методами.
4. Репутация автора как фактор (E-E-A-T): В описании патента (не в Claims) упоминается Reputation Network — использование этих данных для оценки экспертности автора. Это предполагает, что рекомендации от авторитетных пользователей могут иметь больший вес (больший First Amount).
5. Ценность распространяемого контента (Shareable Content): Для SEO это подтверждает важность создания контента, который пользователи захотят активно распространять и рекомендовать.

Best practices (это мы делаем)

• Создание контента, достойного распространения (Shareable/Linkable Assets): Фокусируйтесь на создании высококачественного, полезного контента, который решает проблемы пользователей настолько хорошо, что они захотят поделиться им в личных сообщениях или блогах (например, подробные гайды, исследования, уникальные данные).
• Оптимизация сниппетов для максимизации CTR получателей: Поскольку клик получателя критически важен для получения Second Amount, необходимо оптимизировать Title и Description. Привлекательный сниппет повышает вероятность того, что получатель кликнет по ссылке, которой с ним поделились.
• Построение репутации и экспертности (E-E-A-T): Поскольку патент упоминает Reputation Network, работа над повышением авторитетности сайта и его авторов остается ключевой. Сигналы (First Amount) от авторитетных источников могут иметь больший вес.
• Стимулирование органического распространения: Облегчайте пользователям возможность делиться контентом (кнопки шаринга в почту/мессенджеры), обеспечивая корректное формирование сниппетов (например, через Open Graph).

Worst practices (это делать не надо)

• Манипуляции с распространением и кликами: Попытки искусственно накрутить количество вставок ссылок или кликов по ним в системах, где может работать UDS (например, спам в Google Groups, Blogger). Система требует валидации получателем (клик), что усложняет накрутку.
• Использование кликбейтных заголовков без соответствующего контента: Это может привести к тому, что ссылкой поделятся (first amount), но получатели не будут удовлетворены контентом, что может привести к негативным поведенческим сигналам, нивелирующим положительный эффект.
• Игнорирование вовлеченности после шаринга: Создание контента, который не мотивирует к переходу по ссылке или не удовлетворяет интент, не позволит получить максимальную выгоду от механизма двухуровневой валидации.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегию Google по сбору и анализу поведенческих данных из максимально возможного числа источников, включая личные коммуникации. Он демонстрирует, что Google рассматривает факт распространения ссылки как сигнал качества, а клик по этой ссылке — как его подтверждение. Долгосрочная SEO-стратегия должна быть направлена на реальное удовлетворение потребностей пользователей и стимулирование органического распространения контента («сарафанное радио»).

Практические примеры

Сценарий: Повышение рейтинга аналитического отчета через Email и Блоги

1. Контент: Сайт публикует глубокое исследование рынка недвижимости.
2. Действие Автора 1 (Email): Риэлтор пишет письмо клиенту и вставляет ссылку на исследование (предположим, используя механизм UDS в Gmail).
3. Сигнал 1: Google фиксирует это. Ranking Score отчета модифицируется на first amount.
4. Действие Автора 2 (Блог): Известный отраслевой эксперт ссылается на исследование в своем блоге (например, на платформе Blogger с UDS). Учитывая его возможный высокий Reputation Score, first amount может быть значительным.
5. Действие Получателей: Клиент риэлтора и читатели блога кликают по ссылкам.
6. Сигнал 2: Google фиксирует эти клики. Ranking Score отчета дополнительно модифицируется на second amount.
7. Результат: Благодаря этим сильным сигналам одобрения и валидации, отчет начинает ранжироваться выше в органическом поиске по релевантным запросам.