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

Как Google использует "стену видео" с низкой частотой кадров для быстрого предпросмотра и обнаружения свежего контента

VISUALLY BROWSING VIDEOS (Визуальный просмотр видео)
  • US8935725B1
  • Google LLC
  • 2012-04-16
  • 2015-01-13
  • Мультимедиа
  • Свежесть контента
  • Описание
  • Разбор
  • Выводы
  • Практика
  • FAQ
  • Похожие

Google использует интерфейс "стена видео", отображающий множество роликов одновременно в виде версий с низкой частотой кадров (например, 1 кадр в секунду). Это позволяет пользователям быстро оценить содержание видео без когнитивной перегрузки. Система также может отображать и кластеризовать видео, которые загружаются в реальном времени, улучшая обнаружение свежего контента и событий.

Описание

Какую проблему решает

Патент решает проблему неэффективности традиционных методов браузинга видео. Статичные миниатюры (thumbnails) часто не передают суть видео, а одновременное воспроизведение множества видео в полном качестве создает чрезмерную когнитивную нагрузку на пользователя. Изобретение направлено на повышение скорости и точности визуальной оценки контента пользователем. Кроме того, патент предлагает механизм для борьбы с предвзятостью поисковых систем к старому, популярному контенту, улучшая обнаружение (discoverability) свежих видео, в том числе тех, которые находятся в процессе загрузки на платформу.

Что запатентовано

Запатентована система и метод для генерации и отображения low frame rate versions (версий с низкой частотой кадров) для множества видео одновременно. Ключевая особенность — частота кадров устанавливается так, чтобы обеспечить visually perceptible pause (визуально ощутимую паузу) между кадрами (например, 1 кадр в секунду или реже). Эти версии отображаются в виде сетки ("стена видео"), позволяя пользователю быстро сканировать контент. Система также включает механизмы управления этим интерфейсом, такие как автоматическая замена неактивных видео и обработка активных загрузок в реальном времени.

Как это работает

  • Генерация предпросмотра: Система обрабатывает видео (либо заранее, либо в момент запроса, либо во время загрузки) и создает low frame rate version (например, в формате анимированного GIF или видеопотока с частотой ≤1 FPS).
  • Отображение: Фронтенд-сервер генерирует visual display (визуальный интерфейс), в котором эти версии отображаются одновременно в виде сетки graphical representations.
  • Взаимодействие и Управление: Пользователи могут взаимодействовать с видео (добавлять в закладки, скрывать). Система отслеживает взаимодействие и может автоматически заменять видео, которые не были выбраны в течение определенного времени, на новый контент.
  • Обработка в реальном времени (Опционально): Система может отслеживать video upload transmissions (активные загрузки), генерировать предпросмотр на лету и кластеризовать загрузки по общим признакам (например, геолокации и контенту) для выявления трендовых событий.

Актуальность для SEO

Средняя/Высокая. Хотя интерфейс в виде плотной сетки автовоспроизводящихся видео с частотой 1 FPS не является доминирующим в 2025 году, базовые технологии высоко актуальны. Предпросмотр видео при наведении курсора (например, на YouTube или в Google Поиске) использует схожие принципы генерации коротких клипов или версий с низкой частотой кадров. Акцент на обнаружении событий в реальном времени и свежести контента остается критически важным для видеоплатформ.

Важность для SEO

Влияние на SEO — Умеренное. Это в первую очередь патент, касающийся UX (пользовательского опыта) и интерфейса представления результатов, а не алгоритмов ранжирования. Он не описывает, как Google оценивает качество или релевантность видео. Однако он оказывает значительное влияние на обнаружение (discoverability) видеоконтента, особенно свежего. Предоставляя более информативный предпросмотр, система напрямую влияет на сигналы вовлеченности пользователей (клики, время просмотра), которые критически важны для Video SEO.

Детальный разбор

Термины и определения

Low frame rate version (Версия с низкой частотой кадров)
Представление видео, созданное путем выборки кадров и закодированное так, чтобы частота смены кадров была низкой (например, ≤1 FPS). Может быть реализовано как анимированное изображение (GIF) или видеопоток.
Visually perceptible pause (Визуально ощутимая пауза)
Ключевой параметр для low frame rate version. Означает, что между последовательными визуально различными кадрами проходит достаточно времени, чтобы пользователь мог четко воспринять каждый кадр.
Visual display (Визуальный интерфейс/Дисплей)
Пользовательский интерфейс, отображающий множество видео одновременно, часто в виде сетки или "стены видео".
Graphical representations (Графические представления)
Элементы в visual display, каждый из которых соответствует отдельному видео и включает его low frame rate version.
Video upload transmissions (Активные передачи загрузки видео)
Видеопотоки или файлы, которые в данный момент загружаются на хостинг. Система может обрабатывать их в реальном времени.
Clustering component (Компонент кластеризации)
Модуль, который анализирует активные загрузки и группирует их на основе общих характеристик (например, геолокации, времени, анализа контента) для выявления связанных событий.
Received video portion (Полученная часть видео)
Данные, полученные из активной загрузки до ее завершения. Используются для генерации предпросмотра на лету.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод визуального браузинга и управления интерфейсом.

  1. Система идентифицирует low frame rate version для каждого видео из множества. Эта версия имеет частоту кадров, обеспечивающую visually perceptible pause.
  2. Система выводит информацию, определяющую visual display, который представляет множество graphical representations (каждое содержит low frame rate version).
  3. Управление интерфейсом:
    • Любое графическое представление может быть удалено из интерфейса на основе пользовательского ввода.
    • При удалении оно заменяется новым представлением, ранее не включенным в интерфейс.
    • Автоматическая замена: Если представление НЕ было выбрано пользователем в течение определенного периода времени (defined time period), оно автоматически удаляется и заменяется новым в ответ на истечение этого периода.

Ядром изобретения является не только показ видео с низкой частотой кадров, но и динамическое управление интерфейсом, гарантирующее постоянное обновление контента, который не привлекает внимания пользователя.

Claim 2 (Зависимый от 1): Уточняет частоту кадров.

Low frame rate version имеет частоту кадров, которая меньше или равна 1.0 кадру в секунду (FPS).

Claim 4 (Зависимый от 1): Уточняет формат кодирования.

Low frame rate version может быть закодирована как анимированное изображение (например, GIF).

Claim 5 (Зависимый от 1): Описывает взаимодействие с пользователем.

Каждое графическое представление включает элемент интерфейса, позволяющий добавить соответствующее видео в пользовательский список (например, в закладки или плейлист).

Claim 17 (Зависимый от 1): Детализирует логику выбора и сохранения контента в интерфейсе.

Каждое представление имеет элемент для выбора. Выбранные представления защищены от удаления, в то время как невыбранные представления остаются удаляемыми (например, по истечении времени, как описано в Claim 1).

Где и как применяется

Патент затрагивает этапы обработки контента и его представления пользователю.

CRAWLING/INDEXING (Сбор данных и Индексирование)
На этом этапе происходит обработка видео для создания low frame rate versions. Это может происходить:

  • Офлайн: Для существующего каталога видео.
  • В реальном времени (Ingestion): Во время загрузки нового контента (video upload transmissions). Система может генерировать предпросмотр из received video portion до того, как видео полностью загружено и проиндексировано.

Также на этапе обработки (Ingestion/Indexing) может работать Clustering component. Он анализирует метаданные (геолокацию, время) и контент активных загрузок для выявления групп связанных видео (например, одно и то же событие, снимаемое разными пользователями).

METASEARCH / RERANKING (Презентационный слой)
Это основная область применения патента. В ответ на запрос пользователя (поиск или просмотр категории) Front End Server (сервер переднего плана) собирает результаты.

  1. Сборка интерфейса: Вместо стандартного списка ссылок или статичных миниатюр система генерирует visual display ("стену видео"), встраивая low frame rate versions.
  2. Управление отображением: Система (вероятно, с помощью клиентского JavaScript и серверной логики) управляет интерфейсом: обрабатывает взаимодействия (закладки, скрытие) и реализует логику автоматической замены невыбранных видео для обновления контента на экране.

Входные данные:

  • Запрос пользователя (поисковый запрос, выбор категории).
  • Видеофайлы (из базы данных) или активные потоки загрузки.
  • Метаданные видео (время загрузки, геолокация).
  • Данные кластеризации (если применимо).

Выходные данные:

  • Сгенерированные low frame rate versions (GIF или видеопотоки).
  • Информация, определяющая visual display (например, HTML/CSS/JS), для отправки клиенту.

На что влияет

  • Типы контента: В первую очередь влияет на видеоконтент на платформах видеохостинга (например, YouTube) или в вертикали видеопоиска.
  • Специфические запросы: Запросы, подразумевающие просмотр каталога (browsing intent), а также запросы, связанные со свежестью ("latest videos") или текущими событиями.
  • Конкретные ниши: Высокое влияние в нишах, где важна визуальная оценка и свежесть: новости, спорт, развлечения, прямые трансляции и события в реальном времени.

Когда применяется

  • Условия работы: Когда пользователь инициирует поиск или просмотр категории видео, и система решает использовать интерфейс "стены видео" вместо стандартного списка.
  • Триггеры активации: Может активироваться для категорий, подчеркивающих свежесть (например, "загружаемые сейчас"), или для отображения результатов, сгруппированных по событию (кластеру).
  • Пороговые значения: Ключевое пороговое значение — defined time period (определенный период времени). Если видео не выбрано в течение этого времени, оно заменяется.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Обработка запроса и управление интерфейсом (Claim 1)

  1. Получение запроса: Система получает запрос на поиск или просмотр категории видео.
  2. Идентификация видео: Определяется начальный набор видео для отображения (на основе запроса, свежести или кластеров).
  3. Получение предпросмотра: Для каждого видео извлекается или генерируется low frame rate version (≤1 FPS).
  4. Формирование интерфейса: Генерируется visual display (сетка), включающий графические представления видео.
  5. Передача клиенту: Интерфейс отправляется пользователю.
  6. Мониторинг взаимодействия: Система отслеживает действия пользователя (выбор, скрытие, добавление в закладки) и время показа каждого видео.
  7. Управление отображением (Триггер замены): Проверяются условия для замены:
    • Пользователь явно скрыл видео.
    • ИЛИ: Видео не было выбрано пользователем, и истек defined time period.
  8. Замена контента: Если триггер сработал, старое представление удаляется, идентифицируется новое видео, и его представление вставляется на освободившееся место в сетке.

Процесс Б: Обработка активных загрузок (На основе Detailed Description)

  1. Прием данных: Система получает данные из активной video upload transmission.
  2. Временное хранение и декодирование: Данные сохраняются как received video portion и декодируются.
  3. Извлечение кадров: Периодически извлекаются кадры из полученной части видео.
  4. Обновление предпросмотра: Low frame rate version генерируется или обновляется на лету.
  5. Кластеризация: Анализируются характеристики загрузки (метаданные, контент) и сравниваются с другими активными загрузками.
  6. Определение кластера: Загрузка добавляется в существующие кластеры или формирует новые (например, событие в определенной локации).
  7. Публикация: Предпросмотр и данные кластеризации становятся доступны для Процесса А.

Какие данные и как использует

Данные на входе

  • Мультимедиа факторы: Видеоданные (файлы из базы данных или потоки активных загрузок). Из них извлекаются кадры для предпросмотра.
  • Временные факторы: Время загрузки видео. Используется для определения "активных загрузок" и для фильтрации по категориям свежести.
  • Географические факторы: Данные о геолокации, связанные с загрузкой видео. Используются для кластеризации и поиска по местоположению.
  • Контентные факторы: В описании упоминается возможность анализа изображений (image analysis) кадров для кластеризации (например, преобладающий цвет, наличие объектов).
  • Поведенческие/Пользовательские факторы: Ввод пользователя для поиска/фильтрации. Взаимодействие с интерфейсом: клики (выбор), скрытие (dismissal), добавление в закладки (bookmarking).

Какие метрики используются и как они считаются

  • Frame Rate (Частота кадров): Ключевая метрика для генерации предпросмотра. Должна обеспечивать visually perceptible pause. В патенте явно указано пороговое значение: ≤ 1.0 FPS.
  • Defined Time Period (Определенный период времени): Пороговое значение тайм-аута. Если пользователь не взаимодействует с видео в течение этого времени, видео автоматически заменяется в интерфейсе.
  • Shared Characteristics (Общие характеристики): Метрики, используемые для кластеризации активных загрузок. Включают оценку близости геолокации, совпадение времени и сходство визуальных признаков контента.

Выводы

  1. Баланс между информативностью и когнитивной нагрузкой: Использование low frame rate versions (≤1 FPS) является основным механизмом, позволяющим предоставить больше информации, чем статичное изображение, но не перегружать пользователя, как это сделало бы полноформатное видео.
  2. Динамический интерфейс для повышения вовлеченности: Патент описывает высоко динамичный интерфейс. Логика автоматической замены видео, которые не были выбраны (Claim 1, 17), гарантирует постоянное обновление контента на экране и стимулирует пользователя к взаимодействию.
  3. Приоритет свежести и обработка в реальном времени: Значительная часть патента посвящена обработке и отображению видео во время их загрузки (video upload transmissions). Это подчеркивает стремление системы обеспечить обнаружение новейшего контента до завершения полной индексации.
  4. Выявление событий через кластеризацию: Механизм кластеризации активных загрузок по геолокации, времени и контенту позволяет системе автоматически обнаруживать и выделять трендовые события или "горячие точки" в реальном времени.
  5. UX влияет на SEO через вовлеченность: Хотя патент не о ранжировании, описанный интерфейс напрямую влияет на то, как быстро пользователь может найти релевантное видео и кликнуть на него. Эффективность предпросмотра критически важна для получения клика и последующих сигналов вовлеченности.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Этот патент имеет прямое отношение к стратегиям Video SEO, особенно на платформах типа YouTube.

  • Оптимизация первых секунд видео для предпросмотра: Поскольку low frame rate version может состоять всего из нескольких кадров (по 1 кадру в секунду), критически важно, чтобы эти кадры были максимально привлекательными, понятными и репрезентативными для всего видео. Убедитесь, что начало видео визуально динамично и информативно.
  • Создание привлекательных миниатюр (Thumbnails): Хотя патент предлагает альтернативу статичным миниатюрам, на практике платформы часто используют комбинацию (статичная миниатюра, которая сменяется предпросмотром при наведении). Миниатюра должна привлекать внимание, чтобы пользователь инициировал предпросмотр.
  • Обеспечение точности метаданных для свежего контента: Для контента, связанного с новостями или событиями, убедитесь, что метаданные (особенно время и геолокация, если применимо) точны. Это помогает системе правильно классифицировать и кластеризовать видео с помощью Clustering component.
  • Скорость публикации для трендового контента: Для SEO-специалистов, работающих с новостями или событиями, скорость загрузки контента критична. Патент показывает, что система способна обнаруживать и показывать видео еще во время загрузки. Быстрая публикация увеличивает шансы попасть в кластеры реального времени.

Worst practices (это делать не надо)

  • Затянутое вступление и статика в начале видео: Длинные заставки, статические кадры или "говорящая голова" в начале видео сделают low frame rate version неинформативной и скучной, снижая вероятность клика в интерфейсе "стены видео".
  • Кликбейт в миниатюрах и первых кадрах: Использование вводящих в заблуждение изображений. Хотя этот патент не описывает механизмы пессимизации за это, быстрое сканирование контента в предпросмотре может выявить несоответствие, что приведет к низкому CTR или коротким сессиям просмотра.
  • Игнорирование оптимизации под мобильные устройства: Интерфейс "стены видео" предполагает просмотр на небольших экранах. Визуальные элементы в начале видео должны быть крупными и легко читаемыми.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегическую важность пользовательского опыта (UX) при взаимодействии с видеоконтентом и фокус Google на свежести и обнаружении контента в реальном времени. Он демонстрирует, что борьба за вовлеченность пользователя начинается еще до клика — на этапе предпросмотра. Для долгосрочной стратегии Video SEO это означает, что оптимизация визуальной привлекательности и информативности первых секунд видео так же важна, как и оптимизация заголовков и описаний.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация предпросмотра кулинарного видео

Задача: Увеличить CTR кулинарного видео в интерфейсе просмотра каталога (например, YouTube Home feed или аналогичном интерфейсе "стены видео").

  • Анализ (Плохо): Текущее видео начинается с 10-секундного вступления ведущего. Low frame rate version (предпросмотр) покажет 3-5 кадров ведущего, который просто говорит. Пользователь не видит еду и не понимает суть рецепта.
  • Действие (Хорошо): Перемонтировать начало видео. Первые 5-10 секунд должны содержать быструю смену ключевых этапов: ингредиенты, процесс смешивания/готовки, финальное блюдо крупным планом.
  • Ожидаемый результат: Low frame rate version становится информативной. Пользователь видит (Кадр 1: Ингредиенты, Кадр 3: Готовка, Кадр 5: Результат). Это дает четкое представление о содержании и повышает вероятность клика в сравнении с менее оптимизированными видео конкурентов.

Вопросы и ответы

Что такое "low frame rate version" согласно патенту?

Это специально созданное представление видео, в котором частота кадров намеренно снижена так, чтобы между кадрами была "визуально ощутимая пауза" (visually perceptible pause). В патенте явно указано пороговое значение: 1 кадр в секунду (1 FPS) или реже. Это позволяет пользователю быстро понять содержание видео без когнитивной перегрузки.

Как этот патент связан с функцией предпросмотра видео при наведении курсора на YouTube?

Патент описывает базовую технологию и концепцию, которая лежит в основе подобных функций. Хотя интерфейс на YouTube может отличаться от описанной в патенте плотной "стены видео", механизм генерации короткого, информативного предпросмотра (часто с пониженной частотой кадров или в виде ускоренного клипа) напрямую следует из этого изобретения.

Влияет ли этот патент на ранжирование видео в поиске?

Напрямую нет. Патент описывает интерфейс и пользовательский опыт (UX), а не алгоритмы ранжирования, основанные на релевантности или качестве. Однако он косвенно влияет на SEO, так как более информативный и привлекательный предпросмотр может увеличить CTR и сигналы вовлеченности (watch time), которые, в свою очередь, учитываются алгоритмами ранжирования видеоплатформ.

Что означает автоматическая замена видео в интерфейсе (Claim 1)?

Это ключевая функция управления интерфейсом. Если пользователь просматривает "стену видео" и не выбирает (не кликает) определенное видео в течение заданного периода времени (defined time period), система автоматически удаляет это видео из интерфейса и заменяет его новым. Это гарантирует постоянное обновление контента на экране пользователя.

Как SEO-специалисту оптимизировать видео под этот механизм?

Ключевая задача — оптимизировать первые секунды видео. Предпросмотр (low frame rate version) должен быть максимально информативным и визуально привлекательным. Избегайте длинных заставок или статических кадров в начале. Покажите суть видео сразу, чтобы захватить внимание пользователя во время быстрого сканирования интерфейса.

Что такое кластеризация активных загрузок?

Патент описывает механизм анализа видео, которые загружаются на платформу в данный момент (video upload transmissions). Система группирует их по общим признакам, таким как геолокация, время и визуальное сходство контента. Это позволяет автоматически обнаруживать трендовые события в реальном времени (например, много людей загружают видео с одного концерта).

Может ли мое видео быть показано пользователям до того, как оно полностью загрузится и проиндексируется?

Да, согласно описанию патента. Система способна генерировать low frame rate version на основе частично полученных данных (received video portion) во время активной загрузки. Это позволяет включать новейший контент в интерфейс практически мгновенно.

В каком формате хранятся эти версии с низкой частотой кадров?

Патент указывает, что они могут быть закодированы как видеопоток (video feed) или как анимированное изображение (animated image). На практике это часто реализуется в виде анимированных GIF или коротких видеофайлов (например, WebM).

Как система решает, какие видео показать в этой "стене видео"?

Система идентифицирует видео на основе запроса пользователя, выбранной категории (например, "Свежее", "Спорт") или на основе автоматической кластеризации событий в реальном времени. Патент фокусируется на том, как показать эти видео, а не на алгоритмах их отбора.

Стоит ли добавлять геолокацию к видео?

Да, если это релевантно контенту, особенно для событий или новостей. Геолокация является одним из ключевых сигналов, используемых компонентом кластеризации (Clustering component) для группировки связанных видео в реальном времени, что может улучшить обнаружение вашего контента.

Похожие патенты

Как Google автоматически выбирает лучший сегмент видео для создания анимированной превью-миниатюры
Google использует систему для автоматической генерации движущихся миниатюр (анимированных превью). Система анализирует видео покадрово, оценивая визуальное качество, наличие лиц и движение. Затем она использует метод «скользящего окна» для оценки целых сегментов и выбирает наиболее качественный и информативный фрагмент. Этот фрагмент может быть дополнительно скорректирован по границам сцен и скорости воспроизведения для повышения вовлеченности пользователей (CTR).
  • US10347294B2
  • 2019-07-09
  • Мультимедиа

Как Google создает тематические анимированные превью для SERP, анализируя и кластеризируя изображения на странице
Google использует систему для генерации анимированных сниппетов (например, GIF) в результатах поиска. Система анализирует страницу, идентифицирует постоянные изображения (исключая рекламу и иконки), оценивает их расположение и качество, и группирует их по темам. Для одной страницы создается несколько анимированных превью. При получении запроса Google выбирает то превью, которое наиболее релевантно теме запроса, улучшая визуальное представление выдачи.
  • US10503803B2
  • 2019-12-10
  • SERP

  • Мультимедиа

  • Семантика и интент

Как Google фильтрует статичные кадры и тишину из живых трансляций перед индексацией контента
Патент описывает инфраструктурный механизм для повышения эффективности систем сопоставления контента (таких как Content ID). Система в реальном времени анализирует входящие живые аудио- и видеопотоки, вычисляет цифровые отпечатки и сравнивает их внутри скользящего временного окна. Если отпечатки слишком похожи (например, статичное изображение или тишина), система помечает этот сегмент как неактивный и предотвращает его добавление в индекс, экономя ресурсы и снижая количество ложных срабатываний.
  • US8938089B1
  • 2015-01-20
  • Индексация

  • Мультимедиа

Как Google использует визуальное сходство для связывания изображений и видео, кластеризации выдачи и обогащения метаданных
Google анализирует визуальное содержимое изображений и ключевых кадров видео для выявления сходств. Это позволяет связывать разнотипный контент, даже если у него мало текстовых данных. Система использует эти связи для переноса метаданных (например, ключевых слов или геопозиции) от одного ресурса к другому, а также для кластеризации и смешивания изображений и видео в результатах поиска.
  • US9652462B2
  • 2017-05-16
  • Мультимедиа

  • SERP

  • Семантика и интент

Как Google создает видео-нарезки (Composite Videos) на лету, используя текстовый запрос и анализ аудиодорожек
Google может анализировать аудиодорожки (транскрипты) видео для идентификации конкретных сегментов, где произносятся слова из запроса пользователя. Система автоматически объединяет эти сегменты из разных видео в одно новое сводное видео (Composite Video). Для выбора сегментов используются метрики релевантности, популярности и свежести исходного контента.
  • US9672280B2
  • 2017-06-06
  • Мультимедиа

  • Индексация

  • Семантика и интент

Популярные патенты

Как Google использует организационные структуры (папки, ярлыки) как ссылки для расчета PageRank и ранжирования документов
Google может анализировать, как документы организованы пользователями (например, в папках, через ярлыки или закладки), и использовать эти организационные структуры для расчета рейтинга документа. Документы, концептуально сгруппированные вместе, передают друг другу ранжирующий вес (аналогично PageRank), причем более тесные связи (например, в одной папке) передают больше веса, чем более слабые связи (например, в соседних папках).
  • US8090736B1
  • 2012-01-03
  • Ссылки

  • SERP

  • Структура сайта

Как Google (YouTube) ранжирует видео, повышая те, которые начинают сессию просмотра и приводят внешний трафик ("Lead Video")
Google использует систему ранжирования для видеоплатформ, которая идентифицирует "ведущее видео" (Lead Video), инициирующее сессию просмотра. Система применяет повышающие коэффициенты (Scaling Factors) ко времени просмотра этого видео. Видео, привлекшие пользователя на платформу из внешних источников (например, из социальных сетей или поиска Google), получают значительно больший коэффициент, чем те, что были найдены через внутренние рекомендации.
  • US10346417B2
  • 2019-07-09
  • Мультимедиа

  • Поведенческие сигналы

  • SERP

Как Google агрегирует, оценивает и ранжирует комментарии, отзывы и упоминания о веб-странице из разных источников
Google собирает комментарии, отзывы и посты в блогах, относящиеся к определенной веб-странице. Система использует сложные алгоритмы для определения основной темы упоминаний (особенно если в них несколько ссылок) и ранжирует эти комментарии на основе авторитетности автора, свежести, качества языка и обратной связи пользователей, чтобы представить наиболее полезные мнения.
  • US8745067B2
  • 2014-06-03
  • EEAT и качество

  • Свежесть контента

  • Семантика и интент

Как Google использует анализ сущностей в результатах поиска для подтверждения интента и продвижения авторитетного контента
Google анализирует сущности (Topics/Entities) и их типы, общие для топовых результатов поиска, чтобы определить истинный интент запроса. Если интент подтверждается этим тематическим консенсусом выдачи, система продвигает "авторитетные кандидаты" (например, полные фильмы). Если консенсуса нет, продвижение блокируется для предотвращения показа нерелевантных результатов.
  • US9213745B1
  • 2015-12-15
  • Семантика и интент

  • EEAT и качество

  • SERP

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 планировал использовать социальные связи, сети доверия и экспертизу для персонализации и переранжирования поисковой выдачи
Google запатентовал метод использования данных из социальных сетей («member networks») для влияния на ранжирование. Пользователи могли явно одобрять («endorse») результаты поиска. Эти одобрения показывались другим связанным пользователям (друзьям или людям, ищущим экспертное мнение) и использовались для переранжирования выдачи, добавляя персонализированный слой доверия.
  • US8825639B2
  • 2014-09-02
  • Персонализация

  • EEAT и качество

  • Поведенческие сигналы

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 скрытый локальный интент в запросах для повышения релевантности местных результатов
Google использует механизм для определения того, подразумевает ли запрос (например, «ресторан») поиск локальной информации, даже если местоположение не указано. Система анализирует агрегированное поведение пользователей для расчета «степени неявной локальной релевантности» запроса. Если этот показатель высок, Google повышает в ранжировании результаты, соответствующие местоположению пользователя.
  • US8200694B1
  • 2012-06-12
  • Local SEO

  • Поведенческие сигналы

  • Семантика и интент

Как Google находит фактические ответы, начиная с потенциальных ответов и связывая их с запросами пользователей (Reverse Question Answering)
Google использует метод «обратного ответа на вопрос» для эффективного поиска фактов. Вместо глубокого анализа запроса система начинает с идентификации потенциальных ответов (например, дат, измерений) в индексе. Затем она определяет, для каких запросов эти ответы релевантны, анализируя, какие документы высоко ранжируются и получают клики по этим запросам. Это позволяет точно сопоставлять факты с разнообразными формулировками вопросов.
  • US9116996B1
  • 2015-08-25
  • Поведенческие сигналы

  • Семантика и интент

Как Google использует модифицированный PageRank (Personalized PageRank) для персонализации выдачи на основе истории и предпочтений пользователя
Патент Google, описывающий механизм персонализации поиска путем модификации алгоритма PageRank. Система определяет "точку зрения" пользователя (Point-of-View Data) на основе его истории посещений, закладок или указанных категорий. Затем стандартный расчет PageRank изменяется так, чтобы авторитет (Reset Probability) концентрировался только на этих персональных источниках, повышая в выдаче сайты, которые близки к интересам пользователя.
  • US7296016B1
  • 2007-11-13
  • Персонализация

  • Поведенческие сигналы

  • SERP

seohardcore