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

Как Google выбирает Sitelinks, анализируя визуальное расположение и структуру DOM навигационных меню

SITELINKS BASED ON VISUAL LOCATION (Сайтлинки на основе визуального расположения)
  • US9053177B1
  • Google LLC
  • 2012-06-11
  • 2015-06-09
  • SERP
  • Ссылки
  • Структура сайта
  • Техническое SEO
  • Описание
  • Разбор
  • Выводы
  • Практика
  • FAQ
  • Похожие

Google использует механизм для генерации Sitelinks путем рендеринга страницы и анализа DOM-структуры. Система определяет визуальное расположение (координаты X, Y) гиперссылок и группирует их на основе визуальной близости и общих родительских элементов. Sitelinks выбираются исключительно из доминирующей группы (например, главного меню), а ссылки из других групп игнорируются.

Описание

Какую проблему решает

Патент решает задачу автоматического выбора наиболее функционально значимых гиперссылок на веб-странице для отображения в качестве Sitelinks в результатах поиска. Цель — гарантировать, что Sitelinks представляют основную навигацию сайта, а не второстепенные ссылки (например, из футера, боковых панелей или контента), тем самым улучшая пользовательский опыт в SERP.

Что запатентовано

Запатентована система и метод выбора Sitelinks на основе анализа визуального расположения (Visual Location) гиперссылок. Система рендерит документ, строит Document Object Model (DOM) и определяет координаты ссылок. Ключевым механизмом является группировка ссылок по двум критериям: визуальной близости и структурной связи в DOM. Sitelinks выбираются исключительно из доминирующей группы.

Как это работает

Система работает в несколько этапов:

  • Рендеринг и анализ DOM: Система рендерит документ и строит DOM tree, определяя точное визуальное расположение (например, координаты X и Y) каждого элемента ссылки.
  • Группировка: Гиперссылки объединяются в группы (Hyperlink Groups). Группа формируется, если ссылки визуально близки (например, смежные по оси X или Y) И имеют общий родительский элемент (Parent Element) в DOM.
  • Оценка групп: Каждая группа оценивается. Оценка часто базируется на количестве ссылок в группе.
  • Выбор доминирующей группы: Выбирается группа с наивысшей оценкой. Патент подчеркивает, что ссылки, не принадлежащие к этой группе, игнорируются (disregarded).
  • Оценка и предоставление Sitelinks: Ссылкам внутри доминирующей группы присваивается финальная оценка (Score), которая может учитывать их порядок или данные о кликабельности (Click-through rate). Лучшие ссылки предоставляются как Sitelinks.

Актуальность для SEO

Высокая. Sitelinks остаются критически важным элементом SERP. Механизм, основанный на рендеринге и анализе визуальной структуры (DOM), полностью соответствует современным возможностям Google (Web Rendering Service) по пониманию веб-страниц, включая сложные макеты и JavaScript. Понимание того, как Google интерпретирует навигацию и дизайн, необходимо для эффективного SEO в 2025 году.

Важность для SEO

Патент имеет высокое значение (8.5/10). Он напрямую описывает механизм, влияющий на отображение сайта в SERP и распределение трафика. Понимание этого алгоритма позволяет SEO-специалистам оптимизировать дизайн навигации и структуру DOM для максимизации вероятности получения желаемых Sitelinks и обеспечения того, что Google корректно идентифицирует основное навигационное меню.

Детальный разбор

Термины и определения

Sitelink (Сайтлинк / Быстрая ссылка)
Гиперссылка, отображаемая в результатах поиска под основным результатом, ведущая на определенную часть того же документа или связанный контент.
Visual Location (Визуальное расположение)
Информация, описывающая позицию гиперссылки на отрендеренной странице. Определяется на основе позиции соответствующего элемента в DOM, часто выражается в координатах (X, Y).
Document Object Model (DOM) (Объектная модель документа)
Структурированное представление документа (например, HTML), создаваемое после парсинга и рендеринга. Используется для определения иерархии элементов и их визуального расположения.
Hyperlink Group (Группа гиперссылок)
Набор гиперссылок, объединенных по признакам визуальной близости и наличия общего родительского элемента в DOM. Обычно соответствует навигационному меню.
Parent Element / Ancestor DOM Element (Родительский / Предковый элемент DOM)
Элемент в DOM, который содержит другие элементы (например, контейнер меню <nav> или <ul>). Используется для подтверждения структурной связи между визуально близкими ссылками.
Score (Оценка)
Числовое значение, присваиваемое гиперссылке или группе гиперссылок, определяющее их значимость для использования в качестве Sitelinks.
Click-through rate (CTR) (Показатель кликабельности)
Метрика поведения пользователей, которая может использоваться как дополнительный фактор при оценке гиперссылок.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод генерации Sitelinks.

  1. Система получает запрос на Sitelinks для документа.
  2. Идентифицирует гиперссылки и определяет их визуальное расположение (Visual Location).
  3. Присваивает оценку (Score) гиперссылкам на основе их Visual Location.
  4. Ключевой механизм оценки: Оценка присваивается только тем гиперссылкам, которые принадлежат к определенной группе гиперссылок (particular hyperlink group).
  5. Критическое действие: Гиперссылки, не принадлежащие к этой группе, игнорируются (disregarded).
  6. Предоставляется как минимум один Sitelink на основе оценок.

Система реализует принцип "победитель получает всё": идентифицируется основная группа навигации на странице, и исключительно она используется для генерации Sitelinks. Все остальные ссылки (футер, контент, сайдбар) игнорируются, если они не являются частью этой доминирующей группы.

Claim 3 и 4 (Зависимые): Детализируют определение визуального расположения.

Система создает Document Object Model (DOM) на основе кода документа. Visual Location определяется путем вычисления координат (X, Y) элементов гиперссылок в этом DOM. Это подтверждает использование полноценного рендеринга.

Claim 5 (Зависимый): Детализирует механизм группировки и оценки.

  1. Определяются две или более группы гиперссылок.
  2. Подсчитывается количество гиперссылок в каждой группе.
  3. Каждой группе присваивается оценка на основе этого количества.
  4. Группа с наивысшей оценкой становится доминирующей ("определенной группой" из Claim 1).

Доминирующей навигацией (источником Sitelinks) чаще всего признается та группа ссылок, которая содержит наибольшее их количество.

Claim 6 (Зависимый от 5): Уточняет критерии формирования групп.

Группы определяются на основе позиции элементов в DOM и наличия общего родительского элемента (Parent Element).

Это критически важное уточнение. Ссылки должны быть не только визуально близки (по координатам), но и структурно связаны в коде. Это позволяет отличить настоящее меню от случайного набора ссылок в контенте.

Claim 8 (Зависимый): Добавляет фактор для оценки.

Оценка индивидуальных гиперссылок может также основываться на показателе кликабельности (Click-through rate).

Claim 9 (Зависимый): Описывает управление существующими сайтлинками.

Система может отменить связь (disassociating) существующих сайтлинков с документом, если они не консистентны с вновь идентифицированными гиперссылками.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько этапов поисковой архитектуры, преимущественно связанные с обработкой контента и формированием выдачи.

CRAWLING – Сканирование и Сбор данных
На этом этапе система получает исходный код документа (HTML, CSS, JS), необходимый для анализа.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Основная часть механизма реализуется здесь, в рамках процесса рендеринга (Web Rendering Service - WRS) и анализа структуры.

  1. Рендеринг: Система (Document Renderer) обрабатывает код и генерирует DOM Tree.
  2. Анализ структуры и визуала: Sitelink Generator анализирует DOM для извлечения гиперссылок, определения их визуальных координат (X, Y) и структурных связей (родительских элементов).
  3. Вычисление признаков: Происходит группировка и оценка ссылок. Результаты (идентифицированные Sitelinks) сохраняются в индексе.

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание
Когда документ выбирается для показа в ответ на запрос, система (Search Engine System) извлекает предварительно рассчитанные Sitelinks из индекса и интегрирует их в сниппет результата поиска (SERP).

Входные данные:

  • Программный код документа (HTML, CSS, JS).
  • Данные о поведении пользователей (Click-through rate для ссылок) (Опционально).
  • Существующие Sitelinks (для проверки консистентности).

Выходные данные:

  • Набор Sitelinks для документа с соответствующими оценками (Scores).

На что влияет

  • Конкретные типы контента: Наибольшее влияние оказывается на главные страницы сайтов и крупные страницы-хабы, где присутствует несколько навигационных блоков (главное меню, футер, боковые меню).
  • Специфические запросы: Влияет преимущественно на навигационные и брендовые запросы, по которым Google традиционно показывает расширенные Sitelinks.
  • Структура сайта и дизайн: Влияет на то, как Google воспринимает информационную архитектуру через дизайн навигации.

Когда применяется

  • Условия применения: Алгоритм применяется, когда поисковой системе необходимо сгенерировать или обновить Sitelinks для документа. Это происходит во время планового индексирования и рендеринга документа.
  • Триггеры активации: Наличие в документе множества гиперссылок, формирующих несколько потенциальных навигационных групп.

Пошаговый алгоритм

Процесс генерации Sitelinks на основе визуального расположения

  1. Получение и Парсинг: Система получает и парсит исходный код документа.
  2. Рендеринг документа: Система рендерит документ с использованием браузерного движка.
  3. Построение DOM и координат: Генерируется DOM Tree. Для каждого элемента гиперссылки в DOM определяются координаты (X, Y), определяющие его Visual Location.
  4. Идентификация кандидатов в группы: Система анализирует координаты, ища последовательности ссылок, расположенных близко друг к другу (визуальная близость).
  5. Валидация групп через DOM: Для визуально близких ссылок проверяется наличие общего родительского элемента (Parent Element) в DOM. Ссылки, удовлетворяющие обоим условиям (визуальная близость + структурная связь), формируют Hyperlink Group.
  6. Оценка групп (Group Scoring): Каждая группа оценивается. Основной метрикой является количество гиперссылок в группе. Может также учитываться расположение группы (например, выше = лучше).
  7. Выбор доминирующей группы: Выбирается группа с наивысшей оценкой.
  8. Исключение нерелевантных ссылок: Все гиперссылки, не входящие в доминирующую группу, игнорируются (disregarded) в качестве кандидатов в Sitelinks.
  9. Оценка ссылок внутри группы (Hyperlink Scoring): Ссылкам внутри доминирующей группы присваиваются индивидуальные оценки (на основе порядка следования и/или CTR).
  10. Финальный отбор и сохранение: Выбираются ссылки с наивысшими оценками из доминирующей группы. Они сохраняются как Sitelinks.
  11. Проверка консистентности: Система может сравнить новый набор с существующими Sitelinks и удалить (disassociate) устаревшие.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется в первую очередь на структурных и визуальных данных, получаемых в результате рендеринга.

  • Технические факторы (Исходный код): HTML, CSS, JavaScript документа. Эти данные необходимы для построения DOM и рендеринга.
  • Структурные факторы (DOM): Иерархия элементов, отношения родитель-потомок (Parent Element). Это критически важные данные для валидации групп ссылок.
  • Визуальные факторы (Рендеринг): Визуальное расположение (Visual Location) элементов, определяемое координатами (X, Y) после рендеринга. Используется для определения близости ссылок.
  • Поведенческие факторы: Упоминается Click-through rate (CTR) как возможный фактор для оценки индивидуальных гиперссылок (Claim 8).

Какие метрики используются и как они считаются

  • Координаты (X, Y): Определяются в процессе рендеринга для каждого элемента. Используются для оценки визуальной близости.
  • Наличие общего родительского элемента: Бинарная проверка (Да/Нет) для валидации структурной связи между визуально близкими ссылками.
  • Количество гиперссылок в группе: Основная метрика для расчета оценки группы (Group Score). Группа с большим количеством ссылок получает преимущество.
  • Оценка гиперссылки (Hyperlink Score): Агрегированная метрика для финального выбора Sitelinks из доминирующей группы. Может включать порядок ссылок и CTR.

Выводы

  1. Рендеринг и DOM критичны для понимания навигации: Google полагается на визуальное представление и структуру DOM, а не только на исходный HTML, чтобы понять навигацию сайта. Это подчеркивает важность корректного рендеринга и доступности ресурсов (CSS/JS).
  2. Идентификация основного меню через двойную проверку: Ключевой механизм — это идентификация Hyperlink Groups. Группы формируются только при сочетании двух факторов: визуальной близости (координаты) и структурной связи (общий Parent Element).
  3. Принцип "Победитель получает всё" (Winner-Takes-All): Патент явно указывает, что после выбора доминирующей группы (обычно самой большой или расположенной выше), ссылки из других групп (футер, сайдбары) игнорируются (disregarded) при генерации Sitelinks.
  4. Количество ссылок как фактор значимости: При прочих равных, меню с большим количеством ссылок с большей вероятностью будет признано основным источником Sitelinks.
  5. Поведенческие факторы как тай-брейкер: Click-through rate может использоваться для выбора конкретных ссылок внутри уже выбранной доминирующей группы.
  6. Динамическое обновление: Система предусматривает переоценку и удаление (disassociation) существующих Sitelinks, если они перестали соответствовать актуальной структуре сайта.

Практика

Best practices (это мы делаем)

  • Обеспечение чистой и семантической структуры навигации: Основное меню должно быть структурно единым. Используйте семантическую верстку (например, <nav>, <ul>, <li>) для группировки навигационных ссылок. Это гарантирует наличие четкого общего Parent Element, необходимого для корректной идентификации Hyperlink Group.
  • Консолидация важных ссылок в главном меню: Включайте в основное меню ссылки на самые важные разделы сайта. Поскольку ссылки из других блоков (футер, сайдбар) с высокой вероятностью будут проигнорированы, основное меню становится главным инструментом влияния на Sitelinks.
  • Визуальная консистентность меню: Убедитесь, что основное меню является визуально целостным блоком и расположено на видном месте. Это поможет системе корректно определить координаты и визуальную близость ссылок.
  • Мониторинг рендеринга Googlebot: Регулярно проверяйте, как Google рендерит страницу (например, с помощью инструментов в GSC). Убедитесь, что CSS и JS, отвечающие за отображение навигации, доступны для краулера и корректно исполняются.
  • Оптимизация порядка и анкоров: Размещайте наиболее важные ссылки в начале меню и используйте краткие, понятные анкоры. Это может повысить их индивидуальный Score (учитывая порядок и потенциальный CTR).

Worst practices (это делать не надо)

  • Сложная или несемантическая реализация навигации: Использование скриптов для генерации навигации без формирования четкой структуры в DOM или использование несемантических элементов (например, разрозненных <div> без общего контейнера) может помешать Google идентифицировать основную Hyperlink Group.
  • Разделение основного меню на несколько блоков: Если основная навигация разделена на несколько визуально и структурно разных блоков, система может выбрать только один из них и проигнорировать другой.
  • Перегрузка второстепенных блоков (Футер): Размещение огромного количества ссылок в футере, делая его самой большой единой группой ссылок на странице. Это может привести к тому, что алгоритм ошибочно выберет футер вместо главного меню.
  • Блокировка CSS/JS, влияющих на макет: Если файлы стилей, определяющие расположение меню, заблокированы, система не сможет корректно определить Visual Location, что нарушит работу алгоритма.

Стратегическое значение

Этот патент подтверждает, что для Google понятия UX/UI, фронтенд-разработка и SEO тесно связаны. Решения, принимаемые при проектировании дизайна и верстке навигации, напрямую влияют на интерпретацию сайта поисковой системой и его видимость в SERP. Инвестиции в чистый, семантический код и логичную структуру навигации напрямую влияют на представление сайта через механизм Sitelinks.

Практические примеры

Сценарий: Выбор между Главным Меню и Футером в E-commerce

  1. Ситуация: На сайте интернет-магазина есть Главное Меню с категориями (10 ссылок) в шапке и Расширенный Футер с сервисными ссылками (15 ссылок, оформленных как один список <ul>) внизу. В Sitelinks попадают ссылки из футера.
  2. Анализ по патенту: Система рендерит страницу и идентифицирует две Hyperlink Groups. Группа 2 (Футер) имеет больше ссылок (15 vs 10).
  3. Применение алгоритма (Claim 5): Группа 2 (Футер) выбирается как доминирующая на основе количества ссылок. Ссылки из Главного Меню игнорируются (disregarded).
  4. Оптимизация: Необходимо сделать Главное Меню доминирующей группой.
    • Вариант А: Расширить главное меню, добавив ключевые подкатегории, чтобы оно стало больше футера.
    • Вариант Б: Структурно разбить футер на несколько меньших групп (например, 3 колонки по 5 ссылок с разными родительскими <ul>), чтобы основное меню (10 ссылок) стало самой большой единой группой.
  5. Результат: После оптимизации Главное Меню идентифицируется как доминирующая группа, и Sitelinks начинают формироваться из категорий товаров.

Вопросы и ответы

Что важнее для выбора Sitelinks: визуальное расположение ссылок или их структура в DOM?

Оба фактора критичны и используются совместно. Согласно патенту (Claim 6), для формирования группы гиперссылок (Hyperlink Group) ссылки должны быть визуально близки (определяется через рендеринг и координаты X/Y) И иметь общий родительский элемент в DOM. Отсутствие одного из условий помешает корректной идентификации меню.

Как система решает, какую группу ссылок выбрать, если на странице несколько меню?

Система оценивает каждую идентифицированную группу. Оценка в первую очередь основывается на количестве ссылок в группе (Claim 5). Группа, набравшая наивысший балл (обычно самая большая), выбирается как доминирующая. Также может учитываться расположение группы на странице (ближе к верху).

Использует ли Google ссылки из футера или сайдбара для Sitelinks?

Это маловероятно, если только футер или сайдбар не является доминирующей группой ссылок. Патент (Claim 1) четко указывает, что после выбора доминирующей группы ссылки из всех остальных групп игнорируются (disregarded). Если главное меню в шапке корректно структурировано и является доминирующим, остальные блоки будут проигнорированы.

Как использование семантической верстки (например, тега NAV или UL/LI) влияет на этот алгоритм?

Использование семантических тегов критически важно. Они служат тем самым общим родительским элементом (Parent Element), который необходим системе для подтверждения того, что набор визуально близких ссылок является единой структурной группой. Использование <nav> и <ul>/<li> создает чистую иерархию, облегчая работу алгоритма.

Влияет ли мобильная версия сайта и "гамбургер-меню" на генерацию Sitelinks?

Да, безусловно. При Mobile-First Indexing анализируется мобильная версия. Если основное меню скрыто за "гамбургером", но при этом корректно структурировано в DOM (даже если визуально скрыто до взаимодействия), система должна его распознать как структурную группу. Важно, чтобы Googlebot мог корректно отрендерить это состояние.

Как Google учитывает поведение пользователей при выборе Sitelinks?

Патент упоминает (Claim 8), что оценка (Score) индивидуальных гиперссылок может основываться на Click-through rate (CTR). Это означает, что внутри уже выбранной доминирующей группы (основного меню) предпочтение будет отдано тем ссылкам, по которым пользователи кликают чаще всего.

Что делать, если Google показывает неправильные Sitelinks?

Нужно проанализировать структуру навигации и верстку. Убедитесь, что желаемое основное меню является самой большой и четко структурированной (в DOM) группой ссылок на странице. Проверьте, нет ли других блоков (например, большого футера), которые могут перетягивать внимание алгоритма. Также проверьте корректность рендеринга страницы Googlebot.

Влияет ли этот патент на мега-меню (выпадающие списки)?

Да, очень сильно. Мега-меню часто содержат большое количество ссылок. Если оно реализовано как единый структурный блок в DOM, оно с высокой вероятностью будет выбрано как доминирующая группа. Это дает больше контроля над потенциальными Sitelinks, но требует тщательной проработки структуры внутри мега-меню.

Что произойдет, если Googlebot не сможет отрендерить страницу (например, заблокирован CSS)?

Если система не сможет корректно выполнить рендеринг, она не сможет определить Visual Location (координаты X/Y) ссылок. В этом случае описанный механизм не сможет быть применен. Google, вероятно, будет использовать другие эвристики для выбора сайтлинков, что может привести к менее предсказуемым результатам.

Может ли система изменить уже существующие сайтлинки?

Да. В патенте (Claim 9) описан механизм, при котором система может определить, что существующие сайтлинки не соответствуют результатам нового анализа. В таких случаях старые сайтлинки могут быть деассоциированы (disassociating) с документом и заменены новыми, основанными на актуальной структуре и дизайне.

Похожие патенты

Как Google генерирует интерактивные и иерархические Sitelinks на основе структуры и популярности разделов сайта
Google анализирует навигационную иерархию сайта (DOM), популярность ссылок и глубину разделов для создания интерактивного представления ресурса (расширенных Sitelinks) в SERP. Это позволяет пользователям просматривать ключевые категории и вложенные ссылки через интерфейс вкладок, не покидая страницу результатов поиска.
  • US9348846B2
  • 2016-05-24
  • Структура сайта

  • SERP

  • Ссылки

Как Google анализирует структуру URL и сигналы качества для выбора Sitelinks (Primary Resources)
Google использует алгоритм для идентификации наиболее важных страниц сайта (Primary Resources), которые затем отображаются как Sitelinks в поисковой выдаче. Система строит иерархическую модель сайта на основе структуры URL (а не ссылок) и оценивает каждую страницу по нескольким критериям: глубина в иерархии, количество дочерних страниц, количество внешних и внутренних ссылок, PageRank и качество контента. Этот метод позволяет выбирать Sitelinks даже без данных о трафике.
  • US20150199357A1
  • 2015-07-16
  • Структура сайта

  • Техническое SEO

  • SERP

Как Google выбирает, сортирует и форматирует динамические Sitelinks на основе типа контента и свежести страниц
Патент Google описывает систему генерации Sitelinks (саб-ссылок), которые ведут непосредственно на конечный контент (статьи, видео, товары), а не на разделы сайта. Система определяет категорию контента и применяет специфические правила сортировки (например, по свежести для новостей), которые отличаются от стандартного ранжирования. Также используется специальное форматирование для улучшения навигации в SERP.
  • US9081832B2
  • 2015-07-14
  • Ссылки

  • SERP

  • Свежесть контента

Как Google сегментирует веб-страницы на семантические блоки (хедер, футер, контент) с помощью анализа геометрии рендеринга
Google использует механизм "псевдо-рендеринга" для анализа геометрической структуры веб-страницы и её разделения на семантически различные области (чанки), такие как основное содержимое, навигация, футер и реклама. Это позволяет системе определять важность контента и ссылок в зависимости от их расположения на странице.
  • US7913163B1
  • 2011-03-22
  • Семантика и интент

  • Структура сайта

  • Техническое SEO

Как Google использует визуальное расположение новостей на главных страницах СМИ для ранжирования в Google News
Google анализирует главные страницы авторитетных новостных сайтов («Hub Pages»), чтобы определить важность новостей. Система оценивает «визуальную заметность» (Prominence) ссылки на статью — ее расположение (выше/ниже), размер шрифта, наличие картинки и сниппета. Чем заметнее ссылка на сайте СМИ, тем выше статья ранжируется в агрегаторах новостей.
  • US8375073B1
  • 2013-02-12
  • EEAT и качество

  • SERP

  • Ссылки

Популярные патенты

Как Google использует социальные связи для обнаружения ссылочного спама и накрутки кликов
Google может анализировать связи между владельцами сайтов в социальных сетях, чтобы оценить независимость ссылок между их ресурсами. Если владельцы тесно связаны (например, друзья), ссылки между их сайтами могут получить меньший вес в ранжировании, а клики по рекламе могут быть классифицированы как спам (накрутка).
  • US8060405B1
  • 2011-11-15
  • Антиспам

  • Ссылки

  • SERP

Как Google использует данные о кликах разных групп пользователей (популяций) для локализации и персонализации ранжирования
Google адаптирует результаты поиска, анализируя, как разные группы пользователей (популяции), определяемые по местоположению, языку или демографии, взаимодействуют с выдачей. Система рассчитывает «Сигнал Популяции» (Population Signal) на основе исторических кликов группы и корректирует ранжирование. Также используется механизм сглаживания для компенсации нехватки данных по конкретным группам.
  • US7454417B2
  • 2008-11-18
  • Персонализация

  • Поведенческие сигналы

  • SERP

Как Google рассчитывает тематический авторитет сайта для кастомизации поиска с помощью Topic-Sensitive PageRank
Патент Google, описывающий механизм кастомизации результатов поиска, инициированного со стороннего сайта (например, Google Custom Search). Система использует «профиль сайта» для повышения результатов, соответствующих его тематике. Ключевая ценность патента — детальное описание расчета тематической авторитетности (Topic Boosts) путем анализа ссылок с эталонных сайтов (Start Sites), что является реализацией Topic-Sensitive PageRank.
  • US7565630B1
  • 2009-07-21
  • Персонализация

  • SERP

  • Ссылки

Как Google обучает ИИ-модели для автоматической оценки качества сайтов на основе данных асессоров и предвзятой выборки
Патент Google, описывающий фундаментальную методологию создания систем оценки качества сайтов. Google использует машинное обучение (например, SVM), чтобы найти корреляции между оценками асессоров и измеримыми сигналами сайта (PageRank, клики). Для повышения точности применяется метод «предвзятой выборки» (Biased Sampling): система намеренно собирает больше оценок для сайтов среднего качества («сложных случаев»), чем для очевидно плохих или хороших.
  • US8442984B1
  • 2013-05-14
  • SERP

  • EEAT и качество

  • Поведенческие сигналы

Как Google ранжирует сущности (например, людей с одинаковыми именами) с помощью кластеризации, контекстной авторитетности и персонализации
Google использует систему двухуровневого ранжирования для обработки неоднозначных запросов (например, имен людей). Сначала ресурсы группируются в кластеры, представляющие разные сущности. Ресурсы внутри кластера ранжируются на основе их качества и авторитетности внутри этого кластера. Затем сами кластеры ранжируются с учетом релевантности запросу и сильной персонализации (социальные связи и местоположение пользователя).
  • US8645393B1
  • 2014-02-04
  • Персонализация

  • Семантика и интент

  • SERP

Как Google объединяет данные о ссылках и кликах для расчета авторитетности страниц (Query-Independent Score)
Google использует механизм расчета независимой от запроса оценки авторитетности (Query-Independent Score) с помощью дополненного графа ресурсов. Этот граф объединяет традиционные ссылки между страницами с данными о поведении пользователей, такими как клики по результатам поиска (CTR). Авторитетность передается не только через ссылки, но и через запросы, позволяя страницам с высоким уровнем вовлеченности пользователей набирать авторитет, даже если у них мало обратных ссылок.
  • US8386495B1
  • 2013-02-26
  • Поведенческие сигналы

  • Ссылки

  • SERP

Как Google использует «Фразовую модель» (Phrase Model) для прогнозирования качества сайта на основе статистики использования N-грамм
Google прогнозирует оценку качества сайта, анализируя, какие фразы (N-граммы) используются и как часто они распределены по страницам сайта. Система создает «Фразовую модель», изучая известные высококачественные и низкокачественные сайты, а затем применяет эту модель для оценки новых сайтов по их лингвистическим паттернам.
  • US9767157B2
  • 2017-09-19
  • Семантика и интент

  • Техническое SEO

  • EEAT и качество

Как Google выбирает, сортирует и форматирует динамические Sitelinks на основе типа контента и свежести страниц
Патент Google описывает систему генерации Sitelinks (саб-ссылок), которые ведут непосредственно на конечный контент (статьи, видео, товары), а не на разделы сайта. Система определяет категорию контента и применяет специфические правила сортировки (например, по свежести для новостей), которые отличаются от стандартного ранжирования. Также используется специальное форматирование для улучшения навигации в SERP.
  • US9081832B2
  • 2015-07-14
  • Ссылки

  • SERP

  • Свежесть контента

Как Google динамически формирует Панели Знаний, выбирая блоки информации на основе истории поисковых запросов пользователей
Google использует гибридный подход для создания структурированных страниц о сущностях (например, Панелей Знаний). Система анализирует исторические данные о том, что пользователи чаще всего ищут об этой сущности или её классе. На основе этого анализа динамически выбираются блоки информации (например, «Награды», «Саундтрек»), которые дополняют стандартный набор данных, позволяя автоматически адаптировать выдачу под актуальные интересы аудитории.
  • US10110701B2
  • 2018-10-23
  • Knowledge Graph

  • Поведенческие сигналы

  • Персонализация

Как Google персонализирует поиск, повышая в выдаче объекты, которые пользователь ранее явно отметил как интересные
Google использует механизм персонализации поисковой выдачи. Если пользователь явно отметил определенный объект (например, место, компанию, веб-страницу) как интересующий его, этот объект получит значительное повышение в ранжировании при последующих релевантных запросах этого пользователя. Уровень повышения зависит от степени интереса, указанной пользователем.
  • US20150242512A1
  • 2015-08-27
  • Персонализация

  • Поведенческие сигналы

  • SERP

seohardcore