Как Google выбирает, сортирует и форматирует динамические Sitelinks на основе типа контента и свежести страниц

Термины и определения

Leaf Page (Конечная страница)

Страница на том же сайте, что и основной результат, но расположенная ниже в иерархии и посвященная конкретному контенту (статья, видео, продукт, блог-пост). Часто является Terminus Webpage.

Section Page (Страница раздела)

Страница сайта, направленная на группировку контента (например, главная страница раздела новостей со списком статей). Отличается от Leaf Page.

Main Search Result (Основной результат поиска)

Выбранная веб-страница из результатов поиска, для которой отображаются саб-ссылки.

Sorting Scheme / Sublink Ordering Scheme (Схема сортировки саб-ссылок)

Логика, используемая для упорядочивания саб-ссылок. Специфична для категории контента и может отличаться от стандартной схемы ранжирования поисковых результатов (Search Result Ordering Scheme).

Terminus Webpage (Терминальная/Тупиковая веб-страница)

Конечная страница в навигационной иерархии сайта, под которой нет других страниц.

Leaf Page Signals / Section Signals (Сигналы конечных страниц / Сигналы страниц разделов)

Метрики (качество, популярность, свежесть), которые система сравнивает, чтобы решить, какой тип саб-ссылок отображать.

Navigational Query (Навигационный запрос)

Запрос, целью которого является поиск конкретного сайта. Часто является триггером для активации этого механизма.

Freshness (Свежесть)

Метрика, основанная на частоте обновления страницы и/или временных метках контента.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает базовый метод предоставления Leaf Pages в качестве саб-ссылок.

1. Система получает поисковый запрос и результаты.
2. Идентифицирует множество Leaf Pages, связанных с веб-страницей из результатов. Условия: (i) тот же сайт, (ii) страницы относятся к предопределенным категориям контента, (iii) некоторые из них являются Terminus Webpages.
3. Предоставляет веб-страницу как Main Search Result с саб-ссылками на Leaf Pages.
4. Идентифицирует категорию Leaf Pages и сортирует саб-ссылки в соответствии со схемой сортировки (Sorting Scheme) этой категории.

Claim 2 (Зависимый от 1): Уточняет механизм сортировки.

Схема сортировки саб-ссылок является уникальной (отличается) от схемы упорядочивания поисковых результатов. Это критически важное утверждение: страница может ранжироваться ниже в обычном поиске, но быть выше в списке саб-ссылок, если это диктуется логикой категории (например, свежестью).

Claims 4, 12 (Зависимые от 1): Детализируют сортировку по свежести.

Если категория — новостные статьи, сортировка основывается на обратном хронологическом порядке (Claim 4). Схема сортировки может основываться исключительно (solely) на обратном хронологическом порядке (Claim 12).

Claims 7, 9 (Зависимые от 1, 7): Описывают форматирование отображения.

Система форматирует отображение саб-ссылок для индикации категории (Claim 7). Для новостей это может включать изображение со страницы и текст, частично обтекающий изображение (Claim 9), имитируя газетную верстку.

Claims 13, 14 (Зависимые от 1, 13): Описывают процесс принятия решения о типе саб-ссылок.

Система идентифицирует Section Pages (Claim 13) и сравнивает Leaf Page Signals с Section Signals перед тем, как предоставить саб-ссылки на Leaf Pages (Claim 14). Это механизм выбора между показом контента или разделов.

Где и как применяется

Изобретение применяется на финальных этапах формирования выдачи, используя данные, собранные ранее.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе система анализирует структуру сайта для понимания иерархии (различение Leaf Pages и Section Pages). Также происходит категоризация контента и извлечение критически важных метаданных: дат публикации (Time-stamps), тамбнейлов, авторства, длительности видео.

RANKING – Ранжирование
Определяется Main Search Result. Алгоритм чаще всего применяется к топовому результату, особенно если запрос классифицирован как навигационный.

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание / RERANKING – Переранжирование
Основное применение патента. Leaf Page Sublink Generation Engine (упомянутый в описании) выполняет следующие действия:

1. Триггер: Определяется необходимость генерации саб-ссылок для Main Search Result.
2. Принятие решения: Определяется тип саб-ссылок (Leaf vs Section) и категория контента.
3. Генерация и Сортировка: Идентифицируются конкретные Leaf Pages и применяется специфическая Sorting Scheme (например, по дате).
4. Форматирование и Внедрение: Саб-ссылки форматируются и внедряются в финальную SERP.

Входные данные:

• Поисковый запрос и его характеристики (например, навигационный интент).
• Данные о структуре сайта (иерархия).
• Категоризация и метаданные Leaf Pages (даты, тамбнейлы).
• Сигналы качества/популярности (Leaf Page Signals, Section Signals).

Выходные данные:

• Main Search Result, дополненный отформатированным и отсортированным блоком саб-ссылок на Leaf Pages.

На что влияет

• Конкретные типы контента и ниши: Наибольшее влияние на сайты с часто обновляемым контентом: новостные издания, блоги, видео-платформы, форумы. Также влияет на E-commerce (конкретные продукты) и социальные сети (профили).
• Специфические запросы: В основном влияет на навигационные запросы (брендовые, витальные). В патенте упоминается, что система может предоставлять эти саб-ссылки только в том случае, если запрос определен как навигационный к данной веб-странице.

Когда применяется

Алгоритм применяется при выполнении определенных условий:

• Триггеры активации (Общие):
  • Запрос идентифицирован как навигационный к определенному сайту.
  • Основной результат (Main Search Result) имеет высокий CTR для данного запроса.
• Триггеры выбора Leaf Pages (вместо Section Pages):
  • Свежесть (Freshness): Если сайт часто обновляется или запрос требует актуальной информации.
  • Качество страниц: Если Leaf Pages имеют более сильные сигналы качества/популярности, чем Section Pages.
  • Тип запроса: Наличие ключевых слов, указывающих на категорию (например, "новости").
  • Пользовательское поведение: Если пользователи чаще взаимодействуют с Leaf Pages (посещают, делятся), чем с разделами этого сайта.
  • Внешние данные: Наличие сайта в "белых списках" (whitelists) или сигналы от новостных агрегаторов.

Пошаговый алгоритм

Этап 1: Инициализация

1. Получение запроса и стандартных результатов поиска. Идентификация Main Search Result.
2. Проверка триггеров (например, является ли запрос навигационным).

Этап 2: Выбор стратегии саб-ссылок

3. Идентификация кандидатов Section Pages и Leaf Pages.
4. Сравнение Leaf Page Signals и Section Signals. Анализ дополнительных факторов (свежесть, тип запроса).
5. Принятие решения: использовать Leaf Pages, Section Pages или комбинацию.

Этап 3: Обработка Leaf Pages

6. Определение категории контента (новости, видео, блог и т.д.).
7. Выбор набора Leaf Pages соответствующей категории.
8. Применение схемы сортировки (Sorting Scheme), специфичной для категории (эта схема отличается от стандартного ранжирования):
   • Новости/Блоги: Обратный хронологический порядок и/или фактор значимости (Prominence Factor).
   • Эпизодическое видео/аудио: Прямой или обратный хронологический порядок.
   • Продукты/Приложения: Рейтинг или популярность (продажи/загрузки).
   • Медиа: Длительность, количество просмотров, рейтинг.

Этап 4: Форматирование и Вывод

9. Форматирование отображения для индикации категории:
   • Извлечение метаданных (дата, автор, длительность).
   • Извлечение изображений/тамбнейлов.
   • Применение макета (например, газетный стиль с колонками и обтеканием текста для новостей).
10. Предоставление Main Search Result вместе с блоком саб-ссылок.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует широкий спектр данных для принятия решений:

• Временные факторы (Критически важно): Даты создания/публикации (Time-stamps). Используются для оценки Freshness и хронологической сортировки.
• Структурные факторы: Иерархия сайта (для определения отношений между Main Search Result, Section Pages и Leaf Pages).
• Контентные факторы: Заголовки, текст (для сниппетов и категоризации).
• Мультимедиа факторы: Изображения и видео тамбнейлы (для форматирования). Метаданные видео/аудио (длительность).
• Поведенческие факторы (Пользовательские сигналы): Популярность (трафик, клики, просмотры, загрузки, продажи), Рейтинги (продуктов, медиа), Данные о взаимодействии пользователей с контентом сайта.
• Ссылочные факторы: Размещение ссылок внутри сайта и внешние ссылки (могут использоваться для определения "Prominence factor").
• Данные о качестве: Оценки качества Leaf Pages и Section Pages.

Какие метрики используются и как они считаются

• Схемы сортировки (Sorting Schemes): Основной механизм. Система применяет предопределенную логику сортировки на основе категории, а не вычисляет единую оценку ранжирования.
• Хронологический / Обратный хронологический порядок: Сортировка на основе Time-stamps.
• Prominence Factor (Фактор значимости): Метрика для новостей, учитывающая недавнюю популярность, размещение на сайте и внешние ссылки.
• Сравнение сигналов (Leaf vs Section): Сравнение агрегированных метрик качества/популярности/свежести для принятия решения о типе саб-ссылок.
• Freshness (Свежесть): Метрика, основанная на частоте обновления и временных метках.

1. Сортировка Sitelinks независима от ранжирования: Ключевое утверждение патента (Claim 2) — сортировка саб-ссылок может полностью отличаться от стандартного ранжирования. Факторы, определяющие порядок в Sitelinks (например, свежесть), могут быть иными, чем факторы органического ранжирования (релевантность, авторитетность).
2. Динамический выбор типа Sitelinks (Leaf vs Section): Google активно выбирает между показом ссылок на контент (Leaf Pages) и ссылок на разделы (Section Pages). Решение принимается путем сравнения сигналов (Leaf Page Signals vs Section Signals) и анализа интента/свежести.
3. Категоризация контента определяет правила игры: Система полагается на способность идентифицировать категорию контента (новости, видео, продукт). Эта категоризация определяет, какая схема сортировки и форматирования будет применена.
4. Приоритет свежести для определенных категорий: Для новостей, блогов и видео система может применять строгую сортировку по обратному хронологическому порядку. Точность временных меток (Time-stamps) имеет первостепенное значение.
5. Специализированное форматирование требует данных: Отображение адаптируется под категорию (газетная верстка, тамбнейлы), что требует наличия соответствующих метаданных и медиа (изображения, даты, длительность видео) на странице.

Best practices (это мы делаем)

• Обеспечение точных и доступных временных меток (Time-stamps): Для контента, зависящего от времени, критически важно предоставлять Google точные даты публикации/обновления (в коде, микроразметке, Sitemap). Поскольку сортировка часто бывает строго хронологической, это напрямую влияет на видимость в саб-ссылках.
• Четкая структура и иерархия сайта: Необходимо иметь логичную структуру, которая позволяет Google легко различать Section Pages (категории) и Leaf Pages (статьи, товары).
• Использование микроразметки для категоризации: Используйте соответствующую разметку Schema.org (NewsArticle, BlogPosting, VideoObject, Product), чтобы помочь Google правильно идентифицировать категорию контента и извлечь нужные метаданные.
• Оптимизация метаданных и мультимедиа: Убедитесь, что Leaf Pages содержат качественные изображения или тамбнейлы, четкие заголовки и информативные первые абзацы (для сниппетов), так как они используются для форматирования саб-ссылок.
• Стратегия публикации свежего контента: Для новостных сайтов и блогов регулярная публикация увеличивает вероятность постоянного присутствия в динамических саб-ссылках благодаря сортировке по свежести.

Worst practices (это делать не надо)

• Манипуляции с датами (Date Spinning): Искусственное обновление дат публикации без изменения контента для имитации свежести рискованно и может привести к потере доверия к временным меткам сайта.
• Запутанная навигация и иерархия: Сложная или плоская структура сайта затрудняет идентификацию иерархии и отделение Leaf Pages от Section Pages.
• Отсутствие изображений на контентных страницах: Для новостей и видео отсутствие релевантных изображений или тамбнейлов помешает активации расширенного форматирования, снижая заметность и CTR саб-ссылок.
• Игнорирование поведенческих сигналов: Если Leaf Pages имеют низкие показатели вовлеченности (слабые Leaf Page Signals), система может предпочесть показывать ссылки на разделы, даже если контент свежий.

Стратегическое значение

Патент подчеркивает, что ранжирование не является монолитным процессом. Google использует специализированные схемы сортировки для разных компонентов выдачи. Для SEO это означает, что оптимизация под SERP Features (Sitelinks) требует понимания специфических правил, применяемых к ним. Для доминирования по навигационным запросам стратегически важно обеспечить технические условия (структура, метаданные) и поток контента, соответствующий критериям категоризации и сортировки (особенно свежести и популярности).

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация новостного портала для динамических саб-ссылок

1. Анализ ситуации: По запросу [Название Портала] Google показывает стандартные саб-ссылки на рубрики. Цель — заменить их на свежие новости.
2. Действия:
   • Убедиться в четкой иерархии сайта (статьи как Leaf Pages).
   • Внедрить микроразметку NewsArticle с точным указанием datePublished.
   • Обеспечить наличие качественных изображений для каждой статьи.
   • Увеличить частоту публикаций для повышения сигналов свежести (Freshness).
3. Ожидаемый результат: Google идентифицирует контент как "Новости". Система предпочтет Leaf Pages показу Section Pages из-за высокой свежести. Саб-ссылки будут отсортированы в обратном хронологическом порядке и отформатированы с датами, изображениями и, возможно, в виде газетной верстки.

Сценарий 2: Оптимизация E-commerce сайта

1. Ситуация: По запросу [Название Магазина] показывать в Sitelinks самые популярные товары (Leaf Pages), а не категории (Section Pages).
2. Действия:
   • Внедрить разметку Product с данными о рейтинге (aggregateRating) и наличии.
   • Усилить Leaf Page Signals для топовых товаров через внутреннюю перелинковку и маркетинговые активности.
3. Ожидаемый результат: Google может идентифицировать категорию как "Продукты". Применяет сортировку на основе популярности и/или рейтинга (как указано в патенте для продуктов) и показывает ссылки на конкретные товары.