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

Как Google создает ссылки, которые ведут на определенную позицию в выдаче, а не на конкретный документ

RANK-SPECIFIC SEARCH RESULTS (Результаты поиска с привязкой к рангу)
  • US9087107B2
  • Google LLC
  • 2012-06-14
  • 2015-07-21
  • Ссылки
  • SERP
  • Описание
  • Разбор
  • Выводы
  • Практика
  • FAQ
  • Похожие

Google описывает механизм создания специальных ссылок (rank-specific search links), которые кодируют запрос и позицию результата в выдаче. При активации такой ссылки поиск выполняется заново, и пользователь видит документ, который занимает эту позицию в данный момент, а не тот, который был там изначально.

Описание

Какую проблему решает

Патент решает задачу предоставления доступа к динамическим результатам поиска. Поскольку выдача постоянно меняется, ссылка на конкретный URL, занимавший определенную позицию ранее, может стать неактуальной. Изобретение позволяет пользователям создавать и делиться ссылкой на позицию в SERP для конкретного запроса. Это гарантирует, что получатель увидит самый актуальный результат на этой позиции в момент активации ссылки. Также патент решает проблему управления длинными и сложными URL путем их сокращения. Патент не направлен на устранение SEO-манипуляций.

Что запатентовано

Запатентована система для генерации и разрешения rank-specific search links (ссылок с привязкой к рангу). Такая ссылка кодирует исходные параметры поиска (search parameters) и позицию конкретного результата в ранжировании (search result rank position). Суть изобретения в том, что ссылка ведет не на целевой URL документа, а на механизм, который повторно выполняет поиск и извлекает результат с закодированной позиции.

Как это работает

Механизм работает в два этапа: генерация и разрешение.

  • Генерация: Пользователь выполняет поиск и запрашивает специальную ссылку для определенного результата (например, №3). Система идентифицирует исходный запрос и ранг (№3). Создается rank-specific search link, кодирующий эту информацию. Ссылка может быть сокращена (shortened version) для удобства.
  • Разрешение: Когда кто-либо активирует эту ссылку, система извлекает закодированный запрос и ранг. Поиск выполняется заново. Система идентифицирует документ, который в данный момент занимает позицию №3, и предоставляет его пользователю.

Актуальность для SEO

Низкая. Технология реализуема, однако функция создания ссылок, ведущих именно на динамическую позицию в SERP, не является стандартной или широко распространенной функцией в публичном интерфейсе поиска Google. Это инфраструктурный патент, описывающий специфическое UX-решение.

Важность для SEO

Минимальное влияние (1/10). Патент описывает внутренние процессы Google и инфраструктурный механизм без прямых рекомендаций для SEO. Он полностью сфокусирован на обмене результатами поиска и не описывает алгоритмы ранжирования, сигналы качества или методы анализа контента. Он не предоставляет практически полезных инсайтов для оптимизации сайтов.

Детальный разбор

Термины и определения

Rank-specific search link (Ссылка с привязкой к рангу)
Гиперссылка, которая кодирует параметры поиска и конкретную позицию в ранжировании. При активации запускает поиск и возвращает результат с этой позиции.
Search Parameters (Параметры поиска)
Полный набор данных (включая текст запроса, фильтры, контекстные переменные), используемых поисковой системой для генерации списка результатов поиска.
Search Result Rank Position / Search Result Rank (Позиция ранга результата поиска / Ранг результата)
Порядковый номер результата в упорядоченном списке поисковой выдачи.
Shortened version (Сокращенная версия ссылки)
Укороченная версия rank-specific search link, созданная для удобства управления и визуальной привлекательности.
Rank-specific search system (Система поиска с привязкой к рангу)
Компонент (включающий Link Creation Module и Rank-specific results module), отвечающий за создание, хранение ассоциаций и разрешение rank-specific search links.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной процесс генерации ссылки.

  1. Система получает запрос на создание rank-specific search link для конкретного результата в первом списке результатов (Первый поиск).
  2. Идентифицируются search parameters, использованные для генерации этого списка.
  3. Идентифицируется search result rank position этого конкретного результата.
  4. Создается rank-specific search link, ассоциированный с этими параметрами и позицией.
  5. Ссылка предоставляется пользователю.
  6. При активации эта ссылка вызывает выполнение Второго поиска с использованием тех же параметров и приводит к представлению информации о документе, ранжирующемся на указанной search result rank position во втором списке результатов.

Ядро изобретения — создание ссылки не на документ, а на позицию в динамической выдаче, требующее повторного выполнения поиска при активации ссылки.

Claim 6 (Зависимый от 1): Детализирует процесс разрешения ссылки и подчеркивает динамичность.

Этот пункт описывает, что происходит после активации ссылки. Система идентифицирует параметры и ранг, генерирует второй список результатов и предоставляет результат, соответствующий этому рангу. Важное уточнение: исходный результат (из Первого поиска) и новый результат (из Второго поиска) могут быть связаны с разными документами (разными URL), но соответствуют одной и той же search result rank position. Это ключевой момент, подтверждающий, что система предназначена для работы в условиях изменения ранжирования.

Claim 9 (Независимый пункт): Описывает процесс с точки зрения разрешения (обработки клика) ссылки.

  1. Система получает поисковый запрос, соответствующий rank-specific search link (который ассоциирован с параметрами Первого поиска и позицией).
  2. Идентифицируются параметры и позиция.
  3. Выполняется Второй поиск с использованием этих параметров.
  4. Получаются результаты поиска.
  5. Идентифицируется результат (rank-specific search result), который в данный момент ранжируется на этой позиции.
  6. Предоставляется информация об этом результате.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает инфраструктуру и несколько этапов поиска, но не влияет на расчет ранжирования.

Инфраструктура (Link Creation/Shortening)
Требуется отдельный компонент (Rank-specific search system) для генерации этих ссылок по запросу пользователя и для поддержания базы данных, связывающей (сокращенные) URL с закодированными параметрами и рангом.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Когда rank-specific search link активируется, система должна декодировать её, чтобы извлечь исходные search parameters и целевую search result rank position.

RANKING – Ранжирование
Система должна повторно выполнить поиск на основе извлеченных параметров для генерации актуального списка результатов. Само ранжирование происходит стандартно; патент не меняет его логику.

METASEARCH / Уровень представления SERP
На этапе формирования SERP система предоставляет пользователю интерфейс для запроса ссылки (например, через кнопку "Request Link"). После получения актуального списка результатов при разрешении ссылки система идентифицирует конкретный результат на запрошенной позиции и представляет его пользователю.

Входные данные:

  • При генерации: Исходные search parameters, search result rank position.
  • При разрешении: Rank-specific search link (часто сокращенный).

Выходные данные:

  • При генерации: Rank-specific search link.
  • При разрешении: Актуальный результат поиска на указанной позиции.

На что влияет

Патент описывает универсальный механизм обмена результатами, который потенциально применим ко всем типам контента, запросов и тематик. Никаких специфических ограничений (языковых, географических или тематических) в тексте не указано. Он не влияет на ранжирование.

Когда применяется

Алгоритм применяется в двух случаях:

  • Генерация: Когда пользователь явно запрашивает создание rank-specific search link для определенного результата в выдаче. Патент предполагает наличие интерфейсного объекта (например, кнопки) для этого.
  • Разрешение: Когда ранее сгенерированная rank-specific search link активируется (пользователь кликает по ней).

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Генерация Rank-Specific Search Link

  1. Запрос ссылки: Пользователь инициирует запрос на создание rank-specific search link для одного из результатов на странице SERP.
  2. Идентификация параметров: Система определяет search parameters, которые привели к формированию этой SERP.
  3. Идентификация ранга: Система определяет search result rank position выбранного результата.
  4. Создание ссылки: Генерируется уникальная ссылка, кодирующая параметры и ранг.
  5. Сокращение (Опционально): Создается shortened version этой ссылки для удобства.
  6. Ассоциация и хранение: Система сохраняет связь между созданной (или сокращенной) ссылкой, параметрами и рангом в базе данных.
  7. Предоставление: Ссылка предоставляется пользователю.

Процесс Б: Разрешение Rank-Specific Search Link

  1. Получение запроса: Пользователь активирует rank-specific search link.
  2. Идентификация параметров и ранга: Система использует ссылку как ключ для поиска в базе данных и извлекает ассоциированные search parameters и search result rank position.
  3. Выполнение поиска: Система повторно выполняет поиск, используя извлеченные параметры, чтобы получить актуальную SERP.
  4. Идентификация результата: Система находит результат, который в данный момент находится на извлеченной позиции ранжирования.
  5. Предоставление результата: Актуальный результат предоставляется пользователю (например, путем отображения SERP с выделением этого результата или перенаправления на него).

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется исключительно на инфраструктурных данных, необходимых для работы механизма ссылок, и не затрагивает факторы ранжирования.

  • Технические факторы (Search Parameters): Это ключевые данные. Система фиксирует полный набор параметров, использованных для выполнения поиска. Это включает текст запроса и множество служебных параметров, закодированных в URL (например, кодировку, источник запроса и т.д.). Эти параметры необходимы для точного воспроизведения условий поиска.
  • Системные данные (Search Result Rank Position): Порядковый номер результата в списке выдачи, предоставленный основной поисковой системой.

Контентные, ссылочные, поведенческие или факторы качества в этом патенте не упоминаются и не используются.

Какие метрики используются и как они считаются

В патенте не описаны никакие метрики, формулы расчета, весовые коэффициенты или алгоритмы машинного обучения. Система использует точные значения: конкретный набор параметров и конкретный номер ранга. Это механизм хранения и извлечения данных, а не механизм оценки или ранжирования.

Выводы

  1. Инфраструктурный и UX-фокус: Это чисто инфраструктурный патент, описывающий механизм улучшения пользовательского опыта (UX) при обмене результатами поиска. Он не имеет отношения к алгоритмам ранжирования или SEO-стратегиям.
  2. Ссылка на позицию, а не на документ: Ключевая идея — возможность создать постоянную ссылку на ранг в выдаче (например, "Результат №3 по запросу X"), а не на конкретный URL.
  3. Обеспечение актуальности через повторный поиск: Инновация заключается в том, что при активации ссылки поиск выполняется заново. Это гарантирует, что пользователь увидит документ, который занимает указанную позицию в данный момент.
  4. Подтверждение динамичности SERP: Патент явно признает (Claim 6), что результаты поиска изменчивы, и предлагает техническое решение для работы с этой динамичностью.
  5. Отсутствие практической ценности для SEO: Патент не содержит информации о факторах ранжирования или методах оптимизации. SEO-специалистам не нужно предпринимать никаких действий на основе этого патента.

Практика

ВАЖНО: Патент является инфраструктурным и описывает внутренние процессы и UX-функции Google без прямых рекомендаций для SEO. Практических выводов для SEO-оптимизации из него сделать нельзя.

Best practices (это мы делаем)

Не применимо. Патент не предлагает стратегий или тактик, которые можно было бы применить для улучшения ранжирования сайтов.

Worst practices (это делать не надо)

Не применимо. Патент не направлен против каких-либо SEO-тактик или манипуляций.

Стратегическое значение

Стратегическое значение для SEO минимально. Патент интересен с точки зрения понимания инфраструктуры Google, но он не влияет на долгосрочные или краткосрочные стратегии SEO. Единственный стратегический вывод заключается в подтверждении того, что Google рассматривает SERP как высокодинамичную среду, где позиции постоянно меняются.

Практические примеры

Практических примеров применения в SEO нет. Ниже приведен функциональный пример работы патента, демонстрирующий его механизм.

Сценарий: Демонстрация работы Rank-Specific Search Link

  1. Понедельник (Генерация): Пользователь ищет "лучшие смартфоны 2025". Результат №3 — "Samsung Galaxy S35". Пользователь создает rank-specific search link для этой позиции. Система генерирует ссылку (например, google.com/rs/xyz123), кодирующую запрос="лучшие смартфоны 2025" и ранг=3.
  2. Среда (Изменение ранжирования): Выходит новый обзор, и алгоритмы Google обновляют выдачу. Теперь результат №3 — "Apple iPhone 17", а "Samsung Galaxy S35" сместился на позицию №4.
  3. Пятница (Разрешение): Другой пользователь кликает по ссылке google.com/rs/xyz123.
  4. Действие системы: Система декодирует ссылку, заново выполняет поиск по запросу "лучшие смартфоны 2025".
  5. Результат: Система идентифицирует текущий результат №3 ("Apple iPhone 17") и предоставляет его пользователю. Пользователь видит актуальный результат, а не устаревший (Samsung).

Вопросы и ответы

Что такое "rank-specific search link"?

Это специальная гиперссылка, которая кодирует не адрес целевого документа (URL), а исходный поисковый запрос (и его параметры) плюс порядковый номер (ранг) результата в выдаче. Она предназначена для ссылки на позицию в SERP, а не на конкретную страницу.

Если я создам такую ссылку сегодня, увидит ли другой пользователь завтра тот же результат, что и я?

Не обязательно. При клике по rank-specific search link система выполняет поиск заново. Если ранжирование по этому запросу изменилось, пользователь увидит новый документ, который занимает ту же самую позицию. Патент специально подчеркивает (Claim 6), что документы могут отличаться.

Объясняет ли этот патент, как Google рассчитывает ранг документа или влияет на ранжирование?

Нет. Патент не содержит никакой информации об алгоритмах ранжирования. Он принимает ранг (search result rank position) как данность от основной поисковой системы. Это инфраструктурный патент, описывающий UX-функцию для обмена результатами.

Могу ли я использовать этот механизм для улучшения ранжирования моего сайта?

Нет. Этот патент не предлагает никаких механизмов для влияния на алгоритмы ранжирования или повышения позиций сайта. Для практической работы по оптимизации и продвижению сайтов этот патент бесполезен.

Где я могу увидеть эту функцию в Google Поиске?

Патент предполагает наличие интерфейсного элемента (например, кнопки "Request Link" рядом с каждым результатом) для генерации таких ссылок. Однако в стандартном публичном интерфейсе веб-поиска Google эта функция не наблюдается. Возможно, она используется во внутренних инструментах.

Считается ли сокращенная ссылка (shortened link), описанная в патенте, обратной ссылкой для SEO?

Нет. Эта ссылка ведет обратно на поисковую систему Google для повторного выполнения запроса, а не на целевой веб-сайт. Она не передает ссылочный вес (PageRank) и не является фактором ранжирования для сайта, на который она в итоге разрешается.

Зачем Google понадобилось сокращать эти ссылки?

Ссылки, которые содержат все параметры поиска (Search Parameters), могут быть очень длинными, громоздкими и неудобными для копирования или обмена (как показано в примере 510 патента). Сокращение делает ссылку управляемой и визуально приемлемой.

Отличается ли "Search Parameters" от простого текста запроса?

Да. Search Parameters включают текст запроса, а также могут включать множество других переменных, фильтров, настроек кодировки, источников запроса и контекстных данных, которые используются поисковой системой для формирования конкретной выдачи.

Используется ли эта система для отслеживания изменений ранжирования?

Хотя патент не описывает это как основную цель, теоретически rank-specific search links могут служить инструментом для мониторинга. Создав такую ссылку, можно периодически активировать её, чтобы увидеть, какой документ занимает определенную позицию в данный момент.

Каков основной вывод для SEO-специалиста из этого патента?

Основной вывод заключается в том, что этот патент не имеет практического значения для прикладного SEO. Он интересен с точки зрения понимания инфраструктуры поиска и подтверждает, что Google рассматривает выдачу как высокодинамичную среду, но не дает инструментов для оптимизации.

Похожие патенты

Как Google автоматически превращает текст на странице в ссылки на результаты поиска для монетизации контента
Патент Google описывает технологию автоматического анализа контента веб-страницы для выявления ключевых тем и терминов. Система генерирует релевантные поисковые запросы и динамически встраивает гиперссылки в текст страницы. При клике пользователь перенаправляется на страницу результатов поиска (SERP). Ключевая особенность: система приоритизирует термины с высоким потенциалом дохода от рекламы.
  • US7788245B1
  • 2010-08-31
  • Ссылки

  • SERP

  • Семантика и интент

Как Google позволяет пользователям "привязывать" веб-контент к конкретным моментам в видео или аудио
Патент Google, описывающий механизм, который позволяет пользователям ассоциировать ("привязывать") один тип контента (например, веб-статью) с конкретной позицией в индексированном контенте (например, таймкодом в видео). При просмотре видео другие пользователи увидят ссылку на привязанную статью в соответствующий момент.
  • US9288121B2
  • 2016-03-15
  • Индексация

  • Мультимедиа

  • Ссылки

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 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 использует связанные запросы и временный «бустинг» для обнаружения и тестирования релевантных документов, которые ранжируются низко
Патент описывает механизм улучшения поиска путем перемещения документов на более высокие позиции. Google идентифицирует документы, которые высоко ранжируются по связанным запросам (например, с синонимами, уточнениями или исправленными ошибками), но низко по исходному запросу, и повышает их. Цель — протестировать истинную релевантность этих документов и собрать пользовательский отклик (клики) для улучшения будущего ранжирования.
  • US8521725B1
  • 2013-08-27
  • Поведенческие сигналы

  • SERP

  • Семантика и интент

Популярные патенты

Как Google корректирует позиционную предвзятость (Position Bias) при обучении моделей ранжирования на кликах пользователей
Google использует механизм для устранения позиционной предвзятости (Position Bias) при обучении моделей ранжирования (Learning to Rank). Система анализирует, на какой позиции находился кликнутый результат, и присваивает этому клику вес важности. Клики по нижним позициям получают больший вес, чем клики по ТОП-1. Это позволяет модели учиться определять истинную релевантность, а не просто копировать существующий порядок выдачи.
  • US20210125108A1
  • 2021-04-29
  • Поведенческие сигналы

  • SERP

Как Google использует цепочки запросов и время взаимодействия для определения и ранжирования результатов, которые действительно нужны пользователям
Google анализирует последовательности запросов пользователей (цепочки запросов) и время между кликами и последующими запросами (время взаимодействия), чтобы определить удовлетворенность пользователя. Если пользователи часто переформулируют Запрос А в Запрос Б, прежде чем найти удовлетворительный результат, Google использует эти данные, чтобы ранжировать этот удовлетворительный результат выше по исходному Запросу А и предлагать Запрос Б в качестве связанного поиска.
  • US9342600B1
  • 2016-05-17
  • Поведенческие сигналы

  • Семантика и интент

  • SERP

Как Google извлекает, обрабатывает и индексирует анкорный текст, контекст и атрибуты входящих ссылок для ранжирования целевых страниц
Фундаментальный патент, описывающий инфраструктуру Google для обработки ссылок. Система извлекает анкорный текст, окружающий контекст и атрибуты форматирования (аннотации) из исходных страниц и инвертирует эти данные в структуру "Sorted Anchor Map". Это позволяет индексировать целевую страницу по тексту ссылок, указывающих на нее, используя эту внешнюю информацию как сигнал релевантности.
  • US7308643B1
  • 2007-12-11
  • Ссылки

  • Индексация

  • Техническое SEO

Как Google использует модель D-Q-D и поведение пользователей для предложения разнообразных запросов, связанных с конкретными результатами поиска
Google использует модель "Документ-Запрос-Документ" (D-Q-D), построенную на основе данных о поведении пользователей (клики, время просмотра), для генерации связанных поисковых подсказок. Система предлагает альтернативные запросы, привязанные к конкретному результату, только если эти запросы ведут к новому, разнообразному набору документов, облегчая исследование смежных тем.
  • US8583675B1
  • 2013-11-12
  • Поведенческие сигналы

  • SERP

  • Семантика и интент

Как Google фильтрует персонализированные предложения запросов на основе контента просматриваемой страницы
Google использует механизм для генерации предложений следующего запроса после того, как пользователь покинул страницу выдачи. Система создает кандидатов на основе истории поиска пользователя, а затем фильтрует их, проверяя релевантность контенту страницы, которую пользователь просматривает в данный момент. Это гарантирует, что предложения соответствуют как интересам пользователя, так и текущему контексту просмотра.
  • US8392435B1
  • 2013-03-05
  • Персонализация

  • Поведенческие сигналы

  • SERP

Как Google использует свой индекс для автоматического обновления устаревших ссылок в закладках, истории поиска и на веб-страницах
Система Google поддерживает актуальность различных коллекций URL (закладки пользователей, история поиска, электронные письма), используя основной поисковый индекс как эталон канонических адресов. Если сохраненный URL устарел, система автоматически заменяет его на актуальную версию. Также описан механизм уведомления владельцев сайтов о неработающих исходящих ссылках.
  • US20130144836A1
  • 2013-06-06
  • Ссылки

  • Индексация

  • Техническое SEO

Как Google решает, показывать ли прямой ответ, анализируя частоту использования естественного языка в исторических запросах о факте
Google анализирует исторические данные о том, как пользователи ищут конкретный факт. Если они часто используют естественный язык (например, «какая высота у Эйфелевой башни»), система считает, что пользователи действительно ищут этот факт. На основе этого рассчитывается «Оценка поиска фактов» (Fact-Seeking Score). Эта оценка используется как сигнал ранжирования, чтобы решить, нужно ли показывать прямой ответ (Factual Answer) и насколько высоко его разместить в результатах поиска.
  • US9396235B1
  • 2016-07-19
  • Семантика и интент

  • SERP

  • Поведенческие сигналы

Как Google определяет синонимы и варианты слов, анализируя категории выбранных пользователями результатов
Google использует метод стемминга, основанный на поведении пользователей и категориях сущностей. Если пользователи ищут разные слова (например, «пицца» и «пиццерия») и выбирают результаты одной категории («ресторан»), система идентифицирует эти слова как варианты одной основы (Stem Variants). Это происходит, если слова похожи по написанию ИЛИ если объем кликов статистически значим.
  • US9104759B1
  • 2015-08-11
  • Семантика и интент

  • Поведенческие сигналы

  • Персонализация

Как Google вычисляет семантическую близость запросов, анализируя поведение пользователей при переформулировках
Google использует механизм для определения семантического расстояния между запросами (Generalized Edit Distance). Вместо подсчета изменений символов система анализирует исторические логи, чтобы понять, как пользователи переформулируют запросы. На основе этих данных вычисляется «стоимость» замены одного термина на другой с помощью Pointwise Mutual Information (PMI), что позволяет генерировать более релевантные подсказки и расширения запросов.
  • US8417692B2
  • 2013-04-09
  • Семантика и интент

  • Поведенческие сигналы

Как Google использует поведение пользователей в веб-поиске для динамической категоризации локальных бизнесов
Google динамически формирует категории для бизнесов, основываясь на том, как пользователи ищут их (используемые ключевые слова и клики) в веб-поиске и голосовом поиске. Эти данные формируют иерархическое понимание типов бизнеса. Эта структура затем используется для повышения точности распознавания названий компаний в голосовых запросах.
  • US8041568B2
  • 2011-10-18
  • Local SEO

  • Поведенческие сигналы

  • Семантика и интент

seohardcore