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

Как Google автоматически определяет связанные домены (например, международные версии сайта) и переранжирует их для повышения локальной релевантности и разнообразия выдачи

IDENTIFYING AFFILIATED DOMAINS (Идентификация аффилированных доменов)
  • US9178848B1
  • Google LLC
  • 2007-07-23
  • 2015-11-03
  • Local SEO
  • SERP
  • Ссылки
  • Описание
  • Разбор
  • Выводы
  • Практика
  • FAQ
  • Похожие

Google использует автоматическую систему для идентификации доменов, принадлежащих одной организации (аффилированных доменов), анализируя ссылки между ними и сходство их имен (SLD). Когда в результатах поиска появляется несколько таких доменов, система может понизить или поменять местами их позиции. Это делается для того, чтобы показать пользователю наиболее локально релевантную версию сайта и увеличить разнообразие организаций в топе выдачи.

Описание

Какую проблему решает

Патент решает проблему избыточности (redundancy) и снижения разнообразия в поисковой выдаче (SERP Diversity). Эта проблема возникает, когда в топе ранжируются несколько доменов, принадлежащих одной и той же организации (например, www.brand.com, www.brand.co.uk и www.brand.fr). Присутствие таких повторяющихся результатов (Host Crowding) может скрывать другие уникальные ресурсы и снижать эффективность поиска для пользователя.

Что запатентовано

Запатентована система для идентификации аффилированных доменов (affiliated domains) и метод использования этой информации для корректировки поисковой выдачи с учетом местоположения пользователя. Аффилированность определяется на основе анализа ссылочных связей (linkage) между доменами и сходства их имен (hostname analogy), в частности, совпадения домена второго уровня (SLD). Система направлена на повышение разнообразия путем понижения (demotion) избыточных результатов или на улучшение локализации путем изменения порядка (swapping) аффилированных результатов.

Как это работает

Система работает в два основных этапа:

  1. Офлайн-идентификация (Индексирование): Система анализирует структуру ссылок в интернете и имена хостов. Согласно ключевым пунктам патента (Claims), домены считаются аффилированными, если они связаны ссылками И имеют одинаковое доменное имя второго уровня (SLD). Эта информация сохраняется в индексе.
  2. Применение при ранжировании (Переранжирование): При получении запроса система определяет местоположение пользователя и генерирует начальный список результатов. Затем она идентифицирует локальные домены (local domains) в выдаче. Если обнаруживаются другие аффилированные с ними домены, система модифицирует выдачу. Нелокальные версии могут быть понижены (demotion) для увеличения разнообразия, или локальная версия может быть поднята выше глобальной/иностранной версии (swapping).

Актуальность для SEO

Высокая. Управление разнообразием выдачи и локализация результатов остаются критически важными задачами для Google. Хотя современные системы могут использовать дополнительные сигналы (например, hreflang, который не упоминается в этом патенте 2007 года), фундаментальные концепции автоматического определения связей на основе ссылок и имен, а также механизмы Demotion и Swapping, остаются актуальными для международного SEO.

Важность для SEO

Патент имеет высокое значение (8.5/10) для SEO, особенно для международных проектов и крупных брендов с мультидоменной структурой (например, использующих ccTLDs). Он раскрывает конкретные механизмы, которые Google может использовать для автоматической группировки различных версий сайта и выбора того, какую версию показать пользователю. Это напрямую влияет на стратегии интерлинковки между международными версиями, выбор доменной архитектуры и понимание того, как Google может предпочесть локальную версию глобальной.

Детальный разбор

Термины и определения

Affiliated Domains (Аффилированные домены)
Домены, идентифицированные как связанные друг с другом. В контексте основных Claims патента, это домены, которые имеют ссылочную связь И одинаковое доменное имя второго уровня (SLD).
Analogous Hostnames (Аналогичные имена хостов)
Имена хостов, имеющие общие черты, в первую очередь — совпадение доменного имени второго уровня (SLD).
ccTLD (Country Code Top-Level Domain)
Домен верхнего уровня с кодом страны (например, .fr, .ca). Используется как сигнал географической принадлежности.
Demotion (Понижение)
Процесс снижения позиции результата в выдаче. Применяется к аффилированным доменам для увеличения разнообразия SERP.
Global Domain (Глобальный домен)
Домен, не связанный с конкретным географическим местоположением. Часто имеет общий TLD (например, .com) и может выступать в роли «родительского» домена (Parent Domain).
Linked Domains (Связанные домены)
Домены, соединенные цепочкой прямых ссылок. Directly linked (Прямая связь): Один домен содержит гиперссылки на ресурсы другого. Связь может быть односторонней (unilaterally) или взаимной (mutually).
Local Domain (Локальный домен)
Домен, географическая информация которого (ccTLD, язык контента, локальный контент) соответствует предполагаемому местоположению пользователя.
Presumption Heuristics (Эвристики предположений)
Правила, используемые для определения того, следует ли менять местами ранги аффилированных доменов. Основаны на предположениях о предпочтениях пользователя (например, предпочтение локального контента глобальному).
Second-Level Domain (SLD) (Домен второго уровня)
Часть имени хоста слева от домена верхнего уровня (например, 'random' в www.random.com).
Swapping (Замена позиций/Перестановка)
Процесс изменения рангов двух аффилированных результатов местами. Используется для повышения позиции более релевантного для пользователя результата.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Хотя в описании патента обсуждаются различные методы определения аффилированности (например, только по ссылкам, или с использованием WHOIS), формула изобретения (Claims) защищает конкретный метод модификации выдачи, использующий строгое определение.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной процесс модификации поисковой выдачи на основе местоположения пользователя и аффилированности доменов.

  1. Система получает начальные результаты поиска в виде упорядоченного списка.
  2. Определяется местоположение пользователя.
  3. Идентифицируется множество локальных доменов (local domains), соответствующих этому местоположению.
  4. Идентифицируется первый результат в списке, соответствующий первому веб-домену (D1), который является локальным доменом.
  5. Идентифицируется второй результат в списке, соответствующий второму веб-домену (D2), который обозначен как аффилированный с D1.
  6. Ключевое условие аффилированности: Для целей этого процесса (Claim 1), D2 считается аффилированным, если он связан ссылками (linked) с D1 И имеет то же доменное имя второго уровня (SLD), что и D1. Связь определяется наличием гиперссылок между ресурсами доменов.
  7. Упорядоченный список результатов модифицируется путем изменения позиции второго результата.
  8. Список предоставляется пользователю.

Ядром изобретения является использование строго определенных критериев аффилиации (ссылки + имя) для изменения ранжирования в реальном времени на основе локации пользователя.

Claim 2, 3, 4 (Зависимые): Уточняют, что изменение позиции может включать:

  • Понижение (Demoting) (Claim 2).
  • Повышение (Promoting) (Claim 3).
  • Кластеризацию (Clustering) — размещение аффилированных результатов рядом (Claim 4).

Claim 8, 9 (Зависимые): Детализируют механизм корректировки.

  • Понижение может включать замену ранга (swapping a rank) (Claim 8).
  • Замена рангов выполняется в соответствии с эвристиками предположений (presumption heuristics) (Claim 9).

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько этапов поисковой архитектуры, используя данные, собранные во время сканирования и индексирования, для влияния на финальное переранжирование.

CRAWLING – Сканирование и Сбор данных
Сбор данных о гиперссылках между доменами, которые являются основой для определения linked domains.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Происходит офлайн-процесс идентификации аффилированных доменов.

  • Анализ структуры: Система анализирует граф ссылок и имена хостов (SLD и TLD).
  • Определение локальности: Определяются признаки локальности доменов (язык, контент, ccTLD).
  • Идентификация аффилированности: Система комбинирует данные о ссылках и хостнеймах для определения групп аффилированных доменов. Результаты сохраняются в индексе аффилированности доменов.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Система определяет предполагаемое местоположение пользователя (inferred location) на основе IP-адреса, языковых настроек или домена поисковой системы.

RERANKING – Переранжирование (Twiddlers)
Основной этап применения патента. Это механизм корректировки, направленный на улучшение разнообразия (Diversity) и локализации (Localization).

  • Идентификация кластеров и локальности: Система определяет группы аффилированных доменов в выдаче и сравнивает локацию пользователя с локациями доменов для определения local domains.
  • Применение логики (Twiddlers): Система применяет логику Demotion (для повышения разнообразия, понижая избыточные нелокальные аффилиаты) и/или Swapping (для оптимизации кластера, гарантируя, что наиболее релевантная версия находится выше).

Входные данные:

  • Исходный упорядоченный список результатов поиска.
  • Предполагаемое местоположение пользователя.
  • Индекс аффилированности доменов.
  • Данные о локальности/глобальности доменов.

Выходные данные:

  • Модифицированный список результатов поиска с измененными позициями аффилированных доменов.

На что влияет

  • Конкретные типы контента и ниши: Наибольшее влияние оказывается на международные организации, глобальные бренды, мультиязычные новостные порталы и международный e-commerce, которые используют разные домены (особенно ccTLDs) для разных регионов.
  • Специфические запросы: Влияет на запросы (особенно брендовые или общие), по которым релевантны несколько версий одного и того же сайта.
  • Языковые и географические ограничения: Механизм напрямую зависит от способности системы определить локальность домена и местоположение пользователя.

Когда применяется

  • Триггеры активации: Алгоритм активируется, когда в исходном наборе поисковых результатов идентифицировано более одного домена из группы аффилированных доменов (Host Crowding) и система может определить местоположение пользователя.
  • Условие применения (согласно Claims): Как минимум один из аффилированных доменов в выдаче классифицирован как local domain для данного пользователя.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Офлайн-идентификация аффилированных доменов (INDEXING)

  1. Сбор данных: Идентификация множества доменов и анализ ссылочных связей между ними (граф ссылок).
  2. Выбор первого домена: Выбор домена для анализа (например, глобального/родительского домена).
  3. Идентификация связанных доменов (Linked Domains): Поиск доменов, связанных с первым доменом цепочкой прямых ссылок.
  4. Идентификация аналогичных хостов (Analogous Hostnames): Поиск доменов с тем же доменным именем второго уровня (SLD).
  5. Определение аффилированности: Комбинирование информации. Claim 1 требует пересечения (наличие связи И схожего имени).
  6. Сохранение данных: Запись информации об аффилированности в индекс.
  7. Итерация: Повторение процесса для других доменов.

Процесс Б: Модификация поисковой выдачи (RERANKING)

  1. Получение запроса и локации: Получение запроса и определение предполагаемого местоположения пользователя.
  2. Получение исходных результатов: Получение упорядоченного списка результатов.
  3. Детектирование локальных доменов: Идентификация результатов, соответствующих доменам, локальным для пользователя.
  4. Идентификация аффилиатов: Идентификация результатов, соответствующих доменам, аффилированным с обнаруженными локальными доменами (используя офлайн-индекс).
  5. Применение Demotion (Понижение): Понижение результатов, соответствующих аффилированным доменам (часто нелокальным) для увеличения разнообразия.
  6. (Опционально) Применение Swapping (Замена позиций): Изменение позиций аффилированных результатов между собой на основе эвристик предположений. Например, повышение локального домена за счет понижения нелокального или глобального аффилиата, который изначально ранжировался выше.
  7. Презентация результатов: Отображение модифицированного списка пользователю.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на использовании структурных, ссылочных и географических данных.

  • Ссылочные факторы: Критически важны. Наличие навигационных гиперссылок между ресурсами на разных доменах. Используется для определения Linked Domains. Учитывается направление связи (односторонняя или взаимная) и количество шагов в цепочке.
  • Технические/Структурные факторы (Хостнеймы): Анализ URL. Доменное имя второго уровня (SLD) используется для поиска сходства (hostname analogy). Домен верхнего уровня (ccTLD) используется для определения географической регистрации.
  • Географические и Пользовательские факторы:
    • Пользователь: IP-адрес, языковые предпочтения, местоположение поискового движка (например, google.it). Используются для определения местоположения пользователя.
    • Домен: ccTLD, язык контента, наличие локального контента (новости, адреса).
  • (Упоминается в описании): IP-адреса доменов, данные регистрации доменов (WHOIS), схожесть контента могут использоваться как дополнительные факторы идентификации.

Какие метрики используются и как они считаются

  • Критерий связанности (Linkage): Наличие (Да/Нет) навигационной ссылки. Может также учитываться количество шагов в цепочке ссылок (Linkage Steps).
  • Критерий сходства хостнеймов (Hostname Analogy): Соответствие доменного имени второго уровня (SLD).
  • Критерий аффилированности: В контексте Claim 1 рассчитывается как: (Linkage == Да) И (Hostname Analogy == Да).
  • Метрика локальности (Locality Match): Определение соответствия между географией домена и местоположением пользователя.
  • Эвристики предположений (Presumption Heuristics): Набор правил, определяющих приоритет при замене позиций. Примеры правил:
    • Локальный > Глобальный > Нелокальный (Иностранный).
    • Близкий нелокальный > Удаленный нелокальный.
    • Тот же язык > Другой язык.

Выводы

  1. Автоматическое определение аффилированности требует строгих сигналов: Google может автоматически идентифицировать домены, принадлежащие одной организации. Однако, согласно защищенному Claim 1, для активации описанного механизма переранжирования требуется комбинация двух факторов: наличие перекрестных ссылок И совпадение домена второго уровня (SLD).
  2. Ссылки как необходимый сигнал связи: Наличие навигационных ссылок между разными доменами (например, в меню выбора языка/страны) является необходимым сигналом для Google, чтобы система идентифицировала их как аффилированные в контексте этого патента.
  3. Баланс между разнообразием и локальностью: Система использует информацию об аффилированности для двух целей: (1) Увеличение разнообразия выдачи (SERP Diversity) путем понижения повторяющихся результатов от одной организации (Demotion); (2) Повышение локальной релевантности путем приоритизации локальной версии сайта над глобальной или иностранной (Swapping).
  4. Механизмы агрессивной корректировки локальности: Google может активно менять порядок аффилированных доменов в выдаче. Механизм Swapping позволяет поднять локальную версию выше, используя эвристики предположений, даже если локальная версия имеет более низкий общий рейтинг.
  5. Важность структуры доменов (SLD): Использование одинакового SLD на разных ccTLD (например, brand.ca и brand.co.uk) является обязательным условием для идентификации аффилированности по основному методу патента, в отличие от использования разных имен (например, brand.com и marque.fr).

Практика

Best practices (это мы делаем)

  • Стратегическая интерлинковка международных версий: Если вы хотите, чтобы Google рассматривал ваши международные домены (ccTLDs) как аффилированные, необходимо обеспечить наличие прямых перекрестных ссылок между ними (например, через глобальный переключатель языков/стран). Это ключевой сигнал связи (linkage), необходимый для работы механизма Swapping.
  • Использование консистентных доменных имен (SLD): Для облегчения идентификации аффилированности необходимо использовать одинаковое доменное имя второго уровня (SLD) на всех рынках (например, brand.de, brand.fr). Это удовлетворяет критерию hostname analogy, требуемому в Claim 1.
  • Усиление сигналов локальности: Убедитесь, что каждая версия сайта четко таргетирована на свою аудиторию. Используйте локальный язык, местный контент, локальные адреса и валюту. Это поможет системе правильно классифицировать домен как локальный для соответствующего пользователя и активировать механизм swapping в вашу пользу.
  • Развитие глобального домена (Global Domain): Поддерживайте сильный глобальный домен (часто .com). Система может предпочесть глобальный домен иностранному аффилиату (например, для пользователя в России показать .com вместо .de), если локальная версия отсутствует или слаба.
  • Использование Hreflang (Контекст): Хотя патент описывает автоматическую систему, использование hreflang остается критически важной лучшей практикой. Hreflang предоставляет явные инструкции, которые дополняют автоматические механизмы, описанные в патенте.

Worst practices (это делать не надо)

  • Изоляция международных версий: Отсутствие перекрестных ссылок между вашими ccTLD сайтами. Если Google не видит связи между доменами, он не сможет применить логику swapping для приоритизации локальной версии и будет рассматривать их как полностью независимые сайты.
  • Использование разных SLD без необходимости: Если вы используете разные SLD (например, brand-uk.com и brand-germany.de), система не признает их аффилированными согласно основному Claim 1, даже если они связаны ссылками.
  • Дублирование контента без локализации: Размещение одинакового контента на разных доменах без четких сигналов локализации. Это увеличивает вероятность применения Demotion ко всем версиям, кроме одной, для обеспечения разнообразия выдачи.

Стратегическое значение

Патент подчеркивает стремление Google предоставлять пользователям наиболее подходящий результат не только по тематике, но и по локации, даже если это требует активного вмешательства в ранжирование. Для международного SEO это означает, что стратегия должна быть построена так, чтобы помочь Google легко идентифицировать связь между доменами и их географическую направленность. Автоматические системы, основанные на ссылках и структуре URL, являются фундаментом, и понимание этого патента объясняет, почему интерлинковка между языковыми версиями критически важна не только для пользователей, но и для поисковых систем.

Практические примеры

Сценарий: Управление видимостью международного бренда (Swapping и Demotion)

Бренд "Random" имеет домены: random.com (глобальный), random.ca (Канада), random.co.uk (Великобритания), random.de (Германия). Все они перелинкованы и имеют одинаковый SLD.

Пользователь из Канады ищет "Random".

  1. Исходная выдача (без корректировки):
    1. random.com
    2. random.co.uk
    3. Сторонний сайт А
    4. random.ca
    5. random.de
  2. Идентификация: Система определяет локацию пользователя (Канада). random.ca идентифицируется как Local Domain. Остальные домены Random идентифицируются как аффилированные с ним.
  3. Применение Swapping: Система применяет эвристику предпочтения локального контента. Она меняет местами random.ca (поз. 4) и random.com (поз. 1).
  4. Применение Demotion: Система понижает другие нелокальные (иностранные) аффилиаты (random.co.uk, random.de), чтобы повысить разнообразие и поднять уникальные результаты.
  5. Итоговая выдача:
    1. random.ca (Повышен через Swapping)
    2. Сторонний сайт А (Повышен за счет Demotion других)
    3. random.com (Понижен через Swapping)
    4. random.co.uk (Понижен через Demotion)
    5. random.de (Понижен через Demotion)

Вопросы и ответы

Как именно Google определяет, что два домена аффилированы согласно этому патенту?

Согласно основному независимому пункту (Claim 1), для применения описанного механизма переранжирования требуется выполнение двух условий одновременно: (1) Домены должны быть связаны ссылками (напрямую или через цепочку), и (2) Они должны иметь одинаковое доменное имя второго уровня (SLD), например, brand.com и brand.co.uk. Хотя в описании патента упоминаются другие сигналы (WHOIS, IP), ядро изобретения полагается на комбинацию ссылок и имен.

Означает ли этот патент, что я должен связывать все свои международные сайты ссылками?

Да, это критически важно для международного SEO. Наличие ссылок является одним из двух обязательных условий для идентификации аффилированности. Если международные версии сайта не ссылаются друг на друга, Google не сможет определить их связь с помощью этого механизма и не применит логику приоритизации локальной версии (swapping), что может привести к показу неоптимальной версии сайта пользователю.

Как система решает, понизить аффилированный домен (Demotion) или поменять его местами с другим (Swapping)?

Патент описывает оба механизма. Понижение (Demotion) обычно используется для увеличения разнообразия выдачи (SERP Diversity), если одна организация занимает слишком много места в топе. Замена позиций (Swapping) используется для повышения локальной релевантности и основывается на эвристиках предположений (Presumption Heuristics) о том, что предпочтет пользователь — например, локальную версию сайта.

Как Google определяет, какой домен является "локальным"?

Система использует несколько сигналов для определения локальности домена: наличие ccTLD (например, .de для Германии), язык контента на сайте, наличие локальной информации (местные новости, реклама местных бизнесов, адреса). Для определения локальности пользователя используется его IP-адрес, язык интерфейса или местоположение используемого поисковика (например, google.de).

Заменяет ли этот механизм необходимость использования hreflang?

Нет, не заменяет. Патент (подан в 2007) описывает автоматическую систему, основанную на анализе ссылок и имен доменов, которая работала до широкого внедрения hreflang. Hreflang предоставляет явные инструкции от вебмастера. В идеале, автоматическая система и сигналы hreflang должны дополнять друг друга. Всегда используйте hreflang для надежного управления международным таргетингом.

Что такое "эвристики предположений" (Presumption Heuristics) и как они работают?

Это набор правил, основанных на предположениях о предпочтениях пользователя, используемый для swapping. Примеры: пользователь предпочитает локальный контент глобальному; пользователь предпочитает глобальный контент контенту из чужой страны; пользователь предпочитает контент из географически или культурно близких стран (например, пользователь из Канады может предпочесть контент из Великобритании контенту из Германии).

Если я использую разные названия брендов в разных странах (разные SLD), сможет ли система определить их аффилированность?

Согласно основному Claim 1, нет, так как требуется совпадение SLD (домена второго уровня). Хотя в общем описании патента упоминается возможность определения аффилированности только на основе ссылок (без учета имен), защищенный механизм переранжирования (Claim 1) требует и то, и другое. На практике лучше исходить из того, что без совпадения SLD автоматическое установление связи значительно сложнее.

Может ли этот механизм понизить мой основной .com сайт в пользу локальной версии?

Да, абсолютно. Если пользователь находится в регионе, для которого у вас есть локальный домен (например, .ca в Канаде), и этот локальный домен аффилирован с вашим .com доменом, система может поменять их местами (swap). Это делается для показа локально релевантного контента, даже если глобальный .com сайт имеет более высокие общие показатели ранжирования.

Как этот патент связан с концепцией SERP Diversity и Host Crowding?

Этот патент напрямую адресует проблему Host Crowding (скопление хостов), когда несколько доменов одной сущности занимают много места в выдаче. Механизм Demotion является инструментом для обеспечения SERP Diversity (разнообразия выдачи), искусственно ограничивая количество результатов от одной группы аффилированных доменов.

Применяется ли этот механизм к субдоменам (например, uk.example.com)?

Патент использует термин «домен» для обозначения ресурсов с общим именем хоста (hostname). Технически, uk.example.com и www.example.com — это разные имена хостов. Следовательно, описанные механизмы идентификации аффилированности на основе ссылок и имен хостов могут применяться как к разным TLD, так и к субдоменам, если система рассматривает их как отдельные сущности для анализа.

Похожие патенты

Как Google снижает ценность ссылок между аффилированными сайтами для борьбы с линк-схемами
Google использует модификацию алгоритмов расчета качества (типа PageRank), которая учитывает аффилированность между ссылающимися документами. Если система определяет, что сайты связаны (например, принадлежат одному владельцу, находятся в одной сети или имеют схожие паттерны трафика), ценность ссылок между ними агрессивно снижается. Вместо суммирования веса всех ссылок система учитывает только максимальный вклад от аффилированной группы, нейтрализуя эффект линк-ферм и PBN.
  • US7783639B1
  • 2010-08-24
  • Ссылки

  • Антиспам

  • EEAT и качество

Как Google автоматически определяет язык, страну и тип устройства по структуре URL и переранжирует выдачу под пользователя
Google анализирует шаблоны в структуре URL сайта (например, поддомены или папки) и сопоставляет их с фактическим контентом страниц. Система вычисляет вероятность того, что определенный шаблон указывает на язык, страну или тип устройства. При поиске эти данные используются для расчета оценки соответствия (Alignment Score) и повышения в ранжировании той версии страницы, которая лучше всего подходит пользователю, при одновременном понижении дубликатов.
  • US8600993B1
  • 2013-12-03
  • Структура сайта

  • Персонализация

  • Техническое SEO

Как Google использует семантические связи внутри контента для переранжирования и повышения разнообразия выдачи
Google использует метод для переоценки и переранжирования поисковой выдачи путем анализа семантических взаимодействий между терминами внутри документов. Система строит графы локальных и глобальных связей, а затем определяет взаимосвязи между самими документами на основе их семантического вклада (даже без гиперссылок). Это позволяет повысить разнообразие выдачи, особенно по неоднозначным запросам.
  • US7996379B1
  • 2011-08-09
  • Семантика и интент

  • Ссылки

  • SERP

Как Google использует «Локальный авторитет» для переранжирования документов на основе их взаимосвязей внутри конкретной выдачи
Google может улучшить ранжирование, анализируя структуру ссылок внутри начального набора результатов поиска. Документы, на которые часто ссылаются другие высокорелевантные документы по этому же запросу («локальные эксперты»), получают повышение. Этот процесс включает строгие фильтры для обеспечения независимости этих ссылок-голосов.
  • US6526440B1
  • 2003-02-25
  • Ссылки

  • Антиспам

  • SERP

Как Google обнаруживает и консолидирует зеркальные сайты и разделы, используя взвешенные инфраструктурные, структурные и контентные сигналы
Google использует многофакторную систему для идентификации хостов (Hostnames) или разделов сайтов (Subtrees), которые являются зеркалами друг друга. Система анализирует взвешенные сигналы, включая IP-адреса, редиректы, структуру ссылок, данные WHOIS и степень дублирования контента. Это позволяет Google оптимизировать краулинговый бюджет, избегать индексации дубликатов и консолидировать сигналы ранжирования на канонической версии.
  • US8055626B1
  • 2011-11-08
  • Индексация

  • Краулинг

  • Техническое SEO

Популярные патенты

Как Google использует структуру сайта и анкорные тексты для извлечения Сущностей из шумных заголовков (Title)
Google использует метод для точного определения основного объекта (Сущности) веб-страницы, когда заголовок (Title) содержит лишнюю информацию (брендинг, рубрики). Система анализирует заголовки похожих страниц на том же сайте (Peer Documents) и анкорные тексты, ссылающиеся на них. Выявляя повторяющиеся шаблоны (префиксы и суффиксы) в заголовках, Google отделяет название Сущности от шума.
  • US7590628B2
  • 2009-09-15
  • Семантика и интент

  • Структура сайта

  • Ссылки

Как Google использует последовательность кликов пользователей (Co-selection) для классификации изображений и фильтрации контента (SafeSearch)
Google анализирует, какие изображения пользователи выбирают последовательно в рамках одной сессии (co-selection). Если Изображение Б часто выбирается сразу после Изображения А (с известной темой), система присваивает Изображению Б ту же тему. Этот механизм использует графовый анализ поведения для уточнения тематики изображений, что критично для повышения релевантности и работы фильтров, таких как SafeSearch.
  • US8856124B2
  • 2014-10-07
  • Безопасный поиск

  • Поведенческие сигналы

  • Семантика и интент

Как Google нормализует поведенческие сигналы (Dwell Time), калибруя показатели «короткого» и «длинного» клика для разных категорий сайтов
Google использует механизм для устранения предвзятости в поведенческих сигналах, таких как продолжительность клика (Dwell Time). Поскольку пользователи взаимодействуют с разными типами контента по-разному, система определяет, что считать «коротким кликом» и «длинным кликом» отдельно для каждой категории (например, Новости, Недвижимость, Словари). Это позволяет более точно оценивать качество ресурса, сравнивая его показатели с нормами его конкретной ниши.
  • US8868565B1
  • 2014-10-21
  • Поведенческие сигналы

  • SERP

Как Google использует язык интерфейса пользователя и поведенческие сигналы для определения языковой релевантности документа
Google определяет, для носителей каких языков релевантен документ, анализируя агрегированные данные о кликах. Система изучает, какой языковой интерфейс поиска (например, google.fr или google.de) использовали пользователи, кликнувшие на результат. Учитывая поведенческие факторы, такие как время пребывания на странице (Dwell Time) и позиция клика, Google рассчитывает Оценку Языковой Релевантности. Это позволяет определить целевую аудиторию страницы независимо от языка ее контента.
  • US9208231B1
  • 2015-12-08
  • Мультиязычность

  • Поведенческие сигналы

  • SERP

Как Google использует анализ со-цитирования (Co-citation) для группировки результатов поиска по темам
Google использует механизм кластеризации для организации поисковой выдачи, особенно при неоднозначных запросах. Система анализирует, какие внешние страницы одновременно ссылаются на несколько результатов поиска (со-цитирование). На основе этого вычисляется показатель сходства, который учитывает и нормализует популярность страниц, чтобы точно сгруппировать результаты по конкретным темам (например, отделить «Saturn» как планету от «Saturn» как автомобиль).
  • US7213198B1
  • 2007-05-01
  • Ссылки

  • SERP

Как Google группирует похожие запросы и поисковые подсказки, определяя интент пользователя через анализ сессий и кликов
Google использует графовую модель (Марковскую цепь) для кластеризации поисковых подсказок и связанных запросов. Система анализирует, какие запросы пользователи вводят в одной сессии и на какие документы они кликают. Это позволяет сгруппировать запросы, ведущие к схожему контенту, и предложить пользователю разнообразный набор подсказок, отражающих разные интенты.
  • US8423538B1
  • 2013-04-16
  • Семантика и интент

  • 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 алгоритмически вычисляет и ранжирует экспертов по темам на основе анализа их контента
Google использует систему для автоматического определения экспертности авторов (Identities) в конкретных темах (Topics). Система анализирует корпус документов, оценивая, насколько сильно автор связан с документом (Identity Score) и насколько документ релевантен теме (Topic Score). Эти оценки перемножаются и суммируются по всем документам, формируя итоговый рейтинг экспертности автора в данной области.
  • US8892549B1
  • 2014-11-18
  • EEAT и качество

  • Семантика и интент

Как Google рассчитывает тематическую популярность (Topical Authority) документов на основе поведения пользователей
Google использует данные о посещаемости и навигации пользователей для расчета популярности документов. Система классифицирует документы и запросы по темам, а затем вычисляет популярность документа внутри каждой конкретной темы (Per-Topic Popularity). Эта метрика используется как сигнал ранжирования, когда тема запроса пользователя соответствует теме документа.
  • US8595225B1
  • 2013-11-26
  • Поведенческие сигналы

  • Семантика и интент

  • SERP

Как Google определяет авторитетные сайты для конкретных тем, анализируя «гибридные запросы» пользователей
Google анализирует «гибридные запросы» (например, «back pain WebMD»), чтобы понять, какие сайты пользователи считают лучшими источниками информации по конкретным темам. Система создает карты соответствия между темами и авторитетными ресурсами. Эти данные используются для повышения релевантности авторитетных сайтов в выдаче по информационным запросам и для улучшения поисковых подсказок.
  • US9244972B1
  • 2016-01-26
  • EEAT и качество

  • Семантика и интент

  • SERP

seohardcore