Как Google использует время взаимодействия пользователя с сайтом (Dwell Time) для расчета оценки качества всего сайта

Термины и определения

Site (Сайт)

Коллекция интернет-ресурсов. Патент определяет сайт операционно: это могут быть ресурсы в определенном домене (например, example.com), поддомене (например, www.example.com), поддиректории (например, example.com/subdirectory/) или ресурсы, размещенные на определенном сервере.

Site Quality Score (Оценка качества сайта)

Метрика, рассчитываемая для сайта, представляющая меру его качества. Определяется на основе продолжительности визитов пользователей. Является независимым от запроса (query-independent) показателем полезности сайта.

Duration of user visit (Продолжительность визита пользователя)

Измерение времени, которое пользователь проводит на ресурсе. Может измеряться разными способами, например, как время между запросом одного ресурса и запросом следующего.

Dwell Time (Время пребывания)

Конкретный тип измерения продолжительности визита, явно указанный в Claims: время, которое проходит между кликом пользователя по результату поиска и возвращением пользователя на страницу результатов поиска.

Statistical Measure (Статистический показатель)

Значение, характеризующее набор данных о продолжительности визитов. Используется для расчета Site Quality Score.

Measure of Central Tendency (Мера центральной тенденции)

Тип статистического показателя. Примеры включают среднее арифметическое, геометрическое или гармоническое (mean), медиану (median) или моду (mode) продолжительности визитов.

Resource Type (Тип ресурса)

Классификация ресурса на основе его контента (например, изображение, видео, текст). Используется для нормализации измерений продолжительности визита.

User Model (Модель пользователя)

Модель, описывающая ожидаемое поведение пользователя. Используется для выявления подозрительного или неестественного поведения (например, аномальное распределение кликов, частоты кликов, подозрительные User Agents или возраст Cookies) и исключения таких данных из расчета.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод определения оценки качества сайта.

1. Система получает измерения продолжительности визитов (measurements of durations) множества пользователей на множество ресурсов определенного сайта (домена, поддомена, директории).
2. Измерения включают данные о времени, прошедшем между кликом пользователя по ссылке на ресурс в результатах поиска и возвратом пользователя на страницу результатов поиска (Dwell Time).
3. Система определяет Site Quality Score для этого сайта на основе этих измерений.
4. Определение оценки включает вычисление статистического показателя (statistical measure), который является мерой центральной тенденции (measure of central tendency).

Ядро изобретения — использование агрегированного Dwell Time (и других измерений продолжительности визита) и применение статистических методов (среднее/медиана) для вывода оценки качества на уровне всего сайта.

Claim 5 (Зависимый): Уточняет фильтрацию данных.

• Система отбрасывает измерения продолжительности, которые ниже определенного порогового значения (specified threshold value).

Очень короткие визиты (быстрые отказы) могут не учитываться в расчете, так как предполагается, что пользователь не успел оценить контент.

Claim 6 (Зависимый): Уточняет обработку аномалий.

• Система корректирует измерения, превышающие заранее определенное максимальное значение (pre-determined maximum value), устанавливая их равными этому максимальному значению.

Это защищает от искажения статистики из-за экстремально долгих сессий (например, открытых вкладок).

Claim 7 (Зависимый): Уточняет нормализацию по типу контента.

• Система классифицирует ресурсы по типам (resource types) и корректирует измерения продолжительности на основе веса (weight), присвоенного типу этого ресурса.

Это позволяет учитывать, что взаимодействие с изображением обычно короче, чем с видео или лонгридом.

Claim 9 (Зависимый): Уточняет фильтрацию спама.

• Система отбрасывает измерения, классифицированные как подозрительные с помощью модели пользователя (user model).

Это механизм защиты от накруток поведенческих факторов.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько этапов поиска, используя данные о поведении пользователей для влияния на индексирование и ранжирование.

CRAWLING и INDEXING – Сканирование и Индексирование
В патенте прямо указано, что Site Quality Score может использоваться для определения того, являются ли ресурсы на сайте достаточно качественными для сканирования (crawled), обновления (refreshed) или добавления в индекс (added to an index). Indexing Engine может использовать эту оценку для приоритизации ресурсов.

RANKING – Ранжирование
Основное применение. Site Quality Score используется Ranking Engine как сигнал ранжирования. Оценка используется как независимый от запроса сигнал (query-independent measure) качества. Она может применяться как фактор (term) при расчете итоговых оценок ранжирования для ресурсов этого сайта.

Обработка данных (Data Processing)
Расчет Site Quality Score (включая сбор, фильтрацию, нормализацию и агрегацию данных о визитах), вероятно, происходит в офлайн или пакетном режиме компонентом Site Scoring Engine на основе собранных Site Data.

Входные данные:

• Набор измерений продолжительности визитов (Dwell Time и другие) для ресурсов сайта.
• Данные для фильтрации (IP адреса, cookies, User Agents, паттерны кликов).
• Классификация ресурсов по типам (Resource Types).
• Пороговые значения (минимум, максимум).

Выходные данные:

• Site Quality Score для сайта (или домена/поддомена/директории).

На что влияет

• Все типы контента и запросов: Поскольку оценка применяется на уровне сайта и является независимой от запроса, она влияет на все страницы сайта по всем типам запросов.
• Нормализация контента: Влияние варьируется в зависимости от типа контента. Система нормализует данные, признавая, что ожидаемое время взаимодействия с видео отличается от времени взаимодействия с текстом или изображением.
• Структура сайта: Патент позволяет применять оценку не только ко всему домену, но и к поддоменам или поддиректориям. Это означает, что качество разных разделов крупного сайта может оцениваться дифференцированно.

Когда применяется

• Условия работы: Алгоритм применяется при наличии достаточного объема статистических данных о визитах пользователей на ресурсы сайта.
• Частота применения: Расчет Site Quality Score происходит периодически по мере накопления новых данных о визитах (например, за день, неделю, месяц). Использование оценки происходит во время ранжирования или при планировании индексирования.
• Пороговые значения: Применяются пороги для фильтрации данных: минимальная продолжительность визита и максимальная продолжительность визита (например, 5, 10, 30 минут). Эти пороги также могут зависеть от типа или длины ресурса.

Пошаговый алгоритм

Процесс расчета Site Quality Score

1. Сбор данных о визитах: Система получает измерения продолжительности визитов пользователей на ресурсы определенного сайта за определенный период. Источники включают Dwell Time из SERP, данные браузеров, сетевой трафик, данные серверов.
2. Фильтрация подозрительной активности: Применяется User Model для анализа поведения (паттерны кликов, частота кликов, User Agents, IP, cookies). Измерения, классифицированные как подозрительные (suspicious) или неестественные, отбрасываются.
3. Фильтрация по порогам (Минимум): Измерения продолжительности визита, которые ниже установленного минимального порога, отбрасываются. Порог может зависеть от типа ресурса.
4. Ограничение по порогам (Максимум): Измерения, превышающие установленное максимальное значение, корректируются до этого максимального значения (capping). Максимум также может зависеть от типа ресурса.
5. Нормализация по типу контента (Опционально): Измерения корректируются на основе весов, присвоенных различным типам ресурсов (Resource Types). Например, продолжительность визита на страницу с видео может быть нормализована иначе, чем на страницу с изображением.
6. Агрегация и расчет метрики: Из обработанного набора измерений вычисляется статистический показатель. Это мера центральной тенденции (measure of central tendency) — например, медиана или среднее значение (арифметическое, геометрическое, гармоническое) продолжительности визита.
7. Определение Site Quality Score: Вычисленный статистический показатель становится оценкой качества сайта.
8. Применение оценки: Site Quality Score сохраняется и используется Ranking Engine и Indexing Engine.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на использовании поведенческих данных для оценки качества.

• Поведенческие факторы: Это основные данные для алгоритма.
  • Продолжительность визита (Duration of user visit).
  • Dwell Time (время от клика в SERP до возврата в SERP).
  • Данные о кликах (позиции кликов, частота кликов в минуту/час/день) — используются для User Model.
• Пользовательские факторы: Используются для фильтрации и валидации данных (User Model).
  • IP адреса.
  • Cookies (и их возраст).
  • User Agents.
• Контентные/Структурные факторы: Используются для нормализации.
  • Тип ресурса (Resource Type): текст, изображение, видео.
  • Длина ресурса (например, количество слов для текста или длительность для видео) — может использоваться для установки порогов.

Какие метрики используются и как они считаются

• Site Quality Score: Итоговая метрика качества сайта. Рассчитывается как статистический показатель (например, среднее или медиана) от обработанных измерений продолжительности визитов.
• Минимальный порог продолжительности (Threshold Value): Пороговое значение времени. Визиты короче этого порога отбрасываются.
• Максимальное значение продолжительности (Maximum Value): Предельное значение времени (например, 10 минут). Визиты длиннее этого значения ограничиваются им.
• Веса типов ресурсов (Weights): Коэффициенты, используемые для корректировки измерений в зависимости от типа контента.
• Метрики User Model: Внутренние метрики для оценки естественности поведения пользователя и классификации визитов как подозрительных.

1. Агрегированные поведенческие факторы как мера качества сайта: Патент подтверждает использование агрегированных данных о продолжительности взаимодействия пользователей (включая Dwell Time) для формирования оценки качества всего сайта (Site Quality Score). Это независимый от запроса сигнал.
2. Важность удержания пользователя: Качество сайта напрямую коррелирует со способностью сайта удовлетворять информационные потребности пользователя и удерживать его внимание. Сайты, на которых пользователи проводят больше времени (в рамках разумных пределов), оцениваются выше.
3. Сложная фильтрация и нормализация данных: Google не использует сырые данные. Система активно фильтрует шум: отбрасывает подозрительные визиты (защита от накруток с помощью User Model), игнорирует слишком короткие визиты и ограничивает слишком длинные. Это делает метрику надежной.
4. Учет типа контента: Система понимает разницу в паттернах потребления разного контента. Время взаимодействия нормализуется в зависимости от типа ресурса (текст, видео, изображение), чтобы обеспечить справедливое сравнение.
5. Влияние на Индексирование и Ранжирование: Site Quality Score используется двояко: как сигнал для ранжирования страниц сайта и как фактор для принятия решений о необходимости сканирования, обновления или индексирования ресурсов сайта. Низкое качество может привести к проблемам с индексацией.
6. Гранулярность оценки: Оценка качества может рассчитываться не только для домена в целом, но и для отдельных поддоменов или директорий, что позволяет Google дифференцированно оценивать разные разделы крупных сайтов.

Best practices (это мы делаем)

• Оптимизация удовлетворенности пользователя (Intent Satisfaction): Фокусируйтесь на полном удовлетворении интента пользователя. Контент должен быть исчерпывающим и полезным, чтобы у пользователя не было необходимости возвращаться в выдачу (минимизация Pogosticking). Это увеличивает Dwell Time.
• Улучшение пользовательского опыта (UX) и скорости загрузки: Технические проблемы, медленная загрузка, навязчивая реклама или плохая навигация приводят к быстрым отказам и уменьшают продолжительность визита. Оптимизация Core Web Vitals и общего UX напрямую влияет на метрики, описанные в патенте.
• Немедленное вовлечение: Оптимизируйте первый экран так, чтобы пользователь сразу понимал, что нашел нужное. Это критично, чтобы преодолеть минимальный порог продолжительности визита, упомянутый в патенте.
• Повышение вовлеченности и глубины просмотра: Используйте качественную внутреннюю перелинковку, интерактивные элементы и разнообразные типы контента (видео, инфографика), чтобы мотивировать пользователя дольше оставаться на сайте.
• Мониторинг поведенческих метрик: Анализируйте среднюю продолжительность сеанса и показатель отказов в системах аналитики как прокси-метрики для Dwell Time. Выявляйте зоны с низкой вовлеченностью и улучшайте их.

Worst practices (это делать не надо)

• Использование кликбейта: Привлечение трафика с помощью заголовков, не соответствующих содержанию, приведет к коротким визитам (низкий Dwell Time). Это негативно скажется на Site Quality Score.
• Создание поверхностного контента (Thin Content): Страницы, которые не дают достаточной информации по теме, не смогут удержать пользователя.
• Игнорирование технических проблем и агрессивная реклама: Плохой технический опыт и элементы, мешающие потреблению контента (например, interstitials), ведут к быстрым отказам.
• Попытки искусственного увеличения времени на сайте: Накрутка поведенческих факторов неэффективна. Патент описывает User Model для выявления подозрительной активности и неестественного поведения, которые фильтруются при расчете оценки.

Стратегическое значение

Этот патент подчеркивает стратегическую важность смещения фокуса с традиционных SEO-метрик на метрики качества и удовлетворенности пользователей. Site Quality, основанная на поведении, является мощным фактором ранжирования. Долгосрочная стратегия должна быть направлена на создание сайта, который обеспечивает как глубину контента, так и превосходный пользовательский опыт. Это также подтверждает, что Google способен оценивать качество на гранулярном уровне (поддомены, директории), что важно учитывать при работе с крупными порталами.

Практические примеры

Сценарий 1: Оптимизация статьи для увеличения Dwell Time

1. Анализ: Информационная статья имеет высокий показатель отказов и низкое среднее время на странице. Пользователи быстро возвращаются в поиск.
2. Действия:
   • Улучшить первый экран: Добавить краткое содержание (Table of Contents) и четкий, информативный вводный абзац.
   • Повысить читабельность и структурировать контент.
   • Добавить ценность: Включить сравнительные таблицы, инфографику и короткое релевантное видео.
   • Оптимизировать скорость загрузки страницы.
3. Ожидаемый результат: Пользователи проводят больше времени за изучением контента. Агрегированные данные о продолжительности визитов улучшаются, что положительно влияет на Site Quality Score этого раздела сайта.

Сценарий 2: Улучшение качества раздела E-commerce

1. Анализ: Основные товарные категории /catalog/ интернет-магазина имеют низкую продолжительность сессий по сравнению с блогом /blog/.
2. Действия:
   • Улучшить страницы категорий: Добавить полезные фильтры, сортировки и краткие описания товаров.
   • Улучшить карточки товаров: Добавить качественные изображения, подробные описания, отзывы покупателей и видеообзоры.
3. Ожидаемый результат: Пользователи проводят больше времени, выбирая товары. Google может рассчитать отдельный Site Quality Score для /catalog/ и, по мере улучшения метрик вовлеченности, повысить ранжирование страниц этого раздела.