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

Как Google проверяет работоспособность Deep Links и обратную совместимость перед индексированием контента мобильных приложений

VERIFICATION OF NATIVE APPLICATIONS FOR INDEXING (Верификация нативных приложений для индексирования)
  • US9645980B1
  • Google LLC
  • 2015-03-19
  • 2017-05-09
  • Индексация
  • Ссылки
  • Техническое SEO
  • EEAT и качество
  • Описание
  • Разбор
  • Выводы
  • Практика
  • FAQ
  • Похожие

Google использует автоматизированную систему верификации для индексирования контента мобильных приложений. Перед добавлением в индекс система эмулирует запуск приложения по Deep Link, проверяя корректность загрузки, отсутствие ошибок и соответствие контента связанной веб-странице. Также система тестирует обратную совместимость ссылок при обновлениях приложения, гарантируя, что в поиск попадают только функциональные результаты.

Описание

Какую проблему решает

Патент решает проблему обеспечения качества и надежности индексирования контента нативных мобильных приложений (App Indexing). Он описывает инфраструктуру, которая предотвращает попадание в поисковый индекс неработающих, некорректных или устаревших Deep Links. Если поисковая система показывает ссылки, которые вызывают сбой приложения или показывают неверный контент, это ухудшает пользовательский опыт. Система также решает проблему обратной совместимости, когда обновления приложений ломают ранее проиндексированные ссылки.

Что запатентовано

Запатентована система и метод автоматизированной верификации нативных приложений и их Deep Links перед индексированием. Система, называемая Native Application Processor, тестирует каждый Deep Link в эмулируемой среде. Проверяются два ключевых аспекта: корректность запуска приложения на нужном экране (Link Verification) и валидность загружаемого контента (Content Verification), включая проверку соответствия веб-версии. Кроме того, система выполняет проверку обратной совместимости между версиями приложения и генерирует детальные отчеты для разработчиков.

Как это работает

Система (Native Application Processor) работает следующим образом:

  • Получение данных: Принимается пакет приложения (Application Package) и набор Deep Links (из манифеста, сайтмапа или предыдущего индекса).
  • Верификация запуска (Link Verification): Приложение запускается в эмуляторе. Для каждой ссылки проверяется, корректно ли она инициализирует нужный экран (Environment Instance) без сбоев, ошибок и таймаутов.
  • Проверка обратной совместимости: Система проверяет, работают ли ссылки, верифицированные для старых версий, на новой версии приложения.
  • Верификация контента (Content Verification): Для успешно запущенных ссылок проверяется загрузка контента. Также может проверяться соответствие контента в приложении контенту на связанной веб-странице (паритет App-Web).
  • Отчетность и Индексирование: Генерируются отчеты об ошибках (Reporting Data). В Application Index попадают только ссылки, прошедшие все этапы верификации.

Актуальность для SEO

Высокая. Индексирование контента приложений (Firebase App Indexing) остается важной частью стратегии Google в мобильном поиске. Механизмы контроля качества, описанные в патенте, критически важны для обеспечения надежности этих результатов. Процессы верификации, обеспечения паритета контента и обратной совместимости актуальны для современных практик App SEO.

Важность для SEO

Патент имеет высокое значение для SEO-стратегий, включающих мобильные приложения (App SEO/ASO). Он описывает технические барьеры для индексации контента приложения. Если реализация Deep Links некорректна, нестабильна или не обеспечивает паритет контента с вебом, контент приложения не будет индексироваться и ранжироваться в поиске, независимо от его релевантности.

Детальный разбор

Термины и определения

Application Index (Индекс приложений)
База данных, хранящая проиндексированные данные об экземплярах среды (контенте) нативных приложений.
Application Manifest (Манифест приложения)
Файл в пакете приложения, содержащий метаданные, включая схему ссылок (linking scheme) и поддерживаемые функции.
Backward Compatibility (Обратная совместимость)
Способность новой версии приложения корректно обрабатывать Deep Links, созданные и верифицированные для предыдущих версий.
Content Verifier (Верификатор контента)
Компонент системы, проверяющий успешность загрузки контента по ссылке и его соответствие критериям (например, консистентности со связанной веб-страницей).
Deep Link (Глубинная ссылка)
Инструкция (например, URI), указывающая на конкретный экземпляр среды (экран/контент) внутри нативного приложения и сконфигурированная для его запуска.
Environment Instance (Экземпляр среды)
Конкретный экран или состояние внутри нативного приложения, в котором отображается контент. Специфичен для приложения и ОС.
Link Verifier (Верификатор ссылок)
Компонент системы, проверяющий, корректно ли Deep Link запускает соответствующий Environment Instance без ошибок, сбоев или таймаутов.
Native Application (Нативное приложение)
Приложение, разработанное для конкретной операционной системы устройства и работающее независимо от браузера.
Native Application Package (Пакет нативного приложения)
Архив (например, APK), включающий бинарный файл приложения, манифест и ресурсы, необходимые для установки.
Native Application Processor (Процессор нативных приложений)
Основная система, выполняющая процесс верификации в эмулируемой среде. Включает Link Verifier, Content Verifier и Report Generator.
Verification Data (Данные верификации)
Данные, генерируемые системой, которые указывают статус верификации конкретной ссылки для конкретной версии приложения (Version Level).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод верификации с акцентом на совместимость версий.

  1. Система получает множество нативных приложений, каждое с указанием уровня версии (version level) и пакетом, включающим метаданные (linking schemes).
  2. Для каждого приложения определяется набор ссылок для тестирования. Критично: набор включает ссылки для текущей версии И ссылки для предыдущей версии (prior version level).
  3. Для каждой ссылки проверяется, вызывает ли она корректное инстанцирование (instantiate) указанного экземпляра среды в приложении текущей версии. Это включает проверку работы старых ссылок на новой версии.
  4. Обработка обратной совместимости:
    • Если ссылка предыдущей версии УСПЕШНО работает на текущей версии, генерируются Verification Data, подтверждающие верификацию для текущей версии.
    • Если ссылка предыдущей версии НЕ РАБОТАЕТ на текущей версии, генерируются Verification Data, указывающие, что ссылка НЕ верифицирована для текущей версии.
  5. Для ссылок, которые корректно инстанцировались, проверяется, верифицирован ли контент.
  6. Генерируются отчетные данные (reporting data), описывающие результаты всех проверок (инстанцирование, контент, совместимость), и предоставляются поставщику приложения.

Claim 4 (Зависимый от 1): Детализирует процесс верификации контента (Паритет App-Web).

Верификация контента включает определение веб-страницы, которая указана как соответствующая данной Deep Link. Затем система определяет, является ли контент, предоставленный приложением при обработке ссылки, консистентным (consistent) с контентом этой веб-страницы.

Claim 5 и 6 (Зависимые от 1): Детализируют процесс проверки корректности инстанцирования.

Проверка включает активацию ссылки. Если приложение не запускается в ответ (Claim 5) или если приложение запускается, но испытывает ошибки после инстанцирования (Claim 6), это считается некорректным инстанцированием.

Claim 14 (Независимый пункт): Альтернативный метод верификации.

Описывает процесс, схожий с Claim 1, но фокусируется в основном на верификации инстанцирования и совместимости версий, без обязательного шага верификации контента, описанного в Claim 1.

Где и как применяется

Изобретение применяется на этапах сбора данных и индексирования для обработки контента нативных приложений.

CRAWLING – Сканирование и Сбор данных
Native Application Processor действует как специализированный краулер для приложений. Вместо парсинга HTML он получает пакет приложения, запускает его в эмулируемой среде и активирует Deep Links для доступа и валидации контента (Environment Instances).

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе принимается решение о включении контента в Application Index. Индексируется только тот контент, который успешно прошел верификацию запуска и контента. Также в индекс записываются Verification Data, связывающие ссылку с совместимыми версиями приложения.

RANKING / RERANKING (Косвенно)
Данные о версионности (Verification Data) могут использоваться на финальных этапах. В описании патента упоминается, что Deep Link может быть предоставлен пользователю только если он верифицирован для той версии приложения, которая установлена на устройстве пользователя.

Входные данные:

  • Native Application Package (бинарный файл и манифест).
  • Набор Deep Links (из манифеста, сайтмапа, пользовательского ввода, предыдущего индекса).
  • Version Level приложения.
  • URL соответствующих веб-страниц (для проверки паритета).

Выходные данные:

  • Verification Data (статус верификации ссылок для конкретных версий).
  • Reporting Data (отчеты об ошибках для разработчиков).
  • Верифицированный контент для Application Index.

На что влияет

  • Конкретные типы контента: Влияет на любой контент внутри нативных мобильных приложений (товары, статьи, медиа), доступный через Deep Links.
  • Взаимодействие Веб и Приложений: Особенно сильно влияет на стратегии App Indexing, где контент дублируется в вебе и приложении, так как система активно проверяет консистентность между ними.

Когда применяется

  • Триггеры активации:
    • При отправке приложения и ссылок разработчиком через специальный интерфейс для верификации (Claim 10).
    • При обнаружении новой версии приложения (для проверки обратной совместимости ранее проиндексированных ссылок).
    • Проактивно для популярных приложений. В описании патента упоминается возможность тестирования приложений, достигших порога популярности (popularity threshold).
  • Особые случаи: В описании патента упоминается возможность оптимизации: система может сначала протестировать выборочный набор (sampled set) Deep Links. Если достигается определенный порог успеха, система может принять решение обработать весь набор ссылок.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Общая верификация приложения

  1. Получение данных: Система получает Native Application Package и определяет набор Deep Links для тестирования.
  2. Инициализация среды: Native Application Processor запускает приложение в эмуляторе.
  3. Цикл верификации запуска (Link Verification): Для каждой ссылки:
    1. Система активирует Deep Link.
    2. Мониторинг запуска: Определяется, корректно ли приложение инстанцирует указанный Environment Instance. Фиксируются сбои (crashes), ошибки запуска и таймауты.
    3. Если запуск некорректен, фиксируется ошибка.
  4. Цикл верификации контента (Content Verification): Для ссылок, успешно прошедших верификацию запуска:
    1. Проверка получения контента: Определяется, был ли успешно выполнен запрос контента (отсутствие request timeout или unresolved link address).
    2. (Опционально) Проверка консистентности с Веб: Если указана соответствующая веб-страница, контент приложения сравнивается с контентом веб-страницы.
    3. Если контент не получен или не консистентен, фиксируется ошибка.
  5. Генерация отчета: Система генерирует Reporting Data, суммируя результаты и типы ошибок (Launch Failures, Link Timeout), и предоставляет их разработчику.
  6. Индексация: Контент по успешно верифицированным ссылкам передается в Indexer.

Процесс Б: Проверка обратной совместимости (Backward Compatibility)

  1. Идентификация новой версии: Система обнаруживает новую версию (Version 2) приложения.
  2. Определение старых ссылок: Определяются Deep Links, ранее верифицированные для предыдущей версии (Version 1).
  3. Тестирование на новой версии: Каждая старая ссылка проверяется на корректность запуска в новой версии (Version 2) (используя шаги 3 и 4 Процесса А).
  4. Генерация Verification Data:
    1. Если старая ссылка работает в Version 2: генерируются данные, что ссылка верифицирована для Version 2.
    2. Если старая ссылка НЕ работает в Version 2: генерируются данные, что ссылка НЕ верифицирована для Version 2. В отчетах это фиксируется как "Backward Compatibility Failures".

Какие данные и как использует

Данные на входе

  • Технические факторы:
    • Native Application Package и Application Manifest: Используются для запуска приложения и понимания его структуры и схем линковки.
    • Deep Links (URI/URL): Инструкции, которые тестируются.
    • Version Level: Используется для отслеживания совместимости ссылок между версиями.
    • Сигналы эмулятора (сбои, ошибки, таймауты).
  • Контентные факторы:
    • Контент, извлекаемый из Environment Instance приложения во время эмуляции.
    • Контент соответствующих веб-страниц: Используется как эталон для проверки консистентности (паритета).
  • Пользовательские факторы (косвенно):
    • Популярность приложения (popularity threshold) может использоваться как триггер для проактивной верификации.

Какие метрики используются и как они считаются

  • Корректность инстанцирования (Instantiation Success): Бинарная метрика (Да/Нет). Определяется отсутствием сбоев, ошибок запуска или таймаутов при активации Deep Link.
  • Верификация контента (Content Verification Success): Бинарная метрика (Да/Нет). Определяется по факту успешного получения контента в ответ на запрос.
  • Консистентность контента (Content Consistency): Метрика схожести между контентом приложения и веб-страницы. В патенте упоминаются методы проверки: схожесть n-грамм (n-gram similarity checks) и сопоставление сущностей (entity matching check). Контент верифицируется, если он проходит проверку консистентности.
  • Обратная совместимость (Backward Compatibility): Бинарная метрика (Да/Нет). Определяется успешностью инстанцирования старой ссылки на новой версии приложения.
  • Метрики производительности: В описании патента упоминается возможность включения в отчеты времени ответа на запрос (how long each deep link took to respond) и объема полученных данных (amount of data fetched).

Выводы

  1. Техническое качество Deep Links критично для индексации: Патент описывает строгий процесс валидации. Google активно эмулирует и тестирует работоспособность ссылок. Любые технические проблемы (сбои, таймауты, ошибки запуска) при обработке Deep Link приведут к отказу в индексации контента.
  2. Проверка паритета контента (App/Web Parity) является требованием: Если приложение связано с веб-сайтом (для App Indexing), Google проверяет консистентность контента между приложением и соответствующей веб-страницей (Claim 4). Значительные расхождения могут привести к отказу в верификации. Это механизм борьбы с клоакингом в приложениях.
  3. Обратная совместимость обязательна: Система активно проверяет, продолжают ли работать ранее проиндексированные Deep Links после обновления приложения. Нарушение совместимости приводит к потере индексации для новой версии.
  4. Версионность индекса и выдачи: Google хранит Verification Data для каждой пары "ссылка-версия". Это позволяет поисковой системе фильтровать результаты и показывать пользователю только те ссылки, которые совместимы с установленной у него версией приложения.
  5. Важность инструментов для разработчиков: Патент описывает интерфейсы для отправки приложений на верификацию и получения детальных отчетов об ошибках (Reporting Data). Это подтверждает необходимость использования инструментов (Firebase/Search Console) для мониторинга статуса индексации.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Рекомендации применимы для стратегий, включающих App SEO / App Indexing.

  • Надежная реализация и тестирование Deep Links: Инвестировать в стабильную техническую реализацию Deep Links и внедрить строгий процесс QA. Приложение должно быстро и безошибочно обрабатывать входящие ссылки и загружать контент.
  • Обеспечение паритета контента (App-Web Parity): Если используется App Indexing со связью с сайтом, необходимо гарантировать максимальное соответствие основного контента. Система проверяет это, используя методы сравнения текста (n-граммы, сущности).
  • Поддержание обратной совместимости: Внедрить обязательное регрессионное тестирование всех ключевых Deep Links перед выпуском новой версии приложения. Если схема линковки меняется, необходимо обеспечить поддержку старых форматов ссылок.
  • Использование инструментов верификации и мониторинг отчетов: Активно использовать предоставляемые Google инструменты для тестирования и оперативно исправлять ошибки (таймауты, сбои запуска, проблемы совместимости), указанные в отчетах (Reporting Data).
  • Оптимизация производительности приложения: Обеспечить быстрый запуск приложения и загрузку контента, чтобы избежать таймаутов во время верификации.

Worst practices (это делать не надо)

  • Игнорирование обратной совместимости: Выпускать обновления, меняющие структуру Deep Links без поддержки старых ссылок. Это приведет к потере индексации для пользователей новой версии.
  • Клоакинг или значительное расхождение контента: Пытаться показывать разный контент в приложении и на связанной веб-странице. Механизм Content Verifier обнаружит несоответствия и заблокирует индексацию.
  • Низкая производительность и нестабильность: Допускать долгую загрузку контента (Link Timeout) или сбои приложения (Launch Failures) при активации Deep Links.

Стратегическое значение

Патент подчеркивает, что App Indexing — это не просто извлечение ссылок, а сложный процесс контроля качества, требующий высокой технической точности. Для успешного App SEO необходимо обеспечить стабильность, скорость и контентное соответствие вебу на протяжении всего жизненного цикла приложения и всех его версий. Стратегия должна включать тесное взаимодействие SEO-специалистов, команд мобильной разработки и QA.

Практические примеры

Сценарий 1: Обеспечение паритета контента в E-commerce

  1. Задача: Проиндексировать карточки товаров в приложении интернет-магазина, связанные с сайтом.
  2. Действия: Разработчики реализуют Deep Link (app://store/product/123) и указывают соответствие веб-странице (http://store.com/product/123).
  3. Проверка Google: Native Application Processor запускает приложение по Deep Link. Content Verifier сравнивает контент (название, описание, цена) с контентом веб-страницы.
  4. Результат: Если цена или основное описание товара в приложении значительно отличается от данных на сайте, верификация завершится неудачей, и Deep Link не будет проиндексирован.

Сценарий 2: Управление обновлением приложения (Обратная совместимость)

  1. Ситуация: Выходит новая версия приложения (v2.0). Старая схема ссылок (app://article/ID) меняется на новую (app://news/ID).
  2. Неправильные действия: Разработчик удаляет поддержку старой схемы в v2.0.
  3. Проверка Google: Система тестирует ранее проиндексированные ссылки app://article/ID на приложении v2.0. Запуск завершается неудачей (например, ошибка 404 внутри приложения или сбой).
  4. Результат: Система помечает ссылки как неверифицированные для v2.0 и генерирует отчет "Backward Compatibility Failures". Пользователи с v2.0 перестанут видеть эти ссылки в поиске.
  5. Правильные действия: Разработчик сохраняет обработчик старой схемы в v2.0. Ссылки успешно проходят верификацию.

Вопросы и ответы

Что именно проверяет система при тестировании Deep Link?

Система выполняет две основные проверки. Первая — Верификация Запуска (Link Verification): корректно ли запускается приложение на нужном экране (Environment Instance) без сбоев, ошибок или таймаутов. Вторая — Верификация Контента (Content Verification): успешно ли загружается контент, и соответствует ли он контенту связанной веб-страницы, если таковая имеется.

Насколько критично совпадение контента в приложении и на сайте (паритет контента)?

Это критически важно, если вы используете App Indexing со связью с сайтом. Патент явно описывает (Claim 4) механизм проверки консистентности (consistency). Content Verifier сравнивает контент (например, используя n-граммы или сущности). Если контент значительно отличается, ссылка не пройдет верификацию и не будет проиндексирована.

Что произойдет, если новая версия приложения ломает старые Deep Links?

Система автоматически тестирует ссылки из предыдущих версий на новой версии (проверка обратной совместимости). Если старая ссылка перестает работать, она будет помечена как НЕ верифицированная для новой версии. Это приведет к тому, что пользователи, обновившие приложение, перестанут видеть эту ссылку в результатах поиска.

Влияет ли скорость загрузки приложения на верификацию?

Да, влияет. В патенте упоминаются таймауты (Link Timeout) как один из видов ошибок при верификации. Если приложение или его контент загружаются слишком долго и превышают установленные пороги ожидания, ссылка не пройдет верификацию. Производительность напрямую влияет на индексацию.

Как я могу узнать, почему мои Deep Links не индексируются?

Патент описывает генерацию детальных отчетов (Reporting Data) для разработчиков. Эти отчеты указывают на конкретные проблемы: сбои запуска (Launch Failures), таймауты (Link Timeout) или проблемы обратной совместимости (Backward Compatibility Failures). На практике это соответствует отчетам в Google Search Console или Firebase.

Нужно ли мне самостоятельно отправлять приложение на проверку?

Патент описывает оба сценария. Предусмотрен интерфейс для загрузки пакета приложения (Application Package) и ссылок для проактивного тестирования (Claim 10). Однако также упоминается, что система может автоматически тестировать популярные приложения, которые достигли определенного порога популярности (popularity threshold), даже если разработчик их не отправлял.

Где именно происходит тестирование приложения? На реальных устройствах?

Тестирование выполняет Native Application Processor. Патент указывает на использование эмулятора операционной системы (emulator of an operating system), который запускает приложение в контролируемой среде. Это позволяет автоматизировать процесс и отслеживать ошибки и состояние приложения.

Влияет ли версия приложения, установленная у пользователя, на то, какие Deep Links он увидит в поиске?

Да. Поскольку система хранит Verification Data для каждой пары "ссылка-версия", поисковая система может фильтровать результаты. Пользователю могут быть показаны только те Deep Links, которые были верифицированы для той версии приложения, которая установлена на его устройстве.

Что такое Environment Instance?

Это технический термин патента для обозначения конкретного экрана или состояния внутри приложения, которое отображает определенный контент. Когда пользователь активирует Deep Link, приложение должно создать (instantiate) соответствующий Environment Instance.

Может ли система проверить только часть ссылок, а не все?

Да, в описании патента упоминается возможность сначала протестировать выборочный набор (sampled set) Deep Links. Если достигается определенный порог успеха (например, N% ссылок успешно верифицированы), система может принять решение обработать весь набор ссылок или разрешить индексирование. Это позволяет оптимизировать ресурсы.

Похожие патенты

Как Google автоматически обнаруживает и индексирует контент внутри мобильных приложений для показа в поиске (App Indexing)
Google использует систему для индексации контента нативных мобильных приложений. Для приложений, связанных с веб-сайтами, система проверяет аффилиацию и использует существующие веб-URL для доступа к контенту приложения. Для приложений с кастомными URI система эмулирует работу приложения и итеративно обнаруживает внутренние ссылки. Это позволяет контенту из приложений появляться в результатах поиска в виде глубоких ссылок.
  • US10073911B2
  • 2018-09-11
  • Индексация

  • Краулинг

  • Ссылки

Как Google определяет момент полной загрузки мобильного приложения для его сканирования и индексации
Google использует систему для эффективного сканирования контента мобильных приложений (App Indexing). Вместо фиксированных таймаутов система отслеживает жизненный цикл активности, потребление памяти и сетевые запросы приложения в эмуляторе. Когда эти показатели стабилизируются, Google определяет, что приложение загружено, и начинает сканирование контента.
  • US9348671B1
  • 2016-05-24
  • Индексация

  • Краулинг

Как Google индексирует контент внутри мобильных приложений для показа в результатах поиска (App Indexing)
Google использует механизм для индексации контента, который пользователи просматривают в нативных мобильных приложениях. Система получает данные о просмотренном контенте и deep links напрямую от приложения на устройстве. Эта информация сохраняется в индексе (персональном или публичном) и используется для генерации результатов поиска, позволяя пользователям переходить к контенту внутри приложений напрямую из поисковой выдачи.
  • US10120949B2
  • 2018-11-06
  • Индексация

  • SERP

  • Персонализация

Как Google индексирует контент внутри мобильных приложений и формирует сниппеты для App Deep Linking
Google использует виртуальную машину для запуска и рендеринга нативных мобильных приложений с целью извлечения контента, отображаемого на экранах (Application Pages). Система также анализирует установочный пакет приложения (Application Package File) для извлечения иконки и отображаемого имени. Эти данные объединяются для создания информативных результатов поиска (Deep Links), ведущих непосредственно на конкретный контент внутри приложения.
  • US9881095B2
  • 2018-01-30
  • Индексация

  • SERP

Как Google обрабатывает клики по ссылкам на мобильные приложения (App Deep Links) в результатах поиска
Google использует механизм клиентской обработки результатов поиска, ведущих в нативные приложения. Если у пользователя не установлено нужное приложение, система на устройстве автоматически подменяет ссылку приложения (App Deep Link) на эквивалентный веб-URL. Это гарантирует доступ к контенту через браузер и обеспечивает бесшовный пользовательский опыт.
  • US10210263B1
  • 2019-02-19
  • Ссылки

  • SERP

Популярные патенты

Как Google обучается на поведении пользователя для персонализации весов источников в поисковой выдаче
Google использует сигналы интереса пользователя (клики, время просмотра) для динамической корректировки весов различных источников данных (например, ключевых слов, тем, типов контента). Система определяет, какие источники наиболее полезны для конкретного пользователя, и повышает их значимость при ранжировании последующих результатов поиска, тем самым персонализируя выдачу.
  • US8631001B2
  • 2014-01-14
  • Персонализация

  • Поведенческие сигналы

  • SERP

Как Google использует данные сессий и разнообразие результатов для генерации блока "Связанные запросы"
Google анализирует поисковые сессии пользователей, чтобы найти запросы, которые часто следуют за одним и тем же предшествующим запросом (родственные запросы). Затем система фильтрует эти потенциальные "Связанные запросы", чтобы убедиться, что они предлагают разнообразные результаты по сравнению с исходным запросом и другими предложениями, помогая пользователям исследовать смежные, но отличные темы.
  • US8244749B1
  • 2012-08-14
  • Семантика и интент

  • Персонализация

  • Поведенческие сигналы

Как Google рассчитывает оценку авторитетности сайта, используя соотношение Независимых Ссылок и Брендовых Запросов
Google рассчитывает метрику авторитетности для веб-сайтов на основе соотношения количества независимых входящих ссылок к количеству брендовых (референсных) запросов. Сайты, имеющие много независимых ссылок относительно их поисковой популярности, получают преимущество. Напротив, популярные сайты с недостаточным количеством внешних ссылок могут быть понижены в ранжировании по общим запросам.
  • US8682892B1
  • 2014-03-25
  • Ссылки

  • EEAT и качество

  • SERP

Как Google определяет структурно похожие запросы (sibling queries) для автоматического обучения NLP-моделей
Google использует метод для идентификации "родственных запросов" (sibling queries) — запросов с одинаковой структурой интента, но разными переменными (например, "погода в Москве" и "погода в Париже"). Система сравнивает шаблоны использования этих запросов в логах, основываясь на поведении пользователей, чтобы понять их взаимосвязь без традиционного NLP. Это позволяет автоматически генерировать масштабные наборы данных для обучения ИИ.
  • US11379527B2
  • 2022-07-05
  • Семантика и интент

  • Поведенческие сигналы

Как Google использует данные о поведении пользователей внутри документов (время чтения разделов, закладки) для улучшения ранжирования
Google может собирать и анализировать данные о том, как пользователи взаимодействуют с электронными документами (например, PDF, DOC, HTML). Система отслеживает, какие разделы или страницы просматриваются дольше всего или добавляются в закладки. Эта агрегированная информация используется для повышения в ранжировании документов, чьи ключевые слова находятся в наиболее используемых (и, следовательно, ценных) разделах.
  • US8005811B2
  • 2011-08-23
  • Поведенческие сигналы

  • SERP

Как Google использует внешние сигналы (соцсети, новости, блоги) для верификации реальной популярности контента и фильтрации накруток
Google верифицирует популярность контента (например, видео) проверяя, упоминается ли он на внешних источниках: блогах, новостных сайтах и в социальных сетях. Это позволяет формировать списки "популярного", отражающие подлинный широкий интерес, отфильтровывая контент с искусственно завышенными просмотрами или узконишевой популярностью. Система также учитывает географическую релевантность внешних упоминаний.
  • US9465871B1
  • 2016-10-11
  • Антиспам

  • SERP

  • Ссылки

Как Google интерпретирует последовательные запросы для автоматического уточнения поискового намерения пользователя
Google использует механизм для понимания контекста сессии, анализируя последовательные запросы (например, Q1: [рестораны в Москве], затем Q2: [итальянские]). Система автоматически объединяет их в уточненный запрос (Q3: [итальянские рестораны в Москве]), основываясь на исторических данных о том, как пользователи обычно уточняют запросы. Это позволяет системе лучше понимать намерение пользователя в диалоговом режиме.
  • US9116952B1
  • 2015-08-25
  • Семантика и интент

  • Поведенческие сигналы

Как Google использует данные о реальных повторных посещениях (Quality Visit Measure) и социальных взаимодействиях для ранжирования локального бизнеса
Google использует данные о физических посещениях пользователей для оценки качества локального бизнеса. Система рассчитывает «Quality Visit Measure», придавая значительно больший вес местам, куда люди возвращаются повторно, приводят друзей или посещают по рекомендации. Этот показатель используется как сильный сигнал качества для ранжирования в локальном поиске и Google Maps, снижая зависимость от онлайн-отзывов.
  • US10366422B2
  • 2019-07-30
  • Поведенческие сигналы

  • Local SEO

Как Google использует крупномасштабное машинное обучение и данные о поведении пользователей для предсказания кликов и ранжирования результатов
Google использует систему машинного обучения для создания модели ранжирования, которая предсказывает вероятность клика пользователя по документу. Модель обучается на огромных массивах данных о прошлых поисках (запросы, документы, клики). Система учитывает базовую вероятность клика (Prior Probability), основанную на позиции и предыдущей оценке документа, а затем корректирует её с помощью правил, выявляющих, какие признаки (Features) документа и запроса влияют на выбор пользователя.
  • US7231399B1
  • 2007-06-12
  • Поведенческие сигналы

Как Google находит фактические ответы, начиная с потенциальных ответов и связывая их с запросами пользователей (Reverse Question Answering)
Google использует метод «обратного ответа на вопрос» для эффективного поиска фактов. Вместо глубокого анализа запроса система начинает с идентификации потенциальных ответов (например, дат, измерений) в индексе. Затем она определяет, для каких запросов эти ответы релевантны, анализируя, какие документы высоко ранжируются и получают клики по этим запросам. Это позволяет точно сопоставлять факты с разнообразными формулировками вопросов.
  • US9116996B1
  • 2015-08-25
  • Поведенческие сигналы

  • Семантика и интент

seohardcore