Как Google выборочно подсвечивает ключевые слова в заголовках и сниппетах для более чистого вида SERP

Термины и определения

First textual portion (Первая текстовая часть)

Первый раздел результата поиска, который обрабатывается для подсветки. В патенте часто приводится как заголовок (Title) результата.

Highlighting (Подсветка)

Визуальное улучшение отображения термина в результатах поиска. Включает выделение жирным (bolding), курсивом, подчеркиванием, изменение размера или цвета шрифта/фона.

Modified set of query terms (Модифицированный набор терминов запроса)

Набор терминов, оставшихся после того, как из исходного набора были удалены все термины, найденные и подсвеченные в первой текстовой части.

Second textual portion (Вторая текстовая часть)

Второй раздел результата поиска, который обрабатывается после первой части. В патенте часто приводится как текстовый сниппет (text snippet) или описание.

Set of query terms (Набор терминов запроса)

Полный набор терминов, используемых для поиска и подсветки. Включает как исходные слова пользователя, так и расширенные термины (синонимы, семантически эквивалентные термины, варианты множественного числа), полученные, например, с помощью латентно-семантического индексирования (LSI).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной механизм выборочной подсветки.

1. Система генерирует set of query terms на основе запроса.
2. Идентифицируется результат поиска, состоящий из first textual portion и second textual portion.
3. Выполняется первая операция подсветки: Для каждого термина в наборе:
   • Определяется, встречается ли термин в first textual portion.
   • Если ДА: Термин подсвечивается в first textual portion И набор модифицируется путем удаления этого термина из него.
4. Выполняется вторая операция подсветки: Для каждого термина, оставшегося в модифицированном наборе:
   • Определяется, встречается ли термин в second textual portion.
   • Если ДА: Термин подсвечивается в second textual portion.

Ключевым элементом здесь является удаление термина из набора после его подсветки на первом этапе. Это математически гарантирует, что он не будет обработан и подсвечен на втором этапе.

Claim 4 (Зависимый от 1): Уточняет, что first textual portion — это заголовок (title), а second textual portion — это сниппет (text snippet).

Claim 14 (Независимый пункт): Описывает альтернативную реализацию того же механизма, основанную на генерации подмножеств.

1. Генерируется Первый набор терминов (исходный набор).
2. Подсвечиваются все вхождения терминов Первого набора в first textual portion.
3. Генерируется Второй набор терминов: включает все термины, которые были подсвечены в first textual portion.
4. Генерируется Третий набор терминов: включает термины Первого набора, которых нет во Втором наборе (т.е. Первый минус Второй).
5. Подсвечиваются все вхождения терминов Третьего набора в second textual portion.

Этот подход достигает того же результата, что и Claim 1: во второй части подсвечиваются только те термины, которые не были найдены в первой части.

Где и как применяется

Это изобретение применяется на финальном этапе формирования поисковой выдачи, после того как ранжирование завершено.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
На этом этапе генерируется исходный Set of query terms. Патент упоминает, что этот набор может включать расширенные термины, полученные с помощью техник вроде LSI, синонимов и коррекции плюрализации. Этот набор является входными данными для системы подсветки.

RERANKING / Presentation Layer (Слой представления)
Основное применение патента. После того как финальный список результатов сформирован (этапы RANKING и METASEARCH завершены), система улучшения результатов поиска (Search Result Enhancement System) обрабатывает текстовые компоненты (заголовки и сниппеты) каждого результата.

1. Анализ контента результата: Система анализирует First textual portion и Second textual portion.
2. Применение логики подсветки: Применяется двухэтапный процесс для определения того, какие термины должны быть визуально выделены.
3. Генерация HTML/CSS: Подсветка реализуется путем вставки HTML-тегов (например, <b>, <strong>, <em>) или CSS-стилей вокруг выбранных терминов.

Входные данные:

• Расширенный Set of query terms.
• Финальный список результатов поиска, где каждый результат содержит Title и Snippet.

Выходные данные:

• Модифицированный список результатов поиска с HTML/CSS разметкой для выборочной подсветки.

На что влияет

• Конкретные типы контента: Влияет на все текстовые результаты поиска. Патент явно указывает, что это применимо как к органическим результатам (first-party resource), так и к рекламным объявлениям (third-party content item).
• Специфические запросы: Применяется ко всем типам запросов (информационным, коммерческим, навигационным), где термины запроса присутствуют в тексте результатов.

Когда применяется

Алгоритм применяется каждый раз, когда генерируется и отображается страница результатов поиска (SERP) для пользователя. Это стандартный компонент процесса рендеринга SERP.

Пошаговый алгоритм

Описание процесса обработки одного результата поиска.

1. Инициализация: Система получает поисковый запрос и генерирует исходный расширенный набор терминов запроса (Set of query terms). Идентифицируется результат поиска с Первой (Заголовок) и Второй (Сниппет) текстовыми частями.
2. Обработка Первой части (Заголовок): Система итерирует по каждому термину в исходном наборе.
   • Проверка наличия: Определяется, присутствует ли текущий термин в Заголовке.
   • Подсветка и Модификация набора: Если термин найден, он подсвечивается (например, путем вставки HTML-тегов), и этот термин удаляется из набора, формируя Modified set of query terms.
3. Обработка Второй части (Сниппет): Система итерирует по каждому термину, оставшемуся в Модифицированном наборе.
   • Проверка наличия: Определяется, присутствует ли текущий термин в Сниппете.
   • Подсветка: Если термин найден, он подсвечивается.
4. Генерация ответа: Формируется итоговый результат поиска с примененной разметкой подсветки для отправки пользователю.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется исключительно на данных, необходимых для визуального представления результатов.

• Контентные факторы: Текст заголовка (Title / First textual portion) и текст сниппета (Snippet / Second textual portion) для каждого результата поиска.
• Системные данные: Исходный расширенный набор терминов запроса (Set of query terms). Патент указывает, что этот набор может включать синонимы, варианты плюрализации и термины, полученные с помощью LSI.

Какие метрики используются и как они считаются

В патенте не упоминаются никакие расчетные метрики, оценки ранжирования или весовые коэффициенты. Алгоритм работает на основе булевой логики:

• Присутствует ли термин в текстовой части (ДА/НЕТ).
• Был ли термин уже подсвечен на предыдущем этапе (ДА/НЕТ, что реализуется через модификацию набора терминов).

1. Патент строго о UI/UX, а не о ранжировании: Это изобретение касается исключительно презентационного слоя поиска. Оно направлено на улучшение читабельности (readability) и уменьшение визуального шума (clutter) на SERP. Оно не влияет на то, какие документы выбираются или как они ранжируются.
2. Приоритет подсветки в заголовке: Система явно приоритизирует подсветку в Title (First textual portion). Заголовок обрабатывается первым.
3. Механизм предотвращения дублирования: Ключевая особенность — это удаление термина из набора для подсветки после того, как он был выделен в заголовке. Это гарантирует, что термин не будет повторно выделен в сниппете.
4. Подтверждение использования расширенных запросов для подсветки: Патент подтверждает, что Google использует не только точные слова пользователя, но и расширенный набор (синонимы, LSI) для определения того, что нужно подсветить в результатах.
5. Применимость к рекламе и органике: Механизм применяется универсально как к органическим результатам, так и к рекламным объявлениям (third-party content items).

Best practices (это мы делаем)

Хотя патент не влияет на ранжирование, он дает понимание того, как оптимизировать внешний вид результата на SERP для потенциального улучшения CTR.

• Оптимизация Заголовков (Title) для включения основных ключевых слов: Поскольку заголовок является приоритетным (First textual portion) для подсветки, важно включать основные целевые ключевые слова именно в него. Это позволяет сразу привлечь внимание пользователя к релевантности результата.
• Использование Сниппетов для вторичных и LSI-ключей: Сниппет (Meta Description или автоматически сгенерированный текст) следует использовать для включения вторичных, синонимичных или связанных (LSI) терминов, которые могут не поместиться в заголовок. Эти термины будут подсвечены в сниппете только в том случае, если они отсутствуют в заголовке, что делает сниппет информативным и визуально привлекательным.
• Анализ внешнего вида SERP: При анализе выдачи обращайте внимание не только на позиции, но и на то, как выборочная подсветка влияет на визуальную заметность ваших страниц по сравнению с конкурентами. Оценивайте, какие термины выделяются у вас и у них.

Worst practices (это делать не надо)

• Игнорирование Заголовков в пользу Сниппетов: Не стоит полагаться на то, что ключевые слова в сниппете всегда будут выделены жирным. Если эти же слова присутствуют в заголовке, в сниппете они останутся без подсветки, что может снизить его визуальную привлекательность.
• Дублирование одних и тех же фраз в Title и Meta Description: Хотя это часто рекомендуется для повышения релевантности, с точки зрения визуального восприятия это неэффективно. Система подсветки уберет выделение из дублирующихся фраз в сниппете.

Стратегическое значение

Патент подтверждает важность внешнего вида результатов поиска (SERP Appearance) и пользовательского опыта (UX) в философии Google. Хотя описанный механизм не является фактором ранжирования, он подчеркивает, что оптимизация того, как результат выглядит на выдаче, является важной частью работы над CTR. Стратегия должна включать продуманное распределение ключевых слов между заголовком и сниппетом для максимизации визуальной привлекательности.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация распределения ключевых слов для максимальной подсветки

Задача: Оптимизировать Title и Snippet для запроса "купить недорогие кроссовки в Москве".

Расширенный набор терминов (Set of query terms): {купить, покупка, недорогие, дешевые, кроссовки, кеды, Москва, МСК}.

Вариант 1 (Плохая оптимизация - дублирование):
Title: Купить Недорогие Кроссовки в Москве | Brand.ru
Snippet: У нас можно купить недорогие кроссовки в Москве. Быстрая доставка.
Результат подсветки:
Title: Купить Недорогие Кроссовки в Москве | Brand.ru
Snippet: У нас можно купить недорогие кроссовки в Москве. Быстрая доставка.
Анализ: Сниппет выглядит "пустым", так как все ключевые слова уже были использованы и подсвечены в Title.

Вариант 2 (Хорошая оптимизация - распределение):
Title: Купить Недорогие Кроссовки в Москве | Brand.ru
Snippet: Большой выбор дешевых кед и спортивной обуви. Доставка по МСК.
Результат подсветки:
Title: Купить Недорогие Кроссовки в Москве | Brand.ru
Snippet: Большой выбор дешевых кед и спортивной обуви. Доставка по МСК.
Анализ: И Title, и Snippet содержат подсвеченные термины. Результат выглядит более релевантным и визуально привлекательным, так как используются разные термины из расширенного набора.