Как Google встраивает релевантные видео (например, из YouTube) на страницы сторонних сайтов с помощью контекстного виджета

Термины и определения

First Organization (Первая организация)

Поставщик виджета и владелец хранилища медиаконтента (в контексте патента — Google/YouTube).

Keyword(s) (Ключевые слова)

Слова или фразы, которые виджет автоматически извлекает из контента страницы размещения. Используются для формирования запроса на поиск релевантного медиаконтента.

Media Content Item Manager (Менеджер медиаконтента)

Серверный компонент первой организации, который принимает запросы от виджетов, обрабатывает ключевые слова, ищет релевантный контент в хранилище и возвращает ссылки.

Media Content Item Store (Хранилище медиаконтента)

База данных (например, YouTube), содержащая видео, аудио и изображения, управляемая первой организацией.

Playlist (Плейлист)

Элемент пользовательского интерфейса, создаваемый виджетом на странице размещения. Содержит упорядоченный набор (ordered set) ссылок на релевантные медиафайлы и область для их воспроизведения.

Second Organization (Вторая организация)

Организация (например, ритейлер, издатель), которая встраивает виджет в свой пользовательский интерфейс (веб-сайт или приложение).

Software Component / Widget (Программный компонент / Виджет)

Встраиваемый программный модуль (например, Javascript widget, ActiveX control, Java object), предоставляемый первой организацией для интеграции в интерфейс второй организации. Выполняется на клиентском устройстве.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод работы системы с точки зрения первой организации (Google).

1. Передача кода (виджета) от первой организации второй организации.
2. Код предназначен для встраивания в веб-страницу второй организации.
3. При выполнении на клиентском устройстве код отображает в пользовательском интерфейсе в окне браузера: контент веб-страницы и Playlist.
4. Playlist представляет собой упорядоченный набор видео для последовательного воспроизведения и включает ссылки на первое и второе видео.
5. Эти видео хранятся в базе данных первой организации.
6. Видео выбираются на основе контента веб-страницы размещения.
7. В ответ на выбор пользователем первой ссылки в плейлисте, система отображает в том же окне браузера: контент веб-страницы, плейлист в области плейлиста и воспроизведение первого видео в области воспроизведения (playback area).

Ядро изобретения — это возможность контекстуально отображать и воспроизводить медиаконтент из внешнего источника внутри текущей веб-страницы без необходимости перехода на другой сайт (Claim 2) или ухода с текущей страницы (Claim 6).

Claim 3 (Зависимый от 1): Детализирует механизм выбора контента.

Выполнение кода на клиентском устройстве включает получение одного или нескольких keywords на основе контента веб-страницы и передачу запроса на сервер первой организации, с указанием этих ключевых слов.

Claim 7 (Независимый пункт): Описывает систему с точки зрения второй организации (например, ритейлера).

Компьютерная система получает код от второй организации (Google), встраивает полученный код в свою веб-страницу и передает веб-страницу клиентскому устройству. Это приводит к отображению на клиенте контента страницы и плейлиста с видео, отобранными на основе контента, и возможности воспроизведения видео внутри страницы (аналогично механизму, описанному в Claim 1).

Где и как применяется

Этот патент описывает механизм синдикации контента и улучшения пользовательского интерфейса, который функционирует параллельно основным процессам веб-поиска Google.

INDEXING – Индексирование (Медиаконтента)
Для работы системы необходимо, чтобы первая организация (Google) предварительно проиндексировала свой медиаконтент (например, видео на YouTube) и связанные с ним метаданные. Это позволяет Media Content Item Manager быстро находить релевантные материалы по запросу от виджета.

RANKING – Ранжирование (Медиаконтента)
Когда Media Content Item Manager получает запрос с ключевыми словами от виджета, он выполняет поиск и ранжирование медиаконтента. Система должна отобрать наиболее релевантные и качественные видео, соответствующие контексту страницы, и вернуть их в виде упорядоченного набора (ordered set).

Client-Side Execution (Выполнение на стороне клиента)
Основная логика виджета выполняется в браузере пользователя после загрузки страницы со стороннего сайта. Это включает анализ контента страницы хоста, извлечение keywords, отправку запроса и рендеринг Playlist.

Входные данные (для виджета на клиенте):

• Контент загруженной веб-страницы (текст, метаданные, структура).
• Опционально: текущее местоположение клиентского устройства (если разрешено пользователем).

Входные данные (для сервера):

• Запрос от виджета, содержащий извлеченные keywords.

Выходные данные (от сервера):

• Ссылки на релевантный медиаконтент (опционально с ранжированием и relevancy scores).

Выходные данные (от виджета на клиенте):

• Отображаемый Playlist, интегрированный в пользовательский интерфейс.

На что влияет

• Конкретные типы контента: Наибольшее влияние оказывается на страницы, где пользователю полезен дополнительный медиаконтент. Это в первую очередь карточки товаров в e-commerce (видеообзоры, демонстрации), а также статьи, обзоры услуг, страницы инструкций.
• Конкретные ниши или тематики: E-commerce, сайты производителей, контентные проекты, сайты новостей.
• Определенные форматы контента: Влияет на видимость видеоконтента (и потенциально аудио или изображений), размещенного на платформе Google (YouTube).

Когда применяется

• Условия работы и триггеры активации: Алгоритм активируется автоматически при каждой загрузке пользовательского интерфейса (веб-страницы или приложения), в который разработчик (вторая организация) встроил данный Software Component.
• Временные рамки: Анализ контента, запрос и отображение плейлиста происходят динамически в реальном времени при загрузке страницы пользователем.

Пошаговый алгоритм

Этап 1: Интеграция (Офлайн)

1. Получение виджета: Первая организация (Google) предоставляет Software Component второй организации (Разработчику сайта).
2. Встраивание: Разработчик встраивает виджет в код своей веб-страницы или приложения.

Этап 2: Выполнение на клиенте (В реальном времени)

1. Загрузка интерфейса: Клиентское устройство пользователя загружает интерфейс с встроенным виджетом.
2. Инициализация виджета: Виджет выполняется на клиентском устройстве и создает область для Playlist в пользовательском интерфейсе.
3. Анализ контента: Виджет анализирует контент текущего интерфейса (текст, метки кнопок, метаданные).
4. Извлечение Keyword(s): На основе анализа извлекаются релевантные ключевые слова.
5. Формирование и отправка запроса: Виджет формирует запрос (например, HTTP request) к Media Content Item Manager первой организации, указывая извлеченные ключевые слова и, опционально, локацию пользователя.

Этап 3: Обработка на сервере (В реальном времени)

1. Прием запроса: Сервер (Media Content Item Manager) получает запрос с ключевыми словами.
2. Обработка ключевых слов: Сервер может генерировать новый набор ключевых слов на основе полученных (нормализация, удаление дубликатов, добавление связанных терминов).
3. Поиск медиаконтента: Сервер отправляет запрос в Media Content Item Store для поиска релевантного контента.
4. Ранжирование результатов: Полученные результаты могут быть отранжированы на основе критериев (relevancy score, локация, автор контента).
5. Возврат ссылок: Сервер передает ссылки на найденный контент обратно виджету.

Этап 4: Отображение и взаимодействие (В реальном времени)

1. Заполнение плейлиста: Виджет получает ссылки и заполняет ими Playlist на странице.
2. Взаимодействие: Пользователь выбирает ссылку в плейлисте.
3. Воспроизведение: Видео воспроизводится в playback area на этой же странице, без перехода на другой сайт.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на данных, доступных виджету на стороне клиента, и данных, используемых для поиска медиа.

• Контентные факторы: Виджет анализирует контент пользовательского интерфейса, в который он встроен. Это включает видимый текст, метки кнопок (button labels) и метаданные (metadata tags).
• Географические факторы: Запрос от виджета может включать текущее местоположение клиентского устройства (если пользователь дал разрешение).

Какие метрики используются и как они считаются

• Relevancy Scores (Оценки релевантности): Метрика, определяющая соответствие медиаконтента ключевым словам, извлеченным из страницы. Используется для отбора и ранжирования видео в плейлисте.
• Ранжирование ссылок: Ссылки в плейлисте представлены как упорядоченный набор (ordered set). Ранжирование может происходить на сервере или переранжирование на клиенте. Упомянутые критерии ранжирования включают: relevancy scores, текущую локацию клиента и авторов медиаконтента.
• Методы анализа текста (Обработка ключевых слов):
  • На клиенте: Извлечение keywords из контента страницы.
  • На сервере: Генерация нового набора ключевых слов. Это может включать "перевод" (нормализацию) полученных слов в соответствии со словарем стандартных ключевых слов, удаление избыточных слов и включение дополнительных связанных ключевых слов.

1. Фокус на UX, а не на SEO-ранжировании: Патент описывает технологию для улучшения пользовательского опыта на сторонних сайтах, а не механизм ранжирования в поисковой системе Google. Его основная задача — удержать пользователя на странице, предоставив ему релевантный медиаконтент.
2. Автоматическое определение контекста: Система полагается на способность виджета автоматически анализировать контент страницы хоста (текст, метаданные) и извлекать значимые keywords для определения контекста.
3. Синдикация медиаконтента: Это механизм, позволяющий Google увеличить охват своего медиаконтента (YouTube), встраивая его контекстуально в экосистему сторонних сайтов.
4. Важность метаданных медиаконтента: Для того чтобы видео было найдено и показано этим виджетом, оно должно быть хорошо оптимизировано и проиндексировано в Media Content Item Store. Точность соответствия метаданных видео и ключевых слов, извлекаемых со страниц, критична.
5. Кросс-платформенность: Технология предполагает работу как в веб-страницах, так и в мобильных приложениях, с особым акцентом на удобство использования на мобильных устройствах.

Best practices (это мы делаем)

Хотя патент не дает прямых рекомендаций по SEO для веб-поиска, он подчеркивает важность структурирования контента и оптимизации видео.

Для владельцев сайтов (потенциальных пользователей виджета):

• Обеспечение четкого контекста страницы: Используйте ясные, описательные и релевантные названия товаров, тексты и метаданные на страницах. Это поможет любым контекстным системам (включая этот виджет или аналогичные технологии) точно определить тематику страницы и подобрать максимально релевантный дополнительный контент.
• Интеграция медиаконтента для улучшения ПФ: Используйте видеообзоры и демонстрации на карточках товаров. Даже если этот конкретный виджет Google не используется, наличие релевантного медиаконтента улучшает пользовательский опыт и поведенческие факторы, что косвенно полезно для SEO.

Для создателей видеоконтента (YouTube):

• Оптимизация метаданных видео: Тщательно прорабатывайте названия, описания и теги видео, ориентируясь на конкретные продукты, услуги, бренды и информационные потребности. Это повышает вероятность того, что ваше видео будет обнаружено и показано контекстными системами (как описанной в патенте, так и в блоках рекомендованных видео в поиске Google).
• Создание контента под конкретные товары: Создание обзоров на конкретные модели товаров увеличивает шансы показа этого видео на страницах ритейлеров, если они используют подобные технологии контекстного подбора.

Worst practices (это делать не надо)

• Неоднозначный или переоптимизированный контент страницы: Использование кликбейтных заголовков или контента, не соответствующего основной теме страницы, может привести к тому, что контекстные системы неверно определят keywords. В результате виджет покажет нерелевантный медиаконтент, ухудшая UX.
• Игнорирование видео-стратегии: Рассмотрение видео как второстепенного типа контента. Патент показывает, что Google видит видео как важный элемент пользовательского пути при принятии решений.
• (Для создателей видео) Слабая оптимизация метаданных: Создание видео с общими или неточными метаданными снижает их шансы быть обнаруженными для контекстного показа на релевантных страницах.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегию Google по глубокой интеграции различных типов контента (в данном случае видео из YouTube) в информационную экосистему интернета, выходя за рамки собственной поисковой выдачи. Это подчеркивает важность видеоконтента как неотъемлемой части пользовательского опыта. Для SEO-специалистов это сигнал о необходимости включать создание и оптимизацию видео в долгосрочную стратегию продвижения, так как видимость этого контента может быть достигнута не только через поиск, но и через контекстную синдикацию.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация видеообзора для контекстного показа на сайте ритейлера

Представим, что ритейлер электроники использует технологию, аналогичную описанной в патенте, на странице товара "Sony WH-1000XM5". Виджет извлекает ключевые слова: "Sony", "WH-1000XM5", "беспроводные наушники", "шумоподавление".

Задача SEO-специалиста (продвигающего YouTube-канал):

1. Анализ целевых страниц: Изучить, как ритейлеры описывают этот товар.
2. Оптимизация метаданных видео: Убедиться, что видеообзор имеет название, включающее точное наименование модели и бренд, например: "Честный обзор Sony WH-1000XM5: лучшее шумоподавление на рынке?".
3. Насыщение описания: Включить в описание видео ключевые слова, которые виджет может извлечь со страницы ритейлера (характеристики, сценарии использования).
4. Ожидаемый результат: Система контекстного подбора идентифицирует это видео как высокорелевантное запросу виджета и включает его в Playlist на странице товара, обеспечивая дополнительные просмотры и трафик на канал.