Как Google может использовать данные о трафике и характеристики рекламы для ранжирования документов

Описание

Какую задачу решает

ВАЖНОЕ ЗАМЕЧАНИЕ: Предоставленный документ (EP1775666A3) является публикацией типа A3 – это Европейский Отчет о Поиске (European Search Report), а НЕ полная спецификация патента. Он не содержит детального описания изобретения (Description) и формулы изобретения (Claims). Анализ основан на Абстракте и интерпретации изобретений экспертом патентного ведомства.

Исходя из абстракта, патент направлен на улучшение систем поиска путем включения исторических данных (history data) в процесс оценки и ранжирования документов. Он предлагает методы оценки качества или релевантности документа на основе его поведения и взаимодействия с пользователями с течением времени, в частности, через анализ размещенной в нем рекламы и связанного с ней трафика.

Что запатентовано

Запатентована система поиска информации, которая идентифицирует документ, получает типы исторических данных (history data), связанных с этим документом, и генерирует оценку (score) на основе этих данных. Согласно анализу эксперта в Поисковом отчете (Sheet B), изобретение фокусируется на оценке документов на основе характеристик содержащейся в них рекламы: частоты обновления, качества рекламодателей и трафика.

Как это работает

Система включает три основных компонента, показанных на схеме:

• Document Locator: Идентифицирует документы в корпусе (Document Corpus).
• History Component: Собирает и обрабатывает исторические данные, связанные с документом (например, статистику трафика, данные об обновлении рекламы, данные о рекламодателях).
• Ranking Component: Генерирует оценку (score) для документа, используя данные, предоставленные History Component. Эта оценка затем используется для ранжирования.

Актуальность для SEO

Высокая. Патент подан в 2004 году. Использование исторических данных, поведенческих факторов (трафика) и анализ качества рекламы остаются критически важными аспектами современных поисковых систем (например, в контексте E-E-A-T и Helpful Content). Хотя конкретные реализации эволюционировали, патент закладывает фундаментальные принципы использования сигналов, связанных с трафиком и монетизацией, в ранжировании.

Важность для SEO

Влияние на SEO высокое (8/10). Патент напрямую затрагивает стратегии монетизации контента. Он предполагает, что характеристики рекламы на сайте — кто рекламируется, как часто меняется реклама и куда она ведет — могут влиять на органическое ранжирование страницы. Это критически важно для контентных сайтов, MFA-сайтов (Made for Advertising) и любых ресурсов, использующих рекламную модель.

Детальный разбор

Термины и определения

Термины основаны на Абстракте, Схеме (FIG. 3) и Отчете эксперта (Sheet B).

Document Corpus (Корпус документов)

Набор документов, с которым работает поисковая система.

Document Locator (Локатор документов)

Компонент, отвечающий за идентификацию и получение доступа к документам.

History Component (Исторический компонент)

Компонент, отвечающий за сбор, обработку и предоставление исторических данных, связанных с документом.

History data (Исторические данные)

Данные, связанные с документом во времени. В контексте Отчета эксперта, это включает данные об обновлении рекламы, качестве рекламодателей и трафике.

Ranking Component (Компонент ранжирования)

Компонент, который вычисляет оценку (score) документа, используя, в частности, исторические данные.

Ключевые утверждения (Анализ на основе Отчета эксперта)

Поскольку полный текст Claims отсутствует в документе A3, мы анализируем раздел «Lack of Unity of Invention» (Отсутствие единства изобретения, Sheet B), где эксперт разделил заявку на три отдельные группы изобретений. Это дает понимание ключевых механизмов, заявленных в патенте.

Группа изобретений 1 (Claims 1-6 в интерпретации эксперта):

Метод ранжирования документов, содержащих рекламу, на основе оценки (score). Эта оценка зависит от объема (extent) и скорости (rate), с которой реклама представляется или обновляется в документах с течением времени.

Система отслеживает динамику рекламы на странице (например, как часто появляются новые объявления или обновляются существующие). Эта активность (иногда называемая «Ad Churn») используется как сигнал для ранжирования самой страницы. Аномальная скорость или объем могут быть интерпретированы как сигналы качества или свежести.

Группа изобретений 2 (Claims 7-11 в интерпретации эксперта):

Метод ранжирования документов, содержащих рекламу, на основе оценки (score). Эта оценка зависит от качества рекламодателя (quality of the advertiser), связанного с рекламой.

Система оценивает авторитетность или надежность источника рекламы. Если на странице размещена реклама от высококачественного рекламодателя (например, известного бренда), оценка страницы может повыситься; если от низкокачественного (например, спам, сомнительные услуги) — понизиться.

Группа изобретений 3 (Claims 12-20 в интерпретации эксперта):

Метод ранжирования документов, содержащих рекламу, на основе оценки (score). Эта оценка зависит от одного из двух условий:

1. Превышает ли цель рекламы (рекламируемый сайт/продукт) пороговый объем трафика (threshold amount of traffic).
2. Объем пользовательского трафика (user traffic), который генерирует сама реклама (например, клики по объявлению).

Система использует данные о трафике и взаимодействиях, связанных с рекламой, для оценки качества, релевантности или важности страницы, на которой эта реклама размещена.

Где и как применяется

Изобретение применяется на этапах индексирования и ранжирования.

CRAWLING & INDEXING – Сканирование, Индексирование и извлечение признаков
На этих этапах History Component должен собирать необходимые данные. Это включает:

• Отслеживание изменений в рекламных блоках при повторных сканированиях для определения скорости и объема обновления (Группа 1).
• Идентификацию рекламодателей и получение данных об их качестве (Группа 2).
• Получение данных о трафике рекламируемых сайтов и/или данных о кликах по рекламе (Группа 3).

Эти данные сохраняются как исторические признаки (history data) документа.

RANKING – Ранжирование
На этапе ранжирования Ranking Component использует собранные history data для вычисления оценки (score) документа. Эта оценка комбинируется с другими сигналами ранжирования.

Входные данные:

• Идентификатор документа и временные метки сканирования.
• Данные о рекламе в документе (рекламодатели, целевые URL).
• Внешние данные о качестве рекламодателей.
• Данные о трафике (пользовательские клики, трафик целевых сайтов).

Выходные данные:

• Оценка (score) документа, основанная на исторических данных и характеристиках рекламы.

На что влияет

• Конкретные типы контента: Наибольшее влияние оказывается на документы, содержащие рекламу. Это прямо указано во всех трех группах изобретений.
• Конкретные ниши или тематики: Сильное влияние на контентные проекты, новостные сайты, блоги и особенно на сайты, созданные преимущественно для показа рекламы (MFA-сайты), где характеристики рекламы могут быть сильным индикатором качества сайта.

Когда применяется

Алгоритмы применяются при расчете ранжирования для любого документа, в котором система идентифицировала наличие рекламы и для которого доступны соответствующие history data. Различные методы оценки (Группы 1, 2, 3) могут применяться независимо или в комбинации.

Пошаговый алгоритм

Общий процесс (на основе абстракта и схемы):

1. Идентификация документа: Document Locator находит документ в Document Corpus.
2. Сбор и обработка исторических данных: History Component получает и анализирует связанные с документом history data.
3. Расчет оценки: Ranking Component получает обработанные данные от History Component и вычисляет оценку (score) документа.
4. Применение в ранжировании: Поисковая система использует эту оценку для определения позиции документа в выдаче.

Специфический процесс (на основе Отчета эксперта, пример для Группы 2):

1. Идентификация рекламы: Во время индексации система идентифицирует рекламные блоки в документе.
2. Идентификация рекламодателя: Система определяет рекламодателя, связанного с каждым объявлением.
3. Оценка качества рекламодателя: Система получает оценку качества (quality of the advertiser) для идентифицированных рекламодателей из базы данных.
4. Расчет оценки документа: Ranking Component корректирует оценку документа на основе качества размещенной на нем рекламы.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент (в интерпретации Отчета эксперта) явно указывает на использование следующих типов данных:

• Временные факторы:
  • Данные о том, как часто реклама представляется или обновляется с течением времени (rate at which advertisements are presented or updated).
• Факторы качества (Связанные с рекламой):
  • Оценка качества рекламодателя (quality of the advertiser).
• Поведенческие и Трафиковые факторы:
  • Объем пользовательского трафика (user traffic), генерируемого рекламой (например, клики).
  • Объем трафика целевого ресурса (сайта), на который ведет реклама.

Какие метрики используются и как они считаются

Конкретные формулы в предоставленном документе (A3) отсутствуют, но упоминаются следующие концептуальные метрики:

• Скорость обновления рекламы (Ad Update Rate / Ad Churn): Метрика, измеряющая частоту изменений в рекламном контенте на странице.
• Объем представления рекламы (Extent of Ad Presentation): Метрика, измеряющая количество или заметность рекламы.
• Оценка качества рекламодателя (Advertiser Quality Score): Предварительно рассчитанная метрика авторитетности или надежности рекламодателя.
• Пороговый объем трафика (Threshold amount of traffic): Пороговое значение трафика целевого сайта, используемое для валидации качества рекламы.

Выводы

1. Качество монетизации влияет на ранжирование: Патент демонстрирует намерение Google использовать характеристики рекламы на странице как сигнал качества этой страницы. Это не просто о количестве рекламы, а о ее качестве, динамике и результативности.
2. Три аспекта анализа рекламы: Анализ рекламы многогранен и включает: (1) Динамику (частота обновления/Ad Churn), (2) Качество источника (рекламодатель), и (3) Результативность/Качество цели (трафик и взаимодействие).
3. Качество рекламодателя как сигнал E-E-A-T: Группа изобретений 2 напрямую связывает качество рекламодателя с оценкой страницы. Размещение рекламы от авторитетных брендов может повышать доверие к сайту-хосту, тогда как реклама сомнительных услуг (финансы, здоровье, скам) может его снижать.
4. Трафик и взаимодействие как мера качества: Группа изобретений 3 подтверждает использование поведенческих сигналов. Если реклама генерирует много кликов (user traffic) или ведет на популярные ресурсы (выше порога трафика), это положительный сигнал.
5. Анализ динамики рекламы (Ad Churn): Группа изобретений 1 предполагает, что аномальная скорость обновления рекламы может быть сигналом. Это может использоваться для выявления низкокачественных MFA-сайтов или попыток манипуляции сигналами свежести.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Аудит качества рекламных партнеров: Если вы размещаете рекламу (AdSense, РСЯ, прямые продажи), отдавайте приоритет качественным и авторитетным рекламодателям. Используйте настройки рекламных сетей для блокировки сомнительных категорий. Связь вашего сайта с трастовыми брендами через рекламу может быть положительным сигналом (Группа 2).
• Обеспечение релевантности рекламы: Реклама должна быть релевантна контенту и интересам аудитории. Это повышает вероятность генерации качественного пользовательского трафика (кликов), что является положительным сигналом согласно Группе 3.
• Мониторинг целевых страниц рекламы: Убедитесь, что реклама ведет на качественные, функционирующие сайты с реальным трафиком. Ссылки (даже рекламные) на «тонкие» или низкотрафиковые ресурсы могут негативно оцениваться (Группа 3).
• Естественное обновление контента и рекламы: Поддерживайте естественный цикл обновления как основного контента, так и рекламных интеграций. Реклама должна выглядеть как органичная часть экосистемы сайта, а не как хаотично меняющийся элемент (Группа 1).

Worst practices (это делать не надо)

• Размещение низкокачественной и вводящей в заблуждение рекламы: Избегайте рекламы сомнительных финансовых услуг, нелицензированных медицинских товаров, скама и т.д. Низкое качество рекламодателей напрямую негативно влияет на оценку вашего сайта (Группа 2).
• Агрессивная смена рекламы (Ad Churn): Не используйте скрипты для искусственного и чрезмерно частого обновления рекламных блоков в попытке симулировать свежесть контента или максимизировать показы. Система может отслеживать скорость обновления рекламы и интерпретировать аномалии как негативный сигнал (Группа 1).
• Создание MFA-сайтов с фокусом только на рекламу: Создание сайтов исключительно для заработка на рекламе без предоставления ценности пользователю рискованно. Характеристики рекламы на таких сайтах (низкое качество партнеров, высокий Ad Churn) часто выдают их низкое качество.

Стратегическое значение

Патент подтверждает, что Google рассматривает сайт как часть экосистемы, анализируя не только входящие связи, но и исходящие, включая рекламные интеграции. Способ монетизации сайта является частью оценки его качества (E-E-A-T). Для долгосрочной SEO-стратегии важно не только привлекать трафик, но и обеспечивать высокое качество взаимодействия с пользователем, включая взаимодействие с рекламой и выбор надежных партнеров.

Практические примеры

Сценарий 1: Оптимизация контентного проекта (Блога о технологиях)

1. Анализ текущей монетизации: Сайт использует стандартные блоки AdSense и дополнительно тизерную сеть с агрессивными заголовками.
2. Применение Группы 2 (Качество рекламодателя): Принимается решение убрать тизерную рекламу, так как она ведет на сомнительные ресурсы. Вместо этого заключается прямой договор с известными производителями электроники (например, Samsung, Apple).
3. Применение Группы 3 (Трафик цели): Новые рекламные партнеры являются высокопосещаемыми, авторитетными сайтами (превышают threshold amount of traffic).
4. Ожидаемый результат: Улучшение сигналов качества сайта за счет ассоциации с высококачественными рекламодателями и перенаправления трафика на авторитетные ресурсы, что может привести к улучшению ранжирования основного контента сайта.

Сценарий 2: Влияние трафика рекламируемого объекта

1. Ситуация: Сайт о путешествиях размещает рекламные (или партнерские) ссылки на Booking.com и Expedia (высокий трафик).
2. Применение Группы 3: Система определяет, что трафик рекламируемых объектов (Booking, Expedia) превышает threshold amount of traffic.
3. Результат: Это может служить позитивным сигналом для ранжирования сайта о путешествиях, подтверждая его связь с популярными и релевантными ресурсами в нише.

Вопросы и ответы