SERP в Google: разборы патентов
Детальные разборы патентов Google, связанные с формированием результатов поисковой выдачи
Как Google переносит поведенческие сигналы через ссылки для повышения в ранжировании первоисточников контента
Google использует механизм для корректного учета поведенческих сигналов (например, времени пребывания). Если пользователь кликает на результат в выдаче, а затем переходит по ссылке на другую страницу, система может перенести позитивные сигналы с исходной страницы на целевую. Это позволяет повышать в рейтинге первоисточники информации, а не страницы-посредники.
- US8959093B1
- 2010-03-15
Как Google модифицирует PageRank, используя модель «Разумного серфера» для взвешивания ссылок на основе вероятности клика
Google использует машинное обучение для прогнозирования вероятности клика по ссылкам на основе их характеристик (позиция, размер шрифта, анкор) и реального поведения пользователей. Эта модель («Разумный серфер») модифицирует алгоритм PageRank, придавая больший вес ссылкам, которые с большей вероятностью будут использованы, и уменьшая вес игнорируемых ссылок.
- US7716225B1
- 2004-06-17
Как Google использует вовлеченность пользователей на связанных страницах (Reachability Score) для ранжирования основного документа
Google рассчитывает «Оценку Достижимости» (Reachability Score), анализируя, как пользователи взаимодействуют со страницами, на которые ссылается основной документ (внутренние и исходящие ссылки). Если пользователи активно переходят по этим ссылкам (высокий CTR) и проводят время на целевых страницах (высокое время доступа), основной документ получает повышение в ранжировании. Этот механизм измеряет потенциальную глубину и качество пользовательской сессии.
- US8307005B1
- 2010-06-30
Как Google использует LLM для генерации поисковых сводок (SGE), основываясь на контенте веб-сайтов, и итеративно уточняет ответы
Google использует Большие Языковые Модели (LLM) для создания сводок (AI-ответов) в результатах поиска. Для повышения точности и актуальности система подает в LLM не только запрос, но и контент из топовых результатов поиска (SRDs). Патент описывает, как система выбирает источники, генерирует сводку, проверяет факты, добавляет ссылки на источники (linkifying) и аннотации уверенности. Кроме того, система может динамически переписывать сводку, если пользователь взаимодействует с одним из источников.
- US11769017B1
- 2023-03-20
Как Google объединяет данные о ссылках и кликах для расчета авторитетности страниц (Query-Independent Score)
Google использует механизм расчета независимой от запроса оценки авторитетности (Query-Independent Score) с помощью дополненного графа ресурсов. Этот граф объединяет традиционные ссылки между страницами с данными о поведении пользователей, такими как клики по результатам поиска (CTR). Авторитетность передается не только через ссылки, но и через запросы, позволяя страницам с высоким уровнем вовлеченности пользователей набирать авторитет, даже если у них мало обратных ссылок.
- US8386495B1
- 2010-04-23
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
- 2012-09-28
Как Google использует данные о поведении пользователей для генерации и ранжирования Sitelinks (Дополнительных ссылок сайта)
Патент описывает механизм генерации Sitelinks (дополнительных ссылок под основным результатом поиска). Google анализирует логи доступа пользователей (частоту кликов, время на странице) и другие факторы качества, чтобы определить наиболее важные внутренние страницы сайта. Эти страницы затем отображаются в виде ранжированного списка для ускорения навигации пользователя.
- US7996391B2
- 2005-06-20
Как Google использует навигационные запросы, консенсус кликов и анкорных текстов для определения глобального качества сайта
Google анализирует потоки запросов, чтобы определить, когда пользователи ищут конкретный сайт (навигационный интент). Если запрос явно указывает на документ (через подавляющее большинство кликов пользователей или доминирование в анкор-текстах), этот документ получает «баллы качества». Эти баллы используются как глобальный сигнал качества, повышая ранжирование сайта по всем остальным запросам.
- US7962462B1
- 2005-05-31
Как Google определяет связанность документов с использованием Co-citation, анализа текста вокруг ссылок и паттернов пользовательского доступа
Google использует методы для ограничения результатов поиска на основе заданного контекста (например, набора URL-адресов или категории). Патент детализирует, как система определяет «связанность» между документами, используя такие методы, как анализ совместного цитирования (co-citation), анализ текста, окружающего ссылки в цитирующих документах, и анализ корреляции паттернов доступа пользователей.
- US7305380B1
- 2000-12-13
Как Google персонализирует мобильную выдачу, повышая в ранжировании приложения, которые пользователь часто использует (Affinity Score)
Google рассчитывает «Affinity Score» для мобильных приложений на основе того, как часто и долго пользователь их использует (относительное вовлечение). При поиске с мобильного устройства система повышает в ранжировании результаты (deep links), ведущие в приложения с высоким Affinity Score, делая выдачу более персонализированной.
- US10248698B2
- 2016-04-14
Как Google использует контент веб-страниц для генерации, верификации и адаптации AI-ответов в поиске (SGE/AI Overviews)
Google использует Большие Языковые Модели (LLM) для создания генеративных сводок (AI Overviews/SGE). Для обеспечения точности система не полагается только на знания LLM, а обрабатывает контент из актуальных результатов поиска (SRDs). Патент описывает архитектуру этого процесса: как выбираются источники, как генерируется сводка на их основе (Grounding), как проверяется информация для добавления ссылок (Verification), и как ответ адаптируется под контекст и действия пользователя.
- US20250005303A1 (Application Publication)
- 2024-09-10 (Earliest Priority: 2022-12-30)
Как Google рассчитывает авторитетность страниц на основе их близости к доверенным сайтам-источникам (Seed Sites)
Google использует метод ранжирования страниц, основанный на измерении «расстояния» в ссылочном графе от набора доверенных исходных сайтов (Seed Sites) до целевой страницы. Чем короче путь от доверенных источников до страницы, тем выше ее рейтинг авторитетности. Длина ссылки увеличивается (а ее ценность падает), если исходная страница имеет большое количество исходящих ссылок. Этот механизм позволяет эффективно рассчитывать показатели доверия (Trust) в масштабах всего веба.
- US9165040B1
- 2006-10-12
Как Google использует семантические связи внутри контента для переранжирования и повышения разнообразия выдачи
Google использует метод для переоценки и переранжирования поисковой выдачи путем анализа семантических взаимодействий между терминами внутри документов. Система строит графы локальных и глобальных связей, а затем определяет взаимосвязи между самими документами на основе их семантического вклада (даже без гиперссылок). Это позволяет повысить разнообразие выдачи, особенно по неоднозначным запросам.
- US7996379B1
- 2008-02-01
Как Google выбирает Sitelinks, анализируя визуальное расположение и структуру DOM навигационных меню
Google использует механизм для генерации Sitelinks путем рендеринга страницы и анализа DOM-структуры. Система определяет визуальное расположение (координаты X, Y) гиперссылок и группирует их на основе визуальной близости и общих родительских элементов. Sitelinks выбираются исключительно из доминирующей группы (например, главного меню), а ссылки из других групп игнорируются.
- US9053177B1
- 2012-06-11
Как Google выбирает каноническую (основную) версию документа, основываясь на авторитетности источника и полноте контента
Google использует систему для выбора канонической (основной) версии документа среди его дубликатов. Система присваивает «приоритет авторитетности» каждой версии, основываясь на источнике (например, официальный издатель) и праве публикации. Основной версией выбирается та, которая имеет высокий авторитет и является полной. При отсутствии идеального варианта выбирается версия с наибольшим объемом информации (например, самая длинная или с наибольшим PageRank).
- US8095876B1
- 2005-11-18
Как Google выбирает, сортирует и форматирует динамические Sitelinks на основе типа контента и свежести страниц
Патент Google описывает систему генерации Sitelinks (саб-ссылок), которые ведут непосредственно на конечный контент (статьи, видео, товары), а не на разделы сайта. Система определяет категорию контента и применяет специфические правила сортировки (например, по свежести для новостей), которые отличаются от стандартного ранжирования. Также используется специальное форматирование для улучшения навигации в SERP.
- US9081832B2
- 2013-03-15
Как Google использует данные о кликах пользователей (CTR и Click Ratio) для определения официального сайта по навигационным запросам
Google анализирует журналы запросов, чтобы определить, какой результат пользователи подавляюще предпочитают по конкретному запросу. Если результат демонстрирует исключительно высокий CTR и/или Click Ratio по популярному запросу, система помечает его как «авторитетную страницу». Затем этот результат может отображаться на выдаче с особым выделением, потенциально переопределяя стандартное ранжирование.
- US8788477B1
- 2011-11-04
Как Google рассчитывает «сигнал конкурентоспособности» (Competition Signal) страниц на основе анализа кликов, показов и времени взаимодействия
Google оценивает качество страниц, анализируя их «победы» и «поражения» в поисковой выдаче. Система сравнивает, как часто пользователи выбирают данный URL вместо других и как долго они взаимодействуют с контентом по сравнению с конкурентами (Dwell Time). На основе этих данных рассчитывается корректирующий фактор, который повышает или понижает позиции страницы, отражая её относительную конкурентоспособность и удовлетворенность пользователей.
- US9020927B1
- 2012-07-31
Как Google ранжирует и рекомендует источники контента (каналы, профили) на основе внутренних ссылок, аннотаций и кликов по ним
Google использует механизм для ранжирования и рекомендации источников контента (например, YouTube-каналов или профилей) внутри платформ. Система анализирует, как часто источник упоминается в аннотациях, описаниях и комментариях к контенту, который просматривал пользователь. Ключевым фактором ранжирования является не только количество упоминаний, но и общее число кликов (активаций) по этим ссылкам.
- US9235625B2
- 2013-02-25
Как Google анализирует распределение качества входящих ссылок для классификации и понижения сайтов в выдаче
Google использует систему для оценки качества ссылочного профиля сайта. Система фильтрует входящие ссылки (удаляя шаблонные и дублирующиеся с одного домена), группирует оставшиеся по качеству источника (например, Vital, Good, Bad) и вычисляет взвешенный «Link Quality Score». Если доля низкокачественных ссылок слишком велика, сайт классифицируется как низкокачественный и понижается в результатах поиска.
- US9002832B1
- 2012-06-04
Как Google автоматически определяет связанные домены (например, международные версии сайта) и переранжирует их для повышения локальной релевантности и разнообразия выдачи
Google использует автоматическую систему для идентификации доменов, принадлежащих одной организации (аффилированных доменов), анализируя ссылки между ними и сходство их имен (SLD). Когда в результатах поиска появляется несколько таких доменов, система может понизить или поменять местами их позиции. Это делается для того, чтобы показать пользователю наиболее локально релевантную версию сайта и увеличить разнообразие организаций в топе выдачи.
- US9178848B1
- 2007-07-23
Как Google определяет авторитетные сайты для конкретных тем, анализируя «гибридные запросы» пользователей
Google анализирует «гибридные запросы» (например, «back pain WebMD»), чтобы понять, какие сайты пользователи считают лучшими источниками информации по конкретным темам. Система создает карты соответствия между темами и авторитетными ресурсами. Эти данные используются для повышения релевантности авторитетных сайтов в выдаче по информационным запросам и для улучшения поисковых подсказок.
- US9244972B1
- 2012-12-31
Как Google снижает влияние ссылок с аффилированных сайтов и PBN для борьбы с манипуляциями в ранжировании
Патент Google описывает систему ранжирования, которая идентифицирует группы сайтов под общим контролем (аффилированные узлы или PBN). Система резко снижает вес ссылок внутри такой группы и ограничивает общее влияние группы на другие сайты, учитывая только одну, самую сильную ссылку от всей группы. Также описывается механизм "Доверенных авторитетов", чьи ссылки передают максимальный вес независимо от количества исходящих ссылок.
- US8719276B1
- 2011-01-04
Как Google использует визуальное расположение новостей на главных страницах СМИ для ранжирования в Google News
Google анализирует главные страницы авторитетных новостных сайтов («Hub Pages»), чтобы определить важность новостей. Система оценивает «визуальную заметность» (Prominence) ссылки на статью — ее расположение (выше/ниже), размер шрифта, наличие картинки и сниппета. Чем заметнее ссылка на сайте СМИ, тем выше статья ранжируется в агрегаторах новостей.
- US8375073B1
- 2007-11-12
Как Google персонализирует Sitelinks и сниппеты, используя интересы пользователя и тренды для прямого перехода на нужные страницы
Google использует механизм для динамического обогащения результатов поиска, особенно при навигационных запросах. Система анализирует сущности (продукты, категории) на целевом сайте и сравнивает их с известными интересами пользователя и текущими трендами. При совпадении Google отображает персонализированные прямые ссылки (например, динамические Sitelinks) на эти конкретные разделы или товары прямо в выдаче.
- US20140188927A1
- 2012-12-28
Как Google идентифицирует и верифицирует локальные бизнесы для показа карт и адресов в органической выдаче
Google использует этот механизм для улучшения органических результатов. Система определяет, связана ли веб-страница с одним конкретным бизнесом. Затем она верифицирует ее локальную значимость, проверяя, ссылаются ли на нее другие топовые результаты по тому же запросу. Если страница верифицирована, Google дополняет стандартную «синюю ссылку» интерактивными локальными данными, такими как адреса и превью карт.
- US9418156B2
- 2012-08-10
Как Google использует генеративный ИИ для создания чата с конкретным сайтом прямо в поисковой выдаче и предоставления глубинных ссылок
Google патентует механизм, позволяющий пользователям взаимодействовать с конкретным результатом поиска через интерфейс чата (prompt input interface) прямо на странице выдачи. Искусственный интеллект анализирует запрос пользователя и его последующий промпт, определяет намерение (поиск информации, действие или навигация) и предоставляет глубинные ссылки (deep links) на конкретные внутренние страницы этого же домена в виде conversational response.
- US12353458B2
- 2024-07-19
Как Google использует «Локальный авторитет» для переранжирования документов на основе их взаимосвязей внутри конкретной выдачи
Google может улучшить ранжирование, анализируя структуру ссылок внутри начального набора результатов поиска. Документы, на которые часто ссылаются другие высокорелевантные документы по этому же запросу («локальные эксперты»), получают повышение. Этот процесс включает строгие фильтры для обеспечения независимости этих ссылок-голосов.
- US6526440B1
- 2001-01-30
Как Google находит, фильтрует и подмешивает посты из блогов, релевантные конкретным результатам поиска
Патент описывает систему Google для дополнения стандартных результатов веб-поиска ссылками на релевантные посты в блогах. Система использует многоступенчатую фильтрацию для отсеивания низкокачественных блогов и спама (splogs). Фильтры анализируют количество исходящих ссылок (out-degree), качество входящих ссылок (Link-based score), возраст поста, его длину и расположение ссылок, чтобы гарантировать качество подмешиваемого контента.
- US8117195B1
- 2006-03-22
Как Google планировал использовать социальные связи, сети доверия и экспертизу для персонализации и переранжирования поисковой выдачи
Google запатентовал метод использования данных из социальных сетей («member networks») для влияния на ранжирование. Пользователи могли явно одобрять («endorse») результаты поиска. Эти одобрения показывались другим связанным пользователям (друзьям или людям, ищущим экспертное мнение) и использовались для переранжирования выдачи, добавляя персонализированный слой доверия.
- US8825639B2
- 2004-06-30