Техническое SEO в Google: разборы патентов
Детальные разборы патентов Google, связанные с техничкой
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 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 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 снижает ценность ссылок между аффилированными сайтами для борьбы с линк-схемами
Google использует модификацию алгоритмов расчета качества (типа PageRank), которая учитывает аффилированность между ссылающимися документами. Если система определяет, что сайты связаны (например, принадлежат одному владельцу, находятся в одной сети или имеют схожие паттерны трафика), ценность ссылок между ними агрессивно снижается. Вместо суммирования веса всех ссылок система учитывает только максимальный вклад от аффилированной группы, нейтрализуя эффект линк-ферм и PBN.
- US7783639B1
- 2004-06-30
Как Google позволяет вебмастерам управлять весом и интерпретацией исходящих ссылок через атрибуты тега (Основа nofollow)
Google запатентовал механизм, позволяющий вебмастерам добавлять в теги ссылок () специальные пары "параметр=значение" (например, rel=nofollow или linkweight=0.5). Эта информация используется краулером и поисковой системой для изменения способа обработки ссылки, например, для корректировки передаваемого веса (PageRank) или блокировки ее учета.
- US7979417B1
- 2005-06-30
Как Google идентифицирует, связывает и индексирует концепции (фразы) для понимания тем документов
Фундаментальный патент Google, описывающий переход от индексирования слов к индексированию концепций (фраз). Система определяет «хорошие фразы» на основе частотности и их способности прогнозировать появление других фраз (Information Gain). Документы индексируются не только по содержащимся в них фразам, но и по наличию связанных фраз, что позволяет системе определять основные и второстепенные темы документа, а также контекстуально оценивать анкорный текст ссылок.
- US7536408B2
- 2004-07-26
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 анализирует текст вокруг ссылки (Rare Words) для борьбы со спамом и определения шаблонных ссылок
Google использует механизм для оценки качества ссылок, выходящий за рамки анкорного текста. Система анализирует редкие слова (rare words) в тексте, непосредственно окружающем ссылку, чтобы определить её уникальный контекст. Ранжирование улучшается при наличии разнообразия этих контекстов. Ссылки с повторяющимся контекстом (спам, Google-бомбинг или шаблонные/сквозные ссылки) идентифицируются и дисконтируются.
- US8577893B1
- 2004-03-15
Как Google использует машинное обучение и данные о длительности сессий для выявления битых Deep Links в мобильных приложениях
Google использует систему машинного обучения для анализа того, как долго пользователи взаимодействуют с контентом в приложении после перехода по Deep Link (Presentation Duration). Анализируя распределение этих временных интервалов, система классифицирует ссылку как рабочую или битую без необходимости прямого сканирования контента. Это позволяет Google удалять неработающие ссылки из индекса.
- US10628511B2
- 2016-10-17
Как Google переносит авторитетность бренда и описательные термины между страницами одного сайта для улучшения ранжирования
Google использует механизмы для улучшения релевантности страниц путем переноса сигналов внутри сайта. Система распространяет "авторитетные" термины (например, бренд) с главной страницы на внутренние разделы и, наоборот, поднимает "высокоописательные" термины (например, адреса, категории, уникальные слова) с внутренних страниц на главную. Это позволяет ранжировать наиболее подходящую страницу сайта, даже если нужные ключевые слова на ней отсутствуют.
- US7933890B2
- 2006-03-31
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 извлекает, обрабатывает и индексирует анкорный текст, контекст и атрибуты входящих ссылок для ранжирования целевых страниц
Фундаментальный патент, описывающий инфраструктуру Google для обработки ссылок. Система извлекает анкорный текст, окружающий контекст и атрибуты форматирования (аннотации) из исходных страниц и инвертирует эти данные в структуру "Sorted Anchor Map". Это позволяет индексировать целевую страницу по тексту ссылок, указывающих на нее, используя эту внешнюю информацию как сигнал релевантности.
- US7308643B1
- 2003-07-03
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 консолидирует сигналы ранжирования между мобильными и десктопными версиями страниц, используя десктопный авторитет для мобильного поиска
Патент Google описывает механизм для решения проблемы недостатка сигналов ранжирования в мобильном вебе. Система идентифицирует корреляцию между мобильной страницей и её десктопным аналогом. Если мобильная версия недостаточно популярна сама по себе, она наследует сигналы ранжирования (например, обратные ссылки и PageRank) от авторитетной десктопной версии, улучшая её позиции в мобильном поиске.
- US8996514B1
- 2005-06-15
Как Google определяет свежесть документа, анализируя возраст ссылающихся страниц и динамику появления ссылок (Link Velocity)
Google использует методы для оценки свежести документа, когда дата его обновления неизвестна или ненадежна. Система анализирует даты обновления страниц, которые ссылаются на документ, а также историю появления и удаления этих ссылок (Link Velocity). Если на документ ссылаются недавно обновленные страницы или количество ссылок растет, он считается свежим.
- US7797316B2
- 2004-06-30
Как Google выявляет ссылочный спам (Link Farms и Web Rings), анализируя чувствительность PageRank к изменениям в структуре ссылок
Google использует математический метод для обнаружения искусственного завышения PageRank. Система анализирует, насколько резко меняется ранг страницы при изменении «коэффициента связи» (coupling factor/damping factor). Если ранг страницы слишком чувствителен к этим изменениям (имеет высокую производную), это сигнализирует о наличии манипулятивных структур, таких как ссылочные фермы или веб-кольца.
- US7509344B1
- 2004-08-18
Как Google определяет основной контент страницы, анализируя визуальную структуру и характеристики разделов
Google использует систему для идентификации основного контента веб-страницы путем её разделения на логические разделы на основе визуального макета. Система оценивает характеристики каждого раздела (соотношение ссылок к тексту, количество слов, изображения, расположение) относительно характеристик всей страницы, чтобы выделить наиболее значимый контент и отделить его от навигации и шаблонов.
- US20140372873A1
- 2011-09-30
Как Google игнорирует часто меняющийся контент и ссылки в нем, определяя "временные" блоки шаблона сайта
Google использует механизм для отделения основного контента от динамического шума (реклама, виджеты, дата). Система сравнивает разные версии одной страницы, чтобы найти часто меняющийся контент. Затем она анализирует HTML-структуру (путь) этого контента и статистически определяет, является ли этот структурный блок "временным" для всего сайта. Такой контент игнорируется при индексации и таргетинге рекламы, а ссылки в нем могут не учитываться при расчете PageRank.
- US8121991B1
- 2008-12-19
Как Google использует внутренние ссылки и структуру DOM для генерации шаблонов сайта и извлечения структурированных сниппетов
Google анализирует повторяющиеся блоки внутренних ссылок (например, списки товаров). Если текст возле ссылки на исходной странице совпадает с текстом на целевой странице, Google определяет DOM-структуру этого текста и создает шаблон домена. Этот шаблон позволяет автоматически извлекать ключевую информацию (например, цену и характеристики) для сниппетов со всех однотипных страниц сайта, даже без микроразметки.
- US9971746B2
- 2014-01-30
Как Google использует анализ сопутствующих ссылок (co-citation) и нормализацию веса для определения связанных сайтов и конкурентов
Google анализирует структуру ссылок для поиска сайтов, связанных с выбранным документом и находящихся на том же уровне обобщения (например, конкурентов). Система определяет, на какие еще сайты ссылаются источники, цитирующие исходный документ (co-citation). Для повышения точности вес ссылок нормализуется: снижается влияние множественных ссылок с одного хоста и ссылок со страниц-каталогов (хабов).
- US6754873B1
- 2000-04-06
Как Google использует реальные данные о скорости загрузки страниц (RUM) для повышения быстрых и понижения медленных сайтов в выдаче
Google собирает данные о времени загрузки страниц у реальных пользователей (RUM) и использует их для корректировки ранжирования. Система сравнивает скорость сайта с глобальными порогами, основанными на процентилях. Если сайт медленнее большинства других (например, медленнее 85% или 96%), его рейтинг понижается. Очень быстрые сайты могут получать повышение. Оценка скорости учитывает географию и тип устройства пользователя.
- US8645362B1
- 2010-11-12
Как Google подменяет ссылки в выдаче, чтобы обойти медленные редиректы на мобильные версии сайтов
Google оптимизирует скорость загрузки, определяя, когда клик по результату поиска вызовет условный редирект (например, с десктопной версии на мобильную). Система заранее подменяет исходную ссылку в выдаче на конечный URL редиректа. Это позволяет устройству пользователя сразу загружать нужную страницу, минуя промежуточный запрос и экономя время.
- US9342615B2
- 2012-06-27
Как Google генерирует интерактивные и иерархические Sitelinks на основе структуры и популярности разделов сайта
Google анализирует навигационную иерархию сайта (DOM), популярность ссылок и глубину разделов для создания интерактивного представления ресурса (расширенных Sitelinks) в SERP. Это позволяет пользователям просматривать ключевые категории и вложенные ссылки через интерфейс вкладок, не покидая страницу результатов поиска.
- US9348846B2
- 2012-07-02
Как Google идентифицирует, оценивает и ранжирует «Глубокие статьи» (In-Depth Articles) и «Вечнозеленый контент»
Google использует систему для идентификации и ранжирования высококачественного лонгрид-контента (In-Depth Articles). Система определяет авторитетные сайты на основе внешних наград и ссылочных паттернов. Контент оценивается по критериям «вечнозелености» (Evergreen Score), структуры (Article Score), отсутствия коммерческого интента и авторитетности автора (Author Score). Ранжирование основано на комбинации качества (IDA Score) и релевантности запросу (Topicality Score).
- US9996624B2
- 2015-06-26
Как Google использует нормализованные сигналы удовлетворенности пользователей для переранжирования выдачи и управления краулингом/индексацией
Google анализирует вовлеченность пользователей (полезность), сравнивая фактическую удовлетворенность (Good Utilization Events) с ожидаемой вовлеченностью для данной позиции ранжирования. На основе этого рассчитывается Correction Factor для повышения документов, превосходящих ожидания, и понижения тех, которые им не соответствуют. Эта система также влияет на приоритеты сканирования и решения об индексации.
- US9223897B1
- 2011-05-26
Как Google использует свой индекс для автоматического обновления устаревших ссылок в закладках, истории поиска и на веб-страницах
Система Google поддерживает актуальность различных коллекций URL (закладки пользователей, история поиска, электронные письма), используя основной поисковый индекс как эталон канонических адресов. Если сохраненный URL устарел, система автоматически заменяет его на актуальную версию. Также описан механизм уведомления владельцев сайтов о неработающих исходящих ссылках.
- US20130144836A1
- 2011-06-02
Как Google автоматически генерирует блоки "Связанные ссылки" и "Похожие запросы", анализируя контент страницы при загрузке
Патент описывает систему для динамической генерации виджетов связанных ссылок. При загрузке страницы система извлекает текст (заголовок, контент, запрос из реферера), определяет наиболее важные ключевые слова с помощью глобального репозитория (Keyword Repository), выполняет поиск по этим словам (часто в пределах того же домена) и отображает топовые результаты для улучшения навигации.
- US9129009B2
- 2011-11-02
Как Google генерирует «синтетический анкорный текст», анализируя структуру и контекст ссылающихся страниц
Google анализирует структурно похожие страницы, ссылающиеся на различные ресурсы. Определяя, где известные поисковые запросы (Seed Queries) появляются в структуре этих ссылающихся страниц (например, в заголовках или Title), Google создает шаблоны. Эти шаблоны затем используются для извлечения текста из аналогичных мест на других страницах, создавая «синтетический описательный текст» (аналог анкорного текста) для целевых ресурсов. Это улучшает ранжирование, даже если фактический анкорный текст низкого качества.
- US9208232B1
- 2012-12-31
Как Google проверяет работоспособность Deep Links и обратную совместимость перед индексированием контента мобильных приложений
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.
- US9645980B1
- 2015-03-19