Как Google использует органические результаты поиска для корректировки выбора и ранжирования рекламы в реальном времени

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу повышения релевантности спонсируемого контента (рекламы), отображаемого в поисковой выдаче. Выбор рекламы только на основе запроса может быть неоптимальным. Изобретение позволяет использовать органические результаты поиска как важный контекстуальный сигнал для уточнения интента пользователя и корректировки выбора рекламы. Также патент решает проблему оптимизации задержек (latency): система начинает подбор рекламы параллельно с поиском органических результатов и уточняет выбор после их получения, если позволяет время.

Что запатентовано

Запатентована двухэтапная система выбора контента (рекламы). На первом этапе система идентифицирует подходящие объявления (eligible content items) на основе поискового запроса. На втором этапе, после получения информации об органических результатах поиска, система выполняет повторную обработку (re-processing). Эта повторная обработка корректирует выбор рекламы, изменяя ранжирование, оценки качества (Quality Score) или ставки (Bid) на основе контекста, предоставленного органическими результатами.

Как это работает

Механизм работает следующим образом:

• Начальная обработка: При получении запроса поисковая система (Search System) и система управления контентом (Content Management System, т.е. Google Ads) начинают работу параллельно. CMS подбирает рекламу на основе текста запроса.
• Получение контекста: Как только органические результаты найдены, информация о них передается из Search System в CMS.
• Повторная обработка (Re-processing): CMS корректирует пул рекламы: добавляет новые релевантные объявления, удаляет ставшие нерелевантными, изменяет Quality Score или Bid существующих объявлений.
• Финальный аукцион: Проводится (или пересчитывается) аукцион на основе скорректированных данных.
• Отказоустойчивость по времени (Fallback): Если повторная обработка не успевает завершиться до момента отправки SERP пользователю, система использует результаты начальной обработки, чтобы избежать задержек.

Актуальность для SEO

Высокая. Потребность в контекстуальной релевантности рекламы и минимизации задержек при формировании SERP остается критически важной для Google. Механизмы динамической корректировки аукциона на основе содержимого страницы являются стандартом в современной рекламе.

Важность для SEO

Прямое влияние на органическое ранжирование отсутствует (2/10). Это патент из области рекламных технологий (AdTech). Однако он имеет важное стратегическое значение для SEO-специалистов, так как демонстрирует прямую техническую связь между органическими и платными результатами. Состав органической выдачи напрямую влияет на то, какая реклама будет показана, какие ставки сыграют и какой Quality Score получат объявления. Это подчеркивает необходимость анализа SERP как единой экосистемы (SEO+PPC).

Детальный разбор

Термины и определения

Bid (Ставка)

Сумма, которую спонсор контента готов заплатить. Может быть скорректирована во время re-processing на основе информации об органических результатах.

Content Management System (CMS) (Система управления контентом)

В контексте патента — рекламная система (например, Google Ads), отвечающая за выбор и предоставление дополнительного контента.

Eligible Content Items (Подходящие единицы контента)

Кандидаты контента (реклама), которые удовлетворяют критериям отбора запроса.

Information describing the search results (Информация, описывающая результаты поиска)

Данные об органических результатах, передаваемые из поисковой системы в CMS. Могут включать URL, сниппеты, заголовки, связанные сущности, ранги.

Initial Request (Начальный запрос)

Первый запрос на получение контента, основанный преимущественно на поисковом запросе, до того как стали известны органические результаты.

Quality Score (Оценка качества)

Метрика качества и релевантности рекламы. Влияет на ранжирование и стоимость показа. Может быть скорректирована во время re-processing.

Re-processing (Повторная обработка)

Ключевой этап, на котором CMS обновляет результаты начальной обработки, используя информацию об органических результатах поиска. Включает изменение пула кандидатов, корректировку оценок или повторное ранжирование/аукцион.

Search System (Поисковая система)

Система (Google Search), генерирующая органические результаты поиска.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной процесс выбора контента с двухэтапной обработкой и критически важным механизмом отказоустойчивости по времени (Fallback).

1. Система получает поисковый запрос пользователя.
2. Поисковая система обрабатывает запрос для поиска органических результатов.
3. Параллельная обработка: Одновременно (while processing) и до получения информации о результатах поиска (prior to obtaining information), система управления контентом (CMS) обрабатывает начальный запрос на основе поискового запроса (query). Идентифицируются и ранжируются подходящие рекламные объявления.
4. Получение данных и перерасчет: После идентификации начальных объявлений, CMS получает информацию об органических результатах.
5. Система выполняет повторную обработку (re-processing), используя эту информацию. Это включает модификацию ранжирования (modifying rankings) объявлений на основе их релевантности органическим результатам.
6. Выбирается финальное объявление на основе модифицированного ранжирования.
7. Механизм выбора и Fallback (Latency Handling):
   • Сценарий A: Если повторная обработка завершена до отправки результатов поиска пользователю, отправляется новое (модифицированное) объявление.
   • Сценарий B: Если повторная обработка все еще выполняется (still being performed) в момент отправки результатов поиска, отправляется изначальное объявление (выбранное до повторной обработки), чтобы избежать задержек.

Claim 4 (Зависимый): Уточняет, что повторная обработка включает корректировку Quality Score одного или нескольких объявлений вверх или вниз на основе информации о результатах поиска.

Claim 5 (Зависимый): Уточняет, что повторная обработка включает корректировку ставки (Bid), связанной с одним или несколькими объявлениями, на основе информации о результатах поиска.

Claim 6 и 7 (Зависимые): Уточняют, что начальная обработка включает проведение аукциона, а повторная обработка включает повторный запуск аукциона (re-running an auction) с использованием скорректированных параметров (например, adjusted bid).

Где и как применяется

Изобретение описывает взаимодействие между системой органического поиска (Search System) и рекламной системой (Content Management System).

RANKING – Ранжирование (Органический поиск)
Search System генерирует органические результаты. Результаты этого этапа являются входными данными для корректировки рекламы.

RANKING – Ранжирование (Рекламная система — Этап 1)
Content Management System выполняет первоначальную обработку (initial processing) параллельно с органическим ранжированием. Реклама выбирается и ранжируется на основе query.

RERANKING – Переранжирование (Рекламная система — Этап 2)
Основной этап применения патента. После получения информации об органических результатах, Content Management System выполняет повторную обработку (re-processing). Ранжирование рекламы корректируется на основе контекста органической выдачи.

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание
Финальная SERP формируется путем объединения органических результатов и выбранной рекламы. Механизм Fallback гарантирует, что задержки в переранжировании рекламы не помешают своевременной отправке SERP.

Входные данные:

• Поисковый запрос (Query).
• Начальный список подходящих рекламных объявлений с их ставками и оценками качества.
• Информация об органических результатах (URL, сниппеты, заголовки, ранги, сущности).
• Правила корректировки ставок рекламодателей.

Выходные данные:

• Финальный набор выбранных рекламных объявлений (либо изначальный, либо скорректированный).

На что влияет

• Конкретные типы контента: Влияет исключительно на платный контент (рекламу), который отображается в поисковой выдаче. Не влияет на ранжирование органических результатов.
• Специфические запросы: Наибольшее влияние оказывается на неоднозначные запросы, где контекст, предоставляемый органическими результатами, помогает уточнить интент пользователя (например, запрос может относиться к разным тематикам, и органика определяет доминирующую).

Когда применяется

• Условия применения: Алгоритм применяется при обработке поисковых запросов, для которых предусмотрен показ как органических, так и платных результатов.
• Триггеры активации: Этап повторной обработки активируется после того, как поисковая система сгенерировала органические результаты и передала информацию о них рекламной системе.
• Временные рамки: Критическим фактором является время. Результат повторной обработки используется, только если она успевает завершиться до отправки SERP (Claim 1).

Пошаговый алгоритм

1. Получение запроса: Система получает поисковый запрос от пользователя.
2. Параллельная обработка:
   • Поисковая система начинает поиск и ранжирование органических результатов.
   • Система управления контентом (CMS) начинает начальную обработку запроса на рекламу.
3. Начальный отбор рекламы (CMS): Идентификация подходящих рекламных объявлений на основе запроса. Проведение начального аукциона (на основе Bid и Quality Score). Определение предварительного победителя.
4. Получение органических данных: Поисковая система завершает ранжирование и передает информацию об органических результатах в CMS.
5. Повторная обработка (Re-processing) (CMS): CMS анализирует органические результаты и корректирует пул рекламы. Это включает:
   • Добавление/удаление объявлений на основе контекста.
   • Корректировка Quality Score (Claim 4).
   • Корректировка Bid (Claim 5). Например, снижение ставки, если сайт рекламодателя уже в органике.
6. Повторный аукцион: Проведение нового аукциона на основе скорректированных данных (Claim 6). Определение финального победителя.
7. Проверка времени и выбор (Fallback): Система проверяет статус готовности SERP.
   • Если повторная обработка завершена вовремя: используются результаты повторного аукциона.
   • Если время истекло: используются результаты начального аукциона.
8. Передача результатов: Выбранный набор рекламы передается для включения в SERP и отправки пользователю.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на использовании данных о результатах поиска для корректировки выбора контента.

• Контентные факторы (Органических результатов): Используется «информация, описывающая результаты поиска». В описании патента уточняется, что это может включать: URL, заголовки (title), сниппеты (snippet), извлеченные сущности (entities associated with the search result), ранг результата (search result ranking). Эти данные служат контекстом для повторной обработки рекламы.
• Данные рекламных кампаний: Ставки (Bids), критерии отбора (selection criteria), креативы, параметры кампаний (Campaign parameters), включая правила корректировки ставок.

Какие метрики используются и как они считаются

• Quality Score (QS): Метрика качества рекламы. Патент явно указывает (Claim 4), что эта метрика может быть скорректирована (повышена или понижена) на основе информации об органических результатах поиска.
• Bid (Ставка): Ставка рекламодателя. Патент указывает (Claim 5), что ставка может быть скорректирована. В описании патента приводятся конкретные примеры правил, задаваемых рекламодателем:
  • Снижение ставки, если сайт спонсора находится в Топ-N органических результатов.
  • Повышение ставки, если в органических результатах присутствует сайт конкурента.
• Auction Score (Рейтинг аукциона): Метрика для ранжирования рекламы в аукционе (часто функция от Bid и QS). Пересчитывается во время повторной обработки.
• Relevance (Релевантность): Оценка соответствия рекламы запросу (на первом этапе) и контексту органических результатов (на втором этапе).

Выводы

1. Патент относится к AdTech, а не к SEO: Основная цель патента — улучшение выбора рекламных объявлений. Он не описывает механизмы органического ранжирования.
2. Органические результаты как контекст для рекламы: Патент технически подтверждает, что Google использует состав органической выдачи (заголовки, сниппеты, URL, сущности) для уточнения контекста запроса, что напрямую влияет на выбор рекламы.
3. Динамическая корректировка ценности рекламы: Quality Score и Bids не являются статичными. Они могут динамически корректироваться в реальном времени в зависимости от того, какие органические ссылки отображаются на странице.
4. Механизм автоматической координации SEO/PPC: Патент явно описывает функционал, позволяющий рекламодателям автоматически корректировать ставки PPC в зависимости от их позиций в органическом поиске (например, снижать при высоком ранжировании).
5. Оптимизация задержек и отказоустойчивость (Fallback): Система разработана с учетом скорости. Двухэтапный процесс позволяет начать обработку раньше, а механизм отказоустойчивости гарантирует показ рекламы (пусть и менее оптимизированной), если уточнение занимает слишком много времени.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Хотя патент описывает рекламные механизмы, он имеет критическое значение для интегрированной стратегии поиска (SEO + PPC).

• Интеграция стратегий и отчетов SEO и PPC: Необходимо анализировать данные об органических позициях и эффективности PPC в едином контексте. Координация стратегий критически важна, так как успех в одном канале влияет на другой.
• Стратегическое использование функционала корректировки ставок: Senior SEO-специалисты должны рекомендовать командам PPC использовать функционал (описанный в патенте), позволяющий автоматически снижать ставки (Bid adjustment) по запросам, где сайт уже имеет сильные органические позиции (Топ-N). Это оптимизирует общий бюджет на поиск и снижает CAC.
• Анализ полной SERP (Paid + Organic): Необходимо анализировать выдачу комплексно. Изменения в органическом ранжировании (вашем или конкурентов) могут влиять на эффективность и стоимость PPC-кампаний из-за механизма re-processing.
• Укрепление тематической авторитетности: Поскольку органика задает контекст для выбора рекламы, создание контента, который помогает Google четко понять тематику сайта и сформировать релевантную органическую выдачу, косвенно помогает и рекламной системе точнее работать в этой нише.

Worst practices (это делать не надо)

• Анализ SEO в изоляции от PPC: Игнорирование рекламной выдачи и ее взаимодействия с органическими результатами является ошибкой. Рассмотрение эффективности каналов по отдельности может привести к неоптимальному распределению бюджета и каннибализации трафика.
• Игнорирование настроек ставок при сильной органике: Платить полную стоимость за клик по рекламе, когда сайт уже находится на первой позиции в органике (если это не брендовая защита), может быть неэффективно. Патент показывает, что система предоставляет инструменты для оптимизации этого.

Стратегическое значение

Патент подчеркивает, что Google рассматривает SERP как целостную среду, где органические и платные компоненты влияют друг на друга. Он демонстрирует глубокий уровень интеграции между Search и Ads системами. Для Senior SEO-специалистов это подтверждает необходимость холистического подхода к поисковому маркетингу (SEM). Успех в SEO может напрямую влиять на финансовые показатели PPC за счет механизмов корректировки ставок, описанных в патенте.

Практические примеры

Сценарий 1: Оптимизация бюджета за счет синергии SEO/PPC

1. Ситуация: SEO-команда вывела сайт в ТОП-1 органики по запросу «купить синие виджеты». PPC-команда также запускает рекламу по этому запросу.
2. Применение патента: PPC-команда настраивает правило (описанное в патенте): «Если наш сайт в Топ-3 органики, снизить ставку на 50%».
3. Работа системы: Рекламная система (CMS) получает информацию о том, что сайт находится в Топ-1 органики. На этапе Re-processing система автоматически снижает ставку (Bid) для этого аукциона.
4. Результат: Компания платит меньше за клик или уступает рекламное место, сохраняя органический трафик, что приводит к снижению общего CAC.

Сценарий 2: Уточнение интента по неоднозначному запросу

(На основе примера «Fly time» из патента)

1. Запрос: «Fly time».
2. Начальная обработка: Рекламная система подбирает объявления авиакомпаний (высокая релевантность к «перелетам»).
3. Органические результаты: Поисковая система определяет, что пользователь ищет рыболовные приманки «Fly Time Lures». ТОП занимают сайты о рыбалке.
4. Повторная обработка (Re-processing): Рекламная система получает эту информацию. Quality Score объявлений авиакомпаний понижается (Claim 4). Quality Score объявлений рыболовных магазинов повышается, они добавляются в аукцион.
5. Результат: В финальной выдаче пользователь видит органические результаты о приманках и релевантную рекламу рыболовных снастей.

Вопросы и ответы