Как Google (YouTube) использует встраивание видео на сторонних сайтах для обнаружения и группировки популярного контента

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему обнаружения интересного контента (Content Discovery) на крупных видеохостинговых платформах (например, YouTube). Он использует сторонние веб-сайты (блоги, новостные порталы) в качестве кураторов контента. Когда сторонний сайт встраивает видео, он фактически рекомендует его своей аудитории. Патент описывает механизм для идентификации и агрегации этих «рекомендованных» видео, которые стали популярными благодаря такому встраиванию.

Что запатентовано

Запатентована система для группировки и отображения видео на основе популярности, полученной от внешних рефереров (сайтов, где видео было встроено). Система измеряет не только количество просмотров от реферера, но и качество этих просмотров (используя watched time threshold). Видео, превышающие пороговые значения по объему просмотров и доле трафика от конкретного реферера, группируются и представляются в виде специализированных подборок или «Каналов» (Channels) на хостинговой платформе.

Как это работает

Система работает следующим образом:

• Сбор данных: Видеохостинг регистрирует каждый просмотр встроенного видео, фиксируя источник (referrer) и продолжительность просмотра.
• Анализ популярности: Компонент Popularity Engine рассчитывает метрики, такие как Referrer Rate (частота запросов от реферера) и Referrer Percentage (доля просмотров от реферера).
• Фильтрация по качеству и влиянию: Система идентифицирует видео, соответствующие ключевым критериям (согласно Claim 1): просмотры превышают watched time threshold (порог времени просмотра), и доля просмотров от реферера превышает third party origination threshold (порог влияния реферера).
• Группировка: Видео группируются по отдельным реферерам (например, «As Seen On SiteName.com»), по жанру видео или по жанру рефереров.
• Отображение: Эти группы отображаются на видеохостинге в виде каналов или специальных разделов, а также могут распространяться через веб-фиды (RSS/Atom).

Актуальность для SEO

Высокая. Патент основан на заявке с приоритетом от 2010 года и описывает фундаментальный механизм того, как внешнее распространение и встраивание влияют на обнаружение контента на платформах типа YouTube. Использование внешних сигналов (Off-Platform Signals) для оценки популярности и актуальности контента является стандартной практикой для рекомендательных алгоритмов.

Важность для SEO

Патент имеет высокое значение для стратегий Видео SEO (VSEO), особенно на YouTube. Он подтверждает, что внешнее распространение контента (встраивание) является мощным сигналом популярности и кураторства. Для SEO-специалистов это означает, что стратегия продвижения видео должна включать не только оптимизацию на платформе, но и активную работу по стимулированию встраивания видео на релевантных и авторитетных сторонних сайтах для генерации качественных просмотров.

Детальный разбор

Термины и определения

Channel (Канал)

В контексте патента – это динамическая группировка видео, основанная на общем критерии, например, популярности на определенном стороннем сайте. Не является каналом пользователя в традиционном понимании YouTube.

Direct Rate (Прямая частота)

Скорость, с которой видео запрашивается непосредственно на видеохостинговом сайте.

Embedded Content (Встроенный контент)

Видео, размещенное на видеохостинге, но отображаемое на стороннем веб-сайте через встроенный плеер и гиперссылку.

Popularity Engine (Движок популярности)

Компонент системы, который анализирует логи просмотров, определяет популярность видео, связанную с реферерами, и управляет созданием/обновлением Каналов.

Referrer (Реферер)

Сторонний веб-сайт (например, блог, новостной сайт), на котором встроено видео. Идентифицируется по URL страницы или доменному имени.

Referrer Percentage (Процент реферера)

Процент от общего числа качественных просмотров видео, которые поступают от конкретного реферера.

Referrer Rate (Частота реферера)

Скорость, с которой видео запрашивается через конкретного реферера.

Third Party Origination Threshold (Порог происхождения от третьей стороны)

Минимальная доля просмотров (Referrer Percentage), которая должна исходить от стороннего сайта, чтобы видео было включено в группу (Claim 1).

Watched Time Threshold (Порог времени просмотра)

Минимальная продолжительность просмотра видео, необходимая для того, чтобы просмотр считался качественным и учитывался при определении популярности (Claim 1).

Web Feed (Веб-фид)

Формат данных (например, RSS или Atom), позволяющий пользователям подписываться на обновления групп видео без посещения сайта.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает метод отображения контента на видеохостинге, основанный на фильтрации по качеству просмотров и источнику трафика.

1. Система отображает первое окно (интерфейс), показывающее представления нескольких сторонних сайтов (рефереров), которые встраивают видео.
2. Система получает запрос на просмотр второго окна, связанного с одним конкретным сторонним сайтом (выбранным пользователем).
3. Идентифицируются видео, встроенные на этом конкретном стороннем сайте.
4. Определяется набор видео для отображения. Ключевым является процесс фильтрации, где каждое видео должно соответствовать двум критериям:
   1. Оно имеет предопределенное количество просмотров, которые превышают watched time threshold (т.е. просмотры качественные).
   2. Доля этих качественных просмотров, исходящих от этого стороннего сайта, превышает third party origination threshold (т.е. популярность обусловлена именно этим реферером).
5. Система отображает второе окно, включающее этот отобранный набор видео.

Ядро изобретения — это механизм, который использует строгие критерии качества (время просмотра) и влияния источника (доля трафика) для создания курируемых подборок. Это позволяет отделить реальное влияние реферера от случайного трафика или накруток.

Claim 19 (Зависимый): Уточняет порядок отображения в канале.

Видео ранжируются на основе количества просмотров, инициированных через этот сторонний сайт. Это означает, что самые популярные на реферере видео будут показаны выше.

Claim 20 (Зависимый): Уточняет пороги популярности.

Предопределенное количество просмотров (необходимое для включения в набор) зависит от жанра видео. Пороги для развлекательного контента могут быть выше, чем для нишевого.

Где и как применяется

Изобретение применяется на видеохостинговых платформах (таких как YouTube) и затрагивает этапы сбора данных, их анализа и представления контента.

Сбор данных (Data Acquisition — аналог CRAWLING)
Система непрерывно собирает логи просмотров видео. Для каждого просмотра фиксируется источник запроса. Если запрос пришел от встроенного плеера, система логирует referrer (URL или домен стороннего сайта) и данные о времени просмотра (для сравнения с Watched Time Threshold).

Анализ и Ранжирование Популярности (Data Processing — аналог INDEXING/RANKING)
Popularity Engine периодически (офлайн или в режиме, близком к реальному времени) обрабатывает собранные логи. Он вычисляет метрики (Referrer Rate, Direct Rate, Referrer Percentage) и сравнивает их с порогами. На этом этапе определяются видео, которые были популяризированы конкретными реферерами, и формируются или обновляются группировки (Каналы). Также происходит ранжирование видео внутри этих каналов.

Представление и Обнаружение (Presentation — аналог METASEARCH/RERANKING)
Основное применение патента. Система генерирует специальные страницы (Каналы), агрегирующие контент, популярный на сторонних сайтах. Эти каналы интегрируются в интерфейс видеохостинга для облегчения обнаружения контента пользователями (например, в разделах рекомендаций или при просмотре по категориям).

Входные данные:

• Логи просмотров видео (время запроса, источник запроса).
• Данные о реферерах (URL/домен стороннего сайта).
• Данные о продолжительности просмотра (View duration data).
• Метаданные видео (ID, Жанр).

Выходные данные:

• Сгруппированные наборы видео (Каналы), связанные с конкретными реферерами или жанрами.
• Ранжированные списки видео внутри этих каналов.
• Веб-фиды (RSS/Atom) для подписки.

На что влияет

• Конкретные типы контента: Влияет на видеоконтент, который активно распространяется через встраивание (новости, развлекательный контент, обзоры, вирусные видео).
• Обнаружение контента (Content Discovery): Создает альтернативный механизм навигации по платформе, основанный на внешнем курировании.
• Конкретные ниши: Влияет на ниши, где сильны сообщества и блоги, выступающие в роли кураторов контента (политика, спорт, технологии, хобби).

Когда применяется

• Триггеры активации: Механизм активируется, когда видео удовлетворяет определенным пороговым значениям популярности, генерируемой реферером.
• Пороговые значения:
  • Качество: Просмотры должны иметь достаточную продолжительность (Watched time threshold).
  • Влияние: Доля просмотров от реферера должна превышать порог (Third party origination threshold, например, >50%).
  • Объем: Общее количество запросов превышает порог (может зависеть от жанра, например, 100 000 для комедии, 10 000 для инструкций, как указано в описании патента).
• Частота применения: Анализ популярности и обновление каналов происходит периодически (например, ежечасно или ежедневно).

Пошаговый алгоритм

Работа Popularity Engine:

1. Сбор данных: Извлечение данных о встроенных видео из логов: жанр, дата/время запросов, реферер и продолжительность просмотра.
2. Фильтрация по качеству просмотра: Исключение просмотров, которые не превышают watched time threshold. Дальнейшие расчеты ведутся только по качественным просмотрам.
3. Расчет метрик популярности: Для каждой пары (видео, реферер) рассчитываются:
   • Referrer Rate (частота качественных запросов от реферера).
   • Direct Rate (частота прямых качественных запросов).
   • Referrer Percentage (доля качественных запросов от реферера).
4. Применение порогов (Thresholding): Идентификация видео, которые соответствуют установленным порогам:
   • Проверка Referrer Percentage на соответствие third party origination threshold.
   • Проверка общего объема качественных просмотров на соответствие жанрозависимому порогу.
5. Группировка (Создание/Обновление Каналов): Видео, прошедшие фильтрацию, группируются. Возможные типы групп: по конкретному рефереру, по жанру рефереров или по жанру видео.
6. Ранжирование внутри группы: Видео внутри каждой группы ранжируются по популярности (например, по количеству просмотров от реферера за последний период) для определения порядка отображения и выбора «ведущего» (lead) видео.
7. Отображение и Распространение: Сформированные группы отображаются пользователям в виде каналов и предоставляются через веб-фиды.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы (Метаданные): Жанр видео (используется для определения порогов популярности и для группировки).
• Технические факторы (Идентификаторы): URL или доменное имя реферера (стороннего сайта, где встроено видео).
• Поведенческие факторы (Метрики просмотров):
  • Количество запросов (просмотров) видео.
  • Источник просмотра (напрямую или через реферер).
  • Продолжительность просмотра (View duration).
• Временные факторы: Дата и время запросов (используются для расчета частоты просмотров и определения трендов).

Какие метрики используются и как они считаются

• Watched Time Threshold: Порог качества просмотра. Ключевой фильтр для защиты от накруток и низкокачественного трафика.
• Referrer Rate: Частота качественных запросов видео от конкретного реферера за период времени.
• Direct Rate: Частота качественных запросов видео напрямую на хостинге за период времени.
• Referrer Percentage: Доля качественных просмотров от реферера. Рассчитывается на основе Referrer Rate и Direct Rate.
• Third Party Origination Threshold: Минимальный Referrer Percentage, необходимый для активации механизма группировки.
• Genre-Specific Popularity Thresholds: Минимальное общее количество качественных просмотров, которое может варьироваться в зависимости от жанра.

Выводы

1. Важность внешнего кураторства (Off-Platform Signals): Патент подтверждает, что Google (YouTube) рассматривает встраивание видео на сторонних сайтах как сильный сигнал рекомендации или кураторства. Сайты, которые успешно привлекают внимание к видео, идентифицируются как влиятельные источники.
2. Качество просмотров (Watch Time) критично: Ключевым элементом патента (Claim 1) является watched time threshold. Недостаточно получить много кликов на встроенное видео; пользователи должны смотреть его достаточно долго. Это фундаментальный принцип VSEO, подтверждающий приоритет удержания аудитории.
3. Влияние реферера измеряется долей трафика: Для активации механизма доля трафика от реферера должна быть значительной (third party origination threshold). Это означает, что система ищет видео, чья популярность *обусловлена* встраиванием, а не просто те, которые уже популярны и были также встроены.
4. Встраивание как механизм обнаружения: Успешное встраивание на внешних сайтах напрямую конвертируется в дополнительную видимость внутри платформы через специальные каналы/подборки (например, «As Seen On…»).
5. Пороги зависят от жанра: Система учитывает контекст ниши. Пороги популярности могут быть ниже для специализированных тем и выше для развлекательных, что требует адаптации стратегии под конкретную тематику.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Рекомендации касаются стратегии Video SEO (VSEO) и оптимизации на YouTube.

• Разработка стратегии внешнего распространения (Video Outreach): Активно работайте над тем, чтобы релевантные и авторитетные сайты (блоги, СМИ, тематические ресурсы) встраивали ваши видео. Это напрямую способствует активации описанного механизма и повышению видимости на платформе.
• Оптимизация времени просмотра (Watch Time Optimization): Создавайте контент, который удерживает внимание аудитории. Поскольку watched time threshold является обязательным условием, видео с низким временем просмотра не получат преимуществ от встраивания, даже при большом количестве кликов.
• Создание контента, пригодного для встраивания: Разрабатывайте видео, которые органично дополняют статьи или посты в блогах (например, подробные инструкции, новостной контент, экспертные интервью). Такой контент чаще встраивается качественными сайтами.
• Анализ источников трафика в YouTube Analytics: Регулярно отслеживайте, какие внешние сайты встраивают ваши видео и каково качество трафика с них (время просмотра). Укрепляйте отношения с сайтами, которые приносят качественные просмотры.
• Разрешение встраивания: Убедитесь, что для ключевых видео включена опция встраивания на сторонних сайтах, чтобы не блокировать сбор внешних сигналов популярности.

Worst practices (это делать не надо)

• Манипуляции с встраиванием и накрутка просмотров: Использование сетей обмена трафиком, автоматическое воспроизведение (autoplay) или встраивание на низкокачественных сайтах (дорвеях, PBN) для накрутки просмотров. Такие просмотры, скорее всего, не пройдут watched time threshold и будут отфильтрованы.
• Использование кликбейта для встроенных видео: Создание заголовков или превью, которые обманывают ожидания зрителей. Это приведет к низкому времени просмотра и неспособности преодолеть watched time threshold.
• Игнорирование внешней дистрибуции: Фокусироваться исключительно на оптимизации метаданных на платформе и игнорировать потенциал встраивания как сигнала популярности и качества.

Стратегическое значение

Этот патент подтверждает стратегическую важность комплексного подхода к Видео SEO. Внешние сигналы, в частности успешное встраивание на качественных сайтах, играют значительную роль в алгоритмах обнаружения и продвижения контента на платформе. Для SEO-стратегов это означает, что построение профиля встраиваний (Embed Profile) и генерация качественного внешнего трафика являются неотъемлемыми элементами успешного продвижения видеоконтента, наравне с внутренней оптимизацией.

Практические примеры

Сценарий: Продвижение видеообзора нового продукта через встраивание

1. Задача: Максимизировать охват и видимость видеообзора нового гаджета на YouTube.
2. Действия (Outreach): SEO-команда проводит аутрич-кампанию, предлагая доступ к видеообзору ключевым технологическим блогам и новостным сайтам (например, TechCrunch, The Verge).
3. Встраивание и Трафик: Несколько крупных сайтов публикуют статьи о гаджете и встраивают видеообзор. Встраивания генерируют 50 000 просмотров в первый день. Среднее время просмотра составляет 4 минуты (высокое качество).
4. Активация механизма: Popularity Engine фиксирует, что просмотры превышают watched time threshold, а доля трафика от TechCrunch значительна (third party origination threshold превышен).
5. Результат: Видео попадает в специальную подборку на YouTube (например, автоматический канал, связанный с технологическими новостями или агрегацию типа «As Seen On TechCrunch»), что приводит к дополнительному органическому трафику на платформе и усилению общих сигналов ранжирования видео.

Вопросы и ответы