Как Google использует данные календаря для таргетинга рекламы в зависимости от времени до события

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему повышения релевантности стороннего контента (в частности, рекламы), который часто полагается только на историю браузинга и не учитывает будущие события пользователя. Система направлена на прогнозирование будущих намерений на основе данных календаря. Ключевая задача — учесть временную чувствительность (time-sensitivity) интересов: система признает, что актуальность тем меняется по мере приближения события (например, покупка авиабилетов актуальна задолго до отпуска, а заказ такси — непосредственно перед ним).

Что запатентовано

Запатентована система для динамической корректировки Relevancy Score (оценки релевантности) для таргетинга контента. Система анализирует комбинацию Keyword Cluster (Кластер Ключевых Слов), Time Period (Временной Период до события) и Event Category (Категория События). Суть изобретения — в автоматической корректировке этих оценок на основе анализа исторических данных об эффективности (performance, например, конверсий) для этой конкретной комбинации.

Как это работает

Система функционирует в нескольких режимах:

• Анализ событий: Система (Event Parsing Module) анализирует данные календаря пользователя, извлекает параметры события (дата, место, участники) и присваивает событию категорию (Event Category).
• Генерация оценок: Для каждой категории определяются связанные темы (Keyword Clusters). На основе исторических данных генерируются Relevancy Scores для каждого кластера в разные временные периоды относительно события.
• Выбор контента (Реальное время): Когда пользователь просматривает веб-страницы, система определяет время до предстоящего события, находит Keyword Cluster с наивысшим Relevancy Score для текущего момента времени и выбирает соответствующий контент (рекламу).
• Корректировка (Ядро патента): Система постоянно анализирует Content Serving Opportunity Log (журнал показов), отслеживает производительность (конверсии) для каждой комбинации и автоматически корректирует Relevancy Scores для повышения эффективности будущих показов.

Актуальность для SEO

Высокая для контекстной рекламы (Google Ads). Предиктивный таргетинг, использование персональных данных (с соблюдением разрешений) и учет временной релевантности (Temporal Relevance) являются ключевыми элементами современных рекламных платформ. Концепция прогнозирования коммерческого интента в зависимости от времени актуальна.

Важность для SEO

Влияние на органическое SEO минимальное (2/10). Патент описывает исключительно механизмы работы рекламной платформы (AdTech), а не алгоритмы органического ранжирования. Он основан на использовании персональных данных пользователя (содержимое календаря), которые не используются для ранжирования общего веб-поиска. Патент полезен для SEO-специалистов для понимания того, как Google технически моделирует временную релевантность и прогнозирует намерения.

Детальный разбор

Термины и определения

Content Serving Opportunity (Возможность показа контента)

Момент, когда система имеет возможность выбрать и показать сторонний контент (например, рекламу) пользователю в слоте на информационном ресурсе.

Content Serving Opportunity Log (Журнал показов контента)

База данных, регистрирующая исторические показы контента. Содержит информацию о том, какой контент был показан, на основе какого события, категории, кластера ключевых слов, за какое время до события и какова была эффективность (например, конверсия).

Event Category (Категория события)

Классификация события на основе его параметров (тип, место, размер). Например, «Superbowl-home-small» или «Atlantis couple». Используется для агрегации данных и определения релевантных кластеров.

Event Parameters (Параметры события)

Информация, извлеченная из источника данных (например, календаря): тип события, место (Venue), размер (Size), дата, время, описание и список приглашенных.

Keyword Cluster (Кластер ключевых слов)

Группа связанных ключевых слов или тем (например, «HDTV», «Пицца», «Спортивная одежда»), на которые поставщики контента (рекламодатели) делают ставки.

Relevancy Score (Оценка релевантности)

Числовая метрика, указывающая на уровень релевантности конкретного Keyword Cluster для конкретной Event Category в течение определенного Time Period относительно события. Рассчитывается на основе исторической эффективности.

Time Period (Временной период)

Определенный промежуток времени относительно даты события (например, «от 3 недель до 1 недели до события»).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент описывает три взаимосвязанных процесса: генерацию структуры данных релевантности, выбор контента и корректировку оценок. Основные Claims фокусируются на корректировке.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает полный цикл корректировки Relevancy Score и его последующего использования.

1. Система идентифицирует Event Category.
2. Из журнала (Content Serving Opportunity Log) извлекаются исторические показы контента, связанные с этой категорией и Keyword Cluster.
3. Для каждого показа определяется: конкретное событие, Time Period (время показа относительно события) и Keyword Cluster, который инициировал показ.
4. Формируется подмножество показов, соответствующих конкретной комбинации [Категория + Кластер + Период].
5. Определяется эффективность (performance) контента в этом подмножестве (например, конверсии).
6. Relevancy Score для этой комбинации корректируется на основе этой эффективности.
7. Использование: При получении нового запроса на показ контента система определяет время до события пользователя, идентифицирует кластер на основе сравнения скорректированных Relevancy Scores и выбирает контент для показа.

Claim 4 и 5 (Зависимые от 1): Уточняют механизм корректировки.

Relevancy Score увеличивается, если коэффициент конверсии (Conversion Rate) вырос (Claim 4), и уменьшается, если он снизился (Claim 5).

Claim 7 (Зависимый от 1): Описывает альтернативный фактор корректировки.

Система может увеличивать Relevancy Score, если объем поисковых запросов (volume of search queries), связанных с этим Keyword Cluster в течение данного Time Period, превышает ожидаемый объем.

Где и как применяется

Этот патент не описывает архитектуру органического поиска (Crawling, Indexing, Ranking). Он описывает систему показа стороннего контента (AdTech), которая взаимодействует с данными пользователя и издателями контента.

Сбор и анализ персональных данных (Data Acquisition & Feature Extraction)
Компонент Event Parsing Module анализирует источники данных пользователя (календари, почтовые приложения) для идентификации будущих событий. Происходит извлечение Event Parameters и классификация событий по Event Categories. Это аналог индексирования личной информации.

Обработка и Генерация Оценок (Offline Processing & ML)
Этот этап происходит офлайн или периодически. Модули Relevancy Score Generation и Relevancy Score Adjustment анализируют исторические данные (Content Serving Opportunity Log) для расчета и обновления Relevancy Scores. Это процесс машинного обучения на основе эффективности (конверсий).

Выбор Контента (Content Selection / Ad Ranking)
Этот этап происходит в реальном времени. Когда возникает возможность показа контента, модуль Content Selection Module определяет предстоящие события пользователя, вычисляет текущий Time Period до события и использует предварительно рассчитанные Relevancy Scores для выбора наиболее подходящего контента (рекламы) в данный момент.

Входные данные:

• Записи календаря пользователя (дата, время, описание, место, участники).
• Идентификатор устройства/профиля (Device Identifier).
• Текущее время (при запросе контента).
• Исторические данные об эффективности контента (Content Serving Opportunity Log).
• (Опционально) Данные об объеме поисковых запросов.

Выходные данные:

• Скорректированные Relevancy Scores для комбинаций Кластер–Период–Категория, сохраненные в базе данных.
• Выбранный контент (реклама), предоставленный для показа пользователю.

На что влияет

• Типы контента: Влияет исключительно на сторонний контент (рекламу), размещаемый через систему управления контентом. Не влияет на органическую выдачу.
• Конкретные ниши или тематики: Наибольшее влияние в тематиках, связанных с планированием: путешествия (Travel), праздники, крупные спортивные мероприятия, личные события (свадьбы, выпускные).

Когда применяется

• Условия работы: Алгоритм выбора контента применяется в реальном времени при каждом запросе на показ рекламы, при условии, что у пользователя есть запланированные события в календаре и система имеет разрешение на доступ к этим данным.
• Триггеры активации (Корректировка): Корректировка оценок происходит периодически (офлайн) или при достижении определенного порога (threshold) новых данных о показах для конкретной комбинации (Claim 6).

Пошаговый алгоритм

Процесс состоит из трех основных частей.

Часть А: Обработка событий пользователя (Офлайн или при изменении календаря)

1. Доступ к календарю: Получение данных о событиях пользователя.
2. Парсинг события: Извлечение Event Parameters (дата, время, описание, место).
3. Классификация: Определение Event Category на основе параметров.
4. Оценка значимости (Опционально): Расчет Importance Score события (упоминается в описании) на основе количества участников, типа события и т.д., для приоритизации, если событий несколько.

Часть Б: Корректировка Оценок Релевантности (Офлайн/Периодически)

1. Выбор Комбинации: Выбор комбинации для анализа [Категория + Кластер + Период].
2. Извлечение исторических данных: Из Content Serving Opportunity Log извлекаются все прошлые показы контента, соответствующие этой комбинации.
3. Расчет эффективности: Вычисляется агрегированная производительность (Performance), например, коэффициент конверсии (Conversion Rate).
4. Корректировка Оценки: Relevancy Score для комбинации обновляется на основе рассчитанной эффективности (увеличивается при росте конверсии, уменьшается при падении).
5. Альтернативная Корректировка (Опционально): Анализ объема поисковых запросов, связанных с кластером. Если объем выше ожидаемого, Relevancy Score может быть увеличен.
6. Сохранение: Обновленная оценка сохраняется в базе данных.

Часть В: Выбор Контента (Реальное время)

1. Получение Запроса: Поступает запрос на показ контента пользователю.
2. Идентификация События: Определение предстоящего события пользователя (например, с наивысшим Importance Score).
3. Расчет Времени: Вычисление времени, оставшегося до события, и определение текущего Time Period.
4. Получение Оценок: Запрос Relevancy Scores для всех Keyword Clusters, связанных с этим событием, для текущего Time Period.
5. Выбор Кластера: Идентификация Keyword Cluster с наивысшим Relevancy Score.
6. Выбор Контента: Проведение аукциона или выбор контента (рекламы), связанного с этим кластером.
7. Показ и Логирование: Контент показывается пользователю, данные о показе записываются в лог.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на использовании персональных данных пользователя и исторических данных о производительности контента.

• Контентные факторы (из календаря): Текст из полей календаря: название события (event title), описание (event description). Используются для определения категории события.
• Временные факторы: Дата и время события. Критически важны для расчета временного периода (Time Period) до события.
• Географические факторы: Местоположение события (Location). Используется для определения категории события.
• Пользовательские факторы: Идентификаторы пользователя или устройства (Device Identifier, Profile Identifier). Списки приглашенных (Invitees), используемые для определения размера и характера события. (Патент подчеркивает необходимость разрешения пользователя на доступ к этой информации).
• Поведенческие факторы (Исторические): Данные о конверсиях (Conversion data) из Content Serving Opportunity Log. Являются основой для расчета и корректировки Relevancy Score.
• Поисковые данные (Опционально): Объем поисковых запросов (volume of search queries) может использоваться как дополнительный фактор корректировки.

Какие метрики используются и как они считаются

• Relevancy Score (Оценка релевантности): Основная метрика патента. Рассчитывается для каждой комбинации [Кластер + Период + Категория]. Расчет основан на исторической эффективности контента.
• Performance (Эффективность) / Conversion Rate (Коэффициент Конверсии): Метрика для оценки показанного контента. Рассчитывается как отношение показов с конверсией к общему числу показов для конкретной комбинации. Используется для корректировки Relevancy Score.
• Importance Score (Оценка Важности): Упоминается в описании как метрика для приоритизации событий, если у пользователя их несколько. Может зависеть от типа события, количества участников.

Выводы

1. Патент относится к AdTech, а не к органическому поиску: Описанные механизмы предназначены для системы показа стороннего контента (Google Ads) и основаны на использовании персональных данных (календарь). Они не описывают факторы ранжирования в органической выдаче.
2. Временная релевантность (Temporal Relevance) критична: Ключевая идея — релевантность тем динамична и зависит от времени, оставшегося до события. Система определяет оптимальное «окно» для показа контента по каждой теме.
3. Прогнозирование интента на основе личных данных: Система демонстрирует способность извлекать коммерческий интент из некоммерческих источников данных (календарь) и прогнозировать будущие потребности пользователя до начала активного поиска.
4. Автоматическая оптимизация на основе эффективности: Relevancy Scores не статичны. Они постоянно корректируются на основе реальных данных о конверсиях (Performance), создавая петлю обратной связи для самообучения системы.
5. Взаимосвязь поиска и рекламы: Патент упоминает возможность использования объема поисковых запросов (Search Query Volume) как сигнала для корректировки Relevancy Scores в рекламной системе.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Хотя патент не дает прямых SEO-рекомендаций, он предлагает важные инсайты о поведении пользователей и временной релевантности, которые необходимо применять в контент-стратегии и SEO.

• Разработка контент-стратегии с учетом жизненного цикла события (Temporal Intent Shifts): Анализируйте ключевые события в вашей нише и стройте контент-план, учитывающий изменение потребностей пользователя по мере приближения к событию. Создавайте контент для разных фаз: раннее планирование, активный выбор, последние приготовления.
• Своевременная публикация и продвижение контента: Публикуйте и активно продвигайте контент в тот период, когда его потенциальный интерес (Relevancy Score) максимален. Например, контент о выборе подарков должен быть готов задолго до праздника, а не накануне.
• Построение тематического авторитета в событийных нишах: Создание хабов контента, охватывающих все этапы подготовки к событию (User Journey), позволяет захватить трафик на протяжении всего цикла интереса пользователя.

Worst practices (это делать не надо)

• Игнорирование временного контекста: Рассматривать релевантность ключевых слов как статичную величину, не учитывая фазы подготовки пользователя к событию.
• Запоздалая оптимизация: Начинать SEO-продвижение сезонного или событийного контента слишком поздно, когда пик интереса уже прошел или пользователи перешли на следующую фазу планирования.
• Фокус только на «горячих» запросах: Ориентация только на запросы, актуальные непосредственно в день события, упуская возможность привлечь аудиторию на этапах исследования и планирования.

Стратегическое значение

Патент подтверждает, что Google глубоко понимает и технически моделирует временную динамику пользовательского интента. Хотя здесь она применяется к рекламе с использованием личных данных, это подчеркивает важность понимания пути пользователя и своевременности контента в общей стратегии цифрового маркетинга. Для SEO это сигнал о том, что контент должен соответствовать не только теме, но и моменту времени в цикле принятия решения пользователем.

Практические примеры

Сценарий: Контент-стратегия для сайта о путешествиях (Применение инсайтов о временной релевантности)

Событие (Event Category): Летний отпуск на море.

1. Фаза 1 (Time Period: 3-6 месяцев до).
   • Актуальные Кластеры (Keyword Clusters): Выбор направления, бюджет, общие идеи.
   • Действия SEO: Публикация и продвижение статей «Лучшие направления для летнего отпуска 2026», «Как спланировать бюджет поездки».
2. Фаза 2 (Time Period: 1-3 месяца до).
   • Актуальные Кластеры: Авиабилеты, бронирование отелей, туры.
   • Действия SEO: Активное продвижение страниц «Как найти дешевые авиабилеты в [Направление]», обзоры отелей и агрегаторы туров.
3. Фаза 3 (Time Period: 1-4 недели до).
   • Актуальные Кластеры: Одежда для отпуска, снаряжение, планирование маршрута, экскурсии.
   • Действия SEO: Публикация чек-листов «Что взять с собой на море», «Топ-10 экскурсий в [Направление]».
4. Фаза 4 (Time Period: 1-3 дня до).
   • Актуальные Кластеры: Трансфер, погода, сбор чемодана.
   • Действия SEO: Обеспечение актуальности информации на страницах «Как добраться из аэропорта [Направление]», «Советы по быстрой упаковке багажа».

Вопросы и ответы