Как Google использует результаты веб-поиска для ранжирования приложений в App Store (например, Google Play)

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему ограниченности поиска внутри магазина приложений (App Store). Традиционно такой поиск опирается только на информацию, размещенную в самом магазине (метаданные, предоставленные разработчиками). Это исключает из рассмотрения критически важные внешние данные, такие как независимые обзоры, экспертные мнения и отзывы пользователей на сторонних веб-ресурсах (форумах, блогах). Изобретение направлено на улучшение качества и релевантности результатов поиска в App Store за счет интеграции этих внешних веб-сигналов.

Что запатентовано

Запатентована система для улучшения результатов поиска в App Store путем использования данных, полученных из внешней поисковой системы (Internet search engine). Когда пользователь ищет приложение, система параллельно выполняет модифицированную версию этого запроса в веб-поиске. Затем она анализирует найденные веб-страницы для выявления релевантных приложений и использует эту информацию для модификации (например, переранжирования или фильтрации) результатов, полученных внутри самого магазина приложений.

Как это работает

Ключевой механизм заключается в интеграции сигналов из веб-поиска в процесс ранжирования магазина приложений:

• Получение запроса: Система получает исходный запрос (first search query) от пользователя в App Store.
• Переписывание запроса: Запрос модифицируется (second search query) для веб-поиска. Это может включать добавление контекста, например, названия операционной системы, типа устройства или названия самого App Store.
• Веб-поиск: Модифицированный запрос отправляется во внешний Internet search engine.
• Анализ веб-результатов: Полученные веб-страницы анализируются двумя основными способами:
  • Semantic analysis: Поиск упоминаний названий приложений и оценка контекста этих упоминаний.
  • Link analysis: Выявление прямых ссылок, ведущих на страницы приложений в App Store.
• Модификация результатов: Информация, полученная из веб-поиска, используется для изменения исходных результатов поиска App Store. Это может включать повышение рейтинга приложений с положительными внешними отзывами или ссылками, понижение рейтинга или исключение приложений с негативными внешними сигналами.

Актуальность для SEO

Высокая. По мере роста рынка приложений зависимость исключительно от метаданных, предоставленных разработчиками, становится недостаточной для оценки качества и релевантности. Интеграция внешних сигналов репутации из веба является критически важной для обеспечения качества поиска в магазинах приложений. Этот механизм отражает общую тенденцию поисковых систем использовать внешние сигналы авторитетности (аналогично E-E-A-T в веб-поиске) для ранжирования контента в вертикальных сервисах.

Важность для SEO

Влияние на SEO и ASO (App Store Optimization) стратегии значительное (8/10). Хотя патент описывает внутренние механизмы App Store, он напрямую связывает видимость приложения в магазине с его репутацией и представленностью в интернете. Это подтверждает критическую важность интеграции SEO и ASO. Усилия по продвижению приложения на внешних веб-ресурсах (обзоры, упоминания на авторитетных сайтах, ссылки на страницу в магазине) становятся прямыми сигналами для алгоритма ранжирования внутри App Store.

Детальный разбор

Термины и определения

App search engine (Поисковая система магазина приложений)

Компонент App Store, отвечающий за обработку запросов пользователей и ранжирование приложений внутри магазина. В контексте патента этот движок также инициирует и обрабатывает запросы к внешнему веб-поиску.

App Store (Магазин приложений)

Цифровая платформа для распространения мобильных приложений (например, Google Play, Apple App Store).

First search query (Первый поисковый запрос)

Исходный запрос, введенный пользователем в интерфейсе App Store.

Internet search engine / Web search engine (Интернет поисковая система / Веб-поисковик)

Внешняя поисковая система (например, Google Search), используемая для поиска информации на веб-страницах в интернете. Отличается от App search engine.

Link analysis (Анализ ссылок)

Процесс анализа веб-страниц для выявления гиперссылок, ведущих непосредственно на страницы приложений в App Store.

Second search query / Revised query (Второй поисковый запрос / Переписанный запрос)

Модифицированная версия первого запроса, специально адаптированная для выполнения поиска в Internet search engine. Может включать дополнительные термины, такие как название App Store или характеристики устройства.

Semantic analysis (Семантический анализ)

Процесс анализа контента веб-страниц для идентификации упоминаний названий приложений и понимания контекста (например, положительный или отрицательный отзыв).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод интеграции веб-поиска в поиск по магазину приложений.

1. App search engine получает first search query от мобильного устройства.
2. App search engine переписывает запрос в second search query для отправки во внешний Internet search engine. Ключевое требование: переписывание включает добавление терминов, идентифицирующих конкретный App Store (например, добавление «Google Play»).
3. Second search query отправляется в Internet search engine.
4. Получаются second search results (веб-страницы).
5. App search engine анализирует эти веб-страницы для идентификации приложений, доступных в данном App Store и релевантных запросу.
6. App search engine получает first search results (внутренние результаты магазина) по исходному запросу.
7. App search engine модифицирует first search results на основе анализа second search results.
8. Модифицированные результаты предоставляются пользователю.

Ядром изобретения является использование внешнего поискового движка для сбора данных о приложениях путем выполнения специфически переписанного запроса (включающего идентификатор магазина) и последующая модификация внутренних результатов поиска на основе этих внешних данных.

Claim 3 и 4 (Зависимые): Детализируют методы анализа веб-страниц.

• Claim 3: Анализ включает семантический анализ веб-страниц для идентификации потенциальных названий приложений.
• Claim 4: Анализ включает идентификацию на веб-страницах одной или нескольких ссылок на приложения в App Store.

Система использует как текстовые упоминания, так и прямые ссылки как сигналы релевантности и качества, полученные из веба.

Claim 6, 7, 13, 14 (Зависимые): Детализируют способы модификации результатов.

• Claim 6 и 13: Модификация может включать удаление результата из first search results на основе анализа веб-страниц (например, если внешний отзыв крайне негативный).
• Claim 7 и 14: Модификация может включать ранжирование (переранжирование) first search results на основе анализа веб-страниц.

Внешние веб-сигналы могут использоваться как для бустинга, так и для пессимизации приложений в выдаче магазина.

Где и как применяется

Изобретение применяется в рамках вертикального поиска по магазину приложений и затрагивает несколько этапов поисковой архитектуры.

INDEXING – Индексирование (Веб-индекс)
Internet search engine должен предварительно проиндексировать веб-страницы (обзоры, форумы, блоги), содержащие упоминания приложений и ссылки на App Store. Эти данные хранятся в Web page database.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Query revision module анализирует исходный запрос из App Store и контекст пользователя (устройство, ОС, сам магазин) и переписывает его в Revised query, оптимизированный для веб-поиска.

RANKING – Ранжирование (Параллельное)
Процесс запускает два параллельных поиска:

1. Внутренний: App search engine ищет в App database по исходному запросу.
2. Внешний: Web search engine ищет в Web page database по переписанному запросу.

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание / RERANKING – Переранжирование
Основной этап применения патента. App search engine выступает как мета-поисковая система:

1. Анализирует результаты веб-поиска (проводит Semantic analysis и Link analysis).
2. Извлекает сигналы релевантности и качества для конкретных приложений.
3. Объединяет эти сигналы с результатами внутреннего поиска.
4. Модифицирует (переранжирует, фильтрует) итоговый список приложений.

Входные данные:

• Исходный поисковый запрос пользователя (First search query).
• Контекстные данные (идентификатор App Store, тип устройства, ОС).
• Внутренние результаты поиска из App database.
• Внешние результаты поиска (веб-страницы) из Web page database.

Выходные данные:

• Модифицированный и переранжированный список приложений, предоставляемый пользователю.

На что влияет

• Типы контента: Влияет на ранжирование всех типов мобильных приложений в App Store.
• Специфические запросы: Наибольшее влияние оказывается на общие (informational/utility) запросы в магазине (например, «календарь», «лучший VPN»), где внешние обзоры и сравнения играют важную роль в выборе пользователя. Влияние на навигационные запросы (поиск конкретного бренда) может быть менее выраженным, но также возможно (например, при наличии негативных новостей о бренде в вебе).

Когда применяется

• Условия работы: Алгоритм применяется в реальном времени в ответ на поисковый запрос пользователя в App Store.
• Триггеры активации: В патенте не указаны специфические триггеры или пороги для активации этого механизма; предполагается, что он может быть частью стандартного процесса обработки большинства запросов в App Store.

Пошаговый алгоритм

Процесс работы системы описан как параллельное выполнение поиска в магазине приложений и веб-поиска.

1. Идентификация запроса: Система идентифицирует поисковый запрос, направленный в App Store.
2. Параллельный запуск процессов:

   Ветка A: Веб-поиск

   1. Переписывание запроса: Исходный запрос модифицируется для создания второго запроса. Добавляются термины контекста (например, название ОС, устройства или App Store).
   2. Выполнение веб-поиска: Второй запрос отправляется в Internet search engine, идентифицируются релевантные веб-страницы.
   3. Анализ ссылок: Идентифицируются веб-страницы, содержащие ссылки на приложения в App Store. Приложения, на которые ведут ссылки, извлекаются.
   4. Семантический анализ: Веб-страницы анализируются для идентификации названий приложений и контекста их упоминания.

   Ветка B: Поиск в App Store

   1. Выполнение внутреннего поиска: Исходный запрос используется для поиска приложений в базе данных App Store.
3. Агрегация данных: Данные, полученные в результате анализа ссылок и семантического анализа (Ветка А), сопоставляются с приложениями в App Store.
4. Расчет релевантности (Опционально): Система может рассчитывать degree of relevance для приложений на основе веб-данных. Например, приложение получает более высокую оценку, если оно часто упоминается, имеет прямые ссылки или упоминается в положительном контексте. Негативный контекст (например, «версия в магазине B лучше») может снижать оценку.
5. Модификация результатов: Результаты внутреннего поиска (Ветка B) модифицируются на основе данных и оценок, полученных из веб-поиска (Ветка A). Это включает переранжирование, исключение низкокачественных приложений или добавление приложений, найденных только через веб-поиск.
6. Предоставление результатов: Модифицированный список приложений предоставляется пользователю.
7. Аннотирование (Опционально): Система может аннотировать приложения терминами, найденными на веб-страницах, для использования в будущих поисках.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует данные как из самого App Store, так и из внешнего веба.

Данные из Веба (через Internet Search Engine):

• Контентные факторы: Текст веб-страниц (обзоры, статьи, форумы, блоги). Система ищет упоминания названий приложений.
• Ссылочные факторы: Наличие гиперссылок на веб-страницах, ведущих на страницу приложения в App Store.
• Структурные факторы: Метаданные веб-страниц или результаты OCR изображений на веб-страницах могут использоваться для уточнения того, о каком именно приложении идет речь.

Контекстные данные пользователя:

• Пользовательские факторы: Характеристики устройства пользователя (например, название устройства, операционная система). Эти данные используются для переписывания запроса.
• Системные данные: Идентификатор App Store, в котором выполняется поиск. Используется для переписывания запроса (явно требуется в Claim 1).

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не приводит конкретных формул, но описывает метрики и методы анализа:

• Degree of relevance (Степень релевантности): Метрика, определяющая релевантность приложения на основе анализа веб-страниц.
• Методы расчета релевантности:
  • Semantic Analysis: Оценка контекста упоминания. Положительный контекст повышает релевантность, негативный (например, «не работает», «версия в другом магазине лучше») — понижает.
  • Link Analysis: Наличие прямой ссылки на приложение в App Store может рассматриваться как сильный сигнал релевантности.
  • Frequency Analysis (Анализ частоты): Количество веб-страниц, упоминающих приложение. Приложение, упомянутое на большем количестве релевантных веб-страниц, может считаться более релевантным.
• Методы анализа текста (NLP): Используются для идентификации названий приложений (candidate names of apps) в неструктурированном тексте веб-страниц.

Выводы

1. Веб-репутация является прямым сигналом для ASO: Патент подтверждает, что поисковая система App Store активно использует данные из открытого интернета для оценки релевантности и качества приложений. Репутация приложения в вебе напрямую влияет на его ранжирование в магазине.
2. Активный поиск внешних сигналов: Система не просто пассивно учитывает известные ей ссылки или упоминания. Она активно выполняет веб-поиск в реальном времени, используя переписанный запрос пользователя, чтобы найти свежую внешнюю информацию.
3. Контекстное переписывание запросов: Для повышения точности веб-поиска система модифицирует запрос, добавляя в него критически важный контекст: название App Store, тип устройства или ОС. Это позволяет сфокусировать поиск на информации, релевантной именно для этого магазина и устройства.
4. Два типа сигналов из веба: Упоминания и Ссылки: Система извлекает сигналы двумя способами:
   • Semantic analysis (упоминания названия и контекст).
   • Link analysis (прямые ссылки на страницу приложения в магазине).
5. Модификация включает бустинг и пессимизацию: Внешние данные используются не только для повышения рейтинга (бустинга) популярных или хорошо оцененных приложений, но и для понижения (пессимизации) или даже исключения приложений с негативными отзывами в вебе.
6. Выход за рамки метаданных разработчика: Основная цель механизма — преодолеть ограничения, связанные с использованием только той информации, которую предоставил разработчик (название, описание), и обогатить ранжирование независимыми данными.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Для SEO-специалистов, работающих над продвижением мобильных приложений (ASO), этот патент подчеркивает важность комплексной стратегии.

• Интеграция SEO и ASO стратегий: Необходимо рассматривать продвижение в вебе как неотъемлемую часть ASO. Работа над видимостью приложения в органическом поиске напрямую улучшает его позиции в App Store.
• Построение репутации в вебе (Off-Store ASO): Активно работайте над тем, чтобы приложение упоминалось на авторитетных внешних ресурсах (технические блоги, новостные сайты, обзорные площадки). Стимулируйте появление независимых обзоров и статей.
• Стимулирование прямых ссылок на App Store: При работе с партнерами, блогерами и СМИ убедитесь, что они размещают прямые ссылки на страницу вашего приложения в соответствующем App Store. Патент явно выделяет Link analysis как метод сбора сигналов.
• Мониторинг упоминаний и тональности в вебе: Отслеживайте, что пишут о вашем приложении в интернете. Негативные отзывы на популярных внешних площадках могут привести к пессимизации в выдаче App Store (Claim 6 и 13).
• Консистентность брендинга и нейминга: Используйте четкое и последовательное название приложения. Это облегчает работу Semantic analysis и позволяет системе корректно идентифицировать упоминания вашего приложения в тексте веб-страниц.

Worst practices (это делать не надо)

• Изолированный подход к ASO: Фокусироваться исключительно на оптимизации метаданных внутри магазина (ключевые слова в названии и описании), игнорируя внешние факторы. Этот патент показывает, что внутренние факторы могут быть переопределены внешними сигналами из веба.
• Игнорирование негатива в вебе: Допускать распространение негативных отзывов или проблем с приложением на внешних форумах и сайтах без реакции. Система может интерпретировать это как сигнал низкого качества и понизить приложение в выдаче магазина.
• Манипуляции с веб-упоминаниями низкого качества: Создание искусственных упоминаний или ссылок на спамных, низкокачественных веб-ресурсах. Поскольку система использует полноценный Internet search engine, эти страницы с высокой вероятностью будут отфильтрованы самим веб-поиском и не дадут положительного эффекта.

Стратегическое значение

Патент демонстрирует, как Google применяет свои основные компетенции в области веб-поиска и NLP для улучшения качества вертикальных сервисов, таких как Google Play. Стратегически это означает, что концепции авторитетности, репутации и внешних сигналов (аналогичные E-E-A-T и ссылочному профилю в SEO) становятся центральными элементами ранжирования и в экосистеме мобильных приложений. Для долгосрочного успеха в ASO необходимо строить сильный бренд, имеющий положительную репутацию и высокую видимость в открытом интернете.

Практические примеры

Сценарий: Использование внешних обзоров для повышения рейтинга в App Store

1. Исходный запрос в App Store (Google Play): Пользователь ищет «лучший менеджер задач» на Android-устройстве.
2. Внутренний поиск: App search engine находит сотни приложений, соответствующих ключевым словам.
3. Переписывание запроса: Система создает Revised query: «лучший менеджер задач Android обзор Google Play».
4. Веб-поиск: Запрос отправляется в Google Search. В топе результатов — статья на авторитетном сайте TechRadar, сравнивающая несколько приложений.
5. Анализ веб-страницы:
   • Semantic analysis: Система идентифицирует упоминания приложений Todoist и Asana в положительном контексте («рекомендуем»).
   • Link analysis: Система обнаруживает, что статья содержит прямые ссылки на страницы Todoist и Asana в Google Play.
6. Модификация результатов: App search engine значительно повышает рейтинг Todoist и Asana в результатах внутреннего поиска по запросу «лучший менеджер задач», ставя их выше других приложений, которые имеют схожие метаданные, но не имеют сильных внешних сигналов.

Вопросы и ответы