Как Google использует историю взаимодействия с сайтами для ретаргетинга в поиске (RLSA) и оптимизирует обработку голосовых команд

Описание

Какую задачу решает

Патент решает две основные задачи:

• Ограничения таргетинга в поиске: Стандартный таргетинг по ключевым словам не учитывает предыдущую активность пользователя (например, посещение сайта рекламодателя). Патент внедряет механизм, позволяющий рекламодателям более точно нацеливаться на пользователей, которые уже проявили интерес, выполнив определенные действия (target interactions).
• Обработка сложных голосовых команд: Решает проблему неэффективной обработки множественных, связанных голосовых запросов, оптимизируя передачу данных и управление последовательными действиями (sequence dependent operations).

Что запатентовано

Запатентована система таргетинга контента (преимущественно рекламы) в результатах поиска, использующая комбинацию ключевых слов и retargeting sets (списков идентификаторов пользователей, основанных на прошлых взаимодействиях). Также запатентован метод объединения нескольких голосовых запросов, имеющих последовательные зависимости, в single thread (единый поток) для эффективной обработки.

Как это работает

Механизм состоит из двух основных частей:

1. Ретаргетинг в поиске (RLSA):

• Рекламодатель размещает retargeting script на своем сайте.
• Когда пользователь выполняет целевое действие, его идентификатор (user identifier) добавляется в retargeting set.
• При последующем поиске система проверяет два условия для показа ретаргетированного объявления: (1) запрос соответствует ключевым словам И (2) идентификатор пользователя есть в retargeting set.
• Проводится аукцион между стандартными и ретаргетированными объявлениями.

2. Оптимизация голосовых команд:

• Система получает несколько аудиосигналов и генерирует структуры данных действий (action data structures).
• Определяется параметр зависимости последовательности (sequence dependency parameter).
• Связанные действия объединяются в single thread для оптимизации выполнения задач (например, «закажи столик, а потом такси»).

Актуальность для SEO

Высокая. Механизм ретаргетинга описывает основу Google Ads RLSA (Remarketing Lists for Search Ads), что является стандартной и критически важной практикой в платном поиске (PPC). Аспект оптимизации голосовых команд также крайне актуален в связи с развитием Google Assistant и обработки сложных разговорных запросов.

Важность для SEO

Влияние на органическое SEO ограничено. Патент определяет базовую механику платного поиска (PPC/Google Ads). Для органического SEO прямого влияния на ранжирование нет, но патент важен для понимания того, как Google отслеживает и профилирует пользователей кросс-сайтово. Раздел обработки голоса дает представление о том, как Google интерпретирует сложные, последовательные намерения, что важно для оптимизации под голосовой поиск (VSO).

Детальный разбор

Термины и определения

Action Data Structure (Структура данных действия)

Структура, генерируемая на основе голосового запроса. Содержит информацию для выполнения действия (например, бронирования).

Deadlock Condition (Состояние взаимной блокировки)

Ситуация в голосовом взаимодействии, когда следующее действие не может начаться до завершения предыдущего (например, заказ такси домой после окончания фильма).

Interaction Data (Данные о взаимодействии)

Данные, отправляемые устройством пользователя при выполнении целевого действия. Включают User Identifier и Set Identifier.

Keyword Targeted Content Items (Контент, таргетированный по ключевым словам)

Стандартные объявления, показ которых определяется только соответствием поисковому запросу, без учета ретаргетинга.

Performance Metric (Метрика производительности)

Показатель, используемый для выбора наилучшего контента среди кандидатов. Включает ставки (bids), показатели качества, CTR и т.д.

Retargeted Content Items (Ретаргетированный контент)

Объявления, показ которых требует соответствия ключевому слову И присутствия идентификатора пользователя в Retargeting Set.

Retargeting Script / Code Segment (Скрипт ретаргетинга)

Фрагмент кода на веб-странице, который при выполнении инициирует отправку Interaction Data.

Retargeting Set (Набор ретаргетинга)

Список идентификаторов пользователей, которые выполнили определенное целевое действие. Аналог списка ремаркетинга.

Sequence Dependency Parameter (Параметр зависимости последовательности)

Параметр, определяемый при обработке нескольких голосовых команд, указывающий на порядок выполнения или зависимость между действиями.

Set Identifier (Идентификатор набора)

Уникальный ID, идентифицирующий конкретный Retargeting Set.

Single Thread (Единый поток)

Объединенная структура данных, созданная путем слияния нескольких Action Data Structures для оптимизации обработки многошаговых голосовых команд.

Target Interaction (Целевое взаимодействие)

Действие пользователя на сайте (например, посещение страницы), которое запускает скрипт ретаргетинга.

User Identifier (Идентификатор пользователя)

Идентификатор (например, cookie или ID аккаунта), связанный с устройством пользователя.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент содержит утверждения, охватывающие два основных направления: ретаргетинг в поиске и оптимизацию голосовых команд.

Направление 1: Ретаргетинг в поиске (RLSA)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной процесс выбора контента с учетом ретаргетинга.

1. Система получает данные о взаимодействии (interaction data) от устройства, подтверждающие выполнение заданного действия и включающие set identifier.
2. Идентифицируется первая группа кандидатов (стандартные объявления) на основе совпадения запроса и ключевого слова.
3. Идентифицируется вторая группа кандидатов (ретаргетированные объявления). Это происходит, если последующий запрос на контент включает set identifier, соответствующий данным о взаимодействии. Выбор основан на совпадении запроса, ключевого слова И set identifier.
4. Выбирается компонент из первой и второй групп на основе performance metric.
5. Выбранный компонент передается устройству.

Это защищает механизм RLSA: использование данных о прошлых взаимодействиях как обязательное условие наряду с совпадением ключевых слов для идентификации ретаргетированных объявлений, а затем проведение аукциона между всеми кандидатами.

Claim 2 (Зависимый от 1): Детализирует механизм разрешения конфликтов.

1. Определяется, что кандидаты из первой и второй групп связаны с одним и тем же поставщиком (publisher).
2. Кандидаты из первой группы (стандартные), принадлежащие этому поставщику, удаляются из рассмотрения.

Система может предотвращать конкуренцию рекламодателя с самим собой, отдавая приоритет ретаргетинговому объявлению над стандартным.

Направление 2: Оптимизация голосовых команд

Claims 3-10 (Зависимые): Описывают инфраструктуру голосового помощника.

• Claims 3-5: Описывают получение аудиосигналов, их парсинг (NLP) и генерацию Action Data Structures.
• Claim 6: Описывает определение sequence dependency parameter с помощью эвристик и объединение нескольких структур в single thread.
• Claim 10: Описывает идентификацию Deadlock Condition (ситуации, когда действие не может быть выполнено до завершения предыдущего).

Эти пункты защищают механизм анализа взаимосвязи между отдельными голосовыми командами и их объединения в единый контекстный поток для эффективного выполнения задач.

Где и как применяется

Изобретение применяется на нескольких этапах, преимущественно в контексте выбора рекламы и обработки голосовых запросов.

CRAWLING / INDEXING (Data Acquisition) – Сбор данных
Система (Retargeting Apparatus) постоянно собирает Interaction Data с внешних сайтов через Retargeting Scripts. Эти данные обрабатываются и сохраняются в Content Item Data Store в виде Retargeting Sets.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Применяется для голосовых запросов. Компонент NLP анализирует аудиоввод. Thread Optimization Component анализирует последовательность команд, выявляет Sequence Dependency Parameter и формирует Single Thread.

RANKING – Ранжирование (Рекламный аукцион)
Основная область применения механизма ретаргетинга. Система идентифицирует допустимые объявления:

1. Keyword Targeted Content Items (только ключевые слова).
2. Retargeted Content Items (ключевые слова + проверка User Identifier в Retargeting Set).

Затем проводится аукцион на основе performance metric.

Входные данные:

• Поисковый запрос (текстовый или голосовой).
• Идентификатор пользователя (User Identifier).
• Retargeting Sets и Interaction Data.
• Ключевые слова, ставки и креативы рекламодателей.

Выходные данные:

• Выбранное объявление для показа в SERP.
• Single Thread (для голосовых команд), направляемый для выполнения действий.

На что влияет

• Конкретные типы контента: В первую очередь влияет на платные поисковые объявления (Ads).
• Специфические запросы: Коммерческие запросы, где предыдущее поведение является сильным сигналом о намерении. Также влияет на последовательные голосовые запросы, связанные с выполнением задач.
• Конкретные ниши или тематики: E-commerce, путешествия, финансы, B2B – ниши, где ретаргетинг критически важен для возврата пользователей.

Когда применяется

Механизм ретаргетинга активируется, если:

• Пользователь отправляет поисковый запрос и идентифицирован системой (имеет User Identifier).
• Этот идентификатор присутствует в Retargeting Set.
• Поисковый запрос соответствует ключевым словам кампании, использующей этот набор.

Механизм оптимизации голосовых потоков активируется:

• Когда система получает несколько голосовых запросов и идентифицирует между ними логическую или временную зависимость (sequence dependency).

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Наполнение набора ретаргетинга (Фоновый процесс)

1. Генерация скрипта: Поставщик контента получает Retargeting Script с уникальным Set Identifier.
2. Размещение: Скрипт встраивается на веб-сайт.
3. Целевое взаимодействие: Пользователь выполняет заданное действие (Target Interaction).
4. Передача данных: Скрипт выполняется и отправляет Interaction Data (User Identifier и Set Identifier) в систему.
5. Обновление набора: Система добавляет User Identifier в соответствующий Retargeting Set.

Процесс Б: Выбор контента при поиске (Реальное время)

1. Получение запроса: Система получает поисковый запрос и User Identifier.
2. Идентификация Кандидатов 1 (Стандартные): Определяются Keyword Targeted Content Items, соответствующие запросу.
3. Идентификация Кандидатов 2 (Ретаргетинг): Определяются Retargeted Content Items, соответствующие запросу И при условии, что User Identifier есть в связанном Retargeting Set.
4. Дедупликация (Опционально): Если контент из обеих групп предоставлен одним поставщиком, контент из Группы 1 может быть удален (Claim 2).
5. Выбор (Аукцион): Проводится сравнение Performance Metrics (ставок, качества) всех оставшихся кандидатов.
6. Предоставление контента: Победивший контент отображается на SERP.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Поведенческие факторы: Критически важные данные. Используются Interaction Data, подтверждающие выполнение пользователем целевого действия на стороннем сайте. Отслеживание происходит через Retargeting Script.
• Пользовательские факторы: User Identifier (cookie, ID аккаунта) используется для связи истории поведения с текущим поиском.
• Контекстуальные факторы: Поисковый запрос пользователя (текстовый или голосовой).
• Системные данные (Рекламные): Ключевые слова, ставки (Bids), настройки кампаний.

Какие метрики используются и как они считаются

• Performance Metric (Метрика производительности): Используется для финального выбора контента в аукционе (Claim 1). Патент не детализирует формулу, но на практике это комбинация ставки и показателей качества/релевантности (CTR, Quality Score).
• Соответствие (Matching):
  • Keyword Matching: Релевантность между запросом и ключевыми словами.
  • Set Membership: Бинарная проверка (Да/Нет) присутствия User Identifier в Retargeting Set.
• Sequence Dependency Parameter: Метрика для голосовых команд, определяющая связь между действиями. Рассчитывается с использованием эвристических или статистических методов (Claim 6).
• Порог размера набора: Минимальное количество User Identifiers в Retargeting Set для его активации (упоминается для защиты конфиденциальности).

Выводы

1. Фундамент для RLSA в Google Ads: Патент детально описывает техническую реализацию Remarketing Lists for Search Ads (RLSA). Это ключевой механизм платного поиска, а не органического ранжирования.
2. Комбинация Интента и Истории: Для показа ретаргетированного контента требуется строгое выполнение двух условий: наличие текущего намерения (соответствие ключевым словам) И подтвержденной истории взаимодействия (членство в Retargeting Set).
3. Приоритет Ретаргетинга и Дедупликация: Система спроектирована так, чтобы предотвращать конкуренцию рекламодателя с самим собой. Retargeted Content может вытеснять стандартный Keyword Targeted Content от того же поставщика (Claim 2).
4. Кросс-сайтовое профилирование: Патент демонстрирует инфраструктуру Google для сбора данных о поведении пользователей на сторонних сайтах (через скрипты) и использования этих данных в реальном времени в поиске.
5. Обработка сложных голосовых задач: Значительная часть патента посвящена обработке последовательных голосовых запросов (Single Thread, Sequence Dependency). Это показывает, как Google развивает ассистентов для выполнения многошаговых задач, что важно для будущего голосового поиска.

Практика

ВАЖНО: Этот патент имеет критическое значение для специалистов по платному поиску (PPC/Google Ads). Прямое влияние на органическое SEO ограничено, но он важен для понимания общей экосистемы поиска (SEM).

Best practices (это мы делаем)

Для комплексного SEM (PPC + SEO):

• Использование RLSA для защиты бренда и усиления позиций: Настраивайте кампании RLSA (используя Retargeting Sets) с повышенными ставками для пользователей, которые уже были на сайте. Это позволяет гарантировать видимость в платных слотах по ключевым запросам для наиболее ценной аудитории, дополняя органическое присутствие.
• Сегментация аудиторий на основе вовлеченности: Создавайте детализированные Retargeting Sets на основе значимых Target Interactions (посещение ключевых страниц, время на сайте, достижение целей). Это позволяет точно управлять ставками и креативами в PPC.

Для органического SEO (Аспект голосового поиска):

• Оптимизация под последовательные запросы (VSO): Понимание механизма Single Thread указывает на то, что Google связывает последовательные голосовые запросы в единую задачу. Создавайте контент, который поддерживает развитие диалога и отвечает на потенциальные следующие вопросы в рамках одной темы.
• Фокус на выполнении задач (Task Completion): Разрабатывайте контент, который помогает пользователям решать многошаговые задачи, так как голосовые ассистенты оптимизированы для обработки таких последовательностей.

Worst practices (это делать не надо)

• Игнорирование аудиторных сигналов в PPC: Ведение платных кампаний только на основе ключевых слов без использования RLSA приводит к потере высококонверсионного трафика и неэффективному расходованию бюджета.
• Применение одинаковых ставок для всех сегментов: Использование одинаковых ставок для новых и вернувшихся пользователей не учитывает разницу в их ценности и вероятности конверсии.
• (SEO) Оптимизация только под изолированные команды: Игнорирование способности системы обрабатывать сложные последовательности (Single Thread) при разработке стратегии под голосовой поиск.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегический сдвиг от таргетинга исключительно по ключевым словам к таргетингу, основанному на поведении пользователей и аудиторных данных. Он раскрывает инфраструктуру, связывающую активность на сайтах с последующими поисковыми запросами. В контексте голосового поиска патент демонстрирует переход от обработки команд к управлению задачами и диалогами, что требует от SEO-специалистов более глубокого понимания контекста пользователя.

Практические примеры

Сценарий: Применение RLSA для E-commerce (PPC)

1. Настройка: Интернет-магазин создает Retargeting Set «Брошенные корзины». Retargeting Script настроен на срабатывание при посещении страницы корзины, но не страницы подтверждения заказа.
2. Взаимодействие: Пользователь добавляет товар в корзину, но уходит с сайта. Его User Identifier добавляется в набор «Брошенные корзины».
3. Поиск: Через день пользователь ищет название товара в Google.
4. Обработка: Система идентифицирует пользователя как члена набора «Брошенные корзины».
5. Аукцион и Показ: Рекламодатель настроил повышенную ставку (+50%) и специальный креатив («Вернитесь и получите скидку 10%!») для этого набора. Система отдает приоритет этому ретаргетированному объявлению над стандартным объявлением того же магазина (согласно Claim 2) и выигрывает аукцион за счет повышенной ставки.
6. Результат: Пользователю показывается персонализированное предложение, мотивирующее завершить покупку.

Вопросы и ответы