Как Google использует историю поиска пользователя для динамической оптимизации макета SERP и агрегации контента

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу оптимизации компоновки и выбора контента (преимущественно рекламного) на странице результатов поиска (SERP). Цель — повысить релевантность выдачи и ее коммерческую эффективность за счет использования непосредственного контекста поисковой сессии пользователя. Система стремится улучшить пользовательский опыт и показатели отклика, предоставляя контент, связанный не только с текущим запросом, но и с недавней историей поиска.

Что запатентовано

Запатентована система динамической агрегации контента, которая формирует SERP, используя контент, релевантный как текущему запросу (given query), так и предыдущему запросу (previous query) того же пользователя. Ключевым элементом является динамический выбор шаблона (template) для оптимизации макета. Система гарантирует, что контент, таргетированный на разные запросы, отображается в отдельных слотах (slots) и визуально разграничен (visually delineated).

Как это работает

Система работает следующим образом:

• Идентификация контекста: Система получает текущий запрос и идентифицирует предыдущий запрос из истории пользователя.
• Отбор контента: Параллельно подбираются наборы контента (например, реклама), релевантные для обоих запросов.
• Оптимизация шаблона: Система оценивает различные доступные шаблоны компоновки SERP. Шаблоны проверяются на соответствие правилам (policy rules) и заполняются лучшим доступным контентом.
• Оценка и выбор: Заполненные шаблоны оцениваются (например, по ожидаемому доходу или качеству). Выбирается шаблон с наивысшей оценкой.
• Генерация SERP: Формируется итоговая страница, где контент для текущего и предыдущего запросов отображается в отдельных, визуально разграниченных блоках.

Актуальность для SEO

Высокая. Патент опубликован в конце 2021 года. Использование контекста сессии и истории поиска для персонализации и оптимизации выдачи (как рекламной, так и органической) является фундаментальным направлением развития поисковых систем. Динамическое формирование макета SERP остается крайне актуальным в 2025 году.

Важность для SEO

Влияние на SEO среднее (55/100). Патент в первую очередь описывает механизмы AdTech и оптимизации макета SERP, а не алгоритмы органического ранжирования. Однако он имеет высокое стратегическое значение, так как подтверждает, что Google активно использует историю поиска (контекст сессии) для модификации текущей выдачи. Для Senior SEO-специалистов это подчеркивает необходимость оптимизации под поисковые сценарии (User Journeys) и понимания динамической природы компоновки SERP.

Детальный разбор

Термины и определения

Auction Engine (Аукционный движок)

Компонент (упомянутый в описании), который отвечает за выбор оптимального шаблона отображения и назначение контента в слоты на основе оценки (scoring).

Block / Area (Блок / Область)

Область в шаблоне, предназначенная для группы слотов, содержащих связанные элементы контента (например, контент, таргетированный на один и тот же запрос).

Content (Контент)

Информация, отображаемая на SERP. В контексте патента преимущественно подразумевается реклама (advertisements).

Given Query (Текущий запрос)

Запрос, только что отправленный пользователем, для которого генерируется текущая SERP.

Instantiated Template (Заполненный/Инстанцированный шаблон)

Валидный шаблон, в слоты которого назначены конкретные элементы контента.

Previous Query (Предыдущий запрос)

Запрос, который пользователь отправил до текущего (given query). Используется системой как источник дополнительного контента для текущей SERP, согласно Claim 1.

Slot (Слот)

Конкретное место в шаблоне (внутри блока), куда назначается один элемент контента.

Template (Шаблон)

Структура компоновки SERP, определяющая расположение и количество слотов и блоков для отображения контента.

Visually Delineated (Визуально разграниченный)

Требование, чтобы блоки контента, основанные на разных запросах, были визуально отделены друг от друга на SERP.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Анализ сосредоточен на Claims патента US11176575B2. Важно отметить, что хотя общее описание (Description) патента обсуждает агрегацию на основе автоматически сгенерированных дополнительных запросов, итоговые Claims этого конкретного патента защищают механизм, использующий предыдущие исторические запросы пользователя.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает систему агрегации контента из двух разных исторических источников запросов.

1. Система получает текущий запрос (given query).
2. Выбирается первый контент (first content) на основе текущего запроса.
3. Выбирается второй контент (second content) на основе предыдущего запроса (previous query), который пользователь отправил ДО текущего. Предыдущий и текущий запросы различны.
4. Генерируется машиночитаемый код для SERP, включающий визуальные представления первого и второго контента.
5. SERP отображается с использованием шаблона (template), где контент размещен в отдельных слотах (separate slots).
6. Ключевое требование: первый слот (для текущего запроса) визуально разграничен (visually delineated) от второго слота (для предыдущего запроса).

Ядром изобретения является использование истории поиска пользователя для дополнения текущей SERP контентом, релевантным его недавнему интересу, с обязательным визуальным разделением этих блоков.

Claim 2 (Зависимый от 1): Уточняет, что сгенерированный код включает визуальное представление текста, указывающего, был ли данный контент выбран на основе текущего или предыдущего запроса.

Система должна явно маркировать блоки контента, чтобы пользователь понимал контекст их появления (например, «На основе вашей истории поиска»).

Claim 4 (Зависимый от 3): Детализирует процесс динамического выбора шаблона.

1. Идентификация валидных шаблонов на основе ограничений UI (user interface constraints) и/или правил политики (policy rules).
2. Инстанцирование (заполнение) валидных шаблонов первым и вторым контентом.
3. Присвоение оценки (score) заполненному шаблону на основе информации, связанной с размещенным контентом.

Это описывает процесс оптимизации макета в реальном времени: система перебирает возможные компоновки, заполняет их контентом и выбирает вариант с наилучшей оценкой.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько этапов поиска, интегрируя данные о пользователе для модификации финальной выдачи.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
На этом этапе система должна не только обработать текущий запрос, но и получить доступ к непосредственной истории поиска пользователя (контексту сессии) для идентификации previous query.

RANKING – Ранжирование (и Выбор Рекламы)
Запускаются параллельные процессы отбора кандидатов контента. Один процесс использует given query, а второй использует previous query. Для каждого запроса генерируется набор релевантного контента.

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание / RERANKING – Переранжирование (Оптимизация Макета)
Основной этап применения патента. Система (например, Auction Engine и Mixer Engine) выполняет оптимизацию макета:

1. Выбор шаблона (Template Selection): Система определяет, как структурировать SERP. Она идентифицирует валидные шаблоны, заполняет их лучшим контентом и оценивает их.
2. Смешивание (Blending): Выбирается лучший шаблон, и генерируется итоговая SERP, где контент для разных запросов представлен в визуально разделенных и маркированных блоках.

Входные данные:

• Текущий запрос пользователя (given query).
• История поиска пользователя (previous query).
• База данных доступного контента (например, рекламный инвентарь) с метаданными (ставки, CTR, качество).
• Набор доступных шаблонов и правила (Policy Rules, UI Constraints).

Выходные данные:

• Машиночитаемый код для SERP с динамически выбранной компоновкой, содержащей агрегированный контент из двух источников.

На что влияет

• Типы контента: В первую очередь влияет на отображение спонсируемого контента (рекламы).
• Специфические запросы: Наибольшее влияние оказывается на запросы, которые являются частью последовательного поискового сценария (User Journey), например, при исследовании продукта или услуги. Если пользователь ищет сначала «Отели в Париже», а затем «Достопримечательности Парижа», система может показать контент для обоих запросов.
• Персонализация выдачи: Усиливает персонализацию SERP на уровне сессии.

Когда применяется

• Триггеры активации: Алгоритм активируется при наличии доступа к предыдущему запросу пользователя.
• Условия применения: Применяется, если система определяет, что агрегация контента из текущего и предыдущего запросов может повысить общую ценность (релевантность или коммерческий потенциал) SERP, и если имеется достаточно качественного контента для обоих запросов.

Пошаговый алгоритм

Процесс обработки запроса и оптимизации макета

1. Получение контекста: Система получает текущий запрос (given query) и извлекает предыдущий запрос (previous query) из истории пользователя.
2. Параллельный отбор контента: Генерируется Первый набор контента (для текущего запроса) и Второй набор контента (для предыдущего запроса).
3. Идентификация Валидных Шаблонов: Система определяет доступные шаблоны компоновки и фильтрует их на основе правил политики (policy rules), ограничений UI и количества доступных кандидатов в Первом и Втором наборах.
4. Инстанцирование Шаблонов: Валидные шаблоны заполняются контентом. Кандидаты внутри каждого набора ранжируются, и лучшие назначаются в соответствующие слоты шаблона.
5. Оценка (Scoring) Шаблонов: Каждый заполненный шаблон оценивается. Оценка базируется на информации, связанной с размещенным контентом (например, ожидаемый доход, CTR).
6. Выбор Шаблона: Выбирается шаблон с наивысшей итоговой оценкой.
7. Генерация SERP: Система генерирует код SERP в соответствии с выбранным шаблоном.
8. Применение Визуальных Элементов: Код гарантирует, что блоки контента для разных запросов визуально разграничены (visually delineated) и маркированы текстом, указывающим на источник запроса (согласно Claim 2).
9. Отправка пользователю: Код SERP отправляется на клиентское устройство.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Пользовательские факторы (История): Критически важные данные. Система использует историю запросов пользователя для извлечения previous query. Это данные о непосредственном контексте сессии.
• Данные о контенте (Рекламные факторы): Данные, используемые для отбора и оценки контента. Подразумеваются ставки (bids), показатели эффективности (CTR), оценки качества (Quality Scores) и данные таргетинга.
• Системные данные (Templates and Rules): Информация о доступных шаблонах (templates), а также бизнес-правила и ограничения интерфейса (Policy Rules, UI Constraints), определяющие допустимые компоновки SERP.

Какие метрики используются и как они считаются

• Оценка Шаблона (Template Score): Итоговая метрика для выбора наилучшей компоновки SERP (упоминается в Claim 4). Рассчитывается путем агрегации оценок всех элементов контента, размещенных в слотах шаблона. Цель системы — максимизировать эту оценку (вероятно, ожидаемый доход или общую полезность).
• Оценка элемента контента (Ad Rank/Score): Используется для ранжирования кандидатов внутри одного набора для заполнения слотов.
• Валидность шаблона (Template Validity): Оценка соответствия шаблона правилам (Policy Rules, UI Constraints) и наличию достаточного инвентаря контента.

Выводы

1. Интент на уровне сессии приоритетнее изолированного запроса: Патент подтверждает, что Google активно использует непосредственную историю поиска (previous query) для формирования текущей SERP. Это означает, что система стремится поддерживать поисковую сессию, а не просто отвечать на последний введенный запрос.
2. Динамическая оптимизация макета SERP: Макет страницы, особенно рекламное пространство, не статичен. Он выбирается динамически в момент запроса через процесс оптимизации (аукцион шаблонов), который оценивает различные варианты компоновки контента из разных источников.
3. Персонализация через агрегацию: SERP может одновременно обслуживать несколько интентов пользователя: явный (текущий запрос) и недавний (предыдущий запрос). Это форма глубокой персонализации выдачи.
4. Обязательное визуальное разделение и маркировка: Запатентованный механизм требует, чтобы контент, полученный из разных источников запросов, был визуально разграничен (visually delineated) и маркирован (Claim 2). Это важно для прозрачности пользовательского опыта.
5. AdTech фокус с SEO последствиями: Хотя механизм направлен на оптимизацию показа контента (рекламы), он влияет на общее пространство SERP и подтверждает важность понимания пути пользователя для всех специалистов по поиску.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Хотя патент в первую очередь описывает AdTech и персонализацию макета, Senior SEO-специалисты должны учитывать следующие стратегические аспекты:

• Оптимизация под поисковые сценарии (User Journeys): Сместите фокус с анализа изолированных ключевых слов на понимание последовательности запросов пользователя. Анализируйте, какие запросы часто предшествуют целевому запросу. Создавайте контентные кластеры, которые поддерживают весь путь пользователя, чтобы оставаться релевантными на протяжении всей сессии.
• Укрепление Topical Authority для кросс-интентов: Построение авторитетности в широкой теме позволяет сайту быть релевантным как для общих запросов (которые могут быть «предыдущими»), так и для специфических (которые могут быть «текущими»). Это повышает вероятность присутствия сайта в выдаче на разных этапах поиска.
• Анализ персонализированной выдачи и ограничений мониторинга: Признайте, что инструменты мониторинга позиций, работающие в «чистом» режиме, могут не отражать реальную выдачу, которую видит пользователь в контексте сессии. При ручном анализе SERP эмулируйте типичные поисковые сценарии (последовательные запросы).

Worst practices (это делать не надо)

• Изолированный анализ запросов: Оценка потенциала трафика или конкуренции по запросу без учета его места в поисковой сессии пользователя. Это может привести к недооценке или переоценке важности запроса.
• Предположение о статичности SERP: Игнорирование того факта, что макет SERP динамически оптимизируется (особенно рекламные блоки). Это может привести к неверной оценке видимости органических результатов и ожидаемого CTR.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегический сдвиг Google от реагирования на отдельные запросы к сопровождению поисковых сессий. Персонализация на основе недавней истории является ключевым фактором, определяющим как содержание, так и структуру SERP. Для SEO это означает, что понимание контекста и пути пользователя становится критически важным. Выдача становится все более динамичной и адаптированной под непосредственные задачи пользователя.

Практические примеры

Сценарий: Поддержка последовательного поиска в E-commerce

Этот пример иллюстрирует, как механизм работает и как SEO-стратегия может это учитывать.

1. Предыдущий запрос пользователя: Пользователь ищет «лучшие кроссовки для бега по пересеченной местности». Он изучает сайт-агрегатор или обзорник.
2. Текущий запрос пользователя: Затем пользователь уточняет поиск: «купить Salomon Speedcross 6».
3. Работа системы (Агрегация): Google идентифицирует оба запроса. Система выбирает шаблон, который включает:
   • Блок 1 (Текущий запрос): Реклама и результаты для «Salomon Speedcross 6».
   • Блок 2 (Предыдущий запрос): Визуально отделенный и маркированный блок с рекламой альтернативных моделей из категории «кроссовки для пересеченной местности».
4. SEO-стратегия (Действие): Владелец сайта-обзорника должен убедиться, что его контент поддерживает этот сценарий. Наличие авторитетного обзора (релевантного предыдущему запросу) и качественных страниц продуктов/категорий (релевантных текущему запросу), связанных между собой, повышает общую релевантность сайта для этой поисковой сессии.

Вопросы и ответы