Как Google использует время задержки пользователя на сниппете (Dwell Score) для динамического изменения SERP и адаптации следующих страниц выдачи

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему неоптимального взаимодействия пользователя с поисковой выдачей. Пользователи часто «застревают» на странице результатов, не совершая кликов и не прокручивая страницу, возможно, потому что не уверены, как уточнить запрос или не нашли подходящий результат. Также патент адресует неэффективность традиционной пагинации, когда система заранее генерирует большой набор результатов (например, 100+), не учитывая поведение пользователя на первой странице для формирования последующих.

Что запатентовано

Запатентована система, которая отслеживает взаимодействие пользователя с результатами поиска в видимой области экрана (viewport) и вычисляет Dwell Score (оценку задержки внимания). Система использует этот показатель для двух основных целей: 1) Динамическое внедрение связанного контента (например, уточняющих запросов или ссылок) непосредственно в SERP, если пользователь долго задерживается на определенном результате. 2) Использование Dwell Score как сигнала ранжирования для формирования следующих страниц выдачи (Dynamic Pagination), адаптируя результаты под интересы, выявленные через задержку внимания.

Как это работает

Система работает через клиентский модуль (Agent), который отслеживает активность пользователя. Когда пользователь перестает скроллить, Agent начинает вычислять Dwell Score для видимых результатов, учитывая время нахождения в viewport, позицию на экране и близость курсора. Если Dwell Score превышает порог, система динамически внедряет Suggested Links (например, заменяя исходный результат). Параллельно Dwell Scores отправляются на сервер и используются для обновления сигналов ранжирования. Если пользователь запрашивает следующую страницу, сервер генерирует новый набор результатов, повышая в ранге контент, похожий на тот, на котором пользователь задерживал внимание.

Актуальность для SEO

Высокая. Патент подан в 2020 году и опубликован в 2022. Он соответствует современным тенденциям Google по использованию поведенческих сигналов для адаптации выдачи в реальном времени и улучшению пользовательского опыта (UX). Механизмы динамической адаптации SERP и бесконечной прокрутки (которая является формой динамической пагинации) активно внедряются Google.

Важность для SEO

Влияние на SEO высокое (85/100). Патент описывает конкретный механизм, как пассивное поведение пользователя на SERP (изучение сниппета без клика) превращается в активный сигнал, который может изменить текущий вид выдачи и повлиять на ранжирование следующих страниц в рамках сессии. Это подчеркивает критическую важность создания привлекательных и информативных сниппетов, которые заставляют пользователя остановиться и изучить результат, а также важность широкого тематического охвата для удержания пользователя при динамической пагинации.

Детальный разбор

Термины и определения

Agent (Агент)

Клиентский модуль (например, работающий в браузере), который отслеживает взаимодействие пользователя с SERP, вычисляет Dwell Score и динамически внедряет контент.

Dwell Score (Оценка задержки внимания)

Метрика, вычисляемая для результата поиска, находящегося в видимой области экрана, когда пользователь неактивен (не скроллит, не кликает). Указывает на потенциальный интерес пользователя к результату. Основана на времени, позиции, близости курсора и проценте видимости результата.

Dynamic Pagination (Динамическая пагинация)

Механизм генерации последующих страниц поисковой выдачи «на лету». Вместо предварительного расчета большого набора результатов система использует информацию с текущей страницы (например, Dwell Scores) для отбора и ранжирования результатов следующей страницы.

Reduced Set of Results (Сокращенный набор результатов)

Небольшой набор результатов (например, 15-20), генерируемый поисковой системой при использовании динамической пагинации, в отличие от традиционного большого набора (100+).

Suggested Links / Suggested Items (Предложенные ссылки / Элементы)

Связанный контент (уточняющие запросы, документы, сущности, реклама), который динамически внедряется в SERP при достижении порогового значения Dwell Score. Могут быть как очень похожими на исходный результат, так и тангенциально связанными.

Viewport (Область просмотра)

Видимая пользователю область веб-страницы в браузере.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод динамического внедрения контента на основе задержки внимания.

1. Система анализирует каждый результат, хотя бы частично отображаемый в viewport (результат является частью reduced set of results).
2. Вычисляется Dwell Score для результата на основе двух факторов: (а) времени нахождения результата в viewport и (б) позиции результата в viewport.
3. Если Dwell Score достигает порогового значения.
4. Система отображает Suggested Links для этого результата в viewport.
5. Критически важная деталь: отображение включает замену исходного результата предложенными ссылками («including replacing the result with the suggested links»).

Claim 2 (Зависимый от 1): Уточняет расчет Dwell Score.

Dwell Score рассчитывается как взвешенная комбинация факторов, включающих время в viewport, позицию в viewport и расстояние от результата до курсора.

Claim 3 (Зависимый от 1): Уточняет расчет Dwell Score.

Dwell Score рассчитывается как взвешенная комбинация факторов, включающих время в viewport, позицию в viewport и процент результата, видимый в viewport.

Claim 6 (Зависимый от 1): Описывает использование Dwell Score для ранжирования.

Метод также включает обновление сигналов ранжирования (updating ranking signals) на основе вычисленного Dwell Score.

Claim 7 (Зависимый от 6): Описывает механизм динамической пагинации.

1. Система определяет, что запрошена следующая страница результатов.
2. Запрашиваются дополнительные результаты поиска (второй reduced set).
3. Отображаются дополнительные результаты, которые были выбраны с использованием обновленных сигналов ранжирования (т.е. с учетом Dwell Scores из Claim 6).

Где и как применяется

Изобретение затрагивает этапы ранжирования и переранжирования, а также активно использует клиентскую часть (браузер) для сбора данных и модификации SERP.

RANKING – Ранжирование

На этом этапе генерируется первичный reduced set of results. Если это не первый запрос в сессии (например, запрос следующей страницы), то Dwell Scores с предыдущей страницы используются как сигналы ранжирования для генерации текущего набора.

RERANKING – Переранжирование (Клиентская сторона и реальное время)

Основное применение патента. Клиентский Agent в реальном времени отслеживает поведение пользователя на SERP:

1. Сбор данных: Мониторинг отсутствия скроллинга и кликов. Отслеживание позиции результатов, курсора и времени.
2. Вычисление: Расчет Dwell Scores для видимых результатов.
3. Модификация SERP: Динамическое внедрение Suggested Links или раскрытие контента при достижении порога Dwell Score. Это является формой клиентского переранжирования или изменения представления результатов.
4. Обратная связь: Отправка Dwell Scores на сервер для обновления ranking signals в рамках сессии.

Входные данные:

• Первичный reduced set of results.
• Suggested Items (предзагруженные или загружаемые по требованию).
• Данные о поведении пользователя: скроллинг, позиция курсора, время взаимодействия, границы viewport.

Выходные данные:

• Динамически измененная страница SERP с внедренным контентом.
• Dwell Scores, отправленные на сервер для использования в Dynamic Pagination.

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние ожидается в информационных и исследовательских запросах, где пользователь склонен изучать выдачу перед принятием решения о клике.
• Форматы контента: Патент явно упоминает влияние на «Grid Packs» (блоки с сеткой элементов, например, актеров фильма), которые могут автоматически раскрываться при задержке внимания. Влияет на стандартные сниппеты, которые могут быть заменены блоками ссылок.
• Устройства: Механизм актуален для десктопов (учитывается курсор) и мобильных устройств (учитывается позиция касания, возможно, направление взгляда, если включено отслеживание).

Когда применяется

Алгоритм активируется при выполнении следующих условий:

• Триггер активации (Dwell Detection): Пользователь не совершает активных действий (скроллинг или выбор ссылки) в течение определенного времени.
• Условие применения (Threshold): Вычисленный Dwell Score для конкретного результата в viewport превышает установленный порог.
• Динамическая пагинация: Активируется, когда пользователь запрашивает следующую страницу результатов (например, кликает «далее» или достигает конца списка при бесконечной прокрутке).

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Обработка запроса и инициализация

1. Получение запроса: Поисковая система получает запрос от клиента.
2. Генерация сокращенного набора: Система получает и ранжирует reduced set of results. Если это запрос следующей страницы, ранжирование учитывает предыдущие Dwell Scores.
3. Получение предложений: Для результатов из набора система получает связанный Suggested Content (может быть предзагружен или загружен позже).
4. Отображение SERP: Клиент отображает начало набора результатов в viewport.

Процесс Б: Мониторинг и динамическое внедрение (Клиентская сторона)

1. Мониторинг активности: Система проверяет, выполняет ли пользователь активный скроллинг. Если да, мониторинг продолжается.
2. Обнаружение задержки: Если скроллинг прекращен, система начинает цикл вычислений для результатов в viewport.
3. Вычисление Dwell Score: Для каждого видимого результата рассчитывается Dwell Score (на основе времени, позиции, курсора и т.д.).
4. Обновление данных сессии: Вычисленные Dwell Scores могут отправляться на сервер для обновления информации о сессии.
5. Проверка порога: Система определяет, превышает ли Dwell Score какого-либо результата пороговое значение.
6. Внедрение контента: Если порог превышен, система внедряет Suggested Links для этого результата (например, заменяя его или вставляя блок ниже) или раскрывает свернутый контент. Внедренный контент также становится объектом для расчета Dwell Score.
7. Ожидание действий: Цикл продолжается до тех пор, пока пользователь не начнет скроллинг, не выберет ссылку или не запросит следующую страницу.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на поведенческих и системных данных, собираемых в реальном времени на клиенте.

• Поведенческие факторы (Real-Time):
  • Активность скроллинга: Используется для определения начала и окончания периода задержки внимания (dwelling).
  • Время задержки (Time in viewport): Продолжительность нахождения результата в видимой области экрана.
  • Позиция курсора / Касания: Близость курсора или точки стационарного касания к результату. Упоминается как высоко взвешенный фактор.
  • Направление взгляда (Gaze direction): Упоминается как возможный фактор (аналогичный курсору) на устройствах с поддержкой отслеживания глаз.
• Системные факторы:
  • Позиция результата (Position in viewport): Расположение результата на экране (например, в центре или у края).
  • Процент видимости (Amount visible): Какая часть результата видна в viewport. Частично видимые результаты могут получать пенальти к Dwell Score.

Какие метрики используются и как они считаются

• Dwell Score: Основная метрика патента. Рассчитывается как взвешенная комбинация (weighted combination) вышеупомянутых факторов. Патент предполагает использование алгоритмов машинного обучения (линейная/логистическая регрессия, нейронные сети) для определения весов и/или определения того, достигнут ли порог.
• Порог (Threshold): Предопределенное значение Dwell Score, при достижении которого активируется внедрение контента.
• Ranking Signals (Сигналы ранжирования): Dwell Scores используются для обновления стандартных сигналов ранжирования при динамической пагинации. Результаты, похожие на те, что имели высокий Dwell Score, получают повышение (boost in rank).

Выводы

1. Dwell Time как сигнал интереса: Патент формализует использование времени задержки внимания (Dwell Time) на уровне отдельных сниппетов как индикатор интереса пользователя, даже при отсутствии клика.
2. Динамическая адаптация SERP: Google может активно изменять компоновку и содержание поисковой выдачи в реальном времени на основе пассивного поведения пользователя. Результаты могут быть заменены блоками предложений или автоматически раскрыты.
3. Поведенческие сигналы в рамках сессии (Dynamic Pagination): Dwell Scores используются как сигнал ранжирования для адаптации последующих страниц выдачи в той же сессии. Внимание к одному результату повышает ранжирование похожего контента на следующих страницах.
4. Фокус на клиентской стороне: Вычисление Dwell Score и инициирование изменений SERP происходит на стороне клиента (в браузере) с помощью Agent, что обеспечивает быструю реакцию без перезагрузки страницы.
5. Важность контекста взаимодействия: Не только время, но и контекст взаимодействия (позиция на экране, близость курсора/касания) имеют значение для интерпретации интереса пользователя.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Оптимизация сниппетов для привлечения внимания: Необходимо создавать максимально информативные и привлекательные сниппеты (Title, Description, Rich Snippets). Цель — заставить пользователя остановиться и изучить ваш результат. Высокий Dwell Score, даже без клика, является позитивным сигналом для динамической пагинации.
• Построение тематического авторитета (Topical Authority): Поскольку высокий Dwell Score на одном результате приводит к повышению похожего контента на следующих страницах, важно иметь широкий охват темы. Это увеличивает вероятность того, что система выберет другие страницы вашего сайта при динамической пагинации.
• Использование структурированных данных для Rich Features: Активно используйте разметку для формирования расширенных результатов (например, FAQ, HowTo, Product). Патент упоминает автоматическое раскрытие сложных элементов (Grid Packs), что делает такие форматы более ценными для вовлечения пользователя на SERP.
• Анализ поведения на SERP: При анализе позиций необходимо учитывать возможность динамического изменения выдачи. Если трафик по запросу нестабилен, это может быть связано с тем, что ваш результат заменяется блоком Suggested Links в зависимости от поведения пользователей.

Worst practices (это делать не надо)

• Кликбейт и вводящие в заблуждение сниппеты: Если сниппет привлекает внимание (высокий Dwell Score), но контент не соответствует ожиданиям, это приведет к быстрому возврату на выдачу (если был клик) или к игнорированию похожих результатов на следующих страницах (если клика не было, но система посчитала результат нерелевантным по другим сигналам).
• Игнорирование UX и читабельности сниппетов: Сниппеты, которые трудно быстро просканировать (например, из-за плохого форматирования или переспама ключами), не смогут генерировать высокий Dwell Score, так как пользователь быстро проскроллит дальше.
• Узкая оптимизация под единичные запросы: Создание страниц, оптимизированных только под один узкий запрос без связанного контента на сайте. Такие сайты проигрывают при активации Dynamic Pagination, так как у них нет «похожего контента», который система могла бы повысить на следующих страницах.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегическую важность анализа поведения пользователя не только на сайте, но и непосредственно на странице поисковой выдачи (SERP UX). Он демонстрирует, как Google превращает пассивное взаимодействие в активные сигналы ранжирования в рамках сессии. Для SEO это означает, что оптимизация сниппета является не только инструментом повышения CTR, но и фактором, влияющим на дальнейшее ранжирование через Dwell Score. Стратегия должна фокусироваться на вовлечении пользователя с первого взгляда и поддержке этого интереса через глубокую проработку тематики на сайте.

Практические примеры

Сценарий 1: Динамическое внедрение предложений (Автоматическая помощь в уточнении запроса)

1. Запрос: «Ягуар» (неоднозначный запрос).
2. Действие пользователя: Пользователь видит результат о животном и задерживает на нем курсор, читая сниппет, но не кликает.
3. Реакция системы: Dwell Score результата превышает порог.
4. Результат: Система динамически заменяет этот результат блоком Suggested Links: «Ягуар животное фото», «Ареал обитания ягуара», «Ягуар против леопарда», а также может предложить тангенциальные ссылки: «Ягуар автомобиль». Это помогает пользователю уточнить интент.

Сценарий 2: Динамическая пагинация (Адаптация следующей страницы)

1. Запрос: «Рестораны рядом».
2. Действие пользователя: На первой странице пользователь долго изучает сниппет ресторана итальянской кухни (высокий Dwell Score), но в итоге решает посмотреть другие варианты и нажимает «Следующая страница» (или скроллит вниз при бесконечной прокрутке).
3. Реакция системы: Система получает Dwell Scores и использует их при ранжировании второй страницы.
4. Результат: На второй странице результаты, связанные с итальянской кухней или похожие по типу на заинтересовавший ресторан, получают boost in rank и отображаются выше, чем при стандартном ранжировании.

Вопросы и ответы