Как Google использует связанные запросы для показа дополнительной, более целевой рекламы на странице результатов поиска

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему нехватки высококачественных или релевантных рекламных объявлений при обработке общих (generic) поисковых запросов. По таким запросам сложно определить точное намерение пользователя, что снижает эффективность рекламы. Изобретение направлено на улучшение качества и увеличение количества показываемой рекламы за счет использования более конкретных связанных запросов (related search queries) в качестве источника дополнительных объявлений.

Что запатентовано

Запатентована система управления рекламой (Advertisement Management System), которая обрабатывает не только исходный запрос пользователя (first search query), но и связанные (уточненные) запросы. Система отображает рекламу, релевантную этим связанным запросам, на странице результатов исходного запроса, не дожидаясь, пока пользователь сам уточнит запрос. Также запатентован механизм исключения (preclusion) показанной рекламы на последующих этапах поиска, если она была проигнорирована.

Как это работает

Система работает следующим образом:

• Получение данных: Система получает исходный запрос и список связанных запросов (например, основанных на исторических данных об уточнениях).
• Идентификация рекламы: Проводятся рекламные аукционы как для исходного запроса, так и для связанных запросов.
• Ранжирование и отбор: Реклама из связанных запросов ранжируется. Оценка (Rank Score) может учитывать как эффективность самой рекламы (например, CTR), так и популярность связанного запроса (performance measure of the related search query). Выбирается подмножество лучших объявлений.
• Отображение: На SERP отображаются обе группы рекламы, часто в разных блоках (например, реклама из связанных запросов — снизу, рядом со ссылками на эти запросы).
• Исключение (Preclusion): Если пользователь кликает на связанный запрос, но игнорирует соответствующую ему рекламу, показанную на первой странице, эта реклама исключается из показа на следующей странице выдачи.

Актуальность для SEO

Высокая (для контекстной рекламы). Патент опубликован в конце 2023 года (хотя является продолжением более ранних заявок) и описывает актуальные механизмы монетизации поисковой выдачи. Использование уточненных интентов для улучшения таргетинга и применение сигналов поведения пользователей в реальном времени (механизм preclusion) соответствуют современным подходам в рекламных системах.

Важность для SEO

Влияние на органическое SEO минимальное (1/10). Патент полностью сосредоточен на системах управления контекстной рекламой (PPC/Paid Search). Он не описывает алгоритмы сканирования, индексирования или ранжирования органических результатов. Для SEO-специалистов патент представляет интерес только с точки зрения понимания того, как формируется общая структура SERP и как Google заполняет рекламное пространство, что может косвенно влиять на видимость органических результатов.

Детальный разбор

Термины и определения

Advertisement Management System (Система управления рекламой)

Система (например, Google Ads), отвечающая за выбор, ранжирование и предоставление рекламных объявлений.

First search query (Первый поисковый запрос)

Исходный запрос, введенный пользователем.

Related search query / Refined search query (Связанный / Уточненный поисковый запрос)

Запрос, который система считает связанным с первым запросом, часто являющийся его уточнением, основанным на исторических данных о поисковых сессиях.

First content / Second content (Первый / Второй контент)

В контексте патента это рекламные объявления. Первый контент – реклама по исходному запросу. Второй контент – реклама по связанным запросам.

Performance measure (Показатель эффективности)

Метрика для оценки рекламы или связанного запроса. В патенте упоминаются Click-Through Rate (CTR) и коэффициент конверсии (conversion rate).

Rank Score (Оценка ранжирования)

Числовое значение, используемое для выбора и сортировки подмножества рекламных объявлений из связанных запросов.

Preclude selection / Preclusion (Исключить из отбора / Блокировка)

Механизм, предотвращающий показ определенного объявления на следующей странице результатов, если оно было проигнорировано пользователем на предыдущей.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

ВАЖНО: Патент описывает работу рекламной системы. Термины «content» относятся к рекламным объявлениям.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной процесс показа рекламы из уточненных запросов и механизм обратной связи (Preclusion).

1. Система получает первый поисковый запрос от пользователя.
2. Получает уточненные (refined) запросы, основанные на первом запросе.
3. Идентифицирует первый контент (рекламу) по первому запросу.
4. Идентифицирует второй контент (рекламу) по уточненным запросам.
5. Формирует страницу результатов поиска (SERP), включающую: (i) первый контент, (ii) второй контент (показывается сразу, без необходимости взаимодействия пользователя с уточненными запросами), (iii) ссылки на сами уточненные запросы.
6. Детектирует выбор пользователем одного из представленных уточненных запросов.
7. Определяет, что второй контент (показанная ранее реклама) соответствует этому выбранному запросу.
8. Формирует следующую страницу результатов (для выбранного уточненного запроса), при этом блокируя (precluding) включение в нее того самого второго контента, на основании того, что он уже был показан на предыдущей странице.

Ядро изобретения — это комбинация агрегации рекламы из будущих потенциальных запросов на текущей странице и использование отсутствия клика как негативного сигнала для блокировки (preclusion) этой рекламы на следующем шаге.

Claim 7 (Зависимый): Описывает специфический метод ранжирования и отбора для обеспечения разнообразия.

1. Для каждого уточненного запроса реклама ранжируется только относительно другой рекламы, полученной из этого же запроса (изолированное ранжирование групп).
2. Система выбирает наиболее высоко ранжированное объявление (highest ranked second content) для каждого из как минимум двух разных уточненных запросов.

Этот метод гарантирует, что на SERP будет представлена реклама, относящаяся к разным направлениям уточнения запроса.

Где и как применяется

Патент применяется в рамках Advertisement Management System и тесно взаимодействует с основной поисковой системой.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Поисковая система должна идентифицировать related/refined search queries на основе исходного запроса и рассчитать их показатели эффективности (performance measure). Эти данные передаются в систему управления рекламой.

RANKING (Advertisement Ranking)
Система управления рекламой проводит параллельные аукционы для исходного и связанных запросов. Ключевым является процесс отбора и ранжирования подмножества рекламы из связанных запросов.

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание
На этапе смешивания определяется финальная компоновка SERP. Система размещает стандартную рекламу (first content) и рекламу из связанных запросов (second content) в разных блоках. Патент предлагает размещать second content рядом со списком связанных запросов, часто внизу страницы.

RERANKING (Advertisement Filtering)
Механизм исключения (preclusion) работает как фильтр или переранжирование на основе действий пользователя в текущей сессии, применяясь при обработке второго (уточненного) запроса.

Входные данные:

• Исходный запрос пользователя.
• Список связанных (уточненных) запросов.
• Результаты рекламных аукционов для всех запросов.
• Показатели эффективности (CTR) для объявлений и связанных запросов.
• (Для Preclusion) Данные о рекламе, показанной на предыдущем этапе сессии.

Выходные данные:

• Отобранный набор рекламных объявлений (first и second content) для показа на SERP.

На что влияет

• Типы контента: Влияет исключительно на рекламные объявления. Не влияет на органические результаты.
• Специфические запросы: Наибольшее влияние оказывает на общие (generic) запросы, для которых существует много вариантов уточнений и где стандартный рекламный аукцион может давать недостаточно релевантные результаты.

Когда применяется

• Условия работы: Алгоритм активируется, когда для исходного запроса существуют идентифицированные связанные запросы, для которых доступна релевантная реклама.
• Триггеры активации: Особенно актуален, когда исходный запрос не генерирует достаточного количества высококачественной рекламы.

Пошаговый алгоритм

Этап 1: Обработка исходного запроса и выбор рекламы

1. Получение запросов: Система получает исходный запрос и связанные запросы.
2. Идентификация рекламы (Параллельно):
   1. Идентификация first content для исходного запроса.
   2. Идентификация кандидатов в second content для каждого связанного запроса.
3. Расчет оценок (Rank Score): Для кандидатов в second content рассчитывается оценка на основе показателей эффективности рекламы (например, CTR_Ad) и связанного запроса (например, CTR_Query). Пример формулы: Rank Score = CTR_Query * CTR_Ad.
4. Ранжирование и Отбор (Second Content): Кандидаты ранжируются для выбора лучшего подмножества. Патент описывает два варианта:
   1. Вариант А (Изолированный, для разнообразия): Ранжирование внутри каждой группы (по источнику запроса). Выбор лучшего объявления из как минимум двух групп (как описано в Claim 7).
   2. Вариант Б (Общий, для качества): Ранжирование всех объявлений из всех связанных запросов в едином списке. Выбор Топ-N лучших.
5. Формирование SERP: Система предоставляет first content и отобранный second content для отображения на SERP вместе со ссылками на связанные запросы.

Этап 2: Обработка уточненного запроса (Preclusion)

1. Идентификация выбора: Система фиксирует выбор пользователем одного из связанных запросов.
2. Проверка истории показа: Определяется, была ли реклама, релевантная выбранному связанному запросу, уже показана на Этапе 1 (как часть second content).
3. Применение исключения: Если реклама уже была показана (и проигнорирована), она исключается (precluded) из выбора для отображения на текущей странице результатов.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на использовании поведенческих и системных данных для оптимизации показа рекламы.

• Поведенческие факторы: Исторические данные о поисковых сессиях (логи запросов) используются для идентификации связей между запросами. Данные о кликах (click logs) используются для расчета показателей эффективности (CTR) как для рекламных объявлений, так и для самих связанных запросов. Данные текущей сессии используются для механизма preclusion.
• Системные данные: Результаты рекламных аукционов, включая ставки (cost-per-click) и оценки качества (Quality Score) объявлений (упомянутые в описании патента).

Какие метрики используются и как они считаются

• Performance measure of the advertisement: Показатель эффективности объявления (например, CTR или conversion rate).
• Performance measure of the related search query: Показатель эффективности связанного запроса. Например, как часто пользователи выбирают этот связанный запрос, когда он показан в ответ на исходный запрос (CTR запроса).
• Rank Score: Оценка для ранжирования связанной рекламы (second content). Патент предлагает рассчитывать ее на основе произведения показателей эффективности объявления и соответствующего связанного запроса (например, CTR(Query) * CTR(Ad)). Это позволяет предпочесть рекламу, которая эффективна и соответствует популярному уточнению.

Выводы

1. Патент строго о контекстной рекламе (PPC), не об органическом SEO: Все описанные механизмы касаются отбора, ранжирования и отображения платных объявлений. Патент не содержит информации, применимой для оптимизации органического ранжирования.
2. Предвосхищение интента и расширение инвентаря: Google активно использует связанные (уточненные) запросы как сигнал о вероятном следующем шаге пользователя. Это позволяет показывать более целевую рекламу заранее, увеличивая рекламный инвентарь для общих запросов.
3. Комплексное ранжирование связанной рекламы: При отборе учитывается не только качество объявления (например, его CTR), но и популярность (CTR) связанного запроса, из которого оно получено (Rank Score = CTR(Query) * CTR(Ad)).
4. Обеспечение разнообразия: Система может применять стратегию отбора (Claim 7), гарантирующую выбор лучших объявлений из разных связанных запросов, чтобы обеспечить разнообразие рекламных предложений.
5. Негативная обратная связь в рамках сессии (Preclusion): Патент описывает важный механизм фильтрации. Если пользователь проигнорировал рекламу, но перешел по соответствующему связанному запросу, система блокирует показ этой рекламы на следующей странице, интерпретируя это как незаинтересованность.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Для SEO-специалистов:

Патент не дает прямых рекомендаций для SEO, но подтверждает важность анализа среды поиска.

• Анализ структуры SERP и конкуренции за внимание: Необходимо учитывать, что по общим запросам SERP может содержать дополнительные рекламные блоки, основанные на уточненных запросах. Это влияет на видимость и CTR органических результатов, особенно в нижней части страницы.
• Изучение связанных запросов (Related Searches): Патент подтверждает, что Google активно использует эти данные. Анализ блока «Related Searches» критически важен для понимания того, как пользователи уточняют интент. Это необходимо для сбора полной семантики и планирования контента, охватывающего популярные уточнения.

Для PPC-специалистов (прикладная ценность патента):

• Оптимизация под уточненные запросы: Высокие показатели эффективности (CTR) по уточненным запросам повышают шансы показаться в дополнительных рекламных блоках при более общих запросах, так как Rank Score зависит от CTR объявления.

Worst practices (это делать не надо)

Патент не описывает SEO-тактик, которые становятся неэффективными или опасными.

Для PPC-специалистов:

• Использование непривлекательных объявлений: Механизм preclusion быстро отфильтрует объявления, которые пользователи игнорируют в пользу дальнейшего уточнения запроса. Неэффективные показы будут пресекаться в рамках сессии.

Стратегическое значение

Стратегическое значение для SEO низкое. Патент подтверждает стратегию Google по максимизации релевантности рекламы путем прогнозирования поведения пользователя и анализа его намерений. Система стремится показывать рекламу, соответствующую более глубокому интенту, даже если пользователь ввел общий запрос. Он также демонстрирует использование сигналов взаимодействия в рамках сессии для корректировки выдачи (в данном случае платной).

Практические примеры

Практических примеров для применения в SEO нет, так как патент описывает внутренние механизмы системы управления рекламой (Google Ads).

Пример работы механизма (Сценарий для PPC):

1. Исходный запрос: «Ноутбук» (общий запрос).
2. Связанные запросы (Related Searches): Google определяет уточнения: А) «Купить игровой ноутбук», Б) «Лучшие ноутбуки для учебы».
3. Рекламный аукцион и расчет Rank Score:
   • Запрос А генерирует объявление Магазина 1 (CTR_Ad=5%). CTR Запроса А = 10%. Rank Score = 0.5.
   • Запрос Б генерирует объявление Магазина 2 (CTR_Ad=8%). CTR Запроса Б = 15%. Rank Score = 1.2.
4. Отображение на SERP: На странице по запросу «Ноутбук» внизу появляется блок «Related Searches» и реклама от Магазина 2 (так как его Rank Score выше).
5. Взаимодействие и Preclusion: Пользователь видит рекламу Магазина 2, но кликает по ссылке «Лучшие ноутбуки для учебы».
6. Результат: На следующей странице результатов поиска объявление от Магазина 2 будет заблокировано (precluded), так как пользователь его проигнорировал на предыдущем шаге.

Вопросы и ответы