Как Google классифицирует локальный интент на уровне кластеров запросов для показа локальных расширений

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу точного и эффективного определения локального намерения (local intent) пользователя, особенно когда это намерение не выражено явно в тексте запроса (например, запрос «кофейня» без указания города). Цель — определить, когда следует модифицировать предоставляемый контент (называемый content items или digital components, что часто подразумевает рекламу), добавляя к нему локальные расширения (local extensions или local content features), такие как адрес или телефон.

Что запатентовано

Запатентована система для вывода (инференса) локального интента на основе анализа кластеров запросов (query clusters). Вместо анализа отдельного запроса система оценивает поведение целой группы связанных запросов. Если значительная часть запросов в кластере вызывает срабатывание локальных функций поиска (local search features) в поисковой системе, весь кластер классифицируется как имеющий высокий локальный интент. Эта классификация затем используется для активации локальных расширений.

Как это работает

Механизм работает в два этапа: офлайн-анализ и применение в реальном времени.

• Офлайн-анализ (Классификация): Система анализирует query clusters. Для каждого кластера определяется, какая доля запросов внутри него активирует local search features (например, local knowledge panel). Если эта доля превышает установленный порог (local intent threshold), кластер помечается флагом как high local intent cluster.
• Применение в реальном времени (Активация): Когда поступает новый запрос, система определяет его кластер и проверяет заранее рассчитанный флаг интента. Если это high local intent cluster, система модифицирует соответствующий content item, добавляя local content feature перед показом пользователю.

Актуальность для SEO

Высокая. Определение локального интента критически важно для мобильного поиска и коммерческих запросов. Описанный метод, использующий кластеризацию и анализ поведения самой поисковой системы как источник истины для определения интента, является современным и масштабируемым подходом. Поскольку это патент-продолжение, выданный в конце 2024 года, технология актуальна.

Важность для SEO

Патент имеет высокое значение (80/100). Хотя он напрямую описывает модификацию «цифровых компонентов» (вероятно, рекламы), он раскрывает фундаментальный механизм того, как Google классифицирует локальный интент. Понимание того, что интент определяется на уровне кластера и зависит от срабатывания локальных SERP-функций (Knowledge Panel, Map Pack), критически важно для стратегии Local SEO. Это подтверждает необходимость оптимизации локальных сущностей (Entity Optimization) для влияния на классификацию интента связанных запросов.

Детальный разбор

Термины и определения

Content Item / Digital Component (Единица контента / Цифровой компонент)

Дискретная единица цифрового контента (например, рекламное объявление, видео, текст), распространяемая в ответ на запрос.

Digital Component Distribution System (Система распространения цифровых компонентов)

Система (например, рекламный сервер), которая выбирает, модифицирует и предоставляет Digital Components.

High Local Intent Cluster (Кластер с высоким локальным намерением)

Кластер запросов, в котором доля запросов, активирующих Local Search Feature, соответствует или превышает Local Intent Threshold.

Intent Flag (Флаг намерения)

Метка, присваиваемая кластеру запросов, указывающая на его классификацию (High или Low Local Intent).

Local Content Feature / Local Extension (Локальная функция контента / Локальное расширение)

Дополнительный элемент, добавляемый к Content Item при высоком локальном интенте. Примеры: адрес, кнопка вызова, кнопка маршрута. Может быть интерактивным (Interactive User Interface Object).

Local Intent Threshold (Порог локального намерения)

Заданное пороговое значение (например, процент). Если доля локальных запросов в кластере выше этого порога, кластер считается локальным.

Local Knowledge Panel (Локальная панель знаний)

Элемент интерфейса в результатах поиска, предоставляющий информацию о конкретной локальной сущности. Один из ключевых сигналов для определения локального интента.

Local Search Feature (Локальная функция поиска)

Функция, активируемая поисковой системой в ответ на запрос с локальным намерением. Включает Local Knowledge Panel или другие Local Elements в SERP.

Query Cluster (Кластер запросов)

Набор различных поисковых запросов, объединенных в группу на основе совпадающих признаков (matching query features), например, схожести темы или результатов.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод определения локального интента на основе кластеров и модификации контента.

1. Система получает данные о кластерах (cluster data), где каждый кластер содержит множество различных запросов, сгруппированных по общим признакам.
2. Для каждого кластера система поддерживает флаг намерения (intent flag). Этот флаг устанавливается на основе определения: соответствует ли подмножество запросов внутри кластера, которые активируют локальную функцию поиска (local search feature), пороговому значению (local intent threshold).
3. Система получает новый поисковый запрос и индикацию того, к какому кластеру он принадлежит.
4. Система проверяет intent flag этого кластера (High или Low Local Intent).
5. Система реагирует на запрос:
   • Если High Local Intent: добавляет local content feature к content item.
   • Если Low Local Intent: распространяет content item без добавления этой функции.

Ядро изобретения — использование агрегированных сигналов на уровне кластера (поведение поисковой системы) для определения интента отдельного запроса и последующей модификации контента.

Claim 3 (Зависимый): Детализирует один из методов определения доли локальных запросов в кластере.

1. Для каждого запроса в кластере проверяется, активирует ли он показ local knowledge panel в результатах поиска.
2. Подсчитывается количество таких запросов.
3. Вычисляется доля (соотношение) этих запросов к общему числу запросов в кластере.
4. На основе этой доли определяется соответствие порогу local intent threshold.

Claim 4 (Зависимый): Детализирует альтернативный метод определения доли локальных запросов.

Вместо local knowledge panel проверяется, содержит ли запрос локальные атрибуты (local attributes), которые активируют показ одного или нескольких локальных элементов (local elements) в SERP. Затем также вычисляется доля и сравнивается с порогом.

Claim 7 (Зависимый от 1): Уточняет природу Local Content Feature.

Добавленная функция может быть интерактивным объектом пользовательского интерфейса (например, кнопкой вызова или маршрута). Система может реагировать на взаимодействие с этим объектом, предоставляя дополнительный контент (например, запуская приложение карт).

Где и как применяется

Изобретение функционирует на стыке понимания запросов и систем распространения контента (например, рекламы).

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Этот этап задействован в двух режимах:

1. Офлайн-обработка (Предварительная классификация):
   • Запросы группируются в Query Clusters (Clustering System).
   • Local Intent System анализирует эти кластеры, используя поведение основной поисковой системы (Search System) как источник истины: как часто активируются Local Search Features для запросов в кластере.
   • Кластерам присваиваются Intent Flags (High/Low), которые сохраняются в Local Intent Index.
2. Реальное время (Использование классификации): При получении запроса система определяет его кластер и быстро извлекает предварительно рассчитанный Intent Flag.

RANKING / RERANKING (в контексте Ad Serving)
На этапе формирования ответа Digital Component Distribution System использует полученный Intent Flag для принятия решения о модификации контента. Если интент высокий локальный, система добавляет Local Content Features к Digital Components (рекламным объявлениям).

Входные данные (Офлайн):

• Набор Query Clusters.
• Данные о поведении поисковой системы (активация Local Search Features для конкретных запросов).
• Значение Local Intent Threshold.

Выходные данные (Офлайн):

• Local Intent Index с флагами интента для каждого кластера.

Входные данные (Реальное время):

• Входящий запрос и идентификатор его кластера.
• Content Items, релевантные запросу.

Выходные данные (Реальное время):

• Модифицированный (с локальным расширением) или стандартный Content Item.

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние оказывается на запросы с неявным или неоднозначным интентом (например, «ремонт телефонов», «пицца»), где пользователь не указал местоположение.
• Конкретные типы контента: Влияет на отображение Digital Components (в первую очередь рекламы), которые могут быть дополнены локальной информацией.
• Конкретные ниши или тематики: Критически важно для ниш с высокой локальной привязкой (услуги, ритейл, общепит).

Когда применяется

• Триггеры активации (Офлайн): Процесс анализа активируется для оценки и обновления классификации кластеров запросов.
• Пороговые значения (Офлайн): Ключевым условием является Local Intent Threshold. Классификация кластера как High Local Intent происходит только при превышении этого порога.
• Условия применения (Реальное время): Механизм модификации применяется, когда входящий запрос принадлежит к кластеру, предварительно классифицированному как High Local Intent.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Офлайн-анализ и классификация кластеров

1. Получение данных о кластерах: Система получает множество Query Clusters.
2. Анализ активации локальных функций: Для данного кластера система определяет долю запросов, которые активируют Local Search Feature при вводе в поисковую систему. Это включает проверку показа Local Knowledge Panel или других Local Elements.
3. Расчет соотношения: Вычисляется соотношение запросов, активирующих локальные функции, к общему количеству запросов в кластере.
4. Сравнение с порогом: Система определяет, соответствует ли рассчитанная доля пороговому значению Local Intent Threshold.
5. Присвоение флага (High Intent): Если доля соответствует порогу, система присваивает Intent Flag значение High Local Intent Cluster.
6. Присвоение флага (Low Intent): Если доля не соответствует порогу, система присваивает Intent Flag значение Low Local Intent Cluster.
7. Сохранение данных: Информация сохраняется в Local Intent Index.

Процесс Б: Онлайн-обработка запроса и модификация контента

1. Получение запроса: Система получает поисковый запрос и индикацию кластера, к которому он принадлежит.
2. Доступ к флагу интента: Система обращается к Intent Flag, связанному с этим кластером.
3. Принятие решения: Определяется классификация кластера (High или Low Local Intent).
4. Модификация контента (если High Intent): Система модифицирует Content Item, добавляя Local Content Feature (локальное расширение).
5. Распространение контента (если Low Intent): Система распространяет Content Item без добавления локальной функции.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на данных о поведении запросов и реакции поисковой системы.

• Структурные данные (Системные): Query Clusters. Данные о группировке запросов на основе общих признаков (matching query features).
• Данные о поведении системы (Search System Behavior Data): Информация о том, как поисковая система реагирует на конкретные запросы. Ключевым является факт срабатывания (triggering) Local Search Features (например, Local Knowledge Panel).
• Географические факторы (Local Attributes): В одном из вариантов система может анализировать наличие локальных атрибутов в запросах, которые служат триггером для показа local elements в выдаче.

Какие метрики используются и как они считаются

• Доля локальных триггеров (Portion/Ratio of Triggering Queries): Основная метрика для оценки кластера. Рассчитывается как отношение количества запросов в кластере, запускающих Local Search Feature, к общему количеству запросов в этом кластере.
• Local Intent Threshold: Заданное пороговое значение (X%), с которым сравнивается доля локальных триггеров.
• Intent Flag: Бинарная классификация (High/Low), присваиваемая кластеру на основе сравнения метрики с порогом.

Выводы

1. Интент определяется на уровне кластера, а не отдельного запроса: Ключевой вывод — локальный интент запроса выводится из характеристик всего кластера связанных запросов. Это обеспечивает более стабильную классификацию и позволяет определять интент для неоднозначных запросов, которые наследуют интент от своего кластера.
2. Поведение поисковой системы как источник истины (Ground Truth): Система использует реакцию самой поисковой системы (активацию Local Search Features, таких как Local Knowledge Panel) как эталон для определения локального интента. Если Google показывает локальные результаты по кластеру запросов, этот кластер считается локальным.
3. Эффективность за счет офлайн-вычислений: Классификация интента происходит офлайн. В реальном времени система только проверяет заранее присвоенный флаг кластера (Intent Flag), что значительно ускоряет принятие решений о модификации контента.
4. Фокус на модификации контента (Вероятно, Рекламы): Описанный механизм напрямую управляет показом Local Extensions для Content Items. Хотя это, вероятно, относится к Google Ads, понимание механизма классификации интента критично для SEO.
5. Важность Entity Optimization для Local SEO: Для того чтобы кластер запросов был классифицирован как локальный, необходимо, чтобы эти запросы вызывали срабатывание локальных функций. Это напрямую зависит от качества оптимизации локальной сущности (Entity) и ее присутствия в Knowledge Graph (через Google Business Profile).

Практика

Best practices (это мы делаем)

Хотя патент в первую очередь описывает систему распространения цифровых компонентов (вероятно, Ads), механизм определения интента имеет стратегическое значение для SEO.

• Комплексная оптимизация локальной сущности (Entity Optimization): Сосредоточьтесь на том, чтобы ваша бизнес-сущность была точно представлена в Google (GBP и Knowledge Graph). Поскольку активация Local Knowledge Panel является ключевым сигналом для классификации кластера, это повышает вероятность того, что связанные с вами кластеры запросов будут признаны локальными.
• Анализ SERP по кластерам для определения интента: При исследовании семантики анализируйте выдачу по широкому набору связанных запросов. Если вы видите частое появление локальных блоков (Map Packs, Local Panels), это подтверждает, что Google классифицирует этот кластер как High Local Intent. Стратегия контента должна соответствовать этому интенту.
• Усиление локальных сигналов для всего тематического кластера: Создавайте контент, который отвечает на запросы в кластере с четкой локальной привязкой (упоминание города, района, использование LocalBusiness Schema), даже если сами запросы не содержат геолокационных маркеров.
• (Для PPC/SEM) Обеспечение полноты локальных расширений: Убедитесь, что все локальные расширения настроены в рекламных кампаниях. Описанный механизм гарантирует их показ аудитории, классифицированной как имеющая локальный интент.

Worst practices (это делать не надо)

• Игнорирование кластерного интента: Ошибка считать, что запрос не является локальным только потому, что в нем нет слов «рядом» или названия города. Если кластер классифицирован как локальный, попытка ранжироваться по нему с общенациональным контентом будет менее эффективной.
• Изолированный анализ интента запросов: Нельзя полагаться только на лингвистический анализ текста запроса. Необходимо учитывать контекст кластера и то, как поисковая система реагирует на схожие запросы (поведение SERP).
• Пренебрежение оптимизацией GBP/Local SEO: Недостаточная работа над связью сайта с локальной сущностью снижает вероятность активации Local Search Features, что может негативно повлиять на классификацию интента связанных кластеров запросов.

Стратегическое значение

Патент подтверждает важность кластерного анализа в алгоритмах Google и переход от анализа ключевых слов к анализу тем и интентов. Он демонстрирует, как Google использует свое собственное поведение в выдаче как инструмент для обучения систем классификации интента. Для SEO-специалистов это означает, что оптимизация под SERP-функции (особенно локальные) — это не просто способ получить больше видимости, но и способ повлиять на то, как Google фундаментально понимает интент запросов в их нише.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация кластера запросов для автосервиса

1. Идентификация кластера: Специалист определяет кластер запросов: [«замена масла», «стоимость замены масла», «сервис по замене масла»].
2. Офлайн-анализ Google (Эмуляция): Система Google анализирует этот кластер. Она видит, что, например, 80% этих запросов вызывают показ Local Knowledge Panel или Map Pack в поисковой выдаче.
3. Классификация: Порог (например, 60%) превышен. Кластер помечается как High Local Intent.
4. Действия SEO/PPC:
   SEO: Страница оптимизируется под локальный интент: добавляется адрес, карта, локальная разметка, контент фокусируется на услугах в конкретном городе.
   PPC: В рекламной кампании активируются локальные расширения.
5. Онлайн-применение: Пользователь вводит запрос «замена масла» (без города). Система определяет его принадлежность к этому кластеру.
6. Результат: Рекламные объявления (Content Items) модифицируются и показываются с адресами и телефонами (Local Content Features). Органическая выдача с высокой вероятностью будет содержать локальные блоки.

Вопросы и ответы