Как Google персонализирует и визуализирует ленту трендового контента на основе взаимодействий пользователя

Патент Google описывает адаптивный интерфейс для агрегации трендового контента (поисковые запросы, видео, изображения, новости). Система позволяет пользователям настраивать ленту и использует сигналы взаимодействия (позитивные и негативные) для персонализации отбора контента, учитывая популярность, личные интересы и социальные факторы.

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу предоставления пользователю единого, визуально насыщенного и интерактивного интерфейса для обнаружения и потребления трендовой информации (Trending Information) из различных источников (поиск, видео, изображения, новости). Он направлен на улучшение процесса обнаружения контента (Content Discovery) путем эффективной агрегации, фильтрации и персонализации потока данных в соответствии с интересами пользователя.

Что запатентовано

Запатентована система (Trending System) и метод создания адаптивного пользовательского интерфейса (Trending User Interface). Изобретение фокусируется на механизме использования конфигурационных параметров (Configuration Parameters), которые формируются на основе явных настроек и неявных взаимодействий пользователя с контентом (позитивные и негативные сигналы), для отбора и ранжирования трендовых элементов в ленте.

Как это работает

Система работает следующим образом:

Конфигурация и Сигналы: Система собирает Configuration Parameters, которые включают явные настройки (категории, ключевые слова, время суток) и неявные сигналы взаимодействия: Positive Signals (выбор, сохранение контента) и Negative Signals (удаление, игнорирование контента).
Агрегация и Скоринг: Trending System агрегирует популярный контент из разных вертикалей и рассчитывает для него оценки (Scores). Эти оценки могут учитывать общую популярность (Popularity Score), персональные интересы (Personalization Score) и социальные факторы (Social Score).
Отбор и Визуализация: На основе оценок и конфигурации система отбирает набор элементов и предоставляет их в UI в виде графических элементов (Graphical Items). Интерфейс может быть статичным (сетка) или динамичным (поток).
Адаптация: Сигналы взаимодействия постоянно обновляют Configuration Parameters пользователя, адаптируя последующую выдачу трендов.

Актуальность для SEO

Средняя. Патент является продолжением (Continuation) заявок, поданных начиная с 2013 года. Концепции персонализированных лент и использования сигналов взаимодействия крайне актуальны и лежат в основе таких продуктов, как Google Discover. Однако конкретные элементы UI, детально описанные в патенте (например, интерактивные зоны Dock Area, Branch Area, динамическое изменение скорости элементов), могут отличаться от текущих реализаций в продуктах Google.

Важность для SEO

Низкое влияние (2/10). Патент имеет минимальное значение для традиционного SEO, так как описывает UI/UX и механизмы персонализации специализированной ленты рекомендаций, а не алгоритмы ранжирования основного веб-поиска. Он не дает прямых рекомендаций по оптимизации сайтов для повышения рейтинга. Патент важен для понимания принципов работы систем обнаружения контента (например, Google Discover) и роли поведенческих сигналов в них.

Детальный разбор

Термины и определения

Configuration Parameters (Конфигурационные параметры): Набор настроек и данных, определяющих отбор и отображение трендового контента. Включают явные настройки (категории, ключевые слова, время) и параметры, основанные на взаимодействиях (positive/negative signals).
Graphical Items (Графические элементы): Визуальное представление трендового контента в интерфейсе (например, карточки), включающее изображение и заголовок.
Negative Signals (Негативные сигналы): Взаимодействия пользователя, указывающие на отсутствие интереса к элементу (например, удаление элемента из ленты, игнорирование).
Personalization Score (Оценка персонализации): Метрика, отражающая персональный интерес пользователя к элементу, основанная на его прошлых действиях в интерфейсе.
Popularity Score (Оценка популярности): Метрика, отражающая общую популярность элемента среди группы пользователей.
Positive Signals (Позитивные сигналы): Взаимодействия пользователя, указывающие на интерес к элементу (например, выбор элемента, сохранение в Dock Area, запрос связанных элементов в Branch Area).
Social Score (Социальная оценка): Метрика, отражающая интерес социальных контактов пользователя к элементу.
Trending Information (Трендовая информация): Информация, популярная в данный момент. Включает трендовые поисковые запросы, видео, изображения и новости.
Trending System (Система трендов): Серверная система, отвечающая за идентификацию трендов, обработку конфигурационных параметров и предоставление контента.
Trending User Interface: Пользовательский интерфейс для отображения трендов. Может включать Main Area (основной поток), Dock Area (для сохранения) и Branch Area (для связанных тем).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент US12182379B1 фокусируется на механизме конфигурации и адаптации ленты на основе пользовательского взаимодействия.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает метод получения и использования конфигурационных параметров, основанных на взаимодействии.

Система получает от пользовательского устройства набор Configuration Parameters, основанных на взаимодействиях пользователя с UI:
- Параметр 1: Идентификация категорий (на основе первого взаимодействия).
- Параметр 2: Идентификация Positive Signals (интерес) (на основе второго взаимодействия).
- Параметр 3: Идентификация Negative Signals (отсутствие интереса) (на основе третьего взаимодействия).
Система ассоциирует эти параметры с идентификатором устройства/пользователя.
При получении запроса на трендовую информацию система идентифицирует контент, основываясь на всех трех типах параметров и идентификаторе.
Система выбирает набор элементов и предоставляет его устройству.

Ядро изобретения — это динамическая адаптация ленты контента на основе явной обратной связи пользователя (выбор категорий, сигналы интереса и негатива), получаемой через взаимодействия с элементами интерфейса.

Claim 3 (Зависимый от 1): Уточняет механизм отбора.

Для каждого элемента генерируется оценка (score) на основе Параметров 1, 2 и 3. Финальный выбор элементов базируется на этих оценках.

Claims 4 и 5 (Зависимые от 3): Детализируют расчет оценки.

Оценка элемента может быть модифицирована на основе его Popularity Score (Claim 4) или Social Score, который учитывает активность социальных контактов пользователя (Claim 5).

Claim 6 (Зависимый от 1): Добавляет временной аспект.

Конфигурация может включать четвертый параметр, определяющий временные периоды для применения первого параметра (категорий). Контент идентифицируется с учетом текущего времени.

Где и как применяется

Этот патент не относится напрямую к стандартной 6-этапной архитектуре веб-поиска. Он описывает работу специализированной системы рекомендаций и обнаружения контента (Content Discovery), такой как Google Discover или дашборд Google Trends.

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание
Система функционирует на этом уровне в контексте агрегации контента. Trending System собирает данные из различных вертикалей (Поиск, Видео, Изображения, Новости) и смешивает их в единый поток (Trending User Interface).

RERANKING – Переранжирование (Персонализация)
Система активно использует механизмы персонализации для отбора и ранжирования трендов. Отбор происходит на основе Configuration Parameters пользователя, которые динамически обновляются за счет Positive/Negative Signals. Это форма переранжирования общепопулярных трендов под конкретного пользователя.

Входные данные:

Запрос от устройства на трендовую информацию.
Идентификатор пользователя/устройства.
Configuration Parameters (явные настройки и история взаимодействий).
Данные о взаимодействии в реальном времени (сигналы).
Данные о популярности контента из разных вертикалей.

Выходные данные:

Набор персонализированных трендовых элементов (Graphical Items).
Параметры отображения (например, скорость, размер).

На что влияет

Типы контента и Вертикали: Влияет на обнаружение (Discovery) контента всех агрегируемых типов: трендовые поисковые запросы, популярные видео, изображения и новости в рамках данного интерфейса.
Ниши и тематики: Влияет на все ниши, способные генерировать популярный контент. Видимость зависит от настроек пользователя и общей популярности тем.

Когда применяется

Триггеры активации: Когда пользователь запускает Trending User Interface (например, открывает приложение, виджет, или активируется скринсейвер).
Условия работы алгоритма адаптации: Активируется при любом взаимодействии пользователя с элементами интерфейса (выбор, сохранение, удаление, игнорирование).

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Конфигурация и сбор сигналов

Сбор взаимодействий: Система отслеживает действия пользователя в Trending User Interface.
Интерпретация сигналов:
- Явные настройки (категории, ключевые слова) обновляют Configuration Parameters.
- Взаимодействия интерпретируются как Positive Signals (сохранение в Dock Area, перемещение в Branch Area, выбор элемента) или Negative Signals (удаление элемента, игнорирование).
Обновление профиля: Configuration Parameters (включая сигналы) обновляются и ассоциируются с пользователем/устройством.

Процесс Б: Обработка запроса и предоставление контента

Получение запроса и параметров: Trending System получает запрос и загружает актуальные Configuration Parameters пользователя (возможно, с учетом времени суток).
Сбор кандидатов: Собирается пул трендовых элементов из разных источников.
Скоринг и Фильтрация: Элементы фильтруются и оцениваются на основе Configuration Parameters. Рассчитывается оценка (Score).
Модификация оценки: Базовая оценка модифицируется с учетом Popularity Score, Personalization Score и Social Score для получения итоговой оценки (Total Score или Measure of Quality).
Отбор и Ранжирование: Выбирается Топ-N элементов.
Предоставление и Отображение: Набор элементов и параметры их отображения (размер, скорость) отправляются на устройство. Устройство рендерит UI.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на использовании конфигурационных и поведенческих данных для персонализации.

Поведенческие факторы (Ключевые): Positive Signals и Negative Signals, полученные в результате взаимодействия пользователя с интерфейсом. История этих взаимодействий формирует основу для Personalization Score.
Пользовательские факторы: Явные настройки (Configuration Parameters): категории, ключевые слова, предпочтения по отображению. Данные о социальных связях пользователя (для Social Score).
Временные факторы: Текущее время и дата используются для применения временных конфигураций (например, разные настройки утром и вечером).
Системные данные (Тренды): Данные о популярности контента из разных источников (логи запросов, статистика просмотров).

Какие метрики используются и как они считаются

Score (Базовая оценка): Оценка соответствия элемента текущим Configuration Parameters.
Popularity Score (Оценка популярности): Метрика, основанная на поведении широкой группы пользователей (частота запросов, количество просмотров).
Personalization Score (Оценка персонализации): Метрика, основанная на прошлой активности конкретного пользователя (позитивные и негативные сигналы в отношении элемента или темы).
Social Score (Социальная оценка): Метрика, основанная на активности социальных контактов пользователя в отношении элемента.
Total Score / Measure of Quality (Итоговая оценка): Агрегированная метрика, которая может быть взвешенной комбинацией вышеперечисленных оценок. Определяет вероятность показа элемента и может влиять на его визуальное представление (размер, скорость).

Выводы

Фокус на UI/UX и Content Discovery, а не на SEO: Патент описывает создание высоко персонализированного интерфейса для потребления трендового контента. Он не содержит информации, которая может быть использована для улучшения ранжирования веб-сайтов в основном поиске Google.
Адаптация через явное взаимодействие: Ключевым элементом системы является использование явных сигналов взаимодействия пользователя (позитивных и негативных) для адаптации выдачи в реальном времени и долгосрочного обновления профиля интересов (Configuration Parameters).
Мультимодальная агрегация: Система спроектирована для агрегации трендов из разных вертикалей (поиск, новости, видео, картинки) в едином потоке.
Многофакторная оценка релевантности: Описан механизм оценки контента, который явно включает соответствие интересам (Personalization Score), общую популярность (Popularity Score) и социальные факторы (Social Score).
Релевантность для Google Discover: Описанные механизмы адаптации ленты на основе сигналов интереса пользователя лежат в основе современных рекомендательных систем, таких как Google Discover.

Практика

ВАЖНО: Патент носит инфраструктурный характер и описывает пользовательский интерфейс рекомендательной системы. Он не дает практических выводов для SEO, направленных на оптимизацию сайтов для ранжирования в стандартной поисковой выдаче.

Best practices (это мы делаем)

Рекомендации ниже относятся к стратегии дистрибуции контента, направленной на попадание в рекомендательные системы (например, Google Discover).

Создание мультиформатного контента под тренды: Поскольку система агрегирует тренды из разных вертикалей, важно оперативно создавать контент в разных форматах (качественные изображения, видео, новостные статьи) по актуальным темам.
Фокус на вовлеченности и виральности: Метрики Popularity Score и Social Score играют роль в отборе. Создание контента, который быстро набирает популярность и активно распространяется в социальных сетях, увеличивает шансы на попадание в подобные интерфейсы.
Оптимизация визуальной привлекательности: Контент представлен в виде Graphical Items. Использование качественных изображений и привлекательных заголовков критично для мотивации пользователя на взаимодействие (Positive Signal).

Worst practices (это делать не надо)

Кликбейт и низкое качество: Использование кликбейта может привести к тому, что пользователи будут удалять или скрывать контент из ленты. Система интерпретирует это как Negative Signal, что приведет к пессимизации источника в данном интерфейсе для этого пользователя.
Игнорирование визуальной составляющей: Отсутствие качественных и релевантных изображений или превью для видео снижает вероятность эффективного отображения и взаимодействия в визуально-ориентированных лентах.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегическую важность платформ обнаружения контента (Content Discovery) вне традиционного поиска. Он детализирует, как Google использует комбинацию явных настроек, поведенческих сигналов (клики, скрытия) и социальных данных для формирования персонализированных лент. Для SEO-стратегов это подчеркивает необходимость работы над качеством контента и его дистрибуцией для попадания в рекомендательные системы.

Практические примеры

Практических примеров для SEO, направленных на улучшение ранжирования в поиске, на основе этого патента привести невозможно, так как он описывает UI рекомендательной системы.

Вопросы и ответы

Влияет ли этот патент на ранжирование моего сайта в основном поиске Google?

Нет, прямого влияния нет. Патент описывает пользовательский интерфейс для отображения трендов и рекомендаций (подобный Google Discover), а не алгоритмы ранжирования веб-страниц в стандартной поисковой выдаче.

Что такое «позитивные» и «негативные» сигналы в контексте этого патента?

Positive Signals — это действия, выражающие интерес: клик по элементу, его сохранение (перемещение в Dock Area) или запрос связанной информации (перемещение в Branch Area). Negative Signals — это удаление элемента из ленты или его полное игнорирование. Эти сигналы используются для адаптации ленты.

Как система определяет качество или релевантность элемента?

Система рассчитывает итоговую оценку (Total Score или Measure of Quality), которая является комбинацией нескольких факторов: соответствия базовым настройкам, общей популярности (Popularity Score), персональной истории пользователя (Personalization Score) и социальных сигналов (Social Score).

Что такое Social Score и использует ли его Google сейчас?

Social Score в патенте — это оценка, основанная на активности социальных контактов пользователя (например, если друзья интересовались этим контентом). Патент предусматривает возможность использования таких данных для ранжирования контента в персонализированных лентах.

Может ли пользователь детально настроить эту ленту трендов?

Да, патент уделяет большое внимание настройке (Configuration Parameters). Пользователь может выбирать категории, задавать ключевые слова, настраивать внешний вид (скорость, размер элементов) и даже устанавливать разные правила для разного времени суток.

Применяется ли описанный в патенте UI сейчас?

Конкретный дизайн интерфейса с интерактивными зонами Dock Area и Branch Area, как показано на схемах, в продуктах Google дословно не наблюдается. Однако базовые принципы агрегации трендов и адаптации ленты на основе взаимодействия активно используются (например, в Google Discover).

Описывает ли патент, как Google определяет, что контент является «трендовым»?

Нет, патент не детализирует механизм определения трендов. Он исходит из того, что Trending System уже имеет доступ к данным о популярности из разных источников и фокусируется на том, как эти данные фильтруются, персонализируются и отображаются пользователю.

Как SEO-специалист может использовать информацию из этого патента?

SEO-специалист может использовать этот патент для лучшего понимания механизмов работы рекомендательных лент. Это подчеркивает важность создания вирального, вовлекающего контента в разных форматах (видео, картинки, текст) с качественными визуальными элементами для попадания в такие системы дистрибуции.

Если пользователь скроет мой контент в этой ленте, повлияет ли это на мои позиции в поиске?

Это не повлияет на ранжирование в органическом поиске. Однако это будет интерпретировано как Negative Signal в рамках рекомендательной системы, что снизит вероятность показа вашего будущего контента этому конкретному пользователю в этой ленте.

Актуален ли этот патент, учитывая, что исходная заявка подана в 2013 году?

Актуальность смешанная. Конкретные элементы интерфейса (UI), показанные в патенте, выглядят устаревшими. Однако алгоритмическая часть, касающаяся персонализации ленты на основе сигналов интереса пользователя, остается высокоактуальной для современных рекомендательных систем.