Как Google использует машинное обучение для динамического выбора формата отображения результатов и рекламы на основе задачи пользователя

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему неэффективности статических форматов представления результатов поиска и рекламы. Пользователи на разных этапах исследования продукта (например, первичное ознакомление или сравнение цен) нуждаются в разных типах информации, представленной по-разному. Фиксированный формат не может удовлетворить эти меняющиеся потребности. Изобретение направлено на адаптацию формата выдачи к текущей задаче пользователя для максимизации взаимодействия.

Что запатентовано

Запатентована система, которая динамически выбирает или генерирует формат пользовательского интерфейса (User Interface format) для представления результатов поиска (включая рекламу). Выбор осуществляется с помощью модели машинного обучения (machine-learning model), которая анализирует контекст запроса, историю пользователя и демографические данные для прогнозирования наиболее эффективного формата представления в данной ситуации. Модель постоянно обучается на основе мониторинга взаимодействия пользователей.

Как это работает

Система работает следующим образом:

• Получение запроса и выбор контента: Система получает запрос и отбирает релевантные результаты поиска или рекламные объявления.
• Анализ контекста: Анализируется контекст (тип запроса, история пользователя, демография) и передается в модель машинного обучения.
• Выбор формата (UI): Модель выбирает оптимальный формат интерфейса (например, сетка с изображениями, список с ценами).
• Exploration (Исследование): Если данных недостаточно или для обучения модели, система может выбрать формат случайным или псевдослучайным образом (randomly or pseudo-randomly).
• Отображение: Результаты представляются в выбранном формате.
• Обратная связь и обновление: Взаимодействия пользователя (клики, конверсии) отслеживаются (Interaction Monitor) и используются для обновления ML-модели.

Актуальность для SEO

Крайне высокая. Динамическое формирование SERP, персонализация представления и оптимизация интерфейса на основе ML являются центральными элементами стратегии Google, особенно в коммерческих вертикалях (Google Ads, Shopping). Хотя исходный приоритет патента относится к 2011 году, этот документ является недавним продолжением (continuation, подан в 2024, выдан в 2025), что указывает на сохраняющуюся стратегическую важность этой технологии.

Важность для SEO

Влияние на SEO значительное (7.5/10). Хотя патент не описывает сигналы ранжирования, он фундаментально влияет на то, как результаты отображаются (Presentation Layer) и как пользователи с ними взаимодействуют (CTR). Он подчеркивает критическую важность наличия полных структурированных данных (Structured Data) и разнообразных активов (изображения, цены, отзывы), позволяющих контенту адаптироваться под различные динамические форматы, которые Google выбирает на основе предполагаемого интента и этапа пользователя в воронке продаж.

Детальный разбор

Термины и определения

Advertisement Distribution System (Система распространения рекламы)

Компонент, отвечающий за выбор рекламных объявлений (или другого контента) и выбор пользовательского интерфейса для их представления.

Interaction Monitor (Монитор взаимодействий)

Модуль, отслеживающий взаимодействие пользователя с представленными результатами и форматами (клики, наведение курсора (mouse overs), время на сайте, последовательности запросов).

Machine-Learning Model (Модель машинного обучения)

Модель (например, классификатор логистической регрессии), используемая для прогнозирования эффективности и выбора оптимального формата UI на основе входных данных. Обучается и обновляется на основе данных о взаимодействиях.

Model Generator (Генератор модели)

Модуль, который генерирует и обновляет модель машинного обучения, часто используя данные, собранные в режиме Exploration.

Performance Information (Информация об эффективности)

Метрики эффективности рекламы или формата UI. Включают advertisement conversion rates (коэффициенты конверсии) и predicted click through rates (прогнозируемый CTR, pCTR).

Product Catalog System (Система каталога продуктов)

Система, хранящая структурированную информацию о продуктах (изображения, цены, описания, идентификаторы), предоставляемую продавцами.

User Interface (UI) format / Template (Формат / Шаблон пользовательского интерфейса)

Определяет, какая информация будет представлена и как она будет организована визуально (например, макет с акцентом на изображения, список с ценами, интерактивный блок).

UI Repository (Репозиторий UI)

База данных, содержащая доступные форматы и шаблоны пользовательского интерфейса.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод использования машинного обучения для выбора формата интерфейса.

1. Система получает запрос от пользовательского устройства.
2. Выбираются результаты поиска, релевантные запросу.
3. В machine-learning model передается запрос на выбор UI и контекстная информация (включая запросы пользователя, категории, демографию, conversion rates, pCTR, историю взаимодействий или тип запроса).
4. Модель выдает выбор первого формата пользовательского интерфейса (first user interface format).
5. Ключевой механизм (Exploration/Exploitation): Выбор формата происходит ЛИБО на основе входной информации (Exploitation), ЛИБО случайно/псевдослучайно из форматов с недостаточными данными об использовании (Exploration).
6. Система отправляет инструкции для отображения графического интерфейса в выбранном формате.
7. Информация о взаимодействии пользователя с форматом передается обратно в ML-модель для ее обновления.

Ядро изобретения — это использование ML-модели для выбора формата UI, которая балансирует между использованием предсказанного наилучшего формата и активным тестированием малоизученных форматов, а также постоянно обучается на обратной связи.

Claim 5 (Зависимый): Указывает на важную возможность: модель машинного обучения может динамически генерировать (dynamically generate) формат пользовательского интерфейса, а не только выбирать из существующих шаблонов в репозитории.

Claim 9 (Зависимый): Включает этап проверки, соответствуют ли выбранные результаты поиска выбранному формату интерфейса. Отображаются только те результаты, которые соответствуют формату (например, имеют необходимые данные).

Claim 13 (Зависимый): Уточняет, что результаты поиска (search results), упомянутые в патенте, могут являться рекламными объявлениями (advertisements).

Где и как применяется

Изобретение применяется на финальных этапах обработки поискового запроса, определяя визуальное представление результатов.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе система (например, Product Catalog System) собирает и структурирует атрибуты контента (наличие изображений, цены, рейтинги). Эти данные необходимы для заполнения различных динамических форматов UI.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Система классифицирует интент запроса и его тип. Эта классификация является ключевым входным сигналом для ML-модели, позволяя определить этап пользователя в воронке (исследование vs покупка).

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание / RERANKING – Переранжирование (Уровень представления)
Основная область применения патента. После того как результаты (реклама или товары) отобраны (этап RANKING), описанная система активируется для выбора оптимального User Interface Format.

• Входные данные: Запрос; Набор отобранных результатов/объявлений; Данные о пользователе (история, демография); Метрики производительности (pCTR, конверсии).
• Выходные данные: Выбранный или сгенерированный формат UI; Инструкции для рендеринга SERP или блока в этом формате.

На что влияет

• E-commerce и товарные запросы: Наибольшее влияние на представление товарных блоков (Product Listing Ads) и рекламы. Система выбирает между форматами с фокусом на изображениях, сравнении цен, отзывах или конкретных продавцах.
• Типы запросов: Влияет на представление результатов для разных интентов.
  • Общие/Исследовательские запросы (например, «красные спортивные машины»): могут быть выбраны форматы с акцентом на изображения.
  • Специфические/Транзакционные запросы (например, «масляный фильтр для Toyota Tundra 2001»): могут быть выбраны форматы в виде списка с ценами и наличием.

Когда применяется

• Триггеры активации: Модель активируется при каждом запросе для выбора формата представления.
• Режимы работы:
  • Exploitation: Выбор наилучшего известного формата на основе прогнозов ML-модели.
  • Exploration: Случайный или псевдослучайный выбор формата (особенно редко используемого), когда performance information недостаточна или уверенность модели (confidence value) низкая. Это позволяет системе исследовать новые варианты и собирать данные.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Выбор формата в реальном времени

1. Получение запроса: Система получает запрос или запрос на рекламу.
2. Выбор контента: Advertisement Selector отбирает релевантные объявления/результаты.
3. Сбор входных данных для модели: Собираются данные о запросе (тип, категория), пользователе (история, демография) и контексте.
4. Обращение к ML-модели: Входные данные передаются в Machine-Learning Model.
5. Выбор/Генерация формата UI:
   1. Exploitation: Модель выбирает или генерирует формат UI с наивысшей прогнозируемой производительностью (например, pCTR).
   2. Exploration: Система может выбрать формат случайным образом для сбора данных.
6. Валидация контента: Проверяется, совместим ли выбранный контент с выбранным форматом (например, есть ли изображения, если формат их требует).
7. Передача данных и Рендеринг: Контент и инструкции по форматированию UI передаются на устройство пользователя для отображения.

Процесс Б: Мониторинг и обновление модели

1. Мониторинг взаимодействия: Interaction Monitor отслеживает действия пользователя с отображенным форматом (клики, наведения, конверсии).
2. Обновление индексов производительности: Обновляются данные об эффективности комбинации «Контент + Формат + Контекст».
3. Обновление модели: Model Generator использует собранные данные для дообучения и обновления Machine-Learning Model.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует широкий спектр данных для выбора оптимального формата представления.

• Данные о запросе: Текст запроса, категория запроса (Query category), широта запроса (broadness), связанные запросы, ключевые слова.
• Пользовательские и поведенческие факторы:
  • История запросов пользователя (текущая сессия и исторические данные).
  • История взаимодействия (Previous interaction information) с рекламой/результатами (клики, click-throughs).
  • Демографическая информация пользователя (возраст, пол, местоположение – если доступно и разрешено).
  • Предпочтения пользователя (например, brand affinity).
• Контентные и товарные факторы (из Product Catalog): Цена, тип продукта, бренд, наличие активов (изображения, видео, информация о скидках (discount information), отзывы (product review information), наличие товара (availability)).

Какие метрики используются и как они считаются

• Predicted Click Through Rates (pCTR): Прогнозируемая вероятность клика на результат/объявление в определенном формате.
• Advertisement Conversion Rates (Коэффициенты конверсии): Метрика эффективности, используемая для обучения ML-модели.
• Composite Score (Композитная оценка): Модель может комбинировать прогнозы производительности UI и прогнозы производительности рекламы для выбора комбинации с наивысшей общей эффективностью (например, наивысший pCTR или наивысшая денежная стоимость, если учитываются ставки).
• Методы машинного обучения: Используется ML-модель (упоминается возможность logistic regression classifier) для прогнозирования метрик на основе входных признаков.

Выводы

1. Google оптимизирует не только ЧТО показывать, но и КАК показывать: Патент описывает сложную систему на основе ML для динамической оптимизации слоя представления (Presentation Layer). Формат выдачи не статичен, а адаптируется под контекст для максимизации вовлеченности.
2. Формат зависит от интента и этапа пользователя (User Journey): Система пытается определить задачу пользователя (исследование стиля vs поиск конкретного товара) на основе запроса и истории. Формат UI подбирается соответствующий: акцент на изображениях для исследования, акцент на ценах для покупки.
3. Постоянное тестирование и обучение (Exploration/Exploitation): Система использует модель для выбора наилучшего известного формата (Exploitation), но также активно тестирует новые или редко используемые форматы случайным образом (Exploration), чтобы собрать данные и обновить модель.
4. Возможность генерации UI: Система может не только выбирать из шаблонов, но и динамически генерировать форматы интерфейса на лету.
5. Критичность структурированных данных и активов: Чтобы контент мог быть показан в различных динамических форматах, он должен быть хорошо структурирован и содержать необходимые атрибуты (изображения, цены, рейтинги). Система полагается на данные из Product Catalog.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Максимальное заполнение структурированных данных (E-commerce): Критически важно предоставлять полные данные в Merchant Center и использовать микроразметку Schema.org/Product (изображения высокого качества, цены, рейтинги, наличие, скидки). Чем больше атрибутов доступно системе, тем в большем количестве динамических форматов (User Interface Formats) ваш товар может быть показан.
• Оптимизация под путь пользователя (User Journey): Понимайте, на каком этапе находится пользователь. Патент подтверждает, что Google адаптирует формат выдачи под этот этап. SEO-стратегия должна учитывать эти различия, предоставляя контент как для стадии исследования (обзоры, гайды), так и для стадии покупки (карточки товаров).
• Обеспечение качественных визуальных активов: Поскольку система может выбрать формат с акцентом на изображения для запросов, связанных со стилем или внешним видом, наличие привлекательных и оптимизированных изображений становится фактором, влияющим на кликабельность в этих динамических блоках.
• Анализ форматов в SERP: Мониторьте, какие форматы (включая рекламные) Google предпочитает показывать в вашей нише. Это дает представление о том, какие типы данных (изображения, цены и т.д.) модель Google считает наиболее важными для взаимодействия.

Worst practices (это делать не надо)

• Игнорирование микроразметки и фидов данных: Отсутствие структурированных данных лишает ваш контент возможности участвовать в показах через динамически выбираемые форматы, ограничивая видимость стандартными сниппетами.
• Предоставление неполной информации о товаре: Если у вашего товара нет цены или изображения, система не сможет использовать его в форматах, требующих эти элементы, даже если товар релевантен запросу (согласно Claim 9).
• Фокус только на стандартных «синих ссылках»: Полагаться только на традиционные текстовые сниппеты неэффективно, так как значительная часть SERP теперь состоит из динамически форматируемых блоков, управляемых подобными алгоритмами.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегию Google по созданию максимально адаптивной и персонализированной выдачи, где формат представления контента так же важен, как и его содержание. Для SEO это означает, что оптимизация под «видимость в SERP» становится сложнее, чем оптимизация под позицию. Необходимо оптимизировать данные и контент так, чтобы они были пригодны для встраивания в различные форматы (карусели, товарные блоки, расширенные сниппеты), которые Google выбирает или генерирует на лету с помощью ML.

Практические примеры

Сценарий: Адаптация формата UI под интент пользователя в E-commerce

1. Пользователь А (Исследование): Вводит широкий запрос «лучшие кроссовки для бега».
2. Анализ Google: Система определяет интент как исследовательский. ML-модель прогнозирует, что пользователь лучше всего отреагирует на визуальный контент и отзывы.
3. Выбранный Формат UI: Система выбирает формат карусели с большими изображениями, рейтингами и краткими обзорами (UI, ориентированный на визуальное восприятие).
4. Пользователь Б (Покупка): Вводит конкретный запрос «Nike Pegasus 40 размер 10 купить».
5. Анализ Google: Система определяет интент как транзакционный. ML-модель прогнозирует, что пользователь ищет лучшую цену и наличие.
6. Выбранный Формат UI: Система выбирает формат списка или таблицы, где акцент сделан на цене, стоимости доставки и наличии товара у разных продавцов (UI, ориентированный на сравнение цен).
7. Требования к SEO: Чтобы сайт появлялся в обоих сценариях, он должен предоставлять и качественные изображения/отзывы (для сценария А), и точные данные о ценах/наличии (для сценария Б) через структурированные данные.

Вопросы и ответы