Как Google ранжирует рекламные объявления (Ad Rank) на основе ожидаемого дохода (CTR * CPC)

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему неэффективного ранжирования рекламы в системах Pay-Per-Click (PPC). Системы, ранжирующие рекламу исключительно на основе максимальной ставки (например, GoTo.com, упоминаемый в патенте), стимулируют показ дорогих, но нерелевантных объявлений. Пользователи игнорируют такие объявления (низкий CTR), что ухудшает пользовательский опыт и снижает общий доход рекламной площадки. Цель изобретения — упорядочить рекламу так, чтобы максимизировать как ее релевантность, так и экономическую ценность.

Что запатентовано

Запатентованы метод и аппаратура для упорядочивания рекламных объявлений на основе оценки (Score), которая рассчитывается с использованием как информации о цене (Price Information), так и информации об эффективности (Performance Information). Суть изобретения заключается в ранжировании рекламы на основе ожидаемого дохода (Производительность * Цена), а не только цены.

Как это работает

Система определяет набор релевантных объявлений-кандидатов. Для каждого кандидата извлекаются данные об эффективности (например, Click-Through Rate или CTR) и данные о цене (например, ставка Cost-Per-Click или CPC). Затем рассчитывается Score, часто путем умножения этих двух параметров (CTR * CPC). Объявления сортируются на основе этого Score, что определяет порядок их показа на странице.

Актуальность для SEO

Критически высокая (для контекстной рекламы/PPC). Этот патент описывает фундаментальную экономическую модель Google Ads и принцип расчета Ad Rank. Хотя современные алгоритмы значительно сложнее и учитывают больше факторов (Quality Score, расширения), базовый принцип комбинирования ставки и эффективности для максимизации ожидаемого дохода остается центральным.

Важность для SEO

(1/10) Влияние на органическое SEO минимальное. Патент описывает исключительно механизмы ранжирования платной рекламы (Google Ads) и не содержит информации об алгоритмах органического поиска. Его ценность для SEO-специалистов заключается в понимании общей экосистемы поиска, принципов монетизации Google и того, как формируется платная часть выдачи, конкурирующая за внимание пользователя.

Детальный разбор

Термины и определения

Ad Consumer (Потребитель рекламы)

Сущность, которая запрашивает и отображает рекламу. Примеры: поисковая система (Search Engine) или контент-сервер (веб-сайт издателя).

Performance Information / Parameter (Информация / Параметр эффективности)

Метрика, измеряющая интерес пользователя к рекламе. Основной пример — Click-Through Rate (CTR). Также включает Conversion Rate, пользовательские рейтинги и т.д.

Price Information / Parameter (Информация / Параметр цены)

Сумма, которую рекламодатель согласен платить. Включает Cost-Per-Click (CPC), Cost Per Impression (CPM) или цену за конверсию (CPA).

Score (Оценка)

Рассчитанное значение, используемое для упорядочивания объявлений. Обычно функция от Performance Information и Price Information.

Click-Through Rate (CTR)

Отношение числа кликов по объявлению к числу его показов (impressions).

Windowed, time-weighted function (Оконная, взвешенная по времени функция)

Метод расчета метрик эффективности (например, среднего CTR), который учитывает данные в пределах определенного окна (например, последние 1000 показов) и может придавать больший вес более свежим данным.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод упорядочивания рекламы при показе вместе с документом (например, SERP или веб-страницей).

1. Система принимает запрос на рекламу, связанный с документом.
2. Определяется набор объявлений-кандидатов с использованием (i) информации о таргетинге и (ii) контента или категории документа.
3. Для каждого кандидата принимается Performance Information И Price Information.
4. Система упорядочивает объявления, используя ОБА типа информации (цену и эффективность), формируя упорядоченный набор.
5. Система предоставляет упорядоченные объявления для показа пользователю.

Ядро изобретения — защита метода ранжирования рекламы, при котором позиция определяется не только ставкой, но и эффективностью объявления.

Claims 3 и 5 (Зависимые): Уточняют природу информации.

• Claim 3: Price Information основана на сумме, которую рекламодатель платит за показ и последующий выбор (клик) (CPC).
• Claim 5: Performance Information включает информацию о выборе объявления (CTR).

Интерпретация: Claims защищают механизм ранжирования рекламы по ожидаемому доходу (например, CTR * CPC), применяемый к рекламе, таргетированной на контент документа.

Где и как применяется

ВАЖНО: Этот патент описывает архитектуру рекламной системы (Google Ads), а не системы органического поиска. Он не вписывается напрямую в стандартные этапы органического поиска (CRAWLING, INDEXING, RANKING).

Он применяется в рамках Ad Delivery System, в частности:

• Ad Serving Operation(s): Обрабатывает запрос от Ad Consumer (например, поисковой системы).
• Presentation Ordering Operation(s): Ядро патента. Эта операция реализует логику ранжирования на основе цены и эффективности.

Взаимодействие с поиском (METASEARCH – Метапоиск и Смешивание):
Поисковая система (Ad Consumer) получает упорядоченный список рекламы и комбинирует его с органическими результатами. Патент подчеркивает важность сохранения четкого визуального разделения между органическими результатами и рекламой.

Входные данные:

• Список объявлений-кандидатов.
• Performance Parameter (например, исторический или ожидаемый CTR) для каждого объявления.
• Price Parameter (например, ставка CPC) для каждого объявления.

Выходные данные:

• Упорядоченный список рекламных объявлений.

На что влияет

• Типы контента: Влияет исключительно на порядок и отображение платных рекламных объявлений (Google Ads). Не влияет на ранжирование органического контента.
• Запросы и Ниши: Применяется ко всем типам запросов и тематик, где проводится рекламный аукцион.

Когда применяется

• Условия работы: Алгоритм применяется в режиме реального времени каждый раз, когда происходит аукцион Google Ads для определения порядка показа конкурирующих объявлений.
• Исключения: В патенте упоминается необходимость искусственно или временно повышать Score для новых объявлений, у которых еще нет статистически значимых данных об эффективности, чтобы дать им возможность получить показы.

Пошаговый алгоритм

Основной алгоритм, описанный в патенте, — это метод упорядочивания на основе дохода (Revenue-Based Presentation Ordering Method):

1. Формирование списка кандидатов: Определение списка релевантных рекламных объявлений на основе таргетинга и контекста.
2. Получение данных об эффективности: Извлечение Performance Parameter (например, CTR) для каждого объявления. Этот параметр может быть рассчитан с использованием windowed, time-weighted function для приоритизации свежих данных.
3. Получение данных о цене: Извлечение Price Parameter (например, CPC) для каждого объявления.
4. Расчет оценки (Score): Определение Score на основе эффективности и цены. В основном варианте это произведение (например, Score = CTR * CPC).
5. Корректировка оценки (Опционально): Модификация Score с использованием множителей (multipliers), например, для стратегических рекламодателей или кампаний, чувствительных ко времени.
6. Упорядочивание: Сортировка объявлений на основе итогового Score.
7. Предоставление результатов: Передача упорядоченного списка Ad Consumer.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на двух основных типах данных для ранжирования:

• Поведенческие факторы (Performance Information): Исторические данные о взаимодействии пользователей с объявлениями.
  • Количество кликов (Click-through count).
  • Click-Through Rate (CTR).
  • Количество конверсий (Conversion count).
  • Коэффициент конверсии (Conversion rate).
  • Пользовательские рейтинги объявления.
• Экономические факторы (Price Information): Ставки, установленные рекламодателями.
  • Цена за клик (Cost per selection, CPC).
  • Цена за показ (Cost per impression, CPM).
  • Цена за конверсию (Cost per conversion).

Контентные, технические, ссылочные и другие факторы, используемые в органическом SEO, в данном патенте не рассматриваются.

Какие метрики используются и как они считаются

• Ключевая Метрика: Score (Оценка Ранжирования / Ad Rank).
• Формула расчета (Revenue-Based): Score = Performance Parameter * Price (например, CTR * CPC). Эта формула рассчитывает ожидаемый доход (Expected Revenue) от показа объявления.
• Обработка данных (Data Smoothing/Freshness): Performance Parameters (например, CTR) рассчитываются с использованием windowed, time-weighted functions. В патенте упоминается пример использования окна в 1000 последних показов с линейным взвешиванием в пользу самых последних показов. Это позволяет сгладить данные и быстрее реагировать на изменения.
• Нормализация: Патент упоминает, что Performance Information может быть взвешена с учетом прошлых позиций объявления, чтобы нормализовать данные (так как позиция влияет на CTR).

Выводы

1. Это патент о PPC, а не об органическом SEO: Патент определяет механизм ранжирования платной рекламы (Ad Rank). Он не описывает алгоритмы ранжирования органических результатов.
2. Ранжирование по ожидаемому доходу: Google ранжирует рекламу не по максимальной ставке, а по ожидаемому доходу (Expected Revenue), который рассчитывается как комбинация ставки (Price) и эффективности (Performance/CTR).
3. Эффективность (CTR) как ключевой множитель: Система стимулирует создание релевантных объявлений. Объявление с более низкой ставкой может занять более высокую позицию, если его CTR значительно выше, и это принесет больше ожидаемого дохода.
4. Использование поведенческих данных и их обработка: Патент подтверждает активное использование поведенческих метрик (CTR) в рекламной системе и описывает сложные методы их обработки, такие как взвешивание по времени и оконные функции для обеспечения актуальности данных.
5. Намеренное разделение рекламы и органики: В патенте прямо указывается на необходимость поддерживать различие между платными объявлениями и «предположительно нейтральными результатами поиска», чтобы не вводить пользователя в заблуждение.

Практика

ВАЖНО: Патент описывает инфраструктуру рекламной системы (Google Ads) и не дает практических выводов или рекомендаций для органического SEO.

Best practices (это мы делаем)

Практических рекомендаций для органического SEO, основанных на механизмах этого патента, нет.

(Для контекста PPC: Специалисты должны фокусироваться на максимизации CTR через создание релевантных и привлекательных креативов, так как это напрямую влияет на Ad Rank и позволяет снижать стоимость клика при сохранении позиций).

Worst practices (это делать не надо)

Не применимо к органическому SEO.

(Для контекста PPC: Полагаться исключительно на высокие ставки для продвижения нерелевантных объявлений неэффективно. Система пессимизирует такие объявления из-за низкого CTR).

Стратегическое значение

Стратегическое значение для SEO минимально. Патент подтверждает, что Google четко разделяет алгоритмы ранжирования органического поиска и платной рекламы. Он демонстрирует важность CTR как меры интереса пользователя в контексте рекламы, но не дает оснований полагать, что этот же механизм (и тем более финансовые факторы) используется в органическом ранжировании. Это знание позволяет SEO-специалистам фокусироваться на релевантных факторах органического поиска.

Практические примеры

Практических примеров применения для органического SEO нет.

Пример работы механизма в контексте PPC:

Сценарий: Аукцион Google Ads. Сравнение двух рекламных объявлений.

1. Объявление А:
   • Ставка (CPC): $1.50
   • Эффективность (CTR): 2% (0.02)
   • Score (Ad Rank): $1.50 * 0.02 = 0.030
2. Объявление Б:
   • Ставка (CPC): $1.00
   • Эффективность (CTR): 4% (0.04)
   • Score (Ad Rank): $1.00 * 0.04 = 0.040
3. Результат: Объявление Б будет показано выше Объявления А, несмотря на более низкую ставку. Система ожидает получить больше дохода от показа Объявления Б (0.040 > 0.030).

Вопросы и ответы