Как Google Ads использует вероятностные модели для атрибуции телефонных звонков к показам рекламы и учитывает это в ранжировании объявлений

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему точной атрибуции офлайн-конверсий (телефонных звонков) к конкретным онлайн-взаимодействиям (показам рекламы). Это позволяет измерять эффективность рекламы без необходимости использовать уникальный номер телефона для каждого ключевого слова или показа. Цель – улучшить ранжирование рекламы за счет учета ценности звонков для рекламодателей.

Что запатентовано

Запатентована система вероятностной атрибуции телефонных звонков к показам онлайн-контента (преимущественно рекламы). Система рассчитывает вероятность того, что звонок был результатом конкретного показа, используя такие сигналы, как время, местоположение и ценность показа (Value Measure). Также запатентован метод включения этой вероятности звонка (pCall) в расчет рейтинга (Rank Score) рекламного объявления для его отбора и позиционирования в аукционе.

Как это работает

Система работает в два основных этапа: атрибуция и ранжирование.

• Атрибуция: Когда происходит звонок на отслеживаемый номер, система анализирует все недавние показы связанной рекламы. Для каждого показа рассчитывается вероятность того, что он привел к звонку. Учитывается разница во времени между показом и звонком, совпадение геолокации и позиция объявления на странице (Value Measure). Звонок атрибутируется к показу (полностью или частично).
• Ранжирование: Данные атрибуции агрегируются для расчета общей вероятности звонка (pCall) для объявления. Этот показатель используется вместе с вероятностью клика (pCTR) и ставками рекламодателя (Call Bid, Click Bid) для расчета итогового Rank Score в рекламном аукционе.

Актуальность для SEO

Высокая (для Google Ads). Отслеживание звонков и точная атрибуция конверсий являются критически важными компонентами рекламной платформы Google. Описанные вероятностные модели и включение звонков в ранжирование лежат в основе современных систем Google Ads.

Важность для SEO

1/10. Патент имеет минимальное значение для органического поиска (SEO). Он полностью сосредоточен на системе управления рекламой (Advertisement Management System), аукционах, ставках (Bids) и ранжировании платных объявлений. Патент не описывает механизмы, используемые для оценки качества сайтов или ранжирования результатов в органическом поиске.

Детальный разбор

Термины и определения

Ad Impression (Показ рекламы)

Доставка рекламного объявления на конкретное клиентское устройство в определенное время.

Advertisement Management System (Система управления рекламой)

Платформа (например, Google Ads), управляющая рекламными кампаниями, аукционами и отслеживанием взаимодействий.

Call Bid (Ставка за звонок)

Сумма, которую рекламодатель готов заплатить за телефонный звонок, полученный в результате показа рекламы.

Click Bid / Max CPC (Ставка за клик)

Сумма, которую рекламодатель готов заплатить за клик по рекламе.

Good Call (Хороший/Качественный звонок)

Звонок, который приносит пользу рекламодателю. Может определяться по продолжительности звонка, обнаружению ключевых слов в разговоре или прямой оценке рекламодателя.

Interaction (Взаимодействие)

Взаимодействие с элементом онлайн-контента (например, показ рекламы или клик по ней), связанное с конкретным устройством и временем.

pCall (Probability of a Call / Вероятность звонка)

Оценка вероятности того, что будущий показ рекламы приведет к телефонному звонку на указанный номер.

pCTR / Pclick (Probability of a Click / Вероятность клика)

Оценка вероятности клика по объявлению (прогнозируемый CTR).

Rank Score (Рейтинг объявления)

Числовое значение, используемое для отбора рекламы в аукционе и определения ее позиции. Рассчитывается на основе ожидаемого дохода.

Value Measure (Мера ценности)

Метрика, связанная с конкретным показом рекламы, часто основанная на позиции размещения объявления на странице (например, позиция вверху страницы имеет более высокую Value Measure, чем сбоку).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Примечание: В предоставленном документе Claims 1-20 отменены (canceled). Анализ основан на Claims 21-41.

Claim 21 (Независимый пункт): Описывает базовый метод атрибуции звонка к взаимодействию.

1. Система определяет вероятность того, что звонок на номер телефона был результатом первого взаимодействия (например, показа рекламы) из набора взаимодействий. Каждое взаимодействие привязано к устройству и времени.
2. Система связывает ценность (value) с этим первым взаимодействием на основе определенной вероятности.

Это ядро системы вероятностной атрибуции. Для конкретного звонка система оценивает все релевантные показы рекламы и рассчитывает для каждого вероятность того, что он стал причиной звонка.

Claim 22 (Зависимый от 21): Уточняет факторы для расчета вероятности.

Вероятность рассчитывается путем сравнения времени звонка со временем взаимодействия, а также с учетом меры ценности (Value Measure) этого взаимодействия.

Claim 25 (Зависимый): Уточняет, что Value Measure основана на позиции размещения (placement position) рекламы.

Claim 26 (Зависимый от 21): Добавляет геолокацию как фактор расчета вероятности.

Вероятность также зависит от сравнения местоположения, связанного со звонком (например, по коду города звонящего), и местоположения, связанного с устройством, на котором произошел показ (например, по IP-адресу).

Claims 27, 28, 29 (Зависимые от 21): Описывают конкретные методы атрибуции на основе рассчитанных вероятностей.

Патент защищает три варианта атрибуции:

• (Claim 27) Полная атрибуция: Звонок приписывается взаимодействию с наивысшей вероятностью.
• (Claim 28) Фракционная атрибуция: Звонок распределяется (в дробном размере) между всеми взаимодействиями пропорционально их вероятностям.
• (Claim 29) Пороговая атрибуция: Если вероятность для какого-либо взаимодействия превышает установленный порог, звонок приписывается ему полностью. Если порог не достигнут, используется фракционная атрибуция.

Где и как применяется

Этот патент описывает внутренние процессы системы управления рекламой Google (Google Ads) и не применяется к архитектуре органического поиска (CRAWLING, INDEXING, RANKING и т.д.).

В контексте архитектуры Google Ads изобретение применяется следующим образом:

• Data Acquisition (Сбор данных): Система собирает данные о показах рекламы (время, устройство, IP/местоположение, позиция на странице/Value Measure) и данные о звонках (время звонка, номер звонящего/местоположение, продолжительность).
• Attribution Modeling (Атрибуция): Происходит сопоставление звонков и показов с использованием описанной вероятностной модели.
• Feature Extraction (Извлечение признаков): На основе данных атрибуции рассчитываются ключевые метрики для рекламы, такие как pCall (вероятность звонка) и вероятность «хорошего звонка» (Good Call).
• Ad Ranking (Ранжирование рекламы): Метрики pCall используются вместе с pCTR и ставками (Call Bid, Click Bid) для расчета итогового Rank Score объявления в аукционе в реальном времени.

Входные данные:

• Данные о показе (Interaction): Время, Value Measure (позиция), местоположение устройства.
• Данные о звонке (Call): Время звонка, местоположение звонящего.
• Ставки рекламодателя: Call Bid, Click Bid.

Выходные данные:

• Атрибуция звонка к одному или нескольким показам.
• Рассчитанная метрика pCall для объявления.
• Итоговый Rank Score для объявления.

На что влияет

• Конкретные типы контента: Влияет исключительно на ранжирование и показ платных рекламных объявлений (Google Ads), которые включают номер телефона или ведут на сайт с номером телефона.
• Конкретные ниши или тематики: Особенно актуально для локального бизнеса и ниш, где телефонные звонки являются основной формой конверсии (например, экстренные услуги, недвижимость, финансы).

Когда применяется

• Триггер активации (Атрибуция): Поступление телефонного звонка на отслеживаемый номер, связанный с рекламной кампанией.
• Триггер активации (Ранжирование): Каждый раз, когда поступает запрос на показ рекламы и проводится аукцион для объявлений с возможностью звонка.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Атрибуция звонка к показу

1. Сбор данных о показах: Система обслуживает рекламу на множестве клиентских устройств, фиксируя время, местоположение и позицию (Value Measure) каждого показа (Ad Impression).
2. Идентификация звонка: Система идентифицирует звонок на номер телефона, указанный в рекламе. Фиксируется время звонка и определяется местоположение звонящего.
3. Расчет вероятностей: Для каждого релевантного показа (произошедшего до звонка) система рассчитывает вероятность того, что звонок стал результатом именно этого показа. Расчет базируется на:
   • Сравнении времени звонка и времени показа.
   • Сравнении местоположения звонка и местоположения показа.
   • Учете Value Measure (позиции) показа.
4. Атрибуция звонка: Звонок приписывается одному или нескольким показам. Используется один из методов: полная атрибуция (к показу с максимальной вероятностью), фракционная атрибуция (пропорционально вероятностям) или пороговая атрибуция.

Процесс Б: Расчет Rank Score и Ранжирование

1. Агрегация данных атрибуции: Система агрегирует данные атрибуции множества звонков к показам конкретного объявления.
2. Расчет pCall: На основе агрегированных данных рассчитывается вероятность pCall – оценка того, что будущий показ этого объявления приведет к звонку.
3. Расчет pGoodCall (Опционально): Система может определить, были ли звонки «хорошими» (Good Calls) по длительности, ключевым словам в разговоре или оценке рекламодателя, и рассчитать вероятность хорошего звонка.
4. Получение ставок и pCTR: Система получает ставки рекламодателя (Call Bid, Click Bid) и прогнозируемую вероятность клика (pCTR).
5. Расчет Call Rank Score: Рассчитывается рейтинг звонка, например, как pCall * Call Bid.
6. Расчет Click Rank Score: Рассчитывается рейтинг клика, например, как pCTR * Click Bid.
7. Расчет итогового Rank Score: Рассчитывается общий рейтинг объявления, например, путем суммирования Call Rank Score и Click Rank Score (ожидаемый доход).
8. Ранжирование и Показ: Система использует итоговый Rank Score для отбора объявлений-кандидатов и определения их позиций на странице в ходе аукциона.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Технические факторы: IP-адрес клиентского устройства (для определения местоположения показа), данные GPS (если доступны на мобильных устройствах).
• Временные факторы: Точное время показа рекламы (Interaction time), точное время телефонного звонка (Call time), продолжительность звонка (Call duration).
• Географические факторы: Местоположение показа (на основе IP/GPS), местоположение звонящего (на основе кода города номера телефона – Area Code – или GPS).
• Структурные факторы (Позиционные): Позиция рекламного объявления на странице (используется как Value Measure).
• Поведенческие факторы: Исторический CTR (используется для расчета pCTR).
• Мультимедиа факторы (Опционально): Транскрипция телефонного разговора. Используется для определения качества звонка (Good Call) и поиска ключевых слов.
• Бизнес-факторы (Google Ads): Ставки рекламодателя (Call Bid, Click Bid). Оценка качества звонка, предоставленная рекламодателем.

Какие метрики используются и как они считаются

• Value Measure: Метрика ценности показа, основанная на его позиции на странице (например, выше на странице = выше ценность).
• Вероятность атрибуции: Рассчитывается для каждой пары (звонок, показ) на основе близости по времени, местоположению и значению Value Measure. Может использоваться обученный классификатор (trained classifier) для оценки этих вероятностей.
• pCall (Probability of a Call): Рассчитывается путем агрегации атрибутированных звонков к общему числу показов. Может уточняться с учетом контекста (время дня, позиция).
• pGoodCall (Probability of a Good Call): Аналогично pCall, но учитываются только звонки, классифицированные как «хорошие» (например, длительностью больше порогового значения, например, 1 минуты).
• Rank Score: Формула расчета ожидаемого дохода (Expected Revenue). Пример формулы, вытекающий из патента (FIG. 3B): (pCTR * Click Bid) + (pCall * Call Bid).

Выводы

Патент описывает внутренние процессы Google Ads без прямых рекомендаций для органического SEO.

1. Фокус на вероятностной атрибуции: Google использует сложные вероятностные модели для связи офлайн-событий (звонков) с онлайн-взаимодействиями (показами рекламы). Это позволяет системе атрибутировать конверсии без необходимости использовать уникальные номера для каждого показа.
2. Ключевые сигналы атрибуции: Основными сигналами для определения связи между показом и звонком являются временная близость, географическое совпадение и позиция объявления на странице (Value Measure).
3. Звонки как фактор ранжирования рекламы: Вероятность звонка (pCall) является прямым компонентом формулы рейтинга рекламы (Rank Score), наряду с pCTR. Это позволяет рекламодателям, генерирующим много звонков, получать лучшие позиции в платном поиске, даже если их CTR ниже.
4. Учет качества звонков: Система способна не просто отслеживать факт звонка, но и оценивать его качество (Good Call) на основе продолжительности, содержания разговора или обратной связи от рекламодателя, и использовать эту информацию для оптимизации ранжирования.
5. Отсутствие связи с органическим поиском: Механизмы, описанные в патенте (ставки, аукционы, pCall, Advertisement Management System), не применяются для ранжирования результатов органического поиска.

Практика

Практическое применение в SEO

Патент является инфраструктурным для системы Google Ads и не дает практических выводов для SEO.

Best practices (это мы делаем)

Для SEO-специалистов нет прямых рекомендаций, вытекающих из этого патента. Однако, если специалист также управляет контекстной рекламой (PPC), то выводы следующие:

• Внедрение отслеживания звонков: Критически важно настроить отслеживание звонков в Google Ads. Без этих данных система не сможет рассчитать pCall и будет ранжировать объявления только на основе pCTR и ставок за клик.
• Использование Call Bids: Если для бизнеса звонки более ценны, чем клики, необходимо использовать стратегии назначения ставок, ориентированные на звонки (Call Bid). Это позволит системе учитывать ценность звонков при расчете Rank Score.
• Оптимизация под качественные звонки: Поскольку система может учитывать вероятность «хорошего звонка» (Good Call), следует оптимизировать кампании (тексты объявлений, таргетинг) для привлечения целевых пользователей, которые с большей вероятностью совершат конверсию во время звонка.

Worst practices (это делать не надо)

Не применимо к SEO. В контексте PPC: Игнорирование потенциала звонков и отказ от их отслеживания в нишах, где звонки являются важной конверсией. Это приведет к неточной оценке эффективности кампаний и потенциальному занижению Rank Score объявлений по сравнению с конкурентами, которые отслеживают звонки.

Стратегическое значение

Стратегическое значение для SEO отсутствует. Для цифрового маркетинга в целом патент подчеркивает важность сквозной аналитики и атрибуции офлайн-конверсий для точной оценки эффективности рекламных каналов. Он детально демонстрирует, как Google монетизирует и ранжирует рекламу на основе ожидаемого дохода (Expected Revenue) от различных типов взаимодействий (кликов и звонков).

Практические примеры

Практических примеров для SEO нет.

Пример для PPC (Google Ads): Сравнение в аукционе (FIG. 3B)

1. Сценарий: Аукцион по запросу «вызов сантехника срочно».
2. Объявление 1 (Ad 1): Рекламодатель не фокусируется на звонках. Click Bid = \$10. pCTR = 0.1. Call Bid = 0. Ожидаемый доход (Rank Score) = (\$10 * 0.1) + 0 = \$1.00.
3. Объявление 2 (Ad 2): Рекламодатель активно отслеживает звонки и использует Call Bid. Click Bid = \$10. pCTR = 0.05. Call Bid = \$20. Система рассчитала pCall = 0.05 на основе успешной атрибуции предыдущих звонков.
4. Расчет для Ad 2: Ожидаемый доход (Rank Score) = (\$10 * 0.05) + (\$20 * 0.05) = \$0.50 + \$1.00 = \$1.50.
5. Результат: Объявление 2 получит более высокий Rank Score и займет лучшую позицию, чем Объявление 1, несмотря на вдвое низкий pCTR, благодаря учету вероятности и ценности звонков.

Вопросы и ответы