Как Google использует историю просмотров товаров для показа персонализированной рекламы в результатах поиска (Ремаркетинг в поиске)

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу повышения релевантности и эффективности спонсорского контента (sponsored content), то есть платной рекламы. Он описывает механизм использования данных о предыдущем поведении пользователя на сайтах рекламодателей для показа рекламы продуктов, которыми пользователь уже интересовался (ремаркетинг), непосредственно на странице результатов поиска (SERP).

Что запатентовано

Запатентована система и метод выбора спонсорского контента для участия в рекламном аукционе (Auction). Ключевая особенность изобретения — включение в аукцион рекламных объявлений, основанных строго на истории просмотров пользователя, даже если эти объявления не связаны с ключевыми словами текущего поискового запроса.

Как это работает

Система работает в два этапа:

1. Сбор данных: Когда пользователь посещает сайт рекламодателя (Content Provider) и просматривает продукт, система фиксирует это действие (например, с помощью Pixel Tag). Идентификаторы продукта и рекламодателя сохраняются и привязываются к идентификатору пользователя (Client Identifier, например, cookie).
2. Показ контента: Когда пользователь вводит запрос в поисковую систему, Content Selection Server отбирает кандидатов для аукциона. Отбираются как стандартные объявления (на основе ключевых слов запроса), так и ремаркетинговые объявления (на основе истории просмотров). Оба типа конкурируют в аукционе, и победитель показывается на SERP.

Актуальность для SEO

Высокая (для контекстной рекламы / Google Ads). Описанные механизмы лежат в основе технологий ремаркетинга в поиске (например, RLSA — Remarketing Lists for Search Ads), которые являются стандартом в современных рекламных кампаниях и критически важны для E-commerce.

Важность для SEO

Минимальное влияние (1/10). Патент полностью посвящен инфраструктуре и алгоритмам системы платной рекламы (Sponsored Content) и аукционам. Он не описывает механизмы ранжирования органических результатов поиска. Для SEO-специалистов он представляет интерес только с точки зрения понимания работы смежных систем (Google Ads) и того, как персонализированная реклама формируется и занимает место на SERP.

Детальный разбор

Термины и определения

Auction (Аукцион)

Процесс выбора спонсорского контента для показа на веб-странице (например, SERP), определения его позиции и стоимости.

Client Identifier / User Identifier (Идентификатор клиента/пользователя)

Уникальный идентификатор (например, cookie, IP-адрес, device identifier), используемый сервером для отслеживания поведения пользователя и хранения истории его просмотров (history data).

Content Provider (Поставщик контента)

В контексте данного патента — рекламодатель, который спонсирует контент и размещает теги отслеживания на своем сайте.

Content Selection Server (Сервер выбора контента)

Сервер (часть рекламной сети), который получает запросы на показ контента, проводит аукцион и предоставляет выбранный спонсорский контент.

Pixel Tag / Web Beacon (Пиксельный тег)

Механизм (например, прозрачный GIF или скрипт), размещаемый на сайте рекламодателя для отслеживания действий пользователя (например, просмотр продукта) и передачи идентификаторов на Content Selection Server.

Previously Viewed Content (Ранее просмотренный контент)

Контент, обычно информация о продукте, который пользователь просматривал на сайте рекламодателя до выполнения текущего поискового запроса.

Product Identifier (Идентификатор продукта)

Идентификатор, указывающий на конкретный продукт, который просматривал пользователь (в Claims упоминается как first identifier).

Sponsored Content Item (Элемент спонсорского контента)

Рекламное объявление (advertisement).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод предоставления спонсорского контента на веб-странице.

1. Система получает ключевые слова поискового запроса пользователя.
2. Система получает первый идентификатор (идентифицирует продукт, который пользователь смотрел ранее) и второй идентификатор (идентифицирует поставщика этого контента/рекламодателя).
3. На основе этих идентификаторов система находит первый элемент спонсорского контента (Item 1), связанный с этим продуктом и рекламодателем.
4. Система выбирает Item 1 для участия в аукционе (Auction) для показа на странице результатов поиска. Ключевое условие: этот выбор НЕ ТРЕБУЕТ (is not triggered by) наличия связи между Item 1 и ключевыми словами текущего поискового запроса.
5. Система выбирает второй элемент спонсорского контента (Item 2) для участия в аукционе. Ключевое условие: этот выбор ТРЕБУЕТ наличия связи между Item 2 и ключевыми словами текущего поискового запроса.
6. Если по результатам аукциона Item 1 выбран для показа, он предоставляется для включения на страницу результатов поиска.

Ядром изобретения является механизм, позволяющий рекламе, основанной строго на истории просмотров пользователя (ремаркетинг), конкурировать в аукционе на SERP с рекламой, основанной на текущем контексте (поисковом запросе). Это позволяет показывать высоко персонализированную рекламу, даже если она тематически не связана с тем, что пользователь ищет в данный момент.

Где и как применяется

Этот патент не относится напрямую к архитектуре органического поиска (CRAWLING, INDEXING, RANKING и т.д.). Он описывает работу системы Content Selection (Рекламной сети, например Google Ads), которая взаимодействует с поисковой системой в момент формирования выдачи.

CRAWLING/INDEXING (Косвенно)
Для работы системы рекламодатели должны предоставить каталоги продуктов (Product Catalog). Система индексирует эти каталоги, чтобы впоследствии сопоставлять полученные Product Identifier с конкретными товарами и рекламными объявлениями. Также происходит индексация данных о поведении, собранных через Pixel Tags.

RANKING / METASEARCH (Взаимодействие)
На этапе формирования страницы результатов поиска основная поисковая система отправляет запрос на Content Selection Server для заполнения слотов спонсорского контента. В этот момент происходит описанный в патенте процесс выбора кандидатов (как контекстных, так и ремаркетинговых) и проведения аукциона.

Входные данные:

• Ключевые слова текущего поискового запроса.
• Идентификатор пользователя (Client Identifier).
• История просмотров пользователя (сохраненные связки Product ID + Content Provider ID).

Выходные данные:

• Выбранный по итогам аукциона элемент спонсорского контента (рекламное объявление).

На что влияет

• Типы контента: Влияет исключительно на блок Sponsored Content (Платная реклама) на странице результатов поиска. Не оказывает влияния на ранжирование органических результатов.
• Ниши: Наиболее актуально для E-commerce и других тематик, где пользователи изучают и сравнивают продукты перед покупкой (электроника, одежда, путешествия, недвижимость, авто).

Когда применяется

Алгоритм применяется при выполнении следующих условий:

• Триггеры активации:
  • Пользователь выполняет поисковый запрос.
  • У пользователя есть зафиксированная история просмотров продуктов на сайтах рекламодателей, которые участвуют в программе (т.е. установили Pixel Tag и передают данные).
  • Рекламодатель создал соответствующие спонсорские объявления и настроил ремаркетинговые кампании.

Пошаговый алгоритм

Этап А: Сбор данных (Предварительный процесс)

1. Пользователь посещает сайт Поставщика контента (Рекламодателя).
2. Веб-страница содержит Pixel Tag (или аналогичный механизм отслеживания).
3. При просмотре продукта Pixel Tag срабатывает и инициирует отправку запроса на Content Selection Server.
4. Запрос содержит Product Identifier (просмотренный товар), Content Provider Identifier (рекламодатель), а также Client Identifier (идентификатор пользователя, например, cookie).
5. Сервер сохраняет эту связку в базе данных истории просмотров пользователя.

Этап Б: Обработка запроса и Аукцион (Реальное время)

1. Пользователь вводит поисковый запрос. Сервер получает ключевые слова и идентификатор пользователя.
2. Идентификация кандидатов Типа 1 (Ремаркетинг): Система обращается к истории пользователя и идентифицирует ранее просмотренные продукты. Выбираются связанные с ними спонсорские объявления (Item 1). Связь с ключевыми словами текущего запроса не требуется.
3. Идентификация кандидатов Типа 2 (Стандартный поиск): Система анализирует ключевые слова запроса и выбирает релевантные спонсорские объявления стандартным методом (Item 2).
4. Проведение аукциона: Item 1 и Item 2 конкурируют за показ. (Патент упоминает, что ставки и ранжирование могут зависеть от поведенческих моделей — behavioral model).
5. Выбор победителя: Определяется объявление с наивысшим рейтингом в аукционе.
6. Предоставление контента: Если победил Item 1 (ремаркетинговое объявление), он показывается пользователю на SERP.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на использовании поведенческих и пользовательских данных для целей рекламы.

• Поведенческие факторы: История посещения веб-страниц (history data), просмотры конкретных продуктов, действия на сайте рекламодателя (например, завершенные покупки — conversions). Сбор данных осуществляется преимущественно через Pixel Tags.
• Пользовательские факторы: Client Identifier (Cookie, IP, Device ID), используемый для агрегации истории поведения и идентификации пользователя в момент поиска.
• Контентные факторы (Рекламные материалы): Текст объявления, целевая страница (landing page).

Какие метрики используются и как они считаются

Патент фокусируется на механизме отбора кандидатов для аукциона, а не на деталях ранжирования внутри аукциона. Однако, в тексте упоминаются стандартные метрики эффективности рекламы, которые используются при ранжировании:

• Click-Through Rate (CTR) (Показатель кликабельности).
• Conversion Rate (Коэффициент конверсии).
• Quality (Качество объявления): Упоминается, что качество влияет на ранг в аукционе. Включает такие факторы как релевантность текста объявления и качество целевой страницы.
• Maximum Bid Amount (Максимальная ставка).
• Similarity Score (Оценка схожести): Упоминается возможность использования поведенческих моделей для оценки схожести текущего пользователя с группами пользователей, которые ранее совершали конверсии. Эта оценка может использоваться для корректировки ставки в аукционе.

Выводы

1. Фокус исключительно на спонсорском контенте (PPC): Патент описывает механизмы работы рекламной сети (например, Google Ads) и не имеет отношения к алгоритмам органического поиска. SEO-специалисты должны четко это понимать.
2. Механизм ремаркетинга в поиске: Описана система, позволяющая показывать высоко персонализированную рекламу на основе детальной истории просмотров товаров (ремаркетинг) непосредственно на странице результатов поиска.
3. Независимость от текущего запроса: Ключевая запатентованная особенность — это возможность включения ремаркетингового объявления в аукцион, даже если оно семантически не соответствует ключевым словам текущего запроса пользователя.
4. Сбор данных на внешних сайтах: Система критически зависит от сбора данных о поведении пользователей на сайтах третьих сторон (рекламодателей) с помощью Pixel Tags и привязки этих данных к пользователю через Client Identifier (Cookie).
5. Отсутствие практической ценности для SEO: Для специалистов по органическому продвижению этот патент не дает практических рекомендаций или инсайтов о работе поисковой системы Google в части органического ранжирования.

Практика

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

Best practices (это мы делаем)

• Практических рекомендаций для органического SEO на основе этого патента нет.
• (Информация для PPC-специалистов и общего понимания): Патент подтверждает важность использования технологий ремаркетинга в поиске (RLSA). Это требует корректной установки тегов отслеживания (Pixel Tags) на страницах продуктов для сбора данных о просмотрах и настройки соответствующих рекламных кампаний.

Worst practices (это делать не надо)

• Не применимо к органическому SEO.

Стратегическое значение

Патент подтверждает высокий уровень поведенческой персонализации, применяемый Google в своих рекламных продуктах. Для SEO-специалистов стратегическое значение заключается в понимании того, что рекламные блоки на SERP становятся все более адаптированными под конкретного пользователя. Это потенциально может отвлекать внимание пользователя от органической выдачи, даже если показываемая реклама кажется не связанной с текущим запросом пользователя.

Практические примеры

Практических примеров для органического SEO нет.

Пример работы механизма (Контекстная реклама):

1. Сбор данных: Пользователь посещает сайт магазина электроники example.com и просматривает страницу «Смартфон Модель X». Pixel Tag на странице фиксирует Product ID смартфона и Content Provider ID магазина, связывая их с Cookie пользователя.
2. Поисковый запрос: На следующий день пользователь ищет в Google «расписание кинотеатров».
3. Аукцион: Система Google Ads видит запрос и историю пользователя. В аукцион включаются:
   • Item 1 (Ремаркетинг): Реклама «Специальное предложение на Смартфон Модель X от example.com».
   • Item 2 (Стандартный): Реклама ближайших кинотеатров.
4. Результат: Если ставка и показатели качества ремаркетингового объявления example.com в аукционе окажутся достаточно высокими, пользователь увидит рекламу смартфона на странице с результатами поиска расписания кинотеатров.

Вопросы и ответы