Как Google рассчитывает рейтинг и фактическую стоимость клика в рекламном аукционе (Generalized Second-Price Auction)

Описание

Какую задачу решает

Патент решает фундаментальные проблемы ранних систем контекстной рекламы. Во-первых, он устраняет недостатки систем, ранжирующих рекламу только по ставке, что приводило к показу нерелевантных объявлений и снижению пользовательского опыта. Во-вторых, он решает проблему «сожаления победителя» (winner’s remorse) и противодействует автоматизированным системам ставок (роботам). Цель — создать справедливый аукцион, где рекламодатель платит минимальную сумму, необходимую для удержания своей позиции, одновременно максимизируя релевантность и экономическую ценность.

Что запатентовано

Запатентован метод автоматического поддержания цены (Automated Price Maintenance) в рекламной системе. Система определяет порядок показа объявлений на основе Ad Preference Value, который рассчитывается с учетом информации о цене (Price Information, например, максимальная ставка) и информации об эффективности (Performance Information, например, CTR). Ключевым изобретением является механизм расчета фактической стоимости (Actual Cost), который базируется на показателях следующего по рангу конкурента, а не на ставке самого победителя.

Как это работает

Механизм, известный как Generalized Second-Price Auction (GSP), работает следующим образом:

• Ранжирование: Для каждого объявления вычисляется Ad Preference Value. В основном примере это произведение максимальной ставки на показатель эффективности (например, Max Bid * CTR). Объявления сортируются по этому значению.
• Ценообразование: Фактическая стоимость для объявления (Ad1) определяется минимальной суммой, необходимой для сохранения его позиции над следующим объявлением (Ad2). Это рассчитывается путем использования Ad Preference Value следующего конкурента и показателя эффективности текущего объявления. Например: Цена(Ad1) = (Рейтинг(Ad2)) / Эффективность(Ad1).

Актуальность для SEO

Критически высокая (для PPC/Контекстной рекламы). Этот патент (и его предшественники 2002/2003 годов) описывает ядро современного аукциона Google Ads. Хотя метрики эффективности эволюционировали, базовый принцип расчета ранга (Ad Rank) и фактической цены (Actual CPC), заложенный здесь, остается фундаментом рекламного движка Google.

Важность для SEO

1/10 (Минимальное/Инфраструктура). Патент не имеет прямого отношения к органическому поиску (SEO). Он полностью сосредоточен на механизмах платной рекламы (PPC/Google Ads) — аукционах, расчете ставок и цене за клик. Он не описывает алгоритмы ранжирования органических результатов. Этот патент относится к Google Ads, а не к Google Search.

Детальный разбор

Термины и определения

Ad Preference Value (Значение предпочтения объявления)

Метрика, используемая для определения относительного порядка (ранга) показа объявлений. Также называется Placement Value. Может рассчитываться на основе цены, эффективности или их комбинации.

Performance Information / Performance Parameter (Информация/Параметр эффективности)

Мера заинтересованности пользователя в объявлении. Примеры: Click-Through Rate (CTR), Conversion Rate, пользовательские рейтинги. Эта метрика может быть взвешенной или нормализованной.

Price Information (Информация о цене)

Финансовая информация, связанная с объявлением, как правило, максимальная ставка.

Maximum Cost Per Result Bid (Максимальная ставка за результат)

Максимальная сумма, указанная рекламодателем за желаемый результат (например, клик (selection) или конверсия (conversion)).

Actual Cost Per Result (Фактическая стоимость за результат)

Сумма, которая фактически списывается с рекламодателя. Рассчитывается так, чтобы быть минимально необходимой для поддержания позиции.

Next Lower Ad Preference Value (Следующее более низкое значение предпочтения)

Ad Preference Value объявления, которое ранжируется на одну позицию ниже текущего. Используется для расчета Actual Cost.

Reserve Price (Резервная цена)

Минимальная стоимость, которая может быть списана, особенно если у объявления нет конкурентов снизу.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной компьютерный метод расчета стоимости рекламы.

1. Система определяет Ad Preference Value для каждого из множества объявлений.
2. Система определяет стоимость (Cost) для каждого объявления. Эта стоимость рассчитывается с использованием: (i) информации об этом объявлении И (ii) максимальной ставки за результат (maximum cost for a result bid) объявления, имеющего следующее по порядку (next lower) Ad Preference Value.
3. Расчет стоимости не зависит (independent) от максимальных ставок любых других объявлений (кроме следующего снизу).
4. Определенная стоимость ниже, чем максимальная ставка за результат, связанная с самим объявлением.

Это юридическое определение механизма Generalized Second-Price Auction (GSP). Ключевым является то, что цена определяется исключительно следующим конкурентом и всегда будет ниже (или равна) собственной максимальной ставке рекламодателя. Это гарантирует, что победитель платит минимально необходимую цену для удержания своей позиции.

Claims 2-4 (Зависимые): Уточняют терминологию.

• Ad Preference Value может означать позицию размещения (ad placement).
• Максимальная ставка может быть за клик (selection) или за конверсию (conversion).

Где и как применяется

ВАЖНО: Этот патент не применяется к стандартной 6-этапной архитектуре органического поиска (Crawling, Indexing, Ranking и т.д.). Он относится исключительно к системе управления и показа рекламы (Ad Entry, Maintenance and Delivery System).

Внутри рекламной системы:

• Presentation Ordering Operations (Операции упорядочивания показа): На этом этапе определяется порядок показа объявлений на основе Ad Preference Value.
• Cost Determination Operations (Операции определения стоимости): Сразу после ранжирования система рассчитывает фактическую стоимость (Actual Cost) для каждого объявления, используя данные следующего конкурента.
• Accounting/Billing Operations (Операции учета/биллинга): Рассчитанная стоимость используется для списания средств при наступлении события (например, клика).

Входные данные:

• Набор релевантных объявлений-кандидатов.
• Performance Information (например, ожидаемый CTR) для каждого объявления.
• Price Information (например, Max CPC Bid) для каждого объявления.

Выходные данные:

• Отсортированный список объявлений для показа.
• Рассчитанная фактическая стоимость (Actual Cost) для каждого показанного объявления.

На что влияет

• Типы контента: Влияет исключительно на платные рекламные объявления (текстовые, графические, товарные и т.д.) в экосистеме Google.
• Не влияет на: Органические результаты поиска (SEO), панели знаний, блоки с ответами или любые другие элементы органической выдачи.

Когда применяется

• Условия применения: Алгоритм активируется при каждом запросе пользователя, который инициирует рекламный аукцион (например, при каждой загрузке SERP с рекламными блоками).
• Временные рамки: Расчет ранжирования и стоимости происходит в реальном времени (real-time) в момент запроса.

Пошаговый алгоритм

Процесс рекламного аукциона и определения стоимости:

1. Сбор кандидатов и данных: Система получает набор релевантных объявлений. Для каждого принимаются Performance Parameter (например, CTR) и Price Information (например, Max Bid).
2. Расчет предпочтения (Ранжирование):
   • Для каждого объявления определяется Ad Preference Value.
   • Пример расчета из патента: Value = Performance Parameter * Price Information.
   • Объявления упорядочиваются по убыванию этого значения.
3. Определение стоимости (Cost Determination): Для каждого объявления (Ad_i) в отсортированном списке (кроме последнего):
   • Принимается Ad Preference Value следующего по рангу объявления (Ad_i+1).
   • Принимается Performance Parameter текущего объявления (Ad_i).
   • Рассчитывается фактическая стоимость: Cost(Ad_i) = PreferenceValue(Ad_i+1) / PerformanceParameter(Ad_i).
4. Корректировка стоимости (Опционально): К рассчитанной стоимости может быть добавлена минимальная сумма (например, $0.01), чтобы гарантировать, что стоимость чуть выше порога для обхода конкурента.
5. Определение стоимости последнего объявления: Стоимость последнего показанного объявления может быть установлена на уровне минимальной резервной цены (reserve price).
6. Выдача и Биллинг: Объявления показываются. Рассчитанная стоимость фиксируется и используется для биллинга при наступлении условия (например, клика).

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент использует исключительно данные, связанные с рекламной деятельностью. Факторы органического SEO (контентные, ссылочные, технические) здесь не применяются.

• Поведенческие факторы (в контексте рекламы): Performance Information. Это ключевые данные, включающие исторический или прогнозируемый Click-Through Rate (CTR) и Conversion Rate. Они используются для оценки релевантности и привлекательности объявления.
• Финансовые факторы (PPC): Price Information, в частности Maximum Cost Per Result Bid (максимальная ставка за клик или конверсию).

Какие метрики используются и как они считаются

• Ad Preference Value (Placement Value): Метрика для ранжирования объявлений.
  Пример формулы: Value = Performance Parameter * Price Information.
• Actual Cost: Фактическая цена, списываемая с рекламодателя.
  Пример формулы: Cost(Ad_i) = PreferenceValue(Ad_i+1) / PerformanceParameter(Ad_i).
• Нормализация: Патент описывает возможность нормализации ставок для разных моделей оплаты (например, CPC и CPA) к общей денежной единице (например, ожидаемый доход на 100 показов). Это позволяет объявлениям с разными моделями оплаты конкурировать в одном аукционе.

Выводы

1. Патент описывает инфраструктуру PPC, а не SEO: Главный вывод для SEO-специалистов — данный патент не содержит информации, применимой к стратегиям органического продвижения. Он детально описывает механизм рекламного аукциона Google (Generalized Second-Price Auction).
2. Разделение ранжирования и ценообразования: Система использует одну логику для определения ранга (комбинация ставки и эффективности) и другую логику для определения цены (на основе данных следующего конкурента).
3. Критическая важность эффективности (Performance): Показатели эффективности (такие как CTR) напрямую влияют как на позицию, так и на цену. Более эффективные объявления могут занимать более высокие позиции при меньших ставках и в итоге платить меньше за клик.
4. Экономическая модель Google: Патент иллюстрирует стремление Google сбалансировать интересы всех сторон: максимизировать свой доход (через Price) и удовлетворенность пользователей (через Performance/релевантность), обеспечивая справедливый механизм торгов для рекламодателей.

Практика

ВАЖНО: Патент является инфраструктурным для системы платной рекламы (PPC/Google Ads) и не дает практических выводов или рекомендаций для органического SEO.

Best practices (это мы делаем)

Практических рекомендаций для SEO на основе этого патента нет.

Worst practices (это делать не надо)

Практических рекомендаций для SEO на основе этого патента нет.

Стратегическое значение

Стратегическое значение для органического SEO минимально. Патент важен для понимания того, как Google монетизирует поисковую выдачу и насколько критичны показатели вовлеченности (в данном случае CTR рекламы) в их экосистеме. Хотя данный патент не подтверждает использование поведенческих факторов в органическом поиске, он демонстрирует общую философию Google, направленную на измерение и поощрение эффективности и релевантности.

Практические примеры

Практических примеров применения для SEO нет. Все примеры из патента относятся исключительно к управлению ставками и оптимизации эффективности в Google Ads (PPC).

Пример работы рекламного аукциона (PPC), основанный на данных из патента (FIG. 6):

Пояснение расчета Actual Cost:

• Для B (1st): (Value A) / (CTR B) = 0.050 / 0.04 = $1.25.
• Для A (2nd): (Value C) / (CTR A) = 0.040 / 0.01 = $4.00.

Вопросы и ответы