Close Menu
    Telegram
    SEO HARDCORE
    • Разборы патентов
      • Патенты Google
      • Патенты Яндекс
    • Скоро
      SEO инструменты
    • Скоро
      SEO аналитика
    SEO HARDCORE
    Разборы патентов • Патенты Google

    Как Google использует интерактивные карточки (Media Interfaces) для навигации по связанному контенту и плейлистам в медиаплеерах (например, YouTube)

    METHODS, SYSTEMS, AND MEDIA FOR PRESENTING RELATED CONTENT (Методы, системы и средства для представления связанного контента)
    • US20150301693A1
    • Google LLC
    • 2015-10-22
    • 2014-04-17
    2014 Мультимедиа Патенты Google Персонализация Поведенческие сигналы

    Патент Google, описывающий механизм пользовательского интерфейса (UI) для медиаплатформ. Система отображает интерактивные карточки (Media Interfaces) для текущего контента и динамически подгружает карточки для связанного контента (видео или плейлистов) на основе схожести метаданных и анализа поведения пользователя. Это упрощает навигацию и обнаружение контента, особенно на устройствах с ограниченным экраном.

    • Описание
    • Детальный разбор
    • Выводы
    • Практика
    • Вопросы и ответы
    • Наверх

    Описание

    Какую задачу решает

    Патент решает проблему сложности навигации по рекомендациям связанного контента (Related Content) на устройствах с ограниченным размером экрана и ограниченными возможностями ввода (например, мобильные телефоны, планшеты, телевизоры). Цель — предоставить интуитивно понятный интерфейс для просмотра и выбора связанного медиаконтента во время воспроизведения текущего элемента, улучшая тем самым пользовательский опыт и удержание аудитории.

    Что запатентовано

    Запатентована система представления связанного контента через интерактивные элементы пользовательского интерфейса, называемые Media Interfaces (медиа-интерфейсы или карточки). Когда воспроизводится контент, система отображает соответствующую ему карточку. По определенным триггерам (действие пользователя или завершение плейлиста) система генерирует новые карточки для связанного контента, определенного по схожести метаданных (Metadata) и анализу интересов пользователя, и отображает их одновременно с первой карточкой.

    Как это работает

    Система функционирует в рамках интерфейса медиаплеера:

    • Отображение текущего контента: Во время воспроизведения медиаэлемента система показывает его Media Interface (карточку) с информацией и элементами управления.
    • Триггеры активации: Необходимость показать связанный контент определяется либо по явному запросу пользователя (например, нажатие кнопки «Связанное видео»), либо автоматически (например, когда пользователь просмотрел все элементы в текущем плейлисте).
    • Генерация рекомендаций: Система идентифицирует связанный контент (отдельные элементы или плейлисты) на основе схожести метаданных (metadata similarity) и уровня интереса пользователя (user interest level).
    • Отображение новых карточек: Генерируются новые Media Interfaces для связанного контента и отображаются рядом с исходной карточкой, позволяя пользователю легко перемещаться между ними.

    Актуальность для SEO

    Высокая для медиаплатформ. Патент описывает фундаментальные элементы UI/UX, используемые в современных стриминговых сервисах, таких как YouTube, особенно в мобильных и ТВ-приложениях. Механизмы интерактивных карточек и бесшовного перехода к связанному контенту для удержания пользователя на платформе крайне актуальны.

    Важность для SEO

    Влияние на традиционное SEO (веб-поиск) минимальное. Патент не описывает алгоритмы ранжирования веб-страниц. Однако он имеет значительное влияние на Video SEO (VSEO) и оптимизацию на платформах (например, YouTube SEO). Описанный механизм напрямую управляет тем, как пользователи обнаруживают последующий контент (Content Discovery), что влияет на общее время просмотра (Watch Time), вовлеченность и удержание аудитории.

    Детальный разбор

    Термины и определения

    Media Interface (Медиа-интерфейс / Карточка)
    Интерактивный компонент пользовательского интерфейса (UI), представляющий один элемент медиаконтента или коллекцию (например, плейлист). Включает заголовки, миниатюры и элементы управления.
    First Media Interface (Первый медиа-интерфейс)
    Карточка, представляющая контент, который в данный момент воспроизводится или находится в фокусе пользователя.
    Metadata (Метаданные)
    Данные, связанные с медиа-интерфейсом или контентом. Используются для определения связанности. Включают название создателя, исполнителя, ключевые слова, жанр, издателя, заголовок.
    Related Content (Связанный контент)
    Медиаконтент, идентифицированный системой как релевантный текущему контенту на основе схожести метаданных или предполагаемого интереса пользователя.
    User Interest Level (Уровень интереса пользователя)
    Оценка предпочтений пользователя, основанная на его поведении, таком как история просмотров, пропуски контента (skips) или повторные воспроизведения (re-plays).
    Indicator / Play Related Videos Interface (Индикатор / Интерфейс воспроизведения связанных видео)
    Элемент управления (например, кнопка) на карточке, выбор которого является явным триггером для показа связанного контента.

    Ключевые утверждения (Анализ Claims)

    Патент фокусируется на механизмах пользовательского интерфейса для представления и навигации по контенту.

    Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод представления связанного контента.

    1. Система отображает первый медиа-интерфейс (First Media Interface), который представляет собой набор медиаэлементов (например, плейлист) и связан с первыми метаданными.
    2. Система определяет, что должен быть показан медиа-интерфейс, представляющий связанный контент.
    3. В ответ на это определение система генерирует несколько медиа-интерфейсов. Каждый из них связан с метаданными, которые релевантны первым метаданным (related to the first metadata).
    4. Система отображает по крайней мере один из сгенерированных медиа-интерфейсов одновременно (concurrently) с первым медиа-интерфейсом.

    Ядро изобретения — это динамическая генерация и одновременное отображение карточек связанного контента рядом с карточкой текущего контента на основе схожести метаданных.

    Claim 5 (Зависимый от 1): Уточняет один из триггеров активации (Ручной).

    Система отображает индикатор (например, кнопку), связанный с первым медиа-интерфейсом. Выбор этого индикатора пользователем приводит к отображению связанного контента.

    Claim 6 (Зависимый от 1): Уточняет другой триггер активации (Автоматический).

    1. Система определяет, что каждый из медиаэлементов в первом наборе (плейлисте) был просмотрен (has been viewed).
    2. В ответ на это определение, связанный медиа-интерфейс отображается рядом (adjacent) с первым медиа-интерфейсом.

    Это описывает автоматическое появление рекомендаций после завершения просмотра текущего плейлиста.

    Claims 7 и 8 (Зависимые): Детализируют логику навигации.

    Описывается, как система обрабатывает пользовательский ввод для навигации (например, свайп) для перемещения фокуса с первого медиа-интерфейса на связанный, позволяя пользователю просматривать (browsing) содержимое связанного плейлиста. Также описывается логика перехода к следующему связанному плейлисту (цепочка рекомендаций) после завершения просмотра текущего.

    Где и как применяется

    Этот патент не вписывается напрямую в стандартную 6-этапную архитектуру веб-поиска Google (Crawling, Ranking и т.д.), так как он описывает функциональность пользовательского интерфейса (UI/UX) медиаплатформы (например, YouTube).

    Однако для работы этой системы необходимы данные, обрабатываемые на следующих этапах:

    INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
    На этом этапе извлекаются и сохраняются Metadata контента (заголовки, создатели, жанры, ключевые слова), которые критически важны для последующего определения связанности контента (metadata similarity).

    Система Рекомендаций (Платформо-специфично)
    Система рекомендаций платформы оценивает схожесть метаданных и анализирует сигналы пользовательского интереса (User Interest Level), чтобы определить, какой контент является связанным.

    Presentation Layer (Уровень Представления – Клиентский интерфейс)
    Основное применение патента. Система отвечает за генерацию Media Interfaces (карточек), их отображение в медиаплеере и обработку взаимодействия пользователя с ними в реальном времени.

    Входные данные:

    • Метаданные текущего контента.
    • Статус воспроизведения (например, завершение плейлиста).
    • Пользовательский ввод (нажатие кнопки «Связанное», навигация).
    • Данные о пользовательских интересах и истории просмотров (с согласия пользователя).

    Выходные данные:

    • Сгенерированные Media Interfaces (карточки) для связанного контента, отображаемые в UI.

    На что влияет

    • Конкретные типы контента: В первую очередь влияет на медиаконтент: видео, аудио, плейлисты.
    • Платформы и устройства: Влияет на пользовательский опыт внутри медиаплатформ (например, YouTube), особенно на устройствах с ограниченным экраном (мобильные, ТВ).
    • Показатели вовлеченности: Напрямую влияет на время сессии и глубину просмотра, упрощая переход к следующему релевантному элементу.

    Когда применяется

    Алгоритм активируется при выполнении определенных условий во время воспроизведения контента:

    • Явный триггер: Когда пользователь взаимодействует с элементом управления для запроса связанного контента (Claim 5).
    • Автоматический триггер (Завершение контента): Когда система определяет, что все элементы в текущем плейлисте были просмотрены (viewed). Просмотр может определяться как полное воспроизведение или воспроизведение определенного процента контента (Claim 6).
    • Автоматический триггер (Навигация): Когда пользователь пролистал (navigated through) до конца текущего плейлиста.

    Пошаговый алгоритм

    Процесс генерации и представления связанных медиа-интерфейсов.

    1. Начальное представление: Система отображает первый медиа-интерфейс (карточку), представляющий текущий контент (плейлист), одновременно с воспроизведением контента.
    2. Мониторинг триггеров: Система отслеживает необходимость отображения дополнительных медиа-интерфейсов (активация кнопки пользователем или завершение/пролистывание плейлиста).
    3. Идентификация связанного контента: Если триггер активирован, система идентифицирует связанный контент. Это делается на основе схожести Metadata и анализа User Interest Level.
    4. Генерация медиа-интерфейсов: Система генерирует новые карточки для идентифицированного связанного контента (отдельных элементов или новых плейлистов).
    5. Отображение в UI: Система отображает сгенерированные карточки рядом с первой карточкой.
    6. Обработка навигации: Система обрабатывает пользовательский ввод для перемещения фокуса между карточками и для прокрутки элементов внутри карточки плейлиста. При выборе элемента начинается его воспроизведение.
    7. Цикл: После выбора нового контента его карточка становится новым «первым медиа-интерфейсом», и процесс повторяется.

    Какие данные и как использует

    Данные на входе

    Система использует следующие типы данных для определения связанности и генерации интерфейса:

    • Контентные и Структурные факторы (Metadata): Это ключевой элемент для определения связанности. Патент явно упоминает использование Metadata, которые могут включать:
      • Имя создателя контента или плейлиста (Creator).
      • Имя исполнителя (Artist).
      • Ключевые слова (Keywords).
      • Жанр (Genre).
      • Издатель (Publisher).
      • Заголовок (Title).
      • Место создания.
    • Поведенческие факторы (User Engagement Signals): Используются для оценки User Interest Level. Упоминаются:
      • Пропуск контента (skipping).
      • Повторное воспроизведение (re-playing).
      • Активные индикаторы интереса (например, «like»).
      • Пассивные индикаторы интереса (например, просмотр видео целиком).
    • Пользовательские факторы (User History): История просмотров и предпочтения пользователя (с его согласия).

    Какие метрики используются и как они считаются

    Патент не предоставляет конкретных формул, но описывает высокоуровневые принципы:

    • Metadata Relevance/Similarity (Релевантность/Схожесть метаданных): Система оценивает, насколько метаданные другого контента релевантны или похожи на метаданные текущего контента.
    • Assessed Interest Level (Оцененный уровень интереса): Система агрегирует поведенческие сигналы (пропуски, досмотры, лайки) для определения предпочтений пользователя и использует эту информацию при выборе связанного контента.
    • Viewing Thresholds (Пороги просмотра): Система использует пороги для определения того, был ли контент «просмотрен» (например, 10%, 50% или 100% времени воспроизведения), что является триггером для показа следующего контента.

    Выводы

    1. Фокус на UI/UX медиаплатформ, а не на веб-поиске: Патент описывает исключительно механизмы интерфейса для потребления контента и навигации по рекомендациям (например, на YouTube). Он не дает инсайтов о ранжировании в традиционном поиске Google.
    2. Критичность метаданных для связанности: Основным фактором для определения связанного контента, согласно патенту, является схожесть метаданных (metadata similarity) — заголовков, ключевых слов, жанров, авторов и т.д.
    3. Важность плейлистов: Механизм активно использует плейлисты как основной формат контента. Карточки (Media Interfaces) предназначены для удобной навигации как между плейлистами, так и внутри них.
    4. Сигналы вовлеченности как фактор рекомендаций: Помимо метаданных, система использует предполагаемый интерес пользователя (User Interest Level), основанный на поведенческих сигналах (досмотры, пропуски, лайки), для выбора контента, который будет предложен следующим.
    5. Два типа триггеров для рекомендаций: Связанный контент показывается либо по явному запросу пользователя (кнопка), либо автоматически после завершения текущего плейлиста. Это направлено на максимизацию времени сессии.
    6. Оптимизация под ограниченные экраны: Весь механизм разработан для упрощения навигации на мобильных устройствах и ТВ.

    Практика

    Best practices (это мы делаем)

    Рекомендации применимы исключительно к Video SEO (VSEO) и оптимизации контента на платформах типа YouTube.

    • Тщательная оптимизация метаданных: Поскольку система определяет связанность на основе схожести Metadata, необходимо обеспечивать точность, полноту и согласованность метаданных (заголовки, описания, теги) для серий связанных видео. Это повышает вероятность показа вашего контента в качестве «связанного».
    • Стратегическое использование плейлистов: Патент явно ориентирован на навигацию по плейлистам. Необходимо активно структурировать контент в тематические плейлисты с оптимизированными метаданными. Это позволяет системе предлагать ваш плейлист целиком после завершения другого релевантного контента.
    • Повышение показателей вовлеченности (Engagement): Патент указывает, что выбор связанного контента основывается на User Interest Level (измеряется через досмотры и отсутствие пропусков). Создание контента, который удерживает внимание до конца, критически важно для попадания в рекомендации.

    Worst practices (это делать не надо)

    • Вводящие в заблуждение метаданные (Кликбейт): Использование метаданных, не соответствующих содержанию видео, приведет к негативным поведенческим сигналам (пропуски, низкое время просмотра). Система оценит User Interest Level как низкий и снизит вероятность рекомендации контента.
    • Публикация изолированных видео: Размещение видео без их организации в плейлисты снижает эффективность описанного механизма. Система ориентирована на предложение следующего блока контента (плейлиста), и отсутствие структуры уменьшает шансы удержать пользователя на канале.
    • Игнорирование аналитики по удержанию аудитории: Не анализировать, какие видео часто пропускают или не досматривают. Такой контент имеет низкий User Interest Level и будет реже рекомендоваться системой.

    Стратегическое значение

    Патент подтверждает стратегический фокус Google на максимизации времени просмотра (Watch Time) и продолжительности сессии на медиаплатформах. Описанный интерфейс разработан для того, чтобы сделать переход к следующему релевантному элементу контента максимально бесшовным. Для VSEO-специалистов это подчеркивает, что успех зависит не только от привлечения трафика на отдельное видео, но и от способности провести пользователя по цепочке контента через оптимизацию метаданных и структуры плейлистов.

    Практические примеры

    Сценарий: Оптимизация YouTube канала кулинарных рецептов

    1. Структурирование контента: SEO-специалист организует видео в плейлисты, например: «5 быстрых завтраков» (Плейлист А) и «Итальянская паста: Топ рецептов» (Плейлист Б).
    2. Оптимизация метаданных: Для Плейлиста Б используются согласованные Metadata (итальянская кухня, паста, рецепт) во всех видео и самом плейлисте.
    3. Воспроизведение (Действие пользователя): Пользователь смотрит Плейлист А.
    4. Триггер (Завершение плейлиста): Пользователь досмотрел последнее видео в Плейлисте А.
    5. Действие системы (согласно патенту): Система обнаруживает завершение плейлиста. Она ищет связанный контент. На основе схожести метаданных (тематика «Кулинария», «Рецепты») и предполагаемого интереса пользователя, она находит Плейлист Б.
    6. Результат: В интерфейсе плеера рядом с карточкой завершенного Плейлиста А автоматически появляется карточка (Media Interface) Плейлиста Б, предлагая пользователю продолжить просмотр.

    Вопросы и ответы

    Влияет ли этот патент на ранжирование моего сайта в Google Поиске?

    Нет, этот патент не описывает алгоритмы ранжирования веб-страниц в основном поиске Google. Он целиком сосредоточен на пользовательском интерфейсе (UI) и опыте взаимодействия (UX) внутри медиаплееров и стриминговых платформ (таких как YouTube), описывая, как отображаются рекомендации контента.

    Какое значение этот патент имеет для YouTube SEO (VSEO)?

    Значение высокое. Патент описывает механизм, который напрямую влияет на обнаружение контента (Content Discovery) и удержание аудитории. Понимая, как система использует метаданные и поведенческие сигналы для представления связанного контента, можно оптимизировать стратегию для увеличения общего времени просмотра и продолжительности сессии.

    Как система определяет, какой контент является «связанным»?

    Патент указывает на два основных фактора. Первый — это схожесть метаданных (metadata similarity): заголовков, ключевых слов, жанров, авторов и т.д. Второй — это уровень интереса пользователя (User Interest Level), который определяется по поведенческим сигналам, таким как досмотры, пропуски контента, повторные просмотры.

    Насколько важны плейлисты в контексте этого патента?

    Они критически важны. Описанный интерфейс и логика навигации построены вокруг плейлистов. Система предназначена для удобного переключения между плейлистами и навигации внутри них. Организация контента в тематические плейлисты является ключевой стратегией для использования этого механизма в своих интересах.

    Что такое «Media Interface» в этом патенте?

    Media Interface — это интерактивный элемент пользовательского интерфейса, который можно назвать «карточкой». Эта карточка представляет собой сводку контента (видео или плейлиста) и включает заголовок, миниатюру и элементы управления. Пользователь может взаимодействовать с этими карточками для навигации и выбора контента.

    Когда система показывает связанный контент?

    Патент описывает два основных триггера. Первый — явный запрос пользователя, например, нажатие кнопки «Воспроизвести связанное видео» на текущей карточке. Второй — автоматический триггер, когда система определяет, что пользователь завершил просмотр или пролистал все элементы в текущем плейлисте.

    Какие метаданные наиболее важны для попадания в рекомендации согласно этому патенту?

    Патент перечисляет несколько типов Metadata: создатель, исполнитель, ключевые слова, жанр, издатель и заголовок. Для VSEO критически важно обеспечить точность и релевантность этих полей (заголовки, описания, теги на YouTube), чтобы система могла установить тематическую связь вашего контента с другим контентом на платформе.

    Как поведение пользователя влияет на рекомендации, описанные в патенте?

    Система отслеживает User Interest Level. Если пользователь часто пропускает определенный тип контента, система будет реже его рекомендовать. Если же пользователь досматривает контент до конца или смотрит его повторно, система будет чаще рекомендовать похожий контент, так как интерес к нему оценивается как высокий.

    Описывает ли патент конкретные алгоритмы машинного обучения для рекомендаций?

    Нет, патент не детализирует конкретные алгоритмы или модели ML. Он описывает общую логику использования схожести метаданных и сигналов пользовательского интереса, но основное внимание уделяется процессу генерации и отображения пользовательского интерфейса (карточек).

    Актуален ли этот патент, учитывая изменения интерфейса YouTube?

    Хотя конкретный дизайн интерфейса мог измениться, базовая логика динамической генерации карточек связанного контента на основе схожести Metadata и анализа поведения пользователя остается фундаментальной частью современных рекомендательных систем на медиаплатформах.

    Навигация
    • Описание
    • Детальный разбор
    • Выводы
    • Практика
    • Вопросы и ответы
    • Наверх
    Telegram
    © 2025 SEO HARDCORE

    Type above and press Enter to search. Press Esc to cancel.