Как Google использует «копирование дизайна» сайта как явный сигнал для персонализации поиска

Описание

Какую задачу решает

Патент решает две задачи. Первая (UI-ориентированная) — предоставить пользователям механизм для кастомизации интерфейса их приложений (например, почтового клиента) путем копирования тематических элементов (стиля, цветов, шрифтов) с понравившихся веб-сайтов. Вторая (Поисковая) — сбор сильных, явных (explicit) сигналов интереса пользователя к определенным темам для улучшения персонализированного поиска. Система использует действие по копированию стиля как триггер для сбора данных о предпочтениях, обеспечивая конфиденциальность, так как сбор происходит только по явному запросу пользователя.

Что запатентовано

Запатентована система, которая по запросу пользователя извлекает информацию о форматировании (например, из CSS) с веб-страницы и применяет ее к другим приложениям. Ключевым элементом для SEO является то, что это явное действие интерпретируется как сильный сигнал интереса. Система анализирует контент страницы и добавляет ключевые слова из него в персональный индекс (personal index) пользователя. Этот индекс затем используется для влияния на ранжирование результатов поиска и генерацию поисковых подсказок для данного пользователя.

Как это работает

Механизм работает следующим образом:

• Триггер (Явное действие): Пользователь посещает веб-сайт и выполняет явное действие для копирования стиля страницы (например, через меню браузера).
• Извлечение стиля (UI): Система извлекает CSS и другие элементы форматирования для использования в других приложениях.
• Анализ контента (Поиск): Одновременно система анализирует текстовый контент страницы.
• Обновление персонального индекса: Ключевые слова и темы из контента добавляются в personal index пользователя.
• Персонализация поиска: При последующих запросах система использует personal index для повышения ранжирования релевантных результатов и улучшения поисковых подсказок.

Актуальность для SEO

Низкая для реализации / Высокая для концепции. Патент подан в 2008 году. Описанный механизм копирования тем из веб-страниц в приложения не получил широкого распространения в том виде, как описано. Однако, базовая концепция использования явных сигналов взаимодействия (лайки, сохранения, подписки) для глубокой персонализации поиска является крайне актуальной. Этот патент иллюстрирует один из подходов к сбору таких сигналов.

Важность для SEO

Патент имеет умеренное стратегическое значение для SEO (6/10). Хотя конкретный механизм копирования стиля вряд ли используется буквально, он подчеркивает критическую важность создания сильной привязанности к бренду и высококачественного контента, который пользователи явно ценят. Современные эквиваленты этого действия — сохранение страниц (Google Save), подписка в Google Discover, добавление в закладки. Патент подтверждает, что Google использует такие явные сигналы для персонализации выдачи, отдавая предпочтение сайтам, с которыми пользователь активно и положительно взаимодействует.

Детальный разбор

Термины и определения

Formatting information (Информация о форматировании)

Данные, определяющие внешний вид веб-страницы или приложения, такие как цвета, шрифты, размеры и расположение элементов. Обычно содержится в Style sheets.

Personal index (Персональный индекс)

Хранилище данных, связанное с конкретным пользователем, содержащее ключевые слова и темы, извлеченные из контента, с которым пользователь явно взаимодействовал. Используется для персонализации ранжирования и поисковых подсказок.

Query suggestions (Поисковые подсказки)

Предложения для завершения запроса. Согласно патенту, они могут быть улучшены с помощью Personal index.

Style sheet (Таблица стилей, CSS)

Файл (например, CSS — Cascading Style Sheets), содержащий правила форматирования для веб-страницы.

Style sheet parser (Парсер таблиц стилей)

Компонент системы, который анализирует Style sheet для извлечения конкретных значений форматирования.

Web page format extractor (Извлекатель формата веб-страницы)

Компонент (например, плагин браузера), который по команде пользователя получает доступ к хранилищу стилей, идентифицирует значения форматирования и делает их доступными для других приложений.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент в первую очередь описывает механизм UI-персонализации, но ключевые пункты формулы изобретения явно включают влияние на поиск.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает компьютерный метод:

1. Отображение веб-страницы пользователю.
2. Получение выбора (selection) от пользователя в браузере.
3. Извлечение информации о форматировании со страницы на основе этого выбора.
4. Автоматическое применение этой информации к другим приложениям пользователя.
5. Критически важно для поиска: В ответ на выбор пользователя, добавление одного или нескольких ключевых слов, связанных с контентом веб-страницы, в personal index пользователя, причем этот personal index влияет на результаты поиска, предоставляемые пользователю.

Ядро изобретения в контексте поиска заключается в том, что действие пользователя по копированию стиля интерпретируется как сильный сигнал интереса к контенту, что запускает механизм персонализации поиска.

Claim 11 (Независимый пункт): Описывает систему, включающую браузер, хранилище стилей, извлекатель формата, а также:

1. Поисковое приложение (search application), которое определяет контент веб-страницы и добавляет одно или несколько ключевых слов, связанных с этим контентом, в personal index пользователя, причем этот personal index влияет на результаты поиска.

Это подтверждает, что интеграция с поисковой системой является неотъемлемой частью изобретения. Функция настройки UI напрямую связана с механизмами персонализации поиска.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает этапы понимания запросов и ранжирования в контексте персонализированного поиска.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
На этом этапе система использует personal index для улучшения поисковых подсказок (автозаполнения). Если пользователь ранее проявил явный интерес к определенной теме, система будет чаще предлагать подсказки, связанные с этой темой, основываясь на данных из его персонального индекса.

RERANKING – Переранжирование (Персонализация)
На этапе финального переранжирования система применяет данные из personal index для корректировки Ranking Scores. Результаты, которые соответствуют темам, зафиксированным в personal index, получают повышение (biasing) в выдаче для данного конкретного пользователя.

Входные данные:

• Явный запрос пользователя на копирование темы (триггер).
• Контент (HTML) и стиль (CSS) выбранной страницы.
• Идентификатор пользователя (для доступа к personal index).

Выходные данные:

• Обновленный personal index пользователя (добавлены новые ключевые слова/темы).
• Персонализированные поисковые подсказки и результаты поиска в будущем.

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние оказывается на запросы, где у пользователя есть явно выраженные интересы, зафиксированные в personal index (хобби, профессиональные запросы).
• Конкретные ниши или тематики: Влияет на ниши, где пользователи проявляют сильную лояльность к определенным сайтам или брендам.
• Персонализация: Влияет только на персонализированную выдачу пользователя, совершившего действие. Не влияет на глобальное ранжирование.

Когда применяется

• Триггеры активации: Алгоритм активируется исключительно тогда, когда пользователь совершает явное действие по копированию тематических элементов страницы. Патент подчеркивает, что это не пассивный сбор данных о просмотренных страницах, а реакция на конкретную команду пользователя.
• Условия применения: Применяется при обработке будущих поисковых запросов пользователя для персонализации результатов и подсказок.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Сбор данных и обновление индекса

1. Отображение страницы: Пользователь просматривает веб-страницу.
2. Получение явного запроса: Пользователь инициирует команду копирования темы/стиля.
3. Извлечение форматирования (UI-часть): Система анализирует CSS страницы для извлечения правил форматирования.
4. Анализ контента (Поисковая часть): Одновременно поисковая система анализирует текстовый контент этой же страницы.
5. Идентификация ключевых слов: Из контента извлекаются релевантные ключевые слова и темы.
6. Обновление Персонального Индекса: Идентифицированные ключевые слова добавляются в personal index пользователя.

Процесс Б: Применение Персонального Индекса в Поиске

1. Получение запроса пользователя: Пользователь вводит поисковый запрос.
2. Генерация подсказок: По мере ввода система консультируется с personal index для приоритезации подсказок, соответствующих интересам пользователя.
3. Генерация и Ранжирование результатов: Система генерирует набор результатов.
4. Персонализация (Reranking): Система корректирует ранжирование, повышая результаты, которые соответствуют ключевым словам и темам из personal index пользователя.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы: Полный текстовый контент страницы, которую пользователь выбрал. Это основной источник данных для извлечения ключевых слов для personal index.
• Технические факторы: HTML и CSS. Они используются для UI-части патента (копирование стиля), но не для персонализации поиска.
• Пользовательские факторы: Идентификатор пользователя и самое главное — явное действие пользователя (Explicit User Action), которое служит триггером всего процесса.

Какие метрики используются и как они считаются

• Personal index: Основная структура данных. Это набор ключевых слов, ассоциированных с пользователем. Патент не детализирует методы извлечения этих ключевых слов или их взвешивания.
• Влияние на ранжирование: Патент утверждает, что данные из индекса используются для «повышения ранжирования» (elevating the ranking) и «улучшения подсказок» (improving suggestions), но не предоставляет конкретных формул или порогов.

Выводы

1. Явная персонализация как приоритет: Патент демонстрирует, что Google придает большое значение явным сигналам интереса пользователя (Explicit Signals). Действие по копированию стиля (или современные аналоги: сохранение страницы, подписка) является более сильным сигналом предпочтения, чем пассивное поведение (посещение страницы).
2. Действие с UI интерпретируется как одобрение контента: Ключевая идея в том, что желание пользователя скопировать дизайн сайта интерпретируется как сильное одобрение его контента и тематики. Система использует этот момент для углубления профиля интересов пользователя (personal index).
3. Персонализация основана на контенте, а не на стиле: Для влияния на поиск используется контент страницы, которую пользователь оценил, а не скопированный CSS. Это подчеркивает первостепенную важность качественного контента.
4. Важность лояльности к бренду (Brand Affinity): Сайты, которые вызывают у пользователей сильную лояльность и желание ассоциироваться с ними, получают преимущество в персонализированном поиске для этих пользователей.
5. Устаревшая реализация, актуальная концепция: Хотя конкретный механизм копирования CSS, вероятно, не используется, концепция вознаграждения сайтов за явное вовлечение пользователей остается центральной в стратегиях персонализации Google.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Конкретный механизм копирования стиля может не использоваться, но мы должны фокусироваться на стимуляции современных эквивалентов явного одобрения для улучшения персонализированного ранжирования.

• Стимулирование явного взаимодействия (Explicit Engagement): Поощряйте пользователей совершать действия, которые Google интерпретирует как сильный сигнал интереса: сохранение контента (например, в Google Save/Collections), добавление в закладки Chrome, подписка на обновления (например, через Google Discover или RSS).
• Построение авторитетности и лояльности к бренду (E-E-A-T): Сосредоточьтесь на создании ресурса, который настолько ценен, уникален и авторитетен, что пользователи хотят постоянно возвращаться к нему и доверять ему. Высокий уровень E-E-A-T способствует лояльности.
• Создание насыщенного тематического контента: Поскольку механизм работает путем добавления ключевых слов из контента в personal index, убедитесь, что ваши страницы содержат глубокий, релевантный и семантически насыщенный контент. Это гарантирует, что в индекс пользователя попадут правильные темы.
• Превосходный UX/UI: Хотя дизайн не является фактором ранжирования, привлекательный и удобный сайт повышает общую вовлеченность и лояльность, увеличивая вероятность положительных персональных сигналов.

Worst practices (это делать не надо)

• Использование кликбейта и низкокачественного контента: Пользователи не будут сохранять или подписываться на сайты с низким качеством. Такие сайты не получат преимуществ от механизмов персонализации, основанных на явных сигналах лояльности.
• Игнорирование вовлеченности пользователей: Фокусировка исключительно на привлечении трафика без работы над удержанием и вовлеченностью означает упущенную возможность улучшить ранжирование в персонализированной выдаче для вашей целевой аудитории.
• Поверхностный или размытый контент: Страницы с недостаточным или несфокусированным контентом не позволят системе извлечь четкие тематические сигналы для эффективного обновления personal index пользователя.

Стратегическое значение

Патент подтверждает долгосрочную стратегию Google по усилению персонализации поиска на основе профиля интересов пользователя. Для SEO это означает, что построение долгосрочных отношений с аудиторией и стимулирование явной лояльности критически важны. Стратегия должна быть направлена на повышение вовлеченности, так как явные сигналы взаимодействия напрямую влияют на видимость сайта в персонализированной выдаче, которая становится стандартом.

Практические примеры

Сценарий: Использование современных эквивалентов для персонализации

Мы не можем полагаться на копирование CSS, но мы можем стимулировать современные аналогичные действия (например, сохранение страницы).

1. Ситуация: Пользователь читает подробное руководство по настройке Google Analytics 4 (GA4) на авторитетном сайте.
2. Явное действие (Современный эквивалент): Пользователь нажимает иконку «Сохранить» (Save/Bookmark) в браузере Chrome или сохраняет страницу в Google Collections.
3. Интерпретация Google (аналогично патенту): Google фиксирует это как явный сигнал сильного интереса к сайту и теме GA4.
4. Обновление Personal Index: Система анализирует контент руководства и добавляет термины «GA4», «event tracking», «conversion optimization» в personal index пользователя.
5. Результат (Персонализация): Когда этот пользователь в следующий раз ищет «как настроить отчет по конверсиям», система повысит в его выдаче результаты с этого же сайта или другие релевантные ресурсы по теме GA4, основываясь на его обновленном personal index.

Вопросы и ответы