Как Google создает «Групповые профили» для персонализации контента, когда несколько человек смотрят в один экран

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему неэффективности стандартной персонализации контента (включая рекламу) в ситуациях, когда одно устройство (например, Smart TV, игровая консоль) используется одновременно несколькими людьми. Традиционные системы часто таргетируют контент на владельца устройства или одного активного пользователя, что может быть нерелевантно для остальных зрителей. Изобретение улучшает релевантность доставляемого контента для группы в целом.

Что запатентовано

Запатентована система для динамического таргетинга контента на группу пользователей, совместно использующих одно устройство (Multiple-User Device или Single Device). Суть изобретения заключается в методе идентификации присутствующих пользователей, агрегации их индивидуальных профилей в единый Group Profile (Групповой профиль) и последующем выборе контента на основе этого агрегированного профиля.

Как это работает

Система работает следующим образом:

• Обнаружение близости (Proximity): Определяется, что несколько пользователей находятся рядом. Это устанавливается через подключение их персональных устройств (смартфонов) к одной локальной сети (например, WiFi) или на основе данных геолокации.
• Оценка вероятности совместного просмотра: Система оценивает вероятность того, что эти пользователи смотрят контент на одном общем устройстве. Это может подтверждаться через прямой запрос пользователю.
• Идентификация профилей: Идентифицируются индивидуальные User Profiles присутствующих пользователей.
• Создание группового профиля: Индивидуальные профили агрегируются. Система взвешивает интересы разных пользователей, используя их Social Influence Score (Оценка социального влияния).
• Выбор контента: При получении запроса на контент от общего устройства система выбирает его на основе созданного Group Profile.

Актуальность для SEO

Высокая для сфер персонализированной доставки контента и рекламы (AdTech), особенно на платформах Connected TV (например, YouTube на ТВ, Google TV). Технологии кросс-девайс трекинга и взаимодействия устройств в экосистемах умного дома активно развиваются. Однако для органического веб-поиска актуальность низкая.

Важность для SEO

Минимальное влияние (1/10). Патент описывает внутренние процессы Google, связанные исключительно с персонализацией контента и таргетингом рекламы на общих устройствах. Он не описывает алгоритмы, связанные с индексированием или ранжированием органических результатов поиска. Для SEO-стратегии продвижения веб-сайтов этот патент не имеет практического значения.

Детальный разбор

Термины и определения

Content Management System (Система управления контентом)

Система, отвечающая за выбор и предоставление контента (например, рекламы) в ответ на запросы от устройств.

Group Profile (Групповой профиль)

Агрегированный профиль, созданный на основе индивидуальных профилей нескольких пользователей, которые совместно просматривают контент. Включает общие интересы, сводную демографическую информацию (средний возраст, распределение по полу).

Influence Score / Social Influence Score (Оценка влияния)

Метрика, присваиваемая пользователю (в патенте также упоминается как social-score). Используется для взвешивания важности характеристик этого пользователя при создании Group Profile. Может основываться на количестве связей в социальных сетях, объеме постов, взаимодействии с постами и т.д.

Multiple-User Device / Single Device (Многопользовательское устройство)

Устройство, на котором контент просматривается одновременно несколькими пользователями (например, телевизор, игровая система).

Personal User Device (Персональное устройство пользователя)

Электронное устройство под контролем одного пользователя (например, смартфон). Используется для идентификации присутствия пользователя и доступа к его профилю.

Situational Awareness (Ситуационная осведомленность)

Понимание системой контекста или причины, по которой группа собралась вместе (например, день рождения, просмотр спортивного события). Используется для дополнительной релевантности при выборе контента (Claim 13).

User Profile (Профиль пользователя)

Набор данных, связанных с отдельным пользователем (интересы, возраст, пол, Social Influence Score).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод предоставления контента группе пользователей.

1. Система определяет, что несколько пользователей находятся в непосредственной близости (in proximity) друг от друга, и оценивает вероятность того, что они просматривают контент на одном устройстве.
2. Система получает запрос на контент от этого устройства.
3. Идентифицируется профиль, связанный с каждым из пользователей.
4. На основе идентифицированных профилей создается Group Profile.
5. Выбирается один или несколько элементов контента для доставки в ответ на запрос, основываясь, по крайней мере частично, на Group Profile.

Claim 2 и 3 (Зависимые): Уточняют методы определения близости и вероятности.

• Определение близости может основываться на том, что пользователи вошли в сервис и находятся в одном месте (на основе данных о местоположении от их устройств) (Claim 2).
• Определение вероятности может включать опрос (querying) одного или нескольких пользователей (Claim 3).

Claim 5 и 6 (Зависимые): Уточняют время создания профиля.

Group Profile может создаваться в реальном времени (Claim 5) или заранее (Claim 6), до того как пользователи соберутся вместе.

Claim 10 (Зависимый): Детализирует механизм создания Group Profile с учетом влияния.

При создании Group Profile система взвешивает важность характеристик (например, интересов) на основе Influence Score, связанной с этим пользователем. Это означает, что интересы более влиятельных участников группы имеют больший вес.

Claim 11 (Зависимый): Описывает интерфейс для спонсоров контента (рекламодателей).

Предоставляется пользовательский интерфейс, позволяющий спонсору задать критерии выбора, где по крайней мере один критерий — это показ контента в multi-party display environment (среде многопользовательского отображения).

Где и как применяется

Этот патент не вписывается в стандартную архитектуру органического поиска (Crawling, Indexing, Ranking). Он функционирует в области Доставки Контента и Персонализации (Content Delivery and Personalization), которая происходит параллельно или вне контекста веб-поиска.

Системы персонализации и Рекламные системы (Ad Systems)
Основное применение патента. Content Management System использует этот механизм для выбора рекламы или рекомендуемого контента (например, видео на YouTube) для показа на общем устройстве.

1. Обнаружение контекста: Система использует данные с персональных устройств (смартфонов) и общих устройств (Smart TV) для определения физического контекста просмотра.
2. Агрегация профилей: Система запрашивает данные из хранилища User Profiles и генерирует Group Profile.
3. Выбор контента: При запросе рекламы или рекомендации система использует Group Profile в качестве ключевого фактора таргетинга.

Входные данные:

• Данные о подключении к сети (например, общий WiFi).
• Геолокационные данные персональных устройств.
• Запрос на контент от многопользовательского устройства.
• Индивидуальные User Profiles (включая интересы, демографию, Social Influence Scores).

Выходные данные:

• Выбранный элемент контента (реклама или рекомендация), адаптированный для группы.

На что влияет

• Конкретные типы контента: В первую очередь влияет на персонализированные потоки контента (рекомендации видео) и рекламу (Display Ads, Video Ads).
• Определенные форматы контента: Видеореклама, баннеры на Smart TV и игровых консолях.
• Специфические устройства: Smart TV, игровые консоли, устройства типа Chromecast.
• Влияние на органический поиск (SEO): Патент не оказывает влияния на ранжирование в органическом поиске.

Когда применяется

Алгоритм применяется при выполнении следующих условий:

• Триггер активации: Система обнаруживает, что несколько пользователей находятся в непосредственной близости друг от друга (в одной локации или одной сети).
• Условие применения: Установлена высокая вероятность того, что эти пользователи совместно используют одно устройство для просмотра контента.
• Запрос контента: Многопользовательское устройство запрашивает персонализированный контент или рекламу.

Пошаговый алгоритм

Процесс обработки запроса на контент

1. Обнаружение близости: Система определяет, что несколько персональных устройств находятся в одном месте (через геолокацию) или подключены к одной локальной сети.
2. Оценка вероятности совместного просмотра: Система анализирует контекст и может инициировать запрос пользователю для подтверждения факта совместного просмотра и количества зрителей.
3. Получение запроса: Общее устройство (например, телевизор) отправляет запрос на контент (например, рекламу).
4. Идентификация профилей: Система идентифицирует User Profiles пользователей, находящихся поблизости, используя данные с их персональных устройств.
5. Создание группового профиля (Group Profile Creation):
   1. Агрегация данных: Собираются интересы, возраст, пол и Social Influence Scores всех идентифицированных пользователей.
   2. Взвешивание интересов: Интересы пользователей с более высоким Social Influence Score получают больший вес в групповом профиле.
   3. Формирование профиля: Создается сводный профиль с основными и второстепенными интересами и агрегированными демографическими данными.
6. Выбор контента: Система выбирает контент или рекламу, таргетированную на характеристики Group Profile. Также может учитываться Situational Awareness.
7. Доставка контента: Выбранный контент отображается на общем устройстве.
8. Обновление профиля (Опционально): Система отслеживает эффективность показанного контента (performance information, например, конверсии) и использует эту информацию для обновления Group Profile для будущих сессий (Claim 9).

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на использовании данных о пользователях и контексте их нахождения. Факторы, связанные с SEO (контентные, ссылочные), не упоминаются.

• Технические факторы: Данные о подключении к сети (использование одной и той же локальной сети, например, WiFi).
• Географические факторы: Данные о местоположении (Location information), полученные от персональных устройств пользователей.
• Пользовательские факторы:
  • User Profiles: Интересы, возраст, пол, доход (если пользователь дал согласие на использование этих данных).
  • Social Influence Score (social-score): Метрика социального влияния пользователя.
  • Известные взаимосвязи: Данные о родстве или взаимодействиях (используемые для идентификации предопределенных групп).
  • Текущая активность: Недавние поисковые запросы или активность пользователей незадолго до запроса контента.
• Поведенческие факторы: Данные об эффективности (Performance information), такие как конверсии, связанные с контентом, показанным группе.

Какие метрики используются и как они считаются

• Social Influence Score: Метрика для оценки влияния пользователя. Рассчитывается на основе ряда факторов, таких как количество связей в социальной сети, объем социальных постов, количество ответов/взаимодействий/репостов другими пользователями, частота ответов и т.д.
• Весовые коэффициенты факторов: При создании Group Profile характеристики (например, интересы) взвешиваются. Вес является функцией от Social Influence Score пользователя, которому принадлежит эта характеристика.
• Пороговые значения: Характеристика может быть включена в Group Profile, если она присутствует у более чем порогового числа или процента пользователей в группе.

Выводы

Патент описывает внутренние процессы Google, связанные с персонализацией и рекламными технологиями (AdTech), без прямых рекомендаций для SEO.

1. Фокус на группах, а не только на индивидуумах: Google обладает механизмами для профилирования и таргетинга не только отдельных пользователей, но и динамически формируемых групп людей в физическом мире.
2. Персонализация зависит от физического контекста: Контент, который видит пользователь на общем устройстве, может меняться в зависимости от того, кто находится рядом с ним в данный момент.
3. Значимость социального влияния (Social Influence): При формировании группового профиля система учитывает социальное влияние участников. Интересы более влиятельных людей могут определять контент, который увидит вся группа.
4. Связь онлайн-профилей и офлайн-поведения: Патент демонстрирует способность Google связывать цифровые профили пользователей с их физическим местоположением (через геолокацию и WiFi) и социальным контекстом в реальном времени.
5. Отсутствие выводов для SEO: Этот патент не содержит информации об алгоритмах органического ранжирования, индексации или факторах, влияющих на позиции сайтов в поиске. Он полностью сосредоточен на механизмах выбора персонализированного контента и рекламы.

Практика

ВАЖНО: Патент является инфраструктурным и описывает технологии персонализации и рекламы. Он не дает практических выводов для работы по SEO продвижению сайтов.

Best practices (это мы делаем)

На основе данного патента невозможно сформулировать рекомендации для органического SEO.

Worst practices (это делать не надо)

На основе данного патента невозможно выделить неэффективные или опасные SEO-тактики.

Стратегическое значение

Стратегическое значение патента для SEO минимально. Однако он важен для понимания глубины возможностей Google в области кросс-девайсного отслеживания, персонализации и моделирования поведения пользователей. Он подтверждает, что Google стремится максимально точно понять контекст пользователя, включая его физическое окружение и социальные взаимодействия, для доставки наиболее релевантного контента (в данном случае — рекламы). Это общее направление развития технологий Google, но данный конкретный механизм не влияет на SEO-стратегию.

Практические примеры

Практических примеров применения данного патента в SEO нет. Примеры касаются исключительно рекламы и персонализации контента.

Сценарий: Персонализация рекламы на Smart TV

1. Контекст: Группа из четырех человек (A, B, C, D) смотрит стриминговый сервис на Smart TV. У всех есть смартфоны, подключенные к домашнему WiFi.
2. Обнаружение: Система Google обнаруживает, что все четыре устройства находятся в одной сети и в непосредственной близости от Smart TV.
3. Анализ профилей и Создание Group Profile: Система агрегирует профили. Пользователи A и B имеют высокий Social Influence Score и интересуются баскетболом. Пользователи C и D имеют низкий Social Influence Score и интересуются теннисом. Система отдает приоритет баскетболу из-за высокого влияния A и B.
4. Выбор контента: При запросе рекламы система выбирает рекламу спортивных товаров, связанных с баскетболом.
5. Результат: Группа видит рекламу, которая с большей вероятностью будет релевантна наиболее влиятельным членам группы.

Вопросы и ответы