Как Google использует историю поиска для таргетинга рекламы по запросам, состоящим только из названий локаций

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему низкой релевантности рекламы при обработке неоднозначных запросов, состоящих исключительно из геокодируемых терминов (например, названий городов или адресов). Запрос «Чикаго» имеет слишком широкий интент, что затрудняет подбор эффективной рекламы. Цель изобретения — улучшить таргетинг рекламы и повысить вероятность клика (CTR) за счет уточнения контекста пользователя в рамках текущей сессии.

Что запатентовано

Запатентована система контекстуализации запросов для выбора рекламы. Если система определяет, что текущий запрос состоит исключительно из геокодируемых терминов, она обращается к предыдущему запросу (previous query) этого же пользователя. Реклама извлекается на основе комбинации текущего (локация) и предыдущего (контекст) запросов. Это позволяет показывать более релевантные объявления, соответствующие неявному намерению пользователя.

Как это работает

Система работает следующим образом:

• Анализ запроса: Система получает текущий запрос и определяет, состоит ли он исключительно из геокодируемых терминов.
• Извлечение контекста: Если запрос чисто географический, система определяет предыдущий запрос пользователя.
• Фильтрация контекста: Предыдущий запрос проверяется на соответствие определенным критериям (Topic Criterion), например, по тематическим белым или черным спискам.
• Выбор рекламы: Если предыдущий запрос подходит, Advertisement Retrieval System извлекает рекламу, используя комбинацию обоих запросов (например, текущий запрос как целевое местоположение, а предыдущий – как ключевые слова).
• Органический поиск: Органические результаты поиска (Search Result) извлекаются только на основе текущего запроса, параллельно с извлечением рекламы.

Актуальность для SEO

Средняя. Понимание контекста сессии и истории поиска остается критически важным для рекламных систем Google (AdTech). Механизм использования последовательных запросов для уточнения намерений актуален, особенно в локальном поиске. Однако этот патент описывает специфический сценарий (запросы, состоящие только из локаций) и строго ограничен рекламной выдачей.

Важность для SEO

Влияние на SEO минимальное (1/10). Патент сфокусирован исключительно на системе подбора и таргетинга рекламы (Google Ads), а не на ранжировании органических результатов. В тексте патента (например, Claims 9, 18, 22) явно указано, что органические результаты поиска (search result) извлекаются на основе текущего запроса, без учета предыдущего контекста. Для SEO-специалистов этот патент представляет академический интерес в плане понимания интерпретации поведения пользователей, но не дает практических рекомендаций.

Детальный разбор

Термины и определения

Geocodable Terms (Геокодируемые термины)

Термины или запросы, которые описывают географическое местоположение (названия городов, штатов, стран, адреса) и могут быть геокодированы.

Geocodable Query (Геокодируемый запрос)

Запрос, который исключительно (exclusively) состоит из геокодируемых терминов. Например, «Москва».

Previous Query (Предыдущий запрос)

Запрос, связанный с пользователем и предшествующий текущему запросу. Используется для предоставления контекста. Может быть поисковым запросом или информацией, характеризующей ранее посещенную веб-страницу.

Topic Criterion (Тематический критерий)

Критерий, которому должна удовлетворять тема предыдущего запроса, чтобы он был использован для контекстуализации. Критерий не зависит от текущего запроса.

Topic Whitelist / Blacklist (Белый / Черный список тем)

Списки тем, которые разрешают или запрещают использование предыдущего запроса для контекстуализации рекламы.

Location Extraction Module (Модуль извлечения местоположений)

Компонент системы, определяющий, состоит ли запрос исключительно из терминов, связанных с геолокациями.

Advertisement Retrieval System (Система извлечения рекламы)

Система, отвечающая за подбор и предоставление рекламных объявлений.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод контекстуализации для рекламы.

1. Система получает первый запрос от пользователя.
2. Определяется, состоит ли первый запрос исключительно из геокодируемых терминов (т.е. каждый термин в запросе может быть геокодирован).
3. Если НЕТ: Реклама извлекается на основе первого запроса.
4. Если ДА: Система определяет предыдущий запрос пользователя и извлекает рекламу на основе комбинации первого и предыдущего запросов.

Claim 2 (Зависимый): Уточняет механизм проверки на геокодируемость для оптимизации задержек (latency).

Система может определять, являются ли термины геокодируемыми, без фактического геокодирования запроса. Это позволяет ускорить обработку.

Claim 5 и 6 (Зависимые): Вводят механизм фильтрации предыдущего запроса.

Система определяет тему (topic) предыдущего запроса и проверяет, удовлетворяет ли она тематическому критерию (Topic Criterion), который не зависит от первого запроса (Claim 5). Комбинированное извлечение рекламы происходит только если тема удовлетворяет критерию. В противном случае реклама извлекается только на основе первого запроса (Claim 6).

Claim 9, 10 и 18 (Зависимые): Определяют взаимодействие с органическим поиском.

Система извлекает результат поиска (search result – органический результат) на основе первого (текущего) запроса (Claim 9). Это извлечение происходит независимо (exclusive) от предыдущего запроса (Claim 18) и по крайней мере частично одновременно (contemporaneously) с извлечением рекламы (Claim 10).

Где и как применяется

Изобретение применяется на этапе обработки запроса и тесно связано с рекламной инфраструктурой Google (AdTech).

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Это основной этап применения патента. Система в реальном времени анализирует текущий запрос на предмет наличия исключительно геокодируемых терминов. Она также использует контекст сессии пользователя для извлечения previous query и его классификации по темам. Здесь же происходит проверка по Topic Criterion (например, Whitelists/Blacklists).

RANKING – Ранжирование (в контексте Рекламы)
Механизм напрямую влияет на процесс выбора рекламы. Он модифицирует входные данные для Advertisement Retrieval System, добавляя контекст предыдущего запроса к текущему географическому запросу. Это изменяет набор релевантных объявлений.

RANKING – Ранжирование (в контексте Органического Поиска)
Патент не применяется для ранжирования органических результатов. В тексте явно указано, что органические результаты извлекаются стандартным образом на основе текущего запроса.

Входные данные:

• Текущий запрос пользователя.
• Предыдущий запрос пользователя (данные сессии).
• Белые и черные списки тем.

Выходные данные:

• Набор рекламных объявлений (контекстуализированных или стандартных).
• Набор органических результатов поиска (стандартных).

На что влияет

• Специфические запросы: Влияет исключительно на запросы, которые полностью состоят из названий локаций или адресов (например, «Москва», «Калифорния»). Не влияет на смешанные запросы (например, «Отели в Москве»).
• Типы контента: Влияет только на рекламные объявления. Не влияет на органические результаты поиска.
• Контекст применения: Может применяться как в поисковой системе, так и в контекстно-медийных сетях (Display Advertising), где «запросом» является характеристика просматриваемой страницы.

Когда применяется

• Триггер активации: Текущий запрос должен быть идентифицирован как состоящий исключительно из геокодируемых терминов.
• Условия применения: Должен существовать предыдущий запрос от этого пользователя, и тема этого предыдущего запроса должна удовлетворять установленному Topic Criterion.

Пошаговый алгоритм

1. Получение запроса: Система получает текущий запрос (Q2) от пользователя.
2. Проверка на геокодируемость: Location Extraction Module определяет, состоит ли Q2 исключительно из геокодируемых терминов. Для скорости это может делаться без фактического геокодирования.
3. Принятие решения 1:
   • Если Q2 не является чисто геокодируемым: Перейти к шагу 8 (Стандартное извлечение).
   • Если Q2 чисто геокодируемый: Перейти к шагу 4.
4. Извлечение контекста: Система определяет предыдущий запрос (Q1), связанный с пользователем.
5. Классификация и проверка темы: Система определяет тему Q1 и проверяет, удовлетворяет ли она Topic Criterion (например, проверка по Whitelist/Blacklist).
6. Принятие решения 2:
   • Если критерий не удовлетворен: Перейти к шагу 8 (Стандартное извлечение).
   • Если критерий удовлетворен: Перейти к шагу 7 (Контекстуализированное извлечение).
7. Контекстуализированное извлечение рекламы: Система передает комбинацию Q1 и Q2 (или Q2 с указанием использовать Q1 как контекст) в Advertisement Retrieval System. Реклама извлекается на основе обоих запросов. Перейти к шагу 9.
8. Стандартное извлечение рекламы: Система передает только Q2 в Advertisement Retrieval System для извлечения рекламы только на основе Q2.
9. Извлечение результатов поиска: Параллельно с шагами 7 или 8 система передает Q2 в поисковую систему для извлечения органических результатов (только на основе Q2).
10. Предоставление результатов: Система предоставляет пользователю рекламу и органические результаты.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на обработке запросов и контекста сессии.

• Пользовательские факторы (История пользователя): Критически важные данные. Система использует историю поиска (Previous Query) для определения контекста текущего запроса.
• Географические факторы: Система анализирует термины запроса на предмет их принадлежности к географическим объектам (Geocodable Terms).

Какие метрики используются и как они считаются

В патенте не упоминаются метрики ранжирования, но описываются следующие механизмы оценки:

• Оценка геокодируемости: Бинарная оценка (Да/Нет) того, состоит ли запрос исключительно из геокодируемых терминов. Упоминается использование методов оптимизации скорости, таких как определение возможности геокодирования без фактического геокодирования или использование баз данных с уменьшенной глубиной знаний (reduced depth of knowledge).
• Классификация тем (Topic Classification): Определение темы предыдущего запроса.
• Тематический критерий (Topic Criterion): Пороговое значение для принятия решения о контекстуализации. Реализуется через проверку принадлежности темы к Topic Whitelist или Topic Blacklist.

Выводы

1. Патент строго ограничен рекламой (AdTech): Основной вывод для SEO-специалистов — описанный механизм контекстуализации с использованием истории поиска применяется исключительно для выбора рекламных объявлений. Он не влияет на ранжирование органических результатов.
2. Органический поиск обрабатывается независимо: Патент явно указывает (Claims 9, 18, 22), что органические результаты (search results) извлекаются только на основе текущего запроса, даже если он чисто географический, и этот процесс происходит параллельно с подбором рекламы.
3. Важность контекста сессии для Google: Несмотря на ограниченную область применения, патент демонстрирует, что Google активно использует последовательность запросов для интерпретации неоднозначных интентов пользователя, особенно в локальном поиске, для повышения монетизации.
4. Строгие условия активации и фильтрация: Механизм активируется только для запросов, состоящих исключительно из гео-терминов. Кроме того, система фильтрует предыдущий запрос с помощью Topic Criterion (Whitelists/Blacklists), чтобы убедиться, что контекст уместен для рекламы.
5. Оптимизация скорости: Google использует упрощенные методы определения геокодируемых терминов (без фактического геокодирования), чтобы обеспечить низкую задержку при обработке запросов.

Практика

ВАЖНО: Патент описывает внутренние процессы рекламной системы Google (Google Ads) и не дает практических выводов для органического SEO.

Best practices (это мы делаем)

Поскольку патент не описывает механизмы органического ранжирования, прямых рекомендаций для SEO нет. Однако можно сделать выводы о поведении пользователей и выдачи:

• Анализ полных пользовательских сессий (Customer Journey): При исследовании семантики важно анализировать последовательности запросов. Понимание того, что пользователи ищут до того, как вводят широкие географические запросы, может помочь в создании контента, отвечающего на их конечную цель.
• Понимание конкуренции с рекламой: SEO-специалисты должны понимать, что рекламные блоки в выдаче по широким локальным запросам могут быть высоко персонализированы на основе предыдущего запроса пользователя. Это может повысить CTR рекламы и потенциально снизить CTR органических результатов.
• (Для PPC-специалистов): Этот механизм критически важен для PPC. Он позволяет точно таргетировать объявления на пользователей, которые ищут локальные услуги, уточняя свое местоположение в отдельном запросе.

Worst practices (это делать не надо)

• Предполагать, что органический поиск использует контекст сессии таким же образом: Основываясь на этом патенте, нельзя делать вывод, что Google модифицирует органическую выдачу по запросу «Чикаго» на основе предыдущего запроса «Рестораны». Не стоит менять стратегию органического продвижения, исходя из этого механизма.
• Игнорировать разницу между обработкой Ads и Organic: Использовать поведение рекламной выдачи как доказательство работы алгоритмов органического ранжирования.

Стратегическое значение

Стратегическое значение для SEO низкое. Патент подтверждает важность контекста и истории пользователя для систем Google, но ограничивает применение этого конкретного механизма рекламной выдачей. Он служит напоминанием о том, что органический поиск и рекламная система работают параллельно и могут использовать разные наборы сигналов и логику обработки запросов для достижения своих целей (информационный поиск vs монетизация).

Практические примеры

Практических примеров применения для SEO нет, так как патент описывает работу рекламной системы.

Пример работы механизма (для Google Ads):

1. Предыдущий запрос (Q1): Пользователь ищет «купить билеты на футбол». Тема определяется как «Спорт/Билеты». Topic Criterion удовлетворен.
2. Текущий запрос (Q2): Пользователь ищет «Лондон». Запрос идентифицирован как исключительно геокодируемый.
3. Действие системы (Реклама): Система комбинирует Q1 и Q2. Реклама извлекается по контексту «купить билеты на футбол» с таргетингом на «Лондон».
4. Действие системы (Органика): Органические результаты извлекаются только по запросу «Лондон» (новости, Википедия, порталы).
5. Результат: Пользователь видит рекламу футбольных матчей в Лондоне и общие органические результаты о Лондоне.

Вопросы и ответы