Как Google отличает названия магазинов от названий брендов для таргетинга рекламных предложений

Патент Google описывает механизм для рекламных систем (Offer Distribution System). Система определяет, является ли термин в запросе названием конкретного продавца или общим термином/брендом. Для этого она проверяет, как часто этот термин встречается в рекламе других продавцов. Если редко, система показывает пользователю рекламу только этого конкретного продавца.

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему неточной идентификации намерений пользователя в рамках Offer distribution system (система распространения предложений/рекламы). Основная задача — различить, когда пользователь ищет общий продукт или бренд (например, «Elite Shoes»), а когда он ищет продукт у конкретного продавца (например, «Elite Shoes at Runner’s Mart»). Это позволяет улучшить релевантность показываемых рекламных предложений (offers) и не показывать рекламу конкурентов, если пользователь явно заинтересован в конкретном продавце.

Что запатентовано

Запатентован метод для Offer distribution system, позволяющий точно определить, является ли термин в поисковом запросе названием конкретного продавца (Merchant), а не названием бренда или товара. Метод основан на анализе уникальности термина: система проверяет, как часто этот термин упоминается в рекламных предложениях других продавцов.

Как это работает

Система идентифицирует в запросе термин, который потенциально может быть названием продавца (potential merchant name). Затем она анализирует базу данных всех рекламных предложений, исключая предложения от этого потенциального продавца. Если potential merchant name редко встречается (ниже настраиваемого порога Configurable threshold) в предложениях других продавцов, система классифицирует его как название конкретного продавца и показывает рекламу только от него. Если встречается часто, он классифицируется как бренд или товар.

Актуальность для SEO

Средняя. Улучшение точности таргетинга рекламы и распознавание коммерческих сущностей всегда актуально для Google. Описанный механизм представляет собой конкретную логику для различения сущностей в коммерческих системах (Google Ads/Shopping). Патент не связан с органическим поиском.

Важность для SEO

Влияние на SEO минимальное (1/10). Патент описывает исключительно внутренние процессы системы распространения рекламы (Offer distribution system), а не алгоритмы органического ранжирования. Он не дает никаких прямых рекомендаций для SEO. Понимание этого механизма критически важно для специалистов по контекстной рекламе (PPC/SEM), но практически бесполезно для органического продвижения (SEO).

Детальный разбор

Термины и определения

Offer distribution system (Система распространения предложений): Система (например, Google Ads, Google Shopping), которая получает, хранит и показывает пользователям рекламные предложения (Offers), купоны или спонсируемые результаты в ответ на запросы.
Merchant (Продавец): Сущность, которая продает товары или услуги потребителям (например, интернет-магазин или физический ритейлер).
Manufacturer (Производитель) / Brand (Бренд): Сущность, которая производит продукт или группу продуктов. В контексте патента противопоставляется продавцу.
Potential merchant name (Потенциальное название продавца): Термин или фраза из запроса пользователя, который система идентифицирует как возможного кандидата на роль названия продавца.
Configurable threshold (Настраиваемый порог): Максимально допустимое количество упоминаний potential merchant name в предложениях других продавцов, при котором термин все еще классифицируется как название конкретного продавца. Может быть равен нулю.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод работы системы для идентификации конкретного продавца.

Система получает и хранит предложения от множества продавцов (plurality of merchants).
Система получает запрос от пользователя.
В запросе идентифицируется potential merchant name.
Система идентифицирует в базе данных предложения, которые связаны с продавцами, отличными от potential merchant.
Potential merchant name сравнивается с этими идентифицированными предложениями.
Определяется, что potential merchant name появляется в количестве предложений, равном или меньшем, чем configurable threshold.
На основании этого (низкая частота упоминаний у других) делается вывод, что potential merchant name является названием конкретного продавца.
В ответ на это система отправляет пользователю набор предложений, которые связаны только с этим конкретным продавцом.

Claim 2 (Зависимый от 1): Описывает альтернативный сценарий (если это не конкретный продавец).

Определяется, что potential merchant name появляется в количестве предложений, превышающем configurable threshold.
На основании этого делается вывод, что potential merchant name является названием конкретного бренда (particular brand).
Система отправляет пользователю набор предложений, связанных с этим брендом, от множества продавцов.

Где и как применяется

Важно отметить, что этот патент не описывает работу стандартной архитектуры органического поиска (Crawling, Indexing, Ranking и т.д.).

Он применяется исключительно в рамках Offer distribution system — специализированной системы для управления и показа рекламы (например, Google Ads или Google Shopping).

Компоненты системы:

Система взаимодействует с базой данных рекламных предложений (Data storage unit) и обработчиком запросов внутри рекламной платформы.
Она также может использовать базу данных известных названий продавцов для первичной идентификации кандидатов (Potential merchant name).

Входные данные:

Запрос пользователя.
База данных рекламных предложений, включающая текст предложений, ключевые слова, названия продавцов и производителей.
Значение configurable threshold.

Выходные данные:

Набор отобранных рекламных предложений. Этот набор может быть либо специфичным для одного продавца, либо включать предложения от разных продавцов.

На что влияет

Конкретные типы контента: Влияет исключительно на показ рекламных блоков (Offers), купонов и спонсируемых результатов. Не влияет на органическую выдачу.
Специфические запросы: Влияет на коммерческие запросы, которые содержат названия, которые могут быть интерпретированы как название магазина или название бренда/товара.
Конкретные ниши: E-commerce и розничная торговля.

Когда применяется

Условия работы: Алгоритм активируется при обработке запроса в Offer distribution system.
Триггеры активации: Когда система идентифицирует в запросе термин, который может быть названием продавца (potential merchant name), например, путем сравнения с базой известных продавцов. Механизм запускается для разрешения неоднозначности (это магазин или бренд?).

Пошаговый алгоритм

Этап 1: Подготовка данных (Офлайн/Фоновый режим)

Сбор и хранение данных: Система получает предложения от продавцов и производителей. Предложения сохраняются в базе данных, и их детали (текст, условия) ассоциируются с ключевыми словами (Keywords), категориями и идентификаторами продавцов.

Этап 2: Обработка запроса (Онлайн)

Получение запроса: Система получает запрос от пользователя.
Идентификация кандидата: Запрос анализируется. Термины сравниваются с базой известных названий продавцов для выявления potential merchant name.
Сегментация базы предложений: Система формирует выборку предложений для анализа. Из этой выборки исключаются все предложения, связанные с идентифицированным potential merchant name.
Сравнение и подсчет: Potential merchant name сравнивается с контентом и ключевыми словами в сформированной выборке (т.е., в предложениях других продавцов). Подсчитывается общее количество совпадений.
Применение порога: Количество совпадений сравнивается с configurable threshold.
Классификация термина:
- Если количество совпадений ниже или равно порогу: Термин классифицируется как название конкретного продавца.
- Если количество совпадений выше порога: Термин классифицируется как бренд, товар или общий термин.
Выдача предложений:
- Если это конкретный продавец: Система показывает пользователю предложения только от этого продавца.
- Если это бренд/товар: Система показывает релевантные предложения от разных продавцов.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на данных, хранящихся в базе рекламных предложений.

Контентные факторы (рекламных объявлений): Текст предложений, описания товаров, условия акций (Offer Data). Ключевые слова (Keywords), явно ассоциированные с предложениями.
Структурные факторы (базы данных): Идентификатор продавца (Merchant ID), Название продавца (Merchant Name), Код категории продавца (Merchant Category Code). Эти данные используются для фильтрации предложений по принадлежности к конкретному продавцу.

Какие метрики используются и как они считаются

Частота совпадений (Number of matches): Метрика, показывающая, сколько раз potential merchant name встречается в контенте или ключевых словах предложений, не принадлежащих этому потенциальному продавцу.
Configurable threshold (Настраиваемый порог): Пороговое значение для принятия решения. Патент указывает, что порог может быть установлен оператором для достижения желаемого уровня точности (precision). Он может быть абсолютным (например, 0, 1, 10, 100) или динамическим (зависеть от общего количества доступных предложений). Низкий порог повышает точность идентификации продавца.

Выводы

Фокус на рекламе, а не на органическом поиске: Патент описывает инфраструктурный механизм исключительно для Offer distribution system (системы рекламы). Он не имеет отношения к алгоритмам органического ранжирования Google.
Распознавание коммерческих сущностей: Цель механизма — повысить точность распознавания сущностей (Entity Recognition) в коммерческих запросах, а именно — отличить сущность типа «Магазин» (Merchant) от сущности типа «Бренд» или «Товар».
Логика исключения (Тест на уникальность): Система использует статистический подход, основанный на предположении, что названия конкретных магазинов редко упоминаются в рекламе их конкурентов, тогда как названия брендов и товаров упоминаются часто.
Высокая заявленная точность: В патенте утверждается, что этот метод значительно улучшает точность идентификации продавцов по сравнению с простым сравнением с базой данных (повышение точности с 13% до более чем 90%).
Нулевая практическая ценность для SEO: Для SEO-специалистов патент не несет практической ценности, так как не описывает факторы или механизмы, влияющие на видимость сайта в органической выдаче.

Практика

ВАЖНО: Патент является инфраструктурным и описывает работу рекламной системы (Offer distribution system). Он не дает практических выводов для органического SEO.

Best practices (это мы делаем)

Практических рекомендаций для органического SEO, основанных на данном патенте, нет. Специалистам по контекстной рекламе (PPC) следует учитывать этот механизм при формировании рекламных кампаний, понимая, как система классифицирует запросы.

Worst practices (это делать не надо)

Практических рекомендаций для органического SEO, основанных на данном патенте, нет.

Стратегическое значение

Стратегическое значение для органического SEO минимально. Патент подтверждает, что Google разрабатывает сложные механизмы для точного определения типа сущностей (Entity Classification) в коммерческом контексте. Это демонстрирует уровень гранулярности, с которым Google анализирует сущности для улучшения своих продуктов (в данном случае Ads/Shopping), и подчеркивает важность точного распознавания сущностей в экосистеме Google.

Практические примеры

Практических примеров для SEO нет. Примеры ниже иллюстрируют работу системы для специалистов по контекстной рекламе (PPC/SEM).

Сценарий 1: Запрос по бренду (Идентификация Бренда)

Запрос: «Elite Shoes»
Анализ: Система проверяет, как часто «Elite Shoes» упоминается в рекламе других магазинов (Runner’s Mart, Shoe Palace и т.д.).
Результат: Упоминается часто (выше порога). Система классифицирует «Elite Shoes» как Бренд.
Действие: Показываются рекламные предложения для «Elite Shoes» от Runner’s Mart, Shoe Palace и других продавцов.

Сценарий 2: Запрос по магазину (Идентификация Продавца)

Запрос: «Runner’s Mart»
Анализ: Система проверяет, как часто «Runner’s Mart» упоминается в рекламе других магазинов (Shoe Palace, Elite Shoes и т.д.).
Результат: Упоминается редко или никогда (ниже порога). Система классифицирует «Runner’s Mart» как Продавца.
Действие: Показываются рекламные предложения только от магазина Runner’s Mart.

Вопросы и ответы

Влияет ли этот патент на органическое ранжирование (SEO)?

Нет. Патент описывает работу Offer distribution system (системы распространения рекламы/предложений), например, Google Ads или Shopping. Он не имеет отношения к алгоритмам органического поиска и не влияет на SEO.

Как именно система определяет, что термин является названием конкретного магазина, а не бренда?

Система использует «тест на уникальность». Она проверяет, как часто этот термин упоминается в рекламных объявлениях *других* магазинов. Если он упоминается редко или никогда (ниже configurable threshold), система считает его уникальным названием конкретного магазина. Если часто — считает брендом.

Какую основную проблему решает этот патент?

Он решает проблему неоднозначности в коммерческих запросах. Например, является ли «Apple» названием магазина или брендом электроники в данном контексте. От правильной классификации зависит, чью рекламу показывать: только магазина «Apple Store» или разных магазинов, продающих технику бренда «Apple».

Есть ли польза от этого патента для специалистов по контекстной рекламе (PPC)?

Да, для PPC-специалистов этот патент имеет большое значение. Он объясняет логику таргетинга в Google Ads/Shopping. Для магазинов это означает механизм защиты от показа конкурентов по запросам, содержащим название их магазина. Для брендов это гарантирует показ предложений от разных дистрибьюторов.

Что такое Configurable threshold и как он устанавливается?

Это настраиваемый порог частоты упоминаний. Патент упоминает, что он может быть установлен оператором системы (например, 0 или 1) или определяться алгоритмом динамически (например, на основе общего количества доступных предложений) для достижения оптимальной точности (precision).

Что произойдет, если система классифицирует название магазина как бренд?

Это приведет к неоптимальному показу рекламы. Если пользователь ищет конкретный магазин (например, «М.Видео»), он, вероятно, намерен совершить покупку там. Если система ошибочно классифицирует «М.Видео» как бренд, она может показать рекламу конкурентов (например, «Эльдорадо»), что будет нерелевантно для пользователя.

Как система изначально определяет potential merchant name?

Патент предполагает, что система сравнивает термины запроса с базой данных известных названий продавцов (database of known merchant names). Эта база может формироваться из списка продавцов, предоставивших предложения системе, или с помощью других методов сбора данных.

Используется ли похожая логика в органическом поиске для определения типа сущности?

Патент этого не утверждает и не описывает. Хотя Google активно использует распознавание сущностей в органическом поиске (например, для Knowledge Graph), данный конкретный метод, основанный на анализе базы данных рекламных предложений, специфичен для Offer distribution system.

Какова точность этого метода, согласно патенту?

В патенте приводится сравнение эффективности. Утверждается, что стандартные методы (например, простое сравнение с базой данных) дают точность идентификации продавца около 13%. Описанный в патенте метод, основанный на проверке уникальности, повышает точность до более чем 90%.

Зачем Google фильтрует рекламу конкурентов, если пользователь ищет конкретного продавца?

Патент исходит из предположения, что если пользователь указал конкретного продавца, он намерен совершить покупку именно там. Показ рекламы конкурентов в этом случае считается нерелевантным, неэффективным и может ухудшить пользовательский опыт.