Как Google ранжирует стриминговые сервисы и поставщиков медиаконтента в результатах поиска

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему выбора для пользователя в ситуациях, когда искомый медиаконтент (например, фильм или сериал) доступен у множества различных поставщиков (стриминговых сервисов, VOD-платформ) на разных условиях и по разным ценам. Цель изобретения — улучшить пользовательский опыт, автоматически определяя и приоритизируя наиболее удобные и релевантные способы доступа к контенту для конкретного пользователя и его устройства.

Что запатентовано

Запатентована система для персонализированного ранжирования поставщиков медиаконтента в ответ на поисковый запрос. Когда пользователь ищет Media Content Item, система идентифицирует доступных поставщиков (Candidate Providers) и ранжирует их, используя комбинацию персонализированных сигналов (подписки, установленные приложения, история использования) и общих сигналов (цена, популярность, технические возможности). Цель — показать первыми ссылки на тех поставщиков, которые обеспечивают наиболее бесшовный доступ к контенту.

Как это работает

Механизм работает следующим образом:

• Получение запроса: Система получает запрос на медиаконтент (например, название фильма).
• Идентификация поставщиков: Определяются все Candidate Providers, у которых доступен этот контент.
• Сбор данных пользователя: Система собирает Provider Interaction Information — данные о предыдущих взаимодействиях пользователя с каждым поставщиком (подписки, установка приложений, частота использования).
• Сбор данных о ссылках и контенте: Собирается Media Link Information и другие данные — цена, поддержка Deep Links, эксклюзивность, популярность сервиса.
• Ранжирование: Для каждого поставщика рассчитывается Ranking Score на основе агрегации собранных данных (патент описывает 8 различных метрик).
• Представление UI: В пользовательском интерфейсе (например, в Knowledge Panel или блоке «Смотреть») отображаются ссылки на контент от поставщиков с наивысшим рейтингом.

Актуальность для SEO

Высокая. Описанный механизм напрямую соответствует функциям Google Поиска, таким как блоки «Смотреть сейчас» (Watch Now) или «Доступно на» (Available On) в Панелях Знаний для фильмов и сериалов. Персонализация выдачи на основе данных пользователя и интеграция с приложениями (App Indexing) остаются ключевыми направлениями развития поиска медиаконтента.

Важность для SEO

Влияние на SEO является значительным, но узкоспециализированным (6.5/10). Патент не описывает ранжирование веб-страниц в органическом поиске. Однако он имеет критическое значение для стриминговых платформ, онлайн-кинотеатров и VOD-сервисов, так как определяет их видимость в специализированных блоках выдачи при поиске конкретных тайтлов. Для общего SEO патент представляет косвенный интерес как пример работы персонализированного вертикального поиска.

Детальный разбор

Термины и определения

Candidate Providers (Поставщики-кандидаты)

Стриминговые сервисы, магазины контента или другие платформы, которые предоставляют доступ (стриминг или загрузку) к искомому медиаконтенту.

Deep Links (Глубокие ссылки)

Ссылки, ведущие непосредственно на страницу просмотра или воспроизведения конкретного медиаконтента внутри приложения или на веб-сайте поставщика, а не на главную страницу сервиса.

Media Content Item (Единица медиаконтента)

Объект поиска: конкретный фильм, телепрограмма, эпизод сериала, аудиокнига и т.д.

Media Link Information (Информация о медиа-ссылке)

Данные, связанные со ссылкой на контент у поставщика. Включают тип ссылки (приложение или веб) и поддержку глубоких ссылок.

Provider Interaction Information (Информация о взаимодействии с поставщиком)

Персонализированные данные о предыдущих взаимодействиях пользователя с поставщиком: наличие подписки, установка приложения на устройстве пользователя, частота и давность (recency) использования сервиса.

Ranking Score (Оценка ранжирования)

Агрегированная числовая оценка, рассчитываемая для каждого поставщика на основе взвешивания различных факторов (Scores 1-8), определяющая порядок отображения поставщиков в интерфейсе.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод представления ссылок на медиаконтент.

1. Система получает запрос на Media Content Item с устройства пользователя.
2. Идентифицируется множество Candidate Providers, предоставляющих доступ к этому контенту.
3. Для каждого поставщика получается Provider Interaction Information (данные о предыдущих взаимодействиях пользователя с этим поставщиком).
4. Для каждого поставщика получается Media Link Information (данные о ссылках на контент у этого поставщика).
5. Производится ранжирование поставщиков на основе обоих типов информации (Interaction и Link).
6. Определяется подмножество (subset) поставщиков для отображения на основе ранжирования.
7. Система вызывает отображение пользовательского интерфейса со ссылками на контент, где каждая ссылка ассоциирована с одним из выбранных поставщиков.

Ядро изобретения — это метод ранжирования поставщиков контента, который учитывает как характеристики ссылки, так и персонализированную историю взаимодействия пользователя с поставщиком.

Claims 2, 3, 4 (Зависимые): Уточняют состав Provider Interaction Information. Эта информация включает:

• Подписан ли пользователь на услугу поставщика (Claim 2).
• Установлено ли приложение поставщика на устройстве пользователя (Claim 3).
• Как давно пользователь обращался к поставщику (Claim 4).

Claims 5, 6 (Зависимые): Уточняют дополнительные факторы ранжирования.

• Ранжирование также основывается на цене доступа к контенту (Claim 5).
• Ранжирование также основывается на популярности поставщика (Claim 6).

Где и как применяется

Изобретение применяется в рамках специализированного вертикального поиска медиаконтента и тесно связано с генерацией SERP Features (например, Knowledge Panel).

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе система собирает и хранит данные о каталогах медиаконтента различных поставщиков. Это включает индексацию доступности контента, цен, URL (включая Deep Links) и расчет глобальной популярности поставщиков. Эти данные хранятся на Data Server.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Система должна распознать, что запрос пользователя относится к сущности типа Media Content Item (фильм, сериал) и что интент пользователя, вероятно, связан с просмотром.

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание / RERANKING – Переранжирование
Основное применение патента. Когда система решает отобразить блок с вариантами просмотра медиаконтента, запускается описанный алгоритм:

1. Сбор кандидатов: Из индекса извлекаются Candidate Providers.
2. Персонализация (Data Acquisition): Система в реальном времени запрашивает Provider Interaction Information для текущего пользователя и его устройства (подписки из аккаунта, проверка установленных приложений на устройстве, история использования).
3. Специализированное ранжирование: Запускается алгоритм расчета Ranking Score, используя как индексированные данные, так и персонализированные данные.
4. Формирование SERP Feature: Результаты ранжирования используются для генерации блока «Watch Now» или аналогичного элемента интерфейса.

Входные данные:

• Запрос пользователя (название медиаконтента).
• Идентификатор пользователя и устройства.
• Индексированные данные о поставщиках (каталог, цены, популярность, поддержка deep links).

Выходные данные:

• Отсортированный список ссылок на поставщиков медиаконтента, оптимизированный для конкретного пользователя.

На что влияет

• Конкретные типы контента: Фильмы, телепрограммы, сериалы (включая отдельные эпизоды), потенциально аудиокниги и музыка.
• Специфические запросы: Запросы, содержащие названия конкретных произведений медиаконтента (например, «смотреть фильм Дюна», «сериал Офис»).
• Конкретные ниши или тематики: Исключительно вертикаль развлечений и медиа. Влияет на видимость стриминговых сервисов, онлайн-кинотеатров и платформ дистрибуции контента в специализированных блоках Google.

Когда применяется

• Триггеры активации: Активируется, когда система идентифицирует запрос как поиск Media Content Item и определяет, что существует один или несколько Candidate Providers для этого контента.
• Временные рамки: Применяется в реальном времени при обработке запроса, так как требует актуальных данных о состоянии устройства пользователя (установленные приложения) и его взаимодействиях.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Обработка запроса и ранжирование поставщиков

1. Получение запроса: Система получает запрос на медиаконтент с устройства пользователя.
2. Идентификация кандидатов: Определяется список Candidate Providers, имеющих доступ к этому контенту.
3. Сбор информации о контенте и ссылках: Собираются данные о цене, поддержке Deep Links, эксклюзивности, типе ссылки (веб/приложение).
4. Сбор истории взаимодействий (Персонализация): Получается Provider Interaction Information (наличие подписки, установка приложения на данном устройстве, давность/частота использования).
5. Сбор данных о популярности: Получается информация об общей популярности каждого поставщика.
6. Ранжирование (Расчет Ranking Score): Для каждого поставщика выполняется Процесс Б (см. ниже). Поставщики сортируются по итоговому Ranking Score.
7. Отображение интерфейса: Генерируется пользовательский интерфейс, где ссылки на контент представлены на основе полученного ранжирования. Патент также упоминает возможность отображения рекламных ссылок (Advertisement links).

Процесс Б: Расчет Ranking Score для одного поставщика (Детализация ранжирования)

Система последовательно проверяет условия и рассчитывает 8 отдельных оценок (Scores 1-8):

1. Score 1 (Deep Links): Проверяется, поддерживает ли поставщик глубокие ссылки. Если да, рассчитывается Score 1.
2. Score 2 (Subscription): Проверяется, есть ли у пользователя подписка на этого поставщика. Если да, рассчитывается Score 2.
3. Score 3 (Installation): Проверяется, установлено ли приложение поставщика на устройстве. Если да, рассчитывается Score 3.
4. Score 4 (Exclusivity): Проверяется, является ли этот поставщик единственным провайдером контента. Если да, рассчитывается Score 4.
5. Score 5 (Price/Free): Проверяется, бесплатен ли контент. Если да, рассчитывается Score 5. (Альтернативно, оценка может быть обратно пропорциональна цене).
6. Score 6 (App Link): Проверяется, является ли ссылка на контент ссылкой в приложение (а не на веб-страницу). Если да, рассчитывается Score 6.
7. Score 7 (Recency/Frequency): Рассчитывается оценка на основе того, как недавно и/или часто пользователь обращался к этому поставщику.
8. Score 8 (Popularity): Рассчитывается оценка на основе общей популярности поставщика.
9. Агрегация: Scores 1-8 агрегируются для получения финального Ranking Score. Патент упоминает использование взвешенной суммы ($\sum w_i \cdot Score_i$).

Какие данные и как использует

Данные на входе

Алгоритм использует разнообразный набор данных, с сильным акцентом на персонализацию и технические возможности интеграции.

• Технические факторы:
  • Поддержка Deep Links поставщиком (Score 1).
  • Тип ссылки: ведет ли она в приложение или на веб-страницу (Score 6).
• Пользовательские и Поведенческие факторы (Provider Interaction Information):
  • Статус подписки пользователя на сервис (Score 2).
  • Факт установки приложения поставщика на текущем устройстве (Score 3).
  • История взаимодействий: давность (recency) и частота (frequency) использования сервиса (Score 7).
• Коммерческие и Контентные факторы:
  • Цена контента, включая факт бесплатного доступа (Score 5).
  • Эксклюзивность: является ли поставщик единственным провайдером данного контента (Score 4).
• Факторы популярности (Внешние):
  • Общая популярность поставщика (например, количество пользователей, подписчиков или загрузок приложения) (Score 8).

Какие метрики используются и как они считаются

Система рассчитывает 8 ключевых метрик (Scores 1-8), которые затем агрегируются.

• Scores 1-6 (Бинарные или пороговые метрики): Оценки за Deep Links, подписку, установку приложения, эксклюзивность, бесплатный доступ и ссылку в приложение. Патент предполагает, что эти оценки могут быть бинарными (например, 0 или 1) или рассчитываться по определенной шкале при выполнении условия.
• Score 7 (Recency/Frequency Score): Метрика персонализированного использования. Рассчитывается так, что более высокие оценки соответствуют более недавнему и/или частому использованию. Может использоваться формула или look-up table.
• Score 8 (Popularity Score): Метрика общей популярности сервиса. Более высокие оценки соответствуют большей популярности.
• Агрегация и Весовые коэффициенты: Финальный Ranking Score рассчитывается как агрегация Scores 1-8, часто с использованием взвешенной суммы, где для каждой оценки могут применяться различные веса.

Выводы

1. Гиперперсонализация в вертикальном поиске: Патент демонстрирует, что в медиа-вертикали ранжирование поставщиков глубоко персонализировано. Факторы, связанные с личными предпочтениями и существующими отношениями пользователя (подписки, установленные приложения, история использования), являются определяющими.
2. Приоритет бесшовного пользовательского опыта (UX): Google стремится направить пользователя по пути наименьшего сопротивления. Если доступ к контенту может быть осуществлен немедленно (например, через установленное приложение с активной подпиской и по глубокой ссылке), этот поставщик получит значительное преимущество.
3. Критичность технической интеграции (Deep Linking и App Indexing): Поддержка Deep Links (Score 1) и наличие ссылки, ведущей в приложение (Score 6), являются отдельными факторами ранжирования. Это подчеркивает важность корректной технической реализации App Indexing для поставщиков контента.
4. Цена и популярность как вторичные факторы: Хотя цена (Score 5) и общая популярность (Score 8) учитываются, они интегрированы в общую модель. Сильные персонализированные сигналы могут перевесить низкую цену или высокую популярность конкурента.
5. Это не традиционное SEO: Ранжирование здесь зависит не от контента страницы или ссылок, а от управления данными каталога, технической интеграции приложений и продуктовых метрик (Retention, LTV).

Практика

Практическое применение в SEO

Патент имеет ограниченное применение для большинства SEO-специалистов. Он напрямую касается стратегий продвижения для стриминговых платформ, онлайн-кинотеатров и медиа-агрегаторов.

Best practices (это мы делаем)

Рекомендации для медиа-провайдеров:

• Обеспечить полную и точную индексацию каталога: Использовать структурированные данные (Schema.org/Movie, TVEpisode) и фиды данных (например, Media Actions feed) для передачи Google актуальной информации о наличии тайтлов, их стоимости (Score 5) и условиях доступа.
• Внедрить Deep Linking и App Indexing: Реализовать глубокие ссылки (Score 1), ведущие непосредственно на просмотр контента. Обеспечить, чтобы ссылки корректно открывались в приложении (Score 6). Это требует настройки App Indexing (Firebase) или Universal Links.
• Стимулировать установку приложений и подписки: Поскольку наличие установленного приложения (Score 3) и подписки (Score 2) являются сильными персонализированными сигналами ранжирования, необходимо интегрировать SEO/ASO и маркетинговые стратегии для увеличения этих показателей.
• Повышать частоту взаимодействия (Retention): Давность и частота использования сервиса (Score 7) влияют на ранжирование. Платформы, которые пользователи посещают регулярно, будут ранжироваться выше для этих пользователей.
• Работать над популярностью бренда: Общая популярность сервиса (Score 8) также учитывается в ранжировании.

Worst practices (это делать не надо)

• Игнорирование мобильных приложений: Попытка конкурировать в медиа-выдаче, полагаясь только на веб-версию, будет неэффективной из-за приоритета приложений (Scores 3 и 6).
• Отсутствие Deep Links: Предоставление ссылок только на главную страницу или общую страницу тайтла негативно скажется на ранжировании (Score 1) и UX.
• Сокрытие информации о ценах и доступности: Если Google не может определить стоимость контента или его наличие в каталоге, платформа не сможет эффективно участвовать в этом типе ранжирования.

Стратегическое значение

Патент подтверждает роль Google как централизованного, персонализированного интерфейса для доступа к контенту, размещенному на сторонних платформах. Для медиа-индустрии это означает, что Google контролирует значительную часть верхнего уровня воронки поиска контента. Стратегия видимости в поиске для медиа-платформ должна быть тесно интегрирована с продуктовой стратегией (развитие приложений, retention) и технической реализацией (Data Feeds, Deep Linking).

Практические примеры

Сценарий: Ранжирование провайдеров для фильма

Пользователь ищет «Смотреть Дюна 2» с мобильного телефона. У него установлено приложение Кинопоиск и Netflix. Есть подписка на Кинопоиск, но нет на Netflix.

1. Идентификация: Google находит фильм у Кинопоиска, Netflix и IVI (приложение не установлено).
2. Расчет оценок (пример):
   • Кинопоиск: Высокие баллы за Deep Link (Score 1), Подписку (Score 2), Установленное приложение (Score 3), Историю использования (Score 7). Получает высокий Ranking Score.
   • Netflix: Высокие баллы за Deep Link (Score 1), Установленное приложение (Score 3). Ноль баллов за Подписку (Score 2). Средний Ranking Score.
   • IVI: Высокий балл за Deep Link (Score 1). Ноль баллов за Подписку (Score 2) и Установленное приложение (Score 3). Низкий Ranking Score.
3. Результат: В блоке «Смотреть» на первом месте будет показан Кинопоиск как наиболее удобный и доступный вариант для данного пользователя.

Вопросы и ответы