Как Google автоматически и непрерывно A/B тестирует внешний вид результатов поиска и рекламы для оптимизации CTR

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу эффективного определения оптимальных значений для параметров визуального представления контента (таких как результаты поиска или рекламные объявления). Цель — автоматизировать процесс экспериментирования (A/B тестирования) с внешним видом элементов на странице (цвета, шрифты, размеры) для максимизации показателей эффективности, таких как click-through rate (CTR) или доход.

Что запатентовано

Запатентована система для автоматической настройки параметров представления контента посредством непрерывного итеративного тестирования. Система определяет диапазон допустимых значений для визуального параметра (например, цветовой код), выбирает подмножество этого диапазона для тестирования и случайным образом применяет значения из этого подмножества при показе контента пользователям. Анализируя метрики производительности, система итеративно корректирует и сужает тестируемый диапазон, чтобы найти оптимальное значение параметра.

Как это работает

Система функционирует как автоматизированный фреймворк для A/B тестирования:

• Определение диапазона: Для визуального параметра (например, цвета заголовка) определяется общий диапазон и выбираются подмножества (subsets) для эксперимента.
• Случайный выбор: Когда контент готовится к показу, система случайным образом выбирает значение параметра из активного подмножества и применяет его.
• Мониторинг: Отслеживаются метрики производительности (например, CTR) для контента, показанного с различными значениями параметров.
• Итеративная оптимизация: Система анализирует результаты и автоматически корректирует (обычно сужает) подмножества значений для следующего раунда тестирования, фокусируясь на наиболее эффективных вариантах.
• Определение оптимума: Процесс повторяется до тех пор, пока не будет найдено оптимальное значение, которое затем может быть установлено как значение по умолчанию.

Актуальность для SEO

Высокая. Оптимизация пользовательского интерфейса (UI) и пользовательского опыта (UX) является постоянной задачей для Google. Автоматизированные системы A/B тестирования широко используются для оптимизации как рекламных форматов, так и внешнего вида органической выдачи (SERP). Описанный механизм непрерывной оптимизации визуальных элементов для повышения CTR остается крайне актуальным.

Важность для SEO

Влияние на SEO — среднее (5/10). Патент не описывает алгоритмы ранжирования, релевантности или оценки качества контента. Он фокусируется исключительно на оптимизации визуального представления уже отобранных результатов. Однако этот механизм напрямую влияет на CTR органической выдачи. SEO-специалисты должны понимать, что внешний вид их сниппетов (цвет, размер, отступы) может динамически тестироваться и изменяться Google для максимизации кликов, и эта оптимизация происходит автоматически на стороне поисковой системы.

Детальный разбор

Термины и определения

Content Item (Единица контента)

Элемент, который предоставляется пользователю. В контексте патента это может быть рекламное объявление или органический результат поиска.

Content Management System (Система управления контентом)

Система, отвечающая за выбор, подготовку и предоставление контента в ответ на запросы.

Experimentation Engine (Механизм экспериментирования)

Компонент системы, который проводит эксперименты для определения оптимального значения параметра и корректирует параметры на основе результатов.

Parameter (Параметр)

Переменная, значение которой может быть изменено. В данном патенте фокусируется на параметрах визуального представления (visual presentation parameters), таких как цвет, размер шрифта, ширина шрифта, отступы.

Parameter Varying Engine (Механизм изменения параметров)

Компонент, который готовит контент к показу, случайным образом выбирая значение для параметра из заданного подмножества диапазона.

Performance Aspect / Metrics (Аспект производительности / Метрики)

Показатели, используемые для оценки эффективности контента с определенным значением параметра. Примеры включают click-through rate (CTR), доход (revenue) или метрики качества (quality metrics).

Range (Диапазон)

Полный набор возможных значений для параметра (например, RGB от 0 до 255).

Subset of the Range / Sub-range (Подмножество диапазона)

Часть общего диапазона, выбранная для текущего эксперимента (например, RGB от 215 до 245). В патенте также упоминаются disjoint subsets (непересекающиеся подмножества).

visURL (Visual/Visible URL)

Отображаемый URL в сниппете результата поиска или рекламы.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод автоматической оптимизации визуального представления контента.

1. Система управления контентом идентифицирует единицу контента с одним или несколькими параметрами, которые могут изменяться для варьирования визуального представления.
2. Определяется диапазон значений для параметра.
3. Устанавливаются несколько различных непересекающихся подмножеств (multiple different disjoint subsets) этого диапазона.
4. Система получает множественные запросы на контент и выбирает данную единицу контента для показа.
5. Перед доставкой контента система готовит его для каждого запроса, изменяя визуальную характеристику путем случайного выбора различных значений параметра из установленных подмножеств.
6. Контент предоставляется клиентским устройствам.
7. Анализируются результаты предоставления контента с разными значениями параметра. Результаты включают как минимум click through rate (CTR).
8. На основе анализа корректируются подмножества, используемые в последующих итерациях. Эта корректировка включает уменьшение размера (reducing a size) по крайней мере одного из подмножеств в ходе двух или более последующих итераций.

Claim 2-4 (Зависимые): Уточняют типы параметров визуального представления. Это могут быть цвет элемента, ширина шрифта, размер контента, цвет ссылки или цвет visURL.

Claim 7-8 (Зависимые): Детализируют процесс оптимизации. Корректировка подмножеств происходит итеративно до тех пор, пока не будет определено оптимальное значение. Это включает итеративное уменьшение размера подмножеств.

Claim 10 (Зависимый): Уточняет метрики и автоматизацию. Анализ включает мониторинг метрик дохода (revenue) или качества (quality metrics), а корректировка подмножеств происходит путем автоматической итеративной настройки для определения оптимального значения.

Где и как применяется

Изобретение применяется на финальных этапах обработки запроса, когда контент уже отобран и ранжирован, но еще не отформатирован для показа пользователю.

RANKING – Ранжирование
На этом этапе определяются content items (реклама или органические результаты), которые будут показаны пользователю. Эти результаты передаются дальше.

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание / RERANKING (Формирование SERP)
Основное место применения патента находится на этапе формирования итоговой страницы выдачи (SERP). Content Management System (или ее аналог, отвечающий за форматирование выдачи) применяет описанный механизм:

1. Подготовка к показу: Система определяет, участвует ли данный показ в эксперименте по визуальной оптимизации.
2. Применение параметров: Если да, Parameter Varying Engine случайным образом выбирает значения визуальных параметров (например, цвет ссылки) из заранее определенного экспериментального диапазона (subset).
3. Рендеринг SERP: Страница формируется с использованием этих экспериментальных параметров.
4. Мониторинг взаимодействия: Performance Monitoring Engine отслеживает взаимодействие пользователя (например, клики) с этим контентом.

Офлайн-процессы (Data Analysis):

• Анализ логов: Данные о производительности агрегируются и анализируются.
• Оптимизация: Experimentation Engine использует эти данные для автоматической корректировки и сужения экспериментальных диапазонов (subsets) для будущих показов.

Входные данные:

• Отобранная единица контента (результат поиска или реклама).
• Определенные диапазоны и подмножества (subsets) для визуальных параметров (Experimental Parameter Ranges).
• Запрос на предоставление контента.

Выходные данные:

• Подготовленная единица контента с примененными (потенциально экспериментальными) визуальными параметрами.
• Данные о производительности (Performance Metrics), связанные с этими параметрами.

На что влияет

• Типы контента: Влияет на любой контент, отображаемый системой, включая рекламные объявления и органические результаты поиска.
• Визуальные элементы: Влияет на внешний вид SERP. Конкретные элементы, упомянутые в патенте: цвет текста, цвет ссылок, цвет visURL, шрифт, размер шрифта, ширина шрифта, фоновые цвета блоков, цвета звезд рейтинга, отступы между блоками текста.
• Метрики взаимодействия: Напрямую влияет на CTR, доход от рекламы и другие метрики вовлеченности пользователей, поскольку оптимизирует визуальную привлекательность элементов.

Когда применяется

• Триггеры активации: Механизм может применяться непрерывно для постоянной оптимизации или активироваться для тестирования новых форматов или элементов интерфейса.
• Условия применения: Применяется, когда система идентифицирует контент, параметры которого подлежат оптимизации, и когда определены активные экспериментальные диапазоны (subsets) для этих параметров.
• Частота применения: Может применяться к небольшому проценту трафика для сбора данных или к более широкой аудитории в зависимости от стадии эксперимента.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Обработка запроса в реальном времени (Online)

1. Получение запроса: Request Handler получает запрос на контент.
2. Идентификация контента: Определяются единицы контента (например, результаты поиска), соответствующие запросу.
3. Проверка параметров: Content Identification Engine определяет, есть ли у контента визуальные параметры, подлежащие варьированию.
4. Определение диапазона: Range Identification Engine извлекает текущие активные подмножества (subsets) значений для этих параметров из базы Experimental Parameter Ranges.
5. Случайный выбор значений: Parameter Varying Engine случайным образом выбирает конкретное значение для каждого параметра из соответствующего подмножества.
6. Подготовка контента: Контент форматируется с использованием выбранных значений (например, устанавливается цвет ссылки).
7. Предоставление контента: Контент отправляется пользователю.
8. Мониторинг: Performance Monitoring Engine регистрирует показ и отслеживает последующие взаимодействия (например, клики), связывая их с использованными значениями параметров.

Процесс Б: Итеративная оптимизация (Offline/Nearline)

1. Анализ логов: Система анализирует собранные данные о производительности (CTR, доход) для различных значений параметров, использованных в Процессе А.
2. Оценка эффективности подмножеств: Определяется, какие значения внутри текущих подмножеств показывают наилучшие результаты.
3. Идентификация «лучшего» значения (опционально): Может быть выбрано текущее лучшее значение (Current «Best» Value) для дополнительного целевого тестирования.
4. Корректировка подмножеств: Experimentation Engine автоматически корректирует подмножества для следующей итерации. Ключевой шаг: размер подмножеств уменьшается (reducing a size), чтобы сфокусироваться на наиболее перспективных областях диапазона.
5. Обновление базы данных: Новые подмножества сохраняются в Experimental Parameter Ranges для использования в Процессе А.
6. Завершение (опционально): Если оптимальное значение найдено и подтверждено, оно может быть установлено как новое значение по умолчанию (Current Launched Value), и эксперимент прекращается.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на механизме тестирования и не детализирует стандартные факторы ранжирования. Используются следующие типы данных:

• Мультимедиа/Визуальные факторы: Определения параметров визуального представления. Это ключевые данные для системы. Примеры:
  • Цветовые коды (RGB или HSL) для ссылок, текста, фона, visURL.
  • Параметры шрифта (семейство, размер, ширина).
  • Размеры элементов и отступы (spacing).
• Системные данные:
  • Experimental Parameter Ranges: Определения диапазонов и активных подмножеств (subsets) для экспериментов.
  • Идентификаторы единиц контента.
• Поведенческие факторы: Данные о взаимодействии пользователей с контентом, показанным с экспериментальными параметрами. Это критически важно для анализа эффективности.
  • Показы (Impressions).
  • Клики (Clicks).
  • Конверсии (если применимо, например, для рекламы).

Какие метрики используются и как они считаются

• Click-Through Rate (CTR): Основная метрика эффективности, явно упомянутая в Claim 1. Рассчитывается как отношение кликов к показам для контента с определенным набором значений параметров.
• Revenue Metrics (Метрики дохода): Используются для оценки финансовой эффективности, особенно при оптимизации рекламных форматов.
• Quality Metrics (Метрики качества): Неопределенные метрики, которые могут использоваться для оценки общего качества взаимодействия или восприятия контента.

Методы анализа и расчета:

• Случайный выбор (Random Selection): Используется для выбора значений параметров из подмножества при показе контента.
• Итеративное сужение (Iterative Reduction): Метод оптимизации, при котором размер тестируемого подмножества (subset size) уменьшается на основе анализа производительности, чтобы найти оптимальное значение.

Выводы

1. Автоматизация UI/UX тестирования: Патент описывает инфраструктуру для автоматического, непрерывного и самооптимизирующегося A/B тестирования визуальных элементов интерфейса. Google не полагается только на ручное тестирование дизайна.
2. Фокус на взаимодействии (CTR): Основная цель системы — оптимизация визуального представления для максимизации взаимодействия пользователя, в частности CTR (явно указано в Claim 1), а также дохода.
3. Применимость к органическому поиску и рекламе: Механизм может использоваться для настройки внешнего вида как рекламных объявлений, так и органических результатов поиска (например, цвет заголовков, visURL, отступы).
4. Итеративный подход к оптимизации: Система использует метод итеративного сужения диапазона (reducing a size of the subsets). Она начинает с широкого диапазона, анализирует производительность и постепенно фокусируется на более узких диапазонах, пока не найдет оптимум.
5. Динамичность SERP: Внешний вид поисковой выдачи не является статичным. Пользователи могут видеть разные варианты оформления (цвета, шрифты) в рамках проводимых Google экспериментов. Система может обеспечивать консистентность для одного пользователя (например, через cookies), но варьировать представление между разными пользователями.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Фокус на качестве сниппета (Title и Description): Поскольку Google автоматически оптимизирует визуальное оформление (цвет, размер) для повышения CTR, SEO-специалистам критически важно предоставлять высококачественный, привлекательный текст для Title и Description. Система Google пытается максимизировать клики на существующий контент; задача SEO — сделать этот контент максимально релевантным и заманчивым.
• Использование микроразметки (Structured Data): Патент упоминает оптимизацию цвета «звезд рейтинга». Наличие разметки (например, Review snippets) позволяет Google отображать расширенные сниппеты, которые затем могут быть визуально оптимизированы с помощью описанной системы для повышения CTR.
• Мониторинг CTR в GSC: Регулярно анализируйте CTR страниц в Google Search Console. Понимание базового уровня CTR поможет оценить эффективность сниппетов, несмотря на фоновые визуальные тесты Google.

Worst practices (это делать не надо)

• Попытки манипулировать визуальным оформлением сниппета на стороне сайта: Не стоит тратить ресурсы на попытки повлиять на цвет ссылок или размер шрифта в SERP через CSS или другие методы на вашем сайте. Эти параметры полностью контролируются Google и динамически оптимизируются с помощью описанной системы.
• Игнорирование базовых принципов привлекательности сниппета: Не полагайтесь на то, что Google сделает ваш сниппет привлекательным только за счет цвета. Если Title нерелевантен или скучен, визуальная оптимизация не принесет значительного прироста CTR.

Стратегическое значение

Патент подчеркивает, что для Google важна не только релевантность контента, но и эффективность его представления (CTR). Он демонстрирует инфраструктурный подход к оптимизации UX на SERP. Для SEO это означает, что конкуренция происходит не только на уровне ранжирования, но и на уровне привлечения внимания пользователя на странице результатов. Стратегически важно понимать, что SERP — это динамическая среда, где Google постоянно тестирует и изменяет интерфейс для достижения своих целей (удовлетворенность пользователя и доход).

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация CTR органического результата с рейтингом

1. Действие SEO: Внедрение микроразметки AggregateRating для страницы товара.
2. Действие Google (Индексация): Google индексирует страницу и принимает решение показывать расширенный сниппет со звездами рейтинга.
3. Действие Google (Оптимизация по патенту): Система активирует автоматическое тестирование визуальных параметров этого сниппета.
   • Определяется диапазон для цвета звезд (например, от темно-желтого до ярко-оранжевого).
   • Разным пользователям показываются случайные значения цвета из этого диапазона.
   • Система отслеживает CTR для каждого варианта цвета.
4. Анализ и Итерация: Система обнаруживает, что определенный оттенок оранжевого дает прирост CTR на 2%. Диапазон тестирования сужается вокруг этого оттенка.
5. Результат: Найден оптимальный цвет звезд, который максимизирует CTR для этого типа сниппета. SEO-специалист видит более высокий CTR в GSC благодаря качественной разметке и автоматической визуальной оптимизации на стороне Google.

Вопросы и ответы