Как Google использует органические результаты для выбора и ранжирования рекламы в реальном времени

Описание

Какую задачу решает

Патент решает техническую проблему задержки (latency) при загрузке поисковой выдачи. Чтобы повысить релевантность рекламы, системе необходимо учитывать контекст органических результатов. Однако последовательное выполнение запросов (сначала органика, затем реклама) неприемлемо долго. Цель изобретения — позволить системе использовать органические результаты для улучшения выбора и ранжирования рекламы без замедления ответа пользователю.

Что запатентовано

Запатентована система и метод двухэтапного запроса к серверу рекламы (Advertisement server). Первый запрос инициирует предварительный подбор рекламы параллельно с выполнением органического поиска. Второй запрос передает результаты органического поиска, которые используются для финальной корректировки выбора, ранжирования и отображения рекламы непосредственно перед показом.

Как это работает

Система работает следующим образом:

• Параллельный запуск: Front end получает запрос и одновременно отправляет его на сервер органического поиска и на сервер рекламы. Первый запрос на рекламу содержит индикатор, запрещающий отправлять ответ (indication that an advertisement response is not to be provided).
• Предварительная обработка: Сервер рекламы начинает подбор кандидатов и расчет предварительных оценок, затем ожидает.
• Передача контекста: Когда органические результаты готовы, Front end отправляет их на сервер рекламы во втором запросе, теперь с индикатором, разрешающим ответ.
• Корректировка рекламы: Сервер рекламы использует органические результаты для модификации оценок (Score) рекламы (влияя на PCTR, Relevance Score, Bid) и ее внешнего вида.
• Финальный ответ: Сервер рекламы отправляет финальный набор объявлений для показа.

Актуальность для SEO

Высокая. Документ является продолжением (continuation application), опубликованным в 2023 году, что указывает на активную защиту этой технологии. Оптимизация скорости (снижение latency) и повышение релевантности рекламы остаются ключевыми задачами. Описанная архитектура для интеграции органического и платного поиска в реальном времени крайне актуальна.

Важность для SEO

Низкое (15/100). Патент имеет инфраструктурный характер и описывает взаимодействие серверов органического поиска и рекламы (Google Ads). Он не содержит информации о факторах ранжирования органических результатов. Для Senior SEO-специалистов он важен с точки зрения понимания того, как органический контент, позиция (особенно ТОП-1) и формат выдачи (например, наличие Карт или Блоков Знаний) напрямую влияют на выбор, внешний вид и эффективность соседствующей контекстной рекламы.

Детальный разбор

Термины и определения

Advertisement server (Ads server)

Сервер рекламы, отвечающий за выбор и ранжирование рекламных объявлений.

Bid (Ставка)

Ставка рекламодателя. Один из компонентов для расчета Score рекламы. Может быть модифицирована на основе органических результатов.

First advertisement request

Первый запрос на рекламу. Содержит поисковый запрос и индикацию, что ответ пока не требуется. Запускает предварительный поиск рекламы.

Front end

Интерфейсный сервер. Принимает запрос пользователя и координирует взаимодействие между сервером поиска и сервером рекламы.

Knowledge card

Элемент пользовательского интерфейса (UI element) в выдаче (например, блок знаний). Его наличие в органике влияет на PCTR рекламы.

Load balancer

Компонент, который управляет сессией и гарантирует, что оба рекламных запроса (первый и второй) попадут на один и тот же экземпляр Ads server.

PCTR (Predicted Click-Through Rate)

Прогнозируемый показатель кликабельности рекламы. Один из компонентов для расчета Score. Модифицируется на основе структуры органической выдачи.

Relevance score

Оценка релевантности рекламы. Один из компонентов для расчета Score. Модифицируется на основе содержания и локации органических результатов.

Score

Итоговая оценка рекламы, используемая для ее ранжирования. Рассчитывается как функция от Bid, PCTR и Relevance Score.

Second advertisement request

Второй запрос на рекламу. Содержит результаты органического поиска и индикацию, что требуется финальный ответ. Запускает модификацию оценок рекламы.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Примечание: Анализ основан на Claims, представленных в данном документе (Continuation Application), начиная с Claim 2.

Claim 2 (Независимый пункт): Описывает основной метод работы сервера контента (в данном контексте — сервера рекламы).

1. Получение первого запроса, включающего поисковый запрос и индикатор, что ответ на первый запрос не требуется.
2. В ответ на первый запрос, идентификация набора контента (рекламы), связанного с поисковым запросом.
3. Ожидание второго запроса вместо ответа на первый, основываясь на индикаторе. Это ключевой механизм «управляемой паузы» для параллелизации.
4. Получение второго запроса, который включает один или более органических результатов поиска, сгенерированных сервером поиска.
5. Модификация набора контента на основе органических результатов, включенных во второй запрос.
6. Отправка ответа (в ответ на второй запрос), включающего контент из модифицированного набора.

Claim 3 (Зависимый от 2): Уточняет механизм модификации.

Модификация может включать выполнение дополнительного поиска (additional search) для нахождения нового контента (рекламы) с использованием информации из второго запроса (т.е. на основе органических результатов).

Claim 4 и 5 (Зависимые): Детализируют процесс модификации оценки.

Система модифицирует оценку (Score) рекламы на основе изменения PCTR. PCTR модифицируется на основе элементов пользовательского интерфейса (user interface elements), идентифицированных во втором запросе (т.е. SERP Features в органической выдаче).

Claim 6 и 7 (Зависимые): Уточняют механизм модификации оценки через релевантность.

Модификация оценки включает изменение Relevance score на основе топового (top one) органического результата. В частности, Relevance score может изменяться на основе местоположения (location) этого топового результата.

Где и как применяется

Этот механизм является частью инфраструктуры обработки запросов и находится на стыке этапов ранжирования органических результатов и финального формирования поисковой выдачи (SERP).

RANKING – Ранжирование
На этом этапе происходят два параллельных процесса:

• Органический поиск: Search server генерирует органические результаты.
• Предварительный поиск рекламы: Ads server выполняет предварительный поиск и ранжирование рекламных кандидатов на основе первого запроса.

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание / RERANKING – Переранжирование
Это ключевой этап применения патента. Front end выступает координатором. После получения органических результатов он передает их Ads server (второй запрос). Ads server использует эти данные для переранжирования (модификации Score) предварительно выбранных рекламных объявлений перед их включением в итоговую выдачу.

Входные данные (для Ads Server):

• Этап 1: Поисковый запрос, контекст пользователя (например, местоположение), инструкция ожидания.
• Этап 2: Данные органических результатов (URL, сниппеты, наличие UI элементов: карты, Knowledge Cards, локации, типы контента), инструкция предоставить ответ.

Выходные данные (от Ads Server):

• Финальный набор рекламных объявлений с модифицированными оценками (Score).
• Инструкции по отображению рекламы (визуальный вид, активация расширений).

На что влияет

• Типы контента: Влияет исключительно на экосистему Google Ads (выбор, ранжирование и внешний вид рекламы). Не влияет на ранжирование органического контента.
• Специфические запросы и Ниши: Наибольшее влияние в запросах, где структура органической выдачи сильно варьируется, например, локальные запросы (с картами) или информационные запросы с крупными блоками знаний (Knowledge card), так как это сильно влияет на расчет PCTR и Relevance рекламы.

Когда применяется

Алгоритм применяется при обработке поисковых запросов в реальном времени, когда система намерена показать пользователю как органические результаты, так и рекламные объявления. Это инфраструктурный процесс, который активируется для большинства коммерчески ориентированных запросов.

Пошаговый алгоритм

Процесс на стороне Front End:

1. Получение запроса: Прием поискового запроса от пользователя.
2. Инициация параллельных запросов: Отправка запроса на Search Server и 1st Advertisement Request на Ads Server (через Load Balancer). Включение индикации «не отвечать».
3. Ожидание органики: Получение органических результатов от Search Server.
4. Подготовка данных для рекламы: Обработка органических результатов и выборка ключевых данных (топ URL, сниппеты, наличие карт, Knowledge Cards).
5. Отправка второго запроса: Отправка 2nd Advertisement Request на Ads Server, содержащего подготовленные данные и индикацию «ответить».
6. Сборка SERP: Получение финальной рекламы от Ads Server, комбинирование с органикой и ответ пользователю.

Процесс на стороне Ads Server:

1. Прием первого запроса: Получение 1st Advertisement Request. Идентификация инструкции «не отвечать».
2. Предварительная обработка: Поиск кандидатов и расчет предварительных оценок (Score) на основе базовых Bid, PCTR, Relevance Score.
3. Ожидание: Приостановка процесса до получения второго запроса.
4. Прием второго запроса: Получение 2nd Advertisement Request с органическими данными.
5. Финальная обработка и Модификация:
   • (Опционально) Запуск дополнительного, узкого поиска рекламы на основе органических результатов.
   • Корректировка PCTR (например, из-за наличия Карт/Knowledge Cards в органике).
   • Корректировка Relevance Score (например, на основе контента или локации ТОП-1 результата).
   • Корректировка Bid (на основе правил рекламодателей, зависящих от органики).
   • (Опционально) Изменение визуального вида рекламы (например, активация расширений).
6. Финальное ранжирование и Ответ: Ранжирование по обновленным оценкам и отправка ответа на Front End.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует данные из органических результатов для модификации рекламного аукциона:

• Контентные факторы (из органики): Текстовые сниппеты (snippets) топовых результатов, URL.
• Структурные факторы / UI Elements (из органики): Информация о наличии специфических элементов в органической выдаче: Knowledge card (блок знаний), информация о картах (map information), видео, изображения. Тип контента (content type information) органических результатов (например, видео, новость, веб-страница).
• Географические факторы (из органики): Местоположение (location information), связанное с органическими результатами (адреса, координаты).

Какие метрики используются и как они считаются

Итоговая оценка рассчитывается по формуле: Score = f(Bid, PCTR, Relevance). Патент описывает, как органические результаты модифицируют эти компоненты:

• PCTR (Predicted Click-Through Rate): Модифицируется на основе наличия UI элементов в органической выдаче. Присутствие Карт, Knowledge Cards или изображений меняет ожидаемое поведение пользователя и, следовательно, повышает или понижает PCTR конкретной рекламы.
• Relevance Score (Оценка релевантности): Модифицируется на основе анализа топового органического результата. Примеры:
  • Повышение релевантности для рекламы, которая совпадает с брендом или сущностью в ТОП-1 органики.
  • Повышение релевантности для рекламы, чье местоположение находится рядом с локацией ТОП-1 органического результата.
  • Повышение релевантности для рекламы, текст которой пересекается с текстом сниппета органического результата.
• Bid (Ставка): Может быть модифицирована, если рекламодатель заранее настроил правила, зависящие от содержания органической выдачи (например, повышение ставки, если конкретный конкурент появляется в органике).

Выводы

1. Патент описывает инфраструктуру Google Ads, а не SEO: Это изобретение касается исключительно процессов выбора и ранжирования рекламы и оптимизации скорости работы серверов. Он не содержит прямых рекомендаций для органического SEO.
2. Органика напрямую влияет на рекламный аукцион: Google активно использует результаты органического поиска как сигнал для влияния на рекламный аукцион в реальном времени. Ранжирование рекламы зависит не только от запроса и ставок, но и от того, какой органический контент будет показан рядом.
3. Влияние SERP Features на PCTR рекламы: Система учитывает композицию выдачи. Наличие таких элементов, как Карты или Knowledge Cards в органической части SERP, изменяет расчет прогнозируемой кликабельности (PCTR) для рекламных объявлений.
4. Приоритет ТОП-1 органики для релевантности: Топовый органический результат имеет особое значение. Его контент и местоположение используются для корректировки Relevance Score рекламных объявлений.
5. Адаптация форматов рекламы: Внешний вид рекламы (использование расширений, форматы) также адаптируется под формат и тип контента органических результатов (например, показ видео-расширений, если в органике много видео).
6. Возможность дополнительного поиска рекламы: Система может инициировать новые, узкие поиски рекламы на лету, основываясь на сущностях или интенте, выявленных в топовых органических результатах.

Практика

ВАЖНО: Патент является инфраструктурным и фокусируется на работе Google Ads. Практические выводы для SEO носят косвенный характер и касаются влияния органической выдачи на соседнюю рекламу.

Best practices (это мы делаем)

• Координация SEO и PPC стратегий (Holistic Search): Senior SEO-специалисты должны обеспечивать тесное взаимодействие с PPC-командами. Патент доказывает, что органические результаты являются входными данными для рекламной системы. Изменения в органической стратегии могут повлиять на эффективность контекстной рекламы через изменение ее PCTR и Relevance Score.
• Занятие топовых позиций (Особенно ТОП-1): Топовый органический результат используется для корректировки Relevance Score рекламы. Если ваш бренд занимает ТОП-1 в органике, это может повысить релевантность вашей же контекстной рекламы (если вы ее используете) или рекламы, связанной с вашим местоположением.
• Оптимизация под SERP Features (Карты, Видео, Блоки Знаний): Попадание вашего контента в эти блоки меняет структуру органической выдачи. Наличие этих UI элементов напрямую учитывается при расчете PCTR соседней рекламы и может влиять на ее формат (например, активация картографических или видео-расширений в Ads).
• Создание качественных сниппетов: Патент упоминает, что сниппеты органических результатов анализируются сервером рекламы. Relevance Score может быть повышен для той рекламы, которая имеет значительное текстовое пересечение со сниппетами топовых органических результатов.

Worst practices (это делать не надо)

• Изолированный анализ каналов: Рассмотрение эффективности SEO и PPC по отдельности. Игнорирование технической взаимосвязи между органикой и рекламой приведет к ошибкам в аналитике и стратегическом планировании.
• Патент не выявляет неэффективных или опасных SEO-тактик, так как он не относится к алгоритмам органического ранжирования.

Стратегическое значение

Патент подчеркивает глубокую инфраструктурную интеграцию органического поиска и рекламных систем Google. Архитектура поиска спроектирована таким образом, чтобы органические результаты служили семантическим и контекстуальным анкорем для платных результатов. Это подтверждает необходимость комплексного подхода к управлению видимостью бренда в поиске (SEM), где успех в SEO напрямую влияет на условия рекламного аукциона.

Практические примеры

Сценарий 1: Влияние локальной органической выдачи на рекламу

1. Запрос: «лучшая пицца рядом».
2. Действие SEO: Оптимизация профиля компании для попадания в органический Local Pack (Maps).
3. Результат (Organic): В выдаче появляется крупный блок с картой.
4. Обработка системой (по патенту): Ads server получает информацию о наличии карты (Map UI element).
5. Влияние на Ads:
   • PCTR Modification: PCTR для всех рекламных объявлений пересчитывается с учетом наличия карты.
   • Visual appearance change: Сервер рекламы может решить показать рекламу с локальными расширениями (адрес, карта), чтобы соответствовать локальному интенту, подтвержденному органикой.

Сценарий 2: Усиление бренда через ТОП-1

1. Запрос: «страхование автомобиля».
2. Результат (Organic): Сайт компании «Brand X» занял ТОП-1 в органической выдаче.
3. Обработка системой (по патенту): Ads server получает информацию о ТОП-1 результате. Система модифицирует Relevance Score.
4. Влияние на Ads: Реклама «Brand X» (если она запущена) получает повышение релевантности, что позволяет ей занимать лучшие рекламные позиции при потенциально меньшей стоимости клика.

Вопросы и ответы