Как Google индексирует и ранжирует ресурсы (сайты и приложения) на основе действий, которые они позволяют выполнить

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему идентификации и ранжирования ресурсов, которые наилучшим образом отвечают намерению пользователя совершить действие (Task Completion). Традиционный поиск фокусируется на релевантности контента, но функциональные возможности ресурса (веб-страницы или приложения) не всегда очевидны из его текста. Изобретение позволяет поисковой системе понять, какие действия поддерживает ресурс, верифицировать их работоспособность и удовлетворять не только информационные, но и функциональные потребности пользователей.

Что запатентовано

Запатентована система для индексирования и использования Action Data — структурированной информации, описывающей действия, поддерживаемые ресурсом. Система индексирует тип действия (Action Type) и необходимые параметры (Action Parameters). При обработке запроса система выявляет намерение совершить действие и рассчитывает Action Score (Оценку действия), который используется для повышения (boost) релевантных ресурсов в ранжировании.

Как это работает

Система работает в нескольких направлениях:

• Индексирование: Система собирает и анализирует Action Data (например, через Schema.org Actions или манифесты приложений).
• Верификация (Verification): Система проверяет (например, с помощью эмулятора), действительно ли ресурс корректно выполняет заявленное действие без ошибок и соответствует ли результат описанию.
• Понимание запроса: Анализируется запрос пользователя для выявления намерения совершить действие и извлечения доступных параметров.
• Ранжирование: Рассчитывается Action Score. Эта оценка напрямую зависит от эффективности выполнения действия: предпочтение отдается ресурсам, требующим меньше шагов от пользователя и меньше дополнительной информации. Ресурсы с высоким Action Score получают boost.
• Ассистирование: Если для выполнения действия не хватает параметров, система может запросить их у пользователя или подставить автоматически (например, геолокацию).

Актуальность для SEO

Высокая. Патент описывает фундаментальные механизмы, лежащие в основе эволюции поиска от предоставления информации к выполнению задач (Task Completion). Это критически важно для работы Google Assistant, голосового поиска, интеграции функциональности приложений (Deep Linking) и использования структурированных данных (Schema Actions) в SERP.

Важность для SEO

Патент имеет высокое стратегическое значение для SEO (85/100). Он формализует использование структурированных данных о действиях как прямого сигнала ранжирования (boost). Кроме того, он вводит концепцию «эффективности выполнения действия» (измеряемую количеством шагов пользователя) как компонент Action Score. Это подчеркивает критическую важность внедрения Schema Actions и оптимизации UX для быстрого выполнения целевых задач.

Детальный разбор

Термины и определения

Action Data (Данные о действиях)

Структурированные данные, описывающие действия, поддерживаемые ресурсом. Включают тип, параметры и результат. Могут быть представлены в виде разметки (например, Schema.org Actions) или в манифесте приложения.

Action Parameters (AP) (Параметры действия)

Входные данные, необходимые для выполнения действия (например, дата и время для бронирования, URL медиафайла).

Action Processor (Обработчик действий)

Компонент системы, отвечающий за верификацию действий, например, путем эмуляции работы пользовательского устройства и проверки на ошибки.

Action Score (Оценка действия)

Метрика, оценивающая способность ресурса выполнить действие, релевантное запросу. Является фактором ранжирования. Основана на «мере способности» (measure of ability).

Action Type (AT) (Тип действия)

Классификация действия (например, «ListenAction», «ReserveAction», «WatchAction», «InstallAction»).

Deep Link (Глубокая ссылка)

Ссылка, указывающая на конкретное состояние или экран (environment instance) внутри нативного приложения.

Resource (Ресурс)

Единица контента, доступная пользователю. Включает веб-страницы (Web page resources), веб-сервисы и нативные приложения (Native application resources).

Verification (Верификация)

Процесс проверки того, что ресурс действительно корректно выполняет действие, описанное в Action Data, и что результат соответствует заявленному типу.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Анализ основан на Claims, представленных в публикации заявки US20250028769A1.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает базовый механизм ранжирования на основе действий.

1. Система определяет Action Type, релевантный запросу.
2. Система определяет ресурс-кандидат, который содержит Action Data, связывающие его с этим действием.
3. Система определяет ранжирование кандидата на основе Action Data. Ключевой момент: «the action data provides a boost within the ranking» (данные о действии обеспечивают повышение в ранжировании).
4. Система предоставляет результаты в соответствии с этим ранжированием.

Claim 2 (Зависимый от 1): Уточняет механизм ранжирования.

Определение ранжирования включает определение «меры способности» (measure of an ability) ресурса выполнить действие. Это фактическое определение Action Score.

Claims 3 и 4 (Зависимые от 2): Определяют ключевой фактор UX для расчета Action Score.

«Мера способности» основана на количестве шагов (number of steps), необходимых пользователю для запуска действия при использовании ресурса. Меньшее количество шагов приводит к более высокой оценке, чем большее количество шагов.

Claims 5 и 6 (Зависимые от 2): Определяют факторы полноты данных для расчета Action Score.

Система определяет необходимые Action Parameters. «Мера способности» также основана на том, какие параметры отсутствуют в запросе (missing action parameters) и какие присутствуют (parameter values that match). Ресурс, которому требуется меньше дополнительной информации от пользователя, получит более высокую оценку.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает большинство этапов поискового процесса, интегрируя понимание функциональности ресурсов в инфраструктуру поиска.

CRAWLING – Сканирование и Сбор данных
На этом этапе система собирает Action Data при сканировании веб-страниц (извлечение структурированной разметки) или при получении данных от издателей приложений (извлечение из манифестов).

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Ключевой этап обработки. Indexer анализирует Action Data, извлекает Action Types и Action Parameters. Также на этом этапе происходит Верификация. Action Processor проверяет работоспособность действий (например, в эмуляторе), отслеживая ошибки, таймауты и соответствие результата. Статус верификации сохраняется в индексе.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Query Processor анализирует запрос на предмет наличия намерения совершить действие (Action Intent). Он определяет релевантный Action Type и извлекает из запроса доступные значения для Action Parameters.

RANKING – Ранжирование
Scorer рассчитывает Action Score для релевантных (и предпочтительно верифицированных) ресурсов. Оценка учитывает эффективность (количество шагов) и полноту (количество недостающих параметров). Action Score используется как сигнал ранжирования, обеспечивая boost.

RERANKING / SERP Presentation
На финальном этапе система может использовать проиндексированные данные для ассистирования пользователю, запрашивая недостающие параметры непосредственно в интерфейсе.

Входные данные:

• Action Data (структурированная разметка или манифест приложения).
• Ресурс (веб-страница или приложение).
• Запрос пользователя.
• Контекст пользователя (например, местоположение, для автозаполнения параметров).

Выходные данные:

• Проиндексированные данные о действиях и статус их верификации.
• Action Score для ресурсов.
• Ранжированный список результатов.
• (Опционально) Запрос пользователю на предоставление недостающих параметров.

На что влияет

• Типы контента и ресурсов: Влияет на веб-страницы и нативные приложения, предлагающие транзакции, бронирования, воспроизведение медиа, установку ПО.
• Специфические запросы: Наибольшее влияние на запросы с явным намерением совершить действие (Task-oriented queries), включая голосовые команды.
• Конкретные ниши: E-commerce, путешествия, рестораны, развлечения (музыка, видео), услуги (такси).

Когда применяется

• Триггеры активации: Алгоритм активируется, когда Query Processor определяет, что запрос пользователя связан с конкретным Action Type.
• Условия работы: Применяется к ресурсам, для которых проиндексирована Action Data. В патенте отмечается, что повышение (boost) предпочтительно применяется к ресурсам, прошедшим верификацию.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Индексирование и Верификация (Офлайн/Фоновый режим)

1. Получение данных: Система получает Action Data для ресурса.
2. Анализ данных: Из данных извлекаются Action Type и необходимые Action Parameters.
3. Тестирование действия (Верификация): Action Processor эмулирует обработку ресурса пользовательским устройством.
   • Отслеживаются сбои выполнения (instantiation failures): зависания, таймауты, ошибки ссылок.
   • Проверяется соответствие типа действия и типа контента заявленным в Action Data.
4. Присвоение статуса: Ресурсу присваивается статус «verified» или «not verified».
5. Индексирование: Action Data, типы, параметры и статус верификации сохраняются в индексе.

Процесс Б: Обработка запроса и Ранжирование (Реальное время)

1. Анализ запроса: Система определяет релевантный Action Type и извлекает доступные значения параметров из запроса.
2. Идентификация кандидатов: Система идентифицирует ресурсы, поддерживающие данный Action Type.
3. Расчет Action Score: Для каждого кандидата рассчитывается Action Score («мера способности» выполнить действие). Расчет учитывает:
   • Количество шагов, необходимых пользователю для запуска действия (меньше шагов — выше оценка).
   • Количество параметров, значения которых отсутствуют в запросе (меньше недостающих параметров — выше оценка).
   • Статус верификации ресурса.
4. Ранжирование: Ресурсы ранжируются с учетом Action Score (применяется boost) наряду с другими сигналами ранжирования.
5. Ассистирование (Опционально): Если есть недостающие параметры, система может инициировать запрос на их получение у пользователя или попытаться заполнить их автоматически.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Структурные факторы (Action Data): Ключевые данные. Система анализирует структурированную разметку (например, Schema.org Actions) или данные из манифестов приложений. Извлекаются Action Type, Action Parameters, Action Output.
• Технические факторы: URL веб-ресурсов и Deep Links для запуска действий. При верификации анализируются технические сигналы: коды ошибок, таймауты, стабильность работы приложения.
• Пользовательские и Географические факторы: В патенте упоминается возможность автоматического предоставления данных пользователя (например, местоположения для вызова такси или имени для бронирования) для заполнения недостающих параметров, если это разрешено.
• Мультимедиа факторы: При верификации система может анализировать тип контента (аудио, видео), предоставляемого в результате действия, для сравнения с заявленным.

Какие метрики используются и как они считаются

• Action Score (Мера способности выполнить действие): Основная метрика патента. Рассчитывается на основе двух ключевых компонентов:
  • Эффективность (Number of steps): Количество взаимодействий, требуемых от пользователя для запуска действия. Существует обратная зависимость: меньше шагов — выше Action Score.
  • Полнота (Parameter completeness): Сравнение требуемых параметров с теми, что доступны в запросе или контексте. Меньше недостающих параметров — выше Action Score.
• Статус верификации (Verification status): Метрика (verified/not verified), определяемая путем тестирования работоспособности действия. Может использоваться как множитель для Action Score или как условие для участия в ранжировании по действиям.

Выводы

1. Эволюция поиска к выполнению задач (Task Completion): Патент подтверждает стратегию Google по индексированию не только контента, но и функциональности ресурсов (веб-сайтов и приложений).
2. Action Data как прямой сигнал ранжирования: Наличие корректных структурированных данных о действиях является сигналом, который обеспечивает повышение (boost) в ранжировании по запросам с намерением совершить действие.
3. Эффективность действия (UX) как фактор ранжирования: В патенте явно указано, что количество шагов, необходимых пользователю для выполнения действия, влияет на Action Score. Это делает оптимизацию пользовательского пути (UX/User Flow) прямой SEO-задачей.
4. Важность верификации функциональности: Система включает механизмы активной проверки (Verification) работоспособности заявленных действий. Неработающие или некорректные действия не получат преимуществ.
5. Интеграция веб и приложений: Система унифицирует подход к действиям независимо от платформы, позволяя ранжировать сайты и приложения в единой выдаче на основе их способности выполнить задачу пользователя.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Внедрение структурированных данных для действий: Для всех ресурсов, позволяющих совершить действие (покупка, бронирование, просмотр, прослушивание), необходимо внедрять разметку Schema.org Actions. Это необходимое условие для идентификации Action Type и Action Parameters.
• Оптимизация UX для минимизации шагов: Необходимо анализировать и оптимизировать пользовательский путь (User Flow). Так как Action Score выше для ресурсов, требующих меньше шагов, следует максимально упрощать процесс (например, быстрый заказ, автовоспроизведение, бронирование в один клик).
• Обеспечение работоспособности (для Верификации): Регулярно тестировать работоспособность действий и глубоких ссылок. Убедитесь, что действия выполняются без ошибок, сбоев и таймаутов, так как система верифицирует их в эмуляторе.
• Реализация App Indexing и Deep Linking: Для нативных приложений критически важно настроить индексацию и реализовать глубокие ссылки на ключевые экраны действий, чтобы приложение участвовало в ранжировании.
• Соответствие контента заявленному действию: Убедиться, что результат действия точно соответствует описанию в Action Data (например, воспроизводится именно тот тип контента), чтобы пройти верификацию.

Worst practices (это делать не надо)

• Игнорирование структурированных данных для функционального контента: Отсутствие Schema Actions или App Indexing исключает ресурс из этого типа ранжирования, снижая видимость по транзакционным и функциональным запросам.
• Сложные и многоэтапные процессы действий: Создание запутанных пользовательских путей с большим количеством обязательных шагов или форм приведет к низкому Action Score и потере позиций по сравнению с конкурентами, предлагающими более простой UX.
• Битые глубокие ссылки или неработающие действия: Наличие технических ошибок приведет к провалу верификации (статус «Not Verified»), и Action Data не будет учитываться при ранжировании.
• Манипуляции с Action Data (Action Spam): Попытка заявить о действиях, которые ресурс не выполняет или выполняет некорректно. Механизм верификации направлен на обнаружение этого.

Стратегическое значение

Этот патент подчеркивает важность интеграции SEO и UX. Ранжирование теперь зависит не только от релевантности контента, но и от удобства использования функциональности ресурса. Для долгосрочной стратегии критически важно обеспечивать техническую реализацию структурированных данных и одновременно работать над оптимизацией конверсионных путей. Это также ключевой элемент для обеспечения видимости в средах, ориентированных на выполнение задач, таких как голосовой поиск и цифровые ассистенты (Google Assistant).

Практические примеры

Сценарий 1: Оптимизация ранжирования для сервиса бронирования кинобилетов

1. Запрос пользователя: «Купить билеты на [Название Фильма] сегодня вечером».
2. Анализ Google: Система определяет Action Type (BuyAction/ReserveAction) и параметры (Фильм, Дата, Время).
3. Сравнение ресурсов:
   • Ресурс А (Веб-сайт): Имеет Schema Actions. Покупка требует 5 шагов (выбор сеанса, выбор места, ввод данных карты, ввод email, подтверждение).
   • Ресурс Б (Приложение): Имеет Deep Linking. Покупка требует 2 шага (выбор сеанса, подтверждение покупки через сохраненную карту).
4. Расчет Action Score: Ресурс Б получает значительно более высокий Action Score, так как требует меньше шагов (2 против 5) и не требует ввода недостающих параметров (платежные данные сохранены).
5. Результат: Ресурс Б получает boost в ранжировании и показывается выше Ресурса А.

Сценарий 2: Оптимизация страницы подкаста

1. Задача: Повысить ранжирование по запросу «слушать подкаст [Название выпуска]».
2. Действия: Внедрить разметку ListenAction. Оптимизировать UX так, чтобы воспроизведение начиналось в один клик (минимизация шагов).
3. Результат: Страница получает высокий Action Score за счет простоты выполнения действия и корректной работы (прохождение верификации), что дает ей boost в ранжировании.

Вопросы и ответы