Как Google использует генеративный ИИ и контекст пользователя для сбора отзывов (Link Notes) и их влияния на ранжирование поиска

Описание

Какую задачу решает

Патент решает две ключевые проблемы. Во-первых, пользователям сложно оценить качество и релевантность веб-ресурса только по сниппету в SERP. Во-вторых, поисковым системам трудно собирать качественный и содержательный пользовательский контент (UGC) о конкретных ссылках (проблема «холодного старта»). Изобретение направлено на обогащение SERP инсайтами от реальных пользователей (Link Notes) и повышение качества собираемого UGC с помощью интеллектуальных подсказок.

Что запатентовано

Запатентована система для интеллектуального сбора и использования пользовательских заметок о веб-ресурсах (Link Notes). Суть изобретения — использование Context Data (данные о пользователе и контенте) для определения оптимального момента запроса заметки и применение Generative Model (например, LLM) для создания персонализированной подсказки (Predicted Prompt). Полученный контент индексируется и отображается в поиске.

Как это работает

Система функционирует следующим образом:

• Сбор контекста: Анализируются данные о веб-ресурсе (Content Data) и пользователе (User Data), такие как история поиска и просмотров.
• Принятие решения: Система определяет, следует ли запрашивать заметку (Input Request Action), основываясь, например, на предполагаемых знаниях пользователя по теме или активности вокруг ссылки на других платформах (Comment Gap).
• Генерация подсказки: Generative Model создает персонализированный Predicted Prompt (вопрос, шаблон).
• Создание и обогащение UGC: Пользователь создает заметку, часто в формате Graphical Card, используя ИИ-инструменты (например, «Help Me Write» или подбор релевантных фото из личной галереи).
• Индексация и использование: Link Note индексируется. Она отображается в SERP и может использоваться для корректировки ранжирования веб-ресурса (Параграф [0052]).

Актуальность для SEO

Крайне высокая. Это недавняя патентная заявка (публикация 2025 г.), которая напрямую связана с текущими инициативами Google по интеграции человеческого опыта (Perspectives, Notes on Search) и генеративного ИИ в поисковую экосистему. Это отражает стратегическое направление развития поиска.

Важность для SEO

Влияние на SEO критическое (9/10). Во-первых, Link Notes радикально меняют внешний вид SERP и напрямую влияют на CTR и доверие к результату. Во-вторых, что критически важно, в патенте прямо указано (Параграф [0052]), что эти заметки и взаимодействия с ними могут использоваться для корректировки ранжирования веб-ресурсов (adjust web resource rankings), их тегирования и индексации. Это вводит новый, мощный сигнал ранжирования, основанный на прямом пользовательском фидбеке.

Детальный разбор

Термины и определения

Link Note (Заметка к ссылке)

Пользовательский контент (UGC), содержащий отзыв, комментарий или дополнительную информацию о конкретном веб-ресурсе. Предназначен для отображения в поиске.

Context Data (Контекстные данные)

Совокупность информации, включающая User Data и Content Data. Используется для принятия решений и генерации подсказок.

User Data (Данные пользователя)

История поиска, история браузинга, предыдущие заметки, профиль, предполагаемые интересы и уровень экспертизы пользователя.

Content Data (Данные контента)

Информация о веб-ресурсе: тема, тип контента, семантическое содержание, существующие заметки.

Generative Model (Генеративная модель)

Модель ИИ (например, LLM), используемая для создания Predicted Prompt, помощи в написании текста («Help Me Write») или генерации элементов Graphical Card.

Predicted Prompt (Спрогнозированная подсказка)

Сгенерированный ИИ текст (вопрос, шаблон), предназначенный для мотивации пользователя оставить содержательную заметку.

Input Request Action (Действие запроса ввода)

Решение системы о необходимости запросить у пользователя Link Note.

Graphical Card (Графическая карточка)

Визуальный формат представления Link Note, который может включать стилизованный текст, фон, изображения и виджеты.

Contribution Propensity Model (Модель склонности к внесению вклада)

Модель, упомянутая в патенте ([0131]), которая оценивает вероятность того, что пользователь оставит заметку, а также его авторитет (credibility) и надежность.

Comment Gap / Note Disparity (Разрыв в комментариях/заметках)

Ситуация, когда ссылка активно обсуждается на внешних платформах (соцсети), но имеет мало Link Notes в системе Google.

Entity Tags (Теги сущностей)

Сущности, извлеченные из содержания заметки. Используются для поиска релевантных медиафайлов в библиотеке пользователя (функция Media Suggestion).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патентная заявка охватывает несколько взаимосвязанных механизмов: систему запроса заметок на основе контекста и инструменты для их создания с помощью ИИ.

Группа 1: Система генерации подсказок и сбора заметок (Claims 1-12 и описание).

Claim 1 (Независимый): Описывает базовый процесс генерации подсказок.

1. Получение Content Data о веб-ресурсе.
2. Обработка данных с помощью Generative Model для создания Predicted Prompt.
3. Отображение подсказки и получение ввода пользователя (комментария).
4. Сохранение комментария в ассоциации с веб-ресурсом для отображения в результатах поиска.

Claim 2 (Зависимый): Уточняет, что генерация персонализирована, так как учитывает User Data (например, историю поиска (Claim 3) или просмотров (Claim 4) пользователя по теме).

Claim 9 (Независимый): Описывает процесс принятия решения о запросе заметки.

1. Получение Context Data (пользователь + контент).
2. Определение необходимости выполнения Input Request Action на основе контекста.
3. Генерация Predicted Prompt с помощью генеративной модели.
4. Получение UGC и генерация Link Note для отображения в SERP.

Claims 11, 16 (Зависимые от 9): Уточняют триггеры для Input Request Action. Это может быть активность обсуждения ссылки в социальных сетях (Claim 11) или определение того, что пользователь обладает знаниями по теме (Claim 16).

Группа 2: Инструменты создания Graphical Cards (Дополнительные Claims).

Система предложения медиа (Media Suggestion):

1. Система анализирует контент создаваемой заметки (Card Data) для определения Entity Tags.
2. Система ищет в базе данных медиа пользователя (например, фотогалерее) файлы, соответствующие этим тегам.
3. Найденные файлы предлагаются пользователю для вставки в Graphical Card.

Система помощи в написании (Help Me Write):

1. Пользователь вводит текст и выбирает атрибут (Attribute Option, например, тон или стиль).
2. Generative Model обрабатывает ввод и атрибут для генерации нового текста, соответствующего заданным параметрам.

Где и как применяется

Изобретение интегрировано на нескольких этапах поисковой архитектуры.

QUNDERSTANDING – Понимание Контекста
Система анализирует контекст пользователя (User Data) и контент (Content Data), чтобы определить возможность сбора UGC. Используются модели для оценки экспертизы пользователя и его склонности к комментированию (Contribution Propensity Model).

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Созданные Link Notes индексируются и связываются с URL. Критически важно, что согласно параграфу [0052], эти заметки обрабатываются (например, анализом тональности) для определения качества веб-ресурса и могут использоваться для его тегирования и индексации.

RANKING – Ранжирование
Link Notes могут напрямую влиять на ранжирование. В патенте указано ([0052]), что они могут использоваться для корректировки ранжирования веб-ресурсов (adjust web resource rankings). Это делает UGC потенциальным сигналом ранжирования.

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание
Link Notes в формате Graphical Cards подмешиваются в основную выдачу (SERP) или отображаются в специализированных блоках (например, Perspectives), изменяя внешний вид результатов поиска.

Входные данные:

• User Data (история поиска, браузинга, покупок, профиль, предыдущие заметки).
• Content Data (контент веб-ресурса, тема, тип).
• Внешние данные (взаимодействие с ссылкой на социальных платформах).
• Медиатека пользователя (для функции Media Suggestion).

Выходные данные:

• Predicted Prompt для пользователя.
• Индексированная Link Note / Graphical Card.
• Потенциально: скорректированные сигналы ранжирования для веб-ресурса.

На что влияет

• Конкретные типы контента: Контент, предполагающий обмен опытом или субъективную оценку: статьи, блоги, туториалы, рецепты, обзоры товаров.
• Специфические запросы: Информационные и исследовательские запросы, где важна перспектива других пользователей.
• Конкретные ниши или тематики: Сильное влияние ожидается в YMYL и коммерческих нишах, где доверие и опыт критичны.
• Внешний вид SERP: Выдача становится более визуальной и насыщенной UGC.

Когда применяется

Система активируется при выполнении условий, определенных блоком Action Determination:

• Триггеры активации:
• Экспертиза пользователя: Система определяет, что пользователь обладает знаниями по теме (на основе User Data).
• Comment Gap: Ссылка активно обсуждается на внешних платформах, но имеет мало Link Notes в Google.
• Contribution Propensity: Пользователь имеет высокую оценку склонности к созданию заметок.
• Точки входа: Запрос может происходить в SERP, во время просмотра веб-ресурса (например, через меню браузера), при возврате на SERP (on-back event) или в виде отложенного уведомления («nudge»).

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Запрос и создание Link Note

1. Мониторинг и сбор контекста: Система отслеживает взаимодействие пользователя с веб-ресурсом. Собираются User Data и Content Data.
2. Принятие решения (Action Determination): Система оценивает контекст (знания пользователя, Comment Gap, Contribution Propensity) и решает инициировать Input Request Action.
3. Генерация подсказки: Если решение положительное, Generative Model обрабатывает Context Data и создает персонализированный Predicted Prompt (вопрос, шаблон).
4. Отображение интерфейса: Пользователю предоставляется интерфейс ввода с подсказкой.
5. Создание и обогащение контента: Пользователь создает заметку. Активируются ассистивные функции:
   • Media Suggestion: Система анализирует текст, извлекает Entity Tags и предлагает релевантные фото из галереи пользователя.
   • «Help Me Write»: Пользователь может использовать ИИ для изменения тона/стиля текста.
6. Сохранение и индексация: Финальная Graphical Card сохраняется и индексируется в связи с URL.

Процесс Б: Использование Link Note в поиске

1. Получение запроса: Другой пользователь вводит поисковый запрос.
2. Ранжирование и извлечение заметок: Система определяет релевантность веб-ресурса и извлекает связанные Link Notes.
3. Корректировка ранжирования (Опционально): Характеристики заметок (например, тональность, качество, авторитет автора) используются как сигналы для корректировки ранжирования веб-ресурса ([0052]).
4. Отображение в SERP: Link Notes отображаются вместе с описанием веб-ресурса в результатах поиска.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует обширный набор данных для определения контекста и генерации подсказок:

• Контентные факторы (Content Data): Содержание веб-ресурса, его тема, тип, семантика, извлеченные сущности.
• Поведенческие факторы и Пользовательские факторы (User Data):
  • User search history data и User browsing history data: используются для оценки экспертизы пользователя по теме.
  • User note history data: предыдущие заметки, их стиль и качество.
  • Данные профиля и история покупок.
• Внешние сигналы: Interaction data для ссылки на социальных сетях и блогах. Используется для выявления Comment Gap.
• Мультимедиа факторы: Личные медиафайлы пользователя (фото, видео) и их метаданные (включая геолокацию) или визуальное содержание, используемые для функции Media Suggestion.

Какие метрики используются и как они считаются

• User Expertise (Экспертиза пользователя): Оценка компетентности пользователя в теме ресурса. Рассчитывается на основе анализа User Data.
• Comment Gap (Разрыв в комментариях): Метрика, сравнивающая активность обсуждения ссылки на внешних платформах с количеством Link Notes в Google.
• Contribution Propensity (Склонность к внесению вклада): Вероятность того, что пользователь оставит заметку. Рассчитывается с помощью Contribution Propensity Model ([0131]).
• User Credibility/Trustworthiness (Авторитет/Надежность): Оценка качества предыдущего вклада пользователя, упоминается в контексте Contribution Propensity Model ([0131]).
• Note Quality/Sentiment (Качество/Тональность заметки): Анализ созданных заметок с помощью моделей (например, sentiment analysis model). Используется для определения качества веб-ресурса и потенциальной корректировки ранжирования ([0052]).
• Алгоритмы машинного обучения: Generative Models (LLMs) для генерации промптов и текста; модели классификации и анализа тональности для оценки заметок.

Выводы

1. Google строит слой UGC поверх веб-индекса. Это систематический подход к сбору и интеграции пользовательского опыта (Link Notes) непосредственно в результаты поиска.
2. Генеративный ИИ — катализатор создания UGC. Generative Models используются для активного вовлечения пользователей путем создания персонализированных подсказок (Predicted Prompts), решая проблему «холодного старта».
3. Целевой сбор экспертного мнения. Система идентифицирует пользователей с релевантными знаниями на основе их истории (User Data) и целенаправленно запрашивает у них вклад, используя модели оценки авторитетности (Contribution Propensity Model).
4. Link Notes как потенциальный фактор ранжирования. Критически важное открытие: патент прямо заявляет ([0052]), что Link Notes и их анализ (например, тональность) могут использоваться для корректировки ранжирования веб-ресурсов.
5. Визуальный и мультимодальный UGC. Система ориентирована на создание привлекательных Graphical Cards и предоставляет ИИ-инструменты для их обогащения (подбор личных фото, генерация текста), что меняет визуальное восприятие SERP.
6. Мониторинг внешних платформ. Активность в социальных сетях вокруг ссылки (Comment Gap) используется как триггер для сбора заметок внутри экосистемы Google.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Приоритет качества контента и пользовательского опыта (UX): Создавайте контент, который приносит реальную пользу и вызывает положительный отклик. Это основа для получения позитивных Link Notes, которые могут улучшить CTR и, потенциально, ранжирование.
• Активный мониторинг Link Notes (SERM): Необходимо внедрить процесс отслеживания Link Notes, появляющихся для ваших страниц в SERP. Анализ тональности и содержания этих заметок станет критически важной частью управления репутацией и оценки качества контента.
• Стимулирование органического положительного UGC: Поощряйте ваше сообщество и экспертов делиться своим опытом. Наличие качественных заметок от авторитетных пользователей (идентифицированных Google) повысит доверие к вашему ресурсу.
• Построение E-E-A-T авторов и бренда: Развивайте экспертизу и авторитет. Система стремится собирать мнения у знающих пользователей. Если ваши авторы будут идентифицированы как эксперты, их вклад в Link Notes будет более ценным.

Worst practices (это делать не надо)

• Манипуляции и Астротурфинг: Попытки массового создания фейковых Link Notes. Учитывая использование User Data и моделей оценки авторитетности (Contribution Propensity Model, User Credibility), Google будет активно бороться с такими манипуляциями.
• Использование кликбейта и вводящего в заблуждение контента: Контент, разочаровывающий пользователей, быстро соберет негативные Link Notes. Это напрямую повредит CTR и может привести к понижению в ранжировании согласно [0052].
• Игнорирование обратной связи в Link Notes: Негативные заметки, видимые в SERP, нельзя игнорировать. Необходимо анализировать причины и улучшать контент.

Стратегическое значение

Этот патент подтверждает стратегический сдвиг Google к интеграции человеческого опыта (Experience в E-E-A-T) в ядро поиска. Link Notes становятся новым типом сигнала качества, который собирается напрямую Google и может влиять на ранжирование. Для SEO это означает, что управление репутацией и пользовательским опытом становится не просто желательным, а необходимым элементом для поддержания видимости и позиций в SERP. Эра, когда оптимизация зависела только от контента и ссылок, уступает место многофакторной оценке, включающей публичный пользовательский фидбек.

Практические примеры

Сценарий 1: Сбор экспертного мнения и влияние на ранжирование

1. Контекст: Финансовый аналитик часто ищет информацию о криптовалютах (User Data). Он читает новую статью о прогнозе курса Bitcoin (Content Data).
2. Активация: Система идентифицирует его как эксперта (на основе истории) и активирует Input Request Action.
3. Генерация подсказки: Generative Model создает Predicted Prompt: «Согласны ли вы с анализом влияния халвинга на курс в этой статье?».
4. Создание заметки: Аналитик пишет: «Анализ поверхностный, не учитывает макроэкономические факторы».
5. Влияние на поиск: Система анализирует тональность и содержание заметки от авторитетного пользователя. Согласно [0052], эта информация может быть использована для корректировки ранжирования статьи (понижения), так как ее качество оценено как низкое.

Сценарий 2: Использование Comment Gap и Media Suggestion

1. Контекст: Новый ресторан в городе активно обсуждается в Instagram (Внешние данные).
2. Активация: Google обнаруживает Comment Gap (много обсуждений снаружи, мало заметок внутри) и начинает запрашивать Link Notes у пользователей, посетивших сайт ресторана.
3. Создание заметки: Пользователь пишет: «Пробовал их фирменную пасту, было вкусно!».
4. Media Suggestion: Система анализирует текст, извлекает Entity Tags («паста», название ресторана) и предлагает пользователю фото пасты из его галереи, сделанное в этом ресторане (определено по геолокации и визуальному анализу).
5. Результат: В SERP появляется Graphical Card с отзывом и реальным фото блюда, что значительно повышает привлекательность результата для других пользователей.

Вопросы и ответы