Как Google использует историю поисковых запросов пользователя для таргетинга рекламы на сторонних сайтах (Поисковый ретаргетинг)

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему потери контекста поискового запроса при навигации пользователя вглубь сайта издателя (Publisher). Когда пользователь переходит из поисковой выдачи (SERP) на сайт, информация о его запросе обычно видна в Referring URL. Однако при переходе на вторую, третью и последующие страницы этого сайта (deep pages) эта информация теряется, так как Referring URL меняется. Это ухудшает возможность рекламной системы (Advertisement Server) таргетировать релевантную контекстную рекламу на этих глубоких страницах.

Что запатентовано

Запатентована система для сохранения и последующего использования истории поисковых запросов пользователя в целях таргетинга контента (в частности, рекламы). Когда Advertisement Server впервые обнаруживает поисковый запрос (например, извлекая его из Referring URL), он сохраняет эту информацию локально на устройстве пользователя (например, в cookie). На последующих страницах сервер использует эту сохраненную информацию для выбора релевантной рекламы.

Как это работает

Система (поисковый ретаргетинг) работает следующим образом:

• Переход и Извлечение: Пользователь выполняет поиск и переходит с SERP на сайт издателя. Advertisement Server видит поисковый запрос в Referring URL и извлекает его.
• Сохранение: Сервер сохраняет эту информацию о запросе (Query Information) на устройстве пользователя (Access Device), например в cookie.
• Последующая навигация: Пользователь переходит на другие страницы сайта. Исходный контекст поиска в Referring URL теряется.
• Использование: При загрузке новой страницы Advertisement Server обращается к сохраненной Query Information на устройстве пользователя и использует ее для выбора и показа релевантной рекламы.

Актуальность для SEO

Высокая (для AdTech). Идея использования истории поиска и поведенческого таргетинга является фундаментальной для современных рекламных сетей. Однако конкретная реализация, описанная в патенте (использование cookie для хранения истории), устаревает в связи с ужесточением правил конфиденциальности и глобальным отказом от third-party cookies. Тем не менее, принцип использования данных о поиске для рекламы остается ключевым.

Важность для SEO

Патент имеет минимальное значение для органического SEO (1/10). Он не описывает алгоритмы ранжирования, индексирования, понимания запросов или оценки качества сайтов для поисковой выдачи. Он полностью посвящен механизмам работы контекстной рекламы (AdTech) и тому, как Google отслеживает поведение пользователей после поиска для монетизации трафика на сайтах издателей (например, через AdSense). Для SEO-специалистов он не предоставляет действенных инсайтов по оптимизации.

Детальный разбор

Термины и определения

Access Device (Устройство доступа)

Устройство пользователя (компьютер, телефон), используемое для поиска и просмотра страниц. На нем хранится Query Information.

Advertisement Server (Рекламный сервер)

Компонент системы, отвечающий за извлечение, сохранение и использование Query Information для выбора и предоставления рекламного контента.

Cookie

Упоминается как возможный механизм для хранения Query Information на Access Device.

First Page (Первая страница)

Страница сайта издателя, на которую пользователь попадает непосредственно из поисковой выдачи. При переходе на эту страницу доступен Referring URL, содержащий запрос.

Query Information (Информация о запросе)

Данные, основанные на поисковом запросе пользователя. Могут включать полный Referring URL, извлеченные из него ключевые слова, а также метаданные (страна, язык).

Referring URL (URL источника перехода)

URL предыдущей страницы. При переходе с SERP он часто содержит текст поискового запроса.

Search Provider (Поисковая система)

Система, в которой пользователь выполняет исходный поиск.

Second Page / Deep Page (Вторая / Глубокая страница)

Последующие страницы сайта издателя, на которые пользователь переходит с First Page. При переходе на эти страницы исходный поисковый контекст теряется в Referring URL.

Templates (Шаблоны)

Конфигурации для парсинга Referring URL. Используются для корректного извлечения ключевых слов из URL разных поисковых систем.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент содержит два основных независимых пункта, описывающих процесс с двух сторон: сохранение информации и ее последующее использование.

Claim 10 (Независимый пункт): Описывает процесс извлечения и сохранения информации о запросе на первой странице после SERP.

1. Система получает информацию для предоставления контента на Первой странице. Эта информация извлекается из Referring URL при навигации на Первую страницу и отражает исходный поисковый запрос.
2. Система предоставляет контент для Первой страницы.
3. Система сохраняет Query Information на Access Device на основе полученной информации. Эта сохраненная информация предназначена для использования при предоставлении контента как минимум для Второй страницы.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает процесс использования ранее сохраненной информации о запросе на последующей странице.

1. Система получает информацию для предоставления рекламы на Access Device в ответ на навигацию с Первой страницы на Вторую страницу.
2. Система получает доступ к Query Information, сохраненной на Access Device. Эта информация основана на запросе, который был отправлен в Search Provider до перехода на Первую страницу.
3. Система предоставляет рекламу для включения во Вторую страницу, выбранную с использованием полученной информации и доступной Query Information.

Claim 14 (Зависимый от 13 и 12): Детализирует механизм извлечения информации из Referring URL.

1. Система выбирает один из множества шаблонов (Templates) для парсинга Referring URL.
2. Каждый шаблон сконфигурирован для парсинга Referring URL от соответствующей поисковой системы.
3. Система парсит Referring URL, используя выбранный шаблон для извлечения ключевых слов запроса.

Где и как применяется

Этот патент не относится к архитектуре органического поиска (Crawling, Indexing, Ranking и т.д.). Он описывает механизмы работы экосистемы контекстной рекламы (AdTech), которая взаимодействует с браузером пользователя после завершения поиска.

Рекламная экосистема (Advertisement Server)

• Взаимодействие: Система взаимодействует с Access Device пользователя (для чтения/записи Cookie) и сайтами издателей (для получения запросов на рекламу и Referring URL).
• Функция: Обеспечение поведенческого таргетинга (поискового ретаргетинга) путем сохранения и использования истории поисковых запросов.

Входные данные:

• Referring URL (доступен при переходе с SERP на First Page).
• Запрос на предоставление рекламы от сайта издателя.
• Cookie или иное локальное хранилище с Query Information (доступно на Second Page).

Выходные данные:

• Выбранное рекламное объявление для показа пользователю.
• Инструкция для Access Device сохранить Query Information (например, установить Cookie).

На что влияет

• Конкретные типы контента: Влияет исключительно на выбор контекстной рекламы (например, AdSense), отображаемой на сайтах издателей.
• Специфические запросы: Влияет на пользователей, которые приходят на сайт из поисковой системы, независимо от типа запроса (информационный, коммерческий и т.д.).
• Патент не описывает влияние на органическое ранжирование каких-либо типов контента, запросов или ниш.

Когда применяется

Алгоритм применяется в двух основных сценариях:

• Сценарий 1: Сохранение информации (На First Page)
  • Триггер активации: Пользователь переходит из поисковой выдачи (SERP) на страницу издателя.
  • Условие: Advertisement Server может идентифицировать и извлечь поисковый запрос из Referring URL.
• Сценарий 2: Использование информации (На Second/Deep Page)
  • Триггер активации: Пользователь загружает страницу издателя, которая содержит запрос на рекламу.
  • Условие: Advertisement Server может получить доступ к ранее сохраненной Query Information на устройстве пользователя.
  • Актуальность: Патент упоминает возможность выбора сохраненной информации на основе ее актуальности (Claim 8): времени запроса или количества навигаций, прошедших с момента поиска.

Пошаговый алгоритм

Процесс сохранения и использования информации о запросе:

1. Выполнение поиска: Пользователь вводит запрос в Search Provider.
2. Отображение результатов: Пользователь получает страницу результатов поиска (SERP).
3. Навигация 1 (Переход на First Page): Пользователь кликает по ссылке на SERP и переходит на Первую страницу сайта издателя.
4. Получение и Извлечение информации: Advertisement Server получает запрос на рекламу, который включает Referring URL (URL страницы SERP).
5. Парсинг URL: Сервер определяет поисковую систему по Referring URL и выбирает соответствующий Template. С помощью шаблона сервер извлекает ключевые слова запроса из URL.
6. Сохранение информации: Сервер сохраняет извлеченные данные как Query Information на Access Device пользователя (например, устанавливает Cookie).
7. Предоставление контента 1: Сервер выбирает и предоставляет рекламу для Первой страницы (на основе извлеченной информации или контента страницы).
8. Навигация 2 (Переход на Second Page): Пользователь переходит на другую (глубокую) страницу этого же сайта.
9. Доступ к сохраненной информации: Advertisement Server получает новый запрос на рекламу. Исходный поисковый Referring URL больше недоступен. Сервер обращается к сохраненной Query Information на устройстве пользователя.
10. Выбор контента 2: Сервер использует сохраненную Query Information (историю поиска) для выбора релевантной рекламы. При наличии нескольких записей может быть выбрана самая актуальная.
11. Предоставление контента 2: Реклама отображается на Второй странице.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на данных, связанных с навигацией и историей пользователя:

• Технические факторы: Referring URL. Это ключевой источник данных для извлечения исходного поискового запроса.
• Пользовательские факторы:
  • Access Device: Локальное хранилище на устройстве пользователя (Cookie).
  • История пользователя: Конкретные поисковые запросы (Query Information), которые пользователь вводил ранее.
• Географические и Языковые факторы: Патент упоминает возможность сохранения метаданных вместе с ключевыми словами, таких как страна (country) и язык (language).

Контентные, ссылочные и другие факторы ранжирования SEO в патенте не упоминаются.

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не детализирует алгоритмы выбора рекламы, но описывает метрики для управления сохраненной информацией:

• Хранение нескольких запросов: Система может хранить несколько порций Query Information, соответствующих разным предыдущим запросам.
• Критерии выбора актуальной информации: Если сохранено несколько запросов, система может выбирать, какую информацию использовать, на основе следующих критериев (Claim 8):
  • Время исходного запроса (a time of the first query).
  • Время сохранения информации на устройстве (a time the query information was stored).
  • Количество навигаций (переходов), совершенных с момента исходного запроса (a number of navigations undertaken since the first query).
• Методы анализа текста (Парсинг): Использование специфичных для поисковых систем шаблонов (Templates) для парсинга Referring URL и извлечения ключевых слов (Extraction, Parsing).

Выводы

1. Фокус на AdTech, а не SEO: Патент описывает инфраструктурный механизм для рекламной сети Google (AdTech). Он не содержит информации об алгоритмах органического ранжирования, индексирования или оценки качества контента.
2. Сохранение поискового контекста (Поисковый ретаргетинг): Основная цель изобретения — сохранить контекст поискового запроса пользователя после того, как он покинул SERP. Это позволяет улучшить релевантность контекстной рекламы на глубоких страницах сайтов издателей.
3. Механизм хранения: Система полагается на локальное хранение данных (Cookie) на устройстве пользователя для переноса Query Information между страницами.
4. Универсальность извлечения: Google разработал механизмы парсинга (Templates) для извлечения ключевых слов из Referring URL не только своего поиска, но и других поисковых систем.
5. Управление актуальностью: Система учитывает свежесть сохраненной информации (время, количество переходов) для определения наиболее релевантного контекста для таргетинга.
6. Отсутствие практической ценности для SEO: Практических выводов для SEO-специалистов, направленных на улучшение органического ранжирования, в данном патенте нет.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Патент является инфраструктурным и посвящен технологиям контекстной рекламы (AdTech). Он не дает прямых практических рекомендаций для улучшения органического ранжирования (SEO).

Однако, для SEO-специалистов, работающих с сайтами издателей (Publishers), монетизирующими трафик через рекламные сети (например, AdSense), понимание этого механизма полезно:

• Понимание монетизации поискового трафика: Этот механизм позволяет Google показывать более релевантную и потенциально более дорогую рекламу на глубоких страницах сайта, если пользователь изначально пришел из поиска. Это повышает ценность органического трафика для издателя.
• Оптимизация пути пользователя (User Journey): Создание структуры сайта, поощряющей длительные сессии и переходы на глубокие страницы, может увеличить доход от рекламы, так как Google сохраняет ценный контекст поиска на протяжении всей сессии.

Worst practices (это делать не надо)

Не применимо. Патент не описывает факторы ранжирования или механизмы борьбы с SEO-манипуляциями.

Стратегическое значение

Патент не влияет на стратегию органического SEO. Стратегическое значение патента заключается в понимании того, как Google использует данные о поведении пользователей в поиске для улучшения своих рекламных продуктов. Это подчеркивает важность поисковых данных как индикатора намерений пользователя в экосистеме Google в целом.

Практические примеры

Практических примеров для применения в SEO нет, так как патент посвящен AdTech. Ниже приведен пример работы механизма в контексте рекламы.

Сценарий: Таргетинг рекламы на основе истории поиска

1. Поиск: Пользователь ищет в Google «купить зеркальный фотоаппарат canon».
2. Переход на First Page: Пользователь кликает на органический результат и попадает на главную страницу новостного сайта (например, nytimes.com).
3. Сохранение: Рекламный сервер Google (AdSense) видит Referring URL, извлекает запрос «купить зеркальный фотоаппарат canon» и сохраняет его в Cookie пользователя. На первой странице показывается реклама фотоаппаратов.
4. Переход на Second Page: Пользователь кликает на статью о политике на этом же сайте. Контент страницы не имеет отношения к фотоаппаратам.
5. Использование и Таргетинг: При загрузке рекламы для статьи о политике, рекламный сервер читает Cookie, видит недавний интерес к фотоаппаратам Canon и решает показать рекламу магазина фототехники, а не рекламу, связанную с политикой.
6. Результат: Пользователь видит релевантную его недавним интересам рекламу, даже находясь на странице с другим контекстом.

Вопросы и ответы