Как Google автоматически создает и таргетирует рекламные объявления (PPC) на основе контента страниц сайта

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему масштабирования и трудоемкости управления рекламными кампаниями для сайтов с большим ассортиментом товаров или услуг (например, крупных e-commerce ритейлеров). Ручное создание креативов и подбор ключевых слов для тысяч продуктов неэффективно. Изобретение автоматизирует этот процесс, позволяя эффективно продвигать весь инвентарь без ручного вмешательства.

Что запатентовано

Запатентована система автоматического генерирования рекламных объявлений (Page-ads) и специального индекса для их показа (Page-ad Index) на основе репозитория контента рекламодателя (например, HTML-страниц сайта). Система извлекает контент для создания креатива и автоматически использует термины со страницы как таргетинговые ключевые слова. Ключевая особенность — возможность задавать ставки (Offer Information) процедурно (через формулы или иерархию сайта).

Как это работает

Система работает в два этапа:

• Фаза 1 (Генерация и Индексирование): Система сканирует сайт или фид рекламодателя. Для каждой страницы генерируется Page-ad: креатив создается из признаков страницы (название, цена), а ставка определяется процедурно (например, 1% от цены или наследуется от категории). Затем создается инвертированный Page-ad Index, связывающий контент страницы с созданным объявлением.
• Фаза 2 (Показ): При поступлении поискового запроса система ищет совпадения в Page-ad Index. Подходящие объявления участвуют в аукционе (Arbitration), используя рассчитанные ставки, прогнозируемый CTR и оценку релевантности (IR score). Победители показываются пользователю.

Актуальность для SEO

Высокая для контекстной рекламы (PPC). Описанные механизмы лежат в основе современных продуктов Google Ads, таких как Динамические Поисковые Объявления (Dynamic Search Ads — DSA) и автоматизированные кампании (например, Performance Max на основе фидов). Автоматизация рекламы на основе контента сайта остается ключевой технологией.

Важность для SEO

Влияние на алгоритмы органического ранжирования минимальное, так как патент описывает систему PPC. Однако стратегическое значение для SEO очень высокое (7.5/10). Патент демонстрирует, как Google анализирует, индексирует и интерпретирует контент и структуру E-commerce сайтов. Эффективность этой рекламной системы (например, DSA) напрямую зависит от качества SEO-оптимизации (технической доступности, качества контента, информационной архитектуры) продвигаемых страниц.

Детальный разбор

Термины и определения

Ad Creative (Рекламный креатив)

Контент объявления, который видит пользователь. Генерируется автоматически из признаков страницы.

Advertiser Repository (Репозиторий рекламодателя)

Источник данных об инвентаре рекламодателя (товарах/услугах). Например, коллекция HTML-страниц сайта или XML-фид.

Arbitration (Аукцион / Арбитраж)

Процесс выбора победивших объявлений среди кандидатов на основе ставок, CTR, релевантности и т.д.

IR Score (Information Retrieval Score)

Оценка релевантности, измеряющая, насколько хорошо контент исходной страницы соответствует поисковому запросу.

Offer Information (Информация о ставке)

Финансовая информация (например, Max CPC). Может быть задана фиксировано, формулой или процедурно.

Page-ad (Страничное объявление)

Рекламное объявление, автоматически сгенерированное на основе конкретной веб-страницы.

Page-ad Index (Индекс страничных объявлений)

Инвертированный индекс, который связывает термины, извлеченные со страниц репозитория, с соответствующими Page-ads. Используется для таргетинга.

Procedurally Expressed (Процедурное выражение)

Определение значения (например, ставки) с помощью логики, правил, алгоритмов или формул (например, на основе цены продукта или наследования от родительской категории).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент описывает внутренние процессы системы контекстной рекламы Google.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает метод автоматического генерирования и показа рекламы.

1. Система принимает документ рекламодателя (описывающий инвентарь).
2. Система генерирует объявления, включающие креатив и информацию о ставке (Offer Information), используя данные из документа.
3. Система генерирует индекс (Page-ad Index), связывающий извлеченную информацию (термины) с объявлениями или документами.
4. Система принимает дополнительную информацию (например, поисковый запрос).
5. Система определяет релевантные объявления, используя индекс.
6. Система предоставляет объявления для показа.

Ключевое ограничение Claim 1: «wherein the offer information is expressed procedurally» (информация о ставке выражена процедурно). Это означает, что ядром изобретения является генерация рекламы с автоматическим, алгоритмическим определением ставок.

Claim 7 (Зависимый от 1): Уточняет, что информация о ставке может быть выражена формулой (formulaically), включающей цену продукта, извлеченную из документа.

Claim 10 и 12 (Зависимые от 1): Описывают использование форматирования контента. Креатив генерируется путем выбора части текста на основе размера шрифта (font size), атрибутов шрифта (font attributes, например, жирности) или мета-информации (Claim 10). Эти же факторы используются для определения весов (weights) терминов в Page-Ad Index (Claim 12).

Claim 13 и 15 (Зависимые от 1): Документы (веб-страницы) могут быть организованы в иерархию (например, категории продуктов). Информация о ставке может наследоваться (inherited) от родительской веб-страницы (ancestor Web page) в иерархии.

Где и как применяется

Этот патент относится к инфраструктуре платной рекламы (Google Ads), а не к органическому поиску, но использует схожие механизмы обработки контента.

CRAWLING – Сканирование и Сбор данных
Система рекламы (например, AdsBot) сканирует репозиторий рекламодателя (веб-сайт) или принимает фид данных (XML, CSV).

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Основной этап применения патента (Офлайн обработка):

• Извлечение признаков: Анализ страниц для извлечения названия продукта, цены, URL. Анализ форматирования текста (шрифты) для оценки важности терминов.
• Анализ структуры: Определение иерархии сайта для наследования настроек.
• Расчет ставок: Применение процедурных правил (формул на основе цены, иерархического наследования) для определения Offer Information.
• Генерация и Индексирование: Создание Page-ad и специализированного Page-ad Index с взвешенными терминами.

RANKING – Ранжирование (Рекламный Аукцион)
Происходит в реальном времени в ответ на запрос.

• Отбор кандидатов: Использование Page-ad Index для поиска объявлений.
• Оценка: Расчет IR Score (релевантность исходной страницы запросу) и прогнозируемого CTR.
• Арбитраж (Аукцион): Ранжирование кандидатов с использованием рассчитанных ставок и оценок эффективности.

Входные данные:

• Репозиторий рекламодателя (HTML, XML).
• Процедурные правила для расчета ставок.
• Поисковый запрос пользователя.

Выходные данные:

• Page-ads и Page-ad Index.
• Победившие объявления для показа в выдаче.

На что влияет

• Конкретные типы контента и ниши: Критически важно для E-commerce, недвижимости, авто и других ниш с большими каталогами. Влияет на страницы продуктов и категорий.
• Специфические запросы: Коммерческие и транзакционные запросы, особенно средне- и низкочастотные (long-tail), для которых не создаются ручные кампании.

Когда применяется

• Условия работы: Когда рекламодатель использует автоматизированные рекламные кампании (например, DSA) и предоставляет доступ к своему сайту или фиду.
• Триггеры активации: Поступление поискового запроса, который соответствует контенту, проиндексированному в Page-ad Index.
• Исключения: Рекламодатель может исключать страницы, например, установив ставку в ноль или используя специальные теги.

Пошаговый алгоритм

Фаза 1: Автоматическая генерация и индексирование (Офлайн)

1. Прием данных: Получение репозитория рекламодателя.
2. Анализ иерархии: Определение структуры категорий и продуктов (если применимо).
3. Обработка страницы: Для каждой страницы выполняются следующие шаги.
4. Генерация креатива: Извлечение признаков (название продукта, цена, URL). Выбор текста для креатива может основываться на форматировании (например, заголовки) или даже на внешнем анкорном тексте.
5. Определение ставки (Procedural Offer): Расчет Offer Information. Приоритеты: специфичная ставка на странице > формула (например, % от цены) > унаследованная ставка от категории.
6. Извлечение терминов: Извлечение текста со страницы для таргетинга.
7. Взвешивание терминов: Присвоение весов на основе форматирования (размер шрифта, жирность).
8. Создание индекса: Обновление инвертированного Page-ad Index, связывающего взвешенные термины с Page-ad.

Фаза 2: Показ рекламы (Онлайн)

1. Получение запроса: Прием поискового запроса.
2. Поиск в индексе: Использование Page-ad Index для поиска совпадений.
3. Выбор кандидатов: Определение списка релевантных Page-ads.
4. Расчет оценок: Вычисление IR Score и прогнозирование CTR.
5. Арбитраж (Аукцион): Проведение аукциона с использованием Offer Information (из Фазы 1), CTR и других параметров.
6. Показ: Отображение победивших Page-ads.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует данные, извлеченные непосредственно с веб-страниц рекламодателя или из фида.

• Контентные факторы: Текст страницы, заголовки (Title), мета-информация (Meta information). Используются для генерации креатива и как источник таргетинговых ключевых слов.
• Структурные факторы (Иерархия): Структура сайта (категории). Используется для наследования информации о ставках.
• Факторы форматирования (Визуальные признаки): Размер шрифта (font size), атрибуты шрифта (font attributes, например, жирность). Используются для определения веса терминов и выбора текста для креатива.
• Технические факторы: URL страницы. Используется как посадочная страница (Landing Page).
• Данные о продукте: Цена продукта. Используется для формульного расчета ставок.
• Ссылочные факторы: В описании патента упоминается возможность использования внешнего анкорного текста (anchor-text) для генерации креатива.

Какие метрики используются и как они считаются

• Offer Information (Max CPC): Рассчитывается процедурно. Методы включают:
  • Формульный расчет: Например, Max CPC = X% от Цены Продукта.
  • Иерархическое наследование: Использование ставки родительской категории, если ставка продукта не указана.
• Веса терминов (Term Weights): Рассчитываются на основе форматирования контента на странице.
• IR Score (Оценка релевантности): Метрика, измеряющая соответствие контента страницы поисковому запросу.
• Estimated Click-Through Rate (Прогнозируемый CTR): Оценка вероятности клика, может учитывать IR Score и исторические данные.

Выводы

1. Патент о PPC, но критически зависит от SEO: Хотя изобретение описывает инфраструктуру платной рекламы (DSA), его эффективность напрямую зависит от качества SEO-оптимизации сайта. Система использует те же базовые принципы сканирования и анализа контента, что и органический поиск.
2. Контент = Таргетинг и Креатив: Система использует текст страницы и для генерации текста объявления, и для определения ключевых слов таргетинга. Это подчеркивает важность полных и релевантных описаний на страницах продуктов.
3. Важность HTML-структуры и форматирования: Патент явно указывает на использование форматирования (шрифт, жирность) и метаданных для определения веса терминов в Page-ad Index и выбора креатива. Семантическая верстка напрямую влияет на работу алгоритма.
4. Значимость Информационной Архитектуры (IA): Иерархия сайта используется для наследования настроек (ставок). Логичная структура помогает системе корректно категоризировать инвентарь и применять бизнес-правила.
5. Автоматизация ставок на основе данных страницы: Способность рассчитывать ставки процедурно (например, как процент от цены товара) требует точного и доступного для парсинга указания цен на сайте.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Действия SEO-специалистов по оптимизации контента и структуры сайта напрямую влияют на эффективность этой рекламной системы (например, DSA).

• Обеспечение технической доступности сайта: Убедитесь, что все страницы товаров/услуг доступны для сканирования (включая AdsBot). Техническое SEO является фундаментом для работы этой системы.
• Оптимизация контента продуктовых страниц: Создавайте информативные и полные описания. Контент должен содержать все релевантные ключевые слова, так как этот текст используется для автоматического таргетинга.
• Использование семантической верстки и выделение ключевой информации: Используйте логичные заголовки (H1-H6) и выделяйте важные атрибуты. Патент подтверждает, что форматирование используется для определения веса терминов и выбора текста для креативов.
• Поддержание чистой иерархии сайта (IA): Организуйте сайт в логическую структуру категорий. Это позволяет PPC-команде эффективно управлять ставками через наследование, как описано в патенте, и улучшает понимание сайта системами.
• Структурирование данных о ценах: Убедитесь, что цены легко извлекаются (например, с помощью микроразметки Schema.org/Product). Это необходимо для использования формульных методов расчета ставок.

Worst practices (это делать не надо)

• Использование изображений или сложного JS для критического контента: Если описание или цена представлены в формате, который трудно индексировать, система не сможет сгенерировать объявление, определить таргетинг или рассчитать ставку.
• Создание «тонкого» (Thin) контента: Страницы с минимальным текстом дадут системе мало информации для таргетинга, что приведет к нерелевантным показам или низкому охвату.
• Некорректная или хаотичная верстка: Использование несемантических тегов или игнорирование визуальной иерархии может привести к неправильному взвешиванию терминов и генерации некачественных креативов.
• Запутанная навигация и иерархия: Усложняет масштабирование управления ставками на основе категорий и ухудшает понимание структуры сайта.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегию Google по автоматизации рекламных процессов за счет глубокого анализа контента веб-сайтов. Для SEO-специалистов это означает, что работа по созданию качественного, структурированного и индексируемого контента имеет двойную ценность. Она не только влияет на органический трафик, но и является фундаментом для эффективных автоматизированных PPC-кампаний. Понимание этого механизма критически важно для синергии между SEO и PPC командами, особенно в e-commerce.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация страницы товара для автоматической генерации рекламы (DSA)

Задача: Улучшить эффективность Dynamic Search Ads для страницы телевизора Sony DLP 40.

1. Действия SEO-специалиста:
   • Убедиться, что Title и H1 содержат бренд и модель: «Sony DLP-40XBR1 — 40-дюймовый HDTV телевизор».
   • Добавить подробное текстовое описание с характеристиками (разрешение 1366×768, стерео звук).
   • Использовать семантическое выделение (например, списки или жирный шрифт) для ключевых характеристик.
   • Разметить цену (\$2499.00) с помощью Schema.org и убедиться, что она четко видна в HTML.
2. Работа системы (согласно патенту):
   • Генерация креатива: Система использует H1/Title для заголовка объявления.
   • Таргетинг: Система индексирует термины «Sony», «DLP-40XBR1», «HDTV», «1366×768», «стерео». Термины из заголовков и выделенные форматированием получают больший вес.
   • Расчет ставки: PPC-менеджер настроил правило: Max CPC = 1.5% от цены. Система извлекает цену \$2499.00 и рассчитывает Max CPC = \$37.48.
3. Ожидаемый результат: При запросе пользователя «Sony HDTV 40 дюймов стерео», система автоматически покажет высокорелевантное объявление с корректной ставкой, ведущее на эту страницу товара.

Вопросы и ответы