Как Google использует предиктивные значки (Badges) в SERP для индикации вероятности покупки у продавца

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему неуверенности и недоверия пользователей при совершении покупок у малоизвестных онлайн-продавцов. Пользователи часто опасаются предоставлять платежную информацию продавцам без устоявшейся репутации. Система направлена на повышение доверия путем предоставления визуальных сигналов непосредственно в результатах поиска, которые помогают пользователю оценить надежность продавца и вероятность успешной транзакции.

Что запатентовано

Запатентована система, которая визуально выделяет результаты поиска (рекламные объявления и органические ссылки), связанные с определенными продавцами. Ключевым элементом изобретения является механизм прогнозирования вероятности (likelihood) того, что пользователь совершит покупку у данного продавца. На основе этого прогноза система динамически выбирает и отображает визуальный индикатор (badge) рядом с результатом поиска.

Как это работает

Система функционирует через взаимодействие поисковой системы и посредника (Broker), управляющего системой электронной коммерции.

1. Сбор данных: Поисковая система получает от Broker данные о продавцах и их характеристики (reputation scores, conversion rate, объем заказов, количество возвратов).
2. Обработка запроса: При получении запроса система генерирует релевантные результаты.
3. Прогнозирование покупки: Для результатов, связанных с продавцами, система рассчитывает вероятность покупки данным пользователем. Этот расчет учитывает характеристики продавца, историю покупок пользователя и сам запрос.
4. Выбор значка (Badge): На основе рассчитанной вероятности выбирается тип badge. Используется многоуровневая система (multilevel badging): базовый уровень может указывать на участие в программе Broker, а более высокие — на высокую вероятность успешной покупки.
5. Отображение: Поисковая система генерирует SERP, визуально выделяя соответствующие результаты выбранным badge (например, звезда, значок надежности).

Актуальность для SEO

Высокая. Визуальное выделение коммерческих результатов и использование данных о транзакциях для повышения доверия пользователей являются ключевыми элементами современных SERP. Механизмы, описанные в патенте, напрямую соотносятся с функциями Google Shopping, рейтингами продавцов (Seller Ratings) и значками типа «Top Quality Store». Предиктивная оценка качества продавца остается критически важной задачей для Google в E-commerce.

Важность для SEO

Патент имеет высокое значение для E-commerce SEO и PPC (8.5/10). Он описывает механизм, напрямую влияющий на визуальное представление и привлекательность результатов поиска. Наличие и тип отображаемого badge могут существенно повлиять на CTR и доверие пользователей. Это подчеркивает, что реальные бизнес-метрики (конверсии, репутация, качество обслуживания) интегрированы в логику отображения SERP.

Детальный разбор

Термины и определения

Badge (Значок, Бейдж)

Визуальный индикатор (графическая иконка, текст, звезда), отображаемый рядом с результатом поиска. Используется для указания вероятности успешной покупки или выделения продавцов, поддерживающих систему Broker.

Badge Association Module (Модуль ассоциации значков)

Компонент поисковой системы, который рассчитывает вероятность покупки и определяет тип badge для отображения на основе характеристик продавца, пользователя и запроса.

Broker (Посредник)

Сущность, управляющая централизованной системой электронной коммерции. Выступает посредником в транзакциях и агрегирует данные о качестве и репутации продавцов.

Business URL (Бизнес-URL)

URL или доменное имя веб-сайта продавца, предоставленное Broker. Используется для идентификации результатов поиска, связанных с этим продавцом.

Conversion Rate (Коэффициент конверсии)

Метрика, указывающая, как часто взаимодействие с результатом поиска (например, клик по объявлению) приводит к продаже. Может рассчитываться для конкретного запроса.

Multilevel Badging (Многоуровневая система значков)

Использование различных типов или уровней badges. Например, один уровень для индикации участия в программе Broker, а другой (более высокий) — для индикации высокой вероятности успешного опыта покупки.

Reputation Module (Модуль репутации)

Компонент Broker, который рассчитывает оценки репутации (reputation scores) продавцов. Учитывает процент спорных транзакций и возвратов.

Visible URL и Destination URL

Visible URL отображается в результате поиска (например, в рекламе), а Destination URL — это адрес перехода. Система может использовать Visible URL для идентификации продавца.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Примечание: Патент US8615447B1 является продолжением (divisional/continuation) более ранних заявок. Его Claims сфокусированы на прогнозировании вероятности покупки.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает ядро системы для различения результатов поиска.

1. Система идентифицирует результат поиска, сгенерированный в ответ на запрос пользователя.
2. Система идентифицирует продавца, связанного с этим результатом.
3. Система определяет вероятность (likelihood) того, что пользователь купит товар у этого продавца.
4. Система выбирает значок (badge), визуально указывающий на эту определенную вероятность покупки.
5. Система передает инструкции для генерации отображения, включающего выбранный badge в ассоциации с результатом поиска.

Ключевым является то, что отображаемый значок — это не статический индикатор участия в программе, а динамический сигнал, отражающий прогнозируемую вероятность конверсии.

Claim 2 и 3 (Зависимые от 1): Уточняют, как определяется вероятность покупки.

• Вероятность определяется путем расчета Conversion Rate, связанного с данным поисковым запросом. Badge выбирается на основе этого Conversion Rate.

Это подтверждает зависимость отображения значка от запроса (Query Dependence) и эффективности конверсии для этого запроса.

Claim 4 (Зависимый от 1): Предлагает альтернативный критерий.

• Вероятность определяется на основе общего количества транзакций, обработанных продавцом за период времени (объем продаж).

Claim 5 (Зависимый от 1): Предлагает критерий персонализации.

• Вероятность покупки основывается на истории покупок пользователя (purchase history of the user).

Claim 9 (в составе метода Claim 6): Предлагает еще один критерий.

• Вероятность покупки определяется на основе оценки репутации продавца (reputation score of the merchant).

Где и как применяется

Изобретение применяется на финальных этапах формирования поисковой выдачи, используя данные, агрегированные Broker и поисковой системой.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков / Офлайн-процессы
Поисковая система синхронизируется с Broker для получения Business URLs участвующих продавцов и их характеристик (reputation scores, conversion rates, данные о транзакциях). Эти данные сохраняются и ассоциируются с индексом.

RANKING – Ранжирование
Система генерирует набор релевантных результатов (рекламные объявления и органические ссылки) в ответ на запрос.

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание / RERANKING – Переранжирование (Визуализация)
Основное применение патента. На этапе формирования визуального представления SERP:

1. Идентификация: Badge Determination Module определяет, какие результаты связаны с участвующими продавцами.
2. Прогнозирование и Выбор: Badge Association Module рассчитывает вероятность покупки, анализируя данные продавца, пользователя и запроса, и выбирает соответствующий уровень badge.
3. Генерация SERP: Badge Generation Module интегрирует выбранные значки в финальную выдачу.

Входные данные:

• Поисковый запрос.
• Набор результатов поиска.
• Данные от Broker (Business URLs, reputation scores, conversion rates).
• Данные о пользователе (purchase history).

Выходные данные:

• Страница результатов поиска (SERP) с визуальными индикаторами (badges) рядом с соответствующими результатами.

На что влияет

• Конкретные типы контента: Влияет как на рекламные объявления (Ads), так и на органические результаты поиска (Web pages), связанные с продавцами.
• Специфические запросы: Наибольшее влияние на коммерческие запросы. Отображение значка зависит от запроса (query dependent), основываясь на Conversion Rate для этого конкретного запроса у продавца.
• Конкретные ниши или тематики: Критически важно для всех ниш E-commerce.

Когда применяется

• Триггеры активации: Алгоритм активируется, когда результат поиска идентифицирован как связанный с продавцом (Merchant), который часто является участником системы Broker.
• Динамическое применение: Решение о показе и типе badge принимается динамически (dynamically) в момент генерации SERP для конкретного пользователя и запроса.
• Исключения: Система может решить не показывать badge, даже если продавец участвует в программе, если прогнозируемая вероятность покупки слишком низкая (например, из-за низкого Conversion Rate по данному запросу или плохого Reputation Score).

Пошаговый алгоритм

Процесс обработки запроса и генерации значков

1. Получение запроса и Идентификация контента: Поисковая система получает запрос и генерирует набор результатов.
2. Идентификация продавцов: Badge Determination Module определяет, какие результаты связаны с продавцами (например, сравнивая Visible URL с Business URLs).
3. Расчет вероятности покупки: Для идентифицированных результатов Badge Association Module рассчитывает likelihood of purchase. Расчет использует один или комбинацию факторов:
   • Conversion Rate продавца для данного конкретного запроса.
   • Общий Conversion Rate продавца или объявления.
   • Reputation Score продавца.
   • Общий объем транзакций продавца.
   • История покупок пользователя (персонализация).
4. Выбор типа значка (Badge Association): На основе рассчитанной вероятности система выбирает уровень badge:
   • Высокая вероятность: Продвинутый уровень (например, звезда, значок надежности).
   • Базовая вероятность: Базовый уровень (например, индикатор участия в платежной системе).
   • Низкая вероятность: Значок не отображается.
5. Генерация и отображение: Badge Generation Module генерирует финальную SERP, интегрируя выбранные значки рядом с соответствующим контентом.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент описывает использование широкого спектра данных, преимущественно получаемых от Broker.

• Технические факторы (Идентификаторы):
  • Business URL: Основной идентификатор сайта продавца.
  • Visible URL и Destination URL: Используются для сопоставления результатов поиска (особенно рекламы) с продавцами.
• Данные о транзакциях и качестве (Merchant Characteristics):
  • Conversion Rate: Коэффициент конверсии (общий, по запросу, по объявлению).
  • Reputation Scores: Оценки репутации продавца.
  • Объем заказов: Среднее количество обработанных заказов в день или за период.
  • Данные о проблемах: Количество отмененных заказов, возвратов (returns) и чарджбэков (chargebacks).
• Пользовательские факторы:
  • Purchase history: История покупок пользователя, используемая для персонализации прогноза вероятности покупки.
• Географические и Временные факторы:
  • Местоположение покупателей, которые обычно совершают покупки у данного продавца.
  • Даты и время пиковых продаж продавца.

Какие метрики используются и как они считаются

• Likelihood of Purchase (Вероятность покупки): Ключевая предиктивная метрика, рассчитываемая для выбора badge. Является функцией от Conversion Rate, Reputation Score, объема транзакций и Purchase history.
• Reputation Score (Оценка репутации): Рассчитывается Broker. В описании патента упоминаются компоненты:
  • Volume rating: Процент транзакций, по которым был запрошен возврат или открыт спор.
  • Amount rating: Денежная стоимость спорных транзакций как процент от общего объема.
• Conversion Rate (Коэффициент конверсии): Отношение покупок к кликам. Критически важен расчет этой метрики на уровне конкретного запроса (Query-Merchant Performance).

Выводы

1. Визуализация предиктивной аналитики в SERP: Ключевой вывод — Google использует визуальные индикаторы (badges) не как статические знаки участия в программе, а как динамические сигналы, отражающие прогнозируемую вероятность покупки для комбинации Пользователь + Запрос + Продавец.
2. Использование пост-клик и транзакционных данных: Система активно использует данные, генерируемые после клика (конверсии, возвраты, споры), для влияния на отображение результатов при будущих запросах.
3. Зависимость от запроса (Query Dependence): Отображение и уровень badge критически зависят от Conversion Rate для конкретного запроса. Один и тот же продавец может иметь разное визуальное представление по разным запросам.
4. Персонализация визуальных сигналов: История покупок пользователя (purchase history) используется для корректировки вероятности покупки и выбора badge, что делает визуализацию SERP персонализированной.
5. Критическая роль репутации и CRO: Reputation Score (основанный на качестве обслуживания) и Conversion Rate являются прямыми входными данными для системы. Управление этими показателями становится важной частью SEO/PPC стратегии.
6. Многоуровневая оценка качества (Multilevel Badging): Google гранулированно оценивает продавцов, используя разные уровни значков для сигнализации о разной степени уверенности в успешной транзакции.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Оптимизация коэффициента конверсии (CRO): Системно работайте над повышением Conversion Rate, так как это ключевой фактор для получения более высокого уровня badge. Это включает оптимизацию UX, скорости загрузки и релевантности посадочных страниц.
• Анализ конверсий на уровне запросов: Анализируйте Conversion Rate в разрезе поисковых запросов. Оптимизация конверсии по высокочастотным коммерческим запросам может привести к получению продвинутого badge именно в этих выдачах (Query Dependence).
• Управление репутацией и качеством обслуживания: Минимизируйте количество возвратов, отмен и споров. Высокие Reputation Scores и низкий процент проблемных заказов являются критериями для получения значков доверия. Активно собирайте отзывы через доверенные системы (например, Google Customer Reviews).
• Интеграция с E-commerce системами Google: Участвуйте в программах Google (например, Google Merchant Center, Google Shopping), которые выступают в роли Broker, агрегируя данные о транзакциях и репутации. Это необходимое условие для получения этих визуальных преимуществ.
• Оптимизация под повторные покупки: Поскольку история покупок пользователя (purchase history) учитывается, стратегии удержания клиентов могут повысить вероятность показа продвинутого badge для вернувшихся пользователей.

Worst practices (это делать не надо)

• Игнорирование качества пост-транзакционного обслуживания: Плохой сервис, ведущий к низкому Reputation Score и высокому проценту возвратов, приведет к потере визуальных преимуществ в SERP, снижая CTR и доверие.
• Фокус на трафике без учета конверсии: Привлечение нецелевого трафика, который плохо конвертируется, снизит Conversion Rate, что негативно скажется на оценке вероятности покупки и уровне присваиваемого badge.
• Манипуляции с конверсиями: Попытки искусственно завысить Conversion Rate могут быть обнаружены, так как Broker контролирует цикл транзакции и имеет данные для выявления мошенничества.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегию Google по интеграции реальных бизнес-метрик (конверсии, удовлетворенность клиентов, репутация) в интерфейс поисковой выдачи. Для E-commerce это означает, что SEO и PPC неразрывно связаны с качеством бизнеса. Системы, описанные в патенте, позволяют Google визуально продвигать продавцов, которые обеспечивают лучший пользовательский опыт и высокую вероятность успешной покупки.

Практические примеры

Сценарий 1: Зависимость от запроса (Query Dependence) и CRO

1. Ситуация: Интернет-магазин электроники имеет высокий Conversion Rate (5%) по запросу «купить Macbook Pro 14 M3» и низкий (0.5%) по общему запросу «купить ноутбук».
2. Действие системы (согласно патенту): Badge Association Module определяет высокую вероятность покупки для первого запроса и низкую для второго.
3. Результат: При поиске «купить Macbook Pro 14 M3» результат магазина получает badge высокого уровня (например, звезда или значок надежности). При поиске «купить ноутбук» тот же магазин получает базовый badge или не получает его вообще.
4. Действие SEO/CRO: Необходимо улучшить UX и релевантность лендинга для запроса «купить ноутбук», чтобы повысить его конверсию и улучшить визуальное представление в SERP.

Сценарий 2: Влияние репутации на видимость

1. Ситуация: У продавца увеличился процент возвратов и споров из-за проблем с доставкой.
2. Действие системы: Broker (например, Google Merchant Center) фиксирует эти проблемы. Reputation Module снижает Reputation Score продавца.
3. Результат (согласно патенту): Поисковая система получает обновленный Reputation Score. Badge Association Module определяет снижение вероятности успешной покупки. Система понижает уровень отображаемого badge или убирает его из SERP, что приводит к снижению CTR.

Вопросы и ответы