Как Google предлагает автоматически закреплять результаты поиска и рекламу в виде постоянных вкладок (Persistent References) для улучшения навигации

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему неэффективной и неудобной навигации при просмотре множества ссылок, расположенных на одной странице (например, на странице результатов поиска SERP). Традиционный подход требует от пользователя многократного перехода от исходной страницы к целевой и обратно («пого-стикинг» или pogo-sticking). Изобретение направлено на улучшение пользовательского опыта (UX), когда пользователь заинтересован в изучении нескольких результатов одновременно.

Что запатентовано

Запатентована система улучшения навигации путем «назначения» (Designating) одной или нескольких ссылок на документе. Назначение может быть автоматическим или ручным. Для назначенных ссылок создаются «постоянные ссылки» (Persistent References), например, в виде вкладок (Tabs). Эти постоянные ссылки остаются видимыми при переходе на другие страницы, позволяя быстро переключаться между выбранными элементами.

Как это работает

Система работает на уровне интерфейса:

• Автоматическое назначение: Система автоматически выбирает ссылки для назначения на основе критериев, таких как оценка релевантности ссылки, оценка рекламы (Ad Score) или предпочтения пользователя (User Preferences).
• Ручное назначение: Пользователь может вручную назначить несколько ссылок одним действием (например, выделением области — Area Blocking).
• Отображение: Назначенные ссылки отображаются как Persistent References (например, вкладки).
• Предварительная загрузка: Контент назначенных ссылок может быть загружен в фоновом режиме (Pre-fetching) для ускорения доступа.
• Навигация: При выборе вкладки отображается соответствующий контент, при этом остальные вкладки остаются доступными для быстрого переключения.

Актуальность для SEO

Низкая. Патент подан в 2005 году. Базовые концепции, такие как просмотр во вкладках и предварительная загрузка контента, стали стандартом в браузерах. Однако специфический механизм автоматического назначения ссылок поисковой системой на основе оценок релевантности, описанный в патенте, не реализован в SERP Google именно в таком виде. Описанная функциональность автоматического создания постоянных вкладок из контента страницы не стала стандартом.

Важность для SEO

Влияние на современные SEO-стратегии минимальное (2/10). Это патент на пользовательский интерфейс (UI) и удобство использования (UX), а не на алгоритм ранжирования. Он не описывает, как рассчитывается релевантность или качество контента. Практическая ценность для SEO заключается в понимании потенциальных интерфейсных решений Google, а не в получении прямых рекомендаций по оптимизации сайтов.

Детальный разбор

Термины и определения

Area Blocking (Выделение области)

Метод пользовательского ввода для назначения нескольких ссылок одним действием (например, выделение курсором), без необходимости повторять ввод для каждой ссылки.

Automatic Designation (Автоматическое назначение)

Процесс, при котором система самостоятельно выбирает ссылки для превращения их в Persistent References без участия пользователя.

Designated Item (Назначенный элемент)

Элемент (например, веб-страница), связанный с постоянной ссылкой (Persistent Reference).

Item (Элемент)

Все, на что есть ссылка из документа. Например, целевая страница результата поиска или сайт рекламодателя.

Persistent Reference (Постоянная ссылка)

Ссылка на элемент, которая отображается постоянно (Persistently), даже когда пользователь переходит к просмотру других элементов. В патенте часто приводится пример реализации в виде вкладки (Tab).

Pre-fetching (Предварительная загрузка)

Загрузка и сохранение контента назначенного элемента в фоновом режиме до того, как пользователь выберет его для просмотра.

Score (Оценка)

Метрика, используемая для определения того, следует ли автоматически назначать ссылку. Может основываться на релевантности, ставках (для рекламы), эффективности и т.д.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент содержит два основных независимых пункта, описывающих автоматическое и ручное назначение.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной процесс автоматического назначения.

1. Система отображает документ, включающий набор ссылок на элементы (set of item references).
2. Система автоматически назначает (automatically designating) по крайней мере одну из этих ссылок.
3. Система добавляет постоянную ссылку (persistent item reference) для каждого назначенного элемента.
4. Система отображает эту постоянную ссылку.

Claim 3 (Зависимый): Вводит концепцию предварительной загрузки.

Система загружает и сохраняет (loading and storing) по крайней мере часть элемента, соответствующего назначенной ссылке, ДО того, как пользователь выберет эту ссылку (Pre-fetching).

Claim 11 (Зависимый от 1): Описывает критерии для автоматического назначения на основе оценки.

Автоматическое назначение включает (i) оценку (scoring) ссылки и (ii) определение того, следует ли назначать ссылку, используя полученную оценку (Score).

Claims 12 и 13 (Зависимые от 11): Уточняют базу для оценки.

Оценка основана на релевантности ссылки информации из поискового запроса (Claim 12) или релевантности ссылки контенту отображаемого документа (Claim 13).

Claim 19 (Зависимый от 1): Вводит пользовательские предпочтения как критерий.

Автоматическое назначение основано на том, есть ли у пользователя предпочтение (user preference) к автоматическим назначениям (явное или предполагаемое на основе прошлого поведения).

Claim 23 (Независимый пункт): Описывает метод ручного множественного назначения.

1. Система отображает набор ссылок.
2. Система принимает назначение пользователем как минимум ДВУХ ссылок посредством ОДНОГО, неповторяющегося пользовательского ввода (single, non-repeated, designation user input) (например, Area Blocking, как указано в Claim 24).
3. Система добавляет и отображает постоянные ссылки для этих элементов.
4. При выборе одной из ссылок система отображает элемент, сохраняя другие постоянные ссылки.

Где и как применяется

Этот патент описывает механизмы, относящиеся исключительно к уровню представления данных и взаимодействию с пользователем (UI/UX). Он не вписывается напрямую в архитектуру бэкенда поиска (Crawling-Ranking).

RANKING – Ранжирование (Косвенно)
Система использует результаты этапа ранжирования (оценки релевантности, Ad Scores) в качестве входных данных для принятия решения об автоматическом назначении ссылок.

RERANKING – Переранжирование / Presentation Layer (Уровень представления) / Клиентская сторона
Основное применение. После того как финальный документ (например, SERP) сформирован, описанный механизм активируется на этапе отображения результатов пользователю на клиентском устройстве (браузере).

• Взаимодействие: Система взаимодействует с рендеринговым движком для отображения документа и управления элементами UI (вкладками).
• Входные данные: Документ (SERP) с набором ссылок; Оценки (Scores) для ссылок; Предпочтения пользователя (User Preferences); Действия пользователя (клики, выделение области).
• Выходные данные: Модифицированный интерфейс с постоянными ссылками (вкладками); Предварительно загруженный контент в кеше браузера.

На что влияет

• Конкретные типы контента: В первую очередь влияет на страницы-агрегаторы: SERP (органические результаты и реклама), каталоги, новостные ленты.
• Специфические запросы: Наиболее актуально для коммерческих или исследовательских запросов, где пользователь склонен сравнивать несколько вариантов.
• Пользовательский опыт (UX): Основное влияние оказывается на удобство навигации и скорость доступа к контенту.

Когда применяется

Алгоритм применяется при отображении документа, содержащего ссылки.

• Триггеры активации (Автоматическое назначение):
  • Наличие ссылок с оценкой (Score) выше определенного порога (релевантность или качество/эффективность рекламы).
  • Наличие активных пользовательских настроек, разрешающих автоматическое назначение (например, Топ-N результатов).
  • Обнаружение паттернов поведения пользователя (или похожих пользователей), указывающих на вероятность просмотра нескольких результатов.
• Триггеры активации (Ручное назначение): Пользователь выполняет специфическое действие (например, Area Blocking).
• Исключения и особые случаи: Система может автоматически отменить назначение (удалить вкладку), если пользователь уходит от контекста или чтобы освободить место для новых ссылок при достижении лимита (De-designation).

Пошаговый алгоритм

1. Рендеринг документа: Система отображает исходный документ (например, SERP) с набором ссылок.
2. Анализ и Оценка: Система оценивает ссылки на основе предопределенных критериев (релевантность, предпочтения пользователя, Ad Scores).
3. Автоматическое назначение: Ссылки, удовлетворяющие критериям, автоматически помечаются как Designated.
4. Ручное назначение (Параллельно): Система ожидает ввода пользователя для назначения ссылок (например, через Area Blocking).
5. Предварительная загрузка (Pre-fetching): (Опционально) Инициируется фоновая загрузка контента для всех назначенных элементов.
6. Рендеринг постоянных ссылок: Для каждого назначенного элемента создается и отображается Persistent Reference (например, вкладка).
7. Взаимодействие пользователя: Пользователь выбирает либо обычную ссылку, либо постоянную ссылку (вкладку).
8. Отображение элемента: Система отображает контент выбранного элемента (быстро, если он был предварительно загружен). Остальные постоянные ссылки остаются видимыми.
9. Де-назначение (De-designation): Постоянные ссылки могут быть удалены вручную или автоматически системой при определенных условиях (например, при смене контекста поиска или для замещения).

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на использовании следующих данных для принятия решений о назначении:

• Контентные факторы: Текст ссылок (anchor text) может использоваться для создания описательных меток на постоянных ссылках (вкладках).
• Поведенческие и Пользовательские факторы:
  • Явно указанные предпочтения пользователя (User Preferences) относительно автоматического назначения.
  • Прошлое поведение пользователя (Past User Behavior) используется для вывода предпочтений (например, если пользователь часто открывает Топ-N результатов).
• Системные данные (Метрики Ранжирования и Рекламы):
  • Relevance Scores (Оценки релевантности): Используются для автоматического назначения органических результатов. Релевантность может быть к запросу или контенту страницы.
  • Ad Scores (Оценки рекламы): Используются для автоматического назначения рекламы. Патент явно упоминает, что оценка может включать релевантность, информацию о ставке (bid), прошлую эффективность (например, CTR, конверсии) и даже доплату, которую рекламодатель согласен платить за постоянную ссылку (surcharge that the advertiser agrees to pay for a persistent reference).

Какие метрики используются и как они считаются

• Score (Оценка): Агрегированная метрика для определения приоритета назначения. Конкретные формулы не приводятся.
• Пороги назначения: Система может использовать фиксированные пороги Score или динамически выбирать Топ-N элементов.
• Лимиты и Замещение (Replacement Logic): Может быть установлено максимальное количество одновременно назначенных элементов (например, 10 вкладок). Если лимит достигнут, новый элемент может заменить существующий, если его Score выше. В некоторых вариантах требуется, чтобы новый Score был значительно выше (например, на фактор А или константу B) для замещения, что создает уклон против частого замещения.

Выводы

Патент описывает внутренние процессы, связанные с пользовательским интерфейсом (UI/UX), без прямых рекомендаций для SEO.

1. Фокус на навигации, а не на ранжировании: Изобретение направлено на решение проблемы неэффективного просмотра множественных результатов («пого-стикинг») путем создания «постоянных ссылок» (вкладок). Он не касается алгоритмов ранжирования.
2. Автоматизация на основе качества и поведения: Система предполагает автоматическое определение интересующих ссылок на основе сигналов качества/релевантности (Scores) и анализа поведения пользователя (User Preferences).
3. Предварительная загрузка (Pre-fetching): Для ускорения работы интерфейса система может предварительно загружать контент назначенных страниц, что подчеркивает важность скорости загрузки сайта.
4. Специфика для рекламы (PPC): Патент явно упоминает возможность монетизации этого интерфейса путем учета ставок (bids) и даже взимания дополнительной платы (surcharge) с рекламодателей за получение постоянной ссылки.
5. Отсутствие прямого влияния на SEO: Патент не содержит информации о том, как эти механизмы UI влияют на оценку качества сайта или его позиции в поиске.

Практика

ВАЖНО: Патент инфраструктурный (UI/UX) и не дает практических выводов для SEO, влияющих на ранжирование.

Best practices (это мы делаем)

Хотя прямого влияния на SEO нет, описанный механизм (если бы он был реализован) усиливал бы важность следующих практик:

• Максимизация релевантности и борьба за ТОП: Автоматическое назначение основывается на Score и релевантности. Чем выше ранжируется страница, тем выше вероятность, что она будет автоматически выбрана и получит преимущества в виде постоянной видимости (вкладки) и предварительной загрузки.
• Оптимизация скорости загрузки (Core Web Vitals): Система предполагает Pre-fetching. Быстрая отдача контента критична для обеспечения положительного пользовательского опыта при быстром переключении между вкладками.
• Оптимизация сниппетов и заголовков (Title): Метки для вкладок могут использовать заголовок результата или текст ссылки. Четкие и привлекательные заголовки важны, чтобы мотивировать пользователя выбрать вашу вкладку, если она будет создана.

Worst practices (это делать не надо)

• Использование кликбейта: Если система автоматически закрепит ссылку с помощью Automatic Designation, а контент окажется нерелевантным ожиданиям пользователя, это может негативно сказаться на поведенческих сигналах.
• Медленная загрузка страниц: Медленные сайты сводят на нет преимущества Pre-fetching и ухудшают UX при попытке быстрого сравнения результатов через систему вкладок.

Стратегическое значение

Стратегическое значение для SEO низкое. Патент демонстрирует ранние идеи (2005 год) по улучшению взаимодействия пользователя с результатами поиска. Он подтверждает долгосрочный интерес Google к улучшению UX и скорости доступа к информации. Однако он не меняет понимание приоритетов Google в отношении факторов ранжирования.

Практические примеры

Практических примеров применения для SEO нет, так как патент описывает функционал интерфейса, а не алгоритмы ранжирования или оптимизации контента.

Вопросы и ответы