Close Menu

    Как Google использует данные о кликах по рекламе (Search Ads и Content Ads) для ранжирования органических результатов

    METHODS AND SYSTEMS FOR IMPROVING SEARCH RANKINGS USING ADVERTISING DATA (Методы и системы для улучшения поискового ранжирования с использованием рекламных данных)
    2003 SERP Патенты Google Поведенческие сигналы Семантика и интент

    Google может использовать данные из своих рекламных систем (поисковая и контекстная реклама) для влияния на органическое ранжирование. Патент описывает анализ кликов по рекламе для определения интента запроса, использование данных о посещаемости страниц с рекламой и добавление терминов из рекламных объявлений к тексту документа для улучшения его релевантности.

    Описание

    Какую задачу решает

    Патент решает задачу повышения точности ранжирования и противодействия SEO-манипуляциям. Предлагается использовать advertising data (рекламные данные) как надежный, устойчивый к спаму сигнал. Цель — лучше понять истинное намерение пользователя при вводе запроса и точнее определить содержание и качество документов, используя данные о реальном взаимодействии пользователей с рекламой.

    Что запатентовано

    Запатентована система и метод интеграции сигналов из рекламных платформ в процесс органического ранжирования. Система использует Advertising Data Processor для анализа взаимодействий пользователей как с поисковой рекламой (Search Advertisements), так и с контекстной рекламой на сайтах (Content Advertisements, например, AdSense). Полученные данные используются для корректировки рейтинга органических результатов.

    Как это работает

    Патент описывает четыре основных механизма:

    • Определение интента (Search Ads): Система анализирует Selection Score (CTR) поисковых объявлений по запросу. Если по запросу ‘jaguar’ большинство кликает на рекламу автомобилей, система определяет доминирующий интент и повышает органические результаты об автомобилях.
    • Оценка популярности (Content Ads): Система может учитывать количество посещений (Visit Data) страницы, полученное через инфраструктуру контекстной рекламы, как сигнал для ранжирования.
    • Классификация контента (Content Ads): Система использует Content Terms — ключевые слова, которыми рекламная система описала страницу для таргетинга. Эти термины могут дополнять текст документа (augmenting the text) при ранжировании.
    • Анализ интересов на странице (Content Ads): Анализируется CTR контекстных объявлений на странице. Термины из наиболее кликабельных объявлений также могут использоваться для дополнения текста документа при ранжировании.

    Актуальность для SEO

    Высокая (концептуально) / Средняя (технически). Патент подан в 2003 году. Базовая идея использования огромного массива поведенческих данных из рекламных систем как устойчивого к манипуляциям сигнала для определения интента и качества остается крайне актуальной. Однако конкретные методы, такие как простое дополнение текста (Text Augmentation), вероятно, эволюционировали в более сложные нейросетевые подходы в 2025 году.

    Важность для SEO

    Патент имеет высокое стратегическое значение (8/10). Он подтверждает возможность использования данных из платных каналов для влияния на органические результаты. Это подчеркивает критическую важность понимания коммерческого интента и необходимость тесной интеграции SEO и PPC стратегий для обмена данными о поведении пользователей и эффективных формулировках.

    Детальный разбор

    Термины и определения

    Advertising Data (Рекламные данные)
    Данные, связанные с рекламными объявлениями. Включают текст, клики, конверсии (покупки), данные о посещаемости страниц с рекламой.
    Advertising Data Processor
    Компонент поисковой системы, который извлекает рекламные данные и генерирует Advertising Data Signals для использования в ранжировании.
    Advertising Data Signal
    Сигнал, передаваемый в Ranking Processor. Может быть взвешенным значением или набором терминов.
    Augmenting the text (Дополнение текста)
    Механизм, при котором текст документа виртуально дополняется терминами из рекламных данных перед расчетом релевантности.
    Content Advertisements (Контекстная реклама)
    Реклама, отображаемая на документе на основе его содержания (например, AdSense).
    Content Terms (Контентные термины)
    Набор терминов, используемых рекламной системой для классификации содержания документа с целью подбора релевантной рекламы.
    Ranking Processor (Процессор ранжирования)
    Компонент, который ранжирует документы, используя различные сигналы, включая Advertising Data Signals.
    Search Advertisements (Поисковая реклама)
    Реклама, отображаемая вместе с результатами поиска на основе поискового запроса (например, Google Ads в SERP).
    Selection Score (Оценка выбора)
    Метрика, показывающая частоту выбора (клика) объявления пользователями. Аналог CTR (соотношение или процент).
    Visit Data (Content Advertising Visit Data)
    Данные о количестве посещений документа, собранные через инфраструктуру контекстной рекламы.

    Ключевые утверждения (Анализ Claims)

    Патент фокусируется на четырех ключевых механизмах использования рекламных данных в ранжировании.

    Claim 1, 35, 40 (Независимые пункты): Описывают общий процесс ранжирования документов на основе характеристик предыдущего взаимодействия пользователей с рекламой. Claim 1 охватывает общий случай, Claim 35 фокусируется на контекстной рекламе (Content Ads), Claim 40 — на поисковой (Search Ads).

    Механизм 1: Использование кликов по поисковой рекламе (Search Ads) для определения интента.

    Claims 4, 5, 6, 7: Рекламные данные включают Selection Score (CTR) для поисковых объявлений, показанных по запросу. Ранжирование включает взвешивание (weighting) органических статей на основе этих Selection Scores.

    Система определяет доминирующий интент пользователя, анализируя популярность разной рекламы. Органические результаты, соответствующие наиболее популярному интенту, получают повышение.

    Механизм 2: Использование данных о посещаемости страниц с контекстной рекламой (Content Ads).

    Claims 8, 9, 10: Рекламные данные включают Visit Data для статьи. Ранжирование включает взвешивание (weighting) статьи на основе этих данных.

    Трафик на страницу, отслеживаемый через систему контекстной рекламы, используется как сигнал популярности или качества для органического ранжирования.

    Механизм 3: Использование кликов по контекстной рекламе на странице (Content Ads).

    Claims 11-15: Рекламные данные включают Selection Score для контекстных объявлений на статье. Ранжирование определяется путем дополнения текста (augmenting the text) статьи терминами из объявления с наивысшим Selection Score (Claim 14) или взвешенными терминами (Claim 15).

    Текст наиболее кликабельных объявлений на странице используется для лучшего понимания ее содержания и интересов аудитории.

    Механизм 4: Использование контентных терминов (Content Terms).

    Claims 16, 17: Используются Content Terms — термины, которыми рекламная система классифицировала страницу. Ранжирование определяется путем дополнения текста (augmenting the text) статьи этими терминами.

    То, как система контекстной рекламы понимает страницу, используется для ее ранжирования в органическом поиске.

    Claims 36 и 41 (Зависимые): Указывают, что ранжирование может основываться на количестве пользователей, которые приобрели продукт (конверсии) после клика на контекстную (36) или поисковую (41) рекламу.

    Где и как применяется

    Изобретение затрагивает несколько этапов поиска, интегрируя данные из рекламных систем.

    INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
    На этом этапе собираются и сохраняются данные, связанные с контекстной рекламой: Content Terms, агрегированные Visit Data и Selection Scores для объявлений на конкретных страницах.

    QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
    Агрегированные Selection Scores поисковых объявлений используются для определения доминирующего намерения (интента) для запросов, особенно неоднозначных. (Механизм 1).

    RANKING – Ранжирование (L2/L3)
    Основное применение патента. Advertising Data Processor генерирует Advertising Data Signals на основе данных, связанных с запросом и документами-кандидатами. Ranking Processor использует эти сигналы для корректировки ранжирования путем взвешивания (Механизмы 1 и 2) или аугментации текста (Механизмы 3 и 4) перед расчетом финальной оценки.

    Входные данные:

    • Поисковый запрос.
    • Начальный набор релевантных документов.
    • База данных рекламных данных (Advertising Data DB), содержащая статистику по Search Ads и Content Ads.

    Выходные данные:

    • Отсортированный набор результатов поиска, скорректированный с учетом рекламных данных.

    На что влияет

    • Специфические запросы: Наибольшее влияние на неоднозначные запросы (например, «jaguar»), где клики по рекламе помогают определить интент, и на коммерческие запросы с большим объемом рекламных данных.
    • Конкретные типы контента: Влияет на страницы, участвующие в сетях контекстной рекламы (например, AdSense), так как для них доступны дополнительные данные (Механизмы 2, 3, 4).

    Когда применяется

    • Условия работы алгоритма: Применяется, когда для запроса или для документов в выдаче доступны статистически значимые рекламные данные.
    • Триггеры активации: Наличие активной поисковой рекламы по запросу или наличие контекстной рекламы на ранжируемых страницах.

    Пошаговый алгоритм

    Процесс А: Сбор данных (Офлайн / Постоянный процесс)

    1. Сбор данных Search Ads: Мониторинг показов и кликов по поисковой рекламе для расчета Selection Scores по запросам.
    2. Сбор данных Content Ads: Анализ контента страниц для определения Content Terms. Мониторинг Visit Data и расчет Selection Scores для контекстных объявлений.
    3. Хранение: Сохранение данных в Advertising Data DB.

    Процесс Б: Обработка запроса (Реальное время)

    1. Получение запроса и первичных документов: Система получает запрос и находит начальный набор документов.
    2. Определение рекламных данных: Advertising Data Processor извлекает релевантные данные из Advertising Data DB (данные по запросу и данные по документам).
    3. Генерация сигналов: Процессор генерирует Advertising Data Signals (веса для интентов, наборы терминов для аугментации).
    4. Ранжирование: Ranking Processor применяет сигналы для расчета финальных оценок:
      • Применяет взвешивание на основе интента (Механизм 1) и популярности (Механизм 2).
      • Применяет дополнение текста (Augmenting the text) терминами из Content Ads (Механизмы 3 и 4).
    5. Предоставление результатов: Система предоставляет отранжированный набор результатов.

    Какие данные и как использует

    Данные на входе

    • Поведенческие факторы: Ключевой тип данных.
      • Клики по Search Ads (для расчета Selection Score по запросу).
      • Клики по Content Ads (для расчета Selection Score по документу).
      • Visit Data: Посещаемость страницы, отслеживаемая через систему контекстной рекламы.
      • Конверсии: Упоминается использование данных о покупках после клика по рекламе (Claims 36, 41).
    • Контентные факторы (из рекламы):
      • Текст рекламных объявлений (Advertising terms).
      • Content Terms: Классификация содержания страницы рекламной системой.

    Какие метрики используются и как они считаются

    • Selection Score (CTR): Рассчитывается как соотношение или процент кликов к показам объявления.
    • Visit Data: Количественный показатель посещаемости документа.
    • Text Augmentation (Дополнение текста): Метод, при котором текст документа дополняется внешними терминами перед расчетом релевантности. Источники терминов: Content Terms или термины из кликабельных Content Ads.
    • Weighting (Взвешивание): Применение весовых коэффициентов к документам на основе соответствия доминирующему интенту (определенному по Search Ads) или на основе Visit Data.

    Выводы

    1. Прямое использование рекламных данных в органическом поиске: Патент явно описывает интеграцию данных из рекламных систем (Search Ads и Content Ads) в качестве сигналов для органического ранжирования.
    2. Определение интента через CTR поисковой рекламы (Механизм 1): Агрегированные клики по поисковой рекламе используются как сильный поведенческий сигнал для определения доминирующего намерения пользователя, особенно для неоднозначных запросов.
    3. Трафик как фактор ранжирования (Механизм 2): Данные о посещаемости (Visit Data), собранные через систему контекстной рекламы, могут использоваться как сигнал ранжирования для страниц издателей.
    4. Аугментация текста и классификация контента (Механизмы 3 и 4): Поисковая система может дополнять текст документа терминами, полученными из рекламной системы. Это включает Content Terms (как AdSense классифицирует страницу) и термины из наиболее кликабельных объявлений на этой странице.
    5. Данные о конверсиях как сигнал качества: Патент упоминает возможность использования данных о покупках (конверсиях) после клика по рекламе как фактора ранжирования.
    6. Устойчивость к манипуляциям: Рекламные данные ценны, так как отражают реальное поведение пользователей и их сложно подделать вебмастерам.

    Практика

    Best practices (это мы делаем)

    • Тесная интеграция SEO и PPC команд: Критически важно наладить обмен данными между SEO и PPC специалистами. Анализ CTR, конверсий и текстов эффективных поисковых объявлений (PPC) дает прямое понимание интента и языка пользователей. Эти инсайты должны использоваться для оптимизации органического контента и мета-тегов (Механизм 1).
    • Анализ рекламной выдачи для понимания интента: Регулярно изучайте, какая реклама показывается по вашим целевым запросам. Это показывает, какой интент (особенно коммерческий) Google считает доминирующим. Ваш органический контент должен соответствовать этому интенту.
    • Повышение общей популярности и трафика: Патент подтверждает, что данные о трафике (Visit Data) могут использоваться как сигнал ранжирования (Механизм 2). Работайте над привлечением качественного трафика на сайт.
    • (Для издателей с Content Ads): Обеспечьте четкую тематическую сфокусированность контента. Это поможет рекламной системе правильно определить Content Terms (Механизм 4), что может положительно сказаться на органическом ранжировании согласно логике патента.

    Worst practices (это делать не надо)

    • Игнорирование коммерческого интента: Попытки ранжироваться по запросам, где поведенческие сигналы (включая клики по рекламе) указывают на явный коммерческий интент, с помощью контента, не соответствующего этому интенту.
    • Работа SEO в изоляции от PPC: Отсутствие коммуникации с PPC-командой приводит к потере ценных данных о поведении пользователей, которые, согласно патенту, могут влиять на органический поиск.
    • Накрутка трафика или кликов по рекламе: Попытки манипулировать Visit Data или Selection Scores являются нарушением правил, неэффективны из-за систем фильтрации фрода и рискованны.

    Стратегическое значение

    Патент демонстрирует стратегию Google по использованию всей доступной экосистемы данных для улучшения поиска. Рекламная инфраструктура выступает как масштабная сеть для сбора поведенческих сигналов о релевантности и интенте. Для Senior SEO-специалистов это подчеркивает необходимость интегрированного подхода к поисковому маркетингу (SEO + PPC) и понимания того, что релевантность определяется не только контентом и ссылками, но и реальным поведением пользователей.

    Практические примеры

    Сценарий 1: Определение интента для неоднозначного запроса (Механизм 1)

    1. Запрос: «Jaguar».
    2. Анализ данных Search Ads: Google анализирует Selection Scores. 70% кликов по рекламе приходится на автодилеров, 20% на зоопарки, 10% на спортивную команду.
    3. Действие системы: Advertising Data Processor генерирует сигнал о доминирующем интенте «автомобиль».
    4. Результат: Ranking Processor повышает вес органических результатов, связанных с автомобилями Jaguar, по сравнению с другими интерпретациями запроса.

    Сценарий 2: Использование данных PPC для оптимизации SEO (Инсайт из Механизма 1)

    1. Задача: Оптимизировать страницу категории «беговые кроссовки».
    2. Анализ данных PPC: PPC-команда сообщает, что объявления с заголовком «кроссовки с максимальной амортизацией» имеют значительно более высокий CTR, чем объявления с акцентом на «легкий вес».
    3. Действие SEO: Использовать эти инсайты (термины, доказавшие свою привлекательность) для оптимизации органического Title, H1 и контента страницы.
    4. Ожидаемый результат: Повышение релевантности страницы с точки зрения системы, которая учитывает поведенческие сигналы из рекламы.

    Вопросы и ответы

    Доказывает ли этот патент, что Google использует CTR в Google Ads для органического ранжирования?

    Да, патент (в частности, Claims 1, 7 и 40) прямо описывает метод, при котором Selection Score (CTR) поисковых рекламных объявлений используется для влияния на ранжирование органических результатов. Система использует эти данные для определения доминирующего интента пользователя и соответствующего взвешивания органических документов.

    Означает ли этот патент, что покупка рекламы улучшает органическое ранжирование?

    Нет. Патент не описывает повышение ранга за факт покупки рекламы. Он описывает использование агрегированных данных о поведении пользователей в отношении рекламы как сигнала для лучшего понимания интента запроса. Эти данные используются для корректировки ранжирования всех сайтов в индексе, а не только рекламодателей.

    Как данные из контекстной рекламы (AdSense) на моем сайте влияют на его ранжирование?

    Согласно патенту, это происходит тремя путями. Во-первых, используются данные о трафике (Visit Data) как сигнал популярности (Механизм 2). Во-вторых, используются Content Terms (как AdSense классифицирует страницу) для дополнения текста страницы (Механизм 4). В-третьих, термины из наиболее кликабельных объявлений на вашей странице также могут дополнять ее текст (Механизм 3).

    Что такое «дополнение текста» (Text Augmentation) рекламными терминами?

    Это процесс, при котором система виртуально добавляет к тексту документа дополнительные термины перед расчетом его релевантности. Этими терминами могут быть Content Terms или слова из текста высококликабельных контекстных объявлений на этой странице. Это позволяет системе точнее определить тематику и релевантность документа.

    Патент подан в 2003 году. Актуален ли он в 2025 году?

    Концептуально он очень актуален, так как использование поведенческих данных для определения интента является фундаментальным для поиска. Технически, методы реализации, вероятно, сильно изменились (например, переход от простого дополнения текста к нейросетям). Однако базовая идея использования рекламных данных как надежного сигнала остается в силе.

    Как должны сотрудничать SEO и PPC команды на основе этого патента?

    Сотрудничество должно быть тесным. PPC-данные (CTR, конверсии, тексты эффективных объявлений) содержат ценнейшую информацию о том, что именно ищут пользователи и на какие формулировки они реагируют. SEO-команды должны использовать эти данные для формирования контент-стратегии и оптимизации страниц, чтобы соответствовать интенту, подтвержденному рекламными данными.

    Использует ли Google данные о конверсиях (покупках) из рекламы для органического ранжирования?

    Да, патент явно упоминает такую возможность. В Claims 36 и 41 указывается, что ранжирование может основываться на количестве пользователей, которые приобрели рекламируемый продукт после клика на рекламу. Это сильный сигнал качества и удовлетворения коммерческого интента.

    Что такое Content Terms и как я могу на них повлиять?

    Content Terms — это ключевые слова, которые рекламная система автоматически определяет для вашей страницы для таргетинга рекламы. Повлиять на них можно, создавая четкий, тематически сфокусированный контент. Чем точнее система поймет вашу страницу, тем релевантнее будут Content Terms, которые затем могут быть использованы в органическом ранжировании (Механизм 4).

    Является ли Visit Data тем же самым, что и данные из Google Analytics?

    Не обязательно. Visit Data в контексте патента — это данные о посещаемости, собранные непосредственно инфраструктурой показа контекстной рекламы (например, AdSense). Хотя эти данные коррелируют с общим трафиком, патент описывает использование именно данных, доступных рекламной системе.

    Почему Google использует рекламные данные, а не только анализ контента и ссылок?

    В патенте указывается, что рекламные данные используются потому, что они предоставляют дополнительное понимание интересов пользователей и, что критически важно, их очень трудно манипулировать или подделать авторам документов. Это повышает общую надежность и качество результатов поиска.