Как Google группирует URL-адреса для визуализации путей пользователей в аналитических отчетах

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему сложности анализа и визуализации потоков трафика на веб-сайте. Из-за огромного количества уникальных URL-адресов (особенно динамических, содержащих параметры сессий, фильтры или идентификаторы) традиционные отчеты о путях пользователей становятся перегруженными и нечитаемыми. Изобретение направлено на упрощение этих данных путем интеллектуальной агрегации страниц в группы для облегчения анализа поведения и выявления паттернов навигации.

Что запатентовано

Запатентована система и метод группировки веб-страниц на основе структуры их URL для целей визуализации потоков трафика (flow paths) в системах веб-аналитики. Система анализирует посещенные пользователями URL, определяет общие структурные элементы (префиксы) с помощью разделителей и объединяет схожие страницы в «узлы» (nodes) для отображения в аналитических отчетах.

Как это работает

Система обрабатывает данные о путях пользователей (flow paths). URL-адреса в этих путях разбираются на компоненты с помощью разделителей (delimiters), таких как ‘/’, ‘?’ или ‘#’. Определяются общие префиксы (URL prefixes). Страницы с общими префиксами группируются в узлы. Для автоматического контроля уровня детализации используется критерий энтропии (entropy criterion): если узел слишком сложен, он может быть объединен с другими. В результате генерируется визуализация, показывающая перемещение трафика между этими агрегированными узлами.

Актуальность для SEO

Высокая (для веб-аналитики). Визуализации потоков трафика (например, отчеты типа Behavior Flow или Path Exploration в Google Analytics) активно используются для анализа юзабилити и конверсионных воронок. Методы интеллектуальной группировки URL, описанные в патенте, остаются критически важными для обработки больших объемов данных в современных системах аналитики.

Важность для SEO

Влияние на SEO минимальное (1/10). Патент описывает внутренние процессы системы веб-аналитики (например, Google Analytics), а не алгоритмы поискового ранжирования Google Search. Он не влияет на ранжирование, индексирование или сканирование. Однако для Senior SEO-специалиста патент важен для понимания того, как именно аналитические инструменты интерпретируют структуру сайта и группируют страницы в отчетах, что критично для корректного анализа поведения пользователей (Post-Click Analysis).

Детальный разбор

Термины и определения

CGI Parameters (Параметры CGI)

Динамические параметры, передаваемые в URL (обычно после символа ‘?’), например, параметры фильтров или идентификаторы сессий.

Delimiter (Разделитель)

Символы (например, ‘/’, ‘?’, ‘#’, ‘&’, ‘.’, ‘$’, ‘~’), используемые системой для разбора URL на структурные компоненты и определения префиксов.

Entropy Criterion (Критерий энтропии)

Статистическая мера сложности или разнообразия данных в узле. Используется для принятия решения об упрощении визуализации.

Entropy Threshold (Порог энтропии)

Пороговое значение сложности. Если энтропия узла превышает этот порог, узел может быть объединен (merged) с другими узлами.

Flow Path (Путь потока)

Последовательность веб-страниц (URL), посещенных пользователем в рамках сессии.

Node (Узел)

Элемент визуализации в отчете, представляющий собой группу веб-страниц, объединенных по общему признаку (обычно по общему URL prefix). Узлы могут быть определены автоматически или пользователем (user-defined).

Occurrences (Количество вхождений)

Частота, с которой встречается определенный URL или префикс URL в анализируемых данных о трафике. Определяет вес узла и объем потока.

URL Item (Элемент URL)

Конкретный URL-адрес, посещенный пользователем.

URL Prefix (Префикс URL)

Общая начальная часть нескольких URL-адресов.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод генерации данных для отображения потоков посещений путем иерархического структурного анализа URL.

1. Система получает первый и второй URL item из пути пользователя (flow path).
2. Определяется первый общий префикс URL для этих двух URL (на основе совпадающих частей).
3. Определяются второй префикс (уникальный для первого URL) и третий префикс (уникальный для второго URL). Они отделены от первого общего префикса с помощью delimiter.
4. Подсчитывается количество вхождений (occurrences) для первого, второго и третьего префиксов в общем наборе данных.
5. Определяются первый, второй и третий узлы (Nodes) для отображения на основе соответствующих префиксов.
6. Генерируются данные для отображения (display data), включающие представление этих узлов и путь, соединяющий первый и второй узлы. Этот путь отражает количество общих вхождений (объем трафика между узлами).

Этот алгоритм описывает построение иерархической структуры (дерева) узлов. Система идентифицирует общих предков (первый узел) и уникальных потомков (второй и третий узлы) на основе структуры URL и визуализирует потоки между ними на основе статистики посещений.

Claim 3 и 4 (Зависимые): Уточняют, что определение узла может происходить автоматически системой (Claim 3) или определяться пользователем (Claim 4). Это указывает на возможность кастомизации группировки контента в аналитическом инструменте.

Claim 5 и 6 (Зависимые): Детализируют механизм упрощения визуализации.

• Генерация отображения может основываться на entropy criterion (Claim 5).
• Если сложность (энтропия) узла превышает установленный порог (threshold), этот узел может быть объединен (merging) с другим узлом (Claim 6). Это механизм автоматического контроля детализации отчета.

Где и как применяется

Патент НЕ применяется на этапах CRAWLING, INDEXING, QUNDERSTANDING, RANKING, METASEARCH или RERANKING в контексте работы поисковой системы Google Search.

Изобретение применяется в системах Веб-Аналитики (таких как Google Analytics) на уровне обработки данных и генерации отчетов (Processing & Reporting Layer).

Взаимодействие с компонентами системы:

• Система использует URL Node Engine и URL Node Processor для обработки данных из базы данных аналитики, содержащей логи посещений (Flow paths, URL items).

Входные данные:

• Логи посещений веб-страниц и последовательности посещений (flow paths).
• Полные URL-адреса (URL items).
• Настройки разделителей (Delimiters) и порога энтропии (Entropy Threshold).

Выходные данные:

• Данные для визуализации (display data), включающие агрегированные узлы (nodes) и связи между ними с указанием объема трафика (occurrences).

На что влияет

Изобретение влияет исключительно на способ представления данных в аналитических отчетах о поведении пользователей.

• Конкретные типы контента: Позволяет агрегировать данные для страниц с динамическими URL (использующими CGI parameters), таких как карточки товаров, результаты поиска по сайту, страницы с фильтрами, которые иначе сложно анализировать в совокупности.
• Конкретные ниши: Особенно полезно для крупных E-commerce проектов и порталов со сложной структурой и большим количеством страниц.

Когда применяется

• Условия работы: Алгоритм применяется при запросе пользователем отчета о визуализации потока трафика (например, Behavior Flow).
• Триггеры активации: Необходимость упрощения объемных данных о перемещениях пользователей. Автоматическое упрощение активируется, когда сложность узла (энтропия) превышает заданный порог.

Пошаговый алгоритм

Процесс группировки URL и генерации визуализации:

1. Сбор данных: Получение списка URL items и flow paths из базы данных аналитики за интересующий период и сегмент.
2. Разбор URL и Выбор Делимитеров: Определение подходящих разделителей (delimiters), таких как ‘/’, ‘?’, ‘#’, для структурного анализа URL-адресов сайта.
3. Определение Префиксов и Подсчет Частотности: Разделение URL на компоненты для выявления URL prefixes и вычисление количества вхождений (occurrences) для каждого префикса и URL.
4. Построение Структуры (Опционально): Конструирование древовидной структуры (URL tree), где узлы представляют префиксы URL, а вес узла соответствует частоте его встречаемости.
5. Определение Узлов Визуализации: Группировка URL на основе общих префиксов для формирования nodes. Это может быть выполнено автоматически (на основе трафика или структуры) или на основе правил пользователя.
6. Упрощение (Оптимизация по Энтропии): Вычисление энтропии для сформированных узлов. Если энтропия узла превышает entropy threshold, этот узел объединяется с другим узлом. Процесс повторяется до достижения оптимального уровня упрощения.
7. Генерация Отображения: Создание финальных данных для визуализации (display data), описывающих узлы и потоки трафика между ними.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Технические факторы: Ключевые данные – полные URL-адреса (URL items). Система анализирует их структуру, пути и CGI parameters.
• Поведенческие факторы: Данные о посещениях (visits) и последовательности переходов пользователей (flow paths).
• Пользовательские и Географические факторы: В патенте упоминается возможность предварительной сегментации данных по различным измерениям (источник, страна, браузер, ОС и т.д.) перед применением алгоритма группировки.

Какие метрики используются и как они считаются

• Occurrences (Количество вхождений): Прямой подсчет частоты встречаемости URL или префикса в логах посещений. Используется для определения веса узлов и объема потоков трафика.
• Entropy (Энтропия): Статистическая метрика, вычисляемая для узлов. Используется для оценки сложности визуализации.
• Entropy Threshold (Порог энтропии): Предопределенное или настраиваемое значение, активирующее механизм слияния узлов при его превышении.
• Методы анализа текста: Применяется структурный анализ URL с использованием delimiters для извлечения префиксов.

Выводы

1. Фокус на веб-аналитике, а не на поиске: Патент описывает инфраструктуру системы веб-аналитики (например, Google Analytics), в частности, механизм генерации отчетов типа «Flow Visualization». Он не имеет прямого отношения к алгоритмам ранжирования Google Search.
2. Группировка на основе структуры URL: Ключевая идея — упрощение анализа поведения пользователей за счет интеллектуальной группировки страниц на основе общих префиксов URL (URL prefixes) и разделителей (delimiters).
3. Обработка динамических URL: Механизм разработан для работы с сайтами, генерирующими большое количество уникальных URL с помощью CGI parameters, позволяя агрегировать их в логические блоки.
4. Автоматическое упрощение через Энтропию: Использование Entropy Criterion позволяет системе автоматически регулировать уровень детализации отчета, объединяя слишком сложные узлы для улучшения читаемости визуализации.
5. Гибкость настройки: Патент предусматривает как автоматическую группировку узлов, так и возможность их ручного определения пользователем (что соответствует функциям типа Content Grouping в аналитических системах).

Практика

ВАЖНО: Патент является инфраструктурным и описывает работу инструмента веб-аналитики, а не поисковой системы. Практическое применение связано с анализом данных и улучшением структуры сайта, а не с прямой оптимизацией под алгоритмы ранжирования.

Best practices (это мы делаем)

• Внедрение логичной и иерархической структуры URL (ЧПУ): Использование чистой, иерархической структуры URL (например, /category/subcategory/product/) значительно облегчает работу систем автоматической группировки, описанных в патенте. Это позволяет получать более точные и осмысленные отчеты о потоках трафика без сложной ручной настройки.
• Корректная настройка аналитики для динамических URL: Необходимо управлять тем, как обрабатываются CGI parameters. Следует использовать настройки аналитики для исключения «мусорных» параметров (идентификаторы сессий, незначащие трекинг-метки), которые не определяют контент. Это снизит энтропию и позволит системе корректно группировать страницы.
• Использование группировки контента (Content Grouping): Если автоматическая группировка неэффективна, необходимо использовать ручную настройку группировки контента (описанную в патенте как user-defined nodes). Это позволит агрегировать данные по типам страниц (например, «Блог», «Карточки товаров», «Корзина») для высокоуровневого анализа.
• Анализ путей пользователей (Post-Click Analysis): Активно использовать отчеты, основанные на этой технологии (Behavior Flow, Path Exploration), для анализа того, как органический трафик перемещается по сайту, выявления проблем в навигации и точек оттока.

Worst practices (это делать не надо)

• Хаотичная и неинформативная структура URL: Генерация URL без четкой иерархии, с избыточным количеством неинформативных параметров. Это затрудняет автоматическую агрегацию данных, приводит к высокой энтропии узлов и делает отчеты о поведении пользователей сложными для интерпретации.
• Использование плоской структуры URL: Размещение всех страниц в корне сайта не дает системе достаточной информации о префиксах для логической группировки разделов, что усложняет анализ эффективности различных сегментов сайта.

Стратегическое значение

Патент подтверждает важность качественной информационной архитектуры и технически грамотной реализации URL. Хотя это напрямую не влияет на ранжирование, это критически влияет на способность бизнеса измерять и анализировать поведение пользователей (Post-Click Analysis). Точные данные аналитики необходимы для принятия обоснованных решений по SEO-стратегии, юзабилити и повышению конверсии. Патент дает понимание «под капотом» инструментов, используемых для этой аналитики.

Практические примеры

Сценарий: Анализ воронки в интернет-магазине с динамическими URL (ID товаров)

1. Ситуация: Интернет-магазин использует URL для карточек товаров вида /item.aspx?id=123, /item.aspx?id=456 и т.д. В системе аналитики зарегистрированы тысячи таких уникальных страниц.
2. Проблема: SEO-специалисту сложно оценить, как пользователи переходят от категорий к товарам и далее в корзину, так как данные о товарах слишком фрагментированы.
3. Применение патента (внутри системы аналитики): Система аналитики применяет описанный алгоритм. Она идентифицирует delimiter ‘?’ и определяет общий префикс /item.aspx.
4. Группировка: Все страницы товаров автоматически группируются в один узел (Node), например, с названием «Карточка товара» (или /item.aspx).
5. Результат: В отчете о потоке трафика специалист видит четкий путь: Узел «Категории» -> Узел «Карточка товара» -> Узел «Корзина». Это позволяет легко оценить объем трафика на каждом этапе и выявить узкие места в воронке.

Вопросы и ответы