Как Google выбирает между веб-сайтом (десктоп/мобайл) и нативным приложением для показа в результатах поиска

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему выбора оптимального способа доставки контента пользователю, когда один и тот же контент доступен через несколько интерфейсов (presentation modes) — например, десктопный сайт, мобильный сайт и нативное приложение. Качество реализации этих интерфейсов может сильно различаться. Цель изобретения — гарантировать, что пользователь будет направлен на версию контента с наивысшим качеством (highest quality) и наилучшим пользовательским опытом для его конкретного устройства.

Что запатентовано

Запатентована система для оценки и ранжирования различных режимов представления (presentation modes) для одного элемента контента. Для каждого режима (веб, мобильный веб, приложение) система рассчитывает Presentation Mode Score (Оценка режима представления). Эта оценка базируется на комбинации глобальных сигналов качества (скорость, стабильность, CTR) и сигналов, специфичных для устройства пользователя (тип устройства, установленные приложения, версия ОС). В результатах поиска используется тот режим, который получил наивысшую оценку.

Как это работает

Система работает на финальных этапах формирования выдачи:

• Идентификация режимов: Система определяет, что релевантный контент доступен в нескольких режимах (например, по URL веб-сайта и URI приложения).
• Сбор сигналов: Собираются глобальные сигналы (например, latency, error measure) и сигналы, специфичные для пользователя в момент запроса (например, installation status, device type).
• Расчет оценки: Для каждого режима вычисляется Presentation Mode Score на основе взвешенных сигналов.
• Выбор лучшего режима: Выбирается режим с наивысшей оценкой качества для данного пользователя и устройства.
• Формирование результата: Поисковый результат форматируется в соответствии с выбранным режимом (например, как ссылка на веб-сайт или как deep link в приложение).

Актуальность для SEO

Высокая. В условиях доминирования мобильного трафика и активного развития App Indexing (Firebase), выбор оптимального канала доставки контента критически важен для пользовательского опыта. Этот патент описывает механизм выбора между вебом и приложениями, напрямую связанный с акцентом Google на качество пользовательского опыта (например, Core Web Vitals) и интеграцию различных платформ.

Важность для SEO

Патент имеет высокое значение для кросс-платформенной SEO-стратегии (Web + App). Он демонстрирует, что недостаточно просто иметь релевантный контент; критически важно качество его технической реализации и пользовательский опыт на всех платформах. Если мобильная версия сайта медленная или нативное приложение нестабильно, Google предпочтет альтернативный, более качественный режим представления. Это требует комплексной оптимизации производительности и UX как в вебе, так и в приложениях.

Детальный разбор

Термины и определения

Content Item (Элемент контента)

Единица контента, признанная релевантной запросу. Один Content Item может быть доступен через несколько Presentation Modes.

Presentation Mode (Режим представления)

Способ представления контента, специфичный для приложения или типа устройства (например, десктопный веб-сайт, мобильный веб-сайт, нативное приложение для смартфона).

Presentation Environment (Среда представления)

Конкретная среда (например, интерфейс приложения или отрендеренная веб-страница), которая создается (инстанцируется) на устройстве пользователя при выборе поискового результата.

Presentation Mode Score (Оценка режима представления)

Числовой показатель качества конкретного режима представления, рассчитанный на основе глобальных и специфичных для устройства сигналов.

Global Signals (Глобальные сигналы)

Сигналы качества режима представления, которые не зависят от конкретного устройства пользователя. Включают:

— Latency (Задержка)

Измерение скорости отклика и загрузки режима представления.

— Error Measure (Показатель ошибок)

Измерение количества ошибок, сбоев или проблем стабильности, возникающих при запуске среды представления (Claim 6).

— Selection Rate (Показатель выбора)

Частота выбора (CTR) поискового результата, когда он представлен в данном режиме.

— Reversion Rate (Показатель возвратов)

Частота, с которой пользователи быстро возвращаются к результатам поиска после активации режима представления (pogo-sticking).

— Presentation Environment Quality Score (Оценка качества среды представления)

Общая оценка качества интерфейса.

User Device Specific Signals (Сигналы, специфичные для устройства пользователя)

Сигналы, которые оцениваются в момент запроса и зависят от контекста пользователя. Включают:

— Installation Status (Статус установки)

Индикатор того, установлено ли на устройстве пользователя приложение, необходимое для запуска данного режима представления (Claim 1).

— User Device Type (Тип устройства)

Тип устройства пользователя (смартфон, планшет, десктоп).

— Operating System Status (Статус ОС)

Версия операционной системы и ее совместимость с режимом представления.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод выбора режима представления с акцентом на проверку установленного ПО.

1. Система получает набор элементов контента (content items), релевантных запросу.
2. Идентифицируется элемент контента, имеющий несколько режимов представления (presentation modes).
3. Для каждого режима определяется Presentation Mode Score (показатель качества).
4. Выбирается режим с наивысшей оценкой.
5. Результаты поиска предоставляются пользователю в соответствии с выбранным режимом.
6. Ключевая деталь: Определение Presentation Mode Score включает определение Installation Status — проверку того, установлено ли на устройстве пользователя приложение, необходимое для запуска этого режима. Оценка основывается на этом статусе.

Claim 6 (Независимый пункт): Описывает схожий процесс, но фокусируется на показателе ошибок как части оценки качества.

1. (Шаги 1-5 аналогичны Claim 1).
2. Ключевая деталь: Определение Presentation Mode Score включает определение Presentation Environment Quality Score. Эта оценка качества, в свою очередь, включает определение Error Measure — показателя ошибок, возникающих на устройстве при запуске среды представления (стабильность работы).

Зависимые пункты (Claims 2, 3, 4, 5): Дополняют Claim 1, указывая дополнительные сигналы для расчета Presentation Mode Score:

• Учет частоты выбора режима (Selection Rate) (Claim 2).
• Учет общей оценки качества среды (Claim 3).
• Учет типа устройства пользователя (User Device Type) и возможности запуска режима на этом устройстве (Claims 4 и 5).

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько этапов поиска, используя предварительно вычисленные данные и принимая окончательное решение в момент запроса.

CRAWLING и INDEXING – Сканирование, Индексирование и извлечение признаков
На этих этапах система индексирует контент из разных источников (Web Index и Application Index) и устанавливает связи между ними. Также офлайн вычисляются Global Signals. Патент упоминает использование виртуальных машин для тестирования приложений и веб-сайтов для определения Latency и Error Measure.

RANKING – Ранжирование
На этом этапе определяется базовая релевантность и ранг самого Content Item, независимо от способа его представления.

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание / RERANKING – Переранжирование
Основное применение патента. После того как контент отобран, система (Presentation Mode Scorer) анализирует доступные Presentation Modes.

1. Анализ контекста пользователя: В реальном времени определяются User Device Specific Signals (тип устройства, статус ОС, установленные приложения).
2. Расчет оценок: Global Signals комбинируются с User Device Specific Signals для расчета финального Presentation Mode Score для каждого режима.
3. Выбор и форматирование: Выбирается лучший режим, и результат форматируется для выдачи (например, выбор между показом веб-ссылки или deep link в приложение).

Входные данные:

• Ранжированный список Content Items.
• Список доступных Presentation Modes (URL, URI) для каждого элемента.
• Предварительно рассчитанные Global Signals (Latency, Error Measure, CTR, Reversion Rate).
• User Device Specific Signals (Device Type, OS Status, Installation Status).

Выходные данные:

• Финальная страница результатов поиска (SERP), где каждый результат использует оптимальный Presentation Mode для данного пользователя.

На что влияет

• Конкретные типы контента и ниши: Влияет на любой контент, представленный кросс-платформенно (веб + приложение). Это особенно актуально для e-commerce, медиа, баз данных (кино, рецепты), сервисов бронирования.
• Специфические запросы: Наибольшее влияние на запросы с мобильных устройств и планшетов, где существует выбор между мобильным сайтом и нативным приложением.

Когда применяется

• Условие активации: Алгоритм применяется, когда система идентифицирует, что релевантный Content Item доступен более чем в одном Presentation Mode (например, есть и веб-версия, и проиндексированное приложение).
• Временные рамки: Расчет глобальных сигналов происходит офлайн. Расчет финального Presentation Mode Score с учетом контекста пользователя происходит в реальном времени в момент запроса.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Офлайн-подготовка (Индексирование и расчет глобальных сигналов)

1. Индексирование и Маппинг: Сканирование веб-ресурсов и страниц приложений. Определение того, какие URL и URI соответствуют одной и той же Content Item.
2. Расчет глобальных сигналов: Для каждого Presentation Mode вычисляются и сохраняются:
   • Latency и Error Measure (например, путем тестирования в виртуальной машине).
   • Presentation Environment Quality Score.
   • Агрегированные Selection Rate и Reversion Rate.

Процесс Б: Обработка запроса в реальном времени

1. Получение запроса и ранжирование: Система определяет набор релевантных Content Items.
2. Идентификация режимов: Для топовых результатов определяется список доступных Presentation Modes.
3. Сбор сигналов реального времени: Система получает User Device Specific Signals (тип устройства, статус ОС, Installation Status).
4. Расчет Presentation Mode Score: Для каждого режима вычисляется оценка качества. Она является функцией глобальных сигналов (из Процесса А) и сигналов реального времени (Шаг 3). Например, если приложение не установлено (Claim 1) или имеет высокий показатель ошибок (Claim 6), его оценка будет снижена.
5. Выбор оптимального режима: Выбирается Presentation Mode с наивысшей оценкой.
6. Формирование SERP: Результаты поиска предоставляются пользователю, используя выбранный режим (веб-ссылка или deep link).

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на оценке качества реализации форматов доставки контента и контексте пользователя.

Технические факторы (Качество реализации и Производительность):

• Latency: Время загрузки и скорость отклика интерфейса (веб-страницы или приложения).
• Error Measure: Стабильность работы, количество сбоев, багов и ошибок в интерфейсе.
• Presentation environment quality score: Общая оценка качества среды представления (может определяться асессорами или ML-моделями).

Поведенческие факторы:

• Selection Rate: Частота кликов (CTR) на результат, когда он показан в определенном режиме.
• Reversion Rate: Частота быстрых возвратов к поисковой выдаче после перехода (Pogo-sticking).

Пользовательские факторы (Контекст устройства):

• User Device Type: Тип устройства (смартфон, планшет, десктоп).
• Installation Status: Наличие установленного приложения на устройстве пользователя.
• Operating System Status: Версия ОС пользователя и ее совместимость с режимом представления.

Какие метрики используются и как они считаются

• Presentation Mode Score (VMS): Основная метрика, индикатор качества режима. Патент предлагает пример алгоритма расчета, где VMS является функцией взвешенных сигналов: $VM{S}_i=f(S_1,W_1,S_2,W_2,$

Выводы

1. Качество реализации формата важнее самого формата: Google не отдает предпочтение веб-сайтам или приложениям по умолчанию. Выбор основан на том, какая реализация обеспечивает лучший опыт (быстрее, стабильнее, удобнее) для конкретного пользователя.
2. Техническое совершенство критично: Патент явно выделяет технические показатели — Latency (скорость) и Error Measure (стабильность/ошибки) — как ключевые факторы ранжирования режимов представления (Claim 6). Медленные или забагованные версии будут пессимизированы.
3. Контекст пользователя определяет выдачу: Решение принимается в реальном времени с учетом контекста пользователя. Тип устройства и наличие установленного приложения (Installation Status, Claim 1) напрямую влияют на выбор формата. Google предпочтет deep link в установленное приложение, если оно качественнее веб-версии.
4. Поведенческие факторы подтверждают качество: Selection Rate (CTR) и Reversion Rate (Возвраты) используются как индикаторы того, насколько хорошо данный режим удовлетворяет потребности пользователей.
5. Необходимость индексации всех режимов: Для работы системы необходимо, чтобы Google знал обо всех режимах представления контента и мог связать их. Это подчеркивает важность App Indexing (Firebase).

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Обеспечение технического качества всех платформ: Необходимо уделять равное внимание оптимизации производительности (скорости загрузки) и стабильности (отсутствию ошибок) всех версий сайта (десктоп, мобильная) и нативных приложений. Google измеряет Latency и Error Measure для каждой платформы.
• Мониторинг Core Web Vitals и стабильности приложений: Активно отслеживайте показатели скорости (для веба, особенно CWV) и Crash Rates (для приложений). Эти метрики напрямую коррелируют с сигналами, описанными в патенте.
• Внедрение App Indexing (Firebase): Для того чтобы Google мог рассматривать приложение как альтернативный режим представления, необходимо настроить App Indexing. Это позволяет Google индексировать контент приложения и направлять пользователей через deep links.
• Оптимизация пользовательского опыта (UX/UI): Улучшайте дизайн и удобство использования всех платформ для снижения Reversion Rate (показателя возвратов) и повышения общей Presentation environment quality score.
• Анализ SERP для разных устройств: Проверяйте, какой формат Google предпочитает показывать по вашим ключевым запросам на разных устройствах. Если Google стабильно выбирает веб-версию, несмотря на наличие приложения, это может указывать на проблемы с качеством приложения или его индексацией.

Worst practices (это делать не надо)

• Игнорирование мобильной версии сайта в пользу приложения: Создание качественного приложения при наличии медленного мобильного сайта неэффективно. Если пользователь не установил приложение, Google будет вынужден показать мобильный сайт, и его низкое качество негативно повлияет на пользователя.
• Выпуск нестабильных обновлений приложений: Релиз обновления с багами приведет к увеличению Error Measure. Это может заставить Google переключить показ результатов поиска с приложения на веб-сайт до устранения проблем.
• Блокировка индексации контента приложений: Отказ от App Indexing исключает приложение из участия в этом механизме ранжирования, лишая его возможности получать органический трафик из поиска Google.
• Фокус только на контенте без учета производительности: Наличие релевантного контента недостаточно. Если платформа, на которой он размещен, имеет высокую Latency, она проиграет конкуренцию другим режимам представления или другим сайтам.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегию Google на обеспечение наилучшего пользовательского опыта независимо от платформы. Для SEO это означает переход от оптимизации только веб-сайтов к оптимизации всех цифровых активов бренда (Web + App). Стратегически важно инвестировать в техническую инфраструктуру и UX всех платформ. Механизм ранжирования режимов представления стирает границы между SEO и ASO, требуя комплексного подхода к обеспечению видимости контента в поиске.

Практические примеры

Сценарий 1: Выбор между мобильным сайтом и приложением для E-commerce

1. Контекст: Пользователь ищет «купить кроссовки Nike Air Max» со смартфона. У ритейлера есть мобильный сайт и нативное приложение.
2. Анализ Google:
   • Мобильный сайт: Latency высокая (медленная загрузка), Reversion Rate высокий.
   • Приложение: Latency низкая (быстрое), Error Measure низкий (стабильное).
3. Действие пользователя А (Приложение установлено): Google рассчитывает, что Presentation Mode Score приложения выше (учитывая скорость и Installation Status).
4. Результат А: Google показывает результат с deep link, который открывает карточку товара прямо в приложении.
5. Действие пользователя Б (Приложение НЕ установлено): Installation Status для приложения негативный. Google не может использовать этот режим эффективно.
6. Результат Б: Google показывает ссылку на мобильный сайт.

Сценарий 2: Влияние нестабильного обновления приложения

1. Контекст: Новостной портал выпустил обновление приложения. Пользователи ищут актуальные новости.
2. До обновления: Приложение было стабильным (Error Measure низкий). Google предпочитал показывать deep links.
3. После обновления: В приложении появились сбои (Error Measure высокий).
4. Действие Google: Система обнаруживает рост показателя ошибок и снижает Presentation Mode Score приложения. Оценка мобильного сайта становится выше.
5. Результат: Google переключает результаты поиска с deep links приложения на ссылки мобильного сайта, чтобы обеспечить пользователям стабильный доступ к контенту.

Вопросы и ответы