Как Google использует социальные связи, одобрения и идентификацию экспертов для персонализации и переранжирования поиска

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу повышения доверия и релевантности поисковой выдачи путем наложения слоя социальных и экспертных сигналов поверх стандартных алгоритмов ранжирования. Он направлен на персонализацию поиска, позволяя пользователям видеть результаты, рекомендованные их доверенными контактами или признанными авторитетами в рамках социальной сети (Member Network), тем самым добавляя «слой доверия» (layer of trust).

Что запатентовано

Запатентована система интеграции поискового движка и базы данных социальной сети. Участники сети могут явно одобрять (endorse) документы. Ключевым элементом является механизм идентификации экспертов (Experts) на основе их профилей и агрессивное повышение в ранжировании документов, одобренных этими экспертами в релевантных тематиках. Также учитывается степень социальной связи между ищущим и одобряющим пользователем.

Как это работает

Система функционирует в несколько этапов:

• Сбор данных: В базе данных социальной сети (Member Network Database) собираются профили пользователей, их связи (Associations) и явные одобрения контента (рейтинги, комментарии). На основе профилей система идентифицирует экспертов.
• Обработка запроса: Когда пользователь выполняет поиск, система определяет тематику запроса (particular field).
• Двойной поиск: Система ищет результаты в основном индексе (Article Index) и одновременно ищет релевантные одобрения в базе данных сети.
• Переранжирование: Результаты объединяются. Документы, одобренные экспертами в релевантной области или пользователями с сильной социальной связью, получают значительное повышение в ранжировании.

Актуальность для SEO

Средняя/Высокая (Концептуально). Оригинальная заявка датируется 2004 годом и описывает механизмы, которые легли в основу Google+, Google Authorship и персонализированного поиска (Search Plus Your World). Эти конкретные реализации были свернуты. Однако фундаментальные концепции — идентификация экспертов, оценка силы связей и использование сигналов доверия для переранжирования — критически важны для понимания современных алгоритмов E-E-A-T, хотя источники данных и методы реализации изменились.

Важность для SEO

Патент имеет высокое стратегическое значение (8/10). Хотя прямая реализация через социальную сеть Google устарела, патент демонстрирует конкретный алгоритмический подход к использованию Экспертизы и Доверия как факторов ранжирования. Он подтверждает, что Google готов отдавать приоритет контенту от идентифицированных экспертов. Это подчеркивает необходимость для Senior SEO-специалистов фокусироваться на построении и демонстрации реальной экспертизы (E-E-A-T).

Детальный разбор

Термины и определения

Article (Статья/Документ)

Любой индексируемый контент (веб-страницы, PDF, медиафайлы и т.д.).

Association (Связь)

Отношения между профилями в сети. Могут быть разных типов (дружба, бизнес), иметь разный вес/уровень (Level) и быть явными (Explicit) или неявными (Implicit).

Degree of Separation (Степень разделения)

Метрика социальной дистанции; наименьшее количество связей между двумя профилями.

Endorsement (Одобрение/Рекомендация)

Явное действие пользователя по оценке документа. Может включать бинарную оценку (да/нет), рейтинг по шкале или комментарий. Может быть зависимым от запроса (Query-dependent) или независимым (Query-independent).

Expert (Эксперт)

Участник сети, идентифицированный системой как обладающий знаниями в определенной области (particular field) на основе информации его профиля (member profile information).

Member Network (Социальная сеть / Сеть участников)

Компьютерная сеть или приложение, соединяющее сущности социальными связями (например, Orkut, Google+).

Member Network Database (База данных социальной сети)

Хранилище профилей, связей и одобрений. Указано, что оно отличается (different from) от основного веб-индекса (Article Index).

Particular Field (Конкретная область)

Тематика или область знаний, к которой относится поисковый запрос.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает ядро изобретения — ранжирование на основе экспертных одобрений.

1. Система получает одобрения (endorsement information) от участников сети.
2. Система получает информацию профилей (member profile information), указывающую, что некоторые участники являются экспертами (experts) в определенных областях.
3. Получается запрос от пользователя.
4. Система определяет, что запрос относится к конкретной области (particular field).
5. Идентифицируется первый набор результатов из основного индекса (article index).
6. Идентифицируются эксперты в сети, которые компетентны именно в этой конкретной области.
7. Идентифицируется второй набор результатов из репозитория сети (repository of member network data), которые были одобрены.
8. Определяется, что Первая Статья была одобрена одним из идентифицированных релевантных экспертов.
9. Происходит ранжирование: Первая Статья (одобренная экспертом в нужной области) получает более высокий рейтинг (higher ranking), чем Вторая Статья (не одобренная таким экспертом).
10. Система предоставляет ранжированный список.

Claim 19 (Зависимый от 1): Уточняет метод идентификации экспертов.

Идентификация эксперта основывается на использовании профессиональной информации (professional information) или образовательной информации (educational information) из профиля пользователя.

Claim 11 (Зависимый): Детализирует использование социальных связей для ранжирования.

Система определяет тип или степень связи (type or degree of an association) между ищущим пользователем и одобряющим. Этот параметр используется в ранжировании. Это означает, что одобрения от более близких или сильных связей имеют больший вес.

Claim 15 (Зависимый от 11): Уточняет, что ранжирование может использовать уровень (level) связи, указывающий на ее относительную силу (relative strength).

Claim 18 (Зависимый): Подчеркивает агрессивность механизма.

Переранжирование может привести к тому, что одобренная статья будет ранжироваться выше другой статьи, даже если в отсутствие одобрения эта другая статья считалась бы более релевантной запросу.

Где и как применяется

Изобретение требует тесной интеграции между поисковым движком и инфраструктурой социальной сети.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Происходит параллельная обработка данных. Основной Article Index индексирует веб. Member Network Database индексирует профили, социальный граф (Associations) и одобрения (Endorsements). Критически важный процесс здесь — анализ профилей (особенно профессиональной и образовательной информации) для идентификации Экспертов (Experts) и их областей знаний.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Система должна классифицировать запрос и определить его тематическую область (particular field). Это необходимо для поиска релевантных экспертов.

RANKING / METASEARCH – Ранжирование / Метапоиск и Смешивание
Система выполняет два параллельных поиска: один в основном индексе, второй — в базе данных социальной сети для поиска релевантных одобрений.

RERANKING – Переранжирование
Основное применение патента. Результаты из двух источников объединяются и переранжируются.

1. Оценка экспертности: Система проверяет, одобрен ли результат экспертом в релевантной области. Если да, применяется значительный бустинг (Claim 1).
2. Оценка социальной связи: Система оценивает силу и тип связи между ищущим и одобряющим. Близкие связи дают больший бустинг (Claim 11, 15).

Входные данные:

• Поисковый запрос и идентификатор пользователя.
• Основной веб-индекс (Article Index).
• База данных социальной сети (Member Network Database).

Выходные данные:

• Персонализированный, переранжированный список результатов с аннотациями об одобрениях.

На что влияет

• E-E-A-T и Авторитетность: Предоставляет конкретный механизм для использования экспертности как прямого сигнала ранжирования.
• Персонализация выдачи: Выдача становится зависимой от социального графа пользователя и активности его контактов.
• Конкретные ниши: Наибольшее влияние в тематиках, где важна экспертиза (YMYL) или личные рекомендации (обзоры продуктов, локальный поиск). Примеры в патенте: рестораны, цифровые камеры.

Когда применяется

• Условия активации: Пользователь должен быть идентифицирован (залогинен) и являться частью Member Network, либо система должна иметь возможность установить неявные связи (implicit associations).
• Триггеры: Наличие релевантных одобрений в базе данных сети от связанных пользователей или идентифицированных экспертов по теме запроса.

Пошаговый алгоритм

Патент описывает два варианта реализации: Query-Dependent (Зависимый от запроса) и Query-Independent (Независимый от запроса).

Процесс А: Сбор рекомендаций (Общий для обоих вариантов)

1. Создание профиля и Идентификация экспертов: Пользователи создают профили (включая данные об образовании/профессии). Система анализирует профили для определения экспертов.
2. Выполнение поиска и Одобрение: Пользователь выполняет поиск и использует доступные ссылки для рекомендации статьи (добавляя оценку/комментарий).
3. Сохранение: Рекомендация сохраняется в Member Network Database. (В варианте Query-Dependent рекомендация также ассоциируется с конкретным запросом).

Процесс Б: Обработка запроса (Вариант Query-Dependent)

1. Получение запроса Q: Пользователь отправляет запрос Q.
2. Стандартный поиск: Генерируется первый набор результатов для Q из стандартного индекса.
3. Социальный поиск:
   1. Система идентифицирует связанных пользователей и экспертов в тематике запроса Q.
   2. Система ищет рекомендации, которые были явно ассоциированы с запросом Q (или релевантными ему) этими пользователями. Генерируется второй набор результатов.
4. Объединение и Ранжирование: Наборы объединяются. Результаты из второго набора получают повышение. Степень повышения зависит от статуса рекомендателя (эксперт) и силы связи с ним.

Процесс В: Обработка запроса (Вариант Query-Independent)

1. Получение запроса Q: Пользователь отправляет запрос Q.
2. Стандартный поиск: Генерируется первый набор результатов для Q.
3. Социальный поиск (Сопоставление):
   1. Система идентифицирует связанных пользователей.
   2. Система ищет любые рекомендации этих пользователей (независимо от запроса).
   3. Система проверяет, совпадают ли идентификаторы этих рекомендованных статей с идентификаторами статей в первом наборе. Совпадения формируют второй набор результатов.
4. Объединение и Ранжирование: Аналогично Процессу Б.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система полагается на детальные данные из социальной сети.

• Пользовательские факторы (Member Profile Information):
  • Профессиональная и образовательная информация: Критически важны для идентификации Experts (Claim 19).
  • Интересы, местоположение: Используются для определения неявных связей (implicit associations).
• Социальные факторы (Associations): Данные социального графа. Включают тип связи (дружба, бизнес), уровень/силу связи (Level/Strength) и степень разделения (Degree of Separation).
• Поведенческие факторы (Endorsement Information): Явные оценки контента пользователями (рейтинги, комментарии).

Какие метрики используются и как они считаются

• Статус эксперта (Expert Status): Определяется на основе анализа профиля. Является сильным сигналом для бустинга в релевантной тематике.
• Сила связи (Association Strength): Комплексная метрика, агрегирующая тип связи, ее уровень и степень разделения. Более сильные связи дают больший вес одобрению.
• Неявные связи (Implicit Associations): Определяются на основе совпадения интересов или характеристик профиля, даже без явной связи. Упоминается в описании патента.
• Оценка одобрения (Endorsement Rating): Численное значение или бинарный сигнал (положительный/отрицательный), присвоенный документу.

Выводы

1. Экспертиза как прямой и сильный сигнал ранжирования: Claim 1 описывает механизм, где статус «эксперта» в тематике запроса напрямую используется для гарантированного повышения рейтинга одобренного им контента. Это явная реализация принципов E-E-A-T.
2. Доверие может превосходить стандартную релевантность: Система позволяет социально или экспертно одобренным результатам ранжироваться выше, чем результаты, которые стандартные алгоритмы считают более релевантными (Claim 18).
3. Гранулированная оценка социального доверия: Система не просто учитывает наличие связи, но и ее качество (тип, силу, дистанцию). Одобрение от лучшего друга весит больше, чем от знакомого.
4. Использование явных и неявных связей: Учитываются не только явные друзья, но и пользователи со схожими интересами или характеристиками (implicit associations), что расширяет охват персонализации.
5. Гибкость механизма рекомендаций: Система поддерживает как рекомендации, привязанные к конкретным запросам (Query-Dependent), так и общие рекомендации сайтов/страниц (Query-Independent).
6. Зависимость от отдельной инфраструктуры: Реализация требует наличия и поддержки отдельной базы данных социальных сигналов (Member Network Database), интегрированной с поисковой системой на этапе ранжирования.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Хотя конкретная реализация через Google+ устарела, заложенные принципы критически важны для современной стратегии E-E-A-T.

• Развитие и демонстрация экспертизы (E-E-A-T): Это ключевая стратегия. Необходимо обеспечить, чтобы Google мог алгоритмически идентифицировать авторов и бренд как экспертов (аналог Expert в патенте). Используйте подробные биографии, указывайте профессиональные достижения и образование (аналоги member profile information).
• Построение сущности эксперта (Entity Building): Работайте над тем, чтобы ключевые сотрудники были однозначно идентифицированы как эксперты в Knowledge Graph. Используйте разметку Schema.org (Person, author) и обеспечивайте консистентность информации об эксперте в сети.
• Стимулирование органических рекомендаций от авторитетов: Получение признания, отзывов, ссылок и цитирований от идентифицированных экспертов в вашей нише критически важно, так как они служат аналогом endorsements в современной экосистеме.
• Управление репутацией и отзывами: Активно собирайте положительные отзывы на платформах, которые Google учитывает (например, Google Maps, авторитетные отраслевые площадки). Это формирует сигналы доверия.

Worst practices (это делать не надо)

• Игнорирование авторства и экспертизы: Публикация контента анонимно или от лица авторов без подтвержденной квалификации. Патент показывает, что контент от идентифицированных экспертов имеет приоритет.
• Имитация экспертизы и накрутка отзывов: Попытки манипулировать системой путем создания фейковых одобрений или ложных экспертных профилей. Системы Google направлены на выявление подлинной авторитетности и реальных связей.
• Фокус только на текстовой релевантности: Оптимизация только под ключевые слова без учета авторитетности источника противоречит принципам патента, где доверие может перевесить стандартную релевантность (Claim 18).

Стратегическое значение

Патент имеет высокое стратегическое значение как доказательство долгосрочного вектора развития Google в сторону оценки экспертизы и доверия. Он показывает, что E-E-A-T — это не просто рекомендация, а набор сигналов, для которых Google разрабатывал конкретные технические решения по сбору и применению в ранжировании. Хотя источник сигналов сместился от явной социальной сети к анализу сущностей и веб-сигналов, приоритет авторитетных источников остается неизменным.

Практические примеры

Сценарий 1: Повышение результата за счет экспертного одобрения (Принцип E-E-A-T)

1. Контекст: Доктор Смит идентифицирован системой как эксперт в области кардиологии (на основе его профиля, публикаций и связей в Knowledge Graph).
2. Действие: Доктор Смит публикует статью о профилактике сердечных заболеваний на сайте клиники или ссылается на исследование (аналог Endorsement).
3. Поиск: Пользователь ищет «профилактика сердечных заболеваний». Система определяет тематику (particular field) как медицина/кардиология.
4. Обработка: Система идентифицирует Доктора Смита как эксперта в этой области и находит его контент/рекомендацию.
5. Результат (Claim 1): Статья Доктора Смита или рекомендованное им исследование получает значительное повышение в ранжировании, так как оно одобрено идентифицированным экспертом в релевантной области.

Сценарий 2: Персонализация локального поиска через социальные связи

1. Контекст: Пользователь ищет «лучшая пицца рядом».
2. Обработка: Система анализирует социальный граф пользователя (или данные его аккаунта/истории) и находит рекомендации/отзывы пиццерий от его «близких контактов» (высокий weight связи) и от «знакомых» (низкий weight связи).
3. Результат (Claim 11, 15): Пиццерия, рекомендованная близким контактом, получит большее повышение в персонализированном ранжировании, чем пиццерия, рекомендованная знакомым.

Вопросы и ответы