Как Google определяет авторитетные сайты и экспертных авторов с помощью «гибридных запросов» (Тема + Бренд/Автор)

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему автоматической идентификации высококачественных, авторитетных источников информации (веб-сайтов или конкретных авторов) для общих информационных запросов. Вместо того чтобы заставлять пользователей проходить долгий процесс уточнения запросов (query revision process) для поиска надежного источника, система использует коллективные знания, зафиксированные в логах поиска, для выявления этих авторитетных источников (navigational resources или authors) и повышения их в ранжировании.

Что запатентовано

Запатентована система, которая анализирует логи запросов для выявления hybrid queries — запросов, сочетающих информационный интент (тему) и навигационный интент (конкретный ресурс или автора). Например, «боль в спине WebMD» или «SEO советы [Имя Автора]». На основе анализа таких запросов и поведения пользователей (кликов) система создает ассоциации (mappings) между темами и авторитетными источниками. Эти ассоциации затем используются для повышения релевантности этих источников при обработке чисто информационных запросов.

Как это работает

Система работает в двух основных направлениях, описанных в патенте:

1. Ассоциация Тема-Ресурс (Topic-to-Resource):
   • Идентифицируются гибридные запросы (Тема + Бренд).
   • Ассоциации фильтруются на основе критериев точности (например, доля кликов).
   • Темы могут обобщаться (например, «боль в спине» и «головная боль» обобщаются до «боль»).
   • Создается финальное соответствие (Topic-to-Resource mapping).
   • При получении информационного запроса по теме, связанные с ней ресурсы получают бустинг.
2. Ассоциация Тема-Автор (Topic-to-Author) (Ядро защищенных Claims):
   • Идентифицируются гибридные запросы (Тема + Автор).
   • Определяются ресурсы, на которые автор заявил права (claimed authorship).
   • Проверяется, получили ли эти ресурсы пороговое количество кликов по этим гибридным запросам.
   • Если да, создается ассоциация Topic-to-Author.
   • Эта ассоциация используется для бустинга контента автора при запросах по теме.

Актуальность для SEO

Критически высокая. Патент напрямую связан с концепцией E-E-A-T (Опыт, Экспертиза, Авторитетность, Надежность). Он описывает конкретные механизмы того, как Google может алгоритмически идентифицировать и вознаграждать признанную экспертизу (авторов) и авторитетность (бренды/сайты), используя поведение пользователей как основной сигнал. Это остается центральным элементом современных стратегий ранжирования Google.

Важность для SEO

Патент имеет критическое значение (90/100). Он предоставляет алгоритмическое обоснование для стратегий построения бренда и развития авторской экспертизы. Если сайт или автор распознаются пользователями как авторитет в теме (что выражается через гибридные запросы), система может активно повышать их контент даже по общим информационным запросам. Это подчеркивает важность перехода от оптимизации под ключевые слова к оптимизации под авторитетность сущностей (брендов и авторов).

Детальный разбор

Термины и определения

Hybrid Query (Гибридный запрос)

Запрос, включающий характеристики как информационного, так и навигационного запроса. Содержит Topic Keyword и Navigation Keyword (или имя Автора). Пример: «боль в спине WebMD».

Topic Keyword (Ключевое слово темы)

Термин(ы) в запросе, идентифицирующие тему (информационный интент).

Navigation Keyword (Навигационное ключевое слово)

Термин(ы) в запросе, идентифицирующие конкретный Navigational Resource или Автора (навигационный интент).

Navigational Resource (Навигационный ресурс)

Веб-сайт или веб-страница, которую пользователи ищут по известному имени (бренду). Авторитетный источник.

Association Precision Criteria (Критерии точности ассоциации)

Фильтры, используемые для валидации связи между темой и ресурсом/автором. Примеры: минимальная доля кликов, минимальное количество уточнений запроса.

Topic-to-Resource Mapping (Соответствие Тема-Ресурс)

Структура данных, связывающая тему с одним или несколькими авторитетными навигационными ресурсами.

Topic-to-Author Association (Ассоциация Тема-Автор)

Связь, создаваемая, когда пользователи часто ищут тему в сочетании с именем автора и кликают на его контент.

Claimed Authorship (Заявленное авторство)

Ресурсы, для которых автор был идентифицирован как создатель (например, через разметку или другие сигналы).

Generalization (Обобщение)

Процесс идентификации более широких тем на основе конкретных тем, связанных с ресурсом (например, обобщение «головная боль» и «боль в спине» до «боль»). Описан для механизма Topic-to-Resource.

Association Score (Оценка ассоциации)

Метрика силы связи между Темой и Ресурсом. Рассчитывается на основе кликов, анкорного текста, уточнений запросов и т.д. Описана для механизма Topic-to-Resource.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Важно понимать контекст: Патент US9390183B1 в своем описании (Description) и на схемах (FIG. 1-5) подробно раскрывает механизм ассоциации тем с навигационными ресурсами (брендами/сайтами). Однако, Формула изобретения (Claims 1-18) этого конкретного патента фокусируется исключительно на механизме ассоциации тем с Авторами (Topic-to-Author Association, FIG. 6). Именно этот механизм является защищенным ядром данного патента.

Claim 1, 7, 13 (Независимые пункты): Описывают метод, систему и носитель для создания ассоциации Тема-Автор и ее использования в ранжировании.

1. Система идентифицирует запросы, которые включают (i) термины, связанные с конкретной темой (particular topic), И (ii) термины, связанные с конкретным автором (particular author).
2. Система идентифицирует веб-ресурсы, для которых этот автор был определен как автор (claimed authorship).
3. Система определяет количество выборов (кликов) на результаты поиска, которые (i) были сгенерированы в ответ на эти запросы И (ii) ссылаются на эти ресурсы с подтвержденным авторством.
4. Система ассоциирует автора с темой (создает topic-to-author association), ЕСЛИ количество выборов удовлетворяет пороговому значению (threshold).
5. Система использует эту ассоциацию topic-to-author при ранжировании результатов поиска (которые ссылаются на ресурсы этого автора), сгенерированных в ответ на последующие запросы, включающие термины этой темы.

Ядро изобретения заключается в использовании комбинации трех сигналов для подтверждения экспертизы автора в теме: (1) Поисковое поведение пользователей (поиск Автор + Тема), (2) Подтвержденное авторство контента, (3) Вовлеченность пользователей (клики на этот контент). Если все три условия выполнены и достигнут порог, автор алгоритмически признается экспертом по теме, что ведет к бустингу его контента.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько этапов поисковой архитектуры.

INDEXING – Индексирование и Извлечение признаков
На этом этапе система должна собирать и обрабатывать сигналы авторства (claimed authorship) и индексировать связи между ключевыми словами и сущностями (темами, брендами, авторами) (Keyword-Topic Index, Keyword-Resource Index, Author Index).

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов (Офлайн-анализ)
Основная часть работы происходит офлайн при анализе Query Logs и Click Logs. Система обрабатывает логи для идентификации hybrid queries (как Тема+Бренд, так и Тема+Автор). На основе этого анализа создаются и обновляются Topic-to-Resource mapping и Topic-to-Author associations.

RANKING / RERANKING – Ранжирование и Переранжирование
На этапе ранжирования система применяет созданные ассоциации. Если поступает информационный запрос по теме, система проверяет наличие ассоциаций с авторитетными ресурсами или экспертными авторами и применяет соответствующий бустинг.

• Входные данные: Информационный запрос; Кандидаты в результаты поиска; Topic-to-Resource mapping; Topic-to-Author associations; Данные об авторстве кандидатов.
• Выходные данные: Скорректированные оценки ранжирования для кандидатов, которые являются авторитетными ресурсами или созданы экспертными авторами.

На что влияет

• Конкретные ниши или тематики: Наибольшее влияние в YMYL-тематиках (медицина, финансы, юриспруденция) и профессиональных областях, где экспертиза автора или авторитетность бренда критически важны.
• Типы контента: Статьи, блоги, исследования, обзоры — контент, где важно авторство и экспертная оценка.
• Специфические запросы: Влияет на информационные запросы, где пользователи ищут надежные ответы.

Когда применяется

Механизм Topic-to-Resource (Описание патента):

• Применяется, когда существует предварительно рассчитанная и валидированная ассоциация между темой запроса и конкретным навигационным ресурсом (брендом).

Механизм Topic-to-Author (Claims патента):

• Применяется, когда существует предварительно рассчитанная ассоциация между темой запроса и конкретным автором.
• Триггеры для создания ассоциации (Офлайн):
  • Наличие достаточного количества гибридных запросов (Тема + Автор).
  • Наличие у автора контента с подтвержденным авторством (claimed authorship).
  • Превышение порогового значения кликов (threshold amount of clicks) на этот контент по этим гибридным запросам.

Пошаговый алгоритм

Патент описывает несколько взаимосвязанных процессов. Ниже приведены два ключевых алгоритма.

Алгоритм А: Создание Ассоциации Тема-Автор (Topic-to-Author) (Основано на Claims и FIG. 6)

1. Обработка логов запросов: Анализ Query Log для идентификации запросов, содержащих термины Темы и термины Автора.
2. Идентификация авторства: Определение ресурсов, на которые Автор заявил права (claimed authorship).
3. Анализ кликов: Определение количества кликов, которые эти ресурсы получили в качестве результатов поиска по идентифицированным запросам.
4. Сравнение с порогом: Сравнение количества кликов с пороговым значением (threshold value).
5. Создание ассоциации: Если количество кликов превышает порог, создается ассоциация Topic-to-Author.
6. Масштабирование: Повторение шагов 1-5 для создания полного Topic-to-Author mapping.

Алгоритм Б: Создание и Обогащение Ассоциации Тема-Ресурс (Topic-to-Resource) (Основано на Description и FIG. 2-3)

1. Идентификация гибридных запросов: Обработка Query Log для поиска запросов (Тема + Бренд).
2. Создание и Фильтрация: Формирование пар Тема-Ресурс и удаление ассоциаций, не удовлетворяющих критериям точности (Association Precision Criteria).
3. Создание начального соответствия и Инверсия: Агрегация ресурсов по темам (T-R Mapping), затем агрегация тем по ресурсам (R-T Mapping).
4. Обобщение (Generalization): Для каждого ресурса определяются более общие темы на основе связанных с ним узких тем.
5. Обогащение (Augmentation): Добавление обобщенных тем к ресурсу.
6. Финальная инверсия (Augmented T-R Mapping): Создание финального соответствия тем (включая обобщенные) и ресурсов.
7. Расчет оценок ассоциации (Association Score): (Опционально) Расчет силы связи между Темой и Ресурсом (например, на основе кликов, анкорного текста).

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Поведенческие факторы (Ключевые):
  • Query Logs: Используются для идентификации hybrid queries и сессий с уточнением запросов (query revisions).
  • Click Logs: Используются для определения количества кликов на ресурсы/авторский контент. Критично для валидации ассоциаций и расчета Association Scores.
• Структурные/Контентные факторы (Авторство):
  • Claimed Authorship данные: Информация о том, какие авторы связаны с какими ресурсами.
• Ссылочные факторы (для Topic-to-Resource):
  • Anchor text: Упоминается как один из методов расчета Association Score. Анализируется, как часто Topic Keyword появляется в анкорах ссылок, ведущих на ресурс.
• Системные данные:
  • Индексы для идентификации сущностей: Keyword-Topic Index, Keyword-Resource Index, Author Index.

Какие метрики используются и как они считаются

Патент описывает метрики для валидации и оценки силы ассоциаций.

Валидация Ассоциаций (Association Precision Criteria / Thresholds):

• Минимальная доля кликов (Minimum fraction of clicks): Доля кликов, которую ресурс/авторский контент должен получить от общего числа кликов по гибридному запросу.
• Минимальное количество уточнений (Minimum number of query revisions): (Для Topic-to-Resource) Количество сессий, в которых пользователи перешли от информационного запроса по теме к навигационному запросу по ресурсу.
• Минимальное количество кликов (Minimum number of recorded clicks): Общее пороговое количество кликов.

Расчет Оценок Ассоциации (Association Scores) (для Topic-to-Resource): Патент предлагает несколько методов расчета силы связи:

• На основе кликов (FIG. 4A): Общее количество кликов, полученных ресурсом в качестве результата поиска по чисто информационным запросам о теме.
• На основе уточнений запросов (FIG. 4B): Общее количество сессий, в которых произошел переход от запроса по теме к запросу по ресурсу.
• На основе широты охвата (FIG. 4C): Общее количество уникальных тем, связанных с данным навигационным ресурсом.
• На основе анкорного текста (FIG. 4D): Общее количество появлений Topic Keyword в анкорном тексте ссылок, ведущих на ресурс.

Выводы

1. Гибридные запросы как сигнал авторитетности: Патент демонстрирует, как Google использует поисковое поведение для алгоритмической идентификации авторитетных сущностей (брендов и авторов). Запросы вида «Тема + Бренд» или «Тема + Автор» являются прямым сигналом того, что пользователи считают эту сущность авторитетом в данной теме.
2. Конкретный механизм измерения E-E-A-T: Описанный механизм Topic-to-Author (защищенный Claims) предоставляет алгоритм для оценки и вознаграждения признанной экспертизы. Это не просто анализ контента, а измерение репутации автора среди пользователей.
3. Критичность подтвержденного авторства: Для работы механизма Topic-to-Author система должна быть способна идентифицировать контент автора (claimed authorship). Без этого ассоциация не может быть применена для бустинга.
4. Важность кликов для валидации: Ассоциации не создаются только на основе наличия гибридных запросов. Они должны быть подтверждены поведением пользователей и преодолеть пороговое значение кликов (threshold).
5. Обобщение тем (Generalization) для расширения влияния: (Для Topic-to-Resource) Система стремится расширить влияние авторитетных ресурсов на более широкие темы. Если ресурс авторитетен по нескольким узким темам, он может быть признан авторитетным и по общей теме.
6. Брендинг и Авторство как ключевые SEO-стратегии: Для сайтов критически важно стать Navigational Resource, а для авторов — признанными экспертами, которых пользователи целенаправленно ищут в контексте темы.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Развитие и продвижение авторов (E-E-A-T): Активно работайте над узнаваемостью авторов контента. Стимулируйте ситуацию, когда пользователи ищут именно вашего эксперта по конкретной теме. Это напрямую влияет на создание Topic-to-Author associations.
• Обеспечение четких сигналов авторства: Технически реализуйте claimed authorship. Используйте разметку Schema.org (author), создавайте подробные профили авторов, обеспечьте четкие и консистентные подписи (bylines) во всем контенте. Система должна легко связать имя автора с его контентом.
• Построение сильного бренда (Site Authority): Работайте над тем, чтобы ваш сайт стал синонимом вашей основной тематики. Цель — добиться того, чтобы пользователи использовали ваш бренд как уточнение в гибридных запросах (например, «купить холодильник [Ваш Бренд]»). Это способствует созданию Topic-to-Resource mapping.
• Широкий тематический охват (Topical Authority): Создавайте контент, покрывающий множество связанных узких тем. Это увеличивает вероятность того, что система сможет обобщить (Generalization) эти темы и признать ваш ресурс авторитетным в более широкой категории.
• Оптимизация анкорного текста (Внутреннего и Внешнего): Учитывайте, что Topic Keywords в анкорном тексте, ведущем на ваш ресурс, могут использоваться для расчета Association Score (для Topic-to-Resource). Используйте тематически релевантные анкоры.

Worst practices (это делать не надо)

• Использование фейковых авторов или игнорирование авторства: Создание контента без четкого указания реального, экспертного автора лишает сайт возможности воспользоваться преимуществами механизма Topic-to-Author.
• Накрутка гибридных запросов: Искусственное генерирование запросов «Тема + Автор/Бренд» неэффективно, так как система требует подтверждения в виде значимого количества реальных кликов (threshold amount of clicks) и, возможно, паттернов уточнения запросов (query revisions).
• Узкая фокусировка без построения бренда: Концентрация только на ключевых словах без работы над узнаваемостью сайта или авторов не позволит активировать описанные в патенте механизмы бустинга авторитетности.

Стратегическое значение

Этот патент является одним из наиболее четких алгоритмических описаний того, как Google измеряет репутацию и авторитетность. Он подтверждает, что E-E-A-T — это не абстрактная концепция, а набор конкретных сигналов, ключевыми из которых являются поведенческие паттерны пользователей. Стратегическое SEO должно фокусироваться на превращении сайта в бренд, а авторов — в признанных экспертов. Авторитетность сущности (автора или сайта) становится определяющим фактором ранжирования.

Практические примеры

Сценарий 1: Усиление авторской экспертизы (Topic-to-Author)

1. Действие: Ведущий аналитик Иван Петров продвигается как эксперт по теме «link building». Он публикует исследования с четкой разметкой авторства и выступает на конференциях.
2. Результат (Поведение пользователей): Пользователи начинают искать «link building Иван Петров».
3. Работа алгоритма: Google фиксирует эти гибридные запросы и видит, что пользователи активно кликают на статьи Ивана. Порог кликов превышен.
4. Итог: Google создает ассоциацию Тема(«link building») -> Автор(«Иван Петров»). Статьи Ивана получают бустинг при ранжировании по общему запросу «link building».

Сценарий 2: Использование авторитетности бренда (Topic-to-Resource)

1. Действие: Крупный медицинский портал «Здоровье.ру» системно работает над качеством контента и брендингом.
2. Результат (Поведение пользователей): Пользователи ищут «симптомы гриппа Здоровье.ру», «лечение ангины Здоровье.ру».
3. Работа алгоритма: Google создает ассоциации и замечает, что ресурс «Здоровье.ру» связан с темами «грипп» и «ангина». Система применяет Generalization и определяет общую тему «инфекционные заболевания».
4. Итог: Создается обогащенное соответствие. Портал «Здоровье.ру» получает бустинг не только по узким запросам, но и по общему запросу «инфекционные заболевания».

Вопросы и ответы