Как Google использует сущности из органической выдачи для модификации запроса и выбора релевантной рекламы (Google Ads)

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему недостаточной релевантности Sponsored Content (рекламы), когда выбор основан только на тексте исходного запроса. Истинное намерение пользователя или текущий контекст часто лучше отражается в содержании органических результатов поиска, чем в формулировке запроса (особенно если запрос неоднозначен). Изобретение направлено на повышение релевантности рекламы путем ее адаптации к контексту, извлеченному из органической выдачи.

Что запатентовано

Запатентована система для улучшения выбора рекламы путем генерации Enhanced Query (Расширенного запроса). Система анализирует сущности (Entities), присутствующие в топовых органических результатах поиска. На основе этих сущностей исходный запрос модифицируется путем дополнения (augmenting) или фильтрации (filtering). Этот Enhanced Query используется исключительно для выбора спонсируемого контента и не влияет на органическое ранжирование.

Как это работает

Механизм работает следующим образом:

• Получение данных: Система получает исходный запрос и соответствующие ему органические результаты поиска.
• Анализ Топа: Анализируется предопределенное количество топовых результатов (Top Results).
• Извлечение Сущностей: Из этих результатов извлекаются и агрегируются связанные с ними Entities.
• Генерация Enhanced Query: На основе доминирующих сущностей исходный запрос модифицируется. Это может включать добавление новых сущностей или удаление исходных терминов.
• Выбор Контента: Полученный Enhanced Query используется для идентификации и выбора релевантных рекламных объявлений для показа на SERP.

Актуальность для SEO

Высокая. Понимание запросов на основе сущностей и повышение релевантности контекстной рекламы остаются фундаментальными задачами для Google. Механизм, связывающий контекст органической выдачи с рекламной системой в реальном времени, соответствует современным подходам к таргетингу и монетизации поиска.

Важность для SEO

(2/10) Минимальное. Патент описывает исключительно механизмы выбора спонсируемого контента (Google Ads), а не алгоритмы органического ранжирования. Он не предоставляет прямых рекомендаций для улучшения органической видимости. Однако он дает стратегическое понимание того, как Google интерпретирует контекст органической выдачи и использует сущности из топовых сайтов для уточнения интента в рекламных целях.

Детальный разбор

Термины и определения

Entity (Сущность)

Именованный объект, представляющий человека, место, вещь или концепцию (например, знаменитость, город, продукт, бренд, идея). Сущности извлекаются из результатов поиска.

Enhanced Query (Расширенный запрос)

Модифицированная версия исходного запроса. Создается путем дополнения (augmenting) или фильтрации (filtering) на основе сущностей из топовых результатов. Используется исключительно для выбора спонсируемого контента.

Implicit Query (Неявный запрос)

Запрос, генерируемый системой автоматически (например, на основе местоположения или времени), без явного ввода пользователем. Например, для показа контента в Google Discover или информационных карточек.

Query Enhancer (Улучшатель запросов)

Компонент системы, отвечающий за анализ результатов поиска, извлечение сущностей и генерацию Enhanced Query.

Sponsored Content Items (Спонсируемый контент)

Рекламные объявления (Ads), выбираемые для показа пользователю.

Topical Score (Тематическая оценка)

Метрика, упоминаемая в описании, которая может использоваться для фильтрации сущностей. Она указывает на релевантность сущности конкретному результату поиска или связанному ресурсу.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод выбора контента.

1. Система получает запрос, отправленный с устройства пользователя.
2. Система получает набор результатов поиска, идентифицированных с использованием этого запроса.
3. До представления набора результатов поиска система выполняет:
   • Оценку набора результатов поиска для идентификации сущности (Entity), которая появляется в наибольшем количестве результатов поиска в наборе.
   • Создание расширенного запроса (Enhanced Query), который включает ссылку на идентифицированную сущность И опускает (omits) по крайней мере один термин из исходного запроса.
   • Использование Enhanced Query для идентификации одного или нескольких Sponsored Content Items.
4. Включение Sponsored Content Items в страницу результатов поиска (SERP).

Ядром изобретения является специфический и агрессивный метод генерации Enhanced Query для рекламы. В отличие от общего описания, которое предлагает дополнение ИЛИ фильтрацию, Claim 1 требует идентификации самой частотной сущности в органической выдаче и обязательного удаления (фильтрации) как минимум одного термина из исходного запроса. Это указывает на активное переписывание запроса для лучшего соответствия контексту SERP, даже если это означает игнорирование части исходного интента пользователя.

Claim 2 и 5 (Зависимые): Уточняют, что метод применим как к явным запросам (введенным пользователем), так и к неявным (Implicit Query).

Claim 4 (Зависимый): Уточняет, что результаты поиска могут быть в форме подсказок (suggestions), которые генерируются до отправки запроса в поисковую службу.

Где и как применяется

Изобретение применяется на стыке системы органического поиска и рекламного движка.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе происходит извлечение и сохранение информации о сущностях (Entity Information) из веб-документов. Эти данные необходимы для последующего распознавания сущностей в результатах поиска.

RANKING – Ранжирование
Поисковая система генерирует набор органических результатов для исходного запроса. Эти результаты служат входными данными для описываемой системы.

METASEARCH / RERANKING (Фаза выбора рекламы)
Основное применение патента. Процесс происходит после завершения органического ранжирования, но до финального формирования SERP.

1. Анализ SERP: Компонент Query Enhancer получает топовые органические результаты от этапа RANKING.
2. Извлечение сущностей: Query Enhancer идентифицирует доминирующие сущности, используя Entity Information.
3. Генерация Enhanced Query: Исходный запрос модифицируется (дополняется и фильтруется).
4. Выбор рекламы: Content Selector (рекламный сервер) использует Enhanced Query для выбора Sponsored Content Items.

Входные данные:

• Исходный запрос (явный или неявный).
• Набор топовых органических результатов поиска (или подсказок).
• База данных сущностей (Entity Information).

Выходные данные:

• Enhanced Query (передается на рекламный сервер).
• Выбранные рекламные объявления (Sponsored Content Items).

На что влияет

• Спонсируемый контент: Напрямую влияет на выбор и релевантность поисковой рекламы (Google Ads). Не влияет на органическое ранжирование.
• Специфические запросы: Наибольшее влияние оказывается на неоднозначные запросы или запросы, где интент пользователя отличается от буквального текста. Например, если по запросу [XYZ book] выдача состоит из результатов про «XYZ movie», реклама будет подобрана для «XYZ movie».
• Неявные запросы: Влияет на рекламу, показываемую рядом с контентом, полученным по неявному запросу (например, в лентах рекомендаций или информационных карточках).

Когда применяется

• Условия работы: Алгоритм применяется в реальном времени в процессе обработки запроса и генерации SERP.
• Триггеры активации: Активируется при необходимости выбора рекламы, при условии, что из органических результатов можно извлечь значимые доминирующие сущности.
• Вариативность: В патенте указано, что количество анализируемых топовых результатов (N) может определяться на основе среды отображения (display environment). Например, меньше для мобильных устройств (например, три), больше для десктопа (например, десять).

Пошаговый алгоритм

1. Получение запроса: Система получает запрос (явный или неявный).
2. Генерация результатов: Поисковая система генерирует набор органических результатов поиска (или поисковых подсказок).
3. Определение Топ-N: Выбирается предопределенное количество топовых результатов для анализа (N), с учетом display environment.
4. Извлечение сущностей: Для каждого из Топ-N результатов определяются связанные с ним сущности.
5. Агрегация и Выбор Ключевых Сущностей: Сущности агрегируются. Определяются доминирующие сущности. Согласно Claim 1, идентифицируется сущность, которая появляется в наибольшем количестве результатов. Могут применяться фильтры, такие как Topical Score.
6. Генерация Enhanced Query: Исходный запрос модифицируется:
   • Дополнение (Augmenting): Добавление доминирующих сущностей к запросу.
   • Фильтрация (Filtering/Omitting): Удаление терминов или сущностей из исходного запроса, если они не подтверждаются доминирующими сущностями в результатах. (Claim 1 требует удаления как минимум одного термина). В описании также упоминается возможность понижения веса (downgrade the importance) термина вместо полного удаления.
7. Выбор спонсируемого контента: Enhanced Query используется рекламной системой для выбора релевантных объявлений.
8. Презентация: Органические результаты и выбранная реклама отображаются пользователю.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы: Текст и содержание топовых органических результатов поиска (заголовки, сниппеты). Эти данные анализируются для извлечения сущностей. Также может использоваться кэш предварительно вычисленных ассоциаций запрос-сущность.
• Пользовательские факторы: Среда отображения (display environment) или тип устройства используется для определения количества анализируемых топовых результатов (N).
• Системные данные: База данных сущностей (Entity data store), содержащая информацию для идентификации сущностей. Данные рекламных кампаний, включая ставки (Bids) и таргетинг на сущности.

Какие метрики используются и как они считаются

• Частота сущностей (Entity Frequency): Основная метрика. Подсчет количества появлений сущности в Топ-N результатах. Используется для выявления доминирующих сущностей (Claim 1 фокусируется на самой частой сущности).
• Порог N (Predetermined number of top results): Предопределенное количество топовых результатов, которые анализируются. Может быть динамическим.
• Topical Score (Тематическая оценка): Упоминается в описании как возможный механизм фильтрации. Оценка релевантности сущности конкретному результату поиска. Сущности с низким Topical Score могут игнорироваться.

Выводы

1. Патент о рекламе, а не об органическом ранжировании: Основной вывод для SEO — этот механизм не влияет на ранжирование органических результатов. Он описывает исключительно процесс выбора Sponsored Content (Google Ads).
2. Органическая выдача определяет контекст для рекламы: Google использует сформированную органическую выдачу как более надежный индикатор намерения пользователя, чем текст исходного запроса, для целей таргетинга рекламы. Контент, который ранжируется в топе, определяет рекламное окружение SERP.
3. Активное переписывание запроса (Filtering и Augmenting): Система не просто уточняет запрос, но может активно его изменять. Claim 1 требует обязательного удаления (фильтрации) как минимум одного термина из исходного запроса, если он не соответствует контексту органической выдачи. Это механизм замещения интента.
4. Сущности как механизм переноса контекста: Entities являются ключевым инструментом для понимания и передачи контекста между органической и рекламной системами.
5. Универсальность механизма: Система применяется как к стандартным явным запросам, так и к неявным запросам (например, Google Discover) и поисковым подсказкам (suggestions).

Практика

Best practices (это мы делаем)

Патент описывает механизм подбора рекламы и не дает прямых рекомендаций для органического SEO. Однако он предоставляет важные стратегические инсайты:

• Обеспечение четкой идентификации сущностей (Entity Salience): Необходимо убедиться, что основные сущности вашего контента четко определены (включая использование Schema.org, качественный текст). Если ваша страница попадает в Топ-N, ее сущности будут участвовать в формировании контекста SERP, который Google использует для монетизации (выбора рекламы).
• Анализ контекста SERP через рекламу: SEO-специалистам полезно анализировать, какая реклама показывается в их тематической выдаче. Это может дать подсказки о том, какие сущности Google считает доминирующими для данного набора результатов, используя механизм Enhanced Query.
• Холистический подход (SEO + PPC): Понимание этого механизма критично для совместной работы команд. Реклама на SERP может быть таргетирована не на исходные ключевые слова, а на сущности, извлеченные из органических результатов, что требует согласования стратегий. Патент описывает интерфейс, позволяющий рекламодателям делать ставки на показ, когда сущности присутствуют в результатах поиска, а не только в запросе.

Worst practices (это делать не надо)

• Игнорирование Entity-Based SEO: Патент подтверждает, что Google оперирует сущностями на всех этапах обработки выдачи. Фокусировка только на ключевых словах без учета сущностей является устаревшей практикой.
• Ожидание влияния на органическое ранжирование: Не следует разрабатывать SEO-стратегии, основываясь на этом патенте, так как он не касается алгоритмов органического поиска.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегический курс Google на использование Entities для понимания контекста во всех своих системах, включая Search и Ads. Он демонстрирует техническую реализацию того, как контекст органической выдачи в реальном времени используется в качестве входных данных для рекламной системы. Это подчеркивает тесную взаимосвязь между качеством органического поиска и эффективностью его монетизации.

Практические примеры

Сценарий 1: Фильтрация запроса при смене интента

1. Исходный запрос: Пользователь вводит [XYZ book].
2. Органическая выдача (Топ-3): Из-за недавнего выхода фильма, Топ-3 результата посвящены фильму «XYZ movie».
3. Анализ сущностей: Query Enhancer определяет доминирующую сущность: «XYZ movie». Сущность «XYZ book» встречается редко.
4. Генерация Enhanced Query: Система модифицирует запрос.
   • Filtering: Удаляет «book» (согласно требованию Claim 1 об исключении термина).
   • Augmenting: Добавляет «XYZ movie».
   • Результат: Enhanced Query = [XYZ movie].
5. Выбор рекламы: Показывается реклама билетов в кино, а не книжных магазинов.

Сценарий 2: Уточнение неоднозначного запроса

1. Исходный запрос: Пользователь вводит [Java].
2. Органическая выдача (Топ-3): Результаты посвящены языку программирования (документация, курсы).
3. Анализ сущностей: Доминирующая сущность: «Java (язык программирования)». Сущности «Кофе» или «Остров Ява» отсутствуют.
4. Генерация Enhanced Query: Система создает расширенный запрос, фокусируясь на программировании и фильтруя другие значения.
5. Выбор рекламы: Показывается реклама курсов программирования, а не кофемашин.

Вопросы и ответы