Как Google автоматически генерирует таргетинг рекламы, анализируя контекст поисковой выдачи (SERP)

Описание

Какую задачу решает

Решает проблему сложности и неоптимальности ручного подбора критериев таргетинга (placement criteria), таких как ключевые слова, для рекламных кампаний (content placement campaign). Рекламодатели (Content Providers) могут испытывать трудности с определением того, какие критерии использовать для эффективного размещения своих объявлений (Content Items).

Что запатентовано

Запатентована система автоматической генерации критериев таргетинга для рекламных кампаний. Механизм позволяет рекламодателю использовать реальную поисковую выдачу (SERP) как основу для таргетинга. Если контекст SERP по определенному запросу устраивает рекламодателя, он может поручить системе проанализировать эту выдачу и автоматически сгенерировать релевантные placement criteria.

Как это работает

1. Рекламодатель вводит запрос и оценивает полученную SERP.
2. Если контекст подходит, он активирует Placement Criteria Generation Interface (например, кнопку «Рекламировать в этом поиске»).
3. Система проводит двойной анализ:
   • First Criterion: Анализ исходного поискового запроса.
   • Second Criterion: Анализ контента SERP (органические результаты, сниппеты, контент целевых страниц и даже другие рекламные объявления).
4. Система генерирует итоговые placement criteria для кампании, используя комбинацию этих данных.

Актуальность для SEO

Средняя (для AdTech). Автоматизация подбора ключевых слов и генерации таргетинга остается критически важной задачей в Google Ads (например, Smart Campaigns, DSA). Хотя современные реализации могут использовать более продвинутые ML-модели, базовая концепция использования SERP-анализа для генерации рекламного таргетинга актуальна. Для органического SEO актуальность низкая.

Важность для SEO

Влияние на органическое SEO минимальное (2/10). Это патент из области рекламных технологий (AdTech) и не описывает алгоритмы органического ранжирования. Однако он представляет контекстуальный интерес для SEO-специалистов, поскольку демонстрирует технические возможности Google по глубокому анализу SERP как единого семантического контекста, включая анализ контента ранжирующихся страниц для извлечения релевантных тем и ключевых слов.

Детальный разбор

Термины и определения

Content Item

Рекламное объявление.

Content Provider

Рекламодатель.

Content Publisher

Издатель (владелец сайта или поисковая система), предоставляющий место для рекламы.

Placement Criteria

Критерии таргетинга (ключевые слова, темы, география и т.д.), используемые для показа рекламы.

Placement Criteria Generation Interface

Элемент интерфейса (например, кнопка на SERP), позволяющий рекламодателю запросить автоматическую генерацию таргетинга на основе текущей выдачи.

First Criterion

Данные таргетинга, сгенерированные на основе анализа исходного поискового запроса рекламодателя.

Second Criterion

Данные таргетинга, сгенерированные на основе анализа результатов поиска (SERP), включая органику и другие объявления.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает метод генерации критериев для рекламной кампании.

1. Система получает запрос от рекламодателя на генерацию Placement Criteria.
2. Определяется First Criterion на основе первого поискового запроса рекламодателя (содержащего keyword).
3. Определяется Second Criterion на основе результатов поиска по этому запросу.
4. Генерируются итоговые Placement Criteria.
5. Важное ограничение Claim 1: Сгенерированные критерии исключают (excluding) исходный keyword из первого запроса. Это указывает на то, что целью является поиск новых, альтернативных способов таргетинга путем анализа контекста выдачи.
6. Впоследствии система получает второй запрос (от пользователя), выбирает объявление, используя сгенерированные критерии, и показывает его.

Примечание о вариативности: Хотя Claim 1 фокусируется на исключении исходного слова, в основном тексте патента (Description) указано, что сгенерированные ключевые слова могут быть «взаимоисключающими, частично совпадающими, перекрывающимися или идентичными» исходным. Изобретение охватывает разные варианты реализации.

Claim 8 (Зависимый): Уточняет, что запрос на генерацию поступает через взаимодействие с Placement Criteria Generation Interface.

Где и как применяется

Этот патент не применяется в архитектуре органического поиска Google (CRAWLING, INDEXING, RANKING). Он относится к системам управления рекламой (Google Ads/AdTech).

Рекламная платформа (AdTech Infrastructure)
Применение происходит на двух этапах:

1. Настройка кампании (Campaign Setup): Инструмент для генерации таргетинга. Взаимодействует с поисковым движком для получения SERP, а затем анализирует ее.
2. Показ рекламы (Ad Serving): Система использует ранее сгенерированные Placement Criteria для выбора релевантных объявлений в ответ на запросы пользователей.

Входные данные (для генерации):

• First Search Query (от рекламодателя).
• Search Results (SERP, включая органические ссылки, сниппеты, контент целевых страниц, другие объявления).
• Запрос на генерацию критериев (активация интерфейса).
• Исторические данные: Click through rates (CTR), ставки (bid values).

Выходные данные:

• Placement Criteria (набор ключевых слов, тем, настроек таргетинга).

На что влияет

Влияет исключительно на механизмы создания и таргетинга платных рекламных кампаний (PPC). Не влияет на органическое ранжирование.

Когда применяется

• Триггеры активации: Алгоритм активируется только по явному запросу рекламодателя через Placement Criteria Generation Interface, после того как он оценил конкретную SERP как релевантный контекст для своей рекламы.

Пошаговый алгоритм

Процесс Генерации Критериев Размещения

1. Получение первого запроса: Система получает поисковый запрос от рекламодателя.
2. Идентификация результатов: Система генерирует SERP.
3. Отображение и Запрос: SERP отображается рекламодателю вместе с Placement Criteria Generation Interface. Рекламодатель активирует интерфейс.
4. Определение Первого Критерия (Анализ Запроса): Анализ текста, ключевых слов, геолокации и других параметров исходного запроса.
5. Определение Второго Критерия (Анализ SERP): Анализ идентифицированных результатов поиска. Включает:
   • Текст сниппетов и ссылок на SERP.
   • Контент веб-страниц, на которые ведут ссылки из SERP (извлечение ключевых слов со страниц).
   • Рекламные объявления (Content Items), показанные на этой SERP, и их ключевые слова.
6. Генерация и Фильтрация: Система объединяет первый и второй критерии. Происходит отбор на основе метрик производительности (например, CTR). Может происходить исключение исходного ключевого слова (согласно Claim 1).
7. Применение: Сгенерированные Placement Criteria используются для таргетинга кампании.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы: Текст исходного запроса. Контент SERP (сниппеты, заголовки). Контент целевых страниц, на которые ссылаются результаты. Текст и ключевые слова рекламных объявлений конкурентов на SERP.
• Технические факторы: URL-адреса (например, для определения доменов верхнего уровня .co.uk, .com).
• Поведенческие/Исторические факторы: Исторические данные о производительности ключевых слов: Click through rate (CTR), click through volume.
• Географические факторы: Местоположение, связанное с запросом (например, «London») или местоположение рекламодателя.
• Коммерческие данные: Исторические значения ставок (bid values). Данные о конкурентах на SERP.

Какие метрики используются и как они считаются

• Метрики эффективности (Performance Metrics): CTR и объем кликов используются для отбора наиболее перспективных ключевых слов. Слова с низким CTR могут быть исключены.
• Cost Per Click (CPC) / Bid Values: Исторические данные о выигрышных ставках используются для предложения настроек ставок или бюджетов кампании.
• Релевантность (Relevance): Оценка применимости терминов, найденных в SERP, к кампании.
• Машинное обучение (Machine Learning): В патенте упоминается, что критерии могут определяться в результате машинного обучения, которое развивается итеративно в процессе работы системы.

Выводы

1. Строго AdTech, минимальное влияние на SEO: Патент описывает инфраструктуру рекламной платформы и не содержит информации об алгоритмах органического ранжирования. Прямых выводов для SEO нет.
2. Глубокий автоматизированный анализ SERP: Патент подтверждает техническую способность Google проводить комплексный анализ контекста SERP. Система анализирует не только запрос, но и контент органических результатов (включая целевые страницы) и рекламных объявлений.
3. Использование органики для улучшения рекламы: Органические результаты служат источником данных (Second Criterion) для генерации рекламного таргетинга. Контент, ранжирующийся в ТОПе, формирует семантический контекст, используемый рекламной системой.
4. Цель — расширение таргетинга: Механизм нацелен на поиск новых возможностей. Claim 1 явно описывает сценарий исключения исходного ключевого слова, подчеркивая фокус на поиске связанных, но не очевидных критериев.
5. Ориентация на эффективность: При генерации таргетинга система учитывает исторические данные о производительности (CTR, CPC), стремясь создать не только релевантную, но и эффективную кампанию.

Практика

Патент является инфраструктурным для рекламных систем (PPC) и практически не дает прямых рекомендаций для органического SEO.

Best practices (это мы делаем)

• Комплексный анализ SERP (включая рекламу): Патент подтверждает, что Google анализирует всю выдачу для понимания контекста. SEO-специалистам необходимо анализировать не только органические результаты, но и рекламные объявления (Ad Copy), так как они отражают коммерческий интент и ключевые слова, которые система считает высокоэффективными (учитывая использование CTR и CPC в рекламных алгоритмах).
• Фокус на семантической полноте контента: Поскольку контент органических результатов используется для генерации рекламного таргетинга, это подчеркивает важность создания семантически богатого контента. Чем точнее и полнее ваш контент описывает тему, тем качественнее сигналы извлекает Google для понимания контекста SERP.

Worst practices (это делать не надо)

• Игнорирование рекламной выдачи при анализе интента: Оценивать интент запроса только по органическим результатам может быть ошибкой. Рекламные блоки являются важной частью контекста SERP, который анализируется системами Google, и часто более точно отражают коммерческую составляющую интента.

Стратегическое значение

Стратегическое значение для SEO минимально. Патент важен для понимания экосистемы Google в целом: он демонстрирует, как данные из органического поиска могут использоваться для улучшения коммерческих продуктов (AdTech). Это подтверждает высокий уровень автоматизации Google в анализе и интерпретации контента веб-страниц.

Практические примеры

Практических примеров для прямого применения в SEO нет. Ниже приведен пример косвенного использования инсайтов из патента.

Сценарий: Использование анализа рекламы для уточнения семантики

1. Задача: Оптимизировать страницу под запрос «лучшие кроссовки для бега».
2. Действие SEO-специалиста: Анализ SERP.
3. Наблюдение (на основе патента): Специалист знает, что Google анализирует эту SERP (включая рекламу) для генерации таргетинга. Он изучает тексты рекламных объявлений (Ad Copy).
4. Инсайт: В рекламе часто упоминаются специфические характеристики: «амортизация», «поддержка стопы», «бег по пересеченной местности».
5. Применение в SEO: Убедиться, что эти коммерчески важные характеристики и связанная с ними семантика присутствуют в органическом контенте, чтобы лучше соответствовать общему контексту SERP, который Google считает релевантным и эффективным.

Вопросы и ответы