Как Google использует невыбранные ссылки и токены для сохранения контекста при подборе рекламы на промежуточных страницах

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему потери контекста при навигации пользователя в рамках систем контекстной рекламы, использующих формат Keyword Link Units (блоки ключевых слов-ссылок). Когда пользователь кликает на такой блок на исходной странице (Resource), он попадает на промежуточную страницу (Landing Page), заполненную рекламой (Content Items). Если подбирать рекламу только по тексту кликнутой ссылки, она может быть нерелевантной из-за многозначности. Например, клик по ссылке «Страхование» на сайте об автомобилях и на сайте о здоровье должен вести к разным результатам. Патент предлагает механизмы для сохранения и передачи исходного контекста.

Что запатентовано

Запатентована система для повышения релевантности контента (рекламы) на промежуточной Landing Page за счет передачи контекстных данных (Contextual Data) с исходной страницы. Это позволяет системе выбора контента (Content Item Selection System) точнее подбирать объявления, не прибегая к повторному анализу исходного ресурса. Контекст передается либо через взвешивание невыбранных ссылок, либо через уникальные токены.

Как это работает

Патент описывает два основных механизма:

• Механизм 1: Взвешивание ссылочных блоков (Weighted Link Units). При клике на одну ссылку система передает рекламному серверу как выбранную ссылку (с высоким весом, например, 100), так и невыбранные ссылки (unselected keyword link units) (с низким весом, например, 20). Сервер использует всю комбинацию для подбора объявлений.
• Механизм 2: Токены и группы ключевых слов (Unique Tokens). При анализе исходной страницы ключевые слова группируются по темам, и каждой группе присваивается Unique Token. При клике на ссылку этот токен передается серверу, который использует его для извлечения всей исходной группы ключевых слов в качестве контекста.

Актуальность для SEO

Низкая. Патент тесно связан с конкретным рекламным форматом Google AdSense «Link Units» (Блоки ссылок). Поддержка этого формата была прекращена Google в 2021 году. Хотя базовые принципы сохранения контекста и NLP-анализа остаются актуальными, конкретная реализация, описанная и защищенная в патенте, привязана к устаревшей технологии и формату отображения.

Важность для SEO

Минимальное влияние (1/10). Патент полностью сосредоточен на инфраструктуре и оптимизации рекламных технологий (AdTech), в частности, контекстной рекламы. Он не содержит информации об алгоритмах ранжирования органического поиска и не дает прямых рекомендаций для SEO-специалистов, занимающихся продвижением сайтов в органической выдаче.

Детальный разбор

Термины и определения

Content Item (Элемент контента)

Сторонний контент, предназначенный для отображения. В контексте патента — рекламные объявления.

Content Item Selection System (Система выбора элементов контента)

Рекламный сервер, отвечающий за выбор и предоставление Content Items. Использует аукционы и оценки релевантности.

Contextual Data (Контекстные данные)

Информация, используемая для уточнения релевантности рекламы. Включает невыбранные Link Units или исходную группу ключевых слов.

Keyword Group (Группа ключевых слов)

Набор ключевых слов, извлеченных из ресурса и сгруппированных на основе общей темы (например, с помощью Mutual Similarity Score).

Keyword Link Unit / Link Unit (Ссылочный блок ключевого слова)

Ключевое слово или фраза на основном ресурсе, которая при клике ведет на Landing Page.

Landing Page (Целевая/Промежуточная страница)

Страница, которая отображается после клика на Link Unit и заполняется Content Items.

Resource (Ресурс)

Исходная страница (веб-сайт паблишера или страница результатов поиска SERP), на которой отображаются Link Units.

Unique Token (Уникальный токен)

Идентификатор, присваиваемый Keyword Group. Используется для извлечения этой группы при клике на соответствующий Link Unit.

Weights (Веса)

Числовые значения, присваиваемые Link Units или ключевым словам для определения их значимости при выборе рекламы (например, 100 для выбранного, 20 для контекстных).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Анализ Claims выявляет важные ограничения области применения изобретения. Ключевые независимые пункты (1, 8, 10) описывают только Механизм 1 (Взвешивание) и строго ограничивают его применение страницей результатов поиска (SERP).

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает метод использования невыбранных ссылочных блоков в качестве контекста на SERP.

1. Система получает поисковый запрос (given search query).
2. В ответ предоставляется страница результатов поиска (search results page), содержащая органические результаты и набор Keyword Link Units (например, Блок А и Блок Б).
3. Получается запрос на Landing Page, инициированный кликом на Блок А (при этом клика на Блок Б не было).
4. Получается запрос на рекламу для Landing Page. Этот запрос представляет собой URL, содержащий идентификатор и первый вес для Блока А, а также идентификатор и второй (отличающийся) вес для Блока Б.
5. Система идентифицирует кандидатов в рекламу на основе Блока А (выбранного) И Блока Б (невыбранного, но показанного на SERP).
6. Передаются данные для отображения на Landing Page рекламы, выбранной в том числе на основе невыбранного Блока Б.

Claim 8 и 10 (Независимые пункты): Описывают систему и метод, реализующие аналогичный механизм с фокусом на процессе взвешивания на SERP.

Система присваивает веса: Первый вес Блоку А и Второй вес Блоку Б, причем Первый вес больше Второго. (Claim 3 уточняет, что Первый вес может быть как минимум в пять раз больше Второго).

Примечание по Механизму 2 (Токены): Хотя механизм с использованием Unique Tokens подробно описан в патенте (например, Process 800), он не включен в основные независимые Claims (1, 8, 10). Это ограничивает юридическую защиту изобретения преимущественно Механизмом 1 (Взвешивание) в контексте SERP.

Где и как применяется

Патент не относится к архитектуре органического поиска Google. Он описывает инфраструктуру и логику работы системы контекстной рекламы (Contextual Advertising System / AdTech), такой как Google AdSense.

INDEXING / QUNDERSTANDING (Анализ контента/запроса для рекламы)
На этом этапе система анализирует Resource (веб-страницу или поисковый запрос) для генерации Link Units.

• Происходит парсинг ключевых слов.
• Ключевые слова группируются по темам (Keyword Groups), например, с помощью mutual similarity score.
• (В Механизме 2) Каждой группе присваивается Unique Token.
• Выбираются лучшие ключевые слова для отображения в качестве Link Units (могут использоваться метрики эффективности pCTR, pCVR).

RANKING / RERANKING (Рекламный аукцион)
Это основной этап применения патента. Он активируется при клике пользователя.

• Система получает запрос на рекламу для Landing Page.
• Запрос содержит контекстные данные:
  • Механизм 1: Выбранный и невыбранные Link Units с весами.
  • Механизм 2: Unique Token для извлечения Keyword Group.
• Content Item Selection System использует эти данные и веса для расчета Quality Score рекламных объявлений в ходе аукциона.

Входные данные (для выбора рекламы):

• Выбранный Keyword Link Unit.
• Контекстные данные (невыбранные Link Units и их веса ИЛИ Unique Token).

Выходные данные:

• Набор выбранных рекламных объявлений (Content Items) для Landing Page.

На что влияет

• Типы контента и форматы: Влияет исключительно на рекламный контент (Content Items), отображаемый на промежуточных Landing Pages, активируемых через Keyword Link Units.
• Специфические запросы: Claims 1, 8, 10 жестко привязывают изобретение к использованию на странице результатов поиска (SERP). Описание патента также упоминает применение на любых веб-страницах, но это не защищено основными Claims.
• Ниши и тематики: Наиболее полезно в тематиках с неоднозначными терминами (например, «Apple», «Страхование»), где контекст критичен.

Когда применяется

• Триггер активации: Клик пользователя по одному из Keyword Link Unit.
• Условие применения: Наличие на исходной странице контекстных данных — либо нескольких Link Units (для Механизма 1), либо сформированной Keyword Group (для Механизма 2).

Пошаговый алгоритм

Фаза А: Генерация Link Units (Общая для обоих механизмов)

1. Получение данных ресурса: Система получает контент веб-страницы или поисковый запрос.
2. Парсинг ключевых слов: Извлечение текста, удаление стоп-слов, определение списка ключевых слов (упоминается лексический анализ и NLP).
3. Группировка по темам: Ключевые слова группируются на основе семантической близости (mutual similarity score).
4. (Для Механизма 2) Ассоциация токенов: Каждой группе присваивается Unique Token.
5. Выбор Link Units: Из топовых групп выбираются ключевые слова для отображения (на основе релевантности или эффективности pCTR/pCVR).
6. Передача клиенту: Выбранные Link Units (и токены в Механизме 2) передаются для отображения.

Фаза Б: Обработка клика и выбор рекламы

Механизм 1: Взвешивание ссылок (Claims 1, 8, 10)

1. Получение выбора: Пользователь кликает на один Link Unit.
2. Присвоение весов: Определяются выбранный и невыбранные блоки. Присваиваются веса (например, 100 и 20).
3. Передача запроса: Запрос на рекламу (например, URL) включает идентификаторы всех блоков и их веса.
4. Выбор рекламы: Сервер использует взвешенные данные для расчета Quality Score и проведения аукциона.

Механизм 2: Токены и группы ключевых слов (Описание патента)

1. Получение выбора: Пользователь кликает на Link Unit. Клиент передает связанный Unique Token.
2. Извлечение группы: Сервер использует токен для идентификации исходной Keyword Group.
3. (Опционально) Присвоение весов: Сервер может присвоить веса ключевым словам в этой группе (например, используя исходные оценки релевантности или линейные веса).
4. Выбор рекламы: Сервер использует всю группу ключевых слов для расчета Quality Score и проведения аукциона.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы: Текстовое содержание исходного ресурса или поисковый запрос (search query). Используется для извлечения и группировки ключевых слов.
• Технические факторы: Unique Tokens (для идентификации групп). Структура URL запроса (используется для передачи идентификаторов и весов, как указано в Claim 1).
• Поведенческие факторы (Взаимодействие): Фиксация того, какой Link Unit был выбран, а какие проигнорированы.
• Поведенческие факторы (Эффективность): Упоминается возможность использования прогнозируемого CTR (pCTR) и конверсии (pCVR) для выбора Link Units.

Какие метрики используются и как они считаются

• Mutual Similarity Score (Оценка взаимного сходства): Метрика семантической близости между ключевыми словами. Используется для кластеризации слов в тематические группы (Keyword Groups). Упоминается пороговое значение (например, 0.8) для группировки.
• Weights (Веса): Заданные значения для определения важности. Патент предлагает соотношение, при котором вес выбранного элемента значительно (например, в 5 раз) выше веса контекстуальных элементов (например, 100 против 20).
• Quality Score (Оценка качества рекламы): Метрика в рекламном аукционе. Рассчитывается с учетом релевантности объявления как выбранному Link Unit, так и контекстуальным данным (невыбранным блокам или группе ключевых слов), взвешенным соответствующим образом.

Выводы

1. Патент относится к AdTech, а не к органическому SEO: Изобретение направлено исключительно на оптимизацию контекстной рекламы на промежуточных страницах (Landing Pages). Он не дает практических выводов для улучшения позиций в органическом поиске.
2. Важность контекста для интерпретации интента: Google активно использует окружающий контекст для уточнения значения выбранного элемента. Учитывается не только то, на что пользователь кликнул, но и то, что он видел рядом, но не выбрал.
3. Дифференцированное взвешивание сигналов: Система использует веса (Weights) для балансировки между прямым интентом (кликнутый элемент, высокий вес) и широким контекстом (невыбранные элементы, низкий вес).
4. Два механизма сохранения контекста: Патент описывает как прямое взвешивание соседних элементов (Механизм 1), так и более сложный механизм извлечения тематических групп через токены (Механизм 2).
5. Ограниченная область защиты (Claims): Юридическая защита (Claims 1, 8, 10) сфокусирована строго на Механизме 1 (Взвешивание) и его применении на странице результатов поиска (SERP).
6. Устаревший формат: Актуальность патента снижена в связи с прекращением поддержки формата AdSense Link Units в 2021 году.

Практика

Патент является инфраструктурным и описывает механизмы работы рекламных систем Google (AdTech). Он не дает практических выводов для SEO-специалистов, занимающихся органическим продвижением.

Best practices (это мы делаем)

Прямых рекомендаций для SEO нет. Однако патент подтверждает важность общих принципов работы с контентом, основанных на том, как Google анализирует и группирует информацию:

• Обеспечение тематической целостности (Topical Cohesion): Патент демонстрирует, что Google анализирует контент и формирует тематические группы ключевых слов (Keyword Groups) на основе семантической близости (Mutual Similarity Score). Создание страниц с четким тематическим фокусом и использованием семантически связанных терминов помогает системам корректно интерпретировать контекст контента.
• (Для Паблишеров/AdSense) Создание контента с четкими подтемами: Для владельцев сайтов, монетизирующих контент, это подчеркивает, что наличие четко разграниченных, но связанных подтем на странице позволяет рекламной системе генерировать более точный контекст, что потенциально повышает релевантность и доходность рекламы.

Worst practices (это делать не надо)

• Смешивание несвязанных тем (Content Fragmentation): Создание страниц, затрагивающих множество не связанных тем, затрудняет формирование связных Keyword Groups. Это может привести к размыванию контекста, что нежелательно как для рекламных систем, так и для органического поиска.

Стратегическое значение

Стратегическое значение для SEO низкое. Патент интересен как пример применения методов Information Retrieval (анализ контекста, взвешивание сигналов, кластеризация) для повышения релевантности в рекламных продуктах. Он подтверждает технологические возможности Google в области NLP, но не раскрывает деталей, применимых к современному органическому поиску.

Практические примеры

Практических примеров для SEO нет. Ниже приведен пример работы описанного механизма (Механизм 1) в контексте рекламы.

Сценарий: Уточнение контекста на SERP (согласно Claim 1)

1. Поисковый запрос: Пользователь ищет «купить Jaguar».
2. Генерация SERP: Google понимает неоднозначность (автомобиль или животное) и показывает органические результаты, а также блок Keyword Link Units: «Jaguar F-Pace цена» (Блок А), «Jaguar XF отзывы» (Блок Б), «Среда обитания ягуара» (Блок В).
3. Действие пользователя: Пользователь кликает на «Jaguar F-Pace цена» (Блок А).
4. Формирование контекста: Система генерирует запрос на рекламу для Landing Page:
   • Блок А (Выбранный): Вес 100.
   • Блок Б (Невыбранный): Вес 20.
   • Блок В (Невыбранный): Вес 20.
5. Подбор рекламы: Система выбора контента использует все эти взвешенные данные. Контекст Блоков Б и В помогает уточнить интент.
6. Результат: На Landing Page пользователь видит рекламу автодилеров Jaguar, при этом контекст всех показанных ссылок был учтен для максимальной релевантности.

Вопросы и ответы