Как Google Ads оптимизирует ROI, определяя вероятность участия рекламы в аукционе на основе прогнозируемой эффективности

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу оптимизации возврата инвестиций (ROI) и эффективного использования бюджета рекламодателей в системе контекстной рекламы (например, Google Ads). Проблема заключается в том, что прогнозируемая эффективность рекламы (например, CTR или стоимость клика) может сильно варьироваться между разными аукционами. Участие во всех релевантных аукционах подряд может привести к неоптимальному расходу бюджета на показы с низкой отдачей. Система направлена на выборочное участие, предпочитая аукционы с наилучшей прогнозируемой эффективностью.

Важно: Патент не имеет отношения к органическому поиску (SEO) и не устраняет SEO-манипуляции.

Что запатентовано

Запатентована система и метод динамической корректировки вероятности участия (Participation Probability) контентного элемента (Content Item, т.е. рекламного объявления) в процессе выбора (Selection Process, т.е. рекламном аукционе). Система вычисляет прогнозируемый показатель эффективности (Predicted Performance Measure) для конкретного аукциона и корректирует вероятность участия на основе сравнения этого показателя с альтернативными возможностями или порогами. Ключевая особенность — эта корректировка происходит независимо от агрегированных исторических показателей эффективности рекламы.

Как это работает

Система работает перед началом рекламного аукциона:

• Прогнозирование: Для подходящего объявления вычисляется Predicted Performance Measure (PPM) для предстоящего аукциона (например, ожидаемая скидка от ставки, прогнозируемый CTR).
• Сравнение: Этот PPM сравнивается с Alternative Predicted Performance Measures (как объявление может сработать в других условиях) или с Threshold/Scaling Information (пороговыми значениями).
• Корректировка: Если текущий аукцион выглядит менее выгодным, чем альтернативы, Participation Probability снижается (и наоборот).
• Принятие решения: Система определяет, будет ли объявление фактически допущено к аукциону, основываясь на скорректированной вероятности (например, с помощью генератора случайных чисел).

Актуальность для SEO

Высокая для систем контекстной рекламы (Google Ads). Оптимизация ROI, управление бюджетом и интеллектуальное назначение ставок (Smart Bidding) являются фундаментальными задачами современных рекламных платформ. Описанные принципы остаются крайне актуальными.

Важность для SEO

Влияние на SEO минимальное (1/10). Патент описывает исключительно внутренние механизмы системы управления рекламой (Advertisement Management System), такие как Google Ads, и процесс рекламного аукциона. Описанные методы не влияют на сканирование, индексирование или ранжирование органических результатов поиска.

Детальный разбор

Термины и определения

Важно понимать, что все термины в данном патенте используются в контексте системы онлайн-рекламы (Google Ads).

Content Item (Контентный элемент)

В контексте патента — это рекламное объявление (Advertisement).

Selection Process (Процесс выбора)

В контексте патента — это рекламный аукцион (Automated Auction).

Participation Probability (Вероятность участия)

Вероятность (от 0% до 100%) того, что рекламное объявление будет допущено к участию в конкретном аукционе. Корректируется системой для оптимизации.

Predicted Performance Measure (PPM) (Прогнозируемый показатель эффективности)

Оценка ожидаемой эффективности объявления в конкретном аукционе. Может включать прогнозируемый CTR, Predicted Discount, Expected Revenue Contribution и другие метрики.

Predicted Discount (Прогнозируемая скидка)

Разница между максимальной ставкой (Max CPC) рекламодателя и прогнозируемой ценой слота в аукционе.

Expected Revenue Contribution (Ожидаемый вклад в доход)

Оценка того, насколько участие данного объявления увеличит общий доход аукциона.

Alternative Predicted Performance Measures (Альтернативные прогнозируемые показатели эффективности)

Оценки ожидаемой эффективности того же объявления в других потенциальных аукционах или контекстах.

Threshold/Scaling Information (Информация о порогах/масштабировании)

Данные или функции, используемые для сравнения с PPM для определения, как скорректировать Participation Probability.

Constrained Advertisements (Ограниченные объявления)

Объявления, имеющие ограничения, например, по дневному бюджету кампании.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент описывает механизм оптимизации участия рекламы в аукционах (Google Ads).

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод регулирования (throttling) контентных элементов.

1. Система получает параметры участия для контентного элемента (рекламы), подходящего для процесса выбора (аукциона). Эти параметры используются для определения первого прогнозируемого показателя эффективности (first predicted performance).
2. Система корректирует Participation Probability рекламы на основе сравнения этого первого показателя с одним или несколькими вторыми прогнозируемыми показателями эффективности (second predicted performances) этой же рекламы.
3. Ключевое условие: Корректировка производится независимо от агрегированных исторических показателей эффективности (independent of an aggregate historical performance) рекламы.
4. Система определяет, включать ли рекламу в аукцион, основываясь на скорректированной Participation Probability.

Ядро изобретения — механизм выборочного допуска рекламы к аукциону, основанный на сравнении прогнозируемой эффективности в текущем контексте с прогнозируемой эффективностью в других контекстах. Цель — сохранить бюджет для более выгодных аукционов, не полагаясь на средние исторические данные.

Claim 3 (Зависимый): Уточняет, что сравнение может включать сопоставление Predicted Discount в текущем аукционе с прогнозируемыми скидками в других аукционах.

Claim 6 (Зависимый): Уточняет, что сравнение может включать сопоставление Expected Revenue Contribution в текущем аукционе с ожидаемым вкладом в других аукционах.

Claims 11 и 12 (Зависимые): Детализируют, что корректировка вероятности может быть дискретной (на основе диапазонов) или непрерывной (по функции).

Где и как применяется

Изобретение не применяется в архитектуре органического поиска Google (Crawling, Indexing, Ranking). Оно функционирует исключительно внутри Системы Управления Рекламой (Advertisement Management System), например, Google Ads.

Этап применения — непосредственно перед проведением Рекламного Аукциона (Pre-Auction Optimization).

Взаимодействие компонентов:

• Participation Probability Adjustment Subsystem получает данные о рекламе и кампании.
• Performance Prediction Component прогнозирует эффективность (PPM) для предстоящего аукциона.
• Predicted Performance Comparator сравнивает PPM с альтернативами или порогами.
• Participation Probability Adjustment Component вычисляет итоговую вероятность.
• Selection Engine использует эту вероятность, чтобы решить, допустить ли объявление к аукциону.

Входные данные:

• Рекламное объявление и его параметры (ставки, ключевые слова).
• Данные кампании (бюджеты).
• Контекст предстоящего аукциона (время, местоположение пользователя, запрос, веб-площадка).
• Исторические данные для прогнозирования.

Выходные данные:

• Скорректированная Participation Probability.
• Решение о допуске (да/нет) объявления к участию в конкретном аукционе.

На что влияет

• Типы контента: Влияет исключительно на рекламные объявления. Не влияет на органические результаты поиска.
• Специфические запросы: Влияет на обработку любых запросов, которые инициируют рекламный аукцион.
• Влияние на рекламодателей: Напрямую влияет на расход бюджета, частоту показов и общий ROI рекламных кампаний.

Когда применяется

• Условия работы: Алгоритм применяется каждый раз, когда рекламное объявление признается подходящим (eligible) для участия в аукционе.
• Триггеры активации: Активируется для управления расходом бюджета и оптимизации ROI. Особенно актуально для кампаний с ограниченным бюджетом (Constrained Advertisements) или использующих Smart Bidding.

Пошаговый алгоритм

Процесс корректировки вероятности участия рекламы в аукционе.

1. Идентификация кандидата: Система определяет, что реклама подходит для участия в предстоящем аукционе.
2. Получение прогноза эффективности (PPM): Вычисляется Predicted Performance Measure для этой рекламы в контексте данного аукциона (например, прогноз скидки, CTR).
3. Сравнение прогнозов: Полученный PPM сравнивается с Alternative Predicted Performance Measures или с Threshold/Scaling Information.
4. Корректировка вероятности участия: На основе результатов сравнения корректируется Participation Probability. Если текущий аукцион менее выгоден, чем альтернативы, вероятность снижается. Корректировка может быть дискретной или непрерывной.
5. Определение участия: Система принимает финальное решение о допуске рекламы к аукциону на основе скорректированной вероятности. Например, если вероятность 20%, генерируется случайное число от 0 до 100. Если число меньше 20, реклама участвует; иначе — исключается.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент перечисляет множество факторов, которые могут использоваться для расчета Predicted Performance Measure в системе управления рекламой:

Финансовые факторы и факторы ставок:

• Максимальная ставка (Maximum bid).
• Прогнозируемая цена слота (Predicted slot price).
• Ожидаемый вклад в доход аукциона (Expected revenue contribution).
• Бюджет кампании (Campaign budget) и вероятность его исчерпания.

Факторы эффективности (для прогнозирования):

• Исторический CTR и коэффициент конверсии (Conversion rate).

Временные факторы:

• Время дня (Time of day).

Географические факторы:

• Географическое положение (Geographical location) пользователя и рекламодателя.

Контекстные факторы:

• Атрибуты веб-площадки (Web Property Attributes).

Факторы конкуренции:

• Прогнозируемое количество участников аукциона (Number of Competitors).
• Прогнозируемое количество участников без ограничений по бюджету (Number of Unconstrained Competitors).

Факторы релевантности (в контексте PPC):

• Тип соответствия (Match Type) ключевых слов запросу.
• Расстояние редактирования (Edit Distance) между ключевыми словами и запросом.
• Схожесть вертикалей (Similarity of Verticals) и демографии (Similarity of Demographics).

Какие метрики используются и как они считаются

• Predicted Discount (Прогнозируемая скидка): (Максимальная ставка) — (Прогнозируемая цена слота). Используется для определения выгодности аукциона для рекламодателя.
• Expected Revenue Contribution (Ожидаемый вклад в доход): (Ожидаемый доход аукциона с участием объявления) — (Ожидаемый доход аукциона без участия объявления). Используется для определения ценности объявления для аукциона.
• Participation Probability (Вероятность участия): Итоговая метрика (0-100%), которая корректируется на основе сравнения PPM. Может быть функцией от разницы между PPM и альтернативами/порогами.

Выводы

1. Патент относится к Google Ads, а не к органическому поиску: Все описанные механизмы, термины и цели относятся исключительно к системе управления контекстной рекламой. Патент не дает практических выводов для специалистов по органическому поиску (SEO).
2. Оптимизация до аукциона (Throttling): Google активно управляет доставкой рекламы еще до начала аукциона. Participation Probability является механизмом контроля допуска: система может намеренно не допустить объявление к участию, даже если оно релевантно.
3. Приоритет ROI над охватом: Система готова снизить частоту показов в конкретных аукционах, если прогнозируемый ROI в них ниже, чем в потенциальных альтернативах, чтобы сохранить бюджет.
4. Контекстная оценка эффективности: Эффективность прогнозируется не в целом для объявления, а для каждого конкретного случая с учетом множества факторов (время, конкуренция, география и т.д.).
5. Независимость от средних показателей: Решение принимается независимо от агрегированных исторических данных (aggregate historical performance), что позволяет гибко реагировать на текущие условия рынка.

Практика

ВАЖНО: Патент описывает инфраструктуру и алгоритмы системы контекстной рекламы (Google Ads). Он не дает практических выводов для SEO-специалистов.

Best practices (это мы делаем)

Не применимо к SEO. Патент не дает рекомендаций по оптимизации сайтов для органического поиска.

Worst practices (это делать не надо)

Не применимо к SEO. Патент не описывает факторы пессимизации в органическом поиске.

Стратегическое значение

Для SEO стратегическое значение патента отсутствует. Для специалистов по контекстной рекламе (PPC) патент имеет высокое значение, так как раскрывает логику работы систем автоматического управления ставками и бюджетами (Smart Bidding), объясняя, как система стремится максимизировать ROI путем интеллектуального распределения показов.

Практические примеры

Практических примеров для SEO нет.

Пример для контекстной рекламы (PPC):

Сценарий: Оптимизация участия на основе прогнозируемого дисконта (Predicted Discount).

1. Объявление: Реклама ноутбука, максимальная ставка (Max Bid) = $2.50.
2. Аукцион 1 (Текущий): Система прогнозирует цену слота $1.00. Прогнозируемый дисконт (PPM1) = $1.50.
3. Аукцион 2 (Альтернативный): Система прогнозирует цену слота $0.85. Прогнозируемый дисконт (PPM2) = $1.65.
4. Сравнение: PPM2 ($1.65) > PPM1 ($1.50). Альтернативный аукцион более выгоден.
5. Корректировка: Система может снизить Participation Probability для Аукциона 1 (например, до 20%) и повысить ее для Аукциона 2 (например, до 80%), чтобы увеличить шанс участия в более выгодном аукционе и оптимизировать расход бюджета.

Вопросы и ответы