Как Google автоматически конвертирует текстовые объявления в графические, используя изображения с целевых страниц

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему низкой визуальной привлекательности и информативности стандартных текстовых рекламных объявлений (Textual Content Items). Текстовые объявления не предоставляют пользователю предварительного просмотра целевой страницы (Landing Page), что может снижать вероятность клика (CTR). Изобретение направлено на повышение вовлеченности пользователей за счет автоматической визуализации рекламы.

Что запатентовано

Запатентована система и метод автоматической генерации графических элементов контента (Graphical Content Items) на основе существующих текстовых элементов. Суть изобретения заключается в извлечении или генерации изображения с целевой страницы, на которую ведет текстовое объявление, и объединении этого изображения с текстом объявления. Результат отображается в виде структурированной сетки (Matrix).

Как это работает

Система работает в рамках системы управления контентом (CMS), которая в патенте описывается как система управления рекламой (advertising management system):

• Отбор контента: Система отбирает набор текстовых объявлений для показа (например, на основе ключевых слов или интересов).
• Анализ целевой страницы: Для каждого объявления определяется его Landing Page.
• Генерация изображения: Система получает изображение, ассоциированное с целевой страницей. Если изображения нет, система может загрузить и отрендерить страницу «на лету», чтобы сгенерировать его (например, скриншот части страницы).
• Формирование матрицы: Система генерирует Matrix (сетку), состоящую из ячеек (Portions). В каждую ячейку помещается текст объявления (заголовок и описание), сгенерированное изображение и ссылка.
• Форматирование: Ссылка может быть наложена поверх изображения для экономии места и визуального акцента.

Актуальность для SEO

Высокая. Автоматизация создания рекламных креативов является ключевым направлением в современных рекламных системах (например, адаптивные медийные объявления в Google Ads). Механизмы, позволяющие конвертировать базовые текстовые данные в более богатые графические форматы с использованием ресурсов целевой страницы, активно применяются и развиваются.

Важность для SEO

Влияние на органическое SEO низкое. Патент напрямую описывает процессы в рамках рекламной системы (advertising management system) и не касается алгоритмов ранжирования органических результатов. Однако он имеет стратегическое значение для понимания того, как Google технически способен анализировать, рендерить и визуально интерпретировать целевые страницы. Это подчеркивает важность визуального дизайна и качества рендеринга лендингов.

Детальный разбор

Термины и определения

CMS (Content Management System)

Система управления контентом. В контексте патента функционирует как advertising management system (система управления рекламой).

Graphical Content Item (Графический элемент контента)

Элемент контента (например, объявление), который включает как минимум одно изображение. В данном патенте это результат конвертации текстового элемента.

Image associated with the landing page (Изображение, ассоциированное с целевой страницей)

Изображение, сгенерированное путем рендеринга всей целевой страницы или ее части, либо извлеченное из нее.

Landing Page (Целевая страница)

Веб-страница, на которую попадает пользователь после клика по элементу контента.

Link (URL)

Ссылка (адрес) целевой страницы.

Matrix (Матрица)

Структура данных и формат отображения, представляющий собой сетку (например, 2×4) графических элементов контента. Описан как формат «быстрого набора» (speed dial).

Portion (Ячейка/Часть)

Отдельная ячейка внутри матрицы, содержащая один графический элемент контента.

Textual Content Item (Текстовый элемент контента)

Элемент контента, который содержит текст (заголовок, описание, ссылку), но не содержит изображений, аудио или видео. Исходный материал для генерации графического элемента.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод генерации матрицы графических элементов.

1. Система получает сигнал о том, что на клиентском устройстве было выбрано ключевое слово (триггер).
2. На основе этого ключевого слова система извлекает из базы данных несколько текстовых элементов контента и их ссылки на целевые страницы.
3. Система проверяет отсутствие изображения, ассоциированного с целевой страницей.
4. При отсутствии изображения система индексирует (обрабатывает/рендерит) целевую страницу для генерации этого изображения.
5. Система генерирует матрицу (сетку) во время индексации целевой страницы. Матрица состоит из нескольких ячеек (Portions).
6. Для заполнения ячеек (например, первой и второй):
   • Выбирается текстовый элемент.
   • В ячейку включается текст из элемента, сгенерированное изображение целевой страницы (имеющее площадь) и ссылка на целевую страницу (также имеющая площадь).
7. Ключевой шаг форматирования: Для каждой ячейки ссылка накладывается поверх изображения, причем вся площадь ссылки находится в пределах площади изображения.
8. Данные для отображения матрицы передаются на клиентское устройство.

Claim 4 (Зависимый): Уточняет расположение элементов внутри ячейки.

Генерация матрицы включает позиционирование заголовка (Title) выбранного текстового элемента над изображением и описания (Description) под изображением.

Claim 6 (Зависимый): Уточняет форматирование текста относительно изображения.

Размер шрифта текста форматируется так, чтобы он был меньше размера ассоциированного изображения.

Claim 7 (Зависимый): Уточняет форматирование наложенной ссылки.

Ссылка форматируется с полупрозрачным серым фоном (для улучшения читаемости поверх изображения).

Claim 9 (Зависимый): Описывает процесс генерации изображения (если он выполняется отдельно).

1. Система получает доступ к целевой странице.
2. Генерирует изображение, создавая изображение по крайней мере части этой страницы.
3. Сохраняет это изображение в базе данных.

Где и как применяется

Изобретение применяется в системе управления рекламой (advertising management system) для динамического формирования рекламных блоков на сайтах паблишеров.

CRAWLING и INDEXING – Сканирование, Индексирование и извлечение признаков
Система должна иметь возможность получить доступ, загрузить и отрендерить (WRS) целевые страницы, связанные с текстовыми объявлениями. Это необходимо для генерации Image associated with the landing page. Патент указывает, что это может происходить заранее (Claim 9) или динамически во время генерации матрицы, если изображение отсутствует (Claim 1).

RANKING – Ранжирование (Рекламное)
На этом этапе система отбирает релевантные Textual Content Items (текстовые объявления). Отбор может основываться на контенте страницы паблишера, выбранных ключевых словах (Claim 1) или информации об интересах пользователя (Interests information).

METASEARCH / RERANKING – (Презентация Рекламы)
Это основной этап применения патента. Вместо того чтобы просто отобразить отобранные текстовые объявления, система активирует процесс конвертации:

1. Конвертация: Текстовые элементы преобразуются в Graphical Content Items с использованием изображений лендингов.
2. Форматирование: Элементы компонуются в формат Matrix (например, 2×4) с определенным стилем (заголовок сверху, описание снизу, ссылка поверх изображения).
3. Отображение: Готовая матрица встраивается в веб-страницу.

Входные данные:

• Набор Textual Content Items (Заголовок, Описание, URL).
• Триггер (например, выбранное ключевое слово).
• Доступ к целевым страницам (для рендеринга) или к базе данных предсгенерированных изображений.

Выходные данные:

• Matrix графических элементов, готовая к отображению (например, в виде HTML/JavaScript кода).

На что влияет

• Типы контента и форматы: Влияет исключительно на отображение рекламных блоков. Конвертирует текстовую рекламу в графическую (Display Ads).
• Конкретные ниши: Применимо ко всем нишам, где используется контекстная реклама. Особенно эффективно для тематик, где визуальное представление продукта или услуги имеет значение (e-commerce, недвижимость, авто).

Когда применяется

• Условия работы: Применяется, когда рекламная система решает отобразить рекламу в формате Matrix на сайте паблишера.
• Триггеры активации: Загрузка страницы паблишера с соответствующим рекламным слотом. Также патент описывает сценарий, когда пользователь выбирает ключевое слово на странице паблишера (Claim 1), что инициирует генерацию матрицы на основе этого слова.

Пошаговый алгоритм

Процесс генерации матрицы рекламных блоков

1. Инициализация: Система получает запрос на генерацию рекламного блока (например, после выбора ключевого слова пользователем на странице паблишера).
2. Отбор текстового контента: Система извлекает из базы данных набор релевантных Textual Content Items на основе запроса/ключевого слова.
3. Подготовка ресурсов (Изображения): Для каждого отобранного текстового элемента система определяет его Landing Page.
   • Система проверяет наличие готового изображения для этой страницы в базе данных.
   • Если изображение отсутствует, система инициирует процесс его генерации: загружает, рендерит целевую страницу и создает изображение (например, скриншот) ее части.
4. Генерация Матрицы (Итеративный процесс): Система создает структуру Matrix (например, 2 строки, 4 колонки).
5. Заполнение Ячейки (Portion): Для каждой ячейки матрицы:
   • Выбирается один текстовый элемент.
   • В ячейку добавляется Заголовок (позиционируется над изображением).
   • В ячейку добавляется Изображение целевой страницы.
   • В ячейку добавляется Описание (позиционируется под изображением).
   • В ячейку добавляется Ссылка (URL). Ссылка форматируется для наложения поверх изображения, возможно с полупрозрачным фоном.
6. Финализация и Отправка: После заполнения всех ячеек готовая матрица (в виде кода для отображения) передается на клиентское устройство.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на данных, необходимых для генерации креативов и форматирования отображения.

• Контентные факторы: Текст из Textual Content Item (Заголовок, Описание). Контент целевой страницы (HTML, CSS, изображения, текст), необходимый для ее рендеринга и генерации превью.
• Технические факторы: URL (Link) целевой страницы.
• Пользовательские факторы: Упоминается Interests information (информация об интересах), которая может использоваться для отбора релевантных текстовых элементов.

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не описывает метрики ранжирования, качества контента или сайтов. Он сосредоточен исключительно на механизме генерации и форматирования отображения. Используются параметры форматирования:

• Структура матрицы: Количество строк и колонок (например, 2×4).
• Размеры элементов: Указано, что размер шрифта текста должен быть меньше размера изображения.
• Параметры наложения: Ссылка должна полностью находиться в пределах границ изображения.
• Стилизация: Использование полупрозрачного серого фона для наложенной ссылки.

Выводы

1. Автоматизация создания креативов: Патент описывает конкретный механизм автоматического преобразования текстовой рекламы в графическую без участия рекламодателя. Это позволяет Google масштабировать визуально привлекательные форматы.
2. Визуализация целевой страницы: Ключевым элементом является использование изображения самой целевой страницы (или ее части) в качестве рекламного креатива. Это означает, что визуальный дизайн лендинга напрямую влияет на вид рекламы.
3. Критичность Рендеринга (WRS): Для работы механизма система должна быть способна корректно и быстро загрузить и отрендерить целевую страницу. Проблемы с рендерингом могут привести к отсутствию изображения или его низкому качеству.
4. Специфичность для Рекламных Систем: Описанные процессы происходят внутри advertising management system и не влияют на органический поиск напрямую.
5. Улучшение пользовательского опыта (UX) рекламы: Переход от текста к графике с превью лендинга направлен на повышение информативности объявления и, как следствие, CTR и качества трафика.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Хотя патент ориентирован на рекламу, он дает важные инсайты по оптимизации целевых страниц, которые могут быть использованы Google для визуализации.

• Оптимизация первого экрана (Above the Fold): Поскольку система генерирует изображение части целевой страницы, критически важно, чтобы первый экран был визуально привлекательным, чистым и информативным. Размещайте логотип, качественные изображения продукта и УТП на видном месте.
• Обеспечение корректного рендеринга: Убедитесь, что Googlebot (и сервисы рендеринга Google Ads) могут корректно загружать все ресурсы страницы (CSS, JS, изображения). Используйте инструменты проверки (например, Mobile-Friendly Test, инструменты Google Ads), чтобы увидеть, как Google рендерит страницу.
• Оптимизация скорости загрузки: Патент предполагает возможность генерации изображения «на лету». Быстрая загрузка и рендеринг страницы критичны для своевременного создания креатива.
• Адаптивный дизайн: Целевая страница должна корректно отображаться на разных разрешениях, так как изображение может генерироваться для разных форматов устройств.

Worst practices (это делать не надо)

• Блокировка ресурсов: Блокировка CSS, JavaScript или изображений в robots.txt (или другими методами) может помешать системе корректно отрендерить страницу и сгенерировать качественное изображение.
• Навязчивые Pop-up и Interstitials: Элементы, перекрывающие основной контент при загрузке, могут попасть на сгенерированное изображение, ухудшив вид рекламного блока.
• Визуальный шум на первом экране: Перегруженный дизайн, отсутствие четких визуальных акцентов или использование низкокачественной графики на лендинге приведет к генерации непривлекательной рекламы.
• Использование «слепых» лендингов: Лендинги без четкой визуальной идентификации бренда, продукта или услуги будут плохо конвертироваться в графический формат.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегию Google по максимальной визуализации контента, включая рекламные блоки. Система стремится сделать рекламу более нативной и информативной, автоматически адаптируя ее формат. Для владельцев сайтов это сигнал о том, что дизайн и UX целевой страницы становятся не только факторами конверсии, но и ресурсом для автоматической генерации рекламных креативов.

Практические примеры

Сценарий: Автоматическая генерация графического объявления для интернет-магазина

1. Исходные данные: Рекламодатель создал текстовое объявление: Заголовок: «Купить Кроссовки Nike Air», Описание: «Скидки до 50% на новую коллекцию», URL: example.com/nike-air.
2. Анализ лендинга: Система Google Ads загружает example.com/nike-air. Страница содержит логотип, качественное фото кроссовок и кнопку «Купить».
3. Генерация изображения: Система рендерит страницу и генерирует изображение (скриншот) верхней части страницы, включающее фото кроссовок и логотип.
4. Формирование Матрицы: Google готовит блок для показа на сайте паблишера в формате 2×4.
5. Заполнение ячейки: В одну из ячеек помещается:
   • Сверху: «Купить Кроссовки Nike Air».
   • В центре: Сгенерированное изображение (фото кроссовок и логотип).
   • Поверх изображения (наложено): «example.com» (с полупрозрачным фоном).
   • Снизу: «Скидки до 50% на новую коллекцию».
6. Результат: Вместо стандартного текстового блока пользователь видит визуально богатое объявление с превью товара.

Вопросы и ответы