Как Google корректирует ранжирование рекламы в зависимости от ее расположения на странице и навигационного интента запроса

Описание

Какую задачу решает

Патент направлен на повышение точности прогнозируемых показателей эффективности (Predicted Performance Measure), таких как CTR, для «элементов контента» (content items), под которыми в данном контексте подразумевается реклама. Система решает проблему смещения (bias) в оценке эффективности, которое возникает, когда реклама показывается в «навигационном контексте» (например, реклама бренда по запросу, содержащему этот бренд). Проблема заключается в том, что это смещение варьируется в зависимости от конкретного места размещения (слота) рекламы на странице. Патент предлагает механизм для более точного прогнозирования эффективности рекламы с учетом этих контекстуальных различий.

Что запатентовано

Запатентована система для расчета и применения «Поправочных коэффициентов навигационной эффективности» (Navigational Performance Adjustment Factor), специфичных для отдельных слотов контента. Этот коэффициент количественно определяет, насколько лучше (или хуже) навигационная реклама работает по сравнению с не навигационной рекламой в конкретном месте размещения. Затем этот коэффициент используется для корректировки прогнозируемых показателей эффективности (например, ожидаемого CTR) во время рекламного аукциона.

Как это работает

Система работает в два этапа: офлайн-анализ и применение в реальном времени.

1. Офлайн-анализ: Система собирает исторические данные об эффективности рекламы в конкретных слотах. Эти данные разделяются на две категории: показы в навигационном контексте и показы в не навигационном контексте. Для каждого слота рассчитывается Navigational Performance Adjustment Factor (например, как отношение CTR навигационной рекламы к CTR не навигационной рекламы в этом слоте).
2. Применение в реальном времени: Во время аукциона система определяет, является ли кандидат на показ навигационным для текущего запроса (например, если домен рекламы совпадает с запросом). Если да, система корректирует его Predicted Performance Measure, используя предварительно рассчитанный поправочный коэффициент, соответствующий слоту, за который конкурирует реклама.

Актуальность для SEO

Высокая (для Google Ads). Точное прогнозирование CTR (Expected CTR) является фундаментальным элементом аукциона Google Ads, так как он напрямую влияет на Рейтинг Объявления (Ad Rank) и Quality Score. Механизмы, которые учитывают контекст показа (например, местоположение слота и тип запроса) для повышения точности прогнозов, остаются критически важными для оптимизации размещения рекламы.

Важность для SEO

Влияние на органическое SEO минимальное (1/10). Этот патент полностью посвящен механизмам выбора и ранжирования в рамках Системы Управления Контентом (Content Management System), то есть рекламной системы Google Ads. Он не оказывает прямого влияния на стратегии органической поисковой оптимизации. Однако он представляет значительный интерес для специалистов по контекстной рекламе (PPC/SEA), поскольку объясняет, как Google корректирует ожидаемый CTR для брендовых/навигационных запросов в зависимости от позиции объявления.

Детальный разбор

Термины и определения

Content Item (Элемент контента)

Элемент, который система выбирает для показа. В контексте данного патента, учитывая фокус на слотах и показателях эффективности (CTR), это относится к рекламным объявлениям.

Content Item Slot (Слот элемента контента)

Конкретное место на ресурсе (например, веб-странице или поисковой выдаче), где может быть показан элемент контента (реклама).

Content Management System (Система управления контентом)

Система, которая управляет выбором и предоставлением элементов контента (рекламная система).

Navigational Context (Навигационный контекст)

Ситуация, когда элемент контента признается навигационным. Это определение зависит от контекста показа, часто от взаимосвязи между элементом контента и запросом пользователя. Пример: запрос совпадает с доменным именем посадочной страницы рекламы.

Navigational Performance Adjustment Factor (Поправочный коэффициент навигационной эффективности)

Рассчитанное значение для конкретного слота, указывающее относительную эффективность (например, CTR) навигационных элементов по сравнению с не навигационными элементами в этом же слоте.

Navigational Score (Оценка навигационности)

Показатель, определяющий вероятность того, что конкретный элемент контента является навигационным для конкретного запроса.

Non-Navigational Context (Не навигационный контекст)

Контекст по умолчанию, когда элемент контента не признается навигационным для данного запроса.

Predicted Performance Measure (Прогнозируемый показатель эффективности)

Оценка того, насколько хорошо элемент контента будет работать в случае показа (например, прогнозируемый или ожидаемый CTR).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент описывает внутренние процессы Google Ads без прямых рекомендаций для SEO.

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

1. Система идентифицирует подходящий элемент контента (рекламу) и получает его Predicted Performance Measure.
2. Определяется, будет ли этот элемент представлен в навигационном контексте. Это определение включает проверку того, что сходство между поисковым запросом и доменным именем посадочной страницы элемента контента соответствует порогу навигационного сходства (navigational similarity threshold).
3. Система получает Navigational Performance Adjustment Factor, который указывает относительную эффективность элементов в навигационном контексте по сравнению с не навигационным.
4. Система корректирует Predicted Performance Measure элемента контента, используя поправочный коэффициент для конкретного слота, в котором он будет показан.
5. Элемент контента выбирается (ранжируется в аукционе) на основе скорректированного показателя.

Ядром изобретения является корректировка прогнозируемой эффективности рекламы на основе двух факторов: является ли показ навигационным (связь запрос-домен) и как исторически навигационные показы работали в конкретном слоте размещения.

Claim 3 (Зависимый от 2): Детализирует определение навигационного контекста.

Для элемента контента получается Navigational Score, указывающий вероятность того, что он является навигационным для запроса. Если эта оценка соответствует пороговому значению (navigational score threshold), элемент считается представленным в навигационном контексте.

Claim 5 (Зависимый от 1): Описывает, как рассчитывается поправочный коэффициент.

Navigational Performance Adjustment Factor определяется на основе first performance data (эффективность в навигационном контексте) и second performance data (эффективность в не навигационном контексте).

Где и как применяется

Этот патент описывает внутренние процессы рекламной системы Google (Google Ads) и не относится напрямую к архитектуре органического поиска. Он описывает механизм, используемый Content Management System для оптимизации выбора рекламы.

Офлайн-анализ и Индексирование данных
Система анализирует исторические данные об эффективности (performance data) рекламы в различных слотах и контекстах. На этом этапе рассчитываются и сохраняются Navigational Performance Adjustment Factors для различных слотов.

Понимание запросов и Контекста (QUNDERSTANDING)
При получении запроса на рекламу система анализирует поисковый запрос и доступные рекламные объявления для определения контекста показа. Рассчитываются Navigational Scores для пар запрос-объявление.

Ранжирование (Рекламный аукцион) (RANKING)
Основное применение патента. Во время рекламного аукциона система определяет, будет ли показ навигационным. Если да, то Predicted Performance Measure (например, ожидаемый CTR) корректируется с использованием предварительно рассчитанного Navigational Performance Adjustment Factor, специфичного для слота, который заполняется. Эта скорректированная метрика используется для определения рейтинга объявления (Ad Rank).

Входные данные:

• Запрос на элемент контента (указывающий слот).
• Поисковый запрос пользователя.
• Набор подходящих элементов контента (рекламных объявлений).
• Базовые Predicted Performance Measures для каждого элемента.
• Предварительно рассчитанные Navigational Performance Adjustment Factors для каждого слота.
• Доменные имена посадочных страниц рекламы.

Выходные данные:

• Выбранный элемент контента для показа в слоте.
• Скорректированные Predicted Performance Measures, использованные для ранжирования.

На что влияет

• Конкретные типы контента: Влияет исключительно на Content Items (рекламные объявления).
• Специфические запросы: Влияет в первую очередь на навигационные или брендовые запросы, где пользователь ищет конкретный домен или бренд, который также присутствует среди рекламодателей.
• Определенные форматы контента: Влияет на ранжирование рекламы в разных слотах (например, верхний блок, боковой блок, нижний блок).

Когда применяется

• Триггеры активации: Алгоритм корректировки активируется, когда система определяет, что подходящий элемент контента будет показан в навигационном контексте.
• Пороговые значения: Это происходит, когда Navigational Score для пары запрос-объявление превышает navigational score threshold, или когда сходство между запросом и доменом посадочной страницы превышает navigational similarity threshold.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Офлайн-расчет коэффициентов

1. Сбор данных: Система собирает исторические данные об эффективности (например, CTR) для элементов контента, показанных в различных слотах ресурса.
2. Сегментация по контексту: Для каждого слота данные разделяются на две группы:
   • First performance data: Эффективность элементов, показанных в навигационном контексте.
   • Second performance data: Эффективность элементов, показанных в не навигационном контексте.
3. Расчет коэффициента: Для каждого слота определяется Navigational Performance Adjustment Factor путем сравнения эффективности двух групп (например, отношение среднего CTR группы 1 к среднему CTR группы 2).

Процесс Б: Выбор контента в реальном времени

1. Получение запроса: Система получает запрос на предоставление элемента контента для конкретного слота, включая поисковый запрос.
2. Идентификация кандидатов: Определяются подходящие элементы контента (реклама).
3. Получение прогнозов: Для каждого кандидата извлекается базовый Predicted Performance Measure (например, pCTR).
4. Определение контекста: Система анализирует запрос и каждый элемент контента, чтобы определить, будет ли показ происходить в навигационном контексте (например, путем расчета Navigational Score и сравнения с порогом).
5. Корректировка прогнозов: Для элементов, которые будут показаны в навигационном контексте, их Predicted Performance Measure корректируется с использованием предварительно рассчитанного Navigational Performance Adjustment Factor, специфичного для запрошенного слота. Корректировка может быть увеличением или уменьшением показателя.
6. Выбор: Элемент контента выбирается на основе (потенциально скорректированных) показателей эффективности (например, в ходе аукциона).
7. Предоставление: Выбранный элемент предоставляется пользовательскому устройству.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы: Доменное имя посадочной страницы (domain name of a landing page) элемента контента. Это критически важно для определения навигационного контекста путем сравнения с запросом. Текст элемента контента также может использоваться для определения Navigational Score.
• Технические факторы: Идентификатор слота элемента контента (Content Item Slot), определяющий его расположение на странице.
• Поведенческие факторы: Исторические данные об эффективности (performance data), в частности, показатели кликабельности (Click-Through Rates, CTR) элементов контента в конкретных слотах и контекстах.
• Пользовательские факторы: Поисковый запрос пользователя (search query).

Какие метрики используются и как они считаются

• Predicted Performance Measure: Прогнозируемый показатель эффективности (например, pCTR). Базовая метрика для ранжирования.
• Navigational Score: Оценка вероятности того, что элемент является навигационным для запроса. Рассчитывается на основе сходства запроса с доменом посадочной страницы или другими факторами.
• Navigational Similarity Threshold / Navigational Score Threshold: Пороговые значения, используемые для классификации контекста как навигационного.
• First/Second Performance Data: Исторические CTR в навигационном и не навигационном контекстах соответственно.
• Navigational Performance Adjustment Factor: Коэффициент корректировки. Рассчитывается для каждого слота путем сравнения First и Second Performance Data. Он указывает на относительную эффективность навигационных элементов по сравнению с не навигационными в данном слоте.

Выводы

1. Патент относится исключительно к рекламной системе: Описанные механизмы касаются оптимизации выбора и ранжирования рекламы (Google Ads), а не органических результатов поиска.
2. Контекст и местоположение критичны для прогнозирования CTR: Google признает, что эффективность рекламы сильно зависит от контекста показа. Навигационный контекст (брендовый поиск) ведет себя иначе, чем общий поиск, и эта разница зависит от того, где именно расположено объявление.
3. Динамическая корректировка ожидаемого CTR: Система динамически корректирует Predicted Performance Measure (ожидаемый CTR) во время аукциона. Эта корректировка основана на том, является ли показ навигационным и каков поправочный коэффициент для конкретного слота.
4. Эффективность навигационной рекламы зависит от слота: Патент предполагает, что навигационная реклама может показывать очень хорошие результаты в одном слоте (например, самом верхнем) и плохие в другом (например, внизу страницы, если пользователь уже прокрутил мимо органического навигационного результата). Navigational Performance Adjustment Factor учитывает эту разницу.
5. Отсутствие выводов для органического SEO: Данный патент не содержит информации, которая могла бы быть использована для улучшения стратегий органического продвижения сайтов.

Практика

ВАЖНО: Этот патент описывает инфраструктуру рекламной системы (Google Ads) и не дает практических выводов для органического SEO. Приведенный ниже анализ актуален только для специалистов по контекстной рекламе (PPC/SEA).

Best practices (это мы делаем)

• (Для PPC) Понимание специфики брендового трафика: Необходимо признать, что Google использует специальные механизмы для оценки эффективности рекламы по брендовым (навигационным) запросам. Ожидаемый CTR по таким запросам корректируется в зависимости от позиции.
• (Для PPC) Анализ эффективности по позициям: Специалистам следует анализировать эффективность брендовых кампаний в разрезе конкретных позиций размещения (слотов), понимая, что Google может применять повышающие или понижающие коэффициенты к вашему ожидаемому CTR в зависимости от того, где показывается объявление.

Worst practices (это делать не надо)

• Применение выводов к органическому поиску: Ошибочно предполагать, что описанные механизмы корректировки CTR или учета навигационного контекста применяются к ранжированию органических результатов.

Стратегическое значение

Патент подтверждает, что Google рассматривает навигационные/брендовые запросы как отдельную категорию, требующую специальной обработки, даже в рамках рекламной системы. Это подчеркивает сложность и многофакторность расчета ожидаемого CTR (Expected CTR) в Google Ads, который учитывает не только само объявление и ключевое слово, но и точное местоположение слота и контекст запроса.

Практические примеры

Практических примеров для органического SEO нет.

Пример для PPC: Корректировка Рейтинга Объявления по брендовому запросу

1. Сценарий: Пользователь вводит запрос «Amazon».
2. Кандидаты: Реклама от Amazon.com (навигационная) и реклама от Walmart.com (не навигационная для этого запроса).
3. Анализ слота: Они конкурируют за Слот №1 (самый верх выдачи). Google предварительно рассчитал, что в этом слоте навигационная реклама работает в 1.5 раза лучше не навигационной (Navigational Performance Adjustment Factor = 1.5).
4. Действие: Система определяет, что реклама Amazon.com находится в навигационном контексте (домен соответствует запросу).
5. Корректировка: Predicted Performance Measure (ожидаемый CTR) для рекламы Amazon.com умножается на 1.5.
6. Результат: Рейтинг объявления (Ad Rank) Amazon.com повышается, увеличивая вероятность выигрыша аукциона за этот слот по сравнению с Walmart.com.

Вопросы и ответы