Как Google использует репутацию и социальные связи пользователей для ранжирования приложений в App Store (ASO)

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему обнаружения (discoverability) и ранжирования контента в магазинах приложений (Application Store). В отличие от веба, где страницы связаны гиперссылками (позволяя использовать PageRank), приложения не имеют естественных связей между собой. Изобретение улучшает качество поиска по сравнению со стандартными методами, основанными только на совпадении ключевых слов, рейтингах или количестве установок, путем введения социального контекста.

Что запатентовано

Запатентована система ранжирования цифрового контента (в частности, мобильных приложений) в магазине приложений. Система создает неявный граф, используя пользователей как связующие звенья («hubs») между приложениями, которые они установили. Ранжирование персонализируется на основе двух ключевых метрик: Reputation Score (оценка влиятельности установщика) и Trust Score (оценка социальной близости установщика к ищущему пользователю).

Как это работает

Система работает следующим образом:

• Отбор кандидатов: По запросу пользователя система находит приложения, соответствующие ключевым словам (Word Matching Technique).
• Идентификация установщиков: Определяется база пользователей, установивших эти приложения (Installation Base).
• Расчет Reputation Score: Для каждого установщика оценивается его влияние в социальных сетях (на основе активности, числа подписчиков и т.д.) путем нормализации его показателей относительно средних значений.
• Расчет Trust Score: Оценивается степень социальной близости (degree of separation) между ищущим пользователем и каждым установщиком.
• Ранжирование: Приложения ранжируются на основе агрегированных оценок репутации и доверия их установщиков (Composite Score).

Актуальность для SEO

Высокая для ASO (App Store Optimization). Использование социальных сигналов, авторитетности пользователей и персонализации для улучшения рекомендаций и ранжирования в закрытых экосистемах (таких как магазины приложений) остается крайне актуальным.

Важность для SEO

Влияние на традиционное веб-SEO минимальное (1/10). Патент строго описывает ранжирование внутри магазина приложений (ASO), а не в открытом вебе. Описанные механики (например, использование факта установки приложения как связи) не применимы к стандартному SEO. Однако этот патент имеет критическое значение для специалистов по ASO.

Детальный разбор

Термины и определения

Application Store Server (Сервер магазина приложений)

Сервер, который размещает цифровой контент (приложения, книги, музыку) для распространения на клиентские устройства.

Composite Score (Композитная оценка)

Итоговая оценка ранжирования приложения, основанная на агрегации Reputation Score и Trust Score пользователей, установивших это приложение.

Degree of Separation (Степень разделения)

Метрика в социальном графе, определяющая кратчайший путь между двумя пользователями (например, 1 – друг, 2 – друг друга). Основа для Trust Score.

Installation Base (База установок)

Набор пользователей, которые установили конкретное приложение.

Reputation Score (Оценка репутации, «First Score» в Claims)

Метрика, отражающая влияние пользователя в социальных сетях. Рассчитывается путем нормализации активности пользователя (посты, подписчики, репосты) относительно средних значений по системе.

Social Media Usage Data (Данные об использовании социальных сетей)

Метрики активности пользователя, такие как количество постов (post count), количество подписчиков (number of followers), просмотры, репосты (re-shares).

Trust Score (Оценка доверия, «Second Score» в Claims)

Метрика, отражающая социальную близость между ищущим пользователем и пользователем, установившим приложение. Основана на Degree of Separation и прямых взаимодействиях.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод генерации списка рекомендованных приложений с детальным описанием расчета Reputation Score.

1. Система получает запрос от первого пользователя (User A).
2. Определяет набор приложений, связанных с запросом.
3. Идентифицирует второго пользователя (User B), который установил одно из этих приложений.
4. Вычисляет первую оценку (Reputation Score) для User B, отражающую его активность или популярность в социальной сети. Метод вычисления включает:
   • Расчет среднего значения для определенной категории Social Media Usage Data (например, среднее число подписчиков) для группы пользователей.
   • Расчет частного (quotient) путем деления значения User B на это среднее значение. (Например: Подписчики User B / Среднее число подписчиков).
5. Генерирует список рекомендованных приложений на основе этой первой оценки.

Ядро изобретения — это конкретный метод нормализации социальных данных для квантификации репутации.

Claim 3 и 4 (Зависимые): Уточняют расчет Reputation Score.

Reputation Score может рассчитываться как сумма частных (quotients) для нескольких категорий (Claim 3). Эти частные могут быть умножены на весовые коэффициенты перед суммированием (Claim 4).

Claim 9 (Зависимый от 1): Вводит вторую оценку (Trust Score).

1. Получается вторая оценка (Trust Score) для User B, основанная на данных, указывающих на связь между User B и User A.
2. Генерация списка рекомендаций основывается также и на этой второй оценке.

Claim 12 (Зависимый от 9): Уточняет, что данные для Trust Score включают степень разделения (degree of separation) между пользователями в социальной сети.

Где и как применяется

Изобретение применяется исключительно в рамках экосистемы магазина приложений (например, Google Play) и относится к ASO, а не к традиционному Web SEO.

INDEXING (Индексирование – ASO эквивалент)
На этом этапе система выполняет предварительные вычисления:

• Сбор и индексация метаданных приложений и их Installation Base.
• Сбор социальных данных пользователей из внешних (Third party device) или внутренних источников.
• Расчет и обновление Reputation Scores для пользователей (офлайн или периодически).
• Построение и обновление Social Graph для последующего расчета Trust Scores.

RANKING (Ранжирование – ASO эквивалент)
Основной этап применения патента. При получении запроса система:

1. Отбирает кандидатов с помощью Word Matching Technique.
2. Определяет Installation Base для каждого кандидата.
3. Извлекает Reputation Scores установщиков.
4. Рассчитывает или извлекает Trust Scores между ищущим пользователем и установщиками.
5. Вычисляет Composite Score для каждого приложения путем агрегации оценок его установщиков.

Входные данные:

• Поисковый запрос и идентификатор ищущего пользователя.
• Метаданные приложений и данные об установках.
• Социальные данные пользователей (активность, подписчики, социальный граф).

Выходные данные:

• Персонализированный ранжированный список рекомендованных приложений.

На что влияет

• Конкретные типы контента: Влияет исключительно на ранжирование мобильных приложений и другого цифрового контента в магазинах приложений (ASO). Не влияет на ранжирование веб-страниц в основном поиске Google (SEO).
• Персонализация выдачи: Алгоритм значительно персонализирует выдачу за счет Trust Score.
• Влияние инфлюенсеров: Алгоритм повышает видимость приложений, которыми пользуются авторитетные пользователи (с высоким Reputation Score).

Когда применяется

Алгоритм применяется при каждом поисковом запросе пользователя внутри магазина приложений для формирования списка рекомендаций.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Предварительная обработка (Офлайн/Периодически)

1. Сбор данных: Система собирает Social Media Usage Data и данные Social Graph.
2. Расчет средних значений: Вычисляются средние значения для каждой категории социальных данных.
3. Расчет Reputation Score: Для каждого пользователя вычисляется Reputation Score путем нормализации его показателей (деление на среднее значение) и агрегации.
4. Обновление Installation Base: Отслеживаются установки приложений пользователями.

Процесс Б: Обработка запроса (Реальное время)

1. Получение запроса: Система получает запрос от Пользователя А.
2. Поиск соответствий: Определяются приложения-кандидаты (Word Matching Technique).
3. Идентификация установщиков: Для каждого приложения извлекается Installation Base.
4. Получение/Расчет Trust Score: Для каждого установщика определяется его Trust Score по отношению к Пользователю А (на основе Degree of Separation).
5. Извлечение Reputation Score: Для каждого установщика извлекается его предварительно рассчитанный Reputation Score.
6. Расчет Composite Score: Для каждого приложения вычисляется итоговая оценка путем агрегации Reputation Scores и Trust Scores всех его установщиков.
7. Ранжирование и выдача: Приложения сортируются по Composite Score и предоставляются Пользователю А.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на использовании социальных и поведенческих данных.

• Поведенческие факторы (внутри экосистемы):
  • Installation Base: данные о том, кто установил конкретное приложение.
• Социальные факторы (внешние и внутренние):
  • Social Media Usage Data: Количество постов (post count), количество подписчиков (number of followers), просмотры (views), репосты (re-shares).
  • Social Graph: Связи пользователя (друзья, подписчики).
  • Interactions: Прямые взаимодействия между пользователями (используется для уточнения Trust Score).

Какие метрики используются и как они считаются

• Reputation Score (Оценка репутации): Рассчитывается путем нормализации социальной активности.
  1. Для каждой категории (например, Подписчики) вычисляется среднее значение (Average Value).
  2. Для пользователя вычисляется частное (Quotient) = (User’s Value / Average Value).
  3. Итоговый Reputation Score = Сумма (или взвешенная сумма) частных по всем категориям.
• Trust Score (Оценка доверия): Основана на близости в социальном графе. Основной фактор: Degree of Separation (чем меньше степень, тем выше оценка).
• Composite Score (Композитная оценка): Агрегация Reputation Score и Trust Score для всех установщиков приложения.
• Методы машинного обучения: Упоминается возможность использования машинного обучения для определения весовых коэффициентов различных категорий социальных данных при расчете Reputation Score.

Выводы

1. Патент строго для ASO, не для SEO: Описанные механизмы предназначены для ранжирования в магазине приложений (App Store Optimization) и не имеют прямого отношения к ранжированию веб-сайтов в органическом поиске Google.
2. Адаптация PageRank для App Store: Патент реализует концепцию, аналогичную PageRank, в среде без гиперссылок. Пользователи выступают в роли «узлов-хабов» (hubs), связывающих приложения через факт установки.
3. Два типа социальных сигналов: Система четко разделяет глобальное влияние пользователя (Reputation Score) и его персональную связь с ищущим (Trust Score). Оба фактора влияют на итоговое ранжирование.
4. Квантификация и Нормализация Репутации: Патент предлагает конкретный метод расчета Reputation Score, основанный на сравнении активности пользователя со средним уровнем по системе, а не на абсолютных значениях.
5. Качество установок важнее количества: Для обнаруживаемости приложения критически важна «качество» его существующей базы пользователей (их влиятельность и социальные связи). Установка от инфлюенсера или друга дает больший вклад, чем установка от неактивного пользователя.

Практика

ВАЖНО: Данный патент описывает механизмы для ASO (App Store Optimization), а не для традиционного SEO (Web Search Optimization). Практическое применение относится исключительно к стратегиям продвижения мобильных приложений в магазинах типа Google Play.

Best practices (это мы делаем) – для ASO

• Целевой маркетинг на инфлюенсеров: Необходимо мотивировать пользователей с высоким Reputation Score (влиятельных блогеров, экспертов) устанавливать и использовать приложение. Их установка дает значительный буст в ранжировании как глобально, так и для их подписчиков.
• Стимулирование социальных рекомендаций (Виральность): Внедрять в приложение механики, поощряющие пользователей рекомендовать его друзьям. Установки от прямых друзей (высокий Trust Score) улучшают персонализированное ранжирование для конкретного пользователя.
• Работа с качеством аудитории: Фокусироваться на привлечении социально активных пользователей, а не просто на максимизации общего числа установок.

Worst practices (это делать не надо) – для ASO

• Покупка фейковых установок (Боты, Офферы): Эта тактика неэффективна. Боты и неактивные аккаунты имеют минимальный Reputation Score и Trust Score, поэтому не вносят положительный вклад в ранжирование по этому алгоритму.
• Игнорирование социального аспекта: Полагаться исключительно на оптимизацию ключевых слов и описания недостаточно. Если аудитория приложения социально неактивна или не связана между собой, его обнаруживаемость будет снижена по сравнению с конкурентами, использующими социальный граф.

Стратегическое значение

Патент подтверждает важность интеграции социальных сигналов в алгоритмы ранжирования Google на их платформах. Для долгосрочной ASO-стратегии критически важно не только количество, но и качество загрузок. Система отдает предпочтение контенту, одобренному доверенными или авторитетными источниками в социальном окружении пользователя. Для веб-SEO патент не имеет стратегического значения.

Практические примеры

Сценарий ASO: Поиск приложения «Фитнес-трекер»

1. Пользователь ищет: «Фитнес-трекер».
2. Анализ кандидатов:
   • Приложение А: Установлено 1000 случайных пользователей с низким Reputation Score. Никто из друзей пользователя его не устанавливал (Trust Score ≈ 0).
   • Приложение Б: Установлено 100 пользователями. Среди них есть известный фитнес-блогер (высокий Reputation Score) и два друга пользователя (высокий Trust Score).
3. Расчет Composite Score: Система агрегирует оценки установщиков. Несмотря на меньшее количество установок, Composite Score Приложения Б оказывается значительно выше за счет влияния блогера и социального доверия друзей.
4. Результат: Пользователь видит Приложение Б на первой позиции в рекомендациях.

Вопросы и ответы