Как Google использует ИИ для генерации объявлений и сниппетов в реальном времени, основываясь на самых важных частях вашего контента

Описание

Какую задачу решает

Патент решает критическую проблему использования больших языковых моделей (LLM) в поиске и рекламе: риск генерации неточного или вымышленного контента (галлюцинаций). Когда ИИ используется для создания Digital Components (например, рекламных объявлений или генеративных ответов в поиске) на основе контента веб-страницы, существует риск, что ИИ неверно интерпретирует информацию или добавит данные, отсутствующие в источнике. Это изобретение направлено на обеспечение строгой фактической точности (grounding) и достоверности (faithfulness) генерируемого контента по отношению к исходной странице.

Что запатентовано

Запатентована система для эффективного создания Digital Components в реальном времени в ответ на поисковый запрос. Система использует обученную языковую модель для генерации текста (clauses), но с двумя ключевыми ограничениями. Во-первых, на вход модели подается не вся страница, а только ограниченный, наиболее важный фрагмент контента. Во-вторых, сгенерированный текст проходит строгую проверку на соответствие пороговому значению grounding threshold и классифицируется как достоверный (faithful) с помощью специальной модели-классификатора.

Как это работает

Механизм работает следующим образом:

• Получение запроса и идентификация ресурса: Система получает поисковый запрос и определяет релевантную целевую страницу (digital component page resource).
• Выбор важного фрагмента: Система определяет наиболее важную часть контента страницы. В патенте подчеркивается, что ввод ограниченного объема данных снижает риск галлюцинаций. Выбор фрагмента основан на данных о поведении пользователей (просмотры, клики) и свежести контента.
• Генерация текста (Clauses): Выбранный фрагмент подается на вход обученной языковой модели для генерации текста.
• Валидация (Grounding и Faithfulness): Сгенерированный текст проверяется на соответствие исходному фрагменту (grounding threshold). Затем созданный компонент оценивается классификатором достоверности (faithfulness classifier model).
• Вывод: Только компоненты, прошедшие валидацию, отображаются пользователю.

Актуальность для SEO

Критически высокая. Обеспечение фактической точности и борьба с галлюцинациями являются главными вызовами при внедрении генеративного ИИ в поисковые системы (например, SGE) и рекламные продукты. Этот патент описывает конкретную инфраструктуру Google для контроля качества генеративного контента в реальном времени.

Важность для SEO

Влияние на SEO значительное (8/10). Хотя патент в первую очередь описывает генерацию контента самим Google (рекламы, сниппеты), он дает критически важное понимание того, как Google анализирует и использует контент веб-сайтов в эпоху ИИ. Он показывает, что не весь контент одинаково важен для генерации и «заземления». Ключевым инсайтом является то, что Google использует данные о поведении пользователей (взаимодействие, просматриваемость) и свежесть контента для определения того, какие именно фрагменты страницы будут использоваться ИИ в качестве источника истины.

Детальный разбор

Термины и определения

Clause (Фраза/Утверждение)

Текст, сгенерированный языковой моделью, который используется как часть Digital Component (например, заголовок или описание в объявлении).

Digital Component (DC) (Цифровой компонент)

Дискретная единица цифрового контента. Включает видео, аудио, изображения, текст, а также рекламные объявления (advertisement).

Digital Component Page Resource (Ресурс страницы цифрового компонента)

Исходный материал (например, целевая страница или лендинг), на основе которого генерируется Digital Component. Источник истины для процесса grounding.

Faithfulness (Достоверность)

Характеристика сгенерированного компонента, указывающая на то, что его содержание точно соответствует исходному ресурсу и не содержит вымысла.

Faithfulness Classifier Model (Модель-классификатор достоверности)

Модель (вероятно, ML), обученная определять, является ли сгенерированный компонент достоверным (faithful) по отношению к исходному контенту. Используется для фильтрации результатов ИИ.

Grounding (Заземление, Фактическая основа)

Процесс обеспечения того, чтобы сгенерированный ИИ контент был основан на предоставленной информации (исходном ресурсе).

Grounding Threshold (Порог заземления)

Минимально допустимый уровень уверенности в том, что сгенерированная фраза (clause) основана на контенте исходного ресурса.

Hallucination (Галлюцинация)

Сгенерированный ИИ контент, который является неточным или не может быть верифицирован на основе исходного текста.

Trained Language Model (Обученная языковая модель)

Языковая модель (например, LLM), специально обученная или настроенная для генерации clauses, которые соответствуют требованиям grounding.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной процесс генерации в реальном времени.

1. Система получает поисковый запрос.
2. Идентифицируется релевантный сторонний ресурс (digital component page resource).
3. Данные этого ресурса передаются обученной языковой модели для генерации фразы (clause).
4. Ключевое условие: фраза должна соответствовать grounding threshold, подтверждающему ее основанность на контенте ресурса. На вход модели подается как минимум часть контента ресурса.
5. На основе фразы генерируется Digital Component (DC).
6. Ключевое условие 2: Сгенерированный DC классифицируется как достоверный (faithful) с помощью digital component faithfulness classifier model.
7. DC предоставляется для отображения на устройстве пользователя.

Это определяет весь конвейер генерации в реальном времени с обязательными этапами контроля качества: заземлением на уровне генерации фраз и классификацией достоверности на уровне готового компонента.

Claim 3 (Зависимый от 1): Детализирует оптимизацию входных данных для языковой модели.

Процесс передачи данных ресурса модели включает определение части контента как «важной и ограниченной по размеру» (important and of limited size). Именно эта часть используется моделью для генерации фразы.

Это критически важный аспект. Система не использует всю страницу, а активно выбирает ограниченный фрагмент, что повышает эффективность и снижает вероятность ошибок/галлюцинаций.

Claim 4 (Зависимый от 3): Определяет, как выбирается «важная часть» контента.

Определение этой части включает:

1. Мониторинг поведения пользователя и/или кликовых взаимодействий (user behavior and/or click interaction) с контентом.
2. Идентификацию фрагментов, расположенных в областях экрана, связанных с уровнем просмотра и взаимодействия выше порогового значения.
3. Генерацию входной «части» на основе этих идентифицированных фрагментов.

Это явно указывает на использование поведенческих факторов и данных о просматриваемости (viewability) для определения того, какой контент является наиболее важным на странице.

Claim 5 (Зависимый от 1, альтернатива 4): Добавляет дополнительные критерии для выбора «важной части».

Определение части контента может включать:

1. Идентификацию фрагментов в областях с наибольшим количеством просмотров.
2. Идентификацию фрагментов, связанных с последними обновленными данными (latest updated data).
3. Комбинирование этих фрагментов.

Здесь добавляется фактор свежести контента (freshness) как критерий важности для входных данных ИИ.

Где и как применяется

Изобретение применяется на финальных этапах формирования поисковой выдачи, но опирается на данные, собранные на этапе индексирования.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе система должна собирать, обрабатывать и хранить данные о взаимодействии пользователей с контентом страницы. Это включает мониторинг user behavior, click interaction и определение областей с наибольшей просматриваемостью (areas associated with most viewing). Эти данные привязываются к конкретным фрагментам контента.

RANKING / METASEARCH / RERANKING – Ранжирование, Метапоиск, Переранжирование
Основное применение происходит в реальном времени, когда системе необходимо создать Digital Component (рекламное объявление или генеративный ответ/сниппет) для отображения в SERP.

1. Идентификация ресурса: Система определяет целевую страницу для генерации компонента.
2. Извлечение и суммаризация (Input Selection): Система извлекает контент страницы и использует данные, собранные на этапе INDEXING (поведение пользователей, свежесть), чтобы выбрать «важный и ограниченный по размеру» фрагмент.
3. Генерация (LM Inference): Фрагмент передается языковой модели.
4. Валидация (Quality Control): Применяются Grounding Threshold и Faithfulness Classifier.
5. Внедрение в SERP: Достоверный компонент включается в результаты поиска или рекламный блок.

Входные данные:

• Поисковый запрос пользователя.
• Контент целевой страницы (Digital Component Page Resource).
• Данные о взаимодействии пользователей с фрагментами целевой страницы.
• Данные о свежести фрагментов контента.

Выходные данные:

• Сгенерированный Digital Component, классифицированный как faithful.

На что влияет

• Конкретные типы контента: Наибольшее влияние на контент, который используется Google для генерации собственных компонентов – целевые страницы для рекламы (Ads) и страницы, используемые как основа для генеративных ответов (SGE).
• Специфические запросы: Особенно важно для коммерческих и YMYL-запросов, где фактическая точность генерируемого контента критична (например, цены, характеристики продукта, медицинские утверждения).

Когда применяется

• Временные рамки: В реальном времени (real-time), во время сеанса поиска, в котором был получен запрос.
• Условия активации: Когда поисковая система или рекламная платформа принимает решение о генерации Digital Component на основе стороннего ресурса.

Пошаговый алгоритм

Этап А: Предварительная обработка (Индексирование)

1. Мониторинг взаимодействий: Сбор данных о поведении пользователей, кликах и просматриваемости различных фрагментов контента на странице.
2. Анализ свежести: Отслеживание времени последнего обновления фрагментов контента.
3. Индексация признаков важности: Сохранение метрик взаимодействия и свежести, привязанных к соответствующим фрагментам контента.

Этап Б: Генерация в реальном времени

1. Получение запроса: Система получает поисковый запрос от пользователя.
2. Идентификация ресурса: Определение релевантной целевой страницы (Digital Component Page Resource).
3. Выбор входных данных (Input Selection): Определение «важного и ограниченного по размеру» фрагмента контента. Этот выбор базируется на метриках из Этапа А: приоритет отдается фрагментам с высоким уровнем взаимодействия, высокой просматриваемостью и наибольшей свежестью.
4. Генерация фраз (Clause Generation): Передача выбранного фрагмента обученной языковой модели.
5. Проверка заземления (Grounding Check): Оценка сгенерированных фраз на соответствие Grounding Threshold. Фразы, не основанные на входном фрагменте, отбрасываются.
6. Создание компонента: Формирование Digital Component на основе фраз, прошедших проверку.
7. Классификация достоверности (Faithfulness Classification): Оценка готового компонента с помощью Faithfulness Classifier Model. Компоненты, классифицированные как недостоверные (например, содержащие галлюцинации), отбрасываются.
8. Вывод результата: Предоставление достоверного компонента для отображения пользователю.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент акцентирует внимание на том, какие данные используются для выбора входной информации для языковой модели.

• Контентные факторы: Текст с целевой страницы. Однако используется не весь текст, а только выбранный фрагмент (portion of the content).
• Поведенческие факторы (Ключевые): Система явно использует user behavior и click interaction. Отслеживается, с какими частями контента пользователи взаимодействуют и какие области экрана просматривают чаще всего (areas associated with most viewing). Эти данные используются для определения «важности» контента.
• Временные факторы: Используются данные о свежести контента (latest updated data). Недавно обновленные фрагменты считаются более важными для включения во входные данные ИИ.
• Структурные/Визуальные факторы: Учитывается расположение контента на экране (locations associated with areas of the display screen) для оценки просматриваемости.

Какие метрики используются и как они считаются

• Метрики важности фрагмента: Агрегированные показатели, основанные на уровне взаимодействия (interaction rate), уровне просмотра (viewing rate) и свежести (freshness) конкретного фрагмента контента.
• Grounding Measure (Мера заземления): Метрика, оценивающая вероятность того, что сгенерированная фраза основана на фактах из входного фрагмента. Сравнивается с Grounding Threshold.
• Faithfulness Score (Оценка достоверности): Выходные данные Faithfulness Classifier Model, определяющие, является ли итоговый компонент достоверным и не содержит ли галлюцинаций.

Выводы

1. Приоритет «Заземления» (Grounding) в генеративном ИИ: Патент подтверждает, что для Google критически важно обеспечить фактическую точность генерируемого контента (рекламы, SGE). Для этого используются многоуровневые системы контроля: Grounding Threshold при генерации и Faithfulness Classifier при валидации.
2. Ограничение входных данных для ИИ: Ключевая стратегия для повышения точности и эффективности — не использовать всю страницу целиком. Система активно выбирает фрагмент «ограниченного размера» (limited size) для подачи на вход языковой модели.
3. Поведенческие факторы определяют важность контента: Патент явно указывает, что выбор «важного» фрагмента контента основан на мониторинге поведения пользователей (user behavior, click interaction) и просматриваемости областей страницы. Контент, с которым пользователи активно взаимодействуют, считается более важным источником истины.
4. Свежесть как сигнал важности: Последние обновленные данные (latest updated data) также используются для выбора входного фрагмента, подчеркивая важность актуальности контента.
5. Слияние SEO, UX и CRO: Этот механизм демонстрирует прямую связь между пользовательским опытом (UX/CRO) и тем, как поисковая система интерпретирует контент (SEO). Оптимизация страницы для удобства пользователя и вовлечения напрямую влияет на то, как ИИ Google будет использовать эту страницу.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Основная задача SEO-специалиста в контексте этого патента — гарантировать, что ИИ Google выберет правильный фрагмент контента в качестве «важного» и сможет корректно его «заземлить».

• Оптимизация расположения ключевой информации (Viewability Optimization): Размещайте критически важную информацию (УТП, цены, ключевые характеристики, основные выводы) в областях с высокой просматриваемостью. Информация должна быть заметной и легко доступной, так как области с most viewing приоритезируются для входа ИИ.
• Повышение вовлеченности и взаимодействия (Interaction Optimization): Улучшайте UX и применяйте CRO-практики для стимулирования взаимодействия с важными элементами контента. User behavior и click interaction являются сигналами для определения важности фрагмента.
• Поддержание свежести контента (Freshness): Регулярно обновляйте ключевую информацию на странице. Система отдает предпочтение latest updated data при выборе фрагмента для генерации.
• Четкость и фактологичность изложения (Grounding Optimization): Пишите ясно, конкретно и фактологично. Языковая модель должна суметь извлечь факты и «заземлить» их. Двусмысленность или отсутствие четких утверждений может привести к тому, что компонент не пройдет проверку Grounding Threshold или Faithfulness Classifier.
• Мониторинг тепловых карт и поведения: Активно используйте инструменты анализа поведения пользователей (тепловые карты, карты кликов, скроллинга), чтобы понять, какие фрагменты контента де-факто являются наиболее важными для пользователей (и, следовательно, для ИИ Google).

Worst practices (это делать не надо)

• Размещение важной информации в «слепых зонах»: Сокрытие ключевых фактов в футере, неактивных табах, или областях, которые пользователи обычно игнорируют. Такой контент с меньшей вероятностью попадет во входной фрагмент для ИИ.
• Игнорирование UX и поведенческих метрик: Создание страниц с низким уровнем вовлечения и взаимодействия. Если пользователи не взаимодействуют с контентом, Google может посчитать его неважным.
• Двусмысленность и «вода» в тексте: Использование общих фраз без конкретики затрудняет процесс grounding для ИИ.
• Устаревший контент: Наличие неактуальной информации, особенно если она визуально доминирует. Система может выбрать устаревшие данные или, наоборот, проигнорировать страницу, если более свежие данные отсутствуют.

Стратегическое значение

Этот патент имеет высокое стратегическое значение, так как описывает инфраструктуру контроля качества для генеративного ИИ в поиске и рекламе. Он подтверждает, что Google не просто сканирует текст, но и глубоко интегрирует сигналы пользовательского опыта (UX) в процесс интерпретации и использования контента. Для SEO это означает, что оптимизация под пользователя (CRO, вовлеченность) становится неотъемлемой частью оптимизации под поисковые алгоритмы, особенно в контексте SGE и автоматической генерации объявлений.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация карточки товара (PDP) для ИИ-генерации

Задача: Убедиться, что при генерации рекламного объявления или SGE-сниппета ИИ использует актуальную цену и ключевое УТП.

1. Анализ поведения: Используя тепловую карту, определить, что пользователи чаще всего смотрят на блок с ценой и блок с кратким описанием преимуществ (bullet points) сразу под названием товара.
2. Оптимизация UX: Убедиться, что эти блоки визуально выделены, находятся в верхней части экрана (высокая viewability) и доступны для взаимодействия.
3. Оптимизация свежести: Настроить систему так, чтобы цена и наличие обновлялись в реальном времени (обеспечивая latest updated data).
4. Оптимизация контента (Grounding): В блоке преимуществ использовать четкие утверждения (например, «Доставка за 2 часа по Москве» вместо «Быстрая доставка»).
5. Результат: При получении запроса система Google идентифицирует эту PDP. Основываясь на высокой просматриваемости, взаимодействии и свежести данных в блоках цены и УТП, она выбирает именно этот контент как «важный фрагмент». ИИ генерирует объявление: «[Название товара] за [Цена] с доставкой за 2 часа по Москве». Это утверждение успешно проходит проверку Grounding Threshold и Faithfulness Classifier.

Вопросы и ответы