Как Яндекс динамически формирует структуру Колдунщиков (Карточек Объектов) на основе интента пользователя

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему статичности Объектных ответов (Колдунщиков или Wizards). Один и тот же объект (например, фильм, место или продукт) может быть предметом поиска с разными намерениями. Статичный ответ, всегда показывающий одинаковую информацию в одинаковом порядке, может не соответствовать текущей потребности пользователя. Изобретение улучшает релевантность выдачи, адаптируя структуру и содержание Карточки объекта под специфический интент, определенный для данного запроса.

Что запатентовано

Запатентована система и метод динамической сборки Карточки объекта на странице результатов поиска (SERP). Суть изобретения заключается в определении Поискового намерения пользователя и использовании этого намерения для управления структурой карточки. Система определяет, какие Компоненты объекта следует включить в карточку и/или в каком порядке их расположить.

Как это работает

Система сначала определяет, можно ли ответить на запрос с помощью объектной информации. Если да, она определяет Поисковое намерение пользователя, используя текст запроса и анализ предыдущих взаимодействий других пользователей с выдачей по аналогичным запросам. Затем система идентифицирует доступные Компоненты объекта (например, карту, изображение, расписание), часто получая их из Вертикальных поисков. На основе определенного интента система принимает решение: либо изменить порядок компонентов (Claim 1), либо выбрать только определенные компоненты для отображения (Claim 10).

Актуальность для SEO

Высокая. Динамическое формирование элементов выдачи (Колдунщиков, Графа Знаний) на основе интента является фундаментальной частью современного поиска. Адаптация ответов под различные намерения пользователя остается крайне актуальной в 2025 году, поскольку поисковые системы стремятся давать прямые и релевантные ответы.

Важность для SEO

Влияние на SEO среднее (6/10). Патент не описывает алгоритмы ранжирования органических результатов. Однако он напрямую касается структуры и содержания Объектных ответов (Колдунщиков), которые занимают значительное пространство на SERP, часто над основными результатами поиска (Position Zero). Понимание того, как Яндекс динамически адаптирует эти карточки под разные интенты, критически важно для управления видимостью в поиске и оптимизации CTR.

Детальный разбор

Термины и определения

Карточка объекта (Object Card)

Структурированный блок информации об объекте (сущности), отображаемый на SERP. Соответствует Объектному ответу, Колдунщику (Wizard) или элементу Графа Знаний.

Компонент объекта (Object Component)

Отдельный элемент внутри Карточки объекта. Например, карта, изображение, набор фактов, расписание, цены. Данные для компонента часто берутся из вертикального поиска.

Поисковое намерение (Search Intent)

Предполагаемая цель пользователя. Является ключевым фактором для определения состава и порядка компонентов в Карточке объекта.

Вертикальный поиск (Vertical Search)

Специализированные поисковые сервисы (Яндекс.Картинки, Яндекс.Карты, Яндекс.Маркет и т.д.). В патенте выступают как источники данных для Компонентов объекта.

Объектная информация

Фактические, структурированные данные о сущности. Система проверяет возможность ответа с помощью этой информации перед активацией механизма.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент описывает два основных варианта реализации способа динамического формирования Карточки объекта: Вариант А (Упорядочивание) и Вариант Б (Выбор).

Claim 1 (Независимый пункт): Вариант А — Динамическое упорядочивание компонентов.

Описывается способ, где ключевым действием является определение порядка компонентов на основе интента.

1. Определение поискового намерения пользователя на основе запроса.
2. Определение первого и второго компонентов объекта.
3. На основе поискового намерения определение порядка (очередности) для первого и второго компонентов.
4. Составление карточки объекта, содержащей оба компонента в этом определенном порядке.

Система динамически решает, какую информацию показать выше в Карточке Объекта. Например, если интент навигационный, компонент с картой будет показан выше компонента с расписанием.

Claim 10 (Независимый пункт): Вариант Б — Динамический выбор компонентов.

Описывается способ, где ключевым действием является выбор того, какой компонент включить в карточку, в зависимости от типа интента.

1. Определение поискового намерения пользователя.
2. Определение первого и второго компонентов объекта.
3. Если поисковое намерение принадлежит к первому типу, включение одного из компонентов (например, первого) в карточку объекта.
4. Если поисковое намерение принадлежит ко второму типу, включение другого компонента (например, второго) в карточку объекта.

Система адаптирует состав карточки, показывая только тот компонент, который соответствует определенному типу интента, и скрывая другие.

Claims 5, 14 (Зависимые пункты): Определение интента через поведение.

Эти пункты раскрывают критически важный механизм определения интента. Поисковое намерение определяется на основе поискового запроса И предыдущих взаимодействий других пользователей со страницами результатов поиска, которые были созданы в ответ на предыдущие запросы, аналогичные текущему.

Это указывает на использование исторических поведенческих данных (логов взаимодействий, кликов) для классификации интента текущего запроса.

Claims 7-9, 16-18 (Зависимые пункты): Источники компонентов.

Компоненты объекта создаются на основе результатов вертикального поиска. При этом первый и второй компоненты могут быть созданы на основе результатов разных вертикальных поисков.

Это подчеркивает интеграцию специализированных сервисов Яндекса (Карты, Маркет и т.д.) в формирование Объектного ответа.

Где и как применяется

Изобретение применяется на финальных этапах формирования поисковой выдачи.

QUERY PROCESSING – Понимание Запросов
На этом этапе происходит анализ запроса и исторических данных для определения Поискового намерения. Также здесь определяется, связан ли запрос с конкретным объектом и можно ли использовать объектную информацию (Claims 6, 15).

BLENDER – Метапоиск и Смешивание
Это основной слой применения патента. Система взаимодействует с подсистемой Wizards (Колдунщики).

1. Запрос к вертикалям: Система Колдунщиков отправляет запросы в Вертикальные поиски для получения потенциальных Компонентов объекта.
2. Применение логики интента: На основе определенного Поискового намерения система применяет логику из патента (Claim 1 или Claim 10) для выбора и упорядочивания полученных компонентов.
3. Сборка Карточки: Компонент Blender или сама система Колдунщиков собирает финальную Карточку объекта и интегрирует ее в SERP.

Входные данные: Поисковый запрос, данные из логов о поведении пользователей по аналогичным запросам, результаты от вертикальных поисков.

Выходные данные: Собранная Карточка объекта с динамически определенной структурой (порядок и состав компонентов).

На что влияет

• Специфические запросы: В первую очередь влияет на запросы, связанные с конкретными сущностями (Entity-based queries) — названиями мест, организаций, фильмов, продуктов, именами людей. Особенно актуально для запросов с множественными интентами.
• Структура SERP и CTR: Напрямую влияет на внешний вид и состав Колдунщика. Это влияет на распределение внимания пользователя, может смещать органические результаты ниже и увеличивать долю Zero-Click взаимодействий.
• Вертикальные сервисы: Повышает значимость оптимизации под вертикальные поиски Яндекса, так как они являются поставщиками данных для компонентов.

Когда применяется

Алгоритм активируется при выполнении следующих условий:

• Триггер 1 (Объектный запрос): Когда система определяет, что на поисковый запрос возможно ответить с помощью объектной информации (Claim 6, 15).
• Триггер 2 (Вариативность компонентов): Когда для данного объекта доступно несколько различных компонентов из вертикальных поисков (например, и карта, и картинки, и расписание), и необходимо выбрать наиболее релевантную конфигурацию.

Пошаговый алгоритм

1. Получение запроса: Поисковый сервер получает запрос от пользователя.
2. Определение возможности объектного ответа: Система определяет, возможно ли ответить на запрос с помощью объектной информации. Если нет, процесс по этому патенту завершается.
3. Определение Поискового намерения: Анализ запроса и предыдущих взаимодействий других пользователей с SERP по аналогичным запросам для классификации интента.
4. Идентификация Компонентов объекта: Определение доступных компонентов (Первый и Второй компоненты). Это часто включает создание компонентов на основе результатов Вертикальных поисков.
5. Применение логики структурирования (Ветвление):
   • Вариант А (Упорядочивание, Claim 1): На основе Поискового намерения определяется порядок, в котором Первый и Второй компоненты должны быть расположены в карточке.
   • Вариант Б (Выбор, Claim 10): На основе типа Поискового намерения (Тип 1 или Тип 2) принимается решение включить в карточку либо Первый, либо Второй компонент.
6. Сборка Карточки объекта: Составление карточки с выбранными компонентами в определенном порядке. Может включать добавление значка объекта (Claims 2, 11).
7. Генерация и отправка SERP: Создание страницы результатов поиска, включающей динамически собранную Карточку объекта, и передача ее пользователю.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Поведенческие факторы: Критически важные данные для определения интента. Используются «предыдущие взаимодействия других пользователей со страницами результатов поиска, которые были созданы в ответ на предыдущие запросы, аналогичные поисковому запросу» (Claims 5, 14). Вероятно, это данные о кликах на компоненты карточки или элементы SERP.
• Контентные факторы: Текст поискового запроса. Также могут использоваться заголовки, связанные с компонентами объекта (Claims 4, 13).
• Системные данные (Внешние источники): Результаты вертикальных поисков (Яндекс.Карты, Картинки и т.д.), которые служат основой для создания Компонентов объекта (Claims 7-9, 16-18).
• Системные данные (Контекст SERP): Могут учитываться другие результаты поиска на SERP, отличающиеся от компонентов объекта, для уточнения интента (Claims 3, 12).

Какие метрики используются и как они считаются

Патент описывает высокоуровневую логику и не содержит конкретных формул или описаний алгоритмов машинного обучения.

• Классификация Поискового Намерения: Основной процесс вычисления. Система должна классифицировать интент (определить его тип или вероятность принадлежности к категории).
• Методы вычисления: Основываясь на Claims 5 и 14, можно сделать вывод, что для классификации интента используются методы анализа исторических поведенческих данных. Система анализирует, какие компоненты или типы контента были наиболее востребованы (имели наибольший CTR) в прошлом для запросов, классифицированных как аналогичные.
• Правила структурирования: После определения интента применяются правила (возможно, заданные вручную или обученные ML-моделью), которые связывают тип интента с конкретным порядком (Claim 1) или набором компонентов (Claim 10).

Выводы

1. Динамичность Объектных ответов (Колдунщиков): Карточки объекта Яндекса не статичны. Их состав и порядок блоков динамически адаптируются под интент конкретного запроса, даже если объект поиска один и тот же.
2. Поведенческие данные как основа интента: Ключевым фактором для определения того, как именно сформировать карточку, является анализ исторического поведения пользователей по схожим запросам. Яндекс полагается на эти данные для классификации текущего Поискового намерения.
3. Интеграция Вертикальных поисков: Система активно использует данные и функциональность специализированных сервисов Яндекса (Карты, Картинки, Маркет и т.д.) в качестве источников Компонентов объекта.
4. Два механизма адаптации: Патент четко разделяет два способа адаптации карточки: изменение порядка следования компонентов (приоритезация) и выбор того, какие именно компоненты включить или исключить (состав).

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Максимизация присутствия в Вертикальных сервисах Яндекса: Поскольку Компоненты объекта берутся из Вертикальных поисков, критически важно обеспечить полное и качественное присутствие в релевантных сервисах (Яндекс.Бизнес/Карты, Яндекс.Маркет, Яндекс.Услуги, Яндекс.Недвижимость и т.д.). Это основной способ попасть в Колдунщик.
• Оптимизация Сущностей (Entity Optimization) и Микроразметка: Внедряйте полную и точную микроразметку (Schema.org) для всех ключевых сущностей (продукты, организации, медиа). Это помогает Яндексу идентифицировать объектную информацию и потенциально использовать ее в Графе Знаний, который также может служить источником для Карточек Объекта.
• Анализ интентов и структуры Колдунщиков: Анализируйте, как меняется структура Объектного ответа при изменении запроса в рамках одного объекта (например, сравните «[Бренд] адрес» и «[Бренд] отзывы»). Это поможет понять, какие интенты Яндекс выделяет и какие компоненты считает приоритетными для каждого из них.
• Контент-стратегия, ориентированная на интент: Создавайте контент, который четко отвечает на все ключевые намерения, связанные с вашим объектом. Это повышает общую релевантность и формирует правильные поведенческие сигналы, которые в дальнейшем используются для классификации интента.

Worst practices (это делать не надо)

• Игнорирование вертикальных сервисов Яндекса: Отсутствие оптимизации под вертикальные поиски значительно снижает шансы на получение расширенного представления на SERP, так как система не сможет найти релевантные компоненты.
• Неполные или устаревшие данные в сервисах: Предоставление некорректной информации в Яндекс.Бизнес или Маркете приведет к формированию некачественных Компонентов объекта, что снизит их полезность и CTR.
• Фокус только на общем интенте: Предположение, что запрос, связанный с объектом, всегда имеет одно и то же значение. Система Яндекса адаптивна и будет менять выдачу под более специфические намерения, основываясь на исторических данных.

Стратегическое значение

Патент подтверждает долгосрочную стратегию Яндекса на предоставление быстрых ответов непосредственно на странице поиска и удержание пользователя внутри своей экосистемы. Динамическая адаптация Колдунщиков под интент увеличивает вероятность Zero-Click Search или перехода в другой сервис Яндекса. Для SEO это подчеркивает стратегическую важность перехода к Entity-Based SEO и обязательной интеграции с вертикальными сервисами Яндекса для управления видимостью не только в органическом поиске, но и внутри этих Объектных ответов.

Практические примеры

Сценарий 1: Динамическое упорядочивание (Claim 1) для локального бизнеса.

1. Объект: Кинотеатр «Аврора».
2. Компоненты: (1) Карта/Адрес (из Яндекс.Карт), (2) Расписание/Билеты (из Яндекс.Афиши).
3. Запрос А: «Кинотеатр Аврора как добраться». Интент: Навигационный.
4. Действие системы: Система, анализируя запрос и историческое поведение, определяет приоритет навигационного интента.
5. Результат: Карточка формируется с порядком: Компонент 1 (Карта) выше Компонента 2 (Расписание).
6. Запрос Б: «Кинотеатр Аврора сеансы». Интент: Транзакционный/Информационный.
7. Результат: Карточка формируется с порядком: Компонент 2 (Расписание) выше Компонента 1 (Карта).

Сценарий 2: Динамический выбор (Claim 10) для неоднозначного запроса.

1. Запрос: «Ягуар».
2. Компоненты: (1) Информация о животном (Факты/Картинки), (2) Информация об автомобиле (Авто.ру/Маркет).
3. Определение Интента (Тип 1 — Биология): Система анализирует исторические данные и видит, что пользователи часто кликали на научные статьи (или контекст пользователя указывает на интерес к биологии).
4. Действие системы: В Карточку Объекта включается Компонент 1 (Информация о животном).
5. Определение Интента (Тип 2 — Автомобиль): Система определяет, что доминирующий интент связан с покупкой или изучением автомобиля.
6. Действие системы: В Карточку Объекта включается Компонент 2 (Информация об автомобиле).

Вопросы и ответы