Как Яндекс отделяет ранжирование от визуального отображения SERP на основе прогнозируемого поведения и типа устройства

Яндекс патентует механизм динамической конфигурации внешнего вида поисковой выдачи (SERP Layout). Система прогнозирует, как пользователь будет взаимодействовать с результатами, основываясь на исторических данных и типе используемого приложения/устройства. Затем она отправляет инструкции для визуального изменения выдачи (изменение порядка отображения, выделение стилем, нелинейная верстка), чтобы соответствовать этому прогнозу, не меняя базовое ранжирование по релевантности.

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему неоптимальности стандартного представления поисковой выдачи. Традиционное линейное ранжирование, основанное строго на релевантности, не всегда совпадает с тем, как пользователи фактически взаимодействуют с результатами, особенно при использовании разных устройств или приложений. Изобретение позволяет Яндексу улучшить пользовательский опыт и повысить вовлеченность, адаптируя внешний вид SERP (Layout) под ожидаемое поведение пользователя, не нарушая логику ранжирования.

Что запатентовано

Запатентован способ и система, позволяющие разделить ранжирование результатов по релевантности и их визуальное представление (визуальная конфигурация) на клиентском устройстве. Суть изобретения заключается в определении вероятной последовательности пользовательских взаимодействий с результатами. Этот прогноз строится на основе исторических данных о поведении и информации о типе клиентского приложения/устройства (принадлежность приложения).

Как это работает

Система получает запрос и идентификатор клиентского приложения. Сервер определяет результаты, ранжированные по релевантности (используя Первую базу данных — индекс). Затем, используя Вторую базу данных (хранилище исторических взаимодействий) и идентификатор приложения, система прогнозирует, как пользователь, скорее всего, будет взаимодействовать с выдачей. На основе прогноза формируются инструкции по визуальной конфигурации (например, отобразить третий результат первым, выделить его цветом или использовать нелинейный формат). Результаты и инструкции отправляются клиенту, который отображает адаптированный SERP.

Актуальность для SEO

Высокая. Динамическое формирование SERP, адаптация под различные устройства (Mobile-First) и использование машинного обучения для оптимизации пользовательского опыта являются ключевыми направлениями развития современных поисковых систем. Описанные механизмы гибкого управления представлением выдачи активно применяются Яндексом.

Важность для SEO

Влияние на SEO значительно (7/10). Хотя патент не описывает алгоритмы ранжирования по релевантности, он критически важен для оптимизации CTR и видимости. Он демонстрирует, что позиция №1 в ранжировании не гарантирует максимальной визуальной заметности. Система может активно управлять вниманием пользователя на выдаче, визуально повышая или понижая результаты независимо от их формальной позиции по релевантности.

Детальный разбор

Термины и определения

Вероятная последовательность пользовательских взаимодействий: Прогноз системы относительно того, в каком порядке пользователь будет взаимодействовать (например, кликать) с представленными поисковыми результатами. Этот порядок может отличаться от ранжирования по релевантности.
Визуальная конфигурация: Способ отображения поисковых результатов на клиентском устройстве (SERP Layout). Включает порядок отображения, верстку (линейная/нелинейная), стилистическое оформление (шрифт, цвет, размер) и наличие дополнительных элементов (например, изображений).
Первая база данных: База данных, содержащая множество списков словопозиций. Это поисковый индекс (вероятно, обратный индекс), используемый для определения поисковых результатов и их ранжирования по релевантности.
Принадлежность приложения: Информация, идентифицирующая приложение или устройство, от которого был получен запрос (например, веб-браузер для настольного компьютера, мобильное приложение Яндекса, Smart TV).
Вторая база данных: База данных, содержащая информацию о предыдущих пользовательских взаимодействиях с поисковыми результатами (исторические поведенческие данные/логи). Используется для прогнозирования будущих взаимодействий.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Ядром изобретения является разделение логики ранжирования и логики представления на основе контекстно-зависимого прогнозирования поведения.

Claim 1 (Формула изобретения, п. 1): Описывает основной процесс.

Получение запроса, включающего информацию о принадлежности приложения (контекст).
Осуществление поиска по Первой базе данных (индекс) для определения результатов, ранжированных по релевантности.
Определение вероятной последовательности пользовательских взаимодействий. Это определение основывается на данных из Второй базы данных (история поведения) И на принадлежности приложения.
Ключевое условие: эта вероятная последовательность отличается от порядка ранжирования по релевантности.
Отправка результатов клиенту. Результаты включают информацию для визуальной конфигурации в соответствии с вероятной последовательностью, поддерживая при этом порядок ранжирования по релевантности (вероятно, во внутренней структуре данных).

Claims 2-7 (пп. 2-7): Уточняют возможности визуальной конфигурации.

Система может отображать результаты в порядке, отличном от ранжирования по релевантности (п. 2).
Система может использовать нелинейные форматы (отличные от линейно-вертикального или линейно-горизонтального порядка) (пп. 3, 4). Это предполагает использование сеток, плиток, каруселей.
Система может отображать один результат по-другому по сравнению с другими (п. 5), используя другой шрифт, размер, цвет, стиль (п. 6). Это механизм управления вниманием.
Система может отображать изображения, связанные с результатом, рядом с ним (п. 7).

Claim 9 (п. 9): Указывает, что информация во Второй базе данных является результатом использования алгоритма машинного обучения. Прогнозирование основано на сложных моделях.

Claim 10 (п. 10): Описывает механизм обратной связи и подчеркивает разделение систем.

Получение информации о текущем взаимодействии.
Обновление Второй базы данных (поведенческие данные).
Критически важно: это обновление происходит без обновления информации, связанной с порядком ранжирования по релевантности. Это явно разделяет систему оптимизации представления от системы ранжирования.

Где и как применяется

Изобретение применяется на финальных этапах формирования поисковой выдачи, после основного ранжирования.

QUERY PROCESSING – Понимание Запросов
На этом этапе извлекается и обрабатывается информация о «принадлежности приложения» (идентификация контекста).

RANKING – Ранжирование
Происходит стандартный процесс определения релевантности (L1-L4). Этот слой предоставляет входные данные для алгоритма.

BLENDER – Метапоиск и Смешивание / Генерация SERP
Это основной этап применения патента. После того как Blender собрал и отранжировал результаты, система применяет логику Визуальной Конфигурации.

Входные данные: Ранжированный список результатов, Тип приложения, Исторические данные (Вторая БД).
Процесс: Модуль прогнозирования (использующий ML) определяет вероятную последовательность взаимодействий для данного контекста. Модуль шаблонизации формирует инструкции по визуальной конфигурации.
Выходные данные: Инструкции для рендеринга SERP (Layout), определяющие финальный вид выдачи (порядок, форматирование, стилизация).

На что влияет

Пользовательский опыт (UX) и CTR: Прямое влияние на то, как пользователи видят выдачу и взаимодействуют с ней.
Типы устройств и приложений: Патент напрямую влияет на адаптацию выдачи между десктопом, мобильными устройствами и различными приложениями.
Форматы контента и Смешанная выдача: Влияет на расположение и выделение различных типов контента (видео, картинки, товары), если прогнозируется высокое взаимодействие с ними в данном контексте.

Когда применяется

Условия применения: Алгоритм применяется, когда накоплено достаточно исторических данных во Второй БД для надежного прогнозирования поведения.
Триггеры активации: Активация происходит, когда прогнозируемая вероятная последовательность взаимодействий существенно отличается от порядка ранжирования по релевантности, и изменение визуальной конфигурации может улучшить пользовательский опыт.

Пошаговый алгоритм

Получение и анализ запроса: Сервер получает запрос и извлекает информацию о принадлежности приложения (например, User-Agent).
Ранжирование по релевантности (Базовое): Система осуществляет поиск по Первой базе данных (индекс). Формируется список результатов, ранжированных по релевантности (R1, R2, R3…).
Прогнозирование поведения: Система обращается ко Второй базе данных. Используя алгоритм машинного обучения, система анализирует исторические данные для схожих запросов и данного типа приложения.
Определение последовательности: Вычисляется вероятная последовательность пользовательских взаимодействий. Например: Прогноз показывает, что пользователи чаще кликают сначала на R3, затем на R1.
Формирование визуальной конфигурации: Система генерирует инструкции для отображения SERP, чтобы оптимизировать его под прогноз. Это может включать изменение порядка отображения (R3, R1, R2…), применение стилей (выделение R3 цветом/шрифтом) или изменение верстки (нелинейное расположение).
Отправка ответа: Сервер отправляет клиенту результаты (сохраняя базовый порядок релевантности) вместе с инструкциями по их визуальной конфигурации.
Сбор обратной связи (Фоновый процесс): Система регистрирует текущие взаимодействия пользователя и обновляет Вторую базу данных (без обновления информации о ранжировании по релевантности).

Какие данные и как использует

Данные на входе

Поведенческие факторы (Исторические): Ключевые данные. Информация о предыдущих взаимодействиях пользователей с результатами поиска, хранящаяся во Второй базе данных (логи кликов, порядок взаимодействия, CTR в различных контекстах).
Пользовательские факторы (Контекст): Информация о принадлежности приложения (тип устройства, браузер, приложение).
Системные данные: Результаты поиска, ранжированные по релевантности, полученные из Первой базы данных (индекса).

Какие метрики используются и как они считаются

Вероятная последовательность пользовательских взаимодействий: Ключевая метрика изобретения. Вычисляется на основе исторических поведенческих данных и контекста приложения.
Алгоритм машинного обучения (ML): Упоминается в п. 9. Используется для построения модели, которая прогнозирует последовательность взаимодействий. Это может быть модель предсказания кликов (Click Prediction Model) или модель оптимизации расположения элементов (Layout Optimization Model), обученная на максимизацию вовлеченности.

Выводы

Разделение слоев Релевантности и Презентации: Патент фундаментально разделяет процесс ранжирования по релевантности (Relevance Layer) и процесс визуального отображения (Presentation Layer). Яндекс может оптимизировать визуальный слой независимо от базовой релевантности.
Визуальный порядок может не совпадать с реальным ранжированием: Система может намеренно отображать результаты в порядке, который не соответствует их рангу по релевантности, если это лучше соответствует прогнозируемому поведению пользователя (Claim 2).
Поведение пользователей напрямую управляет версткой SERP: Исторические данные о взаимодействиях используются для обучения ML-моделей (Claim 9), которые определяют оптимальную визуальную конфигурацию.
Критическая роль Контекста (Устройства/Приложения): Тип используемого приложения является ключевым фактором, определяющим финальный вид SERP. Поведение в разных интерфейсах учитывается раздельно.
Активное управление вниманием: Система обладает механизмами для манипуляции вниманием через визуальные средства (изменение шрифта, цвета, размера, расположения блоков, добавление изображений), выделяя результаты, взаимодействие с которыми наиболее вероятно.
Автономное обучение представления: Система оптимизации представления обучается на поведении пользователей (обновляя Вторую БД) независимо от системы ранжирования (Первая БД) (Claim 10).

Практика

Best practices (это мы делаем)

Комплексная оптимизация сниппетов и микроразметки: Поскольку любой результат в Топе может быть визуально выделен или перемещен системой, критически важно обеспечить максимальную привлекательность сниппетов. Внедряйте полную микроразметку (Schema.org, OpenGraph), чтобы дать системе «материал» для расширенного отображения (например, изображения, как указано в Claim 7).
Максимизация CTR и Вовлеченности: Высокий CTR и позитивные поведенческие сигналы критичны. Они попадают во Вторую базу данных и используются для обучения системы прогнозирования. Если ваш результат привлекателен, система может начать визуально выделять его чаще для повышения общей вовлеченности в SERP.
Кросс-девайсный анализ выдачи: Необходимо регулярно анализировать, как выглядит SERP и сниппеты вашего сайта на различных устройствах (десктоп, мобильные) и в разных приложениях. Патент подтверждает, что Яндекс адаптирует Layout под конкретный контекст («Принадлежность приложения»).
Оптимизация визуального контента: Обеспечьте наличие качественных, релевантных изображений на странице, так как система может использовать их в визуальной конфигурации (Claim 7), особенно при нелинейной верстке (Claims 3, 4).

Worst practices (это делать не надо)

Фокус исключительно на позиции (Rank Tracking): Отслеживание позиций без учета визуального представления теряет актуальность. Сайт на позиции №1 может быть визуально менее заметен или даже отображаться ниже, чем сайт на позиции №3, если система решит выделить последний.
Игнорирование оптимизации для разных устройств: Предположение, что выдача и поведение пользователей одинаковы на всех устройствах. Система активно использует контекст устройства для изменения Layout.
Кликбейт без улучшения качества: Попытки искусственно повысить CTR могут дать краткосрочный эффект, но если за кликом следует негативный опыт (например, быстрый возврат к выдаче), эти данные в долгосрочной перспективе ухудшат вероятность визуального продвижения.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегический переход Яндекса от парадигмы «10 синих ссылок» к сложному, адаптивному интерфейсу (Adaptive SERP Layout). Для SEO это означает, что конкуренция происходит не только на уровне релевантности контента, но и на уровне борьбы за внимание пользователя на странице выдачи. Визуальная заметность и привлекательность результата становятся факторами, управляемыми поисковой системой независимо от базовой релевантности.

Практические примеры

Сценарий 1: Визуальное выделение коммерческого результата

Запрос и Контекст: «Купить холодильник Bosch». Устройство: Десктопный браузер.
Ранжирование по релевантности: 1. Официальный сайт Bosch. 2. Обзорная статья. 3. Крупный ритейлер (М.Видео).
Прогноз взаимодействий: Система определяет (на основе Второй БД), что пользователи на десктопе по этому запросу чаще всего переходят на сайт ритейлера (R3) для покупки.
Действие системы (Визуальная Конфигурация): Сниппет R3 делается расширенным, к нему добавляются изображения товаров, цены и рейтинг (Claims 5, 6, 7).
Результат для SEO: Ритейлер (R3) получает максимальный CTR, несмотря на формальную 3-ю позицию, за счет более заметного визуального блока.

Сценарий 2: Изменение порядка отображения на мобильном устройстве

Запрос и Контекст: «Расписание электричек Москва-Тверь». Устройство: Мобильное приложение Яндекса.
Ранжирование по релевантности: 1. Сайт РЖД. 2. Сайт Туту.ру. 3. Яндекс Расписания.
Прогноз взаимодействий: Система определяет, что пользователи в мобильном приложении предпочитают быстрый интерфейс Яндекс Расписаний (R3).
Действие системы (Визуальная Конфигурация): Изменить порядок отображения результатов на: R3, R1, R2 (Claim 2).
Результат для SEO: Сайт РЖД (R1) видит себя на второй визуальной позиции в приложении, хотя формально остается на первой позиции в базовом ранжировании.

Сценарий 3: Нелинейная верстка

Контекст: Запрос «достопримечательности Парижа».
Ранжирование: Список статей и сайтов.
Прогноз поведения: Пользователи предпочитают визуальный выбор (высокое взаимодействие с изображениями).
Визуальная конфигурация: Система отправляет инструкции для отображения результатов в порядке, отличном от линейно-вертикального (Claim 3). Например, в виде плитки или карусели с крупными изображениями.
Результат для SEO: Критическое значение приобретает качество основного изображения на странице, так как оно будет использоваться для привлечения внимания в нелинейной верстке.

Вопросы и ответы

Означает ли этот патент, что позиция в ранжировании больше не имеет значения?

Позиция по релевантности по-прежнему критически важна, так как она определяет, попадет ли документ в топ выдачи. Однако этот патент показывает, что визуальная позиция и заметность результата могут отличаться от его формального ранга. Система может визуально выделить результат с более низкой позицией, если прогнозирует высокое взаимодействие с ним, что делает оптимизацию CTR и сниппетов не менее важной, чем работу над релевантностью.

Как система определяет «Вероятную последовательность взаимодействий»?

Система анализирует агрегированные исторические данные о поведении пользователей, хранящиеся во Второй базе данных. Она ищет паттерны: на какие результаты и в каком порядке пользователи кликали ранее по схожим запросам, используя тот же тип приложения или устройства. В патенте (п. 9) упоминается использование алгоритмов машинного обучения для анализа этих данных и построения прогноза.

Может ли мой сайт на 3-й позиции отображаться выше сайта на 1-й позиции?

Да, это прямо предусмотрено патентом (п. 2). Если система прогнозирует, что пользователи на данном типе устройства с большей вероятностью сначала провзаимодействуют с результатом на 3-й позиции, она может применить Визуальную конфигурацию, которая изменит порядок отображения, поместив 3-й результат визуально выше 1-го.

Как «Принадлежность приложения» влияет на выдачу?

Это ключевой фактор контекста. Поведение пользователей сильно отличается на десктопе, в мобильном браузере или в специализированном приложении. Система использует эту информацию для сегментации исторических данных и построения более точного прогноза взаимодействий. В результате SERP Layout для одного и того же запроса может кардинально отличаться на разных устройствах.

Как этот патент связан с колдунщиками и спецэлементами Яндекса?

Этот патент описывает общую механику адаптации SERP Layout. Колдунщики и спецэлементы (карты, погода, быстрые ответы) являются частными случаями реализации этой механики. Система прогнозирует, что взаимодействие с колдунщиком наиболее вероятно, и применяет Визуальную конфигурацию, которая помещает его на самое заметное место и использует нестандартный формат отображения (нелинейный порядок, пп. 3-4).

Как я могу повлиять на Визуальную Конфигурацию моего сниппета?

Напрямую управлять этим нельзя, но можно повысить вероятность позитивных изменений. Во-первых, необходимо максимизировать CTR и поведенческие метрики – это данные для обучения системы. Во-вторых, нужно обеспечить техническую возможность для расширенного отображения: внедрить микроразметку (Schema.org), добавить качественные изображения (п. 7), использовать Турбо-страницы. Это даст системе возможности для визуального выделения вашего результата.

В патенте говорится, что порядок релевантности «поддерживается». Что это значит, если визуальный порядок изменен?

Это означает, что изменение визуального порядка не влияет на внутреннюю оценку релевантности документа. Вероятно, в данных, отправляемых на клиентское устройство, сохраняется информация о реальном ранге (например, в структуре JSON). Это разделение важно для поддержания целостности основного алгоритма ранжирования, в то время как презентационный слой работает независимо.

Как это влияет на методику отслеживания позиций (Rank Tracking)?

Традиционные сервисы съема позиций могут показывать неполную картину, так как они часто фиксируют формальный порядок в коде, но не учитывают динамическую Визуальную конфигурацию и стилизацию. Необходимо дополнять Rank Tracking анализом реального вида SERP на разных устройствах и мониторингом CTR в Яндекс.Вебмастере и Метрике, чтобы понимать фактическую видимость и кликабельность.

Влияет ли этот механизм на алгоритмы расчета релевантности?

Нет, не влияет. Патент явно подчеркивает (п. 10), что обновление данных о взаимодействиях (Вторая БД) происходит без обновления информации, связанной с порядком ранжирования по релевантности. Это строго механизм управления представлением (Presentation Layer).

Что подразумевается под нелинейной версткой (пп. 3, 4)?

Это означает, что результаты могут быть представлены не просто в виде стандартного вертикального списка («10 синих ссылок»). Это могут быть плитки (grid layout), карусели, блоки с различным горизонтальным и вертикальным расположением элементов. Такой подход часто используется для визуально-ориентированных запросов (товары, картинки, рецепты) или на мобильных устройствах для экономии пространства.