Как Яндекс динамически управляет форматом и видимостью блоков рекомендаций в браузере на основе прогнозируемого интереса пользователя

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу оптимизации пользовательского опыта (UX) при взаимодействии с рекомендательными системами контента (например, Яндекс Дзен), интегрированными в веб-браузер. Он направлен на устранение недостатков известных систем, которые часто показывают рекомендации в неподходящее время или используют неоптимальные визуальные форматы (например, отображают малоценный контент в большом окне). Это раздражает пользователей и неэффективно расходует ресурсы. Цель – адаптивно регулировать заметность рекомендаций в зависимости от их прогнозируемой ценности.

Что запатентовано

Запатентована система и способ динамического определения состояния отображения (Next State) Блока рекомендаций в браузере. Суть изобретения заключается в использовании Алгоритма машинного обучения (MLA) для прогнозирования Уровня достоверности (Confidence Level) — вероятности того, что контент заинтересует пользователя. На основе этого уровня система выбирает конкретную Поисковую таблицу (Lookup Table), которая диктует браузеру, как именно (насколько заметно) отобразить рекомендацию.

Как это работает

Когда пользователь просматривает веб-ресурс, сервер анализирует его признаки и получает дополнительный контент от системы рекомендаций. MLA оценивает этот контент и выдает Confidence Level. На основе этого уровня сервер выбирает одну из заранее подготовленных Поисковых таблиц. Таблицы для высокого уровня достоверности предписывают более заметное отображение (например, большое окно), а для низкого — менее заметное (например, маленький фрагмент). Выбранная таблица отправляется в браузер и работает как конечный автомат: она определяет, как блок рекомендаций должен реагировать на действия пользователя (например, прокрутку) и в какое состояние перейти.

Актуальность для SEO

Высокая. Адаптивные интерфейсы и персонализация представления контента на основе прогнозируемого вовлечения являются ключевыми трендами в развитии рекомендательных систем (таких как Дзен) и браузерных технологий. Описанные механизмы актуальны для текущей экосистемы продуктов Яндекса.

Важность для SEO

Влияние на органическое SEO низкое (2/10). Патент не описывает алгоритмы ранжирования веб-поиска (SERP). Он полностью сосредоточен на UI/UX рекомендательных систем Яндекса. Однако для специалистов, работающих с трафиком из Дзена или других рекомендательных лент, патент имеет критическое значение, так как он раскрывает механизм, который напрямую связывает прогнозируемое качество контента (интерес пользователя, Confidence Level) с его визуальной заметностью (форматом показа) и, как следствие, потенциальным трафиком.

Детальный разбор

Термины и определения

MLA (Machine Learning Algorithm / Алгоритм машинного обучения)

Алгоритм, обученный на исторических данных о взаимодействии пользователей с рекомендациями. Используется для прогнозирования Уровня достоверности.

Confidence Level Parameter (Параметр уровня достоверности)

Выходные данные MLA. Ключевая метрика, указывающая на вероятность того, что дополнительный контент будет представлять интерес для пользователя.

Lookup Table (Поисковая таблица)

Структура данных (алгоритм выбора представления), определяющая логику отображения блока рекомендаций. Работает как конечный автомат (state machine). Каждая таблица соответствует определенному диапазону уровней достоверности.

Recommendation Block (Блок рекомендаций)

Элемент интерфейса в браузерном приложении для отображения дополнительного рекомендованного контента.

Current State / Next State (Текущее состояние / Следующее состояние)

Состояния блока рекомендаций. Таблица сопоставляет сочетание Текущего состояния и Действия пользователя с Следующим состоянием.

Visible State (Видимое состояние)

Состояние, в котором блок рекомендаций виден на дисплее (например, в виде фрагмента (snippet) или развернутого окна).

Virtual State (Виртуальное состояние)

Состояние, в котором блок рекомендаций не виден на дисплее (скрыт). Используется, например, после того, как пользователь уже просмотрел контент.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент защищает механизм адаптивного управления отображением рекомендаций, где стратегия отображения (Поисковая таблица) выбирается динамически на основе прогнозируемого интереса пользователя (Уровень достоверности).

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной способ работы системы.

1. Сервер получает указание на веб-ресурс и дополнительный (рекомендуемый) контент.
2. Сервер определяет признаки, связанные с веб-ресурсом.
3. Сервер выполняет MLA на основе признаков для определения Параметра уровня достоверности.
4. Критический шаг: Сервер выбирает одну Поисковую таблицу из множества доступных. Выбор основывается на Уровне достоверности. Каждая таблица соответствует определенному диапазону уровней достоверности.
5. Каждая Поисковая таблица сопоставляет каждое сочетание (Текущее состояние блока + Действие пользователя) с одним Следующим состоянием блока.
6. Сервер отправляет выбранную Поисковую таблицу браузерному приложению для управления отображением блока рекомендаций.

Claim 7 (Зависимый от 5): Определяет ключевой эффект изобретения – адаптацию заметности.

Если есть две таблицы: Первая (для низкого уровня достоверности) и Вторая (для высокого уровня достоверности). При одинаковых входных данных (Текущее состояние + Действие пользователя), блок рекомендаций будет более заметен (more prominent), когда он отображается в состоянии, определенном Второй таблицей, по сравнению с состоянием, определенным Первой таблицей.

Claim 9 и 10 (Зависимые): Описывают управление состояниями для предотвращения повторов.

Состояния включают Видимое и Виртуальное (невидимое). Если пользователь просмотрел контент, система может изменить Текущее состояние на Виртуальное, чтобы избежать навязчивого повторного показа.

Где и как применяется

Изобретение не относится к стандартной архитектуре веб-поиска (CRAWLING, INDEXING, RANKING, BLENDER). Оно описывает работу Рекомендательной Системы (например, Дзен) и ее интеграцию с Клиентским Приложением (например, Яндекс Браузер). Это слой оптимизации UI/UX.

Взаимодействие компонентов:

1. Сервер рекомендаций контента: Выбирает дополнительный контент для показа.
2. Основной Сервер:
   • Принимает данные о состоянии браузера и действиях пользователя.
   • Выполняет MLA для расчета Confidence Level.
   • Выбирает и отправляет Поисковую таблицу.
3. Браузерное приложение (Client):
   • Получает Поисковую таблицу.
   • Использует ее как конечный автомат для определения следующего состояния отображения блока рекомендаций в ответ на действия пользователя.

На что влияет

• Конкретные типы контента: Влияет на отображение любого рекомендуемого контента. Система может адаптировать отображение в зависимости от вида контента (видео, аудио, текст), так как выбор Поисковой таблицы может дополнительно основываться на виде контента.
• Пользовательский опыт (UX): Напрямую влияет на заметность и интрузивность рекомендаций.
• Платформы и Устройства: Логика отображения адаптируется под тип устройства (например, портативные или настольные компьютеры).

Когда применяется

Алгоритм активируется при выполнении определенных условий (триггеров) во время сеанса просмотра.

• Триггеры активации: Сочетание заранее заданного состояния отображения браузера и действия пользователя. Примеры действий: прокрутка вперед/назад, жесты (свайп, двойное касание), нажатия клавиш/кнопок мыши, прокрутка до конца страницы. Примеры состояний: отображение конца веб-страницы, завершение просмотра видео.
• Пороговые значения: Система активируется только если Confidence Level превышает заранее заданный порог вероятности. Если порог не превышен, блок не отображается.

Пошаговый алгоритм

Описание процесса определения состояния блока рекомендаций.

1. Мониторинг и Сбор данных: Сервер получает от браузерного приложения данные о состоянии браузера (веб-ресурс, состояние отображения) и действии пользователя (триггер).
2. Извлечение признаков: Сервер определяет множество признаков, связанных с веб-ресурсом (URL, ключевые слова, автор, история взаимодействий).
3. Запрос контента: Сервер получает указание на дополнительный контент от Сервера рекомендаций.
4. Прогнозирование интереса (MLA): Сервер выполняет MLA для определения Параметра уровня достоверности (Confidence Level).
5. Пороговая фильтрация: Проверка, превышает ли уровень достоверности заданный порог.
6. Выбор логики отображения (Lookup Table Selection): Сервер выбирает Поисковую таблицу. Выбор основывается на:
   • Диапазоне уровня достоверности (Основной фактор).
   • Виде контента (Опционально).
   • Типе устройства (Опционально).

   Таблица выбирается так, чтобы более высокий уровень достоверности соответствовал более заметному формату отображения (Claim 7).

7. Передача логики: Сервер отправляет выбранную Поисковую таблицу браузерному приложению.
8. Обработка на клиенте (State Management): Браузерное приложение использует таблицу как конечный автомат. Оно вводит в таблицу Текущее состояние блока и Действие пользователя.
9. Рендеринг: Таблица выдает Следующее состояние. Браузер отображает блок рекомендаций в этом новом состоянии.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы: Ключевые слова, связанные с контентом просматриваемой веб-страницы, указание автора, дата просмотра.
• Технические факторы: URL-адрес просматриваемого ресурса и связанные с ним признаки.
• Поведенческие факторы (Исторические): Данные о предыдущих действиях пользователя при взаимодействии с веб-ресурсом и блоками рекомендаций. (Критически важны для обучения MLA).
• Поведенческие факторы (Текущие): Действия пользователя (прокрутка, жесты, клики) и состояние отображения браузера (какая часть страницы видна).
• Пользовательские факторы (Контекст): Вид пользовательского электронного устройства (например, портативное или настольное).

Какие метрики используются и как они считаются

• Параметр уровня достоверности (Confidence Level): Основная метрика системы. Вероятность того, что контент будет интересен пользователю.
  • Расчет: Вычисляется с помощью MLA.
  • Обучение MLA: Алгоритм обучается с учителем (supervised learning) на основе оценок экспертов (асессоров) или исторических данных о взаимодействии. Положительные примеры: клик и просмотр контента в течение заданного интервала времени. Отрицательные примеры: игнорирование или быстрое закрытие контента.
• Диапазоны уровней достоверности: Заранее заданные диапазоны (например, 0-20%, 20-40% и т.д.), с которыми сопоставляются Поисковые таблицы.

Выводы

1. Патент не про органический поиск: Изобретение описывает инфраструктуру и UX рекомендательных систем Яндекса (например, Дзен) в контролируемой среде (например, Яндекс Браузер), а не алгоритмы ранжирования основного веб-поиска. Прямых выводов для SEO нет.
2. Видимость зависит от прогнозируемого интереса: Ключевой принцип – заметность (prominence) отображения блока рекомендаций прямо пропорциональна уверенности системы в ее релевантности (Confidence Level), который рассчитывает MLA.
3. MLA обучается на вовлеченности: Алгоритм, прогнозирующий интерес, обучается на исторических данных о взаимодействии (клики, время просмотра). Контент, генерирующий высокое вовлечение, будет получать более высокий Confidence Level.
4. Динамическое управление интерфейсом через Поисковые таблицы: Яндекс использует систему Lookup Tables (конечные автоматы) для управления поведением интерфейса на клиенте. Сервер динамически решает, какую логику (таблицу) применить, основываясь на прогнозе MLA.
5. Контекстная адаптация: Система учитывает не только вероятность интереса, но и контекст: тип контента (видео/текст) и тип устройства (мобильный/десктоп) для выбора оптимального формата отображения.

Практика

Практическое применение в SEO

Хотя патент не влияет на органическое SEO, он дает критически важные инсайты для оптимизации контента под рекомендательные системы Яндекса (Дзен), которые являются значимым источником трафика.

Best practices (Оптимизация под Дзен/Рекомендации)

• Фокус на максимизации вовлечения (Engagement): Поскольку MLA прогнозирует Confidence Level на основе исторических данных о взаимодействии (время просмотра, удержание), необходимо создавать контент, который максимально вовлекает пользователя. Высокое вовлечение ведет к более высокому Confidence Level.
• Стимулирование более заметного отображения: Чем выше Confidence Level, тем более заметный (агрессивный) формат отображения выбирает система (Claim 7). Высококачественный контент будет показан в более крупных блоках, что приведет к большему CTR и трафику.
• Оптимизация под разные форматы контента: Учитывайте, что система адаптирует отображение под вид контента (видео, текст). Убедитесь, что контент хорошо отформатирован и оптимизирован для своего типа, чтобы максимизировать взаимодействие в рамках предложенного формата.
• Адаптация под мобильные устройства: Поскольку логика отображения также зависит от типа устройства, критически важно тестировать удобство потребления контента на смартфонах, где рекомендательные блоки особенно активны.

Worst practices (Оптимизация под Дзен/Рекомендации)

• Использование кликбейта с низким удержанием: Создание контента, который генерирует клик, но приводит к быстрому закрытию страницы. Это является отрицательным примером для обучения MLA и приведет к снижению Confidence Level для вашего контента/канала.
• Игнорирование показателей вовлеченности: Оценка успеха контента только по кликам без анализа времени просмотра или дочитываемости. Низкое качество вовлечения приведет к снижению видимости будущих рекомендаций.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегию Яндекса на использование машинного обучения для управления не только тем, что показывать, но и как это показывать. Для создателей контента, ориентированных на рекомендательный трафик, это означает, что качество и вовлеченность являются определяющими факторами видимости. Система спроектирована так, чтобы автоматически продвигать (делать более заметным) контент, который нравится пользователям, и пессимизировать (делать менее заметным) контент, который пользователи игнорируют или быстро закрывают.

Практические примеры

Сценарий 1: Высококачественный вовлекающий контент (Высокий Confidence Level)

1. Контент: Лонгрид с уникальной аналитикой, который исторически показывает высокое время просмотра.
2. Действие системы: MLA прогнозирует высокий Confidence Level (например, 90%).
3. Выбор таблицы: Сервер выбирает Поисковую таблицу для диапазона 80-100% (агрессивное отображение).
4. Результат: Когда пользователь заканчивает читать текущую статью, браузер отображает рекомендацию этого лонгрида в виде большого, развернутого окна, занимающего значительную часть экрана.

Сценарий 2: Контент низкого качества или Кликбейт (Низкий Confidence Level)

1. Контент: Статья с кликбейтным заголовком, которую пользователи часто быстро закрывают.
2. Действие системы: MLA прогнозирует низкий Confidence Level (например, 15%).
3. Выбор таблицы: Сервер выбирает Поисковую таблицу для диапазона 0-20% (пассивное отображение).
4. Результат: Когда пользователь заканчивает читать текущую статью, браузер отображает рекомендацию этой статьи в виде маленького, едва заметного фрагмента (snippet) внизу экрана, который легко проигнорировать.

Вопросы и ответы