Как Яндекс использует механизм обратной связи (Feedback Loop) для выравнивания трафика сайта в соответствии с его качеством

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему несоответствия между объективным качеством веб-ресурса и объемом получаемого им трафика. В частности, он адресует проблему «холодного старта»: новые или высококачественные сайты часто не ранжируются высоко из-за отсутствия истории трафика. Также механизм направлен на коррекцию ситуаций, когда низкокачественные сайты получают непропорционально большой объем трафика. Цель изобретения — создать систему обратной связи, которая автоматически выравнивает объем трафика сайта с его показателями качества.

Что запатентовано

Запатентована система ранжирования, реализующая механизм обратной связи (Feedback Loop). Суть изобретения заключается в расчете «Необработанной оценки качества» (Raw Quality Score) на основе статистических признаков (лояльность, вовлеченность) и сравнении этой оценки с «Эталонной оценкой» (Reference Score). Эталонная оценка — это ожидаемое качество для текущего уровня трафика, определяемое по «Кривой тренда». При обнаружении смещения применяется формула корректировки для получения «Скорректированной оценки качества», которая используется в ранжировании.

Как это работает

Система выявляет расхождения между качеством сайта и его трафиком. Она использует эталонную Кривую тренда, показывающую ожидаемое соотношение качества и трафика. Если сайт демонстрирует высокое качество, но имеет низкий трафик (оказывается «выше кривой»), система повышает его в ранжировании, чтобы увеличить трафик. Если сайт имеет низкое качество, но высокий трафик («ниже кривой»), система понижает его в ранжировании, чтобы уменьшить трафик. Этот механизм постоянно стремится привести будущий трафик сайта в соответствие с его качеством.

Актуальность для SEO

Высокая. Механизмы оценки качества сайтов на основе лояльности аудитории и анализа трафика являются ядром современных поисковых систем и напрямую коррелируют с метриками качества Яндекса (например, Proxima). Описанный механизм обратной связи является фундаментальным подходом к управлению качеством выдачи и решению проблемы «холодного старта».

Важность для SEO

Влияние на SEO критическое (9/10). Этот патент описывает фундаментальный механизм, определяющий, как сигналы качества сайта транслируются в ранжирование и трафик. Он подчеркивает первостепенную важность работы над долгосрочной лояльностью пользователей, вовлеченностью и построением бренда (прямой трафик). Механизм объясняет, почему высококачественные сайты могут ускорять свой рост (получая буст) и почему сайты, получающие некачественный трафик или теряющие актуальность, могут быть резко пессимизированы.

Детальный разбор

Термины и определения

Bias (Смещение)

Разница между Необработанной оценкой качества и Эталонной оценкой при данном уровне пользовательского трафика.

Bias Correction Formula (Формула корректировки смещения)

Формула, применяемая для получения Скорректированной оценки качества. Параметры формулы определяются экспертами эмпирически, что делает сигнал ортогональным.

Corrected Quality Score (Скорректированная оценка качества)

Оценка, полученная после применения Формулы корректировки смещения. Используется для определения позиции веб-ресурса в SERP.

Feedback Loop (Петля обратной связи)

Механизм, при котором Скорректированная оценка качества изменяет ранжирование, что приводит к изменению будущего трафика, стремясь привести качество и трафик в соответствие друг с другом (Claim 1).

Prediction Algorithms (Алгоритмы предсказания)

Набор алгоритмов, используемых для расчета Необработанной оценки качества. Каждый алгоритм предсказывает значение одного признака на основе остальных, чтобы оценить их взаимную корреляцию и согласованность.

Raw Quality Score (Необработанная оценка качества)

Оценка, генерируемая на основе набора статистических признаков сайта. Указывает на воспринимаемое качество веб-ресурса. Рассчитывается путем анализа корреляции между признаками.

Reference Score (Эталонная оценка)

Ожидаемая оценка качества для веб-ресурса с определенным уровнем пользовательского трафика. Определяется по Кривой тренда.

Trend Curve (Кривая тренда, Эталонная кривая)

Логарифмическая кривая, построенная на основе обучающих данных, которая отображает идеальное соотношение между Необработанной оценкой качества (Ось Y) и Уровнем пользовательского трафика (Ось X).

User Traffic Level (Уровень пользовательского трафика)

Метрика объема трафика на веб-ресурсе. Может измеряться как MAU (ежемесячные активные пользователи), WAU или DAU.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент защищает систему обратной связи для выравнивания трафика и качества.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной процесс работы системы (Feedback Loop).

1. Прием набора статистических признаков веб-ресурса.
2. Генерирование Необработанной оценки качества.
3. Сравнение ее с Эталонной оценкой (ожидаемое качество для данного уровня трафика).
4. Применение Формулы корректировки смещения при наличии разницы (смещения) для получения Скорректированной оценки качества.
5. Использование Скорректированной оценки для ранжирования в SERP.
6. Ключевой результат (Цель): Скорректированная оценка приводит к тому, что будущая Необработанная оценка приближается к будущей Эталонной оценке. Система корректирует ранг, чтобы изменить трафик и привести его в соответствие с качеством.

Claim 2 (Зависимый от 1): Детализирует метод расчета Необработанной оценки качества.

1. Выполнение набора Алгоритмов предсказания: каждый алгоритм предсказывает значение одного признака на основе остальных.
2. Определение весового значения, которое показывает, насколько хорошо данный признак коррелирует (согласуется) с остальными.
3. Вычисление Необработанной оценки качества на основе этих весовых значений (например, их суммы).

Этот метод измеряет внутреннюю согласованность и надежность статистических сигналов сайта.

Claim 3 и 4 (Зависимые): Детализируют метод определения Эталонной оценки.

1. Нанесение Необработанных оценок качества обучающих веб-ресурсов на график зависимости от их уровня трафика.
2. Генерирование логарифмической Кривой тренда. Формула (Claim 4): $f(x)=a* np.log (b * x+c)$.

Claim 5 (Зависимый от 1): Указывает конкретную Формулу корректировки смещения.

$raw\_score — (1-a) * (f(visitors) — raw\_score) * b / std(raw\_score) * (visitors*c) / (d * 10)$

Claim 9 (Зависимый от 1): Описывает направление корректировки ранжирования. КРИТИЧЕСКОЕ ПРОТИВОРЕЧИЕ.

Текст Claim 9 описывает логику (Модель А):

• Если Необработанная оценка > Эталонной → Позиция ПОНИЖАЕТСЯ.
• Если Необработанная оценка < Эталонной → Позиция ПОВЫШАЕТСЯ.

Однако эта логика противоречит:

1. Цели изобретения, заявленной в Claim 1 (приближение будущей оценки к эталону через корректировку трафика).
2. Детальному описанию и примерам в патенте ([118],), которые иллюстрируют противоположную логику (Модель Б): буст для качественных сайтов с низким трафиком и пессимизация для некачественных с высоким.
3. Заявленной задаче решения проблемы «холодного старта».

Интерпретация: Поскольку Модель Б является единственной, которая соответствует фундаментальной цели (Claim 1) и детальному описанию, мы предполагаем, что Модель Б является задуманным механизмом, а текст в Claim 9 содержит ошибку или неточность. Дальнейший анализ основан на Модели Б.

Где и как применяется

Изобретение применяется на нескольких этапах поиска, интегрируя офлайн-вычисления и онлайн-ранжирование.

INDEXING и Офлайн-обработка (Слой Качества)
На этом этапе происходит основная часть вычислений. Система взаимодействует с хранилищами поведенческих и трафиковых данных.

1. Сбор признаков: Периодический сбор статистических признаков (лояльность, прямой трафик, MAU и т.д.) для веб-ресурсов.
2. Расчет Raw Quality Score: Выполнение сложных Алгоритмов предсказания для оценки согласованности признаков и расчета первичной оценки качества.
3. Построение Trend Curve: Периодическое обновление эталонной модели (Кривой тренда) на основе обучающих данных.

RANKING – Ранжирование (Уровень L3/Proxima)
Основное применение происходит на этапе ранжирования, вероятно, как часть системы оценки качества (аналогично Proxima).

1. Сравнение и Корректировка: Необработанная оценка качества сравнивается с Эталонной оценкой для текущего уровня трафика сайта. При наличии смещения рассчитывается Скорректированная оценка качества.
2. Применение в формуле: Скорректированная оценка качества используется как мощный фактор в основной формуле ранжирования (например, CatBoost на уровне L3) для определения позиции сайта в SERP.

На что влияет

• Конкретные типы контента и запросы: Влияет на все типы контента и запросов, так как механизм оценивает общее качество веб-ресурса (хоста).
• Конкретные ниши (YMYL): Имеет критическое значение для ниш, требующих высокого доверия (YMYL), поскольку входные признаки (лояльность, прямой трафик, длительность сессий) являются сильными прокси-сигналами E-E-A-T.
• Жизненный цикл сайта: Сильно влияет на новые сайты (помогает преодолеть «холодный старт», если качество высокое) и на устоявшиеся сайты, качество которых меняется (ускоряет падение при деградации качества).

Когда применяется

Алгоритм применяется постоянно, но его эффект зависит от наличия данных и величины смещения.

• Условия работы: Наличие достаточного количества статистических данных о веб-ресурсе для расчета входных признаков и определения уровня трафика.
• Триггеры активации: Обнаружение статистически значимого Смещения (Bias) — разницы между Необработанной оценкой качества и Эталонной оценкой на Кривой тренда.

Пошаговый алгоритм

Фаза 1: Офлайн-вычисления и Построение Модели

1. Построение Кривой Тренда (Эталон):
   1. Выбор обучающих веб-ресурсов, чье качество считается объективным.
   2. Подгонка логарифмической Кривой тренда ($f(x)=a* np.log (b * x+c)$) к их данным о качестве и трафике. Эта кривая определяет Эталонные оценки.
   3. Определение экспертами параметров (a, b, c, d) для Формулы корректировки смещения.
2. Сбор Признаков: Периодический сбор статистических признаков (см. раздел 4.1) и Уровня пользовательского трафика (например, MAU) для всех веб-ресурсов.
3. Нормализация: Нормализация признаков к значениям от 0 до 1.
4. Расчет Необработанной Оценки Качества (Claim 2):
   1. Для каждого признака выполняется Алгоритм предсказания, который пытается предсказать его значение на основе остальных признаков.
   2. Определяется весовое значение, показывающее, насколько хорошо признак коррелирует (согласуется) с остальными.
   3. Необработанная оценка качества вычисляется на основе этих весов (например, как сумма).

Фаза 2: Применение в Ранжировании (Feedback Loop)

5. Сравнение с Эталоном: Необработанная оценка качества сравнивается с Эталонной оценкой на Кривой тренда для текущего уровня трафика сайта.
6. Обнаружение Смещения: Определяется наличие и направление смещения (Bias).
   • Сайт «Выше кривой» (Недооценен): Качество выше ожидаемого для этого трафика.
   • Сайт «Ниже кривой» (Переоценен): Качество ниже ожидаемого для этого трафика.
7. Расчет Корректировки: Применение Формулы корректировки смещения для получения Скорректированной оценки качества.
8. Применение в Ранжировании (Модель Б): Использование Скорректированной оценки качества как фактора ранжирования в SERP.
   • Если сайт был «Выше кривой», его ранжирование повышается.
   • Если сайт был «Ниже кривой», его ранжирование понижается.
9. Обратная связь: Изменение позиции в ранжировании приводит к изменению будущего трафика. Система стремится привести сайт на Кривую тренда.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует исключительно статистические признаки, связанные с веб-ресурсом в целом. Патент явно перечисляет 10 признаков:

• Поведенческие факторы (Лояльность и Вовлеченность):
  • Коэффициент ежемесячного возврата пользователей.
  • Длительная привязанность пользователей (например, доступ в течение 3 месяцев).
  • Процент обращений с длительностью клика более 120 секунд.
• Трафиковые факторы и Источники (Брендовые сигналы):
  • Количество пользователей в месяц / Уровень пользовательского трафика (MAU, WAU, DAU).
  • Процент уникальных прямых обращений (мобильные/десктоп).
  • Логарифм абсолютного количества прямых сеансов с десктопа.
• Технические и Качественные факторы:
  • Качество веб-ресурса (параметр доверия, возможно, на основе белого списка).
  • Среднее качество пользователей (соотношение людей и ботов).
  • Доля исходящего трафика на рекламный веб-ресурс.

Какие метрики используются и как они считаются

• Нормализация признаков: Все входные признаки нормализуются до значения от 0 до 1.
• Необработанная оценка качества: Рассчитывается через механизм предсказания и взвешивания корреляций между признаками (Claim 2). Это измеряет внутреннюю согласованность и силу качественных сигналов.
• Эталонная оценка (Кривая тренда): Определяется логарифмической функцией, подогнанной под обучающие данные:
  
  $f(x)=a* np.log (b * x+c)$
  
  Где x – уровень трафика.
• Скорректированная оценка качества: Рассчитывается с помощью Формулы корректировки смещения:
  
  $raw\_score — (1-a) * (f(visitors) — raw\_score) * b / std(raw\_score) * (visitors*c) / (d * 10)$
• Ортогональный сигнал: Параметры (a, b, c, d) в формуле корректировки определяются экспертами эмпирически, а не через машинное обучение. Это делает корректирующий сигнал ортогональным (независимым) от входных признаков, создавая отдельный сигнал качества.

Выводы

1. Яндекс моделирует зависимость между Качеством и Трафиком: Существует четкая модель (Кривая тренда), определяющая, сколько трафика должен получать сайт определенного качества. Система активно управляет ранжированием, чтобы привести реальность в соответствие с этой моделью.
2. Ранжирование как механизм обратной связи (Feedback Loop): Если качество не соответствует трафику, система использует ранжирование как рычаг для изменения трафика (повышая или понижая позиции), пока баланс не будет достигнут.
3. Определение Качества основано на Лояльности и Бренде: Входные признаки сильно смещены в сторону лояльности (возвраты пользователей), вовлеченности (длительность сессий > 120с) и силы бренда (прямой трафик). Это сильные прокси-сигналы E-E-A-T.
4. Решение проблемы «Холодного старта»: Система предоставляет механизм для быстрого роста новых высококачественных сайтов. Если сайт демонстрирует высокие метрики качества при низком трафике («выше кривой»), он получает буст в ранжировании.
5. Пессимизация за несоответствие качества: Сайты, получающие трафик, но не демонстрирующие соответствующих метрик вовлеченности («ниже кривой»), будут активно понижаться в выдаче.
6. Важность согласованности метрик: Метод расчета Необработанной оценки качества (через взаимное предсказание признаков) показывает, что Яндекс ценит внутреннюю согласованность данных. Накрутки отдельных метрик будут выявлены через низкую корреляцию.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Фокус на удержании пользователей (Retention) и лояльности: Стратегия должна быть направлена на стимулирование повторных визитов. Используйте email-рассылки, push-уведомления, программы лояльности, регулярное обновление контента. Метрики «Коэффициент ежемесячного возврата» и «Длительная привязанность» являются прямыми входами в систему.
• Максимизация вовлеченности: Создавайте контент и UX, которые удерживают пользователя. Метрика «Процент обращений с длительностью клика более 120 секунд» напрямую учитывается. Оптимизируйте скорость загрузки и внутреннюю перелинковку.
• Построение бренда и стимулирование прямого трафика: Увеличение доли прямого трафика (Direct Traffic) является сильным сигналом качества и авторитетности. Инвестируйте в узнаваемость бренда за пределами SEO. Метрики прямого трафика с мобильных и десктопных устройств используются системой.
• Обеспечение качества трафика и фильтрация ботов: Следите за качеством входящего трафика. Метрика «Среднее качество пользователей» (люди против ботов) учитывается. Низкое качество трафика ухудшит общую оценку и нарушит согласованность метрик.

Worst practices (это делать не надо)

• Покупка низкокачественного трафика или накрутки: Попытка увеличить «Уровень пользовательского трафика» (MAU) без пропорционального роста метрик качества приведет к тому, что сайт окажется «ниже кривой». Это активирует механизм пессимизации для снижения трафика.
• Игнорирование UX и Retention: Фокусировка исключительно на привлечении нового SEO-трафика без работы над удержанием аудитории. Если пользователи приходят и уходят, Необработанная оценка качества будет низкой.
• Чрезмерная агрессивная монетизация: Высокая «Доля исходящего трафика на рекламный веб-ресурс» и факторы, ухудшающие вовлеченность (например, кликбейт, pop-up), негативно скажутся на входных признаках и общей оценке качества.
• Накрутка отдельных метрик: Попытка накрутить только один показатель (например, время на сайте) будет неэффективна, так как система оценивает корреляцию между всеми признаками (Claim 2). Несогласованность метрик приведет к низкой оценке.

Стратегическое значение

Этот патент подтверждает стратегический приоритет Яндекса на долгосрочное качество сайта и удовлетворенность пользователей (философия Proxima). Он показывает, что SEO неотделимо от продукта и маркетинга. Долгосрочная стратегия должна строиться на создании авторитетных ресурсов, которые формируют лояльное ядро аудитории. Качество в понимании Яндекса — это не только релевантность контента, но и то, как пользователи взаимодействуют с сайтом в целом и насколько они ему доверяют (возвращаются и заходят напрямую).

Практические примеры

Сценарий 1: Новый высококачественный сайт (Решение «Холодного старта»)

1. Ситуация: Запускается новый экспертный блог. Контент уникальный. Первые пользователи показывают высокую вовлеченность (Длительность > 120с) и часто возвращаются. Однако общий трафик (MAU) низкий.
2. Действие системы: Система рассчитывает высокую Необработанную оценку качества. На графике сайт оказывается значительно «Выше кривой тренда» (качество высокое, трафик низкий).
3. Корректировка: Система применяет формулу и генерирует Скорректированную оценку, которая приводит к агрессивному повышению ранжирования сайта.
4. Результат: Сайт получает значительно больше трафика. Система продолжает мониторинг, пока сайт не достигнет баланса на Кривой тренда.

Сценарий 2: Деградация качества устоявшегося сайта (Пессимизация)

1. Ситуация: Популярный новостной портал меняет политику, качество контента падает, появляется много кликбейта. Лояльность снижается, возвраты падают, время на сайте сокращается. Однако за счет инерции трафик (MAU) остается высоким.
2. Действие системы: Необработанная оценка качества снижается. На графике сайт оказывается «Ниже кривой тренда» (качество низкое, трафик высокий).
3. Корректировка: Система применяет формулу и генерирует Скорректированную оценку, которая приводит к понижению ранжирования сайта.
4. Результат: Сайт теряет позиции и трафик. Снижение продолжается до тех пор, пока объем трафика не станет соответствовать новому (низкому) уровню качества.

Вопросы и ответы