Как Яндекс может полностью убирать органическую выдачу, показывая только результаты вертикального поиска

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу оптимизации пользовательского опыта (UX) и ускорения доступа к релевантной информации. Он устраняет необходимость для пользователя просматривать стандартную страницу результатов (SERP) и вручную переходить в специализированную вертикаль (например, Картинки или Погоду), если интент запроса очевиден. Это сокращает количество кликов и время до получения ответа.

Что запатентовано

Запатентована система и метод для выборочного отображения результатов поиска. Суть изобретения заключается в механизме оценки Уровня уверенности (Confidence Level) в том, что результат конкретного Вертикального поиска (Vertical Search) является наиболее релевантным. Если этот уровень превышает заданный порог, система инструктирует устройство отобразить исключительно (exclusively) результаты этой вертикали, полностью минуя стандартную SERP.

Как это работает

Система получает запрос и генерирует ранжированный набор результатов, включающий как общий веб-поиск, так и результаты из вертикалей (часто представленные как Widget Application или Колдунщики). Затем рассчитывается Confidence Level для наиболее релевантного вертикального результата. Расчет учитывает Вес интента (Intent Weight), наличие Определяющих слов (Determinative Words) (например, «фото», «погода»), позицию вертикального результата в общем ранжировании и исторические данные о поведении пользователей. Если уверенность высока, пользователю сразу показывается интерфейс вертикали; если низка — показывается стандартная смешанная выдача.

Актуальность для SEO

Высокая. Агрессивное продвижение специализированных вертикалей и Колдунщиков (Wizards) является ключевым элементом стратегии Яндекса по оптимизации UX и удержанию пользователя в своей экосистеме, особенно на мобильных устройствах. Механизмы прямого ответа и приоритезации вертикалей над органическим поиском активно используются в современных поисковых интерфейсах.

Важность для SEO

Влияние на SEO очень значительно (8/10). Патент описывает механизм, который может полностью лишить стандартные органические веб-результаты видимости и трафика по запросам с сильным вертикальным интентом. Это подчеркивает стратегическую необходимость оптимизации не только веб-страниц, но и контента внутри соответствующих вертикалей Яндекса (Картинки, Видео, Карты и т.д.), так как для определенных кластеров запросов они становятся единственной точкой входа.

Детальный разбор

Термины и определения

Confidence Level (Уровень уверенности)

Метрика, рассчитываемая сервером, которая определяет степень уверенности системы в том, что результат вертикального поиска является наиболее релевантным ответом на запрос пользователя.

Determinative Words (Определяющие слова)

Слова или фразы в запросе, которые явно указывают на интент пользователя и предпочтительный формат ответа (например, «фото», «видео», «карта», «погода», «перевод»).

Intent Weight (Вес интента)

Метрика, оценивающая вероятность того, что пользователь, отправивший запрос, намеревался увидеть данные из конкретного вертикального поиска.

Results Intent Parameter (Параметр интента результатов)

Компонент Intent Weight, указывающий на то, в каком виде (формате) пользователь хотел бы получить результаты поиска (например, смотреть видео, а не читать текст).

Search Intent Parameter (Параметр поискового интента)

Компонент Intent Weight, указывающий на то, что именно пользователь желает получить в ответ на запрос (например, информацию о погоде).

Stop Words (Стоп-слова)

В контексте патента — слова в запросе, которые снижают вероятность того, что пользователь заинтересован в стандартном вертикальном сервисе (например, слово «torrent» может указывать на нежелание использовать официальный видео-сервис).

Vertical Search (Вертикальный поиск)

Поиск, выполняемый по подмножеству данных, сгруппированных по определенному атрибуту (Картинки, Видео, Карты, Новости и т.д.).

Widget Application (Виджет-приложение / Колдунщик)

Формат представления результатов вертикального поиска. В патенте этот элемент используется для анализа релевантности вертикали. В контексте Яндекса часто реализуется как Колдунщик.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент фокусируется на механизме принятия решения о том, какой тип выдачи показать пользователю: стандартную смешанную или эксклюзивную вертикальную.

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

1. Получение поискового запроса.
2. Генерация ранжированного набора результатов (ranked result set). Этот набор включает как общие результаты (general search result), так и вертикальные результаты (vertical search result). Вертикальный результат представлен в виде Widget Application.
3. Определение Intent Weight запроса.
4. Определение Confidence Level в том, что вертикальный результат является наиболее релевантным.
5. Критически важно: Расчет Confidence Level основывается на анализе запроса, вертикального результата и как минимум одного из следующих факторов:
   • (i) Данные внутри виджета.
   • (ii) Иерархическая позиция виджета в ранжированном наборе.
   • (iii) Intent Weight.
   • (iv) Determinative words в запросе.
   • (v) Stop words в запросе.
   • (vi) Историческая частота комбинации запроса и ответа виджета у других пользователей.
6. Принятие решения:
   • Если Confidence Level ВЫШЕ порога: отобразить исключительно вертикальный результат.
   • Если Confidence Level НИЖЕ порога: отобразить и общий, и вертикальный результат (стандартная SERP).

Claim 6 (Зависимый от 1): Уточняет, как определяется Intent Weight.

Определение веса интента включает парсинг запроса для выявления Search Intent Parameter (что ищет пользователь) и Results Intent Parameter (в каком формате он хочет это получить).

Где и как применяется

Изобретение применяется на финальных этапах формирования поисковой выдачи, определяя не ранжирование документов, а структуру самой страницы результатов (SERP).

QUERY PROCESSING – Понимание Запросов
На этом этапе происходит анализ запроса для выявления Determinative Words и Stop Words. Также вычисляются Search Intent Parameter и Results Intent Parameter, которые формируют Intent Weight.

RANKING – Ранжирование
Система генерирует общий ранжированный список результатов от разных источников. На этом этапе определяется иерархическая позиция Widget Application (представления вертикального результата) относительно других результатов. Эта позиция используется как входной сигнал для последующего анализа.

BLENDER – Метапоиск и Смешивание (Post-Processing)
Это ключевой слой применения патента. Компонент, отвечающий за смешивание и пост-обработку, использует данные из слоев Query Processing и Ranking для расчета финального Confidence Level. Именно здесь принимается решение: сформировать стандартную SERP или отправить триггер для отображения эксклюзивного вертикального результата.

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние оказывается на запросы с явным, недвусмысленным интентом, который точно соответствует одной из поисковых вертикалей. Примеры из патента: «Images of kittens», «Weather Saint-Petersburg», «Translate Engagement».
• Конкретные типы контента и ниши: Сильное влияние на видимость контента в нишах, где существуют развитые вертикальные сервисы: изображения, видео, карты, погода, переводы, расписания. Стандартные веб-страницы по этим тематикам могут быть полностью исключены из видимости.

Когда применяется

Алгоритм оценки применяется при каждом запросе, но механизм эксклюзивного отображения активируется только при определенных условиях.

• Триггер активации: Confidence Level превышает предопределенный порог (Pre-determined Threshold).
• Условия для высокой уверенности:
  • Наличие явных Determinative Words в запросе.
  • Высокая позиция соответствующего Widget Application в предварительном ранжировании (например, Топ-1).
  • Сильные исторические поведенческие сигналы, подтверждающие, что пользователи по этому запросу преимущественно выбирают эту вертикаль.
• Исключения: Запросы являются неоднозначными (например, «Pharmacy» из патента), где система не может уверенно выбрать одну вертикаль, и поэтому показывает стандартную SERP.

Пошаговый алгоритм

1. Получение и анализ запроса: Система получает запрос. Запрос анализируется для определения Determinative Words, Stop Words и расчета Intent Weight (через Search Intent Parameter и Results Intent Parameter).
2. Генерация и ранжирование результатов: Запрос отправляется в модули общего веб-поиска и вертикального поиска. Результаты вертикальных поисков форматируются в Widget Applications.
3. Предварительное смешивание: Система создает общий ранжированный список (ranked result set), включающий веб-результаты и виджеты. Определяется иерархическая позиция каждого виджета.
4. Расчет Confidence Level: Для наиболее релевантного виджета рассчитывается Confidence Level. В расчете участвуют: позиция виджета, Intent Weight и исторические данные о поведении пользователей.
5. Сравнение с порогом: Confidence Level сравнивается с предопределенным порогом.
6. Финальное отображение:
   • Если порог превышен: Система отправляет триггер устройству пользователя для отображения исключительно результатов соответствующей вертикали.
   • Если порог не превышен: Система формирует и отправляет стандартную SERP, содержащую как общие веб-результаты, так и виджет(ы).

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы (Текстовые): Текст поискового запроса используется для парсинга и идентификации Determinative Words (например, «фото», «видео», «погода») и Stop Words.
• Поведенческие факторы: Исторические данные критически важны. Используются:
  • Частота выбора (кликов) конкретного виджета в ответ на аналогичные запросы другими пользователями.
  • Общая частота комбинации «запрос + ответ виджета».
  • В описании также упоминается анализ кликабельности (clickability) результатов.
• Системные данные (Ранжирование): Иерархическая позиция Widget Application в общем ранжированном списке результатов. Определяется, находится ли виджет на первой позиции или в Топ-N результатов.

Какие метрики используются и как они считаются

• Intent Weight: Вычисляется путем парсинга запроса и определения Search Intent Parameter и Results Intent Parameter. Расчет также может учитывать относительную частоту запроса в общем поиске по сравнению с частотой в вертикальном поиске (например, запрос чаще встречается в поиске по картинкам, чем в веб-поиске).
• Confidence Level: Агрегированная метрика, основанная на взвешенной комбинации Intent Weight, позиции виджета в ранжировании и поведенческих факторов. Точная формула расчета в патенте не приводится, указано, что она может определяться оператором системы и корректироваться на основе эмпирических результатов.

Выводы

1. Возможность полного исключения органической выдачи: Ключевой вывод — Яндекс имеет механизм, позволяющий полностью убрать стандартные веб-результаты из видимости, если интент пользователя четко соответствует одной из вертикалей.
2. Интент определяется комплексно: Решение о формате выдачи принимается не только на основе текста запроса (наличия Determinative Words), но и на основе предварительного ранжирования (позиции виджета) и исторических поведенческих данных (куда обычно кликают пользователи).
3. Поведенческие факторы управляют структурой SERP: Исторические данные о кликах и выборе пользователей напрямую влияют на расчет Confidence Level и, следовательно, на то, будет ли показана органическая выдача или нет.
4. Виджеты как объекты ранжирования: Вертикальные результаты (Widget Applications) участвуют в общем ранжировании. Их высокая позиция является необходимым (хотя и не достаточным) условием для активации эксклюзивного режима отображения.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Обязательная оптимизация в релевантных вертикалях: Критически важно обеспечить максимальное присутствие и оптимизацию внутри соответствующих вертикалей Яндекса (Картинки, Видео, Карты, Новости и т.д.). Для запросов с сильным вертикальным интентом это может быть единственный способ получить трафик.
• Мониторинг структуры выдачи: Регулярно отслеживайте, как выглядит выдача по вашим целевым запросам, особенно на мобильных устройствах. Если наблюдается активация эксклюзивного вертикального режима, необходимо сместить фокус SEO-стратегии на эту вертикаль.
• Оптимизация медиаконтента (Image/Video SEO): Убедитесь, что изображения и видео на сайте правильно размечены (Alt-теги, заголовки, окружающий текст, микроразметка Schema.org) и технически оптимизированы для улучшения их ранжирования в соответствующих вертикалях.
• Локальная оптимизация (Local SEO): Для локального бизнеса необходимо максимально полно работать с Яндекс.Бизнесом (Картами), так как по локальным запросам (например, «кинотеатр орбита» из патента) система может сразу показать эксклюзивный локальный ответ, минуя сайты.

Worst practices (это делать не надо)

• Игнорирование вертикальных поисков: Стратегия, сфокусированная только на Топ-10 органических ссылок, является рискованной. Нельзя игнорировать оптимизацию под вертикали, так как органика может быть полностью скрыта.
• Создание контента, конкурирующего с быстрыми ответами: Попытка ранжироваться в органике по запросам, которые идеально отвечают функционалу вертикалей/колдунщиков (например, «погода в москве», «перевод слова X»), будет неэффективной, так как система с высокой вероятностью покажет эксклюзивный вертикальный ответ.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегию Яндекса на построение экосистемы сервисов (вертикалей) и стремление предоставлять быстрые ответы без необходимости перехода на внешние сайты. Для SEO это означает необратимое снижение доли классического органического трафика по многим типам запросов и необходимость диверсификации стратегии продвижения. Вертикали Яндекса следует рассматривать как самостоятельные и приоритетные каналы привлечения аудитории.

Практические примеры

Сценарий 1: Оптимизация интернет-магазина под Image Search

1. Анализ запросов: SEO-специалист определяет, что по запросам типа «[модель товара] фото» (содержит Determinative Word «фото») Яндекс часто показывает эксклюзивную выдачу Яндекс.Картинок.
2. Действия по SEO: Проводится аудит изображений товаров: оптимизируются Alt-теги, заголовки страниц, внедряется микроразметка изображений, ускоряется загрузка медиафайлов.
3. Ожидаемый результат: Изображения магазина высоко ранжируются в Яндекс.Картинках. Даже когда органика полностью скрыта по этим запросам (согласно патенту), магазин продолжает получать трафик напрямую из вертикали Картинок.

Сценарий 2: Продвижение локального сервиса (ресторана)

1. Анализ запросов: Определяется, что по запросам типа «[название ресторана] адрес» система с высокой уверенностью показывает результаты Карт (локальная вертикаль).
2. Действия по SEO: Фокус смещается с продвижения сайта ресторана на оптимизацию его карточки в Яндекс.Бизнесе (Картах): актуализация информации, работа с отзывами, добавление фотографий, меню. Цель — повысить ранжирование карточки внутри локальной вертикали.
3. Ожидаемый результат: По целевым локальным запросам Яндекс может показать эксклюзивный ответ Карт. Благодаря оптимизации, карточка ресторана находится на виду, обеспечивая привлечение клиентов напрямую, минуя необходимость перехода на сайт.

Вопросы и ответы