Как Яндекс оптимизирует аукционы контекстной рекламы (Yandex Direct) путем итеративного уточнения максимальных ставок рекламодателей

Описание

Какую задачу решает

Патент относится к области рекламных технологий (AdTech), а не органического поиска. Он решает задачу максимизации дохода рекламной платформы (например, Yandex Direct). Ключевая проблема заключается в том, что рекламодатели (Originators) стратегически занижают ставки, скрывая истинную максимальную сумму, которую они готовы заплатить (Maximum Price). Изобретение предлагает механизм аукциона для точного выявления этой суммы и оптимизации монетизации.

Что запатентовано

Запатентована система управления итеративными аукционами (Selection-Rounds) за рекламные слоты (Message Slots). Суть изобретения заключается в проведении серии аукционов с контролируемым составом участников. Система использует и динамически обновляет индивидуальные резервные цены (Current Reserve Price) для каждого рекламодателя, чтобы итеративно приблизить эту оценку к его реальной максимальной готовности платить.

Как это работает

Система проводит последовательные аукционы, применяя два ключевых правила: Limitation Rule (ограничение числа участников, обычно равное числу слотов) и Cycling Rule (изменение состава участников в каждом раунде). Ставка рекламодателя (Bidding Price) сравнивается с его индивидуальной Current Reserve Price. Если он выигрывает, система повышает его Reserve Price для следующего раунда; если проигрывает — понижает. Этот процесс сужает диапазон оценки (Price Interval) и приближает Reserve Price к истинному максимуму. В дальнейшем система приоритизирует высокодоходных (High-yield) рекламодателей.

Актуальность для SEO

Высокая (для сферы AdTech и PPC). Оптимизация механизмов аукционов и точная оценка истинной ценности рекламодателей являются ключевыми задачами для современных платформ контекстной рекламы, таких как Yandex Direct. Описанные методы актуальны для максимизации дохода платформы.

Важность для SEO

Влияние на органическое SEO минимальное (1/10). Патент описывает внутренние процессы рекламной платформы Яндекс без прямых рекомендаций для SEO. Он касается исключительно механики аукционов платной рекламы (Yandex Direct) и не описывает алгоритмы, связанные с ранжированием органического поиска, индексацией или анализом контента. Патент критически важен для PPC-специалистов, но не для SEO.

Детальный разбор

Термины и определения

Bidding Price (Цена предложения, Ставка)

Сумма, которую рекламодатель предлагает заплатить за размещение своего сообщения в данном раунде аукциона.

Current Reserve Price (Текущая резервная цена)

Индивидуальная для каждого рекламодателя цена, хранимая системой. Представляет собой последнюю оценку максимальной суммы, которую данный рекламодатель готов заплатить за слот. Используется как порог для сравнения со ставкой.

Cycling Rule (Правило ротации/циклирования)

Правило выбора участников аукциона, гарантирующее, что комбинация участников в текущем раунде отличается от комбинации в предыдущем раунде.

Digital Document (Цифровой документ)

Документ, генерируемый сервером. В патенте явно упоминается как пример Search Engine Result Page (SERP) или онлайн-ресурс.

High-yield Originator (Высокодоходный инициатор)

Рекламодатель, чья итоговая Current Reserve Price оказалась одной из самых высоких. Такие рекламодатели получают приоритет в будущих аукционах.

Limitation Rule (Правило ограничения)

Правило, ограничивающее общее количество участников в данном раунде (например, равное количеству доступных слотов).

Low-yield Originator (Низкодоходный инициатор)

Рекламодатель, чья итоговая Current Reserve Price оказалась одной из самых низких. Такие рекламодатели могут быть исключены из будущих аукционов.

Message Slots (Слоты для сообщений)

Места для размещения рекламы в изменяемой части документа (например, рекламные позиции в SERP).

Modifiable Portion (Изменяемая часть)

Часть цифрового документа, предназначенная для размещения цифровых сообщений. Например, блок контекстной рекламы (Yandex Direct) на SERP.

Originators (Инициаторы)

Сущности, участвующие в торгах за размещение рекламы. Рекламодатели.

Price Interval (Ценовой интервал)

Диапазон цен (с нижней и верхней границей), внутри которого, по оценке системы, находится истинная максимальная цена (Maximum Price), которую готов заплатить рекламодатель. Этот интервал сужается в процессе итеративных аукционов.

Selection-round (Раунд отбора)

Единичный аукцион, проводимый в рамках серии итеративных аукционов.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент описывает систему для оптимизации рекламных аукционов путем итеративного обучения и уточнения резервных цен для участников в условиях контролируемой конкуренции.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает базовый метод итеративного аукциона с применением правил ограничения и ротации.

1. Система проводит первый раунд отбора (first selection-round).
2. Доступ предоставляется первой комбинации инициаторов. Критическое ограничение 1: Количество инициаторов равно количеству доступных слотов (применение Limitation Rule). Это ограничивает общее число участников.
3. Система собирает данные о торгах (first bidding data) и размещает сообщения.
4. Система проводит последующий раунд отбора (subsequent selection-round).
5. Доступ предоставляется второй комбинации инициаторов. Критическое ограничение 2: Вторая комбинация отличается от первой (применение Cycling Rule). Это ограничивает состав участников.
6. Система собирает данные о торгах (second bidding data) и размещает сообщения.

Claim 6 (Зависимый от 1): Детализирует механизм торгов и вводит понятие индивидуальной резервной цены.

1. Система получает ставку (Bidding Price) от инициатора.
2. Система получает Current Reserve Price для этого конкретного инициатора. Важно: эта цена основана на последней оценке максимальной суммы, которую он готов заплатить.
3. Система сравнивает ставку и резервную цену. Результат сравнения является частью данных о торгах.

Claim 7 и 8 (Зависимые от 6 и 7): Описывают механизм обучения и обновления резервной цены.

1. Если ставка не соответствует резервной цене (т.е. выше или ниже ее), система обновляет Current Reserve Price (Claim 7).
2. Механизм обновления (Claim 8): Система корректирует границу (верхнюю или нижнюю) Ценового интервала (Price Interval), формируя скорректированный интервал (Adjusted Price Interval). Новая резервная цена определяется на основе этого скорректированного интервала.

Claim 10 (Зависимый от 9): Уточняет логику корректировки верхней границы (асимметричное обновление).

Если текущая резервная цена выше ставки (рекламодатель проиграл), верхняя граница интервала корректируется. Корректировка пропорциональна разнице между текущей резервной ценой и нижней границей интервала.

Claim 14 и 15 (Зависимые от 6): Описывают использование результатов обучения для долгосрочной оптимизации.

1. После серии раундов система анализирует итоговые Current Reserve Prices.
2. Claim 14: Инициатор с самой низкой ценой определяется как низкодоходный (Low-yield originator) и исключается из всех последующих аукционов.
3. Claim 15: Инициатор с самой высокой ценой определяется как высокодоходный (High-yield originator) и включается во все последующие аукционы.

Где и как применяется

Патент не относится к базовой архитектуре органического поиска (Crawling, Indexing, Ranking). Он описывает работу Рекламной Платформы (Yandex Direct), которая взаимодействует с поиском на этапе формирования выдачи.

BLENDER – Метапоиск и Смешивание (MetaSearch & Blending)
На этом этапе генерируется цифровой документ (например, SERP). Описанная в патенте система (Bidding Platform) отвечает за заполнение Modifiable Portion (рекламного блока) этого документа.

Система работает как аукционный механизм:

• Входные данные: Доступные слоты (Message Slots), пул рекламодателей (Originators), их ставки (Bidding Prices), а также исторические данные аукционов (Auction Data), включая индивидуальные Current Reserve Prices и Price Intervals.
• Процесс: Система проводит Selection-round с применением правил Limitation Rule и Cycling Rule. Происходит сравнение ставок с резервными ценами.
• Выходные данные: Набор выигравших рекламных сообщений для размещения и обновленные данные аукциона (Updated Auction Data), включая новые Reserve Prices.

На что влияет

• Конкретные типы контента: Влияет исключительно на платные размещения (контекстная реклама, Yandex Direct). Не оказывает влияния на органические результаты поиска.
• Специфические запросы: Применяется ко всем запросам, по которым показывается реклама.

Когда применяется

Алгоритм применяется при каждой генерации цифрового документа (например, SERP), содержащего рекламные слоты.

• В реальном времени: Проведение аукциона (Selection-round) и размещение рекламы.
• Непрерывное обучение: Обновление Current Reserve Prices и Price Intervals после каждого раунда.
• Периодическая оптимизация: Анализ накопленных данных для выявления High-yield и Low-yield рекламодателей и корректировка стратегии их участия.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Итеративный аукцион (Selection-Round)

1. Инициализация раунда: Определение количества доступных Message Slots.
2. Выбор участников (Participant Selection):
   1. Применение Limitation Rule: Определение максимального числа участников (равное числу слотов).
   2. Применение Cycling Rule: Выбор комбинации участников, отличающейся от предыдущих раундов.
3. Сбор ставок (Bidding Acquisition): Получение Bidding Prices от выбранных участников.
4. Получение резервных цен: Извлечение из базы данных индивидуальных Current Reserve Price и Price Interval для каждого участника.
5. Сравнение и распределение (Comparison and Allocation): Сравнение Bidding Price и Current Reserve Price. Слоты распределяются между победителями (где Ставка >= Резервная цена).
6. Обновление резервных цен (Reserve Price Update): Для каждого участника система обновляет оценку его максимальной готовности платить:
   1. Если участник выиграл: Система понимает, что истинная максимальная цена выше. Нижняя граница (Lower Boundary) Price Interval повышается.
   2. Если участник проиграл: Система понимает, что истинная максимальная цена ниже. Верхняя граница (Upper Boundary) Price Interval понижается (возможно, с использованием асимметричной логики из Claim 10).
   3. Вычисление новой Reserve Price на основе скорректированного интервала (например, как его середина).
7. Сохранение данных: Запись обновленных данных в базу.

Процесс Б: Долгосрочная оптимизация

1. Итерация: Повторение Процесса А заданное количество раз.
2. Анализ (Analysis Operation): Ранжирование всех рекламодателей на основе их финальных Reserve Prices.
3. Сегментация: Идентификация High-yield и Low-yield рекламодателей.
4. Корректировка стратегии: Применение правил включения/исключения. High-yield включаются во все будущие аукционы, Low-yield исключаются.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется исключительно на данных, связанных с аукционом. Контентные, ссылочные, технические или органические поведенческие факторы в нем не упоминаются.

• Поведенческие факторы (в контексте аукциона): Bidding Prices (ставки), предоставляемые рекламодателями в каждом раунде. История исходов торгов для каждого рекламодателя.
• Системные данные (Auction Data): Индивидуальные Current Reserve Prices для каждого рекламодателя. Индивидуальные Price Intervals (нижняя и верхняя границы оценки максимальной цены).

Какие метрики используются и как они считаются

• Current Reserve Price: Оценка максимальной готовности платить. В патенте (FIG. 8) показано, что она может рассчитываться как середина текущего Price Interval.
• Price Interval Adjustment (Корректировка ценового интервала): Используется итеративная логика для обновления границ интервала $[Lower, Upper]$.
  • Если $Bid \geq Reserve Price$, нижняя граница увеличивается.
  • Если $Bid < Reserve Price$, верхняя граница уменьшается (с возможной асимметрией, Claim 10).

  Цель — итеративное сужение интервала вокруг истинной максимальной цены.

Выводы

1. Патент не имеет отношения к органическому SEO: Патент описывает внутренние процессы оптимизации рекламной платформы Яндекс (Yandex Direct) и не содержит информации, применимой для улучшения органического ранжирования.
2. Цель — выявление истинной максимальной ставки: Основная задача системы — с помощью серии итеративных, контролируемых аукционов определить реальную максимальную сумму, которую готов платить каждый рекламодатель, несмотря на его стратегию занижения ставок.
3. Индивидуальные и динамические резервные цены: Яндекс не использует единую резервную цену. Для каждого рекламодателя поддерживается индивидуальная Current Reserve Price, которая постоянно обновляется на основе его поведения в торгах.
4. Контролируемое участие в аукционах: Система активно управляет тем, кто участвует в каждом конкретном аукционе, используя правила ограничения числа участников (Limitation Rule) и их ротации (Cycling Rule). Это необходимо для эффективного обучения модели оценки ставок.
5. Долгосрочная оптимизация дохода: Система использует накопленные данные для выявления и исключения низкодоходных рекламодателей (Low-yield) и приоритизации высокодоходных (High-yield), тем самым максимизируя общий доход платформы.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Патент описывает инфраструктурные процессы рекламной системы Яндекс и не дает практических выводов для органического SEO. Рекомендации, вытекающие из этого патента, применимы исключительно к специалистам по контекстной рекламе (PPC/Yandex Direct), а не к SEO-специалистам.

Worst practices (это делать не надо)

Информация в патенте не позволяет сделать выводы о неэффективных или опасных SEO-тактиках.

Стратегическое значение

Патент подтверждает, что Яндекс инвестирует значительные ресурсы в сложную математическую оптимизацию своей рекламной платформы (AdTech). Он демонстрирует высокий уровень развития аукционных механизмов Yandex Direct, направленных на максимизацию дохода платформы. Для органического SEO патент не имеет стратегического значения.

Практические примеры

Практических примеров применения данного патента в работе SEO-специалиста нет, так как патент относится к сфере платной рекламы (PPC).

Вопросы и ответы