Как Яндекс пропускает основную выдачу и сразу показывает результаты вертикального поиска (Картинки, Видео, Погода)

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу улучшения пользовательского опыта и ускорения доступа к релевантной информации. Он устраняет необходимость в дополнительных кликах для перехода от общей поисковой выдачи (SERP) к специализированному (вертикальному) поиску, когда интент пользователя очевиден. Например, при запросе

[images of kittens]
пользователь обычно хочет сразу видеть картинки, а не список сайтов с картинками.

Что запатентовано

Запатентован метод принятия решения о формате отображения результатов поиска. Суть изобретения заключается в вычислении Confidence Level (уровня уверенности) в том, что результат конкретного вертикального поиска (например, Картинки, Видео, Карты) является наиболее релевантным ответом на запрос. Если этот уровень превышает заданный порог, система отображает исключительно результаты этого вертикального поиска, пропуская стандартный SERP.

Как это работает

Система получает запрос и генерирует набор результатов, включающий как общий веб-поиск, так и результаты вертикальных поисков (часто в виде виджетов). Затем она анализирует запрос и результаты для определения Intent Weight (веса намерения) и вычисления Confidence Level для вертикали. Этот расчет учитывает позицию вертикального результата (виджета) в ранжированной выдаче, наличие определяющих слов (Determinative Words, например,,) или стоп-слов в запросе, а также исторические данные о поведении пользователей по схожим запросам. Если уверенность высока, пользователю сразу показывается страница вертикального поиска.

Актуальность для SEO

Высокая. Механизмы быстрого доступа к информации и интеграция вертикальных сервисов в поиск являются ключевыми направлениями развития поисковых систем. Описанный механизм прямого перехода к вертикали при очевидном интенте активно используется в современных интерфейсах, особенно на мобильных устройствах.

Важность для SEO

Влияние на SEO значительно (7/10). Хотя патент не описывает алгоритмы ранжирования внутри вертикалей или веб-поиска, он описывает механизм, который может полностью скрыть стандартные органические результаты из виду. Если система решает показать только Яндекс Картинки, веб-страницы не получат показов по этому запросу. Это критически подчеркивает важность оптимизации контента под релевантные вертикальные сервисы (Изображения, Видео, Карты), так как они могут стать единственной точкой входа для определенных типов запросов.

Детальный разбор

Термины и определения

Confidence Level (Уровень уверенности)

Метрика, рассчитываемая сервером, которая определяет, насколько вероятно, что результат конкретного вертикального поиска является наиболее релевантным ответом на запрос пользователя.

Determinative Words (Определяющие слова)

Слова или фразы в запросе, которые явно указывают на предпочтительный тип контента или вертикаль (например, «images», «watch», «weather», «map»).

Intent Weight (Вес намерения)

Оценка вероятности того, что пользователь, отправивший запрос, намеревался увидеть данные из конкретного вертикального поиска. Рассчитывается на основе анализа запроса.

Results Intent Parameter (Параметр намерения по результатам)

Часть анализа интента, указывающая на то, *как* пользователь хотел бы получить результаты (например, посмотреть картинки, а не читать текст).

Search Intent Parameter (Параметр поискового намерения)

Часть анализа интента, указывающая на то, *что* пользователь хочет получить в ответ на запрос (например, информацию о погоде).

Stop Words (Стоп-слова)

В контексте данного патента, это термины, которые могут отрицать интент для определенной вертикали. Например, упоминается слово «torrent», которое может указывать на то, что пользователь не заинтересован в стандартном видеосервисе.

Vertical Search (Вертикальный поиск)

Поиск, выполняемый в подмножестве данных, сгруппированных по определенному атрибуту (например, поиск только по изображениям, новостям, картам или видео).

Widget Application (Виджет)

Способ представления результатов вертикального поиска. В контексте патента, анализ виджета (его позиции и данных) используется для определения Confidence Level. Это блок, который обычно встраивается в стандартную SERP.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод проведения поиска и представления результатов на сервере.

1. Получение поискового запроса от устройства пользователя.
2. Генерация ранжированного набора результатов (ranked result set), включающего результаты общего поиска (general search result) и результаты вертикального поиска (vertical search result).
3. Вертикальный результат представлен в виде Widget Application в этом ранжированном наборе.
4. Определение Intent Weight, связанного с запросом.
5. Определение Confidence Level того, что вертикальный результат является наиболее релевантным ответом.
6. Критически важно: Confidence Level определяется на основе анализа запроса, вертикального результата и как минимум одного из следующих факторов:
   • (i) Данные внутри виджета.
   • (ii) Иерархическая позиция (hierarchical position) виджета в ранжированном наборе.
   • (iii) Intent Weight.
   • (iv) Determinative words в запросе.
   • (v) Stop words в запросе.
   • (vi) Частота комбинации запроса и ответа от этого виджета при выполнении похожих запросов другими пользователями (исторические данные).
7. Если Confidence Level ВЫШЕ порога: заставить устройство отобразить ИСКЛЮЧИТЕЛЬНО вертикальный результат (в виде виджета/приложения).
8. Если Confidence Level НИЖЕ порога: заставить устройство отобразить И результаты общего поиска, И результаты вертикального поиска (стандартный SERP).

Claim 6 (Зависимый от Claim 1): Уточняет механизм определения Intent Weight.

Определение Intent Weight включает парсинг запроса для определения Search Intent Parameter (что ищет пользователь) и Results Intent Parameter (в каком виде он хочет это получить).

Где и как применяется

Изобретение применяется на финальных этапах формирования поисковой выдачи, после того как основное ранжирование уже произошло.

QUERY PROCESSING – Понимание Запросов
На этом этапе происходит анализ текста запроса для вычисления Intent Weight и идентификации Determinative Words и Stop Words. Система определяет Search Intent Parameter и Results Intent Parameter.

RANKING – Ранжирование
На этом этапе формируется первичный ранжированный список результатов (ranked result set). Позиция виджета в этом списке (hierarchical position) является важным входным сигналом для запатентованного алгоритма.

BLENDER – Метапоиск и Смешивание (MetaSearch & Blending)
Это основной слой применения патента. Компонент, отвечающий за смешивание (Blender), использует данные ранжирования (позицию виджета) и данные понимания запроса (сигналы интента), а также исторические поведенческие данные, чтобы вычислить Confidence Level. Здесь принимается финальное решение о том, какой интерфейс показать пользователю: стандартный SERP или эксклюзивный показ вертикали.

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние оказывается на запросы с явным интентом, указывающим на конкретный тип контента (например,,,).
• Видимость (Visibility): Алгоритм напрямую влияет на видимость стандартных органических веб-результатов. При срабатывании механизма веб-результаты полностью исключаются из показа.
• Вертикальные сервисы: Повышает трафик и значимость вертикальных сервисов Яндекса (Картинки, Видео, Погода, Карты, Переводчик и т.д.).
• Устройства: Патент не ограничивает применение типом устройств, но примеры показывают, что механизм особенно актуален для мобильных устройств, где экономия кликов критична.

Когда применяется

Алгоритм активируется при обработке поискового запроса, когда в результате поиска были найдены результаты как минимум от одного вертикального сервиса (сформирован виджет).

Триггеры активации:

1. Наличие вертикального результата (Widget Application) в сгенерированном наборе результатов.
2. Вычисление Confidence Level, который превышает предустановленный порог (pre-determined threshold).

Условия для высокого Confidence Level (согласно патенту):

• Виджет находится на высокой позиции в ранжированном списке (например, на первом месте).
• Высокий Intent Weight (интент пользователя явно указывает на эту вертикаль).
• Наличие Determinative Words в запросе.
• Отсутствие Stop Words, противоречащих интенту вертикали.
• Высокая частота выбора этой вертикали другими пользователями по схожим запросам в прошлом.

Пошаговый алгоритм

1. Получение запроса: Сервер получает запрос от пользователя.
2. Анализ Интента (Параллельно или последовательно):
   1. Запрос парсится для определения Search Intent Parameter и Results Intent Parameter.
   2. Идентифицируются Determinative Words и Stop Words.
   3. Рассчитывается Intent Weight для каждой релевантной вертикали.
3. Генерация результатов: Запрос отправляется в поисковый кластер для выполнения общего поиска и в модули вертикального поиска.
4. Формирование и Ранжирование: Результаты от разных источников объединяются и ранжируются. Результаты вертикальных поисков форматируются в виде Widget Applications. Формируется ранжированный набор результатов (ranked result set).
5. Вычисление Уровня Уверенности (Confidence Level): Для каждого вертикального результата (виджета) рассчитывается Confidence Level. В расчете используются:
   • Позиция виджета в ранжированном наборе.
   • Рассчитанный Intent Weight.
   • Исторические данные о частоте взаимодействия пользователей с этим виджетом по схожим запросам.
   • Данные, содержащиеся в самом виджете (например, его кликабельность).
6. Принятие Решения (Сравнение с порогом): Наивысший Confidence Level сравнивается с предустановленным порогом.
7. Отображение результатов:
   • Если порог превышен: Сервер отправляет триггер устройству для отображения ИСКЛЮЧИТЕЛЬНО результатов соответствующего вертикального поиска. Стандартный SERP пропускается.
   • Если порог не превышен: Сервер отправляет триггер для отображения стандартного SERP, включающего и общие результаты, и вертикальные результаты (виджеты).

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы (Запрос): Текст запроса используется для парсинга и идентификации Determinative Words (например, «image», «movie», «weather») и Stop Words (например, «torrent»).
• Поведенческие факторы: Исторические данные о взаимодействии пользователей с результатами поиска. Используется частота комбинации запроса и ответа от конкретного виджета при выполнении похожих запросов другими пользователями. Также упоминается анализ кликабельности данных внутри виджета («click through on the data maintained within the given widget application»).
• Системные данные (Ранжирование): Иерархическая позиция (hierarchical position) виджета в сгенерированном ранжированном наборе результатов (например, занимает ли виджет первую позицию или находится в пределах Топ-N).

Какие метрики используются и как они считаются

• Intent Weight (Вес намерения): Рассчитывается путем парсинга запроса и определения двух параметров:
  • Search Intent Parameter (Что ищется).
  • Results Intent Parameter (В каком виде).

  Расчет основывается на наличии Determinative Words и отсутствии Stop Words.

• Confidence Level (Уровень уверенности): Агрегированная метрика, которая вычисляется на основе комбинации Intent Weight, позиции виджета в выдаче и исторических поведенческих данных. Конкретная формула агрегации в патенте не приводится, но указано, что алгоритм может быть предопределен оператором и корректироваться на основе эмпирических результатов.
• Pre-determined Threshold (Предустановленный порог): Значение, с которым сравнивается Confidence Level для принятия решения о формате выдачи. Устанавливается оператором системы.

Выводы

1. Приоритет Вертикалей над Веб-поиском при Явном Интенте: Яндекс использует механизм, который может полностью игнорировать стандартную веб-выдачу, если система уверена, что вертикальный сервис (Картинки, Видео и т.д.) лучше отвечает на запрос пользователя.
2. Многофакторная Оценка Уверенности: Решение о пропуске SERP принимается не только на основе ключевых слов в запросе. Оно учитывает комплекс факторов: позицию вертикального результата при предварительном ранжировании, анализ интента (Intent Weight) и историческое поведение пользователей.
3. Ключевая роль Определяющих Слов и Стоп-слов: Наличие Determinative Words (например,,,) является сильным сигналом для повышения Confidence Level соответствующей вертикали, тогда как Stop Words (например,) могут блокировать этот механизм.
4. Ранжирование внутри вертикали критически важно: Чтобы механизм сработал, вертикальный результат (виджет) должен занимать высокую иерархическую позицию в предварительной выдаче. Это требует хорошего ранжирования контента внутри самой вертикали (например, в Яндекс.Картинках).
5. Поведенческие факторы определяют формат выдачи: Исторические данные о том, как часто пользователи выбирали конкретную вертикаль по схожим запросам, напрямую влияют на то, будет ли эта вертикаль показана эксклюзивно в будущем.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Обязательная оптимизация контента под Вертикальные Поиски: Обеспечивать высокое качество и релевантность контента, который может ранжироваться в вертикальных сервисах (Изображения, Видео, Карты). Если ваш бизнес связан с визуальным контентом или локациями, оптимизация под эти вертикали становится критически важной, так как они могут стать единственным результатом поиска.
• Анализ запросов на наличие «Determinative Words»: При сборе семантики идентифицировать запросы, содержащие слова-триггеры (например,,,). Понимать, что по этим запросам приоритет может быть отдан вертикальному поиску, и фокусировать усилия на оптимизации соответствующего типа контента.
• Улучшение поведенческих сигналов для вертикального контента: Работать над привлекательностью изображений и видео-сниппетов, чтобы максимизировать взаимодействие пользователей. Поскольку историческое поведение (frequency of the search query and a response from the widget application) учитывается при расчете Confidence Level, позитивные ПФ усиливают релевантность вертикали.
• Мониторинг формата выдачи: Отслеживать, в каком формате Яндекс показывает результаты по ключевым запросам (особенно на мобильных устройствах). Если выдача часто переключается в эксклюзивный вертикальный режим, необходимо сместить фокус оптимизации на этот вертикальный сервис.

Worst practices (это делать не надо)

• Игнорирование вертикальных сервисов: Фокусироваться только на стандартном веб-поиске (ТОП-10 синих ссылок) и игнорировать оптимизацию изображений, видео или локаций. Это может привести к полной потере видимости по запросам, где срабатывает описанный механизм.
• Попытки конкурировать с базовыми сервисами Яндекса: Создание веб-страниц, оптимизированных под запросы, на которые лучше всего отвечают утилитарные сервисы (например, «погода в», «перевод слова X»). Система с высокой вероятностью покажет исключительно вертикальный сервис (Погода, Переводчик), и усилия по SEO для веб-страницы будут неэффективны.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегию Яндекса на ускорение решения задачи пользователя и интеграцию экосистемы своих сервисов. Для SEO это означает, что традиционный веб-поиск уступает место смешанной или специализированной выдаче. Долгосрочная стратегия должна быть омниканальной в рамках поиска: необходимо присутствовать не только в веб-результатах, но и во всех релевантных вертикалях (Картинки, Видео, Карты, Новости), так как любая из них может стать эксклюзивной выдачей по целевому запросу.

Практические примеры

Сценарий 1: Оптимизация интернет-магазина (Визуальный товар)

1. Запрос:.
2. Анализ системы: В запросе есть Determinative Word. Исторические данные показывают, что пользователи часто переходят в Картинки. Intent Weight для вертикали Картинок высокий. Виджет Картинок занял первую позицию при ранжировании.
3. Действие системы: Confidence Level превышает порог. Яндекс показывает пользователю только Яндекс Картинки, пропуская SERP.
4. Действия SEO: Приоритет отдается оптимизации изображений товара (Image SEO): высокое качество, полные и релевантные ALT-тексты, оптимизация окружающего текста на странице товара для повышения релевантности изображения. Цель — занять высокие позиции именно в Яндекс Картинках.

Сценарий 2: Локальный бизнес (Кафе)

1. Запрос:.
2. Анализ системы: В запросе есть Determinative Word, указывающий на локационный интент. Intent Weight для вертикали Карт высокий.
3. Действие системы: Confidence Level превышает порог. Яндекс может показать эксклюзивно результат Яндекс Карт или расширенный локальный ответ.
4. Действия SEO: Приоритет отдается оптимизации в Яндекс Бизнес и работе с факторами ранжирования на Картах (Local SEO: отзывы, полнота профиля, активность). Оптимизация текстовой страницы «Контакты» на сайте становится вторичной для этого типа запросов.

Вопросы и ответы