Как Яндекс использует данные о поведении пользователей на сторонних ресурсах (включая Поиск) для персонализации контента на сайтах

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему «холодного старта» (cold start problem) при персонализации контента. Традиционные системы персонализации требуют накопления истории взаимодействия пользователя с конкретным сайтом, что делает невозможным кастомизацию для новых посетителей. Изобретение устраняет это ограничение, позволяя адаптировать сайт под пользователя уже при первом посещении, используя данные о его поведении на других ресурсах.

Что запатентовано

Запатентована система и метод централизованного ранжирования элементов сетевого ресурса. Суть изобретения заключается в использовании «Context Information» (Контекстной информации), которая включает данные о прошлых взаимодействиях пользователя (или похожих на него пользователей) с другими, отличными от текущего сетевыми ресурсами (Second Network Resource). Система (Second Server) предоставляет услугу ранжирования сторонним сайтам (First Server), используя глобальные данные о поведении пользователей.

Как это работает

Система функционирует как внешний сервис персонализации. Когда пользователь посещает сайт (First Network Resource), хостинговый сервер (First Server) отправляет запрос на сервер ранжирования Яндекса (Second Server). Запрос содержит идентификатор пользователя и список элементов для ранжирования (например, новостей или товаров). Сервер Яндекса извлекает Context Information, связанную с этим пользователем, которая включает его историю взаимодействия с другими ресурсами (например, поисковые запросы и клики в Поиске). Используя эти данные и машинное обучение для выявления скрытых корреляций, система определяет наиболее релевантный порядок элементов и возвращает его хостинговому серверу.

Актуальность для SEO

Высокая. Персонализация на основе глобального профиля пользователя, кросс-доменное отслеживание поведения и использование данных Поиска для информирования других сервисов (Дзен, РСЯ, рекомендательные виджеты) являются ключевыми элементами современных платформ Яндекса. Описанный механизм полностью соответствует стратегическому фокусу на поведенческих данных и персонализации в 2025 году.

Важность для SEO

Влияние на SEO значительно (7.5/10). Хотя патент описывает не ранжирование в органической выдаче (SERP), а персонализацию контента *внутри* сайта (CRO/UX), он критически важен для понимания глубины поведенческого анализа Яндекса. Он демонстрирует инфраструктуру для сбора и использования всей доступной информации о пользователе для определения его интересов. Кроме того, эффективное использование такой персонализации может радикально улучшить поведенческие факторы на сайте, которые являются критически важными для ранжирования (метрики Proxima).

Детальный разбор

Термины и определения

Context Information (Контекстная информация)

Данные, извлекаемые из базы данных, которые указывают на относительную релевантность элементов для пользователя. Критически важно, что она включает информацию о прошлых взаимодействиях с Second Network Resource.

Elements (Элементы)

Объекты, подлежащие ранжированию. Это могут быть URL, веб-страницы, отображаемые или аудио элементы, стили оформления (CSS) или графические макеты (Claims 11-15).

First Network Resource (Первый сетевой ресурс)

Ресурс (например, сайт или приложение), элементы которого необходимо ранжировать. Хостится на First Server.

First Server (Первый сервер / Хостинговый сервер)

Сервер, который хостит First Network Resource и запрашивает ранжирование у Second Server.

Indication of the User (Идентификатор пользователя)

Данные для идентификации пользователя или его устройства. Включает IP-адрес, User ID (например, в Поиске или Почте), email, а также фингерпринт устройства (модель, ОС, размер экрана, установленные приложения, языковые настройки) (Claims 32-41).

Second Network Resource (Второй сетевой ресурс)

Ресурс, отличный от Первого, с которым пользователь (или похожие пользователи) взаимодействовал в прошлом. В патенте особо выделяется Поисковая система как пример Второго ресурса (Claim 18).

Second Server (Второй сервер / Сервер ранжирования)

Специализированный сервер (принадлежащий Яндексу), который реализует запатентованную технологию. Он извлекает Context Information и определяет ранжирование.

Second User (Второй пользователь)

Другой пользователь, чьи прошлые взаимодействия могут использоваться в качестве контекста, если он имеет общие атрибуты с Первым Пользователем (Look-alike modeling).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Ядром изобретения является использование данных о взаимодействии с одним ресурсом для оптимизации ранжирования на другом, отдельном ресурсе.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод ранжирования.

1. Второй сервер (Яндекс) получает от Первого сервера (Хост) список Элементов и Идентификатор пользователя.
2. Второй сервер извлекает Контекстную информацию, указывающую на релевантность Элементов.
3. Ключевое условие: Контекстная информация ОБЯЗАТЕЛЬНО включает данные о прошлом взаимодействии этого пользователя (или Второго пользователя) со Вторым сетевым ресурсом, который ОТЛИЧАЕТСЯ от Первого.
4. На основе этой Контекстной информации Второй сервер определяет ранжирование Элементов.

Claims 9-10: Уточняют источники данных (Look-alike modeling).

Система может использовать данные о взаимодействии Второго (похожего) пользователя со Вторым сетевым ресурсом для ранжирования элементов для Первого пользователя. Это возможно даже если история самого Первого пользователя отсутствует (Claim 10). Схожесть может определяться по общим атрибутам (например, одинаковая модель устройства или языковые настройки).

Claims 11-15: Определяют типы ранжируемых элементов. Это могут быть URL, страницы, медиа-элементы, стили оформления (CSS) или графические макеты. Это указывает на возможность персонализации не только контента, но и дизайна.

Claims 18-21: Уточняют роль Поисковой системы.

Второй сетевой ресурс может быть Поисковой системой (Claim 18). «Прошлое взаимодействие» включает отправку поискового запроса (Claim 19) и выбор одного результата поиска вместо другого (Claims 20, 21). История поиска и кликов используется для персонализации контента на других сайтах.

Claim 22: Указывает, что Первый и Второй ресурсы могут быть «существенно разными» (например, сайт о велосипедах и сайт о кошках).

Claim 23: Описывает механизм ранжирования.

Определение ранжирования включает выполнение функции, обученной с использованием методов машинного обучения (machine-learning technique). Это позволяет находить скрытые и неинтуитивные корреляции между поведением на разных ресурсах.

Где и как применяется

Патент описывает инфраструктурное решение (Платформу Персонализации), которое не является частью стандартного конвейера ранжирования поиска (L1-L3), но активно использует данные, генерируемые им.

Сбор данных (Data Acquisition)
Система требует непрерывного сбора и хранения Context Information – логов взаимодействий пользователей с различными сетевыми ресурсами, включая Поисковую систему. Это офлайн-процесс, обеспечивающий наполнение базы данных поведенческих профилей.

RANKING (Уровень Персонализации)
Основное применение патента происходит в момент запроса пользователя к Первому сетевому ресурсу. Процесс ранжирования делегируется Второму серверу, который выполняет персонализированное ранжирование на основе глобального поведенческого профиля.

Взаимодействие с компонентами Поиска:

QUERY PROCESSING & RANKING (Логирование)
Ключевой источник данных. Когда пользователь взаимодействует с поисковой системой (Второй сетевой ресурс), его запросы и клики логируются. Эта история становится основой для Context Information.

На что влияет

• Типы контента: Система универсальна и может ранжировать любые элементы: статьи в новостном агрегаторе, товары (e-commerce), медиафайлы.
• Форматы контента и UX: Может использоваться для выбора наиболее релевантного стиля оформления (CSS) или макета страницы для конкретного пользователя (Claims 14, 15).
• Ниши и тематики: Применимо во всех нишах. Эффективно там, где интересы пользователя можно определить по его истории поиска или поведению на тематически не связанных ресурсах (патент приводит пример корреляции между чтением руководства по ремонту велосипедов и предпочтениями в породах кошек).

Когда применяется

• Условия работы: Применяется, когда сайт (First Server) интегрирован с сервисом ранжирования Яндекса (Second Server).
• Триггеры активации: Загрузка страницы пользователем и необходимость отображения персонализированного блока контента.
• Особые случаи: Система специально разработана для ситуаций «холодного старта» – когда пользователь впервые посещает First Network Resource, но у него уже есть история взаимодействия с другими ресурсами.

Пошаговый алгоритм

Фаза 1: Офлайн-подготовка (Сбор данных и Обучение)

1. Сбор данных: Логирование взаимодействий пользователей с различными ресурсами (включая Поиск – запросы и клики) и сохранение как Context Information.
2. Обучение модели: Использование ML для тренировки функции ранжирования. Цель – научить модель находить скрытые корреляции между поведением на одних ресурсах и предпочтениями на других.

Фаза 2: Онлайн-обработка (Ранжирование в реальном времени)

1. Запрос пользователя: Пользователь запрашивает Первый сетевой ресурс.
2. Отправка запроса на ранжирование: Первый сервер отправляет Второму серверу Идентификатор пользователя и список Элементов.
3. Извлечение контекста: Второй сервер извлекает Context Information (историю прошлых взаимодействий с другими ресурсами).
   • Сценарий A (Известный пользователь): Используется история этого пользователя.
   • Сценарий B (Look-alike): Если данных недостаточно, используются данные похожих пользователей (например, с тем же устройством или настройками).
4. Определение ранжирования: Обученная модель ML обрабатывает Контекстную информацию и определяет персонализированную релевантность Элементов.
5. Ответ и Отображение: Второй сервер отправляет ранжированный список Первому серверу, который отображает Элементы пользователю.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует широкий спектр данных для идентификации пользователя и формирования контекста (Claims 32-41).

• Поведенческие факторы (Кросс-доменные): Ядро Context Information. Включают историю взаимодействия со Вторыми сетевыми ресурсами. Если это Поиск: отправленные поисковые запросы, выбранные результаты поиска (клики), невыбранные результаты.
• Пользовательские факторы (Идентификация):
  • Идентификаторы онлайн-сервисов (Логин в Поиске, email).
  • Атрибуты устройства (Client Device): производитель, модель.
  • Аппаратные атрибуты: размер и разрешение экрана.
• Технические и Географические факторы: IP-адрес, Операционная система, установленные приложения, пользовательские настройки (User Settings), включая географический регион и язык (например, установленная раскладка клавиатуры).
• Демографические данные (Inferred): Могут использоваться предполагаемые демографические профили, общие для группы пользователей (Claims 28, 29).

Какие метрики используются и как они считаются

• Relative Relevance (Относительная релевантность): Основная рассчитываемая метрика. Определяет, насколько один элемент предпочтительнее другого для данного пользователя.
• Алгоритмы машинного обучения (ML): Являются основным механизмом расчета релевантности (Claim 23). В описании патента упоминаются нейронные сети, байесовские сети, деревья решений, SVM и обучение с подкреплением. Цель ML – найти скрытые и неинтуитивные корреляции между поведением на разных ресурсах.
• Схожесть пользователей (User Similarity / Look-alike): Метрики для определения того, насколько Первый пользователь похож на Второго, основываясь на общих атрибутах (устройство, настройки, демография, география) (Claims 28-31).

Выводы

1. Глобальный поведенческий профиль: Яндекс рассматривает поведение пользователя как единое целое (Cross-Site Context). Данные с одного ресурса используются для ранжирования на другом, даже если они тематически не связаны.
2. История Поиска как ключевой источник данных: Поисковые запросы и клики в SERP являются критически важным источником (Context Information) для персонализации контента за пределами самой поисковой выдачи.
3. Решение проблемы «холодного старта»: Система позволяет персонализировать контент для новых посетителей сайта, используя их историю в других сервисах или через механизм похожих аудиторий (Look-alike).
4. Глубокая идентификация пользователя: Для идентификации и сегментации используется не только логин или IP, но и детальный фингерпринт устройства, включая аппаратные характеристики, установленное ПО и языковые настройки.
5. ML для поиска скрытых корреляций: Машинное обучение применяется для выявления не очевидных связей между поведением на разных ресурсах для предсказания предпочтений.
6. Персонализация UX/Дизайна: Патент охватывает не только ранжирование контента, но и выбор стилей оформления и макетов страниц.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Хотя патент описывает оптимизацию внутреннего контента сайта (CRO), а не SERP, он дает важное понимание того, как Яндекс анализирует пользователей. Это знание необходимо для SEO-стратегии.

• Интеграция SEO и UX/CRO: Этот патент подтверждает необходимость синергии SEO и UX. Рассмотрите внедрение систем персонализации (возможно, основанных на технологиях Яндекса), чтобы максимизировать вовлеченность. Улучшенные поведенческие факторы напрямую повлияют на ранжирование в поиске (метрики Proxima).
• Глубокий анализ и сегментация аудитории: Необходимо понимать, что Яндекс сегментирует аудиторию на основе их глобальной истории поведения. Разрабатывайте контент, ориентируясь на конкретные поведенческие профили и интересы сегментов, а не только на ключевые слова. Используйте данные Метрики (долгосрочные интересы, Аффинити-индекс) для понимания этих сегментов.
• Фокус на качестве взаимодействия (ПФ): Позитивные поведенческие сигналы на вашем сайте вносят вклад в глобальный профиль пользователя в Яндексе. Обеспечение высокого качества взаимодействия критически важно.
• Техническая оптимизация и адаптивность: Поскольку характеристики устройства (экран, ОС, язык) используются для идентификации и сегментации (и даже для выбора дизайна, согласно патенту), убедитесь, что сайт оптимально отображается на всех типах устройств и конфигураций.

Worst practices (это делать не надо)

• Универсальный подход (One-Size-Fits-All): Использование единого, неперсонализированного дизайна и порядка контента для всех пользователей приведет к субоптимальным поведенческим факторам по сравнению с конкурентами, использующими персонализацию.
• Игнорирование кросс-доменного поведения: Недооценка того, как поведение пользователя в поиске или на других сайтах влияет на его ожидания от вашего ресурса.
• Накрутка поведенческих факторов: Учитывая сложность системы, использующей ML для поиска скрытых корреляций в кросс-доменном поведении, попытки грубой накрутки ПФ на одном сайте будут выглядеть аномально на фоне общего профиля пользователя и могут быть обнаружены.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегический приоритет Яндекса на глубокую персонализацию, основанную на машинном обучении и анализе больших данных о поведении пользователей во всей экосистеме. Он демонстрирует инфраструктурные возможности Яндекса по сбору и интерпретации кросс-доменных сигналов. Для SEO это означает, что долгосрочная стратегия должна строиться на понимании и удовлетворении интересов конкретных поведенческих сегментов, а успех определяется качеством взаимодействия этих сегментов с контентом.

Практические примеры

Сценарий 1: Персонализация главной страницы интернет-магазина на основе истории Поиска

1. Контекст (Второй ресурс — Поиск Яндекса): Пользователь последние два дня активно искал: «лучший ноутбук для дизайнера», «сравнение MacBook Pro и Dell XPS».
2. Действие (Первый ресурс — Интернет-магазин): Пользователь заходит на главную страницу магазина (холодный старт на этом сайте). Магазин отправляет запрос на Ranking Server Яндекса.
3. Ранжирование: Ranking Server анализирует историю поиска (Context Information) и определяет высокую заинтересованность в премиальных ноутбуках.
4. Результат: Главная страница перестраивается: блок с премиальными ноутбуками поднимается на первый экран, опережая смартфоны и аксессуары, что увеличивает вероятность конверсии и улучшает ПФ.

Сценарий 2: Персонализация новостного сайта на основе данных похожих пользователей (Пример из патента, Фигуры 4 и 5)

1. Сбор данных: Пользователь А (с испанской раскладкой клавиатуры) ищет в Яндексе (Второй ресурс) «Дженнифер» и кликает на результат о Дженнифер Лопес, игнорируя Дженнифер Энистон. Яндекс логирует это.
2. Запрос пользователя: Пользователь Б (также с испанской раскладкой клавиатуры) заходит на новостной сайт (Первый ресурс).
3. Обработка Яндексом: Сайт отправляет Яндексу запрос на ранжирование статей (о Лопес и Энистон) и идентификатор Пользователя Б (включая информацию об испанской раскладке).
4. Применение контекста: Яндекс определяет, что Пользователь Б похож на Пользователя А (по языковым настройкам). Он использует Context Information о том, что похожие пользователи предпочитают Лопес.
5. Результат: Статья о Дженнифер Лопес ранжируется выше статьи о Дженнифер Энистон для Пользователя Б.

Вопросы и ответы