Как Яндекс динамически формирует карточки объектов (Колдунщики) на основе интента пользователя и интегрирует лучшие органические ссылки

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему неоднозначности при поиске многогранных объектов (Search Objects), которые принадлежат к нескольким доменам (Object Domains). Например, запрос об известной личности может иметь интент, связанный с ее карьерой, личной жизнью или новостями. Стандартные карточки объектов часто не соответствуют конкретному намерению пользователя. Изобретение призвано адаптировать представление информации об объекте под специфический User-Search-Intent (интент пользователя) и предоставить быстрый доступ к лучшим внешним источникам.

Что запатентовано

Запатентована система динамической генерации и организации карточек объектов на SERP. Изобретение включает три ключевых механизма: (1) Адаптацию порядка или состава компонентов карточки под интент пользователя. (2) Дополнение (Augmenting) компонентов ссылками на Best-Matching Search Result (лучший результат из общего поиска). (3) Предоставление интерактивных Intent Filters (фильтров интента / User Actuators) для динамического управления выдачей.

Как это работает

Система определяет интент пользователя (явно или неявно) и выбирает релевантные Object Components (например, биография, фильмография), часто на основе вертикальных поисков. Эти компоненты упорядочиваются согласно интенту. Система также идентифицирует лучший результат в общем веб-поиске для каждого компонента (например, ссылку на Кинопоиск для фильмографии) и может добавить эту ссылку в компонент. Пользователю предоставляются фильтры, позволяющие переконфигурировать SERP (например, скрыть новости и показать только фильмографию) без ввода нового запроса.

Актуальность для SEO

Высокая. Понимание сущностей (объектов), генерация обогащенных ответов (Колдунщиков/Wizards) и адаптация выдачи под интент являются центральными элементами современного поиска Яндекса. Описанные механизмы интерактивности и интеграции данных из разных источников крайне актуальны для 2025 года.

Важность для SEO

Влияние на SEO значительно (8/10). Патент напрямую описывает механизмы формирования выдачи по объектным запросам. Ключевое значение имеет концепция Best-Matching Search Result: она показывает конкретный механизм получения привилегированной позиции внутри Колдунщика. Для этого сайт должен быть наиболее авторитетным источником для конкретного аспекта (фасета) сущности.

Детальный разбор

Термины и определения

Augmented Search Object Component (Дополненный компонент объекта)

Object Component, который был дополнен ссылкой на Best-Matching Search Result.

Best-Matching Search Result (Лучший соответствующий результат)

Результат из общего веб-поиска (обычно самый высокоранжируемый), который система считает наиболее релевантным для конкретного Object Component.

Intent Filter (Фильтр интента)

См. User Actuator.

Linked Object (Связанный объект)

Другая сущность, семантически связанная с основным объектом поиска в рамках определенного домена (например, родственники, коллеги).

Object Component (Компонент объекта)

Блок информации на SERP, относящийся к определенному аспекту объекта. Часто формируется на основе вертикального поиска (например, «Фильмография», «Новости»).

Object Domain (Домен объекта)

Сфера деятельности или категория, к которой принадлежит объект (например, «Актриса», «Филантроп»).

Search Object (Объект поиска)

Сущность (человек, место, вещь), идентифицированная как основной предмет запроса.

User Actuator (Пользовательский актуатор, также Intent Filter)

Интерактивный элемент на SERP (кнопка, вкладка), связанный с конкретным компонентом или интентом. При активации вызывает действие: изменение порядка компонентов, их дополнение или скрытие.

User-Search-Intent (Намерение пользователя)

Предполагаемая цель пользователя при вводе запроса.

Ключевые утверждения (Анализ Claims и Description)

Примечание: Claims 1-20 данного патента фокусируются строго на Механизме 1 (Дополнение ссылками). Однако полное описание (Description) детализирует Механизмы 2 и 3 как неотъемлемые части системы. Для полноценного стратегического анализа мы рассмотрим все три механизма, описанные в документе.

Механизм 1: Дополнение компонента лучшей ссылкой (Claim 1).

Claim 1 защищает процесс интеграции органических результатов в карточку объекта:

1. Система определяет Object Component (например, «Фильмография»). Уточняется (Claim 2), что он часто основан на вертикальном поиске.
2. Определяется Best-Matching Search Result из общего веб-поиска, ассоциированный с этим компонентом. Уточняется (Claim 3), что это топовый результат (top-matching result) общего поиска.
3. Компонент дополняется (Augmenting) этой ссылкой.

Яндекс встраивает ссылки на внешние авторитетные сайты (топ общего поиска) непосредственно в свои Колдунщики (Wizards/Object Cards).

Механизм 2: Интерактивные фильтры интента (Описан в спецификации).

Этот механизм описывает интерактивность SERP:

1. Система генерирует User Actuators (фильтры интента), связанные с компонентами объекта.
2. При активации актуатора пользователем выполняется действие с соответствующим компонентом (например, подсветка, дополнение, удаление других компонентов, изменение порядка).

Система создает динамическую выдачу, где пользователь может уточнить интент кликом, что меняет структуру SERP. Важно, что дополнение ссылкой (Механизм 1) может происходить именно в момент активации фильтра (Claims 4, 5).

Механизм 3: Учет интента при формировании карточки (Описан в спецификации).

Эти механизмы описывают адаптацию карточки под предполагаемый интент:

1. Система определяет User-Search-Intent.
2. На основе интента система либо определяет порядок (Order) компонентов, либо выбирает, какие компоненты включить/исключить.

Карточка объекта не является статичной. Система активно угадывает, какой аспект объекта интересует пользователя, и меняет структуру (порядок блоков) или состав карточки.

Где и как применяется

Изобретение применяется на нескольких этапах формирования поисковой выдачи для объектных запросов.

QUERY PROCESSING – Понимание Запросов
На этом этапе происходит определение User-Search-Intent и идентификация Search Object. Это определяет дальнейшую логику формирования SERP.

RANKING – Ранжирование
На этапе ранжирования общего веб-поиска определяются результаты, которые будут использоваться как кандидаты на роль Best-Matching Search Result. Высокий ранг в органике критичен для этого механизма.

BLENDER – Метапоиск и Смешивание (Wizards/Колдунщики)
Основной слой применения патента. Метапоиск и Блендер отвечают за сборку финальной SERP и реализацию логики Колдунщиков.

Блендер выполняет ключевые функции патента:

1. Получение данных от вертикальных поисков и базы знаний (Object Module).
2. Выбор и упорядочивание Object Components на основе интента (Механизм 3).
3. Дополнение (Augmenting) компонентов ссылками на Best-Matching Search Result (Механизм 1).
4. Генерация интерактивных элементов (User Actuators) и логики их обработки (Механизм 2).

На что влияет

• Типы контента и ниши: Наибольшее влияние на ниши, богатые сущностями с множеством аспектов: персоналии, медиа (фильмы, книги), продукты, достопримечательности.
• Специфические запросы: Влияет как на общие запросы по имени сущности, так и на уточненные запросы. В первом случае система предлагает фильтры для уточнения интента, во втором — сразу формирует выдачу под интент.
• Видимость в SERP: Механизм Best-Matching Result создает возможность для сайтов получить высококонверсионное размещение внутри карточки объекта, помимо стандартного ранжирования.

Когда применяется

• Триггер активации: Алгоритм активируется, когда система определяет, что запрос связан с Search Object, для которого доступна объектная информация.
• Условия работы:
  • Механизмы упорядочивания и фильтрации активируются, когда объект имеет несколько Object Components или интентов.
  • Механизм дополнения (Augmenting) может применяться автоматически или только в ответ на действие пользователя (клик по User Actuator), как описано в Claims 4 и 5.

Пошаговый алгоритм

Обобщенный процесс работы системы, объединяющий различные аспекты патента.

1. Получение запроса и идентификация объекта: Система получает запрос и определяет Search Object.
2. Определение интента: Анализ запроса и поведенческих данных для определения User-Search-Intent.
3. Получение данных:
   • Запрос к вертикальным поискам для получения данных для Object Components.
   • Запрос к общему веб-поиску.
   • Запрос к базе объектов для получения информации о доменах и связанных объектах.
4. Выбор и упорядочивание компонентов (Механизм 3): На основе интента система выбирает Object Components и определяет их порядок.
5. Определение лучших результатов и Дополнение (Механизм 1): Для каждого компонента идентифицируется Best-Matching Search Result из общего поиска (Топ-1). Компоненты дополняются этими ссылками (сразу или отложенно).
6. Генерация интерактивных элементов (Механизм 2): Создание User Actuators (фильтров интента).
7. Компиляция SERP: Сборка финальной страницы, включающей Object Badge, компоненты и фильтры.
8. Обработка взаимодействия (Пост-процессинг): При активации пользователем фильтра интента, SERP перестраивается (локально или через запрос к серверу): скрываются блоки, загружается дополнительная информация или активируется отложенное дополнение.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Данные веб-поиска (Ранжирование): Ранжированный список результатов общего веб-поиска. Используется для определения Best-Matching Search Result (обычно это результат с наивысшим рангом).
• Поведенческие факторы: История запросов пользователя, прошлые взаимодействия с SERP (клики), общая статистика запросов. Эти данные используются для определения User-Search-Intent и для определения связанных объектов (Linked Objects).
• Структурные факторы (Базы знаний/Вертикали): Данные из базы объектов (Object Database/Knowledge Graph), агрегированные из доверенных источников (в патенте упомянуты Wikipedia, IMDb). Данные из вертикальных сервисов (Новости, Картинки, Видео). Используются для наполнения Object Components и идентификации доменов.

Какие метрики используются и как они считаются

• Определение User-Search-Intent: Метрики, основанные на анализе текста запроса и статистике поведения. Патент упоминает определение интента на основе прошлых взаимодействий пользователей с SERP для похожих запросов.
• Определение Best-Matching Search Result: Основная используемая метрика — это ранг в общем веб-поиске. Система извлекает результат с наивысшим рангом (top-matching result) из общего поиска, релевантный данному компоненту (Claim 3).
• Определение Linked Objects: Патент описывает сложный набор эвристик («linked objects determination routine») для определения связи между объектами. Учитываются явные метки в источниках, анализ общих свойств, веса интереса пользователей (User interest weights) — например, всплеск совместных запросов, частота совместного упоминания на веб-ресурсах, переформулировки запросов и др.

Выводы

1. Интент определяет структуру объектной SERP: Состав и порядок информационных блоков (Object Components) динамически адаптируются под предполагаемое намерение пользователя.
2. Гибридная выдача (Вертикали + Веб): Система комбинирует данные из вертикальных поисков (для наполнения блоков) с авторитетными источниками в общем веб-поиске (для выбора лучших ссылок). Авторитетность в общем поиске напрямую влияет на видимость в объектной выдаче.
3. Привилегированная позиция «Best-Matching Result»: Патент описывает конкретный механизм (Claims 1-20), позволяющий сайту получить размещение внутри Колдунщика. Это размещение напрямую зависит от ранга в общем поиске по запросу, соответствующему интенту компонента (фасетная авторитетность).
4. Интерактивность и уточнение интента на SERP: Система использует User Actuators (фильтры интента), позволяя пользователю перестраивать выдачу без ввода нового запроса.
5. Многогранность сущностей: Яндекс стремится понять сущности через призму их различных доменов (Object Domains) и связей (Linked Objects), что требует комплексного освещения темы на сайте.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Оптимизация под конкретные аспекты (фасеты) сущности: Создавайте и оптимизируйте отдельные страницы под каждый значимый аспект сущности (биография, карьера, продукция). Не пытайтесь уместить все на одной общей странице.
• Стремление стать «Best-Matching Result» для каждого аспекта: Цель — занять первое место в общем поиске по запросам, соответствующим конкретным Object Components (например, «[Имя] фильмография»). Это увеличивает вероятность встраивания вашей ссылки (Augmented) в карточку объекта.
• Комплексное освещение и структурирование информации: Предоставляйте полную, хорошо структурированную информацию (используя микроразметку Schema.org). Это помогает системе корректно извлекать данные и ассоциировать ваш сайт с нужными Object Domains.
• Построение авторитетности в вертикалях: Поскольку компоненты часто строятся на основе вертикальных поисков, важно присутствие и авторитетность сайта в релевантных вертикалях (Новости, Картинки, Видео).
• Управление сущностями (Entity Management): Обеспечивайте точность информации об объекте (вашем бренде, персоне) в источниках, которые использует Яндекс (например, Wikipedia), так как это влияет на формирование Object Domains и Linked Objects.

Worst practices (это делать не надо)

• Игнорирование интентов: Оптимизировать страницу только под общее имя сущности, игнорируя различные намерения пользователей и структуру Колдунщика.
• Поверхностный контент: Создание страниц с недостаточной глубиной проработки по конкретному аспекту сущности снижает шансы стать Best-Matching Result для соответствующего компонента.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегию Яндекса на формирование SERP на основе интентов и структуры. Для SEO это означает, что борьба за видимость по объектным запросам смещается от традиционного списка органических результатов к получению позиций внутри динамических Колдунщиков. Долгосрочная стратегия должна фокусироваться на том, чтобы стать самым авторитетным источником для конкретного аспекта (домена) сущности, что является ключом к получению статуса Best-Matching Result.

Практические примеры

Сценарий 1: Получение статуса Best-Matching Result

1. Ситуация: Пользователь ищет «Анджелина Джоли». Яндекс показывает компонент «Фильмография».
2. Действие системы: Система анализирует общий веб-поиск. Сайт Kinopoisk.ru ранжируется выше всех по интенту «Фильмография» для этого объекта.
3. Результат: Яндекс встраивает ссылку на Kinopoisk.ru непосредственно в компонент «Фильмография» как Best-Matching Result.
4. Действие SEO: Чтобы конкурировать, необходимо превзойти Kinopoisk по качеству контента, авторитетности и поведенческим факторам именно для этого интента и занять Топ-1 в общем поиске.

Сценарий 2: Использование фильтров интента (User Actuators)

1. Ситуация: Пользователь ищет «Анджелина Джоли». На SERP отображаются блоки «Биография», «Фильмография», «Новости» и соответствующие им фильтры (кнопки).
2. Действие пользователя: Пользователь кликает на фильтр «Фильмография».
3. Результат (согласно патенту): SERP динамически перестраивается. Блоки «Биография» и «Новости» могут быть скрыты или перемещены вниз. Блок «Фильмография» перемещается вверх и может быть дополнен (Augmented) дополнительной информацией или ссылками.
4. Действие SEO: Анализируя, какие фильтры предлагает Яндекс для сущности, можно понять ключевые интенты и сфокусировать контент-стратегию на их покрытии.

Вопросы и ответы