В патенте говорится, что поисковая машина может оценивать широкий спектр информации, связанной с поведением пользователей и собранной в базе данных поисковых логов, для определения того, какие концепции или темы могут быть полезны при выборе рекламы или тем для отображения. В описании патента говорится, что поисковая машина может использовать описанный процесс не только для таргетирования рекламы, но в основном тексте все внимание фокусируется именно на этом.

Вот несколько типов пользовательских данных, которые могут анализироваться для этой методики таргетинга:

Поиски – Поисковые запросы могут демонстрировать паттерны во времени, которые помогут предсказать какие темы станут популярными.

Просмотр страниц – Страницы и части страниц, которые просматриваются или прокручиваются.

Клики на продуктах – Реклама, по которой кликают, и страницы продуктов, которые просматривают.

История покупок – История совершенных покупок продуктов и услуг.

Ввод информации пользователем – Информация, которую пользователи могут вводить на сайте.

Профили пользователей – Информация, введенная при создании онлайн-профиля, вроде пола, даты рождения, места проживания, и/или интересов.

Также упоминается возможность сбора и учета дополнительной информации о действиях онлайн:

Любая дополнительная информация может быть использована как “ввод информации пользователем” для определения популярности тем или контента. Например, новости, блоги и/или информация о развлечениях могут предоставить данные для предсказания популярности определенных концепций.

Например, если данные истории позволяют предположить, что когда в новостях начинается обсуждение ураганов, пользователи начинают просматривать контент на тему страхования, это может означать, что страхование является популярной концепцией при появлении новостей об ураганах.

Подобным же образом, блоги или информация о развлечениях вроде фильмов, телешоу или спорта может предоставить дополнительные данные для определения популярных концепций. Новости о развлечениях и блоги могут отслеживаться для определения наиболее обсуждаемых тем.

Выводы

Я начал этот пост с упоминания того, что Yahoo обрабатывает более 3 миллиардов запросов в месяц, и эту цифру я взял со страницы Tapas Kanungo, который указывает, что процесс генерации сниппетов, над которым он работал в Yahoo, отображал их примерно к такому количеству запросов в месяц.

Анализ такого количества запросов может предоставить огромное количество информации о том, чем интересуются люди в любой момент времени. Логично предположить, что люди чаще интересуются лопатами для расчистки снега поздней осенью и зимой, и купальниками и солнцезащитными щитками весной и летом.

Но имея огромное количество информации, способной раскрыть паттерны, включающие и другие темы и интересы, повторяющиеся через определенные часы или десятилетия, можно выявить интереснейшие закономерности в том, что может заинтересовать пользователей. Использование подобной информации в таргетинге рекламы может повысить шансы перехода по рекламной ссылке даже тогда, когда не находится подходящего объявления для контента страницы или использованного поискового запроса.

Я подозреваю, что эта информация может использоваться и другими способами, но патент, о котором идет речь, не углубляется в детали по этому поводу.