Как Google ранжирует на самом деле: что показали патенты, антимонопольный суд и утечка

Спросите пять SEO-специалистов, как ранжирует Google, и получите пять списков «факторов». В каждом 200 пунктов, половина из статьи 2015 года, источник у всего один, «все так говорят». Это фольклор, который переписывают по кругу и выдают за инженерию. Он удобен тем, что непроверяем. Пункты звучат правдоподобно, ни один не привязан к источнику, а вместе они создают ощущение экспертизы там, где её нет.

Показательный спор о том, влияют ли клики на позиции. Одни клялись, что поведенческие это миф, ссылаясь на публичные заявления Google. Другие клялись, что накрутка кликов работает. Правы оказались не полностью ни те, ни другие, и выяснилось это не в блогах, а в зале суда, под присягой. Пока сообщество спорило на уровне мнений, у спора был документальный ответ. Просто его никто не читал.

За три года документов стало больше. Антимонопольный процесс США против Google (2023–2025) вытащил показания инженеров под присягой. В мае 2024 стали публично известны 14 014 полей внутреннего API. Плюс патенты в открытом реестре. Впервые картину можно собрать из бумаг, а не из слухов, если не смешивать источники разной надёжности в одну кучу «фактов». Показание под присягой и найденное в утечке поле дают два очень разных уровня доказательства, а их постоянно путают. Эта статья разбирает, что известно об алгоритмах Google и, главное, насколько каждому пункту можно верить.

Как читать доказательства

Я размечаю каждое заявление уровнем достоверности, от показаний под присягой до догадок сообщества. Полная легенда ниже; пользуйтесь ей и за пределами статьи, вешая метку на любое чужое «Google повысил вес поведенческих».

Между уровнями — пропасть, и её стоит держать в голове отдельно от цвета. Одно дело «поле с таким именем существует» (утечка), другое «механизм описан» (патент), третье «инженер подтвердил использование под присягой» (суд). А «известен вес фактора» и «известно, что это работает в проде сегодня» не знает никто вне Google. Половина SEO-мифов — прыжок с первой ступени сразу на пятую.

Уровень — про надёжность источника, не про важность сигнала. Патентная логика может описывать критичное, а показание под присягой описывать второстепенное. Метка отвечает на «насколько твёрдо мы это знаем», а не «насколько это влияет».

Суд DOJ: что теперь твёрдо известно

Самый твёрдый слой — процесс United States v. Google LLC. Инженеры давали показания под присягой, под ответственностью за лжесвидетельство; рядом к делу приобщили внутренние презентации, подлинные, но это слайды для коллег, а не показания. Дальше держу два уровня раздельно.

Navboost: клики участвуют, но не как сырой CTR

Работает Navboost с 2005 года, и Найак под присягой назвал её одним из важных сигналов Google. Окно хранения кликов — 13 месяцев (до 2017 — 18). 🟢 Скользящее. Старые клики выпадают, сигнал нужно поддерживать, а не набрать один раз; длинное окно отсекает всплески. Внутри работает «сглаживание» (squashing), то есть демпфирование выбросов, чтобы боты и накрутка не перекашивали таблицу.

Отсюда главный вывод раздела. Клики влияют, но это не «выше CTR, значит выше позиция». Система смотрит на агрегированное поведение на массе запросов и на то, что было после клика, остался человек или вернулся в выдачу за тем же. В утечке есть поле lastLongestClicks («последний самый долгий клик») 🟡 — по смыслу про удовлетворённость. Человек прошёл по нескольким результатам и в итоге задержался у вас, «здесь я нашёл ответ». Рядом стоит «плохой клик», то есть быстрый возврат в выдачу за тем же запросом, страница обманула ожидание. Что эти поля весят и используются ли, неизвестно, как и у остальных. Накрутить клик легко; воспроизвести на масштабе картину «люди приходят и остаются именно у вас» совсем другая задача, и ботоводы её не решают.

ABC и «Жизнь клика»: релевантность из трёх углов

Раскрыли ABC Найак и Х. Дж. Ким в 2025 году. Каждая буква — ответ на отдельный вопрос. Как о странице говорят другие (Anchors), что на ней написано (Body), что сделали люди (Clicks). Ни один сигнал по отдельности не достаточен, и это объясняет частые парадоксы выдачи. Страница напичкана ключами (сильный Body), но её никто не выбирает и не задерживается (слабый Clicks), она не выигрывает. Наоборот, короткая заметка без плотного вхождения ключей, но с точным ответом и хорошими анкорами обгоняет «оптимизированного» гиганта. Три опоры работают как согласие трёх независимых свидетелей, и перекос в одну не заменяет остальные. То же подтверждает письменный экспонат «Life of a Click» («Жизнь клика», Леман, 2017) 🟠. Три столпа — Body, Anchors и User-interactions, причём взаимодействия трактуются широко, вплоть до возврата в выдачу.

«We fake it»: почему поведение стало прокси качества

Самая цитируемая фраза процесса — из презентации Лемана «Q4 Search All Hands: Ranking» (2016): «We do not understand documents. We fake it… We look at people» («Мы не понимаем документы. Мы имитируем это… Мы смотрим на людей»). 🟠 Это письменный экспонат, не устная присяга, и статус тут важен. Смысл прямой. Машина не читает статью как человек, она выводит качество из поведения. Отсюда разворот всей отрасли, ведь бесполезно «нравиться алгоритму» в вакууме, потому что алгоритм смотрит на реакцию людей.

ML-системы, названные под присягой

Найак назвал компоненты, работающие поверх базовой оценки (они же в экспонате «Logging & Ranking», 2020 🟠):

• RankBrain (с 2015) — переоценивает верхние результаты, помогает с редкими запросами.
• DeepRank — BERT для ранжирования, «понимание языка и знаний о мире».
• RankEmbed — двойной кодировщик (dual-encoder) запроса и документа; обучен в том числе на кликах — то есть поведение заходит в систему уже здесь, а не только на финале.
• Q* — сигнал качества и доверия. Существование и важность — под присягой 🟢; роль «финального скорера» и тезис, что в него «вливаются» PageRank и siteAuthority, — уже догадка. 🟡/⚪

Что вынести из суда. Клики участвуют в ранжировании, это сказано под присягой, но через агрегаты на длинном окне, не через сырой CTR. Релевантность стоит на трёх опорах, и это текст, ссылки, поведение. Практический разворот отсюда простой. Закрывайте интент так, чтобы человек не возвращался уточнять запрос.

Утечка Content Warehouse: что видно в полях

Рамка на весь раздел простая. Поле ≠ фактор. Хранилище и формула — разные системы; поле может собираться для аналитики, эксперимента или лежать мёртвым грузом. Рэнд Фишкин сказал точнее всех: «Не тыкайте в конкретное поле с криком „вот доказательство, что Google ранжирует по X“. Это не совсем доказательство». Утечку разобрали Фишкин и Майк Кинг, источником назван Эрфан Азими; Google подтвердил подлинность, предостерегнув от выводов «на основе устаревшей и неполной информации».

Всё в таблице ниже — уровень 🟡. Поле существует, а вес и использование неизвестны. Поэтому по каждому не повторяю «вес неизвестен», это в колонке «чего не знаем».

Три поля стоит раскрыть — их чаще всего перевирают.

Практический вывод осторожный, но полезный. Раз доменная оценка есть, а рядом лежат siteFocusScore и siteRadius (насколько сайт сфокусирован на теме и как широко расползается), работает не «накачка авторитета» абстрактно, а тематическая дисциплина. Сайт, который бьёт в одну тему глубоко, для системы читается иначе, чем тот, что пишет обо всём подряд. Это может объяснять, почему нишевые сайты часто обгоняют размытые порталы на своих запросах, а разросшийся «за счёт всего» контент-план иногда роняет домен, который до этого рос, и это рабочая гипотеза, не доказанный механизм.

Два поля из таблицы стоит удержать от типичных крайностей, и это свежесть и авторство. Про даты. В утечке видно несколько типов дат для оценки свежести, но работают они по содержанию, а не по строке в шаблоне. Сменить «дата публикации» без правки сути даёт самообман, который система видит насквозь, ведь контент не изменился. Про авторство. Поля author и isAuthor существуют, но из этого не следует ни величина эффекта, ни что за Author-разметку дадут буст. Показывать реального эксперта за текстом правильно, это работает на доверие читателя и без всякой утечки; закладывать в план «+N позиций за схему автора» будет оверклеймом ровно того сорта, от которого предостерегает весь этот разбор.

Патенты: инженерная логика, не алгоритм

Три стоит раскрыть:

Reasonable Surfer поправляет PageRank. Пользователь не кликает по ссылкам с равной вероятностью, по ссылке в тексте кликнут чаще, чем в футере. 🔵 Практический вывод вечен и объясняет провал целой тактики. Сквозные футерные ссылки «на главную с ключом», которыми годами качали вес, передают мало, потому что по ним редко кликают. Ссылка из тела релевантной статьи передаёт заметно больше, чем сквозная подвальная. Это патентная логика, не живая формула, но она бьётся с тем, что видно на практике, ведь перенос ссылки из футера в контент меняет её эффект.

Panda моделирует качество через «эталонные» (reference) и «навигационные» (navigational) запросы. 🔵 Сообщество перевело это как «брендовые запросы влияют на ранжирование», и это правдоподобно, но слова «branded» в патенте нет, это интерпретация. ⚪ И тут патент смыкается с утечкой. Поля siteAuthority и siteFocusScore из неё — про оценку на уровне сайта, ровно то, что моделирует Panda. Патентная логика и совпадение с полями утечки дают рабочую гипотезу. Качество считается и на уровне сайта, не только постранично. Отсюда разворот против интуиции линкбилдера, ведь иногда домену помогает не новая ссылка, а чистка тонких страниц, которые размывают его тематику.

Rank transition двигает позицию не сразу, а с задержкой и демпфированием, иногда в обратную сторону. 🔵 Логика антиспама изящная. Если спамер что-то накрутил и ждёт роста, а система в ответ временно опускает страницу, спамер не понимает, какое действие сработало, и не может оптимизировать манипуляцию по обратной связи. Для честного специалиста вывод обратный, но такой же ценный. Ранний отклик на правку обманчив по замыслу. Не судите об изменении по движению за первые дни — система спроектирована так, чтобы сбить именно поспешную интерпретацию.

Моя модель: как это складывается

Это моя реконструкция поверх источников ⚪, а не схема, которую Google раскрыл. Границы слоёв условны.

• Слой 1 — базовый скор: извлечение кандидатов по тексту, анкорам, ссылкам (Body, Anchors, PageRank). Опора — патенты 🔵 и формула ABC из суда 🟢.
• Слой 2 — ML-оценка: RankBrain, DeepRank, RankEmbed, сигнал Q*. Названы под присягой 🟢. RankEmbed обучен на кликах — поведение уже здесь.
• Слой 3 — переранжирование: Navboost и Glue двигают выдачу под клики 🟢, сверху точечные twiddlers 🟡.

Для практики важно, что слои требуют разных вложений. Слой 1 — работа для технаря и линкбилдера, это индексация, структура и ссылки. Слой 2 — работа для контентщика и эксперта, это глубина, доверие и тематическая полнота. Слой 3 — работа для UX и продукта, чтобы человек нашёл ответ и не ушёл. Команды часто перекошены в одну сторону — техническая всё чинит инфраструктуру, контентная всё пишет тексты — и упираются в потолок чужого слоя. Модель показывает, где именно затык, и кого подключать.

Проследите один запрос. Система достаёт кандидатов и грубо оценивает релевантность по тексту и ссылкам — сюда не попасть без базовой релевантности. Отобранных переоценивают ML-модели. Насколько документ отвечает по смыслу, насколько источнику можно доверять. Почти собранную выдачу двигают под накопленное поведение по похожим запросам. Поведение входит в систему дважды. Как обучающие данные слоя 2 и как сигнал переранжирования слоя 3 — поэтому стрелка на схеме идёт снизу вверх. И поэтому «фактор ранжирования» вводит в заблуждение. Позиция — результат прохождения через конвейер, а не сумма факторов с весами. Грубый порядок влияния всё же есть. Без релевантности и ссылок вы не попадёте в кандидаты, и поведенческому слою нечего будет двигать.

Модель работает как инструмент диагностики. Типичная ситуация с аудита. Приходит сайт, «страницы в топ-20, но выше не идут, купили ссылок — не помогло». Прогоняю по слоям. Слой 1 — показы по целевым запросам есть — значит в кандидаты страница попала, с базовой релевантностью и ссылками порядок. Слой 2 — контент тонкий, пересказывает конкурентов без своего — машинная оценка качества низкая. Слой 3 — поведение показывает короткие визиты и возвраты в выдачу. Диагноз готов за пятнадцать минут: проблема в слоях 2–3, а деньги слили на ссылки для слоя 1, который и так пройден. Ссылки не могли помочь по определению, ведь в отбор сайт уже прошёл. Лечение — переработать контент под реальный интент, а не докупать ссылки. Без модели этот сайт год бы наращивал ссылочное и удивлялся, почему не растёт.

Мифы против источников

Три комментария, где спотыкаются чаще всего. Первое: «клики не влияют» и «клики решают всё» неверны оба, а правда посередине, агрегированное поведение, а не сырой CTR. Второе: Chrome — образец недоказанного тезиса; вердикт «не доказано» означает ни «подтверждено», ни «опровергнуто», а открытый вопрос, который нельзя подавать решённым. Третье, самое вредное — «мы знаем веса факторов». Ни суд, ни утечка, ни патенты весов не раскрыли. Всякий раз, когда кто-то называет «title весит 15%» или «фактор важностью 8 из 10», это выдумка с точностью до процента. Отсутствие весов — не пробел этого разбора, а состояние знания в отрасли целиком; кто говорит иначе, продаёт уверенность, которой ни у кого нет.

Что делать SEO-специалисту

Про то, как та же механика выглядит со стороны Яндекса и что из своих поведенческих сигналов можно измерить по Вебмастеру и Метрике, — отдельный разбор: «Поведенческие факторы: что видят Яндекс и Google».

Уровень достоверности — это бюджетное решение. На 🟢-факты опираются в стратегии, на 🟡/⚪ — максимум ставят гипотезы для теста.

Опирайтесь смело (🟢): вкладывайтесь в реальную удовлетворённость после клика, в полноту ответа, скорость до сути, отсутствие обмана в сниппете. Измеряется это не «средним временем на сайте» из общей аналитики, а поведением именно из поиска. Доскроллы до ответа, отсутствие мгновенных возвратов, переход к следующему шагу вместо ухода. Практичный ход — вынести прямой ответ в первый экран, а не прятать под тысячей слов вступления, ведь чем быстрее человек нашёл искомое, тем меньше он вернётся в выдачу за альтернативой. И в релевантность со ссылками, потому что без них вы не в кандидатах, а поведенческая оптимизация страницы, которая не прошла отбор, это деньги на ветер.

Не стройте план на догадках (🟡/⚪): не гоняйтесь за Author-схемой ради буста, не подгоняйте длину title под titlematchScore, не меняйте даты ради «свежести», не пытайтесь накрутить клики. Их место — гипотезы для А/Б-теста, если останется ресурс, а не строки в отчёте клиенту с обещанным результатом.

Показать разницу на одном поле. Утечка дала titlematchScore. Без разметки достоверности специалист пишет «переделаем все заголовки под формулу». С разметкой видит 🟡 и рассуждает иначе. Заголовок должен честно отвечать на запрос, это полезно и без утечки, но обещать за это рост позиций нельзя. Одно поле, два решения; разметка достоверности отделяет второе от первого.

Порядок работ вытекает из модели и не зависит от ближайшего апдейта, потому что стоит на 🟢-фактах:

Догадки из утечки идут в самый конец, как гипотезы для теста, если останется ресурс, и никогда как обещание клиенту.

Как проверить это на своём сайте

Модель из трёх слоёв — не абстракция, по ней проверяется конкретный сайт. Приёмы ниже я применяю на разборах в первую очередь.

Прошли ли вы в кандидаты. Откройте Search Console, отчёт по конкретному целевому запросу. Есть показы — вы в индексе и в отборе, слой 1 пройден, дело за качеством и поведением. Показов ноль при том, что страница в индексе, говорит о проблеме релевантности, а не поведения. Частая ошибка выглядит так. Команда полгода «улучшает поведенческие» на странице, которая вообще не попадает в кандидаты по запросу. Сначала показы, потом всё остальное.

Где вы теряете на поведении. Возьмите страницы с высокой средней позицией и аномально низким CTR относительно позиции. Если рядом — короткие визиты и быстрый возврат в выдачу, вы отдаёте системе ровно тот сигнал, который в утечке назван так — badClicks: сниппет обещал одно, страница дала другое. Это не «низкий CTR портит позиции» напрямую, это несоответствие ожидания и содержания, которое Navboost видит на агрегате.

Видит ли вас бот вообще. Прежде чем чинить слои 2–3, проверьте слой 0, то есть доступность. В серверных логах должны быть визиты Googlebot по вашим ключевым URL. Нет визитов — никакие поведенческие и ссылки не помогут, страница для системы не существует. Это первое, что я смотрю на техническом аудите. Не «что с контентом», а «доходит ли до него бот и что он видит в исходном HTML».

Когда судить о правке. Патент Rank transition прямо предупреждает, что система демпфирует изменения, ранний отклик обманчив. Не делайте выводов через три дня и по одной странице. Замеряйте на когорте однотипных страниц через несколько недель, сравнивая с контрольной группой, которую не трогали. На шаблонных сайтах это превращается в честный сплит-тест. Применили правку к половине однотипных страниц, вторую оставили контролем, ждём месяц. Так отделяется эффект правки от шума переходной функции и сезонности, иначе вы принимаете дребезг системы за результат.

Что я вынес для спецов

Поведение — это марафон, а не рычаг. Окно 13 месяцев меняет саму логику работы. Вы не «включаете» поведенческий фактор, вы годами кормите его удовлетворённостью. Отсюда практический вывод, который экономит бюджеты. Любая стратегия «быстрого буста поведенческих» проигрывает стратегии «сделать реально хорошо и подождать квартал».

Утечка ценна не полями, а совпадением с судом. Сама по себе siteAuthority — просто имя атрибута. Но когда суд под присягой говорит про клики, а утечка показывает goodClicks/badClicks отдельными полями, и два независимых источника сходятся. Я доверяю не отдельному полю, а пересечению источников. Где утечка совпадает с показаниями, там твёрдо, а где только утечка, там гипотеза.

«Домены не ранжируются, ранжируются страницы» устарело. siteAuthority, siteFocusScore, Panda-патент про качество на уровне сайта, всё указывает, что домен несёт оценку. Отсюда рабочая гипотеза. Тонкие страницы размывают домен и тянут вниз соседей. Поэтому на аудитах крупных каталогов я сначала ищу, что удалить или закрыть, а не что добавить.

Бренд-спрос — недооценённый технарями сигнал. Panda-патент моделирует качество через навигационные запросы; сообщество читает это как спрос на сайт по имени ⚪ (слова «branded» в патенте нет). Технические SEO-специалисты игнорируют бренд-спрос как «маркетинг». И зря, ведь рост брендовых запросов бьётся и с логикой патента, и со здравым смыслом, и его сложно накрутить, так что на такую гипотезу я готов ставить бюджет охотнее, чем на поле из утечки.

Дребезг выдачи — это норма, а не сигнал. Слой twiddlers объясняет, почему позиции колеблются день ото дня без всяких ваших действий. Поверх базового скора постоянно работают точечные корректировки, а именно свежесть, разнообразие и тесты. Перестал дёргаться на каждое движение позиции и сэкономил себе нервы и клиенту деньги на бессмысленных «срочных правках». Тренд на дистанции важнее вчерашнего скачка.

Главный навык — не знать факторы, а размечать достоверность. Факты об алгоритмах устаревают с каждым апдейтом. Привычка спрашивать «на какой это ступени — присяга, утечка, патент или догадка» не устаревает никогда. Это и отличает специалиста, которому можно доверить бюджет, от продавца списков.

Чего мы не знаем

Честный список границ — часть достоверности. Не знаем: весов (см. таблицу мифов выше); актуальности полей утечки (часть может быть мёртвой или экспериментальной); прод-статуса патентов (идея ≠ работающий алгоритм); данных Chrome (поле есть, подтверждения нет); переноса на Яндекс (поведенческие факторы там тоже в основе, но механика своя, это отдельный разбор). Знание об алгоритмах прирастает документами, а не откровениями, поэтому дата под материалом становится частью достоверности, а не формальность.

Частые вопросы

Если свести к одному. О ранжировании Google известно больше, чем пять лет назад, и меньше, чем продают в списках «200 факторов». Сила не в знании формулы, а в честной разметке, где видно, что подтверждено, что найдено, а что догадка. На такой карте строят стратегию; на фольклоре её не построишь.

Хотите понять, что из этого бьёт по вашему сайту, а что не ваш случай? Разбираю ранжирование предметно, по вашим страницам, логам и данным, без «200 факторов».

Станислав Кириченко

20 лет в SEO, сложные технические аудиты, second opinion, AI-автоматизация · Подробнее обо мне