×
Россия +7 (909) 261-97-71

Как поисковые системы отличают запросы пользователей и ботов?

Россия +7 (909) 261-97-71
Шрифт:
0 13817
Подпишитесь на нас в MAX

Не всегда поисковыми системами пользуются люди, которые ищут информацию. Иногда к поисковым системам интернета обращаются роботы, которые хотят собрать данные о позициях определенных страниц, исследовать ключевые слова или сделать максимальное количество кликов по результатам выдачи или контекстной рекламе, чтобы насолить конкурентам.

Такие роботы расходуют ресурсы поисковых систем и могут получить данные о пользователях, которые используются поисковиками для работы над алгоритмом ранжирования и формированием поисковых подсказок.

Google ещё давно попросил вебмастеров не использовать автоматические программы, которые добавляют страницы или проверяют позиции. «Такие программы нарушают правила использования поисковой системы и перегружают сервера».

Поэтому многие поисковые системы разработали принципы, по которым они отличают запрос человека от запроса робота. Недавно Microsoft опубликовал заявление на патент метода, который будет классифицировать трафик на пользовательский и полученный от автоматических программ в зависимости от некоторых характеристик запроса. Это заявление позволяет сказать, какие параметры используют поисковые системы, чтобы разграничивать два типа запросов.

Когда поисковая системы отслеживает запросы, она собирает большое количество информации о пользователях. Например, такая информация может включать, как сами ключевые слова, так и метаданные, связанные с ними:

  • Цепочки поисковых запросов.
  • Страницы результатов.
  • Место, где вводился запросы.
  • IP-адрес.
  • Уникальный идентификатор пользователя или программы.
  • Время введения запроса.

Определить, был ли задан запрос пользователем или роботом, поисковая система может, основываясь на двух группах факторов: физических параметрах запроса и его поведенческих характеристиках.

Физические параметры запросов пользователей

Один из способов узнать, кем был задан запрос, это отследить некоторые физические характеристики запроса.

Объем. Пользователи могут сделать только лимитированное количество запросов за определенный отрезок времени. Скорее всего вводящий 100 запросов за 10 секунд не человек. И тем более, если этот пользователь искал запрос «голые девочки» 12 тысяч раз в течение дня.

Месторасположение. Довольно-таки тяжело одному человеку находиться сразу в нескольких местах. А поисковая система может зафиксировать, когда пользователь с одним и тем же ID печатает запросы из разных, сильно удаленных друг от друга городов. Использовать несколько компьютеров для поиска в Интернете — дело обычное, только если эти компьютеры не разделены океаном или несколькими тысячами километров. В таком случае, поисковая система определяет ботнет или пользователя, использующего инструмент для анонимного поиска и не отключившего cookie.

Поведенческие характеристики

По физическим параметрам можно определить автоматические запросы. Но эти автоматические запросы также могут быть настроены так, чтобы они напоминали запросы, сделанные обычным пользователем.

Поэтому существует поведенческие характеристики, по которым возможно понять, что запросы автоматически сгенерированы. Ниже перечислены модели, по которым Microsoft в своем заявлении на патент собирается распознавать, кем был задан запрос.

CTR

Люди после введения поискового запроса обычно кликают на один или несколько результатов. Обычно это один клик на каждые десять результатов. В то время как автоматические программы не нажимают на результаты поиска, поэтому это может быть сигналом для поисковой машины. Некоторые боты к тому же собирают дополнительную информацию о некоторых урлах, поэтому существует несколько моделей, по которым может определяться активность ботов:

  • Бот, который не кликает на ссылки.
  • Бот, который кликает на каждую ссылку.
  • Бот, который кликает только на целевые ссылки.

Боты ищут в алфавитном порядке (иногда)

Вряд ли обычные пользователи, набирая серию запросов, распределяют их в алфавитном порядке. Поэтому такая модель выдаёт использование автоматических программ.

Боты ищут, используя спамовые слова

Некоторые запросы характеризуются высокой заспамленностью и употреблением спам-слов,. Поэтому если с одного ID задаётся большое количество вопросов со спамом, вероятнее всего это запросы бота. То же самое касается запросов, которые содержат обращение к adult-тематике.

Слишком большое количество слов

Запросы, которые содержат чрезмерное количество слов, не характерны в большом количестве для обычных пользователей. Другое, что может настораживать по поводу запросов большой длины, что они следуют друг за другом цепочкой, которая содержит примерно одинаково большое количество слов в разных запросах.

Периодичность запросов

Время, которое проходит между запросами одного пользователя, может измеряться. Это потом позволяет определить среднее время между запросами или время, которое проходит от введения запроса до клика по определенному результату. С помощью модели, построенной таким образом, возможно распознать запросы от пользователей и от ботов

Использование операторов запросов

Большое количество поисковых запросов, в которых используются операторы поиска (например, «allintitle:» и «allinurl;») исходят от автоматических программ.

Лимитированность категорий

Существует вероятность, что запросы были сделаны ботом, если вся цепочка запросов принадлежит к одной или нескольким узким категориям.

***

Здесь перечислены не все методы, которые описаны в заявке на патент. В документе описано, что сервис может классифицировать запросы в зависимости от того, из какого источника поступают запросы. Но не объясняется, каким образом эта классификация используется.

Когда поисковой системе серия запросов кажется подозрительной, она просит пользователя ответить на вопрос или расшифровать CAPTCHA, которая именно для этих целей и создана.

Оригинал статьи


Есть о чем рассказать? Тогда присылайте свои материалы Марине Ибушевой


Новые 
Новые
Лучшие
Старые
Сообщество
Подписаться 
Подписаться на дискуссию:
E-mail:
ОК
Вы подписаны на комментарии
Ошибка. Пожалуйста, попробуйте ещё раз.
Отправить отзыв
ПОПУЛЯРНЫЕ ОБСУЖДЕНИЯ НА SEONEWS
Как ChatGPT выбирает компании для рекомендаций: что уже известно и как бизнесу подготовиться к эпохе AI Search
Игорь Антонов
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Игорь Антонов - Для молодых сайтов в YMYL-тематиках я бы добавил отдельный блок про согласованность сущности: одинаковые название, телефон, адрес и перечень услуг на сайте, в картах, каталогах и профильных публикациях. Мы сейчас проверяем это на новом медицинском проекте narkologmsk.ru — без массовых анкорных ссылок, через подтверждённые карточки и содержательные материалы. Было бы полезно увидеть в продолжении сравнение источников, которые чаще цитируют Google AI Overviews и ChatGPT именно для локальных запросов.
Мы сократили рутину SEO-специалиста на 95% – вот архитектура, которая это сделала
Гостьkorayaskin
2
комментария
0
читателей
Полный профиль
Гостьkorayaskin - Можно также посмотреть разбор инструментов типа KeywordKick — помогает быстрее понять, где именно конфликт сигналов.
Яндекс выложил в опенсорс языковую модель, которая лежит в основе быстрых ИИ-ответов в Поиске
Роман Каржонков
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Роман Каржонков - Молодцы! Такие AI-модели могут широко используется в корпоративных, обучающих и научных АI-enabled платформах.
Сервисы для создания квизов: сравнение по конверсии, гибкости сценариев и интеграциям
Виктор
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Виктор - Без сервиса FormDesigner.ru эта подборка будет не полной. Удивлен, почему вы его не включили в список?
5 полезных сервисов для работы с учебными текстами
Anna B.
2
комментария
0
читателей
Полный профиль
Anna B. - Отличный разбор, очень своевременно!
Сайт компании в 2026 году: что проверяет Роскомнадзор и как не получить штраф
Олег Черников
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Олег Черников - Дима спасибо, отличный обзор! За ГОСТ Р 52872-2019 спасибо! Давно около него ходил.
Рейтинг GEO-агентств для ecom в России: как продвигать интернет-магазин в нейросетях
Игорь
6
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Игорь - Как раз сейчас пытаемся продвинуть свой интернет-магазин спортивных товаров для нейросетей, чтоб почаще нас упоминали. Работаем с Zenlink. Привлекло то, что у них есть реальные кейсы и к работе адекватно подходят. Сначала заказали просто анализ, чтоб они проверили, как нас вообще нейросети упоминают. Интересовала Алиса, ЧатГпт, и ДипСик. Там конечно все довольно печально было... Упоминаний мало. Но после того как мы свой сайт оптимизировали по их советам и они выполнили аутрич, плюс GERM, упоминаться стали чаще. В Алисе и ГПТ особенно, в ДипСик поменьше рост, но тоже есть. Это воодушевляет, конечно. И даже было пару клиентов, которые нас именно через нейросеть нашли. Сейчас опрос проводим, чтоб реальную пользу для себя понять. И вот, она уже есть. На мой взгляд эта услуга подходит тем бизнесам у кого большой средний чек, тогда даже пару клиентов с лихвой отбивают затраты на такое продвижение.
Рынок безалкогольных напитков в 2026 году: как категория продает через доверие к бренду
Алексей
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Алексей - Все бы хорошо, но это в прошлом. В 2026 г. о росте 2020-2025 гг. остается только мечтать. Рынок БАН перешел к снижению. К серьезному снижению.
Конференция GEO 2026: как брендам попасть в ответы нейросетей
Дмитрий Севальнев
0
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Дмитрий Севальнев - Мощно, мощно!
Яндекс открыл продажи через Алису и Поиск для продавцов без сайтов
Дмитрий Орлов
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Дмитрий Орлов - Прикольно, покупать через колонку-))
ТОП КОММЕНТАТОРОВ
Комментариев
910
Комментариев
834
Комментариев
554
Комментариев
540
Комментариев
483
Комментариев
393
Комментариев
373
Комментариев
262
Комментариев
249
Комментариев
171
Комментариев
156
Комментариев
142
Комментариев
130
Комментариев
121
Комментариев
100
Комментариев
97
Комментариев
97
Комментариев
96
Комментариев
80
Комментариев
77
Комментариев
74
Комментариев
67
Комментариев
66
Комментариев
60
Комментариев
59

Отправьте отзыв!
Отправьте отзыв!