Как Google автоматически определяет зоны обслуживания (Coverage Areas) и использует физическую близость для локального ранжирования

Термины и определения

Constituent Coverage Area (Составляющая зона обслуживания)

Географическая область вокруг одной конкретной физической точки сущности. Её размер определяется динамически на основе категории сущности и плотности населения.

Coverage Area (Зона обслуживания)

Общая географическая область, обслуживаемая сущностью. Является агрегацией (объединением) всех Constituent Coverage Areas. Используется как фильтр для определения необходимости расчета расстояния.

Entity (Сущность)

Организация (бизнес, учреждение и т.д.), имеющая как физические местоположения, так и онлайн-ресурсы.

Location Identifier (Идентификатор местоположения)

Данные, определяющие физическое местоположение сущности (например, уличный адрес, координаты широты/долготы).

Query Location (Местоположение запроса)

Географическое местоположение, связанное с поисковым запросом. Может определяться по GPS, IP-адресу, явно указанным в запросе терминам или истории местоположений (geo-history).

Resource (Ресурс)

Интернет-ресурс (например, веб-страница, сайт), связанный с сущностью.

Shortest Distance (Кратчайшее расстояние)

Минимальное расстояние между Query Location и любой из физических точек сущности. Эта метрика используется для корректировки ранжирования.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает офлайн-процесс определения Зоны обслуживания с учетом демографии.

1. Идентификация одного или нескольких местоположений сущности.
2. Для каждого местоположения определяется плотность населения (population density).
3. Для каждого местоположения определяется Constituent Coverage Area, размер которой зависит от этой плотности населения.
4. Агрегация составляющих зон для формирования общей Coverage Area сущности.
5. Идентификация онлайн-ресурсов сущности и их ассоциация с рассчитанной Coverage Area.

Ядром изобретения является динамическое определение размера зоны покрытия на основе плотности населения.

Claim 3 (Зависимый от 1): Дополняет механизм определения размера Constituent Coverage Area.

1. Определение категории (category) сущности.
2. Выбор размера Constituent Coverage Area также на основе этой категории.

Размер зоны покрытия зависит как от плотности населения (Claim 1), так и от типа бизнеса (Claim 3).

Claim 6 (Зависимый от 1): Описывает процесс использования Зоны покрытия при поиске (runtime).

1. Получение запроса и Query Location.
2. Идентификация релевантных ресурсов и их Coverage Areas.
3. Ранжирование каждого ресурса на основе, по крайней мере частично, Query Location и связанной с ресурсом Coverage Area.

Claims 7 и 8 (Зависимые от 6): Детализируют механизм ранжирования (Фильтрация).

• Ранг ресурса может быть понижен (demoting the rank), если его Coverage Area НЕ включает Query Location (Claim 7).
• Ранг ресурса может быть повышен (promoting the rank), если его Coverage Area включает Query Location (Claim 8).

Claim 9 (Зависимый от 6): Детализирует механизм ранжирования на основе расстояния (Proximity Boost).

1. Идентификация физических местоположений ресурса.
2. Расчет расстояний от Query Location до этих местоположений.
3. Идентификация кратчайшего расстояния (Shortest Distance).
4. Ранжирование ресурса на основе этого кратчайшего расстояния.

Финальный бустинг зависит от близости ближайшей точки, а не среднего расстояния.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько этапов поисковой архитектуры.

INDEXING – Индексирование и Извлечение признаков
Основная часть работы происходит офлайн. Система (используя Site Identifier Engine и Location Association Engine) обрабатывает данные о сущностях и их локациях (Location Data), идентифицирует соответствующие им интернет-ресурсы. Используя Map Data и данные о плотности населения, система рассчитывает Coverage Areas. Эти ассоциации сохраняются в Resource Index.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
На этом этапе система определяет Query Location для входящего запроса и выявляет локальный интент.

RANKING / RERANKING – Ранжирование и Переранжирование
На этом этапе применяется логика корректировки оценок (Location Processing Engine). Система использует двухэтапный подход:

1. Фильтрация (Tier 1): Проверяется, входит ли Query Location в Coverage Area ресурса. Это эффективный фильтр, позволяющий избежать ненужных расчетов расстояний.
2. Расчет близости (Tier 2): Если пользователь внутри зоны, рассчитывается Shortest Distance до ближайшего филиала.
3. Корректировка ранжирования: Ranking Scores ресурсов корректируются на основе близости (Proximity Boost).

Входные данные (Офлайн):

• Идентификаторы сущностей и Location Identifiers (адреса, координаты).
• Данные о категориях бизнеса и плотности населения.
• Map Data.

Выходные данные (Офлайн):

• Ассоциации в индексе: {Ресурс, Coverage Area, Набор Location Identifiers}.

Входные данные (Онлайн):

• Запрос и Query Location.
• Первичный набор ранжированных результатов.

Выходные данные (Онлайн):

• Скорректированный набор результатов (Adjusted Search Results), отсортированный с учетом географической близости.

На что влияет

• Конкретные типы контента и ниши: Критически влияет на все бизнесы с физическими локациями (Brick-and-Mortar) — ритейл, рестораны, услуги, офисы. Влияет на ранжирование в основной веб-выдаче, Google Maps и Local Pack.
• Специфические запросы: Наибольшее влияние на запросы с явным или неявным локальным интентом (например, "пиццерия рядом" или просто "пиццерия").

Когда применяется

• Условия работы: Алгоритм применяется, когда для релевантного ресурса определены физические местоположения и Coverage Area, и когда запрос имеет локальный интент.
• Триггер активации бустинга: Query Location пользователя находится внутри Coverage Area сущности. Если пользователь находится вне зоны, расчет расстояний может не производиться, а результат может быть понижен.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Офлайн-генерация Зон покрытия (Индексирование)

1. Сбор данных: Получение идентификаторов сущностей и их физических местоположений (Location Identifiers).
2. Ассоциация ресурсов: Идентификация онлайн-ресурсов для каждой сущности.
3. Расчет составляющих зон (Constituent Coverage Area): Для каждого физического адреса:
   1. Определение категории бизнеса.
   2. Определение плотности населения в данной точке.
   3. Вычисление размера (например, радиуса) составляющей зоны. (Размер больше для важных категорий, например, ритейл; больше при низкой плотности населения и меньше при высокой).
4. Агрегация: Объединение всех составляющих зон в общую Coverage Area сущности.
5. Сохранение: Ассоциация Coverage Area и списка физических локаций с онлайн-ресурсами сущности в индексе.

Процесс Б: Обработка запроса (Ранжирование)

1. Получение запроса и локации: Получение текста запроса и определение Query Location.
2. Первичное ранжирование: Генерация первого набора результатов (R1).
3. Фильтрация по Зоне покрытия (Tier 1): Для каждого локального результата проверка, включает ли его Coverage Area текущий Query Location.
   • Если НЕТ: Ресурс может быть понижен (demoted).
   • Если ДА: Переход к следующему этапу.
4. Расчет расстояний (Tier 2): Рассчитываются расстояния от Query Location до всех физических точек сущности.
5. Определение кратчайшего расстояния: Выбор Shortest Distance для каждого ресурса.
6. Корректировка ранжирования (Proximity Boost): Изменение оценок ранжирования ресурсов обратно пропорционально их Shortest Distance (чем ближе, тем выше бустинг).
7. Финальное ранжирование: Генерация и предоставление скорректированного набора результатов (R2). В сниппет может быть добавлена информация о ближайшем адресе.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Географические факторы:
  • Location Identifiers: Уличные адреса или координаты (широта/долгота) физических локаций.
  • Плотность населения (Population Density): Используется для определения размера Constituent Coverage Area (Claim 1).
  • Картографические данные (Map Data): Для расчета расстояний (включая дорожную сеть, трафик).
  • Query Location: Местоположение пользователя (IP, GPS, введенный адрес, geo-history).
• Факторы сущности:
  • Категория бизнеса (Category): Используется для определения базового размера Constituent Coverage Area (Claim 3).
• Технические факторы:
  • Идентификаторы онлайн-ресурсов (URL, домены).

Какие метрики используются и как они считаются

• Размер Constituent Coverage Area: Рассчитывается динамически. Зависит от функции Категории и Плотности Населения. $Size = f(Category, PopulationDensity)$. Размер увеличивается в малонаселенных районах и уменьшается в густонаселенных.
• Coverage Area: Агрегация (объединение) всех Constituent Coverage Areas. $CoverageArea = \bigcup (ConstituentCoverageAreas)$.
• Distance (Расстояние): Может рассчитываться разными способами: расстояние по прямой, время в пути на автомобиле (driving time), километраж (driving mileage). Может учитывать трафик и способ передвижения.
• Shortest Distance: Минимальное расстояние между Query Location и набором Location Identifiers сущности. $ShortestDistance = min(Distance(QL, Location_i))$.
• Proximity Boost (Повышение за близость): Корректировка рейтинга. Результаты ранжируются обратно пропорционально (in inverse proportion) их Shortest Distance. $Boost \propto 1/ShortestDistance$.

1. Связь Офлайн и Онлайн: Патент описывает техническую реализацию того, как Google системно связывает физические активы бизнеса (офлайн) с его веб-сайтом (онлайн). Эта связь является фундаментом локального ранжирования.
2. Динамическая и Адаптивная Зона Обслуживания: Coverage Area не является статичным радиусом. Она рассчитывается индивидуально для каждой точки и адаптируется к локальным условиям. Размер зависит от Категории Бизнеса (универмаг обслуживает большую территорию, чем кофейня) и Плотности Населения (в сельской местности радиус больше, чем в мегаполисе).
3. Двухэтапное локальное ранжирование: Система использует эффективный процесс: Этап 1 (Tier 1) — Проверка нахождения пользователя внутри Coverage Area (Фильтр релевантности и эффективности). Этап 2 (Tier 2) — Расчет расстояния и применение Proximity Boost.
4. Приоритет ближайшей точки (Shortest Distance): Для сетевых компаний ранжирование определяется расстоянием до *ближайшего* филиала, а не до главного офиса или центра зоны.
5. Агрессивный Бустинг за Близость: Повышение рейтинга обратно пропорционально кратчайшему расстоянию подтверждает, что близость (Proximity) является одним из самых сильных сигналов в локальном поиске.
6. Гибкость в определении Расстояния: Система может использовать сложные метрики, такие как время в пути с учетом трафика, а не просто расстояние по прямой.

Best practices (это мы делаем)

• Обеспечение точности данных о местоположении (NAP/GBP): Критически важно поддерживать абсолютно точные и полные данные (Name, Address, Phone) обо всех физических местоположениях в Google Business Profile (GBP) и на сайте. Это основа для расчета Coverage Area и Shortest Distance.
• Корректное позиционирование пина на карте: Убедитесь, что координаты (пин в GBP) точно соответствуют физическому входу. Это влияет на расчет Shortest Distance, особенно если используется время в пути (driving time).
• Правильный выбор категорий бизнеса: Так как размер Constituent Coverage Area зависит от категории, выбор наиболее точных основных и дополнительных категорий в GBP напрямую влияет на потенциальный географический охват бизнеса в локальном поиске.
• Оптимизация локальных лендингов: Для мультилокационных бизнесов необходимо создавать отдельные качественные страницы (Local Landing Pages) для каждого филиала. Это помогает Google лучше ассоциировать конкретные ресурсы с физическими адресами.
• Мониторинг позиций из разных точек (Grid Tracking): Патент объясняет, почему позиции будут радикально отличаться в зависимости от Query Location. При анализе локальной выдачи необходимо эмулировать запросы из разных географических точек.

Worst practices (это делать не надо)

• Манипуляции с адресами и виртуальные офисы: Попытки указать адреса, где бизнес физически не присутствует (P.O. Boxes, виртуальные офисы), для манипуляции Coverage Area рискованны. Система стремится идентифицировать реальные "brick-and-mortar" локации.
• Указание неверной категории (Category Spamming): Выбор более широкой категории в надежде искусственно увеличить Coverage Area может привести к снижению релевантности по основным запросам.
• Консолидация всех филиалов на одной странице контактов: Это затрудняет для системы точное определение и использование индивидуальных Location Identifiers для расчета Shortest Distance и может снизить эффективность локального ранжирования.
• Игнорирование плотности населения при анализе конкуренции: Необходимо учитывать, что в плотно населенных районах радиус видимости будет меньше, а конкуренция выше, чем в пригородах, где Coverage Area автоматически расширяется.

Стратегическое значение

Патент детально раскрывает механику фактора "Proximity" в локальном SEO. Он подтверждает, что географическое положение пользователя относительно бизнеса является доминирующим фактором ранжирования для локальных запросов. Стратегия продвижения должна строиться вокруг обеспечения максимальной точности геоданных и понимания того, что радиус видимости бизнеса не статичен, а динамически рассчитывается Google на основе категории и демографии.

Практические примеры

Сценарий 1: Влияние Категории Бизнеса на Coverage Area

• Ситуация: В одном здании находятся Кофейня и Магазин мебели.
• Применение патента (Claim 3): Система рассчитывает Constituent Coverage Area на основе категории. Для Кофейни радиус может быть 1 км, а для Магазина мебели — 10 км.
• Результат: Пользователь, ищущий "купить диван" в 8 км, попадет в Coverage Area Магазина мебели, и активируется Proximity Boost. Пользователь, ищущий "кофе" в 2 км, может не увидеть Кофейню, так как находится вне её зоны.

Сценарий 2: Влияние Плотности Населения (Город vs Пригород)

• Ситуация: Сеть супермаркетов имеет магазин в центре города (Высокая плотность) и в пригороде (Низкая плотность).
• Применение патента (Claim 1): Система адаптирует размер зоны к плотности населения. В центре радиус может быть 3 км, а в пригороде — 7 км.
• Результат: Магазин в пригороде покрывает большую географическую площадь, компенсируя меньшее количество клиентов в непосредственной близости.

Сценарий 3: Ранжирование сетевой компании (Shortest Distance)

• Ситуация: Пользователь ищет "страхование авто". У Компании А есть офисы в 2 км, 5 км и 10 км от пользователя. У Компании Б один офис в 3 км.
• Применение патента (Claim 9): Система рассчитывает Shortest Distance. Для Компании А это 2 км. Для Компании Б это 3 км.
• Результат: Компания А получит более высокий Proximity Boost, так как её ближайший офис находится ближе к пользователю.