Как Google Maps мгновенно отображает локации на карте по мере ввода запроса (Search-as-you-type)

Термины и определения

Electronic Map (Электронная карта)

Цифровое представление географической области (например, дорожная карта, спутниковый снимок), отображаемое в пользовательском интерфейсе.

Entity (Сущность)

Конкретное место, имеющее географическую локацию. Примеры включают компании, адреса, достопримечательности, районы, города.

Geographic Information (Географическая информация)

База данных, хранящая информацию о локациях, используемая для генерации карт и индикаторов.

Indicator (Индикатор)

Визуальный маркер (например, булавка, значок, текст), размещаемый на электронной карте для обозначения местоположения Entity.

Indicator Generator (Генератор индикаторов)

Компонент системы, отвечающий за создание визуальных индикаторов для сущностей на карте.

Map Generator (Генератор карт)

Компонент системы, отвечающий за создание и рендеринг электронной карты.

Partial Search Query (Частичный поисковый запрос)

Строка символов, введенная пользователем в поисковое поле, но еще не отправленная (например, "парк" из запроса "парк победы").

Suggested Search Request (Предложенный поисковый запрос / Поисковая подсказка)

Предсказанный полный поисковый запрос, основанный на частичном вводе пользователя (Autocomplete).

Suggestion Engine (Система подсказок)

Компонент, использующий предиктивный анализ для генерации Suggested Search Requests на основе Partial Search Query.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает процесс динамического обновления карты в ответ на ввод пользователя.

1. Система предоставляет электронную карту, отображающую первый набор сущностей, релевантных предыдущему частичному запросу.
2. Система получает строку символов, которая представляет собой обновление предыдущего частичного запроса (например, пользователь добавил символ).
3. Определяется предложенный поисковый запрос (подсказка) на основе обновленного частичного запроса.
4. Идентифицируется второй набор сущностей, релевантных этой подсказке, и их географические локации. Ключевой момент: Каждая сущность во втором наборе идентифицируется на основе вероятности того, что эта сущность ранее выбиралась пользователями, когда она предлагалась в ответ на данный предложенный запрос.
5. На карте отображаются индикаторы для локаций сущностей из второго набора.
6. Рядом с картой отображается список (listing) локаций или идентификаторов для сущностей из второго набора.

Claim 2 (Зависимый от 1): Уточняет, что предложенный запрос обновляется по мере получения дополнительного ввода от пользователя (подтверждает механизм "search-as-you-type").

Claim 3 (Зависимый от 1): Уточняет, что индикаторы отображаются до того, как пользователь отправит запрос (подтверждает превентивное отображение результатов).

Claim 4 и 5 (Зависимые): Описывают взаимодействие с интерфейсом подсказок. Система предоставляет множество подсказок, и пользователь может выбрать одну из них (например, прокруткой или наведением курсора), что приводит к обновлению карты (как описано в Claim 1).

Claim 6 и 7 (Зависимые от 1): Система автоматически выполняет панорамирование или масштабирование (panning or zooming) электронной карты на основе географических локаций второго набора сущностей.

Claim 8 и 9 (Зависимые от 1): Предложенный запрос может быть наиболее вероятным завершением частичного запроса или исправлением орфографии.

Где и как применяется

Изобретение применяется в интерфейсах картографических сервисов (например, Google Maps) и затрагивает несколько этапов работы поиска для обеспечения мгновенного отклика.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе система должна проиндексировать Geographic Information о сущностях (Entities), включая их точные локации и названия. Также должны быть собраны и проиндексированы данные о поведении пользователей (предыдущие выборы результатов), которые используются для расчета "вероятности выбора" (likelihood the entity was previously selected).

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Suggestion Engine активно работает на этом этапе. Он принимает Partial Search Query и использует предиктивный анализ для генерации Suggested Search Requests. Это происходит в реальном времени по мере ввода запроса.

RANKING – Ранжирование (Этап Retrieval/Отбор кандидатов)
Система должна очень быстро отобрать кандидатов (Entities), соответствующих предложенным запросам. Ранжирование этих кандидатов для мгновенного отображения, согласно Claim 1, основывается на вероятности их выбора пользователями в прошлом.

METASEARCH / RERANKING (Презентационный слой)
Хотя это не совсем стандартные этапы ранжирования, Map Generator и Indicator Generator отвечают за финальное представление результатов. Они получают данные о локациях и динамически обновляют карту, включая панорамирование и масштабирование.

Входные данные:

• Partial Search Query (строка символов).
• Текущая отображаемая область карты (viewport).
• База данных Geographic Information.
• Данные о поведении пользователей (история выборов).

Выходные данные:

• Список Suggested Search Requests (отображаемый или используемый внутренне).
• Обновленная электронная карта с индикаторами (Indicators).
• Список деталей о сущностях, отображаемый рядом с картой.

На что влияет

• Конкретные типы контента и ниши: Наибольшее влияние оказывается на локальный поиск (Local Search) и картографические сервисы. Влияет на обнаружение всех типов локальных Entities: рестораны, магазины, услуги, достопримечательности, адреса.
• Специфические запросы: Влияет на навигационные (поиск конкретного места) и категориальные (поиск типа места) запросы в интерфейсе карт.

Когда применяется

• Триггеры активации: Алгоритм активируется немедленно при получении ввода (ввод символа, удаление символа) в поле поиска картографического интерфейса.
• Частота применения: В реальном времени, с каждым изменением Partial Search Query или при взаимодействии пользователя со списком подсказок.

Пошаговый алгоритм

Процесс обработки ввода пользователя в реальном времени:

1. Получение ввода: Система получает обновление Partial Search Query (например, пользователь ввел новый символ).
2. Генерация подсказок: Suggestion Engine определяет один или несколько Suggested Search Requests на основе обновленного ввода. Подсказки могут основываться на популярности, близости к текущей области карты или локации пользователя.
3. Идентификация сущностей: Система идентифицирует набор Entities, релевантных предложенным запросам.
4. Ранжирование сущностей: Сущности ранжируются для отображения. Согласно патенту, ранжирование основывается на вероятности того, что сущность была ранее выбрана пользователями для данного запроса.
5. Определение локаций: Для выбранных сущностей извлекаются их географические координаты из базы Geographic Information.
6. Генерация индикаторов: Indicator Generator создает визуальные маркеры (Indicators) для этих локаций.
7. Обновление карты: Map Generator обновляет интерфейс, отображая новые индикаторы и список сущностей рядом с картой.
8. Корректировка вида (Опционально): Система может автоматически панорамировать или масштабировать карту, чтобы включить новые индикаторы в видимую область, если они находятся за её пределами (и в пределах определенного порога расстояния).
9. Обработка выбора подсказки (Опционально): Если пользователь выбирает конкретную подсказку из списка, шаги 3-8 выполняются для этого конкретного запроса.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент явно указывает на использование следующих типов данных:

• Пользовательские факторы: Partial Search Query (вводимый текст).
• Географические факторы: Локации Entities (из базы Geographic Information). Текущая географическая область, отображаемая на карте. В описании также упоминается возможность учета текущего местоположения пользователя или выбранной локации при генерации подсказок.
• Поведенческие факторы: Критически важные данные. Claim 1 прямо указывает на использование "likelihood the entity was previously selected by users" (вероятность того, что сущность ранее выбиралась пользователями) для идентификации и ранжирования отображаемых сущностей. В описании также упоминается использование данных о популярных запросах (popular search requests) и популярных сущностях (popular entities).

Какие метрики используются и как они считаются

• Predictive Likelihood (Предиктивная вероятность): Метрика, используемая Suggestion Engine для определения наиболее вероятных полных запросов на основе частичного ввода. Учитывает популярность запросов и контекст (локацию).
• Likelihood of Selection (Вероятность выбора): Метрика, используемая для ранжирования Entities, соответствующих подсказке. Основана на исторических данных о взаимодействии пользователей с результатами поиска.
• Distance Threshold (Порог расстояния): Метрика, используемая для принятия решения об автоматическом панорамировании/масштабировании карты. Карта корректируется, только если расстояние до сущности ниже определенного порога, чтобы избежать значительного смещения карты.

1. Мгновенная обратная связь в картах: Патент описывает инфраструктуру и логику работы функции "Search-as-you-type" в Google Maps, где результаты (индикаторы) отображаются на карте до отправки запроса и обновляются в реальном времени.
2. Поведенческие факторы как основа ранжирования: Ключевым выводом для SEO является явное утверждение в Claim 1, что выбор сущностей для отображения основан на "вероятности того, что сущность ранее выбиралась пользователями". Это подтверждает использование поведенческих сигналов (таких как CTR и последующие взаимодействия) для ранжирования в контексте локального поиска на картах.
3. Приоритет скорости и релевантности: Система спроектирована для мгновенного отклика, что требует высокооптимизированной инфраструктуры для генерации подсказок и поиска географических данных.
4. Динамическая корректировка интерфейса: Система может автоматически изменять область просмотра карты (панорамирование и масштабирование), чтобы показать пользователю релевантные результаты, даже если они находятся за пределами текущего вида.
5. Важность точных географических данных: Эффективность системы напрямую зависит от качества и полноты базы данных Geographic Information (в контексте Google – это данные из Google Business Profile и других источников).

Best practices (это мы делаем)

Рекомендации сфокусированы на Локальном SEO и оптимизации Google Business Profile (GBP).

• Максимизация поведенческих сигналов (Engagement): Поскольку ранжирование основано на "вероятности выбора", необходимо стимулировать взаимодействие пользователей с профилем компании. Это включает работу над привлекательностью сниппета в списке результатов (фото, рейтинг), получение кликов, построение маршрутов, звонки и другие действия.
• Оптимизация под поисковые подсказки (Autocomplete Optimization): Анализируйте, какие подсказки предлагает Google Maps при вводе релевантных запросов в вашей локации. Убедитесь, что название вашей компании (Entity Name) и основные категории соответствуют тому, как пользователи ищут ваши услуги, чтобы повысить вероятность попадания в мгновенные результаты.
• Точность и полнота данных (NAP): Обеспечьте абсолютную точность Названия, Адреса и Телефона (Name, Address, Phone) в GBP и других источниках. Система полагается на точные Geographic Information для размещения индикаторов.
• Работа с отзывами и рейтингом: Высокий рейтинг и положительные отзывы коррелируют с более высокой вероятностью выбора пользователем, что напрямую влияет на видимость в этом механизме.

Worst practices (это делать не надо)

• Манипуляция поведенческими факторами: Попытки искусственно накрутить клики или взаимодействия с профилем компании рискованны и могут привести к санкциям. Система, вероятно, использует сложные механизмы для фильтрации недействительной активности.
• Игнорирование локального контекста: Фокусировка только на общих SEO-стратегиях без учета специфики локального поиска и поведения пользователей на картах снизит эффективность продвижения.
• Неточные или устаревшие данные о локации: Ошибки в адресе или устаревшие данные приведут к тому, что индикатор будет показан не в том месте или не будет показан вообще.

Стратегическое значение

Этот патент подчеркивает стратегический сдвиг в локальном поиске от статической выдачи к динамическому обнаружению. Для локального бизнеса критически важно быть видимым не только после нажатия кнопки "Search", но и в процессе ввода запроса. Это подтверждает, что в Локальном SEO поведенческие сигналы и вовлеченность пользователей являются не просто желательными метриками, а прямыми факторами ранжирования, определяющими, будет ли компания показана в первую очередь.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация видимости кофейни в динамической выдаче

1. Анализ поведения: Пользователь открывает Google Maps и начинает вводить "коф...".
2. Мгновенный результат (Текущее состояние): Система мгновенно показывает индикаторы для 3 ближайших кофеен сетевых брендов, так как у них исторически высокая "вероятность выбора" (высокий трафик и много взаимодействий).
3. Задача SEO: Повысить видимость новой локальной кофейни "Арома" в этой динамической выдаче.
4. Действия:
   • Убедиться, что категория в GBP точно указана как "Кофейня".
   • Запустить локальную рекламную кампанию и акции для стимулирования посещений и взаимодействий с профилем (построение маршрутов, отзывы).
   • Оптимизировать фото и описание, чтобы сделать профиль более привлекательным и повысить CTR из списка результатов.
5. Ожидаемый результат: По мере накопления положительных поведенческих сигналов, "вероятность выбора" кофейни "Арома" увеличивается. Через некоторое время при вводе "коф..." индикатор кофейни "Арома" начнет появляться на карте вместе с сетевыми конкурентами.