Как Google определяет ключевую тематику зданий и адресов, используя клики пользователей для показа релевантной рекламы

Термины и определения

Address-Based Search Terms (Поисковые термины на основе адреса)

Ключевые слова, ассоциированные с конкретным почтовым адресом (FID). Используются для выбора релевантной рекламы, когда пользователь ищет этот адрес.

CID (Customer ID)

Уникальный идентификатор листинга (например, конкретного бизнеса).

FID (Feature ID)

Уникальный идентификатор географического объекта или местоположения (например, почтового адреса).

Listing (Листинг)

Запись в базе данных, представляющая локальный бизнес, точку интереса (POI) или другой объект. Содержит название, категорию, адрес (FID) и другие данные. Аналог Google Business Profile.

Most Popular Search Term (Наиболее популярный поисковый термин)

Поисковый запрос, который исторически привел к наибольшему количеству выборов (кликов) конкретного листинга пользователями.

Prominence (Значимость/Известность)

Метрика популярности листинга или связанного с ним веб-сайта (например, на основе обратных ссылок или посещаемости). Используется для определения приоритета при выборе поискового термина для адреса.

Selected Search Results (Выбранные результаты поиска)

Логи данных, фиксирующие, какой листинг (CID) был выбран пользователем в ответ на какой запрос (Query).

Structure (Структура, Здание)

Физическое сооружение. Может быть связано с одним или несколькими почтовыми адресами; также один адрес может включать несколько структур.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент является продолжением (Continuation-in-part) более ранней заявки и фокусируется на сложных сценариях соотношения адресов и физических структур.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает метод выбора информации в ответ на взаимодействие пользователя с изображением структуры, охватывающей несколько адресов.

1. Система передает изображение географической локации.
2. Определяется взаимодействие пользователя со структурой на изображении, причем эта структура связана с несколькими почтовыми адресами.
3. Выбирается поисковый термин (search term), связанный со структурой. Ключевой момент: этот термин выбирается из набора потенциальных терминов, полученных из ВСЕХ листингов, связанных со ВСЕМИ адресами этой структуры.
4. На основе этого термина извлекается информация (например, реклама) и передается пользователю.

Claim 7 (Зависимый от 1): Уточняет логику выбора термина для сложных зданий.

Если пользователь вводит первый почтовый адрес, выбранный поисковый термин может быть получен из листинга, находящегося по второму почтовому адресу, при условии, что оба адреса связаны с одной и той же структурой.

Claim 20 (Независимый пункт): Описывает общий метод определения ключевого слова для структуры и его использования для рекламы.

1. Определение ключевого слова (keyword) для одной структуры путем итерации по всем адресам, занимаемым этой структурой, и всем листингам по этим адресам.
2. Идентификация этого ключевого слова в ответ на взаимодействие пользователя со структурой.
3. Выбор и отображение рекламы с использованием этого ключевого слова.

Claim 22 (Зависимый от 20): Описывает обработку сценария "Один адрес, несколько структур".

Если структура делит один и тот же почтовый адрес с другими структурами, система выбирает подмножество листингов (subset of listings), которые расположены именно в этой конкретной структуре, и выбирает ключевое слово только на основе данных этого подмножества.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько этапов, в основном связанных с обработкой данных локального поиска и интеграцией с рекламными системами.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе собираются и индексируются данные о Listings (названия, категории, адреса) и оценивается их Prominence. Также индексируются данные о физических структурах и их связи с адресами.

(Офлайн-обработка и Аналитика Данных)
Основная логика патента выполняется здесь, между индексацией и ранжированием.

1. Анализ Поведения: Обработка логов поисковых запросов и кликов (Selected Search Results).
2. Расчет Метрик: Вычисление Most Popular Search Term для каждого листинга (CID).
3. Агрегация и Ассоциация: Агрегация лучших терминов на уровне адреса (FID) или структуры, включая обработку сложных случаев (Claim 1, 22).
4. Генерация Базы Данных: Создание базы данных Address-Based Search Terms.

QUNDERSTANDING / RANKING (Локальный Поиск/Карты)
В реальном времени, когда пользователь выполняет запрос адреса или взаимодействует с картой/Street View, система идентифицирует местоположение или структуру и извлекает предварительно рассчитанный Address-Based Search Term.

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание (Рекламный слой)
Полученный термин используется как ключевое слово для запроса к рекламной системе (например, Google Ads). Выбранные рекламные объявления смешиваются с результатами локального поиска (картой, списком листингов) и отображаются пользователю.

На что влияет

• Конкретные типы контента: В первую очередь влияет на отображение рекламы в интерфейсах Google Maps и Street View. Косвенно влияет на понимание релевантности Google Business Profiles (GBP).
• Специфические запросы: Запросы, содержащие точные адреса, названия зданий, или навигация по карте без текстового запроса.
• Конкретные ниши или тематики: Любые ниши с физическими местоположениями. Особенно актуально для локаций с высокой плотностью бизнесов (торговые и бизнес-центры).

Когда применяется

• Триггеры активации (Онлайн):
• Пользователь вводит почтовый адрес в строку поиска.
• Пользователь просматривает карту или Street View и взаимодействует с локацией (кликает на здание, центрирует вид).
• Мобильное устройство пользователя передает текущее местоположение (GPS), которое геокодируется в адрес.
• Условия работы (Офлайн): Алгоритм выбора лучшего термина активируется при наличии достаточного количества данных. Например, Most Popular Search Term используется, только если количество кликов превышает определенный порог, что указывает на его надежность.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Офлайн-генерация поисковых терминов для адреса (Базовый вариант)

1. Итерация по адресам и листингам: Система перебирает все листинги по каждому адресу.
2. Выбор термина для листинга (Приоритезация): Для каждого листинга определяется оптимальный термин:
   1. Проверка популярного запроса: Определяется Most Popular Search Term на основе логов кликов. Превышает ли он порог релевантности (например, минимальное число кликов)?
      • Если ДА: Выбрать этот запрос как термин.
      • Если НЕТ: Перейти к шагу 2.2.
   2. Проверка категорий: Являются ли категории листинга слишком разнообразными (превышают пороговое количество)?
      • Если НЕТ (категории сфокусированы): Выбрать категорию как термин.
      • Если ДА (категории слишком общие): Перейти к шагу 2.3.
   3. Использование названия: Выбрать название листинга как термин.
3. Выбор термина для адреса: После обработки всех листингов, система выбирает единый доминирующий термин для всего адреса из числа терминов, выбранных для отдельных листингов (например, на основе максимального количества кликов или Prominence листинга).

Процесс Б: Обработка сложных структур

1. Итерация по адресам.
2. Определение конфигурации Структура-Адрес:
   • Сценарий 1 (1 Здание, Много Адресов): Если адрес связан со структурой, включающей другие адреса, собираются ВСЕ листинги со ВСЕХ адресов в этой структуре. Оптимальный термин выбирается из этого общего пула и ассоциируется со всеми адресами структуры.
   • Сценарий 2 (1 Адрес, Много Зданий): Если адрес связан с несколькими структурами, система пытается определить термин для каждой структуры отдельно, используя только те листинги, которые находятся в ней.

Процесс В: Онлайн-обработка запроса и показ рекламы

1. Получение локации: Сервер получает географическое местоположение от клиента (адрес или координаты взаимодействия с картой/изображением).
2. Идентификация объекта: Система определяет соответствующий адрес или структуру, с которой взаимодействует пользователь.
3. Выбор поискового термина: Сервер извлекает предварительно рассчитанный Address-Based Search Term.
4. Выбор рекламы: Сервер использует этот термин для запроса к рекламной системе.
5. Передача и отображение: Сервер передает карту/изображение и выбранную рекламу клиенту.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы (Данные листинга):
  • Название листинга (Title). (Приоритет 3).
  • Категории листинга (Categories). (Приоритет 2).
• Поведенческие факторы (Критические):
  • Логи поисковых запросов (Query).
  • Данные о выборе пользователем листингов (Selected Search Results / Клики). Используются для определения Most Popular Search Term (Приоритет 1).
• Географические/Структурные факторы:
  • Почтовые адреса и координаты.
  • Данные о физических структурах (зданиях): информация о том, какие адреса принадлежат какому зданию.
• Факторы значимости:
  • Prominence листинга (общая популярность или авторитетность бизнеса). Может использоваться для выбора доминирующего термина для адреса.

Какие метрики используются и как они считаются

• Clicks per Query (Количество кликов по запросу): Метрика, подсчитывающая, сколько раз конкретный поисковый запрос привел к выбору конкретного листинга.
• Most Popular Search Term: Запрос, имеющий максимальное значение Clicks per Query для данного листинга.
• Порог релевантности (Relevancy Threshold): Минимальное количество кликов, необходимое для того, чтобы Most Popular Search Term считался надежным и использовался. Порог может быть динамическим и зависеть от Prominence листинга.
• Порог разнообразия категорий (Category Diversity Threshold): Максимальное количество категорий у листинга. Если порог превышен, категории считаются слишком разнообразными и игнорируются при выборе термина.

1. Поведенческие сигналы доминируют в определении локальной релевантности: Патент явно демонстрирует, что Google считает действия пользователей (клики по листингам в ответ на конкретные запросы) самым надежным индикатором тематики бизнеса, ставя их выше заявленных категорий и названия.
2. Иерархия доверия к данным: Установлена четкая иерархия для выбора ключевых слов: 1. Популярные запросы (если данных достаточно); 2. Категории (если они сфокусированы); 3. Название бизнеса.
3. Определение интента по местоположению: Система активно пытается угадать коммерческое намерение пользователя, даже если он просто ищет адрес или смотрит на здание, основываясь на поведении прошлых пользователей.
4. Агрегация на уровне физических объектов (Entity-Based Aggregation): Google понимает границы физических зданий, а не только формальные адреса. Данные агрегируются для зданий с несколькими адресами и сегментируются для адресов с несколькими зданиями, чтобы точно определить тематику объекта взаимодействия. Тематика наиболее популярного бизнеса определяет контекст всего здания.
5. Важность Prominence (Значимости): Популярность или значимость листинга используется для разрешения конфликтов при выборе главного ключевого слова для адреса с несколькими арендаторами и может влиять на пороги надежности данных.

Best practices (это мы делаем)

• Фокус на реальных запросах и конверсии (Клики) в Local SEO: Необходимо фокусироваться не только на позициях в Local Pack/Maps, но и на том, чтобы листинг привлекал клики по целевым запросам. Это напрямую влияет на то, как Google определяет Most Popular Search Term для вашего бизнеса. Используйте привлекательные фото, поддерживайте высокий рейтинг и релевантные атрибуты для повышения CTR.
• Мониторинг эффективности запросов в GBP: Анализируйте данные в Google Business Profile, чтобы понять, какие запросы приводят к взаимодействиям. Эти данные коррелируют с тем, что Google считает вашим Most Popular Search Term. Усиливайте контент на сайте и в GBP под эти термины.
• Выбор точных и сфокусированных категорий: Выбирайте максимально точные основные и дополнительные категории. Патент указывает, что если категории слишком разнообразны (многочисленны), система может их игнорировать (Diversity Threshold). Фокус помогает системе правильно интерпретировать суть бизнеса, если данных о кликах недостаточно.
• Работа над Значимостью (Prominence): Увеличивайте общую известность и авторитетность бизнеса (упоминания, ссылки, посещаемость сайта). Prominence используется системой для определения того, какой бизнес является доминирующим по данному адресу.

Worst practices (это делать не надо)

• Спам категориями (Category Stuffing): Добавление множества слабо связанных категорий в GBP контрпродуктивно. Система может посчитать категории слишком разнообразными и девальвировать их как сигнал релевантности.
• Игнорирование поведенческих факторов: Полагаться только на название и категории. Если пользователи не кликают на ваш листинг по вашим целевым запросам, Google не будет ассоциировать эти запросы с вашим бизнесом, так как Most Popular Search Term имеет приоритет.
• Манипуляции с названием бизнеса (Keyword Stuffing): Хотя название используется в иерархии (Приоритет 3), попытка добавить ключевые слова в название имеет меньший вес, чем реальные популярные запросы, и несет риски пессимизации со стороны Google.

Стратегическое значение

Хотя патент сфокусирован на выборе рекламы, он имеет высокое стратегическое значение для Local SEO. Он подтверждает, что Google активно использует поведенческие факторы не только для ранжирования, но и для базового понимания того, чем является локальный бизнес (определение релевантности). Система стремится понять "главную тему" физического мира на основе того, как люди его ищут. Для SEO-специалистов это означает, что оптимизация должна строиться вокруг реального спроса и поведения пользователей.

Практические примеры

Сценарий 1: Определение тематики бизнес-центра (Приоритет популярности)

1. Местоположение: Бизнес-центр по адресу "Лесная 5" (50 офисов).
2. Анализ данных: Google анализирует логи кликов:
   • Компания А (Юристы): Most Popular Search Term = "адвокат по недвижимости" (500 кликов/мес).
   • Компания Б (IT): Most Popular Search Term = "ремонт ноутбуков" (200 кликов/мес).
3. Выбор доминирующего термина: Google выбирает "адвокат по недвижимости" как Address-Based Search Term для всего адреса "Лесная 5", так как это самый сильный сигнал.
4. Результат: Когда пользователь ищет "Лесная 5", Google может показать рекламу юридических фирм, так как интент интерпретируется на основе доминирующего бизнеса.

Сценарий 2: Приоритет поведения над категорией

1. Бизнес: Ресторан "У Джо". Основная категория: "Итальянский ресторан".
2. Анализ данных: Исторические данные показывают, что 80% кликов на листинг приходят по запросу "лучшая пицца рядом".
3. Выбор термина: Most Popular Search Term = "лучшая пицца". Это значение превышает порог релевантности.
4. Результат: Google будет использовать термин "пицца" для ассоциации с адресом ресторана, а не более общий термин "итальянский ресторан", что влияет на понимание релевантности бизнеса.