Как Google использует официальный сайт компании как эталон для проверки точности данных (NAP) в каталогах и Local SEO

Термины и определения

Accuracy Score (Оценка точности)

Метрика, измеряющая точность информации о конкретной компании, предоставленной конкретным агрегатором. Рассчитывается путем сравнения с данными Authority Website. Может быть значением от 0 до 1.

Aggregate Information Source (Агрегированный источник информации)

Сторонние ресурсы, предоставляющие данные о различных компаниях (например, бизнес-каталоги, сайты отзывов, онлайн-карты).

Authority Page (Авторитетная страница)

Страница на Authority Website, содержащая ключевую информацию о компании (например, главная страница или страница «Контакты»/«Contact Us»).

Authority Website (Авторитетный веб-сайт)

Официальный веб-сайт компании (также home website). Предполагается, что он контролируется самой компанией и содержит наиболее точные данные. Используется как эталон (ground truth).

Business Information Management Server (Сервер управления бизнес-информацией)

Центральная система, выполняющая сбор, извлечение, сравнение и консолидацию данных о компаниях.

Information Extraction Module (Модуль извлечения информации)

Компонент, который анализирует Authority Pages для извлечения структурированных данных (адресов, телефонов). Использует такие технологии, как сопоставление с образцом (pattern matching), распознавание тегов (tag recognition) и обработка естественного языка (NLP).

Reputation Score / Trustworthy Score (Оценка репутации / Оценка достоверности)

Метрика, измеряющая общую надежность Aggregate Information Source. Рассчитывается на основе агрегированных Accuracy Scores этого источника по всем компаниям. (В Claim 6 используется термин Reputation Score).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод генерации точной бизнес-информации.

1. Система получает бизнес-информацию о множестве компаний от одного или нескольких Aggregate Information Sources.
2. Система получает Authority Page с Authority Website одной из этих компаний.
3. Происходит сравнение данных об этой компании, полученных от агрегаторов, с информацией, извлеченной из Authority Page.
4. На основе результата сравнения генерируется Accuracy Score для комбинации «компания + агрегатор».
5. На основе этого Accuracy Score генерируется коллекция точной бизнес-информации для данной компании.

Claim 2 (Зависимый от 1): Уточняет процесс консолидации.

Система сравнивает Accuracy Scores разных агрегаторов для данной компании и включает в коллекцию информацию на основе результатов этого сравнения (т.е. предпочтение отдается источнику с более высоким баллом).

Claim 3 (Зависимый от 1): Уточняет использование эталонных данных.

Информация, извлеченная непосредственно с Authority Page, также включается в коллекцию точной информации. Это подтверждает приоритет официального сайта.

Claim 5 (Зависимый от 1): Детализирует расчет Accuracy Score.

1. Если данные от агрегатора совпадают с информацией с Authority Page, генерируется высокий Accuracy Score.
2. Если данные не совпадают, генерируется низкий Accuracy Score.

Claim 6 (Зависимый от 1): Описывает расчет репутации источника и его использование в особых случаях (Fallback).

1. Система генерирует Reputation Score для агрегатора на основе его Accuracy Scores.
2. Этот Reputation Score используется для генерации коллекции точной информации для компании, у которой отсутствует Authority Website.

Где и как применяется

Патент описывает инфраструктурные процессы, критичные для управления данными о локальных сущностях (Local Entity Management) и обеспечения работы локального поиска (Google Maps, Local Pack).

CRAWLING – Сканирование и Сбор данных
Система активно сканирует как Aggregate Information Sources (каталоги, сайты отзывов), так и идентифицированные Authority Websites (официальные сайты компаний) для сбора исходных данных.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Основной этап применения патента. Происходит обработка и консолидация данных:

• Извлечение признаков (Feature Extraction): Information Extraction Module анализирует контент Authority Pages для извлечения структурированных NAP-данных, используя NLP и распознавание паттернов.
• Валидация и Оценка Качества: Происходит сравнение данных из разных источников с эталоном, расчет Accuracy Scores и Reputation Scores.
• Консолидация данных (Data Fusion): Формирование эталонной коллекции данных о компании (консолидация сущности), которая сохраняется в базе данных (Data Store).

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание / RANKING – Ранжирование
Консолидированные и верифицированные данные используются поисковой системой для ответов на локальные запросы и отображения информации в Knowledge Panels и Local Pack. Точность данных (NAP Consistency) является фактором доверия в локальном поиске.

Входные данные:

• Структурированные данные о компаниях от Aggregate Information Sources.
• URL и неструктурированный контент (HTML) страниц Authority Websites.

Выходные данные:

• Accuracy Scores для пар компания-источник.
• Reputation Scores (Trustworthy Scores) для источников.
• Консолидированная коллекция точных данных о компании.

На что влияет

• Конкретные типы контента и ниши: Влияет на все компании с физическими адресами (Local Business Entities) — магазины, рестораны, услуги, медицинские учреждения. Критично для всех ниш в локальном поиске.
• Специфические запросы: Влияет на локальные запросы (например, «ресторан рядом»), гео-зависимые запросы и брендовые запросы, связанные с поиском контактов компании.

Когда применяется

• Временные рамки и частота: Процесс выполняется периодически в рамках конвейера обработки локальных данных. Верификация происходит при обнаружении новых данных от агрегаторов или при пересканировании официальных сайтов.
• Триггеры активации: Поступление новых или измененных данных; обнаружение противоречий (неконсистентности) между данными из разных источников.
• Исключения: Если Authority Website не найден или не может быть определен, система полагается на Reputation Scores агрегаторов (Claim 6).

Пошаговый алгоритм

1. Сбор данных от агрегаторов: Система получает бизнес-информацию (адрес, телефон, часы работы) о компании из различных Aggregate Information Sources (Источник А, Источник Б).
2. Идентификация и сканирование авторитетного сайта: Для компании определяется её Authority Website. Система сканирует ключевые Authority Pages (например, главную, «Контакты»).
3. Извлечение эталонных данных: Information Extraction Module извлекает NAP-данные с Authority Pages.
4. Нормализация данных: Данные от агрегаторов и с сайта приводятся к единому формату (например, удаление форматирования из номеров телефонов, стандартизация адресов).
5. Сравнение: Система сопоставляет нормализованные данные от каждого агрегатора с эталонными данными.
6. Расчет Accuracy Score: Для каждой пары «компания-источник» генерируется Accuracy Score. При совпадении оценка повышается, при несовпадении – понижается.
7. Расчет Reputation Score (Фоновый процесс): Система агрегирует Accuracy Scores по всем компаниям для каждого источника, чтобы вычислить общий Reputation Score этого источника.
8. Консолидация данных: Формирование единой коллекции точной информации. Применяется иерархия доверия:
   • Приоритет 1: Данные, извлеченные с Authority Website (например, телефон, адрес).
   • Приоритет 2: Для атрибутов, не найденных на сайте (например, часы работы), выбираются данные от источника с наивысшим Accuracy Score для этой компании.
   • Приоритет 3 (Fallback): Если Authority Website не найден, выбираются данные от источника с наивысшим общим Reputation Score.
9. Вывод данных: Предоставление консолидированной коллекции в ответ на запросы пользователей.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы: Текст на Authority Pages. Система анализирует контент (особенно на страницах типа «Contact Us» и главной странице) для извлечения контактных данных.
• Структурные факторы (Внешние данные): Информация, предоставляемая Aggregate Information Sources: названия компаний (business names), телефонные номера (telephone numbers), адреса (addresses), часы работы (business hours).
• Технические факторы: URL официального сайта (Authority Website), необходимый для доступа к эталонным данным.

Какие метрики используются и как они считаются

• Accuracy Score: Рассчитывается для пары «Сущность-Источник». Основан на сравнении нормализованных данных от агрегатора и с официального сайта. Патент указывает, что это может быть непрерывное значение от 0 до 1. Логика расчета: совпадение ведет к высокому баллу, несовпадение – к низкому.
• Reputation Score (Trustworthy Score): Рассчитывается для Источника в целом. Является агрегацией (например, среднее, медиана) всех Accuracy Scores, полученных этим источником по всем проверенным компаниям.
• Методы анализа текста: Для извлечения данных из Authority Pages используются pattern matching (сопоставление с образцом), tag recognition (распознавание тегов) и/или natural language processing (NLP).
• Нормализация: Приведение данных к единому формату перед сравнением (например, удаление символов форматирования из телефонов, приведение регистра символов в адресах).

1. Официальный сайт как Ground Truth (Источник Истины): Патент четко устанавливает, что Google рассматривает официальный сайт компании (Authority Website) как эталон для валидации локальных данных (NAP). Он имеет приоритет над любыми сторонними каталогами и агрегаторами.
2. Автоматическая оценка надежности каталогов: Google не доверяет всем агрегаторам одинаково. Система автоматически и непрерывно оценивает точность каждого источника через Accuracy Score (для конкретной компании) и общую надежность через Reputation Score (в целом).
3. Иерархия доверия при консолидации данных (Data Fusion): Установлена четкая иерархия при разрешении конфликтов: Приоритет отдается данным с официального сайта, затем источнику с лучшим Accuracy Score для этой компании, и только в крайнем случае — источнику с лучшим общим Reputation Score.
4. Критичность доступности и извлекаемости данных (Crawlability): Чтобы система могла использовать сайт как эталон, контактная информация должна быть доступна для автоматического извлечения (текстовый формат, понятная структура).
5. Важность согласованности данных (NAP Consistency): Несоответствие между официальным сайтом и каталогами снижает Accuracy Score. Это подтверждает, что согласованность данных критически важна для доверия системы к информации о бизнесе.

Best practices (это мы делаем)

• Абсолютная точность и актуальность данных на сайте: Обеспечение 100% точности NAP-данных (Название, Адрес, Телефон) и часов работы на вашем Authority Website является приоритетом №1. Это эталон, по которому Google валидирует все остальные источники.
• Доступность контактной информации для сканирования: Контактная информация должна размещаться на видном месте (футер, страница «Контакты») и быть представлена в текстовом формате. Избегайте использования изображений для адреса или телефона, так как это затрудняет работу Information Extraction Module.
• Внедрение микроразметки Schema.org: Используйте разметку LocalBusiness для однозначного указания адреса, телефона и часов работы. Это помогает системе корректно извлекать эталонные данные с сайта.
• Консистентность NAP во всех источниках (NAP Consistency): Поддерживайте строгое соответствие между данными на официальном сайте, в Google Business Profile (GBP) и во всех ключевых Aggregate Information Sources (каталоги, карты, отзовики).
• Наличие официального сайта: Для локального бизнеса критически важно иметь официальный сайт. Без него система не может верифицировать данные напрямую и вынуждена полагаться на репутацию сторонних источников.

Worst practices (это делать не надо)

• Различия в данных между сайтом и каталогами: Наличие разных адресов или телефонов на сайте и в каталогах создает конфликт данных. Система может посчитать источники ненадежными или выбрать неверный вариант при консолидации.
• Скрытие контактов или использование нетекстовых форматов: Размещение контактов в изображениях, сложных скриптах или iFrames мешает системе использовать сайт как эталон.
• Устаревшая информация на официальном сайте: Если информация на сайте устарела, она будет использоваться как ложный эталон, что приведет к выбору неверных данных при консолидации и пессимизации источников с правильными данными.
• Использование подменных номеров без четкой стратегии: Если основной номер на сайте отличается от номеров в публичных каталогах (например, для коллтрекинга), это может быть интерпретировано как несовпадение данных, что приведет к снижению Accuracy Score.

Стратегическое значение

Патент подтверждает фундаментальную роль официального сайта в экосистеме Local SEO и процессе управления сущностями (Entity Management). Сайт является ядром идентификации бизнеса для поисковых систем. Долгосрочная стратегия должна фокусироваться на поддержании идеальной точности данных на сайте и обеспечении максимальной консистентности этих данных во всех внешних авторитетных источниках. Это является необходимым условием для формирования сильной и однозначной сущности в Knowledge Graph.

Практические примеры

Сценарий: Разрешение конфликта данных ресторана

1. Сбор данных: Google получает данные о ресторане «Ромашка».
   • Источник А (Каталог 1): телефон 555-1111, часы работы 9:00-21:00.
   • Источник Б (Каталог 2): телефон 555-2222, часы работы 10:00-22:00.
2. Извлечение эталона: Система сканирует официальный сайт romashka.com (Authority Website) и извлекает телефон 555-1111. Часы работы извлечь не удалось.
3. Сравнение и Оценка:
   • Источник А совпадает с эталоном (телефон). Accuracy Score высокий (например, 0.9).
   • Источник Б не совпадает с эталоном (телефон). Accuracy Score низкий (например, 0.3).
4. Консолидация:
   • Телефон: Используется эталон 555-1111 (Приоритет 1, согласно Claim 3).
   • Часы работы: Система сравнивает Accuracy Score Источника А (0.9) и Источника Б (0.3). Выбираются данные из Источника А (9:00-21:00) (Приоритет 2, согласно Claim 2).
5. Результат: В Google Maps будет отображаться телефон 555-1111 и часы работы 9:00-21:00.