Как Google использует игровые механики и сравнение изображений для краудсорсинга оценок и ранжирования локальных бизнесов

Термины и определения

Set of candidate places (Набор мест-кандидатов)

Исходная группа локальных объектов (рестораны, магазины и т.д.), из которой производится выбор.

Part (Часть набора)

Подмножество набора кандидатов. Набор делится на несколько частей (обычно две) на каждом этапе итерации.

Image (Изображение)

Визуальное представление, ассоциированное с Part. Примеры: внешний вид места (appearance), изображение продукта (product), название (name) или логотип (logo).

Characteristic (Характеристика)

Атрибут места, представленный на изображении. В одном раунде сравнения система показывает изображения с одинаковой характеристикой (например, два интерьера).

Winning place (Место-победитель)

Единственное место, оставшееся после завершения процесса выбора.

Score (Оценка пользователя)

Метрика для геймификации и оценки качества вклада пользователя. Может начисляться, если выбор пользователя совпадает с выбором большинства или если выбранные им места получают положительные отзывы.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной итеративный метод.

1. Генерация набора мест-кандидатов.
2. Разделение набора на несколько частей (plurality of parts).
3. Отображение нескольких изображений пользователю, каждое из которых ассоциировано с соответствующей частью.
4. Получение выбора пользователем одного из изображений.
5. Сокращение набора кандидатов до части, связанной с выбранным изображением.
6. Повторение шагов 2-5 до тех пор, пока не останется только одно место.
7. Обозначение этого места как winning place.

Claim 3 (Зависимый от 2): Критически важный пункт для SEO. Утверждает, что если набор кандидатов соответствует результатам поиска (Claim 2), то метод включает использование сокращенного набора (т.е. победителя) для ранжирования результатов этого поиска.

Claim 5 (Зависимый от 4): Детализирует типы используемых изображений. Characteristic места включает внешний вид, изображение продукта, название или логотип.

Claim 6 (Зависимый от 1): Уточняет правила сравнения. Изображения, представленные в одной итерации, должны представлять одну и ту же характеристику (same characteristic).

Claim 7 (Зависимый от 1): Уточняет вариативность. Изображения, представленные в первой итерации, могут представлять иные характеристики (different characteristics), чем изображения во второй итерации.

Claim 23 (Независимый пункт): Описывает многопользовательский режим.

1. Отображение изображений нескольким пользователям.
2. Получение их выборов.
3. Сокращение набора кандидатов на основе изображения, выбранного большинством пользователей (majority of the users).

Где и как применяется

Этот патент описывает механизм сбора данных (Data Acquisition) и пользовательский интерфейс (UI), а не базовую инфраструктуру поиска, но он взаимодействует с ней.

CRAWLING & INDEXING – Сбор данных и Индексирование
Для работы системы необходим доступ к data repository of places and images. Это подразумевает, что изображения локальных бизнесов (например, из GBP) должны быть проиндексированы и, вероятно, классифицированы по характеристикам (интерьер, продукт и т.д.).

RANKING / RERANKING – Ранжирование / Переранжирование
Взаимодействие происходит на двух уровнях:

1. Входные данные: Система может использовать результаты этапа RANKING как исходный набор кандидатов (Claim 2).
2. Обратная связь (Сигнал): Собранные данные о предпочтениях (агрегированные winning places) используются как поведенческий сигнал для ранжирования результатов будущих поисковых запросов (Claim 3). Это может происходить на этапах RANKING или RERANKING для улучшения локальной выдачи.

Входные данные:

• Набор мест-кандидатов (поиск, категория, геолокация).
• Репозиторий изображений, связанных с этими местами.
• Выборы (клики) пользователей.

Выходные данные:

• Идентифицированное "Место-победитель".
• Данные о визуальных предпочтениях пользователей.
• Потенциально, оценки пользователей (Scores).

На что влияет

• Конкретные типы контента: Влияет исключительно на локальные сущности (Places) – рестораны, магазины, сервисы. Актуально только для Local SEO.
• Форматы контента: Критически повышает важность изображений (фотографий, логотипов), связанных с бизнесом.
• Специфические запросы: Локальные запросы (например, «ресторан рядом», «лучший отель»).
• Конкретные ниши или тематики: Ниши, где визуальный выбор имеет решающее значение (еда, туризм, розничная торговля).

Когда применяется

• Условия работы: Наличие достаточного количества кандидатов и связанных с ними изображений разных характеристик.
• Триггеры активации: Может активироваться, когда пользователь ищет рекомендации, при неоднозначности выбора или как часть программы по сбору данных (например, интерфейсы Google Local Guides).
• Временные аспекты: Позволяет собирать предпочтения до того, как пользователь посетил место.

Пошаговый алгоритм

1. Инициализация: Выбор исходного Set of candidate places (например, результаты поиска). Доступ к репозиторию изображений.
2. Разделение набора: Текущий набор кандидатов делится на несколько Parts (например, две равные половины).
3. Выбор и Отображение Изображений:
   • Система выбирает Characteristic для сравнения (например, «интерьер»).
   • Для каждой Part выбирается репрезентативное изображение этой характеристики.
   • Изображения отображаются пользователю («Pick a Winner!»).
4. Получение Выбора: Система регистрирует выбор пользователя. В многопользовательском режиме учитывается выбор большинства.
5. Оценка (Опционально): Обновление Score пользователя.
6. Сокращение Набора: Набор кандидатов сокращается до той Part, которая была выбрана. Остальные кандидаты отбрасываются.
7. Проверка Условия Завершения: Система проверяет, сколько мест осталось в наборе.
   • Если больше одного: Возврат к шагу 2. Characteristic для сравнения может быть изменена.
   • Если одно: Переход к шагу 8.
8. Завершение: Оставшееся место объявляется Winning place. Результат используется для рекомендации, сбора статистики или ранжирования поиска.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Мультимедиа факторы (Критически важно): Изображения (Images). Являются основой взаимодействия. Используются различные типы: внешний вид (фасад, интерьер), продукт (блюда, товары), название или логотип.
• Географические факторы: Могут использоваться для формирования исходного набора кандидатов (например, места в определенном радиусе от пользователя, определенном по GPS).
• Поведенческие факторы: Выбор пользователя в интерфейсе (клик на предпочтительное изображение). Это основной собираемый сигнал предпочтения.

Какие метрики используются и как они считаются

• Частота выбора / Процент побед: Агрегированная метрика, показывающая, как часто определенное место выбирается (побеждает) по сравнению с конкурентами.
• Majority Vote (Голос большинства): В многопользовательском режиме (Claim 23) выбор определяется большинством пользователей.
• Score (Оценка пользователя): Метрика для геймификации и оценки надежности пользователя. Рассчитывается на основе:
  • Совпадения выбора пользователя с выбором большинства.
  • Если выбранные им победители впоследствии получают положительные отзывы от реальных посетителей.

1. Визуальные предпочтения как сигнал ранжирования в Local SEO: Ключевой вывод — Google рассматривает визуальную привлекательность бизнеса как измеримый сигнал. Патент прямо утверждает (Claim 3), что эти данные могут использоваться для ранжирования результатов поиска.
2. Геймификация и Краудсорсинг оценок: Система использует игровой процесс для сбора большого объема оценочных данных, решая проблему «усталости от отзывов».
3. Важность разнообразия визуальных активов: Система может менять сравниваемые характеристики (интерьер, продукт, логотип) между раундами (Claim 7). Это требует от бизнеса комплексного и качественного визуального представления по всем аспектам.
4. Оценка до посещения: Механизм позволяет пользователям «голосовать» за места еще до их посещения, основываясь только на доступной визуальной информации.
5. Эффективность фильтрации: Итеративный метод позволяет быстро отфильтровать большое количество вариантов за минимальное число кликов (например, 100 мест менее чем за 10 выборов).

Best practices (это мы делаем)

Рекомендации напрямую касаются оптимизации Google Business Profile (GBP).

• Максимизация качества и привлекательности изображений: Инвестируйте в профессиональные, привлекательные и актуальные фотографии. В описанном интерфейсе ваше изображение будет напрямую сравниваться с конкурентами.
• Обеспечение разнообразия визуального контента: Загружайте высококачественные изображения для всех характеристик бизнеса: интерьер, экстерьер (фасад), ключевые продукты/блюда, логотип, команда. Система может использовать любой из этих типов для сравнения.
• Мониторинг визуального представления: Регулярно проверяйте, какие изображения (включая UGC – загруженные пользователями) ассоциируются с вашим бизнесом, и сравнивайте их с конкурентами.
• Тестирование привлекательности: Используйте наиболее привлекательные (кликабельные) изображения в качестве основных в GBP.

Worst practices (это делать не надо)

• Использование низкокачественных, темных или устаревших изображений: Визуальная непривлекательность приведет к проигрышу в игре и потере потенциального сигнала ранжирования.
• Использование стоковых или нерелевантных фото: Это снижает аутентичность и может привести к тому, что пользователи предпочтут реальные фото конкурентов.
• Отсутствие разнообразия: Наличие только одного типа изображений (например, только логотипа) не позволит участвовать в сравнении по другим важным характеристикам (например, интерьер).
• Игнорирование визуальных активов: Рассматривать загрузку фотографий в GBP как второстепенную задачу. В контексте этого патента изображения являются ключевым инструментом оценки.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегическую важность визуальной оптимизации в Local SEO. Он демонстрирует метод, которым Google может измерять предпочтения пользователей напрямую через визуальное сравнение и использовать эти данные для влияния на ранжирование. Для локальных бизнесов инвестиции в качественное визуальное представление — это не просто работа над имиджем, а необходимый компонент SEO-стратегии, направленный на улучшение поведенческих сигналов.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация профиля ресторана для системы сравнения изображений

1. Анализ: SEO-специалист понимает, что Google может использовать игровой интерфейс (патент US20140149310A1) для сравнения ресторанов по фотографиям.
2. Действия по оптимизации:
   • Характеристика «Продукт»: Проведение профессиональной фотосессии ключевых блюд, чтобы они выглядели аппетитнее, чем у конкурентов. Загрузка в GBP.
   • Характеристика «Интерьер»: Добавление атмосферных фотографий зала.
   • Характеристика «Внешний вид»: Обновление фотографии фасада.
3. Механизм работы: Пользователь ищет ресторан. Google активирует интерфейс сравнения. В одном из раундов сравнивается новое фото блюда ресторана с фото конкурента. Пользователь выбирает оптимизированное фото.
4. Ожидаемый результат: Ресторан чаще становится Winning place. Агрегированные данные о победах служат позитивным сигналом для ранжирования этого ресторана в локальном поиске (согласно Claim 3).