Как Google определяет характер районов и neighborhoods на основе данных о бизнесе, демографии и недвижимости

Термины и определения

Region (Регион)

Географическая область, подлежащая классификации. Может быть предопределенной (почтовый индекс, город, район) или определенной пользователем (набор координат, произвольная область на карте).

Regional Distribution Information/Data (Информация/Данные о региональном распределении)

Входные данные, используемые для классификации региона. Включают списки компаний (тип, адрес, кухня, цены), данные о недвижимости (MLS), демографические данные (Census Bureau) и т.д.

Classification Type (Тип классификации)

Категория, по которой классифицируется регион. Примеры: тип бизнеса («ресторан», «магазин электроники»), тип застройки («жилая», «коммерческая»), демографический тип.

Classification Value (Значение классификации)

Конкретная характеристика в рамках типа. Для типа «ресторан» значениями могут быть «китайская кухня», «дорогой», «завтрак».

Classification Evaluation (Оценка классификации)

Набор правил или пороговых значений (thresholds), хранящихся в Classification Evaluation Database. Используется для определения того, какое Classification Value присвоить региону на основе входных данных.

Region Classification Server (Сервер классификации регионов)

Основной компонент системы, выполняющий сбор данных, анализ и присвоение классификаций регионам.

Classifier (Классификатор)

Компонент машинного обучения (например, нейронная сеть, SVM, байесовская сеть), который может использоваться для классификации регионов, обучаясь на примерах и автоматически обновляя свою базу знаний.

User Information / User Preferences (Информация о пользователе / Предпочтения)

Персональные данные и предпочтения пользователя (например, предпочтения по кухне, ценовому диапазону). Используются для модификации Classification Evaluations и персонализации классификации регионов для конкретного пользователя.

Region Assignment (Присвоение региона)

Итоговая запись в Region Classification Database, связывающая регион с одним или несколькими Classification Values.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной процесс работы системы классификации и предоставления данных.

1. Система хранит ассоциации между типами классификации и их значениями, а также правила оценки (Classification Evaluations).
2. Система получает данные о региональном распределении (Regional Distribution Data).
3. На основе этих данных определяются применимые типы классификации.
4. Выбираются соответствующие правила оценки для этих типов.
5. На основе правил оценки и входных данных определяется значение классификации (Classification Value) для региона.
6. Это назначение (Region Assignment) сохраняется в базе данных.
7. Система получает запрос на классификацию региона от запрашивающей сущности (requesting entity).
8. Определяется тип запрашивающей сущности.
9. Ответ форматируется на основе типа запрашивающей сущности (например, разный уровень детализации или формат).
10. Отформатированный ответ передается запрашивающей сущности.

Claim 4 (Зависимый от 1): Уточняет механизм оценки.

Правило оценки (Classification Evaluation) включает пороговое значение (threshold). Значение классификации присваивается региону, когда данные о региональном распределении превышают этот порог.

Claim 7 (Зависимый от 1): Детализирует тип входных данных.

Система имеет автоматизированный интерфейс для получения списков компаний (business listings) в регионе. Эти списки являются Regional Distribution Data. Тип классификации определяется на основе типа бизнеса из этих списков.

Claim 9 (Зависимый от 1): Описывает механизм персонализации.

Система имеет интерфейс для получения информации о пользователе (user information). Процессор модифицирует правила оценки (Classification Evaluation) на основе этой информации. Это означает, что пороги и правила адаптируются под конкретного пользователя.

Где и как применяется

Изобретение функционирует как аналитический слой, обогащающий данные о географических регионах для использования в локальном поиске и картографических сервисах.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Основной этап применения. Система обрабатывает большие объемы локальных данных (списки компаний, демография, недвижимость), которые являются Regional Distribution Information. На этом этапе Region Classification Server анализирует эти данные, применяет Classification Evaluations и сохраняет результаты в Region Classification Database. Также здесь могут работать ML-модели (Classifier) для автоматического обучения и классификации регионов.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Классификации регионов могут использоваться для лучшей интерпретации локального интента, особенно для качественных запросов (например, "хороший район", "модные магазины").

RANKING – Ранжирование / RERANKING – Переранжирование
Классификации регионов используются здесь для влияния на результаты локального поиска (Local Pack, Google Maps). Поисковая система запрашивает эти данные у Region Classification Server. На этапе переранжирования применяется персонализация: система может изменять Classification Evaluations или применять персонализированные оценки, основанные на User Preferences, чтобы адаптировать выдачу (например, по-разному интерпретировать запрос «дорогой район» для разных пользователей).

Входные данные:

• Списки компаний (Business Listings).
• Данные о недвижимости (MLS).
• Демографические данные (например, данные переписи).
• Пользовательский ввод (ручные классификации регионов).
• Предпочтения пользователя (User Preferences).

Выходные данные:

• Region Assignments (классификации, присвоенные регионам).
• Отформатированные ответы с классификациями регионов для внешних систем (поисковых систем).

На что влияет

• Конкретные типы контента: Наибольшее влияние оказывается на локальные страницы, списки компаний (Local Pack, Google Maps) и результаты поиска, связанные с недвижимостью.
• Специфические запросы: Влияет на запросы с локальным интентом, особенно на те, которые содержат качественные оценки (например, «лучшие рестораны рядом», «безопасные районы», «дорогие магазины»).
• Конкретные ниши или тематики: Критически важно для сфер гостеприимства (рестораны, отели), розничной торговли, недвижимости и любых тематик, где важна географическая характеристика местности.

Когда применяется

• При обработке данных: Алгоритм применяется в процессе индексирования и обновления локальных данных для поддержания актуальности классификаций регионов.
• При выполнении запроса: Механизмы персонализации применяются в реальном времени при обработке запросов пользователей, для которых доступна информация о предпочтениях.
• Триггеры активации: Получение новых или обновленных Regional Distribution Data или получение запроса от внешней системы на классификацию региона.
• Пороговые значения: Присвоение классификации происходит, когда данные в регионе удовлетворяют правилам оценки, например, превышают заданный threshold по количеству или проценту объектов.

Пошаговый алгоритм

Процесс классификации региона может идти по трем основным путям в зависимости от источника данных (соответствует FIG. 6A).

Путь А: Автоматическая классификация на основе распределения данных

1. Получение данных: Система получает Regional Distribution Data (например, списки компаний) через автоматизированный интерфейс.
2. Извлечение правил: Система извлекает соответствующие правила оценки (Classification Evaluations) из базы данных на основе типа полученных данных.
3. Анализ и определение значений: Система анализирует распределение данных (например, плотность, процентное соотношение) и сравнивает их с порогами в правилах оценки. Альтернативно, может использоваться ML-классификатор (Classifier).
4. Присвоение классификации: Определенные значения классификации (Classification Values) присваиваются региону и сохраняются в Region Classification Database.

Путь Б: Ручная классификация пользователем

1. Получение ввода: Система получает информацию о классификации региона непосредственно от пользователя через интерфейс ручного ввода. Пользователь также может определить границы региона.
2. Сохранение: Полученная классификация сохраняется в Region Classification Database.

Путь В: Персонализированная классификация

1. Получение предпочтений: Система получает информацию о пользователе (User Preferences).
2. Извлечение базовых правил: Извлекаются стандартные правила оценки (Classification Evaluations).
3. Модификация правил: Система модифицирует извлеченные правила оценки или поведение классификатора на основе предпочтений пользователя. Например, изменяет порог для «дорогого» ресторана.
4. Определение значений: Определяются значения классификации для региона на основе модифицированных правил.
5. Присвоение классификации: Персонализированные значения классификации присваиваются региону (для данного пользователя).

Процесс ответа на запрос (FIG. 6B)

1. Получение запроса: Система получает запрос на классификацию региона от внешней сущности.
2. Форматирование ответа: Система определяет тип запрашивающей сущности и форматирует ответ (включая уровень детализации или формат данных) в соответствии с ним.
3. Передача ответа: Отформатированный ответ передается запрашивающей сущности.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент описывает использование широкого спектра локальных данных для классификации регионов.

• Контентные/Бизнес факторы (Business Listings):
  • Тип или характер бизнеса.
  • Специфическая информация: тип кухни, средняя стоимость блюда, часы работы (для ресторанов).
  • Типы продаваемых товаров, бренды, средняя стоимость продукта (для ритейлеров).
• Географические факторы:
  • Почтовый адрес бизнеса.
  • Координаты (широта и долгота) для определения границ региона.
  • Идентификаторы почтовых адресов (индексы, названия городов, районов).
• Демографические факторы (из внешних источников, например, Бюро переписи):
  • Распределение населения.
  • Распределение дохода на душу населения.
  • Распределение по политическим партиям.
  • Этническая принадлежность.
• Факторы недвижимости (из MLS):
  • Стоимость здания (продажа или аренда).
  • Площадь здания, количество комнат.
  • Тип здания (коммерческий, жилой, промышленный).
• Пользовательские факторы (User Information):
  • Ручной ввод классификаций (например, «богатый район», «хорошие школы»).
  • Персональная информация: возраст, этническая принадлежность, место жительства/работы.
  • Предпочтения пользователя (User Preferences): предпочитаемые типы кухни, ценовой диапазон, атмосфера, желаемые характеристики недвижимости.

Какие метрики используются и как они считаются

Основной механизм расчета основан на сравнении распределения данных с пороговыми значениями (Thresholds).

• Метрики распределения: Система вычисляет плотность, количество или процентное соотношение объектов определенного типа в регионе.
  • Пример: Процент ресторанов, подающих определенный тип кухни (например, 51%).
• Пороговые значения (Thresholds): Предопределенные значения в Classification Evaluations, при превышении которых региону присваивается классификация.
  • Пример: Порог в 50% для определения преобладающей кухни.
  • Пример: Ценовой порог (например, $100) для классификации «дорогой».
• Персонализация метрик: Пороги могут быть модифицированы на основе User Preferences. Стандартный порог «дорого» может быть $100, но для конкретного пользователя он может быть изменен на $200.
• Комбинированные метрики: Система может комбинировать значения классификации разных типов. Например, регион с дорогими магазинами электроники И дорогими ресторанами может быть классифицирован как «элитный» (high-end) регион.
• Алгоритмы машинного обучения: Упоминается использование Classifier (линейный классификатор, SVM, нейронная сеть, байесовская сеть, скрытая марковская модель), который может обучаться на предопределенном наборе классифицированных регионов для классификации новых областей.

1. Google активно профилирует районы и местности: Патент подтверждает, что Google не просто индексирует отдельные бизнесы, но и агрегирует эту информацию для создания характеристик географических областей («атмосферы» района). Это основано на плотности, типе и характеристиках локальных сущностей.
2. Точность данных о бизнесе (GBP) критически важна: Regional Distribution Information напрямую зависит от точности и полноты списков компаний. Категории, атрибуты, ценовые диапазоны в GBP напрямую влияют на то, как Google классифицирует весь район.
3. Глубокая интеграция персонализации в локальном поиске: Ключевым элементом является модификация правил оценки (Classification Evaluations) на основе предпочтений пользователя. Классификации, такие как «дорогой» или «хороший», являются субъективными и динамически корректируются для каждого пользователя. Локальная выдача может сильно различаться.
4. Использование разнообразных источников данных: Система интегрирует не только данные о бизнесе, но и демографическую информацию, данные о недвижимости (MLS) и прямой пользовательский ввод, что дает многомерное понимание региона.
5. Гибкость и краудсорсинг: Система позволяет пользователям вручную определять границы регионов и присваивать им классификации, что указывает на использование краудсорсинга для уточнения понимания местности. Также поддерживается обработка перекрывающихся регионов, где область пересечения наследует классификации от всех участвующих регионов.

Best practices (это мы делаем)

• Максимально полное и точное заполнение GBP: Обеспечьте точность основных категорий, вторичных категорий и особенно атрибутов (ценовой диапазон, тип кухни, атмосфера, предлагаемые бренды). Эти данные напрямую питают Region Classification Server и определяют, как ваш бизнес влияет на профиль района.
• Понимание локального контекста (Neighborhood Analysis): Анализируйте, как Google, вероятно, классифицирует ваш район, исходя из окружающих бизнесов. Ваша стратегия позиционирования должна соответствовать этой классификации или стремиться выделиться, если это необходимо.
• Стимулирование пользовательского контента (UGC), подтверждающего классификацию: Поощряйте отзывы и фотографии, которые подчеркивают желаемые атрибуты (например, если вы позиционируете себя как элитный ресторан, UGC должен это отражать). Это может косвенно подтверждать классификацию.
• Для агрегаторов недвижимости и крупных сетей: Обеспечьте высокое качество и структурированность передаваемых данных (например, через MLS фиды или API), так как они используются для классификации районов по стоимости, типу жилья или коммерческой активности.

Worst practices (это делать не надо)

• Неверное указание категорий и атрибутов в GBP: Попытка манипулировать восприятием путем указания неверных атрибутов (например, занижение цен или указание неверного типа кухни) вносит шум в систему классификации регионов и может привести к несоответствию ожиданиям пользователей.
• Игнорирование локального ландшафта: Разработка стратегии продвижения без учета характеристик района. Например, продвижение премиум-услуги в районе, который Google классифицирует как бюджетный, может быть менее эффективным из-за контекстуального несоответствия.
• Игнорирование персонализации: Предположение, что все пользователи видят одинаковые локальные результаты. Патент подчеркивает, что восприятие района (и, следовательно, релевантность бизнеса в нем) динамически меняется в зависимости от предпочтений пользователя.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегический фокус Google на моделировании реального мира и понимании локального контекста на глубоком уровне. Для Локального SEO это означает, что оптимизация должна фокусироваться на предоставлении структурированных, точных и богатых данных об объекте (сущности). Видимость в локальном поиске зависит не только от расстояния и релевантности запросу, но и от того, как бизнес вписывается в общую картину района и насколько он соответствует персонализированным предпочтениям пользователя.

Практические примеры

Сценарий 1: Персонализация восприятия стоимости

1. Ситуация: Ресторан имеет средний чек $150. Стандартное правило оценки (Classification Evaluation) в Google определяет порог «дорого» как $100.
2. Пользователь А (Стандартный): Ищет «рестораны рядом». Google классифицирует район как «дорогой», и ресторан отображается как соответствующий этой характеристике.
3. Пользователь Б (Высокий доход): Предоставил Google информацию о своих предпочтениях (User Preferences) или Google вывел их из истории поведения.
4. Действие системы: Google модифицирует правило оценки для Пользователя Б, повышая порог «дорого» до $200.
5. Результат: Когда Пользователь Б ищет «дорогие рестораны рядом», этот ресторан может не попасть в выборку или быть понижен, так как его чек $150 ниже персонализированного порога в $200.

Сценарий 2: Классификация района по типу бизнеса

1. Ситуация: В определенном квартале открывается несколько новых магазинов электроники, продающих премиальные бренды.
2. Действие системы: Region Classification Server получает обновленные списки компаний (Regional Distribution Data).
3. Анализ: Система подсчитывает плотность магазинов электроники и анализирует атрибуты (бренды, цены). Плотность и характеристики превышают пороги для классификации.
4. Результат: Региону присваивается значение классификации «район элитной электроники». При поиске конкретных премиальных брендов этот район теперь будет считаться более релевантным кластером.