Как Google использует историю кликов пользователей для определения интента, связанного с физическим адресом, и таргетинга рекламы

Термины и определения

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

Ключевые слова, которые система ассоциирует с конкретным географическим адресом. Используются для определения намерения пользователя. Источниками могут быть MPST, категории или названия организаций.

CID (Unique ID)

Уникальный идентификатор листинга (Listing) организации или точки интереса (POI).

FID (Unique ID)

Уникальный идентификатор географической локации (Location) или адреса.

Listing (Листинг)

Запись в базе данных, представляющая локальный бизнес, POI или другой объект, связанный с географической локацией. Включает название (Title), категории (Categories) и адрес (FID).

Most-Popular Search Term (MPST) (Самый популярный поисковый термин)

Поисковый запрос, который привел к наибольшему количеству выборов (кликов) конкретного листинга, когда этот листинг показывался в результатах поиска.

Prominence / Popularity (Значимость / Популярность)

Метрика, используемая для определения относительной важности или популярности листинга. Может основываться на общем количестве кликов (Claim 9), популярности веб-сайта или количестве обратных ссылок (backlinks) (упомянуто в описании). Используется для выбора доминирующего листинга по адресу.

Selected Search Results (Выбранные результаты поиска)

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

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод выбора информации на основе географической локации.

1. Система получает запрос от второго пользователя, идентифицирующий географическую локацию.
2. Система определяет предшествующий поисковый запрос (search query), который был выполнен первым пользователем и привел к тому, что листинг в этой локации был показан и выбран (кликнут) первым пользователем. Этот предшествующий запрос отличается от запроса второго пользователя.
3. Система выбирает информацию (например, рекламу) на основе этого предшествующего поискового запроса.
4. Информация предоставляется второму пользователю.

Ядром изобретения является использование истории успешных взаимодействий (запрос -> клик на локацию) одного пользователя для определения интента и выбора информации для другого пользователя, ищущего ту же локацию.

Claim 3 и 4 (Зависимые от 1): Детализируют процесс выбора лучшего поискового термина (MPST).

1. Определяются Первый и Второй поисковые термины, связанные с листингом (по которым были клики).
2. Система выбирает между Первым и Вторым термином в зависимости от количества кликов, которые листинг получил в ответ на каждый из них.
3. Выбирается термин, который привел к большему количеству кликов на листинг (Claim 4).

Claim 5 (Зависимый от 3): Вводит пороговое значение.

Если самый популярный запрос (Первый термин) не набрал достаточного количества кликов (ниже threshold value), он считается статистически незначимым, и может быть выбран Второй термин (например, категория или название, как описано в Claims 11 и 12).

Claim 8 и 9 (Зависимые): Описывают обработку адресов с несколькими бизнесами.

1. Первый (Б1) и Второй (Б2) бизнес расположены по одному адресу. Б1 связан с Термином 1, Б2 связан с Термином 2.
2. Выбор между Термином 1 и Термином 2 для ассоциации с адресом осуществляется на основе популярности (popularity) Б1 и Б2 (Claim 8).
3. Популярность бизнеса основана на количестве раз, когда бизнес был выбран пользователями из результатов поиска (Claim 9).

Популярность бизнеса определяет, какой интент будет доминировать для адреса в целом.

Claim 21 (Независимый пункт): Специфически описывает метод отображения рекламы при поиске по адресу.

Получение адреса и отображение рекламы, выбранной на основе most-popular search term для бизнеса по этому адресу. MPST определяется как термин, связанный с наибольшим количеством пользовательских выборов (кликов) этого бизнеса.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько этапов поисковой архитектуры, преимущественно в контексте локального поиска и рекламной системы.

INDEXING (Offline Data Processing) – Индексирование и анализ данных
Основная работа происходит офлайн на этом этапе:

• Анализ логов поведения пользователей (Selected Search Results).
• Вычисление Most-Popular Search Terms (MPST) для каждого листинга (CID).
• Оценка значимости (Prominence/Popularity) листингов.
• Определение доминирующих Address-Based Search Terms для каждой локации (FID) с использованием иерархии данных и выбора доминирующего листинга.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов (Real-time)
Система распознает запрос пользователя как географическую локацию (адрес/координаты) без тематических уточнений. Для определения интента система извлекает предварительно вычисленный Address-Based Search Term.

METASEARCH / Ad Selection (Real-time) – Метапоиск и Смешивание
Основное применение патента. Извлеченный Address-Based Search Term используется как ключевое слово для запроса к рекламной системе. Выбранные объявления смешиваются с результатами поиска (картой и локальными листингами) для показа пользователю.

Входные данные:

• Запрос пользователя (адрес, координаты, навигация по карте/Street View).
• Базы данных локаций (FID) и листингов (CID, Названия, Категории, Prominence).
• Логи исторических поисковых сессий и кликов.
• База данных рекламных объявлений и их ключевых слов.

Выходные данные:

• Страница результатов поиска, включающая карту локации, листинги по этому адресу и релевантную рекламу, выбранную на основе предполагаемого интента (MPST).

На что влияет

• Конкретные типы контента: В первую очередь влияет на локальные листинги (Local Listings) — бизнесы с физическими адресами, достопримечательности (POI) и показ рекламы в локальных сервисах (Google Maps).
• Специфические запросы: Влияет на навигационные и локационные запросы, где пользователь ищет конкретный адрес, а также при просмотре Карт или Street View без явного текстового запроса.
• Конкретные ниши или тематики: Влияет на все ниши, представленные в локальном поиске (ритейл, услуги, рестораны и т.д.). Отдельно упоминается возможность применения к недвижимости (если объект продается или сдается).

Когда применяется

• Триггеры активации: Алгоритм активируется, когда система распознает запрос как географическую локацию или когда пользователю необходимо показать рекламу, релевантную его текущему местоположению (например, при использовании GPS на мобильном устройстве).
• Условия работы: Наличие достаточного объема исторических данных о кликах по листингам в данной локации для достоверного определения MPST.
• Пороговые значения: MPST используется, только если количество кликов превышает порог (threshold). Также используется порог разнообразия категорий: если категорий слишком много (too diversified), они игнорируются.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Офлайн-генерация Address-Based Search Terms

1. Сбор данных о кликах: Система непрерывно логирует поисковые запросы и клики пользователей по листингам (Selected Search Results).
2. Расчет MPST: Для каждого листинга (CID) анализируются логи, подсчитывается количество кликов по каждому запросу и определяется Most-Popular Search Term (MPST).
3. Итерация по адресам и листингам: Система перебирает все адреса (FID) и все листинги (CID) по каждому адресу.
4. Выбор лучшего термина для листинга (Иерархия): Для каждого листинга выбирается один поисковый термин:
   1. MPST: Выбирается, если количество кликов по нему превышает пороговое значение (threshold).
   2. Категория: Выбирается, если MPST не достиг порога, и если категории листинга не слишком разнообразны.
   3. Название: Выбирается, если предыдущие варианты не подошли.
5. Выбор доминирующего термина для адреса: Если по адресу несколько листингов, система выбирает один Address-Based Search Term. Он выбирается из терминов, назначенных листингам на шаге 4, на основе популярности (Popularity/Prominence) листингов или на основе максимального количества кликов по их MPST.
6. Сохранение: Доминирующий термин сохраняется в ассоциации с адресом (FID).

Процесс Б: Обработка запроса в реальном времени

1. Получение запроса: Пользователь вводит географическую локацию или перемещается по карте.
2. Идентификация локации: Система идентифицирует соответствующий FID.
3. Извлечение термина: Система извлекает предварительно вычисленный Address-Based Search Term, связанный с этим FID.
4. Выбор рекламы: Система использует этот термин для запроса к базе данных рекламы и выбирает релевантные объявления.
5. Формирование выдачи: Система отображает пользователю карту, листинги по запрошенному адресу и выбранную рекламу.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует комбинацию статических данных о листингах и динамических поведенческих данных.

• Поведенческие факторы (Ключевые данные):
  • Исторические поисковые запросы (Query): Текст запросов, которые вводили пользователи.
  • Клики (Clicks / Selections): Данные о том, что пользователь выбрал конкретный листинг в результатах поиска по определенному запросу (Selected Search Results). Это основа для расчета MPST.
• Контентные/Структурные факторы (Данные листинга):
  • Название листинга (Title).
  • Категории листинга (Categories). Используются как альтернативные источники ключевых слов, если поведенческих данных недостаточно.
• Географические факторы:
  • Почтовые адреса (Street Address), Координаты (Latitude/Longitude).
• Факторы авторитетности/Популярности:
  • Значимость (Prominence) или Популярность (Popularity) листинга. Упоминается, что она может определяться популярностью веб-сайта и количеством обратных ссылок (backlinks), а также общим количеством кликов.

Какие метрики используются и как они считаются

• Click Counts (Количество кликов): Подсчет количества раз, когда листинг был выбран пользователем в ответ на конкретный поисковый запрос.
• Most-Popular Search Term (MPST): Запрос с максимальным значением Click Counts для данного листинга.
• Relevancy Threshold (Порог релевантности): Минимальное количество кликов, необходимое для того, чтобы MPST считался достоверным. Порог может быть динамическим и зависеть от Prominence листинга (более популярные листинги могут требовать больше кликов для подтверждения релевантности).
• Listing Popularity/Prominence (Популярность/Значимость листинга): Метрика для сравнения листингов по одному адресу для определения доминирующего.
• Category Diversity Threshold (Порог разнообразия категорий): Максимальное количество категорий, при превышении которого категории считаются слишком общими (too diversified) и не используются.

1. Поведение пользователей определяет локальную релевантность: Патент демонстрирует конкретный механизм, где Google использует исторические данные о кликах (Click Data), чтобы определить, для каких запросов бизнес действительно релевантен. Most-Popular Search Term (MPST) становится основным определением интента для локальной сущности.
2. Приоритет поведенческих данных над статическими: Система предпочитает использовать MPST (то, как пользователи находят бизнес), а не статические данные (категории или название), если MPST превышает порог надежности. Реальное поведение пользователей может переопределить заявленную тематику.
3. Важность доминирования по адресу (Prominence): В зданиях с несколькими бизнесами популярность (Popularity/Prominence) определяет, какой бизнес будет «представлять» интент для всего адреса. Популярность может измеряться как кликами, так и внешними сигналами авторитетности.
4. Пороги для валидации данных: Система не слепо доверяет данным. Используются пороги (thresholds) по количеству кликов и разнообразию категорий, чтобы убедиться в статистической значимости и фокусировке выбранного термина.
5. Интент без ключевых слов: Механизм позволяет Google понять «что» ищет пользователь, когда он указывает только «где» (адрес или просмотр карты/Street View), что позволяет монетизировать такие запросы через рекламу и предоставлять более релевантную информацию.

Best practices (это мы делаем)

Хотя патент фокусируется на рекламе, описанные механизмы дают критически важные инсайты для органического Local SEO.

• Оптимизация под взаимодействие (CTR в Локальном Поиске): Необходимо максимизировать кликабельность вашего Google Business Profile (GBP) по целевым запросам. Это напрямую влияет на вероятность того, что эти запросы станут вашим MPST. Оптимизируйте сниппеты (название, отзывы, фото, посты) для повышения привлекательности в выдаче (Local Pack, Google Maps).
• Мониторинг и усиление реальных запросов: Регулярно анализируйте данные GBP Insights и Google Search Console, чтобы выявить запросы, генерирующие клики. Это ваши потенциальные MPST. Убедитесь, что ваш контент (на сайте и в GBP) максимально релевантен этим терминам и удовлетворяет интент.
• Комплексное повышение значимости (Prominence): Работайте над повышением общей популярности и авторитетности бизнеса (отзывы, локальные цитирования, качественные обратные ссылки на сайт). Высокая Prominence критически важна, особенно если бизнес находится в здании с другими арендаторами, чтобы стать доминирующим листингом.
• Точность и фокусировка категорий GBP: Выбирайте максимально точные категории. Избегайте использования слишком большого количества разнородных категорий, так как система может их игнорировать (Category Diversity Threshold), если они размывают специализацию.

Worst practices (это делать не надо)

• Игнорирование поведенческих сигналов: Полагаться исключительно на статическую оптимизацию (ключи в названии, выбор категорий) без учета того, как пользователи реально ищут и взаимодействуют с листингом. Если кликов нет, система не свяжет запросы с вашим бизнесом как наиболее релевантные.
• Размытие специализации (Category Spamming): Добавление множества слабо связанных категорий может привести к тому, что система сочтет их слишком диверсифицированными (too diversified) и проигнорирует их, переключившись на название или неоптимальный MPST.
• Манипуляции с кликами (Накрутка ПФ): Попытки искусственно сделать запрос популярным рискованны. Система использует пороги (thresholds) для определения достоверности данных, и аномальная активность может быть отфильтрована или привести к санкциям.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегическую важность поведенческих факторов в локальном поиске. Он показывает, что релевантность динамически вычисляется на основе того, как пользователи взаимодействуют с результатами. Это описывает замкнутый цикл: ранжирование позволяет получать клики, а клики используются для валидации и укрепления релевантности между запросами и локальной сущностью. Стратегия Local SEO должна быть направлена на то, чтобы стать наиболее кликабельным и полезным ответом на целевые запросы.

Практические примеры

Сценарий 1: Определение ключевого слова для ресторана

1. Контекст: Ресторан «Joe's Pizza».
2. Сбор данных: Google анализирует клики. Запрос «Pizza» привел к 190 кликам. Запрос «Calzones» привел к 210 кликам.
3. Определение MPST: Most-Popular Search Term для «Joe's Pizza» — это «Calzones».
4. Результат для SEO: Это показывает, что для этого бизнеса запрос «Calzones» является более сильным сигналом релевантности, чем «Pizza». SEO-специалисту следует усилить оптимизацию под продукты (Calzones), которые генерируют наибольший интерес, или работать над повышением CTR по запросу «Pizza», если он является более приоритетным для бизнеса.

Сценарий 2: Конкуренция в бизнес-центре

1. Контекст: По адресу 25 Second Street находятся «Joe's Pizza» и «Emily's Hair Care».
2. Сравнение популярности:
   • «Joe's Pizza»: MPST «Calzones» (210 кликов).
   • «Emily's Hair Care»: MPST «Haircut» (100 кликов).
3. Выбор доминанты: «Joe's Pizza» признается самой популярной организацией по этому адресу на основе максимального количества кликов по MPST.
4. Результат: Ключевое слово «Calzones» будет представлять весь адрес 25 Second Street. Когда пользователь ищет этот адрес, ему может быть показана реклама, связанная с едой. Для «Emily's Hair Care» это подчеркивает необходимость повышения своей Prominence и взаимодействия с профилем.