Как Google индексирует, ранжирует и структурирует события по времени и местоположению, обеспечивая темпоральное разнообразие

Термины и определения

Event (Событие)

Мероприятие, происходящее в определенное время и в определенном месте. Индексируется как набор данных: Time Information, Place Information и Content.

Event Tool (Инструмент обработки событий)

Компонент системы, отвечающий за обнаружение и индексирование событий. Может функционировать как краулер (event crawler), обрабатывать синдицированные фиды (например, RSS) или импортировать данные из календарей.

Partition (Раздел / Сегмент)

Часть временного интервала, полученная в результате его разделения на основе Time Increment. Ранжирование происходит независимо внутри каждого раздела.

Place Information / Place Component

Данные, описывающие местоположение события (географическое, адрес, название локации или даже IP/URL для онлайн-событий) или местоположение, указанное в запросе.

Query Generator Tool (Генератор запросов)

Компонент, автоматически генерирующий запросы для пользователя (например, функция "I'm Feeling Bored"), основываясь на его местоположении, истории поиска или популярных запросах.

Relevancy Tool (Инструмент определения релевантности)

Компонент, определяющий меру релевантности (measure of relevance) события по отношению к поисковому компоненту запроса.

Search Component / Content

Поисковые термины в запросе или описание сути события в базе данных.

Time Increment (Временной шаг)

Единица времени (например, час, день, неделя), используемая для разделения временного интервала на разделы (Partitions).

Time Information / Time Component

Данные, описывающие время события (начало, конец) или временные параметры запроса (интервал, шаг).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод поиска событий.

1. Выбор запроса, включающего компонент времени (интервал), компонент места и поисковый компонент (ключевые слова).
2. Определение временного шага (time increment).
3. Разделение (partitioning) временного интервала на разделы (partitions) на основе этого шага.
4. Для каждого раздела: определение меры релевантности для событий, которые происходят в этом разделе И имеют предопределенное отношение к указанному месту (например, географическую близость), на основе ключевых слов.
5. Отображение предопределенного количества релевантных событий.

Ядро изобретения — это процесс ранжирования, который выполняется независимо для каждого временного раздела. Это гарантирует, что результаты будут распределены по времени (темпоральное разнообразие), а не сгруппированы вокруг самых популярных событий интервала.

Claim 18 (Зависимый от 1): Детализирует иерархическое разделение.

1. Разделение каждого раздела (partition) на подразделы (sub-partitions) на основе второго временного шага.
2. Определение релевантности событий внутри каждого подраздела.

Это позволяет реализовать многоуровневую детализацию, например, разбить неделю на дни (первый шаг), а затем день на часы (второй шаг).

Claim 54 (Независимый пункт): Описывает метод, применяемый к событиям, связанным с календарем.

Он повторяет логику Claim 1 (разделение интервала, определение релевантности по времени, месту и поисковым терминам), но в контексте коллекции событий из календаря (пользовательского или публичного).

Где и как применяется

Изобретение охватывает все этапы архитектуры поиска в рамках специализированной вертикали событий.

CRAWLING – Сканирование и Сбор данных
Event Tool действует как специализированный краулер. Он сканирует сеть в поисках электронных документов, описывающих события. Он также активно принимает данные из синдицированных фидов (явно упомянуты RSS) и пользовательских календарей.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Происходит ключевое извлечение и структурирование данных. Система идентифицирует и записывает три ключевых признака для каждого события: Time Information, Place Information и Content. Патент подчеркивает использование структурированных языков (например, XML) для облегчения этого процесса. Также происходит иерархическое распознавание мест (например, понимание, что конкретное здание находится в определенном городе).

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Система анализирует запрос и разделяет его на Time Component, Place Component и Search Component. Если компоненты отсутствуют, система может подставить значения по умолчанию (например, текущее местоположение пользователя). Также здесь работает Query Generator Tool.

RANKING – Ранжирование (Вертикальное)
Основное применение алгоритма. Используется партиционное ранжирование (Partitioned Ranking):

1. Определяются временные разделы (partitions).
2. События фильтруются по месту (localized collection).
3. Внутри каждого раздела Relevancy Tool вычисляет меру релевантности на основе Search Component.
4. Отбирается Топ-N событий для каждого раздела.

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание / RERANKING – Переранжирование
Результаты вертикального поиска событий затем могут быть смешаны с основной веб-выдачей (например, в виде блока Event Pack) или отображены в специализированном интерфейсе. Display Tool отвечает за форматирование вывода (список, день, неделя, месяц).

На что влияет

• Конкретные типы контента: Влияет исключительно на контент, который может быть идентифицирован как событие (концерты, семинары, встречи, локальные мероприятия, вебинары).
• Специфические запросы: Запросы с явным или неявным временным и локальным интентом (например, "что делать в Москве на выходных", "концерты джаза в этом месяце").
• Форматы контента: Повышает значимость контента, представленного в структурированных форматах (XML, RSS, iCalendar, микроразметка Schema.org/Event), так как это упрощает извлечение точных данных о времени и месте.

Когда применяется

• Триггеры активации: Активируется, когда система идентифицирует интент пользователя как поиск событий в определенном временном интервале и/или месте.
• Условия работы: Применяется для структурирования отображения результатов, когда в запросе указан временной интервал, который может быть разделен на более мелкие инкременты (например, поиск на неделю с отображением по дням).

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Индексирование событий (Фоновый процесс)

1. Идентификация описания события: Event Tool получает описание из краулера, RSS-фида или календаря.
2. Извлечение данных: Система идентифицирует Time Information, Place Information и Content из описания (используя структуру документа, например XML-теги, или анализ текста).
3. Запись данных: Структурированная информация о событии сохраняется в базе данных событий (Event Data).
4. (Опционально) Сравнение с сохраненными запросами: Новое событие сравнивается с предопределенными запросами пользователей для генерации уведомлений.

Процесс Б: Обработка поискового запроса (Реальное время)

1. Получение запроса: Система получает запрос (от пользователя или сгенерированный автоматически).
2. Партиционирование временного интервала: Определяется временной интервал и временной шаг (Time Increment). Интервал разбивается на разделы (partitions).
3. Локализация событий: Из базы данных отбираются события, происходящие в месте, указанном в Place Component (localized collection).
4. Ассоциация с разделами: Локализованные события ассоциируются с соответствующими временными разделами (например, по времени начала).
5. Итерация по разделам: Система последовательно выбирает каждый раздел.
6. Определение релевантности: Для событий в выбранном разделе Relevancy Tool вычисляет релевантность на основе Search Component запроса.
7. Отбор событий: Выбирается предопределенное количество (Топ-N) наиболее релевантных событий для данного раздела.
8. Отображение результатов: Display Tool форматирует и отображает отобранные события, сгруппированные по разделам.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует строго структурированные данные для работы алгоритма.

• Контентные факторы: Content события (описание, название, организатор, тип события). Используется для определения релевантности поисковому компоненту запроса.
• Временные факторы: Time Information (время начала, окончания, продолжительность). Критически важно для ассоциации события с временным разделом.
• Географические факторы: Place Information (адрес, координаты, название места). Используется для локализации коллекции событий. Упоминается иерархическое распознавание мест. Патент также указывает, что местом может быть URL или IP-адрес для онлайн-событий.
• Структурные факторы: Патент подчеркивает важность структурированных данных (XML, RSS, календари) для точного извлечения времени и места.
• Пользовательские факторы: User Data (местоположение пользователя по IP или настройкам профиля, история запросов). Используется для подстановки значений по умолчанию в запрос или для автоматической генерации запросов (Query Generator Tool).

Какие метрики используются и как они считаются

• Measure of Relevance (Мера релевантности): Числовая оценка, определяющая соответствие Content события и Search Component запроса. Рассчитывается независимо для событий внутри каждого временного раздела.
• Geographical Proximity (Географическая близость): Метрика для определения, находится ли место события в "предопределенном отношении" к месту, указанному в запросе.
• Time Increment (Временной шаг): Параметр, определяющий размер временных разделов (час, день, неделя и т.д.). Может быть указан в запросе или определен системой.

1. Фундамент вертикального поиска событий: Патент описывает специализированную систему, отличную от стандартного веб-поиска. Она требует точного извлечения сущностей времени и места (Time Information и Place Information).
2. Критичность структурированных данных: Система предпочитает структурированные источники (в патенте упомянуты XML, RSS, календари). Это прямой предшественник современных требований к разметке Schema.org/Event.
3. Партиционное ранжирование и Темпоральное разнообразие: Ключевая инновация — разбиение временного интервала и независимое ранжирование внутри каждого раздела. Это предотвращает доминирование популярных событий и обеспечивает хронологическое разнообразие. Событие конкурирует только с другими событиями в том же временном слоте.
4. Время и Место как жесткие фильтры: Время и место используются как ограничения (constraints) на этапе отбора кандидатов (локализация и ассоциация с разделом), а не просто как сигналы ранжирования. Релевантность контента оценивается только для прошедших фильтрацию событий.
5. Иерархическое понимание локаций: Система разработана для понимания вложенности локаций (город > район > конкретное место), что критично для локального поиска.

Best practices (это мы делаем)

• Внедрение и валидация разметки Event Schema: Это критически важно. Необходимо тщательно размечать все события, уделяя особое внимание полям startDate, endDate и location. Точность этих данных напрямую влияет на фильтрацию и сегментацию.
• Использование структурированных фидов (RSS/iCalendar): Публикуйте события через синдицированные фиды. Патент явно указывает эти источники как надежные для Event Tool.
• Оптимизация контента события (Content): Описание события должно быть релевантным запросам (Search Component). Поскольку ранжирование происходит внутри временных разделов, релевантность контента является ключевым фактором для попадания в Топ-N для этого дня/часа.
• Стратегическое планирование времени: При продвижении серии мероприятий рассмотрите возможность их проведения в менее конкурентные временные слоты (например, будние дни). Благодаря механизму партиционирования, это может повысить видимость события, так как конкуренция внутри этого слота будет ниже.
• Локальная оптимизация (Place Information): Убедитесь, что место проведения корректно распознается системой. Используйте официальные названия мест и полные адреса, чтобы система могла установить иерархическую связь (например, что конкретный клуб находится в определенном городе).

Worst practices (это делать не надо)

• Публикация времени и места в изображениях или неструктурированном тексте: Это затрудняет для Event Tool точное извлечение данных, что может привести к игнорированию события системой.
• Неоднозначное указание времени: Использование относительных дат ("в следующую пятницу") без указания точной даты и часового пояса в разметке может привести к ошибкам в партиционировании.
• Игнорирование структурированных данных: Полагаться только на текстовое описание без использования Schema.org или фидов значительно снижает вероятность того, что событие будет корректно обработано этой специализированной системой.
• Манипуляции с местоположением: Попытки указать неверное местоположение для охвата большей аудитории неэффективны, так как система строго фильтрует события по Place Information.

Стратегическое значение

Патент подтверждает важность вертикального поиска и структурированных данных для Google. Он показывает, что для событий Google использует специализированные методы индексирования и ранжирования. Для SEO-специалистов это означает, что оптимизация под события требует особого подхода, сфокусированного на технической точности передачи данных (Schema, фиды) и локальной привязке. Понимание механизма партиционного ранжирования помогает оценить конкурентную среду не в целом по нише, а в конкретные дни или часы.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация афиши кинотеатра на неделю

1. Задача: Кинотеатр хочет, чтобы все его сеансы были видны при поиске «фильмы на этой неделе [город]».
2. Анализ (на основе патента): Запрос имеет Time Interval (неделя) и Place Component (город). Система выберет Time Increment = 1 день. Неделя будет разбита на 7 разделов.
3. Действия: Необходимо убедиться, что Google индексирует каждый сеанс как отдельное событие с точным Time Information и Place Information. Для этого используется разметка Schema.org/Event для каждого сеанса на веб-сайте и/или передача данных через фид.
4. Как работает система: Google фильтрует события по городу. Затем для каждого дня (раздела) он определяет релевантность сеансов запросу «фильмы».
5. Ожидаемый результат: Благодаря механизму партиционирования, менее популярные утренние сеансы во вторник имеют такой же шанс попасть в Топ выдачи для раздела «Вторник», как и популярные вечерние сеансы в субботу для раздела «Суббота». Без этого механизма субботние сеансы могли бы вытеснить все остальные.