Close Menu

    Как Google определяет контекстуальную «Область поиска» на основе местоположения и использует обратную связь для проактивного поиска

    LOCATION-BASED SEARCHING (Поиск на основе местоположения)
    2015 Local SEO Патенты Google Персонализация Семантика и интент

    Google интерпретирует физическое местоположение мобильного устройства как концептуальную «Область поиска» (например, заведение, район или город). Система выбирает оптимальную область из иерархии вложенных вариантов на основе оценок (Scores), преобразует ее название в текстовый запрос и возвращает лучший результат, часто без явного запроса пользователя. Взаимодействие пользователя с этим результатом используется как обратная связь для корректировки оценок и обучения системы.

    Описание

    Какую задачу решает

    Патент решает проблему неоднозначности локального контекста и снижает усилия пользователя при поиске информации на мобильных устройствах. Вместо использования только сырых GPS-координат, система стремится понять, какой уровень географической абстракции (например, конкретный магазин, торговый центр или район) наиболее релевантен пользователю в данный момент, позволяя предоставлять результаты без ввода явного запроса (Zero-Query Search).

    Что запатентовано

    Запатентована система, которая преобразует географические координаты в концептуальную Search Area (Область поиска). Система выбирает одну область из набора вложенных (Nested) вариантов, основываясь на Scores (оценках). Затем она определяет наиболее релевантный результат для этой области. Критическим элементом является механизм обратной связи: взаимодействие пользователя с результатом используется для модификации Scores областей, позволяя системе обучаться.

    Как это работает

    Система работает следующим образом:

    • Получение местоположения: Сервер получает географическое местоположение мобильного устройства.
    • Выбор Области поиска: Система идентифицирует набор вложенных Search Areas, соответствующих местоположению, и выбирает одну на основе Scores. Также может учитываться точность определения (Margin of Error).
    • Генерация запроса: Выбранная Search Area преобразуется в Descriptive Phrase (описательную фразу на человеческом языке, например, название ТЦ), которая используется как неявный поисковый запрос.
    • Определение результата: Поисковая система находит наиболее релевантный результат для этого запроса.
    • Предоставление контента: Контент отправляется на устройство (например, как проактивное предложение или ответ на «пустой запрос»).
    • Обратная связь и обучение: Если пользователь взаимодействует с результатом, система модифицирует (например, увеличивает) Score использованной Search Area, подтверждая правильность выбора контекста и улучшая будущие результаты.

    Актуальность для SEO

    Высокая. Хотя приоритетная дата патента – 2009 год, описанные механизмы лежат в основе современных систем проактивного поиска и контекстного понимания местоположения (например, Google Maps, Google Assistant, Google Discover). Интерпретация местоположения как концептуальной сущности и использование обратной связи для уточнения контекста остаются центральными задачами в локальном и мобильном поиске.

    Важность для SEO

    Патент имеет высокое значение (85/100) для локального SEO и стратегий мобильного присутствия. Он подчеркивает переход от поиска по координатам к поиску по сущностям (Search Areas). Чтобы быть представленным в проактивных или беззапросных сценариях, бизнес должен быть идентифицирован как наиболее релевантный результат для своей конкретной Search Area. Взаимодействие пользователей (engagement) напрямую влияет на то, как Google определяет релевантность этих областей.

    Детальный разбор

    Термины и определения

    Search Area (Область поиска)
    Концептуальный географический регион или сущность, соответствующая местоположению устройства (например, заведение, ТЦ, район, город). Это уровень абстракции, используемый для контекстуализации поиска. Каждой области поиска присваивается Score.
    Geographical Location (Географическое местоположение)
    Оценка физического местоположения устройства, часто в виде координат (широта/долгота).
    Nested Search Areas (Вложенные области поиска) / Geographically Nested
    Иерархия областей поиска, где одна область географически содержится внутри другой (например, магазин внутри торгового центра, торговый центр внутри города).
    Score (Оценка Области поиска)
    Метрика, используемая для выбора наиболее подходящей Search Area из набора вложенных областей. Эта оценка динамически модифицируется на основе взаимодействия пользователя с результатами.
    Descriptive Phrase (Описательная фраза)
    Человеко-понятные слова, присвоенные Search Area (например, название города или заведения). Используется для формирования текстового запроса в поисковой системе.
    Margin of Error (Погрешность определения местоположения)
    Точность определения Geographical Location. Упоминается в описании как фактор при выборе Search Area (высокая погрешность может привести к выбору более широкой области).
    Place Page (Страница места)
    Упоминается как возможный тип результата: уникальный URL на одном домене (например, профиль GBP), описывающий конкретное географическое место.
    Empty Query / Binary Request (Пустой запрос / Бинарный запрос)
    Запрос на поиск, инициированный пользователем без ввода текста (например, нажатие кнопки «Поиск» при пустом поле). Синоним Zero-Query Search.
    Search Area Weighter (Взвешиватель области поиска)
    Компонент системы (упомянутый в описании), который корректирует Scores для Search Areas на основе обратной связи от пользователей.

    Ключевые утверждения (Анализ Claims)

    Анализ основан на финальных Claims 1-20 патента AU2015201799B2.

    Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной механизм и петлю обратной связи.

    1. Система получает географическое местоположение устройства.
    2. Выбирается Search Area из коллекции соответствующих областей. Выбор основан на Score, присвоенной каждой области.
    3. Определяется наиболее высокоранжированный (most-highly ranked) результат для выбранной Search Area.
    4. Контент этого результата предоставляется устройству.
    5. Ключевой элемент: Система модифицирует Score выбранной Search Area в результате получения индикации того, что пользователь взаимодействовал (выбрал представление) с контентом результата.

    Ядро изобретения — это автоматический выбор уровня географической абстракции и самообучение системы (изменение Score) на основе поведения пользователей.

    Claim 3 (Зависимый): Уточняет условия активации.

    Система выбирает Search Area и определяет результат без использования запроса, созданного пользователем (query that was authored by a user).

    Это подтверждает фокус на проактивном или беззапросном поиске, основанном на контексте местоположения.

    Claim 4 (Зависимый): Детализирует механизм поиска.

    1. Каждой Search Area присваивается своя Descriptive Phrase.
    2. Определение результата включает предоставление этой Descriptive Phrase поисковой системе.

    Это критически важный механизм, который показывает, как координаты превращаются в концептуальный текстовый запрос (например, координаты в ТЦ -> фраза «Название ТЦ»).

    Claim 6 (Зависимый): Указывает, что по крайней мере одна из Search Areas в коллекции полностью географически вложена (completely geographically nested) в другую.

    Это подтверждает иерархическую модель географического контекста.

    Claim 10 (Зависимый): Уточняет механизм модификации Score (Claim 1, шаг 5).

    Модификация увеличивает релевантность Score выбранной области по отношению к оценкам других областей в коллекции.

    Это механизм положительного подкрепления: если пользователь кликнул на результат, значит выбор уровня детализации (Search Area) был верным, и этот уровень должен чаще выбираться в будущем.

    Где и как применяется

    Изобретение затрагивает несколько этапов поиска, интегрируя контекст местоположения в процесс генерации запросов и результатов.

    INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
    На этом этапе система должна предварительно определить границы, иерархию и Descriptive Phrases для Search Areas (например, через анализ карт, данных о бизнесе). Также происходит индексация локальных сущностей (Place Pages) и присвоение начальных Scores областям.

    QUNDERSTANDING – Понимание Запросов (и Контекста)
    Основное применение патента. Когда система получает сигнал от устройства (например, запуск браузера или пустой запрос) вместе с местоположением, она интерпретирует этот контекст. Происходит выбор оптимальной Search Area на основе Scores и генерация соответствующего текстового запроса. Это форма генерации запроса на основе контекста.

    RANKING – Ранжирование
    Сгенерированный запрос (Descriptive Phrase) обрабатывается стандартной поисковой системой для определения наиболее релевантного результата.

    RERANKING / Обработка обратной связи (Машинное обучение)
    Компонент Search Area Weighter обрабатывает сигналы взаимодействия пользователя с результатом и обновляет Scores для соответствующих Search Areas, замыкая петлю обратной связи.

    Входные данные:

    • Geographical Location устройства (координаты) и Margin of Error.
    • Сигнал запроса контента (может быть автоматическим или Empty Query).
    • База данных Search Areas с их иерархией и текущими Scores.

    Выходные данные:

    • Контент, представляющий наиболее релевантный результат для выбранной Search Area.
    • Обновленные Scores для Search Areas на основе взаимодействия пользователя.

    На что влияет

    • Конкретные типы контента: Наибольшее влияние оказывается на контент, связанный с физическими местами – страницы заведений (рестораны, магазины), достопримечательностей, а также официальные сайты территорий (городов, парков).
    • Специфические запросы: Влияет на обработку «пустых запросов» (Empty Query) и на проактивное предоставление контента (беззапросный или Queryless поиск).
    • Конкретные ниши или тематики: Критически важно для локального бизнеса, туризма, недвижимости и ритейла.

    Когда применяется

    • Триггеры активации:
      • При запуске поискового приложения или открытии страницы поиска на мобильном устройстве (проактивное предложение результата).
      • Когда пользователь отправляет запрос без ввода текста (Empty Query).
      • При перемещении устройства в новую географическую область или его включении (как описано в патенте).
    • Условия работы: Система должна иметь возможность определить Geographical Location устройства и иметь базу данных релевантных Search Areas для этой локации.

    Пошаговый алгоритм

    Процесс А: Обработка запроса и выбор контекста

    1. Получение данных: Система получает запрос на контент и Geographical Location от мобильного устройства. Запрос может не содержать текста.
    2. Идентификация кандидатов: Определяется коллекция вложенных Search Areas, соответствующих местоположению (например, Город, Район, Заведение).
    3. Оценка и выбор: Система оценивает каждую Search Area-кандидата, используя присвоенные им Scores. Также может учитываться Margin of Error (низкая точность ведет к выбору более широкой области). Выбирается область с наилучшей оценкой.
    4. Генерация запроса: Система извлекает Descriptive Phrase, связанную с выбранной Search Area.
    5. Выполнение поиска: Descriptive Phrase отправляется в поисковую систему в качестве запроса.
    6. Выбор результата: Определяется наиболее релевантный (most-highly ranked) результат поиска.
    7. Предоставление контента: Контент, представляющий этот результат, отправляется на устройство пользователя.

    Процесс Б: Обратная связь и обучение

    1. Мониторинг взаимодействия: Система отслеживает, взаимодействует ли пользователь с предоставленным контентом (например, кликает на предложенный результат).
    2. Модификация оценок (Положительное подкрепление): Если взаимодействие произошло, система модифицирует Score той Search Area, которая была использована. Оценка увеличивается относительно других областей (Claim 10).
    3. Модификация оценок (Альтернативный вариант, описан в патенте): Если пользователь вручную меняет предложенную Search Area на другую, система может уменьшить Score исходной области и увеличить Score выбранной пользователем альтернативы.

    Какие данные и как использует

    Данные на входе

    • Географические факторы: Geographical Location (координаты устройства). Margin of Error (точность определения местоположения).
    • Поведенческие факторы: Взаимодействие пользователя (клики, выбор) с предоставленными результатами. Эти данные используются для обучения системы выбора Search Area (корректировки Scores).
    • Системные данные: Предварительно рассчитанные границы, иерархия (вложенность) и Descriptive Phrases для Search Areas. Текущие Scores для каждой Search Area.
    • Пользовательские и Временные факторы (упомянуты в описании): Время суток, история поиска пользователя, данные из календаря, скорость и направление движения устройства.

    Какие метрики используются и как они считаются

    • Score (Оценка Области поиска): Ключевая метрика для выбора контекста (Search Area). Патент не определяет формулу расчета, но указывает, что она динамически модифицируется на основе взаимодействия пользователя с результатами (Claim 1). Положительное взаимодействие увеличивает релевантность Score.
    • Рейтинг результата (Ranking Score): Стандартная метрика поисковой системы, используемая для определения most-highly ranked результата для сгенерированного текстового запроса (Descriptive Phrase).

    Выводы

    1. Контекст местоположения как сущность: Google стремится интерпретировать физические координаты как концептуальные сущности (Search Areas). Система преобразует местоположение в текстовый запрос (Descriptive Phrase), соответствующий названию этой сущности, а не просто ищет объекты поблизости.
    2. Иерархическое понимание пространства: Система использует модель вложенных областей (Nested Search Areas) для понимания местоположения на разных уровнях детализации (заведение, район, город) и активно выбирает наиболее подходящий уровень.
    3. Обучение на основе взаимодействия (Ключевой механизм): Выбор оптимального уровня детализации основан на Scores, которые динамически корректируются через обратную связь от пользователей. Взаимодействие с результатом подтверждает правильность выбора контекста и увеличивает его Score.
    4. Фундамент для беззапросного поиска: Патент описывает инфраструктуру для предоставления высокорелевантных результатов без явного запроса пользователя (Queryless Search), основываясь исключительно на контексте местоположения.
    5. Побеждает сильнейшая сущность: В сценариях проактивного поиска обычно предлагается только один топовый результат. Это подчеркивает важность быть наиболее релевантным ответом для своей Search Area (Winner-Takes-All динамика в локальном контексте).

    Практика

    Best practices (это мы делаем)

    • Усиление связи Сущность-Местоположение: Необходимо обеспечить, чтобы ваш бизнес или объект был четко определен как Search Area. Используйте консистентное название (ваша Descriptive Phrase) во всех источниках (GBP, сайт, цитаты, разметка Schema.org). Это гарантирует, что при выборе вашего объекта в качестве Search Area, сгенерированный запрос будет соответствовать вашему бренду.
    • Укрепление иерархических связей (Schema): Активно используйте Schema.org LocalBusiness, особенно свойство containedInPlace (например, для указания, что магазин находится в торговом центре). Это помогает системе понять географическую иерархию (Nested Search Areas) вашего расположения.
    • Оптимизация под локальную авторитетность и популярность: Поскольку система выбирает наиболее высокоранжированный результат для Search Area, необходимо максимизировать сигналы локальной авторитетности (упоминания, отзывы, локальные ссылки). Это повышает шансы быть выбранным в качестве проактивного результата.
    • Стимулирование взаимодействия (Engagement): Поскольку взаимодействие с результатом укрепляет Score соответствующей Search Area (Claim 1), крайне важно иметь привлекательное представление в выдаче. Оптимизируйте сниппеты и данные в GBP (фото, УТП), чтобы стимулировать клик. Это подтверждает системе правильность выбора вашего контекста.

    Worst practices (это делать не надо)

    • Непоследовательное название и адрес (NAP): Использование разных названий для одного и того же места размывает Descriptive Phrase и затрудняет идентификацию объекта как четкой Search Area.
    • Игнорирование локального контекста и иерархии: Фокус только на уровне города без учета районов или конкретных комплексов может привести к потере видимости, если Google решит, что более узкая Search Area лучше подходит пользователю.
    • Низкое качество мобильного опыта: Если ваш результат не генерирует взаимодействие (например, из-за медленной загрузки или неудобного интерфейса), это научит систему (через механизм модификации Score), что данная Search Area или ее результат не полезны пользователям в данном контексте.

    Стратегическое значение

    Этот патент подтверждает стратегию Google по переходу к контекстному и проактивному поиску, особенно на мобильных устройствах. Для локального SEO это означает, что понимание того, как Google сегментирует географическое пространство на сущности (Search Areas), является ключевым. Долгосрочная стратегия должна фокусироваться на построении авторитетности сущности в ее физическом контексте. Взаимодействие пользователей становится не просто сигналом ранжирования, но и сигналом для валидации самого контекста поиска.

    Практические примеры

    Сценарий: Оптимизация магазина в торговом центре (Конкуренция контекстов)

    1. Ситуация: Пользователь находится в торговом центре «Авиапарк». Google должен решить, какая Search Area релевантна: магазин «М.Видео» (где стоит пользователь), ТЦ «Авиапарк» или район «Ходынское поле».
    2. Действие SEO-специалиста (для М.Видео): Усилить сигналы, подтверждающие, что «М.Видео» является значимой Search Area. Использовать Schema containedInPlace. Оптимизировать GBP филиала для максимального взаимодействия (фото, акции).
    3. Ожидаемый результат (М.Видео): Если Google выбирает «М.Видео» как Search Area и предлагает пользователю ссылку на филиал, а пользователь кликает, система увеличивает Score для Search Area «М.Видео» в этой локации.
    4. Действие SEO-специалиста (для ТЦ Авиапарк): Обеспечить, чтобы официальный сайт ТЦ был лучшим результатом по запросу «Авиапарк» и стимулировать взаимодействие с сайтом у посетителей.
    5. Ожидаемый результат (ТЦ Авиапарк): Если контекст пользователя шире (или если пользователи чаще интересуются ТЦ в целом), Google выбирает «Авиапарк» как Search Area. Взаимодействие пользователя укрепляет Score для этой области. Система учится, какой контекст предпочтительнее в данной точке.

    Вопросы и ответы

    Что такое «Search Area» (Область поиска) и чем она отличается от географических координат?

    Search Area — это концептуальный регион, имеющий семантическое значение (например, название района, ТЦ или города), который Google считает наиболее подходящим контекстом для местоположения пользователя. В отличие от сырых координат GPS, это интерпретация того, «где» находится пользователь с точки зрения значимых мест и территорий.

    Как Google выбирает, использовать ли город или конкретное заведение в качестве «Search Area»?

    Выбор основан на Scores (оценках), присвоенных каждой потенциальной Search Area в иерархии. Эти оценки динамически корректируются через обратную связь: если пользователи часто взаимодействуют с результатом, предложенным для уровня «Заведение», Score этого уровня увеличивается, делая его более предпочтительным в будущем.

    Как этот патент связан с беззапросным поиском (Queryless Search)?

    Патент напрямую описывает механизмы для него. В Claim 3 указано, что система работает без запроса, созданного пользователем. Это может активироваться при открытии браузера или отправке «пустого запроса». Система проактивно предлагает результат, основываясь только на местоположении, преобразованном в Search Area.

    Что означает «Descriptive Phrase» и как это влияет на SEO?

    Это текстовое название Search Area (например, название вашего бренда или города). Google преобразует выбранную Search Area в эту фразу и использует ее как поисковый запрос. Для SEO это означает, что критически важно быть результатом №1 по своему названию и названиям релевантных географических областей.

    Какую роль играет взаимодействие пользователя (Engagement) в этом патенте?

    Оно играет центральную роль в обучении системы (Claim 1). Взаимодействие с предложенным результатом подтверждает, что Google правильно выбрал Search Area. Это приводит к увеличению Score этой области. Отсутствие взаимодействия может привести к снижению Score.

    Влияет ли точность GPS на работу этой системы?

    Да. В описании патента упоминается Margin of Error (погрешность). Если точность низкая, система с большей вероятностью выберет более широкую Search Area (например, город). Если точность высокая, она может выбрать конкретное заведение или здание.

    Как оптимизировать сайт под этот механизм?

    Необходимо сосредоточиться на укреплении вашей локальной сущности. Убедитесь, что вы являетесь наиболее релевантным результатом для вашей Descriptive Phrase. Используйте Schema.org (особенно containedInPlace) для определения иерархии и максимально оптимизируйте Google Business Profile.

    Может ли пользователь вручную изменить выбранную Google «Search Area»?

    Да, в описании патента предусмотрена возможность для пользователя уточнить (refine) или изменить выбранную Search Area. Когда пользователь делает это, система также учится на этом выборе, корректируя Scores для будущих поисков в этой локации.

    Что такое «Nested Search Areas»?

    Это означает, что области поиска имеют иерархическую структуру и вложены друг в друга. Например, магазин находится внутри торгового центра, который находится внутри района, который находится внутри города. Система должна выбрать наиболее подходящий уровень в этой иерархии.

    Какова роль Google Business Profile (Place Pages) в этом механизме?

    Роль критически важна. В патенте Place Pages (что соответствует современному Google Business Profile) упоминаются как один из основных типов возвращаемых результатов. Они хорошо подходят для использования в качестве канонического результата для определенной Search Area.