Как Google индексирует и ранжирует цифровой контент и AR-элементы для Визуального Поиска (Google Lens)

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему эффективного и масштабируемого связывания цифровой информации и интерактивного контента (включая дополненную реальность, AR) с объектами физического мира. Он описывает инфраструктуру, позволяющую пользователям мгновенно получать контекстную информацию (Digital Supplements) через визуальный интерфейс (камеру устройства), устраняя разрыв между тем, что пользователь видит в реальности, и доступными данными об этом объекте.

Что запатентовано

Запатентована система и метод для индексации, поиска и ранжирования Digital Supplements (цифровых дополнений) в ответ на Image Content Query (визуальный запрос). Система сканирует сетевые ресурсы, извлекает метаданные (включая визуальные триггеры и контекстные ограничения, такие как геолокация) и создает индексируемые структурированные экземпляры данных (Data Structure Instances). Это позволяет находить и предоставлять пользователю релевантный цифровой контент на основе того, что видит камера его устройства.

Как это работает

Система работает в двух основных режимах:

• Индексация (Offline): Content Crawler анализирует доступные ресурсы (веб-страницы, базы данных), идентифицирует метаданные, связанные с Digital Supplements, и генерирует Data Structure Instances. Эти данные включают визуальные признаки, геолокацию и другие контекстные триггеры.
• Поиск (Real-time): Пользователь отправляет визуальный запрос (фотографию). Система анализирует изображение (распознает объекты) и собирает контекст (GPS, время). Digital Supplement Search Engine ищет соответствующие экземпляры дополнений в индексе. Результаты ранжируются (учитывая релевантность, контекст, свежесть) и предоставляются пользователю, часто в интерфейсе AR или в виде информационных карточек.

Актуальность для SEO

Критически высокая. Визуальный поиск (Google Lens, Multisearch) является стратегическим направлением развития Google. Интеграция AR, e-commerce (виртуальные примерки) и локального поиска через камеру активно используется и развивается. Технологии, описанные в патенте (с приоритетом от 2018 года), лежат в основе этих современных интерфейсов.

Важность для SEO

Патент имеет высокое значение для SEO (85/100). Он описывает инфраструктуру и логику работы Визуального Поиска — канала, который становится критически важным источником трафика, особенно в E-commerce и Локальном поиске. Понимание того, как контент индексируется как Digital Supplement и как ранжируются результаты в Google Lens, необходимо для разработки современной SEO-стратегии (Visual Search Optimization — VSO).

Детальный разбор

Термины и определения

Digital Supplement (Цифровое дополнение)

Единица информации или интерактивный опыт, связанный с объектом реального мира. Примеры: отзыв, рейтинг, ссылка на покупку, 3D-модель, AR-оверлей (виртуальная примерка).

Image Content Query (Визуальный запрос)

Поисковый запрос, состоящий из изображения (часто захваченного камерой) и связанных контекстных метаданных (местоположение, время).

Data Structure Instance (Экземпляр структуры данных)

Структурированное представление Digital Supplement в индексе поисковой системы. Создается на основе метаданных и используется для эффективного поиска.

Metadata (Метаданные)

Данные, описывающие Digital Supplement. Включают триггеры активации (распознаваемые объекты) и контекстные ограничения (constraints), такие как требуемое местоположение или время. В патенте упоминаются форматы XML и JSON.

Content Crawler (Контентный краулер)

Компонент системы, отвечающий за сканирование сетевых ресурсов для обнаружения метаданных, определяющих Digital Supplements.

Digital Supplement Search Engine (Поисковая система цифровых дополнений)

Компонент, который индексирует Data Structure Instances и ищет/ранжирует их в ответ на визуальные запросы.

Recency (Свежесть/Новизна)

Сигнал, упомянутый в патенте (стр. 21), который может использоваться при ранжировании цифровых дополнений, учитывая актуальность контента.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Поскольку текст Claims представлен на японском языке, анализ основан на интерпретации блок-схем (FIG. 3, 4, 6), которые иллюстрируют запатентованные методы.

Процесс 1: Индексация (Основано на FIG. 3 и FIG. 4, шаги 402-406)

1. Система анализирует доступные сетевые ресурсы (Content Crawler).
2. Идентифицируются метаданные, связанные с Digital Supplements в этих ресурсах.
3. На основе этих метаданных генерируется экземпляр структуры данных (Data Structure Instance).
4. Этот экземпляр сохраняется таким образом, чтобы обеспечить возможность его поиска по визуальному запросу (Image Content Query).

Ядром здесь является создание специализированной записи в индексе, которая связывает цифровой контент с визуальными и контекстными идентификаторами (триггерами и ограничениями).

Процесс 2: Поиск и Ранжирование (Основано на FIG. 4, шаги 408-414)

1. Система получает Image Content Query от пользователя (включая изображение и контекст, например GPS).
2. На основе визуального запроса идентифицируется множество релевантных Data Structure Instances. Это включает проверку визуальных триггеров и контекстных ограничений.
3. Определяется порядок (ранжирование) этого множества экземпляров (Шаг 412). Это ключевой шаг, предполагающий использование алгоритмов ранжирования.
4. Система предоставляет ответ на визуальный запрос на основе ранжированного списка.

Процесс 3: Взаимодействие на стороне клиента (Основано на FIG. 6)

1. Клиентское устройство захватывает изображение и отправляет запрос на сервер.
2. Устройство получает ответ, идентифицирующий множество Digital Supplements.
3. Отображается пользовательский интерфейс, включающий элементы управления (user actionable controls) для выбора одного из дополнений.
4. После получения ввода пользователя предоставляется информация или ресурс, связанный с выбранным дополнением (например, отображение AR-объекта или рейтинга).

Где и как применяется

Изобретение охватывает всю архитектуру визуального поиска (например, Google Lens).

CRAWLING – Сканирование и Сбор данных
Content Crawler активно ищет метаданные, определяющие Digital Supplements. Источниками могут быть веб-страницы (микроразметка), фиды данных (Merchant Center) и базы данных (Google Business Profile).

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Основной этап патента. Извлеченные метаданные (XML, JSON) преобразуются в Data Structure Instances. Извлекаются ключевые признаки: визуальные триггеры, географические ограничения (geographic location constraint), временные рамки. Формируется специализированный индекс визуального поиска.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов (Визуальных)
Система получает Image Content Query и интерпретирует его: распознает объекты, сцену, текст (OCR). Также анализируются контекстные данные, полученные с устройства (GPS, время, данные сенсоров).

RANKING – Ранжирование
После идентификации кандидатов система определяет их порядок (Шаг 412). Ранжирование учитывает визуальную релевантность, контекстуальное соответствие (находится ли пользователь в нужном месте и времени) и другие факторы (например, recency).

METASEARCH / RERANKING (Представление)
Найденные Digital Supplements форматируются и отправляются на клиентское устройство для отображения в виде интерактивных элементов, карточек или AR-оверлеев.

Входные данные:

• Image Content Query (изображение).
• Метаданные из сетевых ресурсов (XML, JSON).
• Контекстные данные с устройства (GPS, время, данные сенсоров).

Выходные данные:

• Ранжированный список Digital Supplements (AR-модели, ссылки, отзывы, информация о товаре).

На что влияет

• Конкретные типы контента: Товары (E-commerce), локальные объекты (магазины, рестораны, достопримечательности), объекты искусства.
• Специфические запросы: Запросы, инициированные визуально («что это?», «где купить это?», «отзывы об этом месте»).
• Конкретные ниши: E-commerce (особенно одежда, мебель), Локальный бизнес, Туризм.
• Определенные форматы контента: Изображения, структурированные данные, 3D-модели (для AR-визуализации и виртуальных примерок).

Когда применяется

• Триггеры активации: Когда пользователь использует приложение визуального поиска (например, Google Lens) и направляет камеру на объект или сцену.
• Условия применения: Алгоритм применяется, если система способна распознать объект на изображении и если в индексе существуют Digital Supplements, связанные с этим объектом и соответствующие текущему контексту пользователя (местоположению, времени).

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Индексация (Офлайн/Периодически)

1. Сканирование ресурсов: Content Crawler анализирует доступные сетевые ресурсы.
2. Идентификация метаданных: Выявление данных, определяющих Digital Supplements (например, через структурированные данные Schema.org).
3. Генерация экземпляров: Создание Data Structure Instances. Это включает определение визуальных триггеров (распознаваемые объекты) и ограничений (географических, временных).
4. Индексация: Сохранение экземпляров в хранилище данных для быстрого поиска.

Процесс Б: Обработка запроса (Реальное время)

1. Получение Запроса: Клиентское устройство отправляет Image Content Query (изображение и контекст) на сервер.
2. Понимание запроса: Сервер анализирует изображение (распознавание объектов) и контекстные данные (GPS, время).
3. Поиск дополнений: Digital Supplement Search Engine идентифицирует релевантные Data Structure Instances в индексе, проверяя соответствие триггерам и ограничениям.
4. Ранжирование: Определение порядка найденных дополнений на основе метрик визуальной релевантности, контекста, свежести (recency) и т.д.
5. Отображение интерфейса: Клиентское устройство отображает результаты пользователю (AR-оверлеи или карточки) и обрабатывает взаимодействие.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Мультимедиа факторы: Ключевые данные — это само изображение (Image Content Query). Система анализирует его визуальное содержание. Также используются 3D-модели для AR-функций (виртуальная примерка).
• Структурные факторы (Метаданные): Критически важные данные для индексации. В патенте явно упоминаются форматы extensible markup language (XML) и JavaScript Object Notation (JSON). Это подчеркивает важность структурированных данных (например, Schema.org).
• Географические факторы: Данные GPS (GPS receiver) и системы позиционирования используются для определения точного местоположения пользователя. Это критически важно для фильтрации и ранжирования локальных результатов на основе географических ограничений.
• Временные факторы: Текущее время используется для фильтрации дополнений с временными ограничениями (например, часы работы).
• Пользовательские факторы (Устройство): Данные датчиков устройства (Sensor System, Inertial Measurement Unit) используются для определения ориентации и движения устройства, что необходимо для корректного отображения AR-элементов.

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не предоставляет конкретных формул, но описывает процесс ранжирования и упоминает следующие факторы:

• Визуальная Релевантность: Степень соответствия между объектом на Image Content Query и визуальными триггерами, связанными с Digital Supplement.
• Контекстуальное Соответствие: Проверка выполнения ограничений (constraints). Основные метрики:
  • Совпадение местоположения пользователя с требуемым географическим ограничением.
  • Совпадение текущего времени с временными ограничениями.
• Свежесть (Recency): В тексте патента явно упоминается recency, что указывает на использование свежести контента или актуальности данных как фактора ранжирования.
• Расстояние: Для локальных дополнений расстояние между пользователем и объектом может быть фактором ранжирования.

Выводы

1. Визуальный поиск — это отдельная экосистема с собственным индексом: Google создает специализированный индекс для визуального поиска, состоящий из Data Structure Instances. Это не просто поиск похожих картинок, а поиск информации, действий и AR-опыта, связанных с объектами реального мира.
2. Критическая роль структурированных данных: Основой для создания Digital Supplements являются метаданные (XML, JSON). Предоставление точных и полных структурированных данных (Schema.org) является ключевым фактором для попадания в индекс визуального поиска (VSO).
3. Контекст как фильтр и фактор ранжирования: Местоположение (GPS) и время являются основными факторами. Система фильтрует и ранжирует результаты, чтобы предоставить информацию, релевантную тому месту и времени, где находится пользователь.
4. Интеграция с AR и 3D-моделями: Патент явно ориентирован на AR. Примеры включают виртуальные примерки (FIG. 9) и визуализацию мебели (FIG. 10). Это указывает на стратегическую важность предоставления 3D-моделей для E-commerce.
5. Свежесть имеет значение: Recency явно упоминается как фактор ранжирования, что подчеркивает необходимость поддержания актуальности данных (цены, наличие, часы работы).

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Внедрение комплексных структурированных данных (Schema.org): Обеспечьте максимально полное описание товаров (Product, Offer), локального бизнеса (LocalBusiness) с помощью микроразметки. Это основа для создания Digital Supplements, так как система ищет метаданные в форматах JSON/XML.
• Оптимизация изображений для распознавания (VSO): Публикуйте высококачественные, четкие изображения объектов с разных ракурсов. Убедитесь, что изображения легко идентифицируются алгоритмами машинного зрения. Это улучшает способность системы связывать визуальный запрос с вашими данными.
• Предоставление 3D-моделей (для E-commerce): Для товаров (мебель, одежда, аксессуары) предоставляйте 3D-модели и используйте соответствующую разметку или загрузку в Merchant Center. Это позволяет участвовать в функциях AR-визуализации и виртуальных примерок, описанных в патенте.
• Оптимизация под локальный поиск (GBP): Критически важно предоставлять точную информацию о местоположении и времени работы (Google Business Profile, локальная разметка). Визуальный поиск использует GPS и временные ограничения для фильтрации и ранжирования результатов.
• Управление отзывами и рейтингами: Примеры в патенте (FIG. 7) показывают отображение рейтингов как Digital Supplements. Интегрируйте отзывы в структурированные данные (AggregateRating).

Worst practices (это делать не надо)

• Игнорирование микроразметки и фидов данных: Отсутствие структурированных данных значительно снижает шансы на то, что система сможет создать качественный Data Structure Instance для вашего контента.
• Использование низкокачественных или стоковых изображений: Использование неуникальных или размытых изображений затрудняет идентификацию объекта системой визуального поиска.
• Предоставление устаревшей информации: Поскольку Recency (свежесть) является фактором ранжирования, предоставление устаревших данных (цены, наличие, локация) приведет к пессимизации в визуальном поиске.
• Неактуальные локальные данные: Предоставление неверной информации о местоположении. Поскольку контекст является фильтром, неверные данные приведут к тому, что ваши дополнения не будут показаны релевантным пользователям.

Стратегическое значение

Патент подтверждает, что Визуальный Поиск (Google Lens) — это полноценная экосистема, связывающая онлайн и офлайн миры. Для E-commerce и Local SEO оптимизация под этот канал (VSO) должна стать стандартной частью стратегии. Долгосрочная стратегия должна включать инвестиции в качественный визуальный контент, включая 3D-модели, и глубокое внедрение структурированных данных для обеспечения видимости в этом канале.

Практические примеры

Сценарий 1: Оптимизация локального ресторана (Пример на основе FIG. 7)

1. Действие: Ресторан поддерживает актуальный профиль в GBP, загружает качественные фото фасада. На сайте внедрена разметка LocalBusiness и агрегируются отзывы (AggregateRating).
2. Механизм (по патенту): Google индексирует данные и генерирует Digital Supplement: «Рейтинг». Он привязывается к визуальному образу фасада и географическим координатам (geographic location constraint).
3. Результат: Пользователь на улице наводит Google Lens на фасад. Система распознает место, подтверждает геолокацию пользователя и отображает в интерфейсе AR всплывающий элемент с текущим рейтингом.

Сценарий 2: Виртуальная примерка для E-commerce (Пример на основе FIG. 9)

1. Действие: Магазин очков загружает 3D-модели своих оправ и качественные изображения товаров в Google Merchant Center или использует разметку 3DModel на сайте.
2. Механизм (по патенту): Google создает Digital Supplement типа «AR Try-On» (Виртуальная примерка). Триггером является распознавание товара или поиск по категории.
3. Результат: Пользователь ищет очки. В результатах появляется опция примерки. При активации система использует фронтальную камеру и накладывает 3D-модель очков на лицо пользователя в реальном времени.

Вопросы и ответы