Local SEO в Google: разборы патентов
Детальные разборы патентов Google, связанные с локальным поиском
Как Google идентифицирует и верифицирует локальные бизнесы для показа карт и адресов в органической выдаче
Google использует этот механизм для улучшения органических результатов. Система определяет, связана ли веб-страница с одним конкретным бизнесом. Затем она верифицирует ее локальную значимость, проверяя, ссылаются ли на нее другие топовые результаты по тому же запросу. Если страница верифицирована, Google дополняет стандартную «синюю ссылку» интерактивными локальными данными, такими как адреса и превью карт.
- US9418156B2
- 2012-08-10
Как Google определяет географическую релевантность сайта по локали ссылающихся на него ресурсов и их аудитории
Google использует географические сигналы ссылающихся сайтов для определения локальной релевантности целевого домена. Система анализирует контент, технические данные и, что важно, географию аудитории ссылающихся ресурсов, чтобы вычислить «Link Based Locale Score». Эта оценка комбинируется с собственными сигналами сайта и используется для повышения позиций в релевантных географических регионах.
- US8788490B1
- 2009-06-26
Как Google автоматически определяет связанные домены (например, международные версии сайта) и переранжирует их для повышения локальной релевантности и разнообразия выдачи
Google использует автоматическую систему для идентификации доменов, принадлежащих одной организации (аффилированных доменов), анализируя ссылки между ними и сходство их имен (SLD). Когда в результатах поиска появляется несколько таких доменов, система может понизить или поменять местами их позиции. Это делается для того, чтобы показать пользователю наиболее локально релевантную версию сайта и увеличить разнообразие организаций в топе выдачи.
- US9178848B1
- 2007-07-23
Как Google использует «Локальный авторитет» для переранжирования документов на основе их взаимосвязей внутри конкретной выдачи
Google может улучшить ранжирование, анализируя структуру ссылок внутри начального набора результатов поиска. Документы, на которые часто ссылаются другие высокорелевантные документы по этому же запросу («локальные эксперты»), получают повышение. Этот процесс включает строгие фильтры для обеспечения независимости этих ссылок-голосов.
- US6526440B1
- 2001-01-30
Как Google определяет скрытый локальный интент в запросах для повышения релевантности местных результатов
Google использует механизм для определения того, подразумевает ли запрос (например, «ресторан») поиск локальной информации, даже если местоположение не указано. Система анализирует агрегированное поведение пользователей для расчета «степени неявной локальной релевантности» запроса. Если этот показатель высок, Google повышает в ранжировании результаты, соответствующие местоположению пользователя.
- US8200694B1
- 2010-11-08
Как Google использует поведение пользователей в веб-поиске для динамической категоризации локальных бизнесов
Google динамически формирует категории для бизнесов, основываясь на том, как пользователи ищут их (используемые ключевые слова и клики) в веб-поиске и голосовом поиске. Эти данные формируют иерархическое понимание типов бизнеса. Эта структура затем используется для повышения точности распознавания названий компаний в голосовых запросах.
- US8041568B2
- 2006-10-13
Как Google определяет географическую релевантность веб-страницы, анализируя физическое местоположение её посетителей
Google анализирует физическое местоположение (используя GPS, IP и т.д.) пользователей, которые взаимодействуют с веб-страницей (например, совершают клик и долго её изучают). Агрегируя эти данные, система определяет географическую релевантность страницы («Центр») и область её популярности («Дисперсию»), даже если на самой странице нет адреса. Эта информация используется для повышения позиций страницы в поиске для пользователей, находящихся в этой области.
- US9552430B1
- 2010-12-28
Как Google определяет географическую зону релевантности бизнеса на основе реального поведения пользователей (Catchment Areas)
Google определяет уникальную "зону охвата" (Catchment Area) для локального бизнеса, анализируя, из каких географических точек пользователи кликали на его результаты в поиске. Эта динамическая зона заменяет фиксированный радиус и используется для фильтрации кандидатов при локальном поиске, учитывая известность бренда, категорию бизнеса и физические препятствия.
- US8775434B1
- 2010-10-19
Как Google использует анализ аномалий в показах и кликах для выявления фейковых локальных бизнес-листингов (Map Spam)
Google анализирует статистику взаимодействий (кликов) для групп связанных бизнес-листингов (Common Business). Система вычисляет статистически нормальный уровень активности и устанавливает порог (Anomaly Detection Threshold). Резкий всплеск активности выше этого порога (например, на два стандартных отклонения) сигнализирует о наличии фейковых или спамных листингов, созданных для манипуляции локальной выдачей.
- US20150154610A1
- 2011-06-24
Как Google определяет ключевую тематику зданий и адресов, используя клики пользователей для показа релевантной рекламы
Google использует этот механизм для понимания основного назначения физического местоположения (адреса или здания). Система анализирует все бизнесы в этой локации и определяет, какие поисковые запросы чаще всего приводят к кликам по их листингам. Самый популярный запрос используется как доминирующее ключевое слово для выбора релевантной рекламы, когда пользователи ищут этот адрес или взаимодействуют с ним на Картах или в Street View.
- US20120278171A1
- 2011-07-22
Как Google использует данные о реальных повторных посещениях (Quality Visit Measure) и социальных взаимодействиях для ранжирования локального бизнеса
Google использует данные о физических посещениях пользователей для оценки качества локального бизнеса. Система рассчитывает «Quality Visit Measure», придавая значительно больший вес местам, куда люди возвращаются повторно, приводят друзей или посещают по рекомендации. Этот показатель используется как сильный сигнал качества для ранжирования в локальном поиске и Google Maps, снижая зависимость от онлайн-отзывов.
- US10366422B2
- 2015-09-09
Как Google использует историю местоположений для определения физической активности пользователя и гиперперсонализации поиска
Google анализирует историю перемещений пользователя (местоположения и скорость), чтобы определить его текущую физическую активность (например, поход, шоппинг) и способ передвижения (например, пешком, на автобусе). Эта информация используется для радикальной персонализации: система корректирует ранжирование результатов, изменяет запросы и формирует подсказки, чтобы они соответствовали контексту реальных действий пользователя.
- US20150006290A1
- 2013-12-06
Как Google динамически регулирует влияние фактора близости в локальном поиске в зависимости от тематики запроса и региона
Google использует систему для определения того, насколько важна близость (расстояние) для конкретного поискового запроса и региона. Анализируя исторические данные о кликах и запросах маршрутов, система вычисляет «Фактор важности расстояния». Для запросов типа «Кофе» близость критична, и удаленные результаты пессимизируются. Для запросов типа «Аэропорт» близость менее важна, и качественные результаты могут ранжироваться высоко. Система также учитывает плотность региона (город или село), адаптируя ожидания пользователей по расстоянию.
- US8463772B1
- 2010-05-13
Как Google классифицирует запросы как навигационные или исследовательские, чтобы регулировать количество показываемых результатов
Google использует систему для динамического определения количества отображаемых результатов поиска. Система классифицирует запрос как навигационный (поиск конкретного места/ресурса) или исследовательский (поиск вариантов). Классификация основана на анализе компонентов оценки релевантности (совпадение по названию vs. категории) и энтропии исторических кликов. При навигационном интенте количество результатов сокращается.
- US9015152B1
- 2011-07-20
Как Google переписывает неявные запросы, определяя сущность по местоположению пользователя и истории поиска
Google использует местоположение пользователя для интерпретации запросов, которые явно не упоминают конкретную сущность (например, [часы работы] или [отзывы]). Система идентифицирует ближайшие объекты, анализирует исторические паттерны запросов для этих объектов и переписывает исходный запрос, добавляя в него название наиболее вероятной сущности.
- US20170277702A1
- 2015-08-17
Как Google использует данные из Local Search и Google Maps для распознавания географических названий в основном поиске
Google анализирует поведение пользователей в интерфейсах с отдельными полями ввода "Что?" и "Где?" (например, в Google Maps). На основе этой статистики система определяет, является ли термин однозначным названием местоположения ("Нью-Йорк") или нет ("Пицца"). Это позволяет поиску отличать локальные запросы от общих и формировать "черные списки" для терминов, которые похожи на города, но ими не являются (например, "Орландо Блум").
- US8782030B1
- 2007-04-20
Как Google использует историю кликов пользователей для определения интента, связанного с физическим адресом, и таргетинга рекламы
Google анализирует, какие поисковые запросы исторически приводят к наибольшему количеству кликов по бизнесам, расположенным по определенному адресу. Когда пользователь ищет этот адрес (или смотрит его на карте), Google использует этот «Самый популярный поисковый термин» (Most-Popular Search Term), чтобы определить намерение пользователя и показать релевантную информацию и рекламу.
- US20150261858A1
- 2009-06-29
Как Google использует историю запросов, сделанных на Картах, для ранжирования локальных результатов и рекламы
Google анализирует, что пользователи ищут, когда просматривают определенную географическую область на карте (Viewport). Эта агрегированная история запросов используется для определения популярности локальных бизнесов и контента в этом конкретном районе. Результаты, которые часто запрашивались в этой области, особенно недавно, получают значительное повышение в ранжировании.
- US9129029B1
- 2011-05-19
Как Google использует реальное местоположение и статус доступности исполнителей для ранжирования локальных услуг (LSA)
Google использует систему ранжирования для локальных услуг (например, в Local Services Ads), которая учитывает доступность исполнителя в реальном времени и его текущее физическое местоположение (GPS), а не только адрес офиса. Система взвешивает эти факторы вместе с детализированными отзывами (скорость ответа, время прибытия), чтобы приоритизировать исполнителей, которые могут быстрее всего прибыть к клиенту.
- US20240013244A1
- 2021-12-02
Как Google использует личные интересы пользователя для понимания неопределенных запросов и персонализации рекомендаций
Google использует механизм для интерпретации неопределенных запросов или команд (например, «Я голоден» или «Мне скучно»), когда контекст неясен. Если система не может определить конкретное намерение пользователя только из текущего контента (например, экрана приложения), она обращается к профилю интересов пользователя (User Attribute Data) и его местоположению, чтобы заполнить пробелы и предоставить персонализированные рекомендации или выполнить действие.
- US10180965B2
- 2016-07-07
Как Google определяет популярность и ранжирует физические события (концерты, выставки) в локальной выдаче
Google использует специализированную систему для ранжирования физических событий в определенном месте и времени. Система вычисляет оценку популярности события на основе множества сигналов: количества упоминаний в интернете, кликов на официальную страницу, популярности связанных сущностей (артистов, команд), значимости места проведения и присутствия в общих поисковых запросах о событиях. Затем результаты переранжируются для обеспечения разнообразия, понижая схожие события или события одной категории.
- US9424360B2
- 2013-03-12
Как Google определяет локальный интент и предлагает уточнить запрос до его отправки в поиск
Google использует вероятностную модель, основанную на поведении пользователей, чтобы определить, имеет ли вводимый запрос локальный интент. Если вероятность высока, система предлагает пользователю добавить уточняющую информацию (например, местоположение) ещё до того, как запрос будет отправлен в поисковую систему. Это позволяет сразу формировать более точную и локализованную выдачу.
- US8484190B1
- 2008-12-18
Как Google персонализирует подсказки Autocomplete, анализируя запросы похожих пользователей и обновляя локальный кэш устройства
Google персонализирует подсказки Autocomplete (Search Suggest), анализируя поведение пользователей со схожими профилями (местоположение, интересы, история поиска). Система генерирует кастомизированное обновление для локального кэша устройства на основе запросов, введенных этими похожими пользователями. Это означает, что разные пользователи видят разные подсказки для одного и того же ввода.
- US8868592B1
- 2012-05-18
Как Google использует историю физических перемещений пользователя для фильтрации и персонализации результатов поиска
Google может собирать и хранить историю физических перемещений пользователя (Location History). Патент описывает интерфейс, позволяющий пользователю осознанно включать свои прошлые местоположения (например, «места, где я был на прошлой неделе») в качестве фильтра для нового поискового запроса, чтобы сделать результаты более релевантными личному опыту.
- US8874594B2
- 2013-02-06
Как Google использует данные о запросах маршрутов и готовность пользователей путешествовать для ранжирования в локальном поиске
Google использует историю запросов маршрутов (Directions Queries) для определения реальной популярности местных бизнесов. Система учитывает, как часто люди ищут маршрут до конкретного места, как далеко они готовы ехать (Historical Travel Distance), а также время суток и день недели. Эти данные о реальном поведении используются как ключевой сигнал для ранжирования в локальном поиске наряду с близостью.
- US8538973B1
- 2010-06-04
Как Google использует данные о кликах и запросах для определения схожести локальных бизнесов
Google определяет, насколько похожи друг на друга локальные бизнесы (например, рестораны), анализируя поведение пользователей. Система изучает, какие запросы вводят пользователи и как часто они кликают на конкретный бизнес в ответ на эти запросы. Сравнивая эти поведенческие профили, Google вычисляет меру сходства, учитывая распределение кликов и отфильтровывая общие или навигационные термины.
- US9858291B1
- 2014-10-30
Как Google динамически изменяет радиус локального поиска в зависимости от популярности бизнеса, типа запроса и активности пользователя
Google не использует фиксированный радиус для локального поиска. Система динамически определяет, насколько далеко пользователь готов пойти или поехать, учитывая тип запроса (кофейня или аэропорт), активность пользователя (пешком или за рулем) и популярность бизнеса. Это определяет, какие локальные компании попадают в выдачу (Local Pack и Карты).
- US20150278860A1
- 2014-03-25
Как Google использует генеративный ИИ для создания динамических и гиперперсонализированных бизнес-профилей
Google разрабатывает систему, которая заменяет статические бизнес-профили динамическими «курируемыми профилями», генерируемыми ИИ (например, LLM). Эти профили адаптируются в реальном времени под конкретного пользователя, учитывая его запрос, предпочтения, историю поиска и демографию, чтобы показать наиболее релевантный контент, продукты и описания бренда.
- US20250054045A1
- 2023-12-14
Как Google использует известность (Prominence) и историю запросов для ранжирования географических объектов в поисковых подсказках Карт
Google использует алгоритм для определения того, какой географический объект (например, бизнес или город) показать в поисковых подсказках (Autocomplete), когда пользователь начинает вводить запрос в Картах. Система рассчитывает рейтинг, анализируя, насколько известен объект (Prominence Score) и как часто пользователи выбирали этот объект в прошлом при вводе похожих запросов (Query Logs). Это позволяет устранить неоднозначность и предложить наиболее релевантный вариант.
- US8515973B1
- 2011-03-25
Как Google использует всплески локальных запросов для быстрого обнаружения и индексации новых бизнесов
Google анализирует логи локальных поисковых запросов для обнаружения новых бизнесов. Система отслеживает термины, отсутствующие в текущей базе данных. Если частота использования такого термина в определенном регионе резко возрастает по сравнению с историческим уровнем, система идентифицирует его как название нового бизнеса и инициирует процесс его проверки (включая анализ отзывов) и добавления в индекс.
- US9218420B1
- 2013-02-26