Close Menu

    Как Google переранжирует локальную выдачу для обеспечения разнообразия категорий бизнеса

    ENFORCING CATEGORY DIVERSITY (Принудительное обеспечение разнообразия категорий)
    2011 Local SEO Индексация Патенты Google Техническое SEO

    Google использует механизм для предотвращения доминирования одной категории (например, ресторанов) в результатах локального поиска. Система масштабирует оценки: повышает рейтинг лучшего результата (#1) в каждой категории и агрессивно понижает рейтинг последующих результатов (#2, #3 и т.д.) в той же категории. Это гарантирует разнообразие (Diversity) в топе локальной выдачи и Google Maps.

    Описание

    Какую задачу решает

    Патент решает проблему недостаточного разнообразия (diversity) в результатах локального поиска (Local Search). Стандартные алгоритмы ранжирования часто приводят к тому, что выдача переполнена объектами (Points of Interest, POI) одной категории (например, только рестораны или только врачи в здании больницы). Это происходит, если объекты одной категории имеют более высокие исходные оценки релевантности (например, из-за большего количества отзывов) или расположены плотнее. Изобретение направлено на улучшение пользовательского опыта путем гарантированного показа лучших представителей разных категорий в топе выдачи.

    Что запатентовано

    Запатентована система (Category Diversification Engine) для принудительного обеспечения разнообразия категорий в локальном поиске. Система идентифицирует чрезмерное представительство (over-representation) определенных категорий в топе результатов и применяет механизм масштабирования оценок (Scaling Factors). Этот механизм корректирует исходные оценки релевантности объектов на основе их ранга внутри своей категории, чтобы создать более сбалансированную итоговую выдачу.

    Как это работает

    Ключевой механизм — это переранжирование с использованием таблицы коэффициентов масштабирования (Scaling Factor Table).

    • Анализ и Триггер: Система анализирует Топ-N результатов и определяет, доминирует ли какая-либо категория (превышен порог).
    • Ранжирование внутри категорий: Объекты сортируются внутри каждой своей категории на основе исходных оценок (non-scaled scores).
    • Масштабирование оценок: К оценкам применяются Scaling Factors, зависящие от внутрикатегориального ранга. Например, объект №1 в категории получает повышение (например, 120%), а объект №3 — понижение (например, 60%).
    • Глобальное Переранжирование: Все объекты сортируются заново по масштабированным оценкам (scaled scores) для формирования диверсифицированной выдачи.

    Актуальность для SEO

    Высокая. Обеспечение разнообразия выдачи является ключевой задачей Google, особенно в локальном поиске (Google Maps, Local Pack), где важно предоставить пользователю выбор различных типов объектов поблизости. Механизмы диверсификации активно используются для предотвращения монополизации выдачи одним типом бизнеса.

    Важность для SEO

    Патент имеет критическое значение для Локального SEO (Local SEO). Он демонстрирует механизм, который радикально меняет видимость: система вознаграждает лидеров внутри категорий и наказывает тех, кто занимает вторые и последующие места в популярных нишах. Стратегический приоритет должен быть отдан достижению позиции №1 внутри своей категории в конкретной локации, так как это дает доступ к повышающим коэффициентам при диверсификации.

    Детальный разбор

    Термины и определения

    Category (Категория)
    Класс объектов (POIs), имеющих общие характеристики (например, «Ресторан», «Музей»).
    Category Diversification Engine (Механизм обеспечения разнообразия категорий)
    Компонент системы (может быть на сервере или клиенте), отвечающий за анализ категорий и применение масштабирования.
    Non-scaled Score / Relevance Score (Немасштабированная оценка / Оценка релевантности)
    Исходная оценка релевантности объекта до применения диверсификации.
    POI (Point of Interest / Объект интереса)
    Конкретное место или бизнес в локальном поиске.
    Scaled Score (Масштабированная оценка)
    Итоговая оценка объекта после применения Scaling Factor.
    Scaling Factor (Коэффициент масштабирования)
    Множитель (например, 120% или 60%), применяемый к исходной оценке. Определяется на основе категории объекта и его ранга внутри этой категории.
    Scaling Factor Table (Таблица коэффициентов масштабирования)
    Структура данных, определяющая, какие Scaling Factors применять в зависимости от категории и внутрикатегориального ранга.
    Singleton (Синглтон)
    Объект, который является единственным представителем своей категории в наборе результатов.
    Sub-category (Подкатегория)
    Более узкий класс внутри категории (например, «Индийский ресторан»). Механизм может применяться и к подкатегориям.

    Ключевые утверждения (Анализ Claims)

    Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод реагирования на поисковый запрос для обеспечения разнообразия.

    1. Система получает поисковый запрос и идентифицирует множественные сущности (POIs) с оценками релевантности (relevance scores) и категориями.
    2. Триггер: Определяется, что Топ-N ранжированных сущностей включает в себя больше, чем предопределенное количество сущностей из определенной категории (т.е. категория перепредставлена).
    3. Действие (в ответ на триггер): Происходит масштабирование (scaling) оценок. Масштабирование включает увеличение оценки релевантности самой высокоранжированной сущности (top most ranked entity) в этой категории.
    4. Метод масштабирования: Используется scaling factor, который варьируется для сущностей внутри этой категории.
    5. Переранжирование: Все сущности из разных категорий ранжируются на основе итоговых оценок (включая масштабированные).

    Claim 7 (Зависимый от 1): Критически важное уточнение динамики масштабирования.

    Если в Топ-N есть две или более сущности из одной категории, то оценка самой высокоранжированной из них увеличивается, А оценка другой сущности из этой же категории уменьшается (decreasing).

    Это подтверждает механизм продвижения лидера категории и одновременного понижения остальных ее представителей для освобождения места в выдаче.

    Claims 4 и 5 (Зависимые): Указывают на возможность динамического определения scaling factor. Фактор может зависеть от оценки топовой сущности в другой категории (Claim 4) или от общего количества найденных сущностей в данной категории (Claim 5).

    Claim 8 (Зависимый): Если категория представлена только одной сущностью (Singleton), масштабирование может не применяться (bypassing scaling).

    Где и как применяется

    Изобретение применяется на финальных этапах обработки поискового запроса в системах локального поиска.

    INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
    На этом этапе система должна проиндексировать POI и точно определить их категории и подкатегории (например, данные из Google Business Profile). Это необходимо для последующей группировки.

    RANKING – Ранжирование
    На этом этапе основная поисковая система (POI ID Engine) вычисляет базовые оценки релевантности (Non-scaled Scores), используя стандартные факторы локального ранжирования (релевантность, расстояние, авторитетность/отзывы).

    RERANKING – Переранжирование
    Это основная фаза применения патента. Category Diversification Engine активируется для модификации результатов.

    1. Оценка разнообразия SERP: Анализируется распределение категорий в Топ-N результатов этапа RANKING.
    2. Триггер: Если одна или несколько категорий перепредставлены, запускается диверсификация.
    3. Внутрикатегориальное ранжирование и Масштабирование: Сущности сортируются внутри своих категорий, и применяются Scaling Factors (повышающие или понижающие).
    4. Финальное ранжирование: Все результаты объединяются и сортируются по итоговым Scaled Scores.

    Входные данные:

    • Набор кандидатов POI с категориями.
    • Исходная оценка релевантности (Non-scaled Score) для каждого POI.
    • Таблица Scaling Factor Table или правила для их динамического расчета.

    Выходные данные:

    • Переранжированный список POI с итоговыми оценками (Scaled Scores), обеспечивающий большее разнообразие категорий в топе.

    На что влияет

    • Конкретные типы контента: Влияет исключительно на Points of Interest (POI) — локальный бизнес, организации, публичные места. Применяется в Google Maps и Local Pack.
    • Специфические запросы: Наибольшее влияние на общие локальные запросы (например, «интересные места рядом» или неявные запросы при просмотре карты), где интент пользователя не ограничен одной категорией.
    • Конкретные ниши или тематики: Влияет на конкурентные локальные ниши (общепит, услуги), где много объектов сконцентрировано на малой территории (торговые центры, фуд-корты).

    Когда применяется

    • Триггер активации: Когда в Топ-N результатов поиска наблюдается доминирование одной категории, то есть количество объектов этой категории превышает предопределенное пороговое значение.
    • Условия работы: Применяется, когда найдено достаточное количество объектов, принадлежащих к нескольким разным категориям.
    • Исключения: Механизм может не активироваться или применять нейтральные коэффициенты для категорий, представленных только одним объектом (Singleton).

    Пошаговый алгоритм

    Процесс обеспечения разнообразия категорий:

    1. Получение исходных данных: Система получает от POI ID Engine набор кандидатов с их категориями и исходными оценками (Non-scaled Scores).
    2. Анализ разнообразия Топ-N: Система анализирует Топ-N результатов. Определяется, превышает ли количество объектов определенной категории установленный порог.
    3. Выбор категорий для масштабирования: Выбираются категории, которые будут подвергнуты масштабированию (обычно категории с более чем одним представителем).
    4. Внутрикатегориальное ранжирование: Для каждой выбранной категории объекты ранжируются между собой на основе их исходных оценок. Определяется ранг каждого объекта (1-й, 2-й, 3-й и т.д.).
    5. Применение Scaling Factors: Для каждого объекта определяется Scaling Factor из таблицы или динамически. Фактор зависит от категории и внутрикатегориального ранга.
      • Продвижение (Promotion): Топовые объекты (Ранг 1) часто получают фактор >100% (например, 120-130%).
      • Понижение (Demotion): Объекты с более низким рангом (Ранг 2+) получают фактор <100% (например, 90%, 60%) или даже 0%.
    6. Расчет Scaled Scores: Исходные оценки умножаются на соответствующие Scaling Factors.
    7. Глобальное переранжирование: Все объекты объединяются в общий список и сортируются по их итоговым оценкам.
    8. Предоставление результатов: Итоговый диверсифицированный список предоставляется пользователю.

    Какие данные и как использует

    Данные на входе

    Патент фокусируется на механизме переранжирования и использует следующие входные данные:

    • Структурные факторы (Классификация): Критически важным является знание Категории (Category) или Подкатегории (Sub-category) для каждого объекта (POI).
    • Системные данные (Метрики релевантности): Исходные оценки релевантности (Non-scaled Scores). Патент упоминает, что они могут учитывать количество и качество отзывов, расстояние до пользователя и время запроса.
    • Конфигурационные данные: Таблица коэффициентов масштабирования (Scaling Factor Table). Эти данные могут быть заданы вручную или рассчитаны автоматически.

    Какие метрики используются и как они считаются

    • Внутрикатегориальный Ранг (Rank within Category): Позиция объекта при сортировке только среди объектов той же категории.
    • Scaling Factor (Коэффициент масштабирования): Множитель, применяемый к оценке. В патенте приведены примеры значений:
        Ранг 1: 120%-130% (Продвижение)
      • Ранг 2: 90%-110% (Небольшое изменение/понижение)
      • Ранг 3+: 60% и ниже, вплоть до 0% (Сильное понижение)
    • Порог перепредставленности: Предопределенное количество объектов одной категории в Топ-N, которое активирует механизм.
    • Динамический расчет факторов: Система может динамически корректировать Scaling Factors. Например, если категория сильно перепредставлена, понижение может быть более агрессивным. Или буст для лидеров других категорий может быть увеличен, чтобы гарантировать их появление в топе.

      • Выводы

      1. Разнообразие (Diversity) как цель ранжирования в локальном поиске: Google активно вмешивается в результаты локального ранжирования, чтобы принудительно обеспечить разнообразие категорий. Исходная оценка релевантности может быть значительно изменена на финальном этапе (RERANKING).
      2. Механизм продвижения и понижения: Система использует Scaling Factors для перераспределения весов. Она одновременно продвигает (promotes) лучшие объекты в категории и активно понижает (demotes) объекты с более низким внутрикатегориальным рейтингом.
      3. Критичность лидерства в категории (Ранг №1): Патент подчеркивает эффект «победитель получает больше». Быть объектом №1 в своей категории критически важно, так как именно лидеры получают повышающие коэффициенты. Объекты №3 или №4 в той же категории будут значительно пессимизированы.
      4. Сохранение порядка внутри категории: Несмотря на масштабирование, относительный порядок ранжирования объектов внутри одной категории сохраняется. Если Ресторан А был лучше Ресторана Б до масштабирования, он останется лучше и после.
      5. Важность точной категоризации: Правильный выбор категории (например, в GBP) определяет, с кем конкурирует бизнес и какие Scaling Factors будут к нему применены. Механизм также применим к подкатегориям.

      Практика

      Best practices (это мы делаем)

      • Стратегия локального доминирования в категории: Ключевая задача в Local SEO — стать объектом Ранга №1 в своей основной категории для заданной территории. Все усилия должны быть направлены на улучшение базовых сигналов ранжирования (релевантность, расстояние, авторитетность/отзывы), чтобы обойти прямых конкурентов (ту же категорию) и получить доступ к повышающим Scaling Factors.
      • Точная и специфичная категоризация (GBP): Выбирайте максимально точную основную категорию в Google Business Profile. Если бизнес попадает в менее конкурентную подкатегорию, у него больше шансов занять Ранг №1 внутри нее и получить продвижение за счет диверсификации.
      • Максимизация исходных сигналов релевантности: Необходимо усиливать все факторы, влияющие на исходный Non-scaled Score. Чем выше исходная оценка, тем выше будет итоговая Scaled Score после применения буста.
      • Анализ конкурентов по категории: При анализе локальной выдачи необходимо четко понимать, кто является прямым конкурентом (та же категория). Ваша задача — максимизировать отрыв от №2 в вашей нише.

      Worst practices (это делать не надо)

      • Распыление усилий без достижения лидерства: Быть «середняком» (Ранг 3-5) в высококонкурентной локальной нише невыгодно. Этот патент описывает механизм, который активно понижает такие объекты (применяя Scaling Factor < 100%), чтобы освободить место в топе для лидеров других категорий.
      • Выбор слишком широкой или неверной категории: Попытка ранжироваться в более широкой, но высококонкурентной категории может привести к тому, что бизнес займет низкий ранг и будет систематически понижаться механизмом диверсификации.
      • Игнорирование прямых локальных конкурентов: Нельзя полагаться только на общую оптимизацию. Если вы не Ранг №1 в своей группе, вы рискуете потерять видимость в пользу лидеров других категорий.

      Стратегическое значение

      Патент подтверждает, что локальное ранжирование — это многослойный процесс, и финальная выдача может сильно отличаться от исходной сортировки по релевантности. Он формализует механизм обеспечения разнообразия, который объясняет, почему иногда менее релевантный (по исходной оценке) объект из другой категории может оказаться выше. Стратегически, это усиливает важность построения локального авторитета и явного лидерства в своей нише (Niche Leadership).

      Практические примеры

      Сценарий: Обеспечение разнообразия в центре города

      1. Запрос: Пользователь ищет «места поблизости» в центре города.
      2. Исходная выдача (без диверсификации): Из-за большого количества отзывов Топ-5 выглядит так (исходные оценки в скобках):
        1. Ресторан А (95)
        2. Ресторан Б (94)
        3. Ресторан В (93)
        4. Магазин S (91)
        5. Музей М (85)
      3. Активация механизма: Система определяет, что категория «Ресторан» перепредставлена (3 из Топ-5).
      4. Применение Scaling Factors (из примера в патенте FIG. 1):
        • Ресторан (1-й: 120%, 2-й: 90%, 3-й: 80%)
        • Музей (1-й: 130%)
        • Магазин (1-й: 100%)
      5. Расчет Scaled Scores:
        • Ресторан А (95 * 120% = 114)
        • Музей М (85 * 130% = 111)
        • Магазин S (91 * 100% = 91)
        • Ресторан Б (94 * 90% = 85) (округлено)
        • Ресторан В (93 * 80% = 75) (округлено)
      6. Итоговая выдача (Диверсифицированная):
        1. Ресторан А (114)
        2. Музей М (111)
        3. Магазин S (91)
        4. Ресторан Б (85)
        5. Ресторан В (75)
      7. Результат: Пользователь видит три разных типа заведений в Топ-3. Рестораны Б и В были понижены, чтобы Музей М поднялся с 5-го на 2-е место.

      Вопросы и ответы

      Что этот патент означает для стратегии Локального SEO?

      Он радикально смещает акцент на необходимость быть лидером №1 в своей категории в конкретной локации. Патент описывает механизм, который дает значительное преимущество (буст до 130%) лидерам категорий, когда Google диверсифицирует выдачу. Если вы занимаете 2-е или 3-е место в своей нише, вы рискуете быть активно пониженными (дебуст до 60% и ниже), чтобы освободить место для лидеров других категорий.

      Как Google определяет, что выдача недостаточно разнообразна?

      Система анализирует Топ-N результатов. Если количество объектов, принадлежащих к одной и той же категории, превышает установленный порог (например, 3 ресторана в Топ-5), эта категория считается перепредставленной (over-represented). Это служит триггером для активации механизма диверсификации и применения Scaling Factors.

      Изменяет ли этот механизм порядок ранжирования внутри моей категории?

      Нет. Патент указывает, что целостность ранжирования внутри категории сохраняется. Если ваш бизнес был лучше бизнеса конкурента до масштабирования, он останется лучше и после. Однако разрыв между вами может измениться, и ваши итоговые Scaled Scores будут отличаться, что повлияет на ваши позиции в общей (диверсифицированной) выдаче.

      Всегда ли применяются одни и те же коэффициенты масштабирования?

      Необязательно. Патент описывает использование предопределенной таблицы (Scaling Factor Table), но также упоминает возможность динамического определения коэффициентов (Claims 4 и 5). Они могут меняться в зависимости от того, насколько сильно доминирует одна категория или насколько высоки оценки у лидеров других категорий.

      Применяется ли этот механизм, если в локации есть только один представитель категории (Singleton)?

      В патенте (Claim 8) указано, что для «синглтонов» — объектов, которые являются единственными представителями своей категории в выдаче, — масштабирование может не применяться (bypassed). Их исходная оценка используется в финальном ранжировании как есть, или к ним может применяться нейтральный фактор 100%.

      Влияет ли этот патент на органическую выдачу (не локальную)?

      Патент сфокусирован исключительно на локальном поиске и Points of Interest (POIs). Он не содержит прямых указаний на применение этого конкретного механизма с Scaling Factor Tables к стандартным веб-документам. Однако общие принципы диверсификации выдачи используются Google и в органическом поиске, но механизмы могут отличаться.

      Как этот механизм взаимодействует с подкатегориями?

      Патент упоминает, что механизм может применяться как к категориям, так и к подкатегориям. Например, система может обеспечивать разнообразие не только между ресторанами и магазинами, но и между индийскими ресторанами и мексиканскими ресторанами. Это подчеркивает важность точной классификации бизнеса и стремления к лидерству в узких нишах.

      Может ли этот механизм сильно понизить мой бизнес в выдаче?

      Да, если ваш бизнес занимает низкий ранг внутри популярной категории. В примере патента (FIG. 1) указано, что объекты, занимающие 5-е место и ниже в своей категории, могут получить Scaling Factor равный 0%. Это фактически исключает их из итоговой выдачи или очень сильно понижает их рейтинг.

      Где происходит расчет: на серверах Google или в устройстве пользователя?

      Патент описывает оба варианта реализации. Диверсификация может происходить на стороне сервера (FIG. 1, Category Diversification Engine) перед отправкой результатов пользователю. Также она может происходить на стороне клиента (FIG. 3, Scaling Engine и Ranking Engine встроены в приложение на устройстве пользователя).

      Как бороться с понижением, если мой бизнес не является лидером категории?

      Единственный способ — это увеличить исходную оценку (Non-scaled score) настолько, чтобы стать лидером категории и начать получать повышающий коэффициент вместо понижающего. Это требует комплексной работы над всеми факторами локального SEO (отзывы, близость, релевантность профиля) для превосходства над прямыми конкурентами.