Как Google использует историю поиска и браузера для прогнозирования физических местоположений и предварительной загрузки локального контента

Google анализирует историю поиска и посещенных сайтов пользователя для прогнозирования его будущих географических перемещений или интересов. Система заранее извлекает и подготавливает контент (например, рекламу, данные карт, обзоры), связанный с этими местами, чтобы показать его без задержек, когда пользователь запросит информацию или окажется поблизости, или даже для использования офлайн.

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему задержки (latency) при доставке гео-релевантного цифрового контента. Он также устраняет ограничения систем, полагающихся исключительно на текущие GPS-данные (которые могут быть недоступны или разрежены). Вместо этого система использует историю поиска и веб-активности как более надежный источник данных для прогнозирования будущих местоположений, интересующих пользователя, и предварительной загрузки соответствующего контента.

Что запатентовано

Запатентована система ускорения доставки цифрового контента (Digital Content Acceleration System). Эта система использует историю поиска и посещения веб-страниц пользователя (Keyed Data) для прогнозирования географических местоположений, контент о которых пользователь, вероятно, запросит в будущем. Система превентивно извлекает и предварительно собирает (pre-assembles) цифровой контент, связанный с этими локациями, чтобы минимизировать задержку при его доставке.

Как это работает

Система работает следующим образом:

Сбор данных: Система получает Keyed Data (например, идентификатор профиля пользователя) и извлекает связанную с ним историю поиска и веб-активности.
Извлечение признаков: Parsing Engine анализирует историю и извлекает атрибуты (ключевые слова, темы, временные метки).
Прогнозирование локаций: Используя машинное обучение (включая кластеризацию атрибутов в Topic Clusters и применение обученных моделей), система генерирует распределение вероятностей (Probability Distribution) будущих местоположений пользователя.
Предварительная загрузка контента: Для локаций с высокой вероятностью система запрашивает соответствующий контент (например, рекламу, данные для Карт) у поставщиков.
Предварительная сборка и доставка: Контент подготавливается к отображению и может быть доставлен на устройство заранее, до того как пользователь его запросит или окажется в локации.

Актуальность для SEO

Высокая. Персонализация, сервисы на основе местоположения и сокращение времени загрузки являются критически важными для Google. Использование поведенческих данных (поиск/браузинг) для понимания географического намерения пользователя является актуальной задачей, особенно в условиях ограничений на прямое GPS-отслеживание. Этот патент описывает инфраструктуру для высоко персонализированного и проактивного локального поиска.

Важность для SEO

Патент имеет значительное влияние (7/10), особенно для локального SEO (Local SEO) и понимания механизмов персонализации. Он демонстрирует, что релевантность пользователя определенной локации зависит не только от его текущих GPS-координат, но и от всей его истории поведения в Интернете. Это напрямую влияет на видимость бизнеса в персонализированных результатах, на Картах и в локализованной поисковой выдаче, даже если патент фокусируется на ускорении доставки, а не на алгоритмах ранжирования.

Детальный разбор

Термины и определения

Keyed Data (Ключевые данные): Данные, связанные с уникальным ключом (например, идентификатором пользователя или приложения), представляющие профили пользователей. Включают историю поиска (search history), историю посещенных веб-страниц (web history) и историю местоположений (location history).
Digital Content Acceleration System (Система ускорения доставки цифрового контента): Основная система, отвечающая за прогнозирование местоположений и предварительную загрузку контента для снижения задержки (latency).
Probability Distribution (Распределение вероятностей) / Probability Data: Выходные данные механизма прогнозирования. Указывают на вероятность того, что пользователь запросит контент, связанный с конкретными географическими точками (например, о достопримечательностях или бизнесах).
Parsing Engine (Механизм синтаксического анализа): Компонент, который извлекает атрибуты (ключевые слова, темы, демографические данные, временные метки) из истории поиска и веб-активности. Может использовать matrix factorization.
Terminal Device Network Access Engine: Механизм прогнозирования, который использует извлеченные атрибуты и модели машинного обучения для генерации Probability Distribution.
Topic Clusters (Тематические кластеры): Группы атрибутов, указывающие на определенные темы (например, кластер слов, относящихся к «вариантам завтрака»).
Trained Model (Обученная модель): Модель машинного обучения, используемая для преобразования тематических кластеров в прогнозы местоположений.
Pre-assembly (Предварительная сборка): Процесс подготовки цифрового контента к рендерингу до того, как система получит запрос на его отображение.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной процесс работы системы ускорения контента.

Система хранит Keyed Data (профили пользователей).
Получив Keyed Data (профиль пользователя), система извлекает связанную историю поиска и/или веб-активности.
Parsing Engine извлекает атрибуты, которые связывают эту историю с географическими локациями.
Terminal Device Network Access Engine генерирует данные о вероятности (probability data) для этих локаций. Вероятность указывает на то, запросит ли пользователь контент о достопримечательностях или бизнесе в этой локации.
Content Selection Engine извлекает контент для двух или более локаций с наивысшей вероятностью.
Digital Content Assembler Engine предварительно собирает этот контент, пока устройство находится в другом месте.
Система доставляет предварительно собранный контент на устройство до того, как устройство окажется в прогнозируемых локациях.

Claim 3 (Зависимый от 1): Уточняет цель предварительной доставки. Контент отправляется на устройство, когда оно онлайн, заранее, чтобы контент был доступен пользователю, даже если позже он запросит его в режиме офлайн.

Claim 4 (Зависимый от 1): Детализирует механизм прогнозирования (Машинное обучение).

Атрибуты кластеризуются в Topic Clusters.
Используется Trained Model для преобразования этих кластеров в данные о местоположении.
На основе этого преобразования генерируется вероятность того, что пользователь посетит каждую локацию.

Claim 7 (Зависимый от 1): Указывает, что временные данные (timing data), связанные с историей поиска и веб-активности, используются при генерации распределения вероятностей. Это подчеркивает важность времени и контекста.

Claim 10 (Зависимый от 1): Указывает, что Parsing Engine извлекает атрибуты, используя методы matrix factorization (матричная факторизация) или low rank approximation (низкоранговая аппроксимация) для выявления скрытых паттернов.

Где и как применяется

Эта система функционирует как слой глубокой персонализации и оптимизации инфраструктуры, затрагивая несколько этапов обработки данных.

INDEXING / QUNDERSTANDING (Офлайн-обработка и анализ поведения)
На этих этапах происходит сбор и обработка истории активности пользователей (поиск, веб-серфинг, местоположения). Модели машинного обучения (Trained Model), используемые для прогнозирования местоположений, обучаются офлайн. Система анализирует историю пользователя в фоновом режиме, чтобы понять его интересы и предсказать будущие потребности (понимание пользователя).

RANKING/RETRIEVAL – Ранжирование и Извлечение (Проактивное извлечение)
Система проактивно извлекает и ранжирует контент до того, как пользователь сделает запрос. Это ранжирование основано на прогнозируемой релевантности местоположения для конкретного пользователя.

METASEARCH / RERANKING – Метапоиск и Переранжирование (Персонализация и Доставка)
Когда пользователь делает запрос (например, открывает приложение Карты), предварительно загруженный контент доставляется мгновенно. Этот контент персонализирован в соответствии с прогнозируемыми интересами пользователя, что влияет на финальный вид SERP или интерфейса приложения.

Входные данные:

Keyed Data (Идентификатор пользователя/профиль).
История поиска (Search History).
История веб-активности (Web History).
История местоположений (Location History) (если доступна).
Текущие данные о местоположении устройства.

Выходные данные:

Предварительно собранный цифровой контент (например, реклама, брендированные пины на карте, обзоры), связанный с прогнозируемыми локациями.
Этот контент либо доставляется в кэш устройства, либо мгновенно выдается по запросу.

На что влияет

Конкретные типы контента: Локальные бизнес-листинги, отзывы, рекламные объявления, данные для карт. Патент явно упоминает branded pin для размещения на виртуальной географической карте (Claim 11).
Специфические запросы: Наибольшее влияние на неявные локальные запросы (например, открытие приложения карт) и явные локальные запросы (например, запрос «Sandwiches near me», показанный в патенте).
Конкретные ниши или тематики: Критически важно для всех локальных бизнесов (рестораны, розничная торговля, услуги), чья видимость зависит от местоположения и намерений пользователя.

Когда применяется

Условия работы алгоритма: Система работает в фоновом режиме, постоянно обрабатывая активность пользователя (поиск и просмотр сайтов).
Триггеры активации: Доставка контента активируется, когда пользователь взаимодействует с приложениями, учитывающими местоположение, или выполняет локальные поисковые запросы.
Пороговые значения: Система действует, когда может сгенерировать прогнозы будущих местоположений с высокой степенью уверенности (высокой вероятностью в Probability Distribution) на основе доступной истории.

Пошаговый алгоритм

Сбор данных: Система получает Keyed Data от терминального устройства. Извлекаются связанные данные истории поиска и веб-активности.
Извлечение атрибутов: Parsing Engine обрабатывает историю для извлечения атрибутов, таких как ключевые слова, темы, временные данные (timing data) и демографические признаки. Для выявления связей используются методы типа matrix factorization.
Кластеризация: Извлеченные атрибуты группируются в Topic Clusters (например, атрибуты, связанные с «покупкой автомобиля» или «утренним кофе»).
Генерация прогноза: Terminal Device Network Access Engine использует Trained Model для преобразования тематических кластеров в данные о местоположении. Генерируется Probability Distribution, оценивающее вероятность запроса контента для различных географических локаций.
Выбор контента: Content Selection Engine определяет локации с высокой вероятностью интереса для пользователя.
Извлечение контента: Цифровой контент (реклама, пины на картах, данные о бизнесе) для этих локаций запрашивается у поставщиков (Digital Content Providers).
Предварительная сборка: Digital Content Assembly Engine подготавливает контент к рендерингу на устройстве (pre-assembles).
Доставка/Кэширование: Предварительно собранный контент отправляется на устройство (возможно, для использования в офлайн-режиме) или сохраняется в Keyed Digital Content Cache для быстрой доставки по запросу.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на использовании поведенческих и контекстуальных данных для прогнозирования местоположения.

Поведенческие факторы: Являются критически важным входом. Используются Search history (поисковые запросы) и Web history (история просмотров, посещенные URL). (Claim 1).
Временные факторы: Временные данные (timing data), связанные с историей поиска и веб-активности (когда происходили действия). (Claim 7).
Географические факторы: Данные истории местоположений (Location history data) (прошлые GPS-координаты, если доступны) (Claim 8). Также могут использоваться текущие данные о местоположении устройства.
Пользовательские факторы: Keyed Data (идентификаторы/профили пользователей). Извлеченные демографические данные (demographic data) (Claim 6).

Какие метрики используются и как они считаются

Probability Distribution (Распределение вероятностей): Основная метрика, указывающая на вероятность запроса контента для определенной локации.

Методы расчета и анализа:

Машинное обучение: Для прогнозирования используются обученные модели (Trained Models) (Claim 4, 5).
Кластеризация: Атрибуты группируются в тематические кластеры (Topic Clusters) (Claim 4).
Анализ данных и выявление паттернов: Parsing Engine использует такие методы, как matrix factorization (матричная факторизация) или low rank approximation (низкоранговая аппроксимация) (Claim 10), для поиска взаимосвязей и скрытых факторов в данных истории пользователя.

Выводы

Поведенческая история как предиктор физического намерения: Google активно использует историю поиска и просмотра веб-страниц для прогнозирования намерений пользователя в физическом мире. Это позволяет определять релевантность географических локаций даже без явных локальных запросов или GPS-сигнала.
Персонализация за пределами текущего контекста: Персонализация включает в себя прогнозирование будущих потребностей на основе прошлого поведения, а не только реакцию на текущий запрос или местоположение.
Приоритет скорости и доступности (Latency/Offline): Система нацелена на «ускорение» за счет предварительной загрузки контента для прогнозируемых мест, подчеркивая важность скорости и доступности контента (даже в офлайн-режиме).
Критичность временных сигналов: Временные сигналы (время суток, последовательность действий) имеют решающее значение для точного прогнозирования местоположения (Claim 7).
Сложные методы ML для связи онлайн и офлайн: Для перевода онлайн-поведения (Topic Clusters) в вероятности физического местоположения используются сложные методы машинного обучения, включая кластеризацию и матричную факторизацию.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Оптимизация под тематическую и сущностную релевантность (Entity Optimization): Убедитесь, что ваша бизнес-сущность (Entity) прочно ассоциируется с релевантными темами в интернете (Knowledge Graph). Это увеличивает вероятность включения вашего бизнеса в Topic Clusters, связанные с поисковыми запросами пользователей, которые система затем преобразует в прогнозы локаций.
Стимулирование онлайн-взаимодействия и брендового поиска: Поощряйте пользователей искать ваш бренд и посещать ваш веб-сайт. Эта активность (попадание в Search history и Web history) напрямую питает механизм прогнозирования и сигнализирует о намерении посетить вашу локацию.
Стратегия локального контента с учетом времени: Создавайте контент, который отвечает потребностям пользователей в разное время дня или недели. Это соответствует временным факторам (timing data), используемым при прогнозировании (например, контент про «утренний кофе» по сравнению с «вечерними мероприятиями»).
Комплексная оптимизация для Карт и Локальной выдачи (GBP): Поскольку результатом работы системы часто является контент, основанный на местоположении (например, branded pins на Картах, упомянутые в Claim 11), сильная оптимизация Google Business Profile (GBP) необходима для того, чтобы именно ваш контент был выбран для предварительной загрузки.

Worst practices (это делать не надо)

Ориентация исключительно на оптимизацию «рядом со мной»: Недостаточно полагать, что видимость основана только на текущем GPS-местоположении пользователя. Google может отдать приоритет более удаленному месту, если история пользователя предполагает более высокую релевантность этого места для него (персонализация).
Изолированное Локальное SEO: Рассматривать Локальное SEO в отрыве от общей контент-стратегии. Игнорирование поведения пользователей на этапе исследования (информационные запросы) снижает количество сигналов для системы прогнозирования.
Создание контента без учета контекста пользователя: Публикация общего контента без учета того, как, когда и в какой последовательности пользователи могут искать ваши услуги, снижает вероятность попадания в релевантные Topic Clusters.

Стратегическое значение

Патент подтверждает глубокую интеграцию онлайн-поведения и релевантности физического местоположения. Стратегия локального SEO должна учитывать персонализацию, основанную на всем цифровом следе пользователя, а не только на его непосредственном местоположении или запросе. Это подчеркивает ценность того, чтобы быть узнаваемой сущностью (брендом), которую пользователи активно ищут и с которой взаимодействуют в интернете на разных этапах своего пути (Customer Journey).

Практические примеры

Сценарий: Прогнозирование места обеда на основе утренних поисков

Действия пользователя (Утро): Пользователь ищет «лучшие веганские рецепты» и посещает несколько сайтов о здоровом питании. Эта активность фиксируется в его Search history и Web history.
Обработка данных (Фон): Система Google анализирует эти данные. Parsing Engine извлекает атрибуты «веганский», «здоровое питание».
Кластеризация и Прогноз: Атрибуты формируют Topic Cluster, связанный с веганской едой. Учитывая время (приближается полдень), Trained Model генерирует высокую вероятность того, что пользователь будет искать веганский ресторан на обед.
Предварительная загрузка: Система определяет ближайшие релевантные веганские рестораны и предварительно загружает контент для них (меню, отзывы, пины на карте).
Действия пользователя (Полдень): Пользователь открывает Google Maps и вводит общий запрос «рестораны рядом со мной».
Результат: Благодаря предварительной загрузке и прогнозированию, веганские рестораны отображаются мгновенно и, вероятно, занимают более высокие позиции в его персонализированной выдаче, так как система считает их более релевантными для этого пользователя в данный момент.

Вопросы и ответы

Означает ли этот патент, что Google постоянно отслеживает мое местоположение по GPS?

Не обязательно. Ключевая особенность этого патента заключается в использовании истории поиска и веб-активности (Search history и Web history) для прогнозирования местоположения, особенно когда данные GPS ограничены или недоступны. Система использует GPS, когда он включен, но может делать точные прогнозы и без него, основываясь на вашем онлайн-поведении.

Как система определяет, какие темы связаны с какими локациями?

Система использует машинное обучение. Атрибуты из истории пользователя группируются в Topic Clusters (например, «покупка кроссовок»). Затем Trained Model, обученная на огромном объеме данных, преобразует этот тематический интерес в вероятность посещения конкретных географических локаций (например, обувных магазинов поблизости).

Что такое «матричная факторизация» (matrix factorization) и как она используется?

Матричная факторизация (упомянутая в Claim 10) — это метод машинного обучения, используемый для обнаружения скрытых факторов и взаимосвязей в больших наборах данных. В данном контексте она помогает Parsing Engine понять сложные паттерны в истории пользователя, например, какие поисковые запросы часто происходят вместе или следуют за посещением определенных сайтов, и как это связано с последующими действиями.

Как этот патент влияет на локальное SEO (Local SEO)?

Влияние значительно. Он показывает, что для видимости в локальном поиске и на Картах важна не только физическая близость к пользователю, но и то, насколько ваш бизнес релевантен его прошлому поведению и прогнозируемым намерениям. Если пользователь часто ищет информацию по вашей тематике, ваш бизнес может быть показан ему с большим приоритетом.

Может ли мой бизнес появиться в выдаче у пользователя, который никогда не искал мой бренд?

Да. Если история поиска пользователя указывает на сильный интерес к вашей категории (например, он часто ищет «итальянская паста»), система может спрогнозировать, что ваш итальянский ресторан будет ему релевантен, и предварительно загрузить контент о вас, даже если он не искал ваш бренд напрямую.

Какую роль играют временные данные (timing data)?

Временные данные критичны (Claim 7). Система учитывает время суток и последовательность действий. Например, поиск «кофе» в 8 утра с большей вероятностью приведет к прогнозу посещения кофейни, чем тот же поиск в 8 вечера. SEO-специалистам следует учитывать временной контекст при создании контента.

Что такое «ускорение» (acceleration) в контексте этого патента?

Ускорение означает сокращение задержки между запросом пользователя и отображением контента. Достигается это за счет того, что система выполняет поиск, выбор и сборку контента заранее (pre-fetching и pre-assembling), основываясь на прогнозах, а не ждет фактического запроса пользователя.

Влияет ли этот механизм на рекламу или только на органические результаты?

Патент описывает доставку «цифрового контента», что включает в себя как данные приложений (например, пины на Картах), так и рекламу. В описании упоминается взаимодействие с Evaluation Engine (например, рекламным аукционом). Механизм универсален и направлен на ускорение доставки любого релевантного контента.

Как SEO-специалисту повлиять на эти прогнозы?

Необходимо усиливать ассоциацию вашего бизнеса с релевантными темами (работать над Topical Authority) и стимулировать взаимодействие пользователей с вашим сайтом и брендом в поиске. Чем больше данных у Google о том, что пользователи интересуются вами и вашей тематикой, тем выше вероятность того, что система спрогнозирует посещение вашей локации.

Что означает доставка контента для использования в офлайн-режиме (Claim 3)?

Это означает, что система может отправить предварительно собранный контент (например, данные о ресторане, маршруты) на устройство пользователя, пока у него есть интернет-соединение. Если позже пользователь потеряет соединение (например, в метро), он все равно сможет получить доступ к этому контенту, так как он уже сохранен в кэше устройства.