Как Google динамически корректирует ценность и размещение платной рекламы на Картах, учитывая конкуренцию и защиту ориентиров (POI)

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему оптимального выбора и размещения платной рекламы (Advertisements или Content Items) на онлайн-картах. Традиционные аукционы не учитывают географический контекст, что приводит к трем основным проблемам: (1) визуальная перегруженность карты (clutter); (2) перекрытие рекламой важных ориентиров (Points of Interest или POI); (3) изменение ценности объявления из-за близости конкурентов или комплементарных бизнесов.

Что запатентовано

Запатентована система для определения Adjusted Value (Скорректированной стоимости) рекламы на карте. Система рассчитывает эту стоимость, исходя из Base Value (Базовой стоимости, например, ставки) и применяя Adjustment Factors (Факторы корректировки). Эти факторы моделируют взаимное влияние объявлений друг на друга и их влияние на интерфейс карты (в частности, перекрытие POI). Цель — максимизировать общую ценность отображаемого набора рекламы, сохраняя удобство использования карты.

Как это работает

Система динамически корректирует ценность рекламы в зависимости от контекста текущего вида карты:

• Определение кандидатов: Идентифицируются рекламные объявления, чьи локации попадают в видимую область карты.
• Расчет базовой стоимости: Определяется Base Value каждого объявления (ценность показа в изоляции).
• Расчет корректировок: Система вычисляет Adjustment Factors. Стоимость снижается, если рядом есть конкуренты (учитывается расстояние и схожесть бизнесов) или если объявление мешает показу важного POI. Стоимость может повышаться при наличии комплементарных бизнесов.
• Оптимизация и выбор: Система вычисляет итоговую Adjusted Value и использует алгоритмы оптимизации для выбора набора объявлений, который максимизирует суммарную ценность, избегая перегруженности.

Актуальность для SEO

Высокая (для Paid Search/PPC). Управление рекламой в Google Maps является ключевым компонентом монетизации локального поиска. Оптимизация размещения рекламы при сохранении удобства использования карт (UX) остается критически важной задачей для Google.

Важность для SEO

Влияние на органическое SEO минимальное (1/10). Патент полностью посвящен механизмам аукциона, оценки и выбора платной рекламы (Google Ads) в интерфейсе Карт. Он не описывает алгоритмы ранжирования органических результатов, включая Local Pack или профили компаний (Google Business Profiles). Документ важен для специалистов по контекстной рекламе, но не содержит информации, применимой для органического продвижения.

Детальный разбор

Термины и определения

Adjusted Value (Скорректированная стоимость)

Итоговая ценность показа рекламного объявления с учетом влияния других показанных объявлений и объектов на карте. Рассчитывается как Base Value, модифицированная с помощью Adjustment Factors.

Adjustment Factor (Фактор корректировки, δ_ij)

Коэффициент, количественно определяющий влияние показа одного элемента (рекламы j или POI) на ценность другого элемента (рекламы i). Может быть понижающим (скидка из-за конкуренции/шума/перекрытия) или повышающим (бонус из-за синергии).

Base Value (Базовая стоимость, v_i)

Ценность показа рекламного объявления i в отсутствие других объявлений на карте. Может соответствовать ставке (bid) рекламодателя или расчетной ценности (например, на основе прогнозируемого CTR).

Content Item / Advertisement (Элемент контента / Рекламное объявление)

Единица спонсируемого контента, предназначенная для показа на карте и связанная с географической локацией.

Distance (Расстояние, d_ij)

Расстояние между географическими локациями двух элементов контента i и j.

Map Space (Пространство карты)

Видимая пользователю область карты, определяемая границами экрана (Display Region) и уровнем масштабирования (Zoom Level).

Point of Interest (POI) (Объект интереса)

Важный объект или ориентир на карте (например, достопримечательность). Система снижает стоимость рекламы, если она мешает отображению POI.

Similarity Weight (Вес схожести, w_ij)

Метрика, указывающая на степень схожести или взаимосвязи между двумя элементами контента (например, насколько конкурируют или дополняют друг друга два бизнеса).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент US10929885B2 (являющийся продолжением более ранних заявок) фокусируется на методе выбора рекламы с акцентом на защиту ориентиров на карте.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод работы системы с фокусом на защиту POI.

1. Система идентифицирует часть карты для отображения.
2. Идентифицируется набор элементов контента (рекламы) и объект интереса (Point of Interest) в этой географической области.
3. Для первого элемента контента рассчитывается Adjusted Value. Расчет основан на (i) Base Value и (ii) Adjustment Factor.
4. Ключевой механизм: Adjustment Factor включает снижение (reduction) базовой стоимости, если определено, что показ этого элемента контента будет мешать (interfere) отображению POI на карте.
5. Это снижение делает элемент менее вероятным для выбора (less likely to be selected).
6. Система выбирает один или несколько элементов контента на основе их итоговых стоимостей и предоставляет данные для отображения.

Ядром этого конкретного изобретения является механизм пессимизации рекламы, если она физически мешает просмотру важных ориентиров (POI) на карте, что ставит UX выше потенциального дохода от конкретного слота.

Claim 2 (Зависимый от 1): Детализирует расчет Adjusted Value с учетом взаимодействия между рекламными объявлениями.

Adjustment Factor также рассчитывается на основе расстояний между локацией первого элемента и локациями других элементов контента. Это механизм для борьбы с перегруженностью (clutter) и учета близости.

Claims 6, 7 и 9 (Зависимые от 1): Уточняют природу взаимодействия бизнесов.

Adjustment Factor корректирует Base Value на основе взаимосвязи (relationship) между элементами (Claim 9). Эти взаимосвязи могут быть негативными (Claim 6, например, конкуренты) или позитивными (Claim 7, например, комплементарные бизнесы). Система способна применять как дисконты, так и бонусы.

Где и как применяется

Изобретение применяется исключительно в инфраструктуре показа платной рекламы (Paid Search/PPC) в рамках картографических сервисов (например, Google Maps). Оно не затрагивает этапы органического поиска.

Процесс происходит на стыке работы Map Server (Сервера Карт) и Advertisement Server (Рекламного Сервера).

• Map Server: Определяет видимую область карты (Map Space) и уровень детализации в ответ на действия пользователя (зум, панорамирование). Идентифицирует важные POI в этой области.
• Advertisement Server (Рекламный Аукцион и Оптимизация): Это основной этап применения патента.
  • Отбор кандидатов: Находит объявления, чьи локации попадают в видимую область.
  • Оценка и Выбор: Проводит сложный аукцион. Вместо использования исходных ставок (Base Value), сервер рассчитывает Adjusted Values, учитывая взаимное расположение кандидатов, типы бизнеса и расположение POI. Система решает задачу оптимизации для максимизации общей ценности и минимизации шума.

Входные данные:

• Границы видимой области карты и уровень зума.
• Локации и важность POI в этой области.
• Набор рекламных кандидатов с их Base Values, локациями и категориями бизнеса.

Выходные данные:

• Выбранный набор рекламных объявлений и их позиции для размещения на карте.

На что влияет

• Типы контента: Влияет исключительно на платный контент (Sponsored Content, Advertisements, Promoted Pins) в интерфейсе карт. Не влияет на органические локальные результаты.
• Ниши и тематики: Наибольшее влияние в конкурентных нишах (например, рестораны, отели) и в плотных географических зонах (центры городов), где множество рекламодателей претендуют на ограниченное пространство, или в зонах с большим количеством POI (например, туристические центры).

Когда применяется

• Условия работы: Алгоритм применяется при каждой загрузке, обновлении, панорамировании или изменении масштаба карты пользователем, если для данной области есть доступная платная реклама.
• Триггеры активации: Наличие двух или более конкурирующих за показ элементов (реклама/реклама или реклама/POI) в видимой области карты.

Пошаговый алгоритм

Процесс оценки и выбора рекламы на карте:

1. Идентификация пространства: Определение границ Map Space и уровня масштабирования.
2. Идентификация элементов: Определение набора рекламных кандидатов (C) и важных POI, попадающих в Map Space.
3. Определение базовой стоимости: Получение Base Value (v_i) для каждого кандидата i.
4. Расчет факторов корректировки:

   Для каждого кандидата i рассчитываются факторы влияния:

   • Влияние POI: Если кандидат мешает отображению POI (например, перекрывает его), применяется фактор дисконтирования (Claim 1).
   • Влияние других кандидатов (j): Расчет парных Adjustment Factors (δ_ij). Это функция от расстояния (d_ij) и веса схожести (w_ij). Близкие конкуренты приводят к низкому δ_ij (скидке).
5. Агрегация и расчет скорректированной стоимости: Агрегация всех релевантных факторов корректировки для кандидата i (δ_i(S)) и расчет итоговой Adjusted Value = v_i * δ_i(S). (Примечание: S — это набор показанных элементов). В патенте предлагается вариант агрегации через минимум: δ_i(S) = min(δ_ij) (т.е. скидка определяется самым сильным влиянием).
6. Оптимизация и выбор (Allocation): Выбор подмножества кандидатов (S), который максимизирует суммарную скорректированную стоимость. Для этого могут использоваться алгоритмы оптимизации, например, жадный алгоритм (Greedy algorithm, такой как PICKANDREMOVE, описанный в патенте), который итеративно выбирает элемент с максимальной стоимостью и удаляет конфликтующих соседей.
7. Ценообразование (Pricing): Определение финальной цены для победивших рекламодателей.
8. Предоставление результатов: Отправка выбранного набора рекламы на устройство пользователя для отображения на карте.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на использовании географических, аукционных и категорийных данных.

• Географические факторы: Критически важные данные. Используются точные координаты (широта/долгота) каждого рекламного объявления и каждого POI. Также используются границы видимой области карты и уровень масштабирования.
• Аукционные данные (Рекламные факторы): Ставки (Bids) или рассчитанные базовые стоимости (Base Values) для каждого рекламного объявления.
• Категорийные данные (Бизнес-факторы): Типы бизнеса или категории рекламы. Используются для определения веса схожести (Similarity Weight).

Какие метрики используются и как они считаются

• Base Value (v_i): Исходная ценность объявления.
• Distance (d_ij): Географическое расстояние между элементами.
• Similarity Weight (w_ij): Оценка схожести/конкуренции или комплементарности между бизнесами.
• Adjustment Factor (δ_ij): Функция от расстояния и схожести: δ_ij = f(w_ij, d_ij). Определяет, как j влияет на i. Также включает фактор снижения при интерференции с POI.
• Агрегированный фактор корректировки (δ_i(S)): Комбинация всех парных факторов для элемента i в контексте набора S.
• Adjusted Value: Скорректированная стоимость: v_i * δ_i(S).
• Total Value (Общая ценность): Цель оптимизации — максимизировать сумму скорректированных стоимостей всех показанных объявлений.

Выводы

1. Патент относится к Paid Search (PPC), а не к SEO: Это ключевой вывод. Описанные механизмы применяются исключительно для оптимизации аукциона и размещения платной рекламы в Google Maps. Они не влияют на алгоритмы органического ранжирования.
2. Защита POI является приоритетом: Claim 1 патента явно фокусируется на механизме снижения стоимости (и вероятности показа) рекламы, если она мешает отображению важных ориентиров (POI). Это демонстрирует приоритет UX карт над монетизацией конкретного слота.
3. Географический контекст и конкуренция влияют на стоимость: Стоимость рекламного места динамически меняется в зависимости от окружения. Наличие прямых конкурентов поблизости может снижать ценность показа (дисконт), а наличие комплементарных бизнесов может ее повышать (бонус). Система учитывает как расстояние, так и тип бизнеса (Similarity Weight).
4. Борьба с визуальным шумом (Clutter): Система активно управляет плотностью рекламы. Алгоритмы оптимизации стремятся к гетерогенности (разнообразию) и пространственному распределению рекламы, чтобы избежать перегруженности карты.
5. Сложная оптимизация размещения: Выбор рекламы на карте — это не простой аукцион по ставкам, а сложная задача оптимизации, учитывающая двумерное пространство и многофакторное взаимовлияние элементов.

Практика

ВАЖНОЕ УТОЧНЕНИЕ: Патент описывает внутренние процессы системы Google Ads в Картах и не имеет практического применения для органического SEO (Search Engine Optimization).

Best practices (это мы делаем)

Для органического SEO (включая локальное SEO и оптимизацию Google Business Profile) практических рекомендаций, основанных на этом патенте, нет.

(Для специалистов по Paid Search/PPC: Патент подчеркивает важность точной категоризации бизнеса, так как она влияет на расчет Similarity Weight. Также необходимо учитывать географическую плотность конкурентов при назначении ставок, так как в конкурентных зонах система может применять дисконты к Base Value).

Worst practices (это делать не надо)

Не применимо к органическому SEO.

Стратегическое значение

Стратегическое значение для SEO косвенное. Патент демонстрирует стремление Google поддерживать высокое качество пользовательского опыта в Картах, ограничивая агрессивность рекламы. Система активно защищает видимость POI (которые часто являются органическими результатами). Это подтверждает, что для Google важно сохранять ценность Карт как информационного продукта, а не только как рекламной площадки.

Практические примеры

Практических примеров применения данного патента в работе SEO-специалиста нет.

Пример работы механизма (для Paid Search):

Сценарий 1: Защита POI (Claim 1)

1. Ситуация: Пользователь смотрит карту Парижа. Рекламодатель хочет разместить пин рядом с Эйфелевой башней (важный POI).
2. Действие системы: Система определяет, что рекламный пин перекроет (interfere) иконку башни на текущем уровне масштабирования.
3. Результат: К объявлению применяется сильный дисконт (reduction). Adjusted Value резко падает, и объявление не показывается, чтобы сохранить видимость POI.

Сценарий 2: Конкуренция и оптимизация

Пользователь смотрит карту центра города. В видимую область попадают три кофейни (A, B, C), участвующие в аукционе.

1. Base Values (Ставки): A=1.0, B=0.9, C=0.8.
2. Анализ соседства: A и B находятся через дорогу (сильная конкуренция, высокий Similarity Weight). C находится в трех кварталах.
3. Adjustment Factors (упрощенно): Фактор влияния B на A = 0.5 (скидка 50%). Фактор влияния A на B = 0.5. Факторы, связанные с C, близки к 1.0.
4. Оптимизация:
   • Вариант 1 (Показать A и C): Сумма ≈ 1.0 + 0.8 = 1.8.
   • Вариант 2 (Показать B и C): Сумма ≈ 0.9 + 0.8 = 1.7.
   • Вариант 3 (Показать A и B): Сумма = (1.0 * 0.5) + (0.9 * 0.5) = 0.95.
5. Результат: Система выберет Вариант 1 (A и C), так как он максимизирует общую Adjusted Value, несмотря на то, что ставка B выше, чем C.

Вопросы и ответы