Как Google использует фотографии пользователей для определения туристических зон и создания тепловых карт в Google Maps

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу идентификации и визуализации популярных областей (Points of Interest, POI) на цифровых картах, чтобы помочь пользователям, особенно путешественникам, принимать решения (например, бронировать отели) вблизи зон активности. Он предлагает метод автоматического определения популярности мест и их типа (туристические или местные) без ручной разметки.

Что запатентовано

Запатентована система для генерации и отображения интерактивных карт, визуализирующих зоны интереса в виде тепловых карт (Heat Areas). Ключевым элементом является метод анализа пользовательского контента (UGC) — фотографий. Система использует геотеги (geotagging information) и временные метки (timestamps) для классификации активности как «туристической» или «местной» на основе продолжительности пребывания пользователя в регионе.

Как это работает

Система работает в несколько этапов:

• Сбор данных: Анализируются геотеги и время съемки из загруженных пользователями фотографий.
• Классификация (Турист vs. Местный): Пользователь классифицируется как турист, если он фотографировал в регионе только в течение короткого, ограниченного интервала времени (specified time interval, например, 2 недели) и не проявлял активности вне этого интервала.
• Идентификация и классификация POI: Определяются точки интереса на основе скопления фотографий. POI классифицируются как туристические, если с ними связано много «туристических» фотографий.
• Создание тепловых карт: Генерируются Heat Areas, интенсивность которых зависит от плотности туристических POI.
• Визуализация и фильтрация: На карте отображаются тепловые зоны. Также могут быть добавлены настраиваемые полигональные фильтры (Polygon-shaped filters), позволяющие фильтровать результаты поиска (например, отели) в этих зонах.

Актуальность для SEO

Высокая. Понимание физического мира через анализ пользовательского контента (UGC) и визуализация популярных районов («Areas of Interest») являются ключевыми функциями Google Maps и Local Search. Методы определения популярности мест на основе реальной активности пользователей крайне актуальны.

Важность для SEO

Патент имеет значительное влияние на Local SEO (65/100). Он не описывает алгоритмы ранжирования веб-поиска, но раскрывает конкретный механизм, с помощью которого Google оценивает популярность физических локаций и различает намерения туристов и местных жителей. Для локального бизнеса это подчеркивает критическую важность стимулирования UGC (фотографий) как прямого сигнала популярности и видимости на картах.

Детальный разбор

Термины и определения

Geotagged images (Геопривязанные изображения)

Изображения, содержащие метаданные о географическом местоположении (GPS-координаты) и времени съемки.

Heat Areas (Тепловые зоны / Тепловые карты)

Визуальное представление на карте, отражающее плотность Points of Interest в данной области. Интенсивность (Heat Value) часто обозначается цветом или затенением.

Local photograph / Local image (Местная фотография)

Фотография, сделанная пользователем, который классифицирован как местный житель (т.е. его активность в регионе не ограничена коротким временным интервалом).

Points of Interest (POI) (Точки интереса)

Места, представляющие интерес для пользователей. Могут быть идентифицированы через фотографии, Business classification data, отзывы или Location-based services.

Polygon-shaped filters / Bounded areas (Полигональные фильтры)

Интерактивные многоугольники на карте, используемые для ограничения результатов поиска (например, отелей) областью внутри полигона. Пользователь может изменять их размер.

S2 Cells (Ячейки S2)

Система разделения карты на иерархическую сетку ячеек (тайлов). Используются для агрегации данных и построения тепловых карт на разных уровнях масштабирования.

Smoothing function (Сглаживающая функция)

Математическая функция, применяемая для распределения Heat Value от POI к окружающей области, создавая плавные контуры на тепловой карте.

Specified time interval (Указанный временной интервал)

Пороговое значение продолжительности (например, две недели), используемое для анализа активности пользователя и его классификации как туриста или местного жителя.

Tourist image / Tourist photograph (Туристическое изображение)

Фотография, сделанная пользователем, классифицированным как турист. Критерий: сделано в регионе в течение specified time interval, и пользователь не делал фотографий в этом регионе за пределами этого интервала.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод генерации карты с тепловыми зонами, идентифицированными через анализ изображений для выявления туристической активности.

1. Система идентифицирует местоположение POI на основе данных множества изображений (image data).
2. Генерируется карта географического региона.
3. Система классифицирует изображения, снятые в этом регионе в течение specified time interval, связанного с пользователем, как tourist image.
4. Система классифицирует POI как tourist point of interest locations на основе количества связанных с ними tourist images.
5. Система конструирует Heat Areas на карте, основываясь на количестве tourist point of interest locations.
6. Система отображает карту, включающую Heat Areas.

Ядром изобретения является алгоритмическое определение «туриста» по продолжительности его фотографической активности в регионе. Это позволяет создать слой карты, релевантный именно для путешественников, отличая его от общего или местного интереса.

Claim 4 (Зависимый от 1): Уточняет, что изображения, не классифицированные как туристические, классифицируются как местные (local image). Система использует бинарную классификацию активности.

Claim 5 (Зависимый от 1): Описывает применение метода в контексте поиска отелей.

1. Получение запроса на отели в регионе.
2. Отображение результатов поиска на карте.
3. Отображение на карте ограниченных зон (bounded areas, т.е. полигонов), охватывающих Heat Areas, которые содержат как минимум определенное количество отелей.

Это демонстрирует практическое применение тепловых карт для создания интерактивных фильтров в популярных зонах.

Claims 11, 13, 15 (Зависимые): Указывают, что идентификация POI может происходить с использованием дополнительных источников данных: business classification data (Claim 11), отзывов пользователей (Claim 13) и данных location-based services (Claim 15).

Где и как применяется

Изобретение применяется в системах локального поиска и картографических сервисах (Google Maps, Google Travel).

CRAWLING & INDEXING – Сбор данных и Индексирование
На этом этапе происходит сбор и обработка пользовательского контента (UGC) и данных о бизнесе.

• Сбор и индексация фотографий, отзывов (user reviews), данных классификации бизнеса.
• Анализ активности пользователей: Система анализирует историю и паттерны загрузки фотографий пользователями в разных регионах.
• Классификация данных: Происходит классификация фотографий на Tourist Image и Local Image, расчет популярности POI и предварительная генерация Heat Areas.

RANKING (Local Search) / METASEARCH (Maps/Travel)
Рассчитанные данные о популярности (Heat Areas) и классификация POI могут служить сигналами релевантности в алгоритмах локального ранжирования. На уровне интерфейса система использует эти данные для визуализации и фильтрации результатов.

• Генерация карты с наложением визуального слоя Heat Areas.
• Применение Polygon-shaped filters для фильтрации результатов поиска (например, отелей) по географическому признаку, основанному на популярности зоны.

Входные данные:

• Фотографии пользователей с метаданными (геотеги, время).
• История активности пользователя (паттерны фотографирования).
• Данные о бизнесе (классификация, локация) и отзывы.

Выходные данные:

• Карта с визуализированными тепловыми зонами популярности (Heat Areas).
• Отфильтрованный список результатов поиска (отелей) в интерфейсе карт.

На что влияет

• Конкретные типы контента: Влияет на видимость локальных сущностей (Google Business Profiles) – отелей, ресторанов, достопримечательностей в Google Maps и Google Travel.
• Специфические запросы: Запросы, связанные с путешествиями, поиском жилья и локальным поиском (например, «отели рядом с достопримечательностями», «популярные рестораны в [город]»).
• Конкретные ниши или тематики: Наибольшее влияние в нишах Туризма, HoReCa и развлечений.

Когда применяется

• Условия работы алгоритма: Требуется достаточный объем пользовательских фотографий с доступными геоданными и временными метками в регионе для надежной классификации и построения тепловых карт.
• Триггеры активации: Механизм классификации активируется при обработке новых фотографий (офлайн). Визуализация активируется при взаимодействии пользователя с картой или при поиске локаций (онлайн).

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Классификация фотографий (Турист vs. Местный)

1. Сбор данных: Получение изображения с метаданными (геолокация, временная метка, User ID).
2. Определение региона: Определение географического региона (например, города).
3. Анализ истории пользователя: Доступ к истории фотографической активности данного пользователя в этом регионе.
4. Проверка временного интервала: Определение, попадают ли все фотографии пользователя в этом регионе в рамки одного короткого specified time interval (например, 2 недели).
5. Проверка активности вне интервала: Определение, фотографировал ли пользователь в этом регионе вне этого интервала.
6. Классификация: Если активность только внутри интервала И нет активности вне его, классифицировать как Tourist image. В противном случае — как Local photograph.

Процесс Б: Генерация тепловой карты (Heat Map)

1. Идентификация и классификация POI: Определение POI на основе кластеризации изображений (или других данных) и классификация их как туристических на основе количества связанных Tourist images.
2. Разбиение на ячейки: Разделение карты на сетку (S2 Cells) на разных уровнях масштабирования.
3. Расчет интенсивности тепла (Heat Value): Присвоение значения ячейкам на основе плотности туристических POI внутри них.
4. Сглаживание: Применение Smoothing function для распределения тепла на соседние ячейки, создавая эффект излучения. В патенте приводятся примеры формул, например: a*e^(-b*r^2).
5. Визуализация: Отрисовка контуров Heat Areas с использованием цветов или оттенков.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Основной источник данных для ключевой части изобретения – это пользовательский контент и его метаданные.

• Мультимедиа факторы: Geotagged images (фотографии пользователей).
• Географические факторы: Геотеги изображений (координаты съемки).
• Временные факторы: Временные метки (timestamps) изображений. Критически важны для анализа продолжительности пребывания.
• Пользовательские факторы: История активности пользователя (анализ совокупности его фотографий во времени) для классификации его как туриста или местного жителя.

Патент также упоминает альтернативные или дополнительные источники для идентификации POI:

• Структурные данные: Business classification data (категории бизнеса).
• Контентные факторы: Отзывы пользователей (user reviews).
• Поведенческие факторы: Данные Location-based services (посещаемость мест).

Какие метрики используются и как они считаются

• Specified time interval (Указанный временной интервал): Ключевой порог для классификации Турист/Местный. В патенте приведен пример «две недели».
• Heat Value / Heat Intensity (Интенсивность тепла): Числовая метрика, представляющая плотность POI или связанных изображений в конкретной ячейке карты (S2 Cell).
• Smoothing function (Сглаживающая функция): Математические функции, используемые для распределения тепла от POI по карте. В патенте приводятся примеры формул, использующих параметры интенсивности, радиуса действия и расстояния от точки тепла.

Выводы

1. UGC как ключевой сигнал популярности в Local Search: Google активно использует пользовательский контент (фотографии) как прямой сигнал для определения реальной популярности географических локаций и бизнесов.
2. Алгоритмическое разделение Туристов и Местных жителей: Система имеет четкий алгоритм для различения поведения и интересов туристов и местных жителей, основанный на продолжительности их фото-активности в регионе.
3. Сегментация популярности: Популярность рассчитывается сегментированно (туристическая vs. местная), что позволяет Google предоставлять более релевантные результаты и визуализации для разных аудиторий.
4. Влияние на видимость на картах: Визуализация в виде Heat Areas и использование Polygon-shaped filters напрямую влияют на то, какие бизнесы увидит пользователь при локальном поиске, особенно в сфере туризма.
5. Важность реального взаимодействия: Для Local SEO критически важно стимулировать реальное взаимодействие пользователей с физической локацией. Количество и тип пользователей, которые фотографируют бизнес, влияют на его восприятие алгоритмами.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Рекомендации направлены на улучшение видимости в Local Search и Google Maps.

• Активное стимулирование загрузки фотографий (UGC): Поощрять клиентов делать фотографии вашего бизнеса и загружать их в Google Business Profile (GBP). Это напрямую питает систему данными для расчета популярности и Heat Areas.
• Целевое стимулирование аудитории: Если бизнес ориентирован на туристов, необходимо мотивировать именно их загружать фото. Система идентифицирует туристическую активность по фотографиям от пользователей, которые находятся в регионе кратковременно.
• Точность данных в GBP: Убедиться, что категории бизнеса (Business classification data) указаны точно, так как они также используются для идентификации POI.
• Работа с отзывами: Продолжать активно собирать отзывы (user reviews), так как они являются дополнительным источником данных для идентификации и оценки популярности POI.

Worst practices (это делать не надо)

• Массовая загрузка фото сотрудниками или с одного аккаунта: Это неэффективно для повышения «туристической» популярности. Система классифицирует такую активность как Local Image, так как она исходит от пользователей, регулярно присутствующих в локации.
• Игнорирование визуального контента в GBP: Отсутствие свежих фотографий от реальных посетителей снижает шансы бизнеса быть идентифицированным как популярный POI.
• Попытки манипуляции геосигналами: Загрузка фейковых фотографий с поддельными геотегами. Система анализирует поведение пользователя во времени для определения подлинности интента, что затрудняет манипуляции.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегический курс Google на интеграцию анализа поведения пользователей и UGC в алгоритмы локального поиска. Он демонстрирует, что факторы ранжирования и видимости в Local Search тесно связаны с реальным взаимодействием пользователей с физическим миром. Долгосрочная стратегия Local SEO должна фокусироваться на повышении реальной популярности бизнеса и стимулировании естественного создания UGC.

Практические примеры

Сценарий: Повышение туристической привлекательности ресторана в Google Maps

Задача: Увеличить видимость ресторана среди туристов, чтобы система классифицировала его как tourist point of interest.

Действия на основе патента:

1. Стимулирование Туристических Фотографий: Внедрить механики, поощряющие именно туристов загружать фото. Например, предложить комплимент за отзыв с фото на иностранном языке или при предъявлении туристической карты.
2. Создание фотозон: Оформить интерьер или подачу блюд так, чтобы их хотелось фотографировать (создание «Instagrammable» зон).
3. Размещение подсказок: Разместить на столах QR-коды, ведущие на страницу загрузки фото в GBP, с призывом поделиться впечатлениями.

Ожидаемый результат: Увеличение количества фотографий от пользователей, которых система классифицирует как туристов (Tourist images). Это повышает «туристическую» оценку ресторана как POI и может способствовать повышению Heat Value на карте, делая ресторан более заметным.

Вопросы и ответы