Как Google ранжирует локальные сущности (Place Rank) для показа на Картах, используя популярность, качество контента и PageRank

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему информационного перенасыщения в Географических Информационных Системах (GIS), таких как Google Maps или Google Earth. Когда в области просмотра находится слишком много геопространственных сущностей (geospatial entities) или меток (placemarks), система должна определить, какие из них являются наиболее важными или «интересными» (interestingness) для отображения в первую очередь, особенно при разных уровнях масштабирования.

Что запатентовано

Запатентована система и метод для расчета ранга геопространственных сущностей, называемого Place Rank. Этот ранг определяется на основе взвешенной комбинации разнообразных meta attributes (внешних факторов), которые отражают популярность сущности, качество информации о ней, вовлеченность пользователей и авторитетность источника данных. Также описан механизм агрессивной персонализации для приоритетного показа избранных мест пользователя.

Как это работает

Система собирает данные о сущностях и вычисляет оценку Place Rank, используя взвешенные атрибуты, измеряющие «интересность». Ключевые механизмы включают:

• Оценка Популярности и Вовлеченности: Учитываются просмотры, клики (Click-through rate), загрузки, ответы/отзывы.
• Оценка Качества Информации: Анализируется детализация и длина описания.
• Оценка Авторитетности (E-E-A-T): Учитывается авторитет источника данных или автора (Community Stature).
• Внешние Сигналы: Используются внешние рейтинги и, что критически важно, PageRank связанных веб-страниц.
• Персонализация: Система дает значительное повышение в ранжировании или гарантирует показ сущностей, обозначенных пользователем как «избранные» (favorite geospatial entities).

Актуальность для SEO

Высокая. Хотя базовая концепция имеет приоритет от 2005 года, описанные механизмы ранжирования сущностей на основе популярности, вовлеченности, авторитетности (включая веб-авторитет) и персонализации являются фундаментальными для современных систем Google Maps и Локального Поиска. Определение «известности» (Prominence) в локальном SEO напрямую связано с концепциями этого патента.

Важность для SEO

Патент имеет критическое значение для Local SEO. Он детально описывает типы сигналов, которые Google использует для ранжирования локальных бизнесов и других сущностей на Картах. Понимание факторов, формирующих Place Rank (вовлеченность пользователей, полнота данных, авторитетность связанных веб-ресурсов), необходимо для оптимизации видимости бизнеса в Google Maps и локальной выдаче.

Детальный разбор

Термины и определения

Geospatial Entity (Геопространственная сущность)

Объект, имеющий географическую привязку (геометрию и физическое местоположение) и описание. Примеры: бизнес, достопримечательность, точка интереса (POI).

Place Rank (Ранг места)

Относительный рейтинг геопространственной сущности по сравнению с другими. Вычисляется на основе взвешенных вкладов различных атрибутов. Используется для определения приоритета отображения на карте.

Interestingness («Интересность»)

Ключевая метрика, определяющая насколько сущность может быть интересна пользователю. Рассчитывается на основе различных мета-атрибутов.

Meta Attributes / Extrinsic Factors (Мета-атрибуты / Внешние факторы)

Атрибуты, которые не описывают само физическое место, а характеризуют его представление в системе: популярность, качество описания, авторитет источника.

Page Rank

Оценка важности веб-страницы или документа, связанного с геопространственной сущностью. Используется как прокси для оценки важности самой сущности.

Community Stature (Статус в сообществе)

Показатель авторитетности или статуса автора, создавшего или описавшего сущность (например, Local Guide).

Click-through rate (CTR)

Частота взаимодействия пользователей с отображаемой сущностью (клики, выбор, использование для маршрутизации). Прямое измерение важности сущности.

Favorite Geospatial Entities (Избранные геопространственные сущности)

Сущности, которые пользователь явно обозначил как избранные или важные для себя (например, через кнопку «Сохранить» в Google Maps).

Placemark (Метка)

Визуальное представление (например, иконка) сущности на карте.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Важно отметить, что хотя Описание (Description) патента детализирует сложную систему Place Rank с множеством факторов (PageRank, просмотры, детализация и т.д.), Формула изобретения (Claims 1-20) в этом конкретном патенте (US11288292B2, который является продолжением более ранних заявок) сфокусирована исключительно на аспекте персонализации и обработке «избранных» сущностей.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной процесс персонализации карты.

1. Система получает данные о множестве геопространственных сущностей.
2. Система получает указание, что одна или несколько сущностей были обозначены как «избранные» (favorite geospatial entities) для пользователя.
3. Система сохраняет эти данные.
4. Система получает запрос на карту от этого пользователя.
5. Система предоставляет карту, на которой указаны местоположения как минимум одной из избранных сущностей.

Claim 4 (Зависимый): Детализирует механизм ранжирования с учетом избранного.

1. Система ранжирует сущности.
2. В этом механизме избранные сущности ранжируются выше, чем не избранные (т.е. получают бустинг).
3. Система выбирает сущности для включения в карту на основе этого ранжирования.

Claim 7 (Зависимый): Детализирует альтернативный механизм включения избранного.

1. Система ранжирует сущности.
2. Система выбирает сущности для включения в карту.
3. При этом избранные сущности выбираются для включения независимо от их ранга. (Это механизм принудительного включения или переопределения ранжирования).

Где и как применяется

Изобретение применяется в рамках Географической Информационной Системы (GIS), такой как Google Maps или Google Earth, и затрагивает несколько этапов обработки данных.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе система собирает и анализирует данные о геопространственных сущностях и вычисляет их атрибуты. Это включает анализ описаний, определение источника, агрегацию отзывов и вычисление PageRank связанных документов. Эти данные формируют основу для Place Rank.

RANKING – Ранжирование
На этом этапе вычисляется базовый Place Rank для сущностей на основе агрегации взвешенных атрибутов, извлеченных на этапе индексации. Сущности приоритизируются по их «интересности».

RERANKING – Переранжирование
Применяется во время запроса пользователя. На этом этапе стандартное ранжирование корректируется с учетом персонализации. Система извлекает пользовательские данные (favorite geospatial entities) и либо повышает ранг этих сущностей (Claim 4), либо принудительно включает их в выдачу (Claim 7). Также на этом этапе происходит финальный отбор сущностей для отображения с учетом уровня детализации (масштаба) карты.

Входные данные:

• Данные о сущности (местоположение, описание, категория).
• Данные для ранжирования (статистика использования, отзывы, данные об авторе/источнике, PageRank связанных страниц).
• Данные пользователя (идентификатор, сохраненные избранные сущности, предпочтения).
• Параметры запроса карты (географическая область, уровень масштаба).

Выходные данные:

• Приоритизированный набор геопространственных сущностей (меток), готовый для отображения на карте.

На что влияет

• Конкретные типы контента: В первую очередь влияет на локальные сущности: бизнесы (Google Business Profile), точки интереса (POI), достопримечательности.
• Специфические запросы: Влияет на локальные запросы (коммерческие и информационные) и на видимость объектов при просмотре карты без явного запроса (Discovery).
• Конкретные ниши или тематики: Влияет на все локальные ниши, особенно в конкурентных областях с высокой плотностью объектов.

Когда применяется

• Триггер активации (Общее ранжирование): Когда количество доступных геопространственных сущностей в запрашиваемой области превышает возможности отображения (из-за масштаба или плотности), система использует Place Rank для фильтрации.
• Триггер активации (Персонализация): Когда пользователь, запрашивающий карту, имеет сохраненные избранные сущности (favorite geospatial entities) в этой области.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Расчет общего Place Rank (На основе Description) (Выполняется периодически или офлайн)

1. Сбор данных о сущности: Извлечение описания, определение источника/автора.
2. Сбор данных о вовлеченности: Агрегация статистики просмотров, кликов (CTR), скачиваний, ответов/комментариев.
3. Сбор внешних данных: Получение внешних оценок (рейтинги, отзывы) и PageRank связанных веб-документов.
4. Нормализация и взвешивание: Нормализация разнородных данных (например, рейтингов из разных источников) и применение весовых коэффициентов к каждому атрибуту. Применение временного анализа (time series analysis) к данным о популярности.
5. Агрегация: Вычисление общего Place Rank путем суммирования взвешенных оценок атрибутов (например, линейная комбинация).
6. Индексация: Сохранение сущностей и их Place Rank.

Процесс Б: Обработка запроса карты и персонализация (На основе Claims) (Выполняется в реальном времени)

1. Получение запроса: Система получает запрос на карту и идентификатор пользователя.
2. Извлечение избранного: Извлечение списка favorite geospatial entities для данного пользователя.
3. Извлечение общих сущностей: Получение набора ранжированных сущностей (из Процесса А) для запрошенной области.
4. Применение персонализации (Комбинирование и Приоритизация):
   • Вариант 1 (Повышение ранга, Claim 4): Применение значительного бонуса к рангу избранных сущностей.
   • Вариант 2 (Принудительное включение, Claim 7): Включение избранных сущностей в финальный список независимо от их исходного Place Rank.
5. Финальный отбор: Выбор Топ-N сущностей для отображения с учетом ограничений плотности карты и результатов персонализации.
6. Предоставление карты: Отправка карты с приоритизированными метками пользователю.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент описывает широкий спектр факторов, используемых для расчета Place Rank:

• Контентные факторы:
  • Описание сущности. Длина и детализация описания (Amount of detail in the description) используются как позитивный сигнал. Упоминается возможность штрафа (detail penalty) за слишком короткие описания.
• Поведенческие факторы (Вовлеченность и Популярность):
  • Количество просмотров (Number of views).
  • Количество скачиваний (Number of downloads).
  • Click-through rate (CTR) отображаемых сущностей (клики, использование в маршрутах).
  • Количество ответов/комментариев (Number of replies).
  • Действия пользователя по сохранению/добавлению в избранное.
• Ссылочные факторы (Внешние):
  • PageRank: Важность веб-страницы, связанной с сущностью (Estimated importance of the web page).
  • Внешние рейтинги (Externally-ranked importance).
• Факторы Авторитетности и Источника (E-E-A-T):
  • Количество сущностей, созданных автором/источником (надежность).
  • Статус автора в сообществе (Community stature of the author).
  • Важность источника (importance of an entity source) (например, официальные источники важнее пользовательских).
• Структурные факторы:
  • Количество сущностей в ансамбле/папке (Number of entities contained).
  • Иерархическая важность (родительские сущности могут наследовать важность дочерних).
• Географические факторы:
  • Пространственная плотность (Spatial density) – кластеризация сущностей указывает на область повышенного интереса.
• Пользовательские факторы (Персонализация):
  • Сущности, явно обозначенные пользователем как избранные (favorite geospatial entities).

Какие метрики используются и как они считаются

• Place Rank: Итоговая оценка сущности. Рассчитывается как взвешенная агрегация атрибутов. Патент приводит пример формулы линейной комбинации: SCORE = NumberOfPostCharacters + a*NumberOfDescriptionCharacters + b*NumberOfReplies + c*NumberOfViews + d*NumberOfDownloads + StatureWithinCommunity.
• Весовые коэффициенты (Weighting factors): Настраиваемые веса (a, b, c, d) для контроля вклада каждого атрибута.
• Нормализация внешних рейтингов: Патент описывает метод нормализации разнородных внешних рейтингов (например, от 1 до 5 звезд) для приведения их к единой шкале. Используется трансформация с масштабированием (A) и смещением (B): Rescaled = A*NativeValue + B.
• Анализ временных рядов (Time series analysis): Для просмотров и загрузок может учитываться распределение во времени. Равномерный интерес во времени может цениться выше, чем короткие всплески популярности (защита от накруток).

Выводы

1. «Интересность» (Interestingness) как основа локального ранжирования: Видимость локальных сущностей определяется комплексной оценкой Place Rank, которая агрегирует качество информации, авторитетность источника и вовлеченность пользователей. Это соответствует концепции «Известности» (Prominence) в Local SEO.
2. Критическая связь между Веб-сайтом и Локальной Сущностью (PageRank): PageRank связанной веб-страницы явно указан как фактор для оценки важности геопространственной сущности. Это подтверждает необходимость интеграции традиционного SEO (построение ссылочного авторитета сайта) с Local SEO.
3. Поведенческие сигналы как ключевой фактор популярности: Популярность сущности (просмотры, клики, загрузки, ответы) является важным компонентом Place Rank. Это подтверждает влияние реального пользовательского взаимодействия на локальное ранжирование.
4. Полнота и качество данных вознаграждаются: Более длинные и подробные описания сущностей получают бонус к рангу, а за слишком короткие может быть наложен штраф (detail penalty).
5. Персонализация может переопределять общий рейтинг: Механизмы, защищенные в Claims, показывают, что Google может принудительно отображать персонально важные для пользователя места («избранное»), игнорируя их общий Place Rank.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Рекомендации направлены на оптимизацию видимости в Google Maps и Локальном Поиске.

• Повышение авторитетности связанных веб-ресурсов (PageRank): Усиливайте авторитетность (PageRank) страниц сайта, которые связаны с локальной сущностью (например, страница локации, указанная в GBP). Патент явно указывает на использование PageRank связанных документов как фактора ранжирования сущности.
• Максимизация полноты данных о сущности: Предоставляйте исчерпывающие, подробные и качественные описания в Google Business Profile (GBP). Согласно патенту, больший объем деталей (Amount of detail) повышает Place Rank.
• Стимулирование вовлеченности пользователей: Активно работайте над тем, чтобы пользователи взаимодействовали с вашим профилем (клики, просмотры, построение маршрутов). Эти поведенческие сигналы напрямую учитываются в расчете Place Rank.
• Стимулирование сохранений в «Избранное»: Поощряйте лояльных клиентов сохранять вашу локацию в Google Maps (favorite geospatial entities). Согласно Claims, это гарантирует приоритетный показ вашего бизнеса для этих пользователей, переопределяя стандартное ранжирование.
• Сбор и управление внешними оценками: Поощряйте качественные отзывы на Google и других авторитетных площадках. Система использует внешние рейтинги (Externally-ranked importance) как сигнал.

Worst practices (это делать не надо)

• Минималистичные профили и «тонкий» контент: Короткие описания или незаполненные профили приведут к низкому Place Rank из-за отсутствия бонуса за детализацию или даже получения штрафа (detail penalty).
• Игнорирование основного сайта: Фокусироваться только на оптимизации GBP, игнорируя авторитетность основного сайта. Отсутствие сильного PageRank у сайта ограничит потенциал локального ранжирования.
• Накрутка поведенческих факторов: Попытки манипулировать просмотрами или кликами. Патент упоминает анализ временного распределения активности (time series analysis), который помогает выявлять неестественные всплески и предпочитает равномерный интерес.
• Использование низкокачественных источников данных: Полагаться на спамные или неавторитетные источники для публикации данных о бизнесе. Система взвешивает важность источника (importance of an entity source).

Стратегическое значение

Этот патент подтверждает, что известность (Prominence) в локальном поиске — это сложный многофакторный расчет (Place Rank), который тесно интегрирован с сигналами из традиционного веб-поиска (PageRank) и в значительной степени зависит от поведения пользователей. Стратегия Local SEO должна быть комплексной, объединяя оптимизацию профиля бизнеса, работу над авторитетностью основного сайта и стимулирование пользовательской активности. Аспект персонализации подчеркивает важность построения лояльности клиентов.

Практические примеры

Сценарий 1: Повышение локальной видимости кофейни за счет PageRank

1. Ситуация: Кофейня имеет оптимизированный GBP, но ранжируется ниже конкурентов с более авторитетными веб-сайтами.
2. Действие на основе патента: Необходимо повысить PageRank веб-страницы кофейни. Запускается кампания по линкбилдингу: получение ссылок из локальных новостных изданий и фуд-блогов на сайт кофейни.
3. Механизм: Повышенный PageRank сайта используется как атрибут при расчете Place Rank геопространственной сущности кофейни (Фактор: Estimated importance of the web page).
4. Ожидаемый результат: Place Rank кофейни увеличивается, что приводит к улучшению ее позиций в локальной выдаче и на картах.

Сценарий 2: Улучшение ранжирования через вовлеченность и персонализацию

1. Ситуация: Новый ресторан хочет быстро повысить свой Place Rank.
2. Действие на основе патента: Необходимо увеличить атрибуты популярности и стимулировать персонализацию. Проводится мероприятие, мотивирующее посетителей оставлять отзывы (Replies) и сохранять ресторан в «Избранное» (Favorite geospatial entities).
3. Механизм: Система фиксирует увеличение взаимодействий. Кроме того, для пользователей, добавивших его в избранное, ресторан будет показываться в приоритетном порядке (Claims 4 или 7).
4. Ожидаемый результат: Place Rank ресторана растет за счет поведенческих факторов. Увеличивается видимость среди лояльной аудитории за счет механизмов персонализации.

Вопросы и ответы