Как Google ранжирует платные объявления на Картах, отдавая приоритет локализованным ставкам и истории эффективности

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу повышения релевантности и прибыльности платных рекламных объявлений (PPC), отображаемых в контексте картографических сервисов. Он устраняет проблему, когда общие данные об эффективности (например, средний CTR по стране) и общие ставки (CPC) неточно отражают ценность показа объявления пользователю, который просматривает карту конкретного района. Система улучшает монетизацию, используя данные, специфичные для интересующего пользователя местоположения.

Что запатентовано

Запатентована система определения и ранжирования рекламы для показа в ассоциации с картой. Система использует map-based location information (границы отображаемой карты) и информацию об интересах пользователя для выбора кандидатов. Ядром изобретения является механизм оценки (Ad Scoring), который при расчете ожидаемого дохода отдает приоритет location-dependent price information (локальным ставкам) и location-dependent performance information (локальному CTR/CR) над общими данными.

Как это работает

Система работает следующим образом:

• Получение запроса: Поступает запрос на рекламу, содержащий границы отображаемой карты (map-based location information) и сигналы об интересах пользователя (например, ключевые слова).
• Выбор кандидатов: Отбираются объявления, чей геотаргетинг пересекается с областью карты и соответствует интересам.
• Оценка (Scoring): Рассчитывается оценка ожидаемого дохода. Система предпочитает использовать локализованные ставки и данные об эффективности (CTR/CR) для данной области, если они доступны. Если нет — используются общие данные. Также может учитываться близость (Proximity) бизнеса к центру карты.
• Ранжирование и показ: Объявления ранжируются по оценке и отображаются рядом с картой или в виде маркеров (иконок) непосредственно на карте.

Актуальность для SEO

Высокая (для PPC). Локальный поиск и реклама на картах являются критически важными компонентами монетизации Google. Описанные механизмы (изначально поданные в 2005 году и продолженные в этой заявке) лежат в основе работы рекламы в Google Maps. Учитывая важность локального контекста и мобильного поиска, актуальность этих принципов остается максимальной.

Важность для SEO

Влияние на SEO: 1/10 (Минимальное/Инфраструктура). Этот патент описывает исключительно механизмы работы платной рекламы (PPC) на картах. Он не содержит информации об алгоритмах ранжирования органических результатов поиска или органических локальных листингов (Local Pack). Патент важен для понимания того, как Google монетизирует картографические сервисы, но не предлагает прямых стратегий для органического SEO.

Детальный разбор

Термины и определения

Примечание: Все термины относятся к системе платной рекламы.

Ad Scoring Operations (Операции оценки рекламы)

Процесс вычисления оценки (Score) для объявления, часто основанный на ожидаемом доходе (например, Ставка * CTR).

Information Bubble (Информационное окно)

Всплывающий элемент на карте, появляющийся при взаимодействии с маркером, который содержит расширенную информацию о бизнесе или рекламе.

Location-dependent performance information (Информация об эффективности, зависящая от местоположения)

Данные об эффективности (например, CTR или CR) объявления, отслеживаемые для конкретного географического местоположения.

Location-dependent price information (Ценовая информация, зависящая от местоположения)

Ставки (например, CPC, CPM), указанные рекламодателем специально для конкретного географического местоположения.

Location Targeting Information (Информация о таргетинге на местоположение)

Критерии, определяющие географические области, где объявление может быть показано (например, адрес и радиус обслуживания).

Map-based location information (Информация о местоположении на основе карты)

Данные, определяющие географическую область, отображаемую на карте в данный момент (например, координаты границ карты).

Map-location score (Оценка на основе местоположения на карте)

Оценка объявления, рассчитанная с использованием локализованных данных об эффективности и ценах.

Marker Icon (Иконка маркера)

Графический элемент (например, булавка), отображаемый на карте для обозначения местоположения рекламодателя.

Proximity (Близость)

Расстояние между местоположением рекламодателя и референсной точкой (например, центром карты или указанным пользователем адресом).

Simple product score (Простая оценка произведения)

Оценка объявления, рассчитанная с использованием общих (не локализованных) данных об эффективности и ценах.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Примечание: В опубликованной заявке (A1) исходные пункты 1-24 отменены (см. стр. 29 PDF). Анализ фокусируется на пункте 25 и зависимых пунктах.

Claim 25 (Независимый пункт): Описывает метод сравнения и выбора объявлений для показа на карте, основанный на приоритете локализованных данных.

1. Идентифицируются два объявления (Первое и Второе). Оба имеют общие данные о цене и эффективности.
2. Первое объявление дополнительно имеет location-dependent price information и location-dependent performance information, связанные с конкретным местоположением.
3. Система определяет, что отображаемая карта включает это конкретное местоположение.
4. Вычисляется map-location score для Первого объявления, используя его локализованные данные.
5. Вычисляется simple product score для Второго объявления, используя его общие данные.
6. Первое объявление предоставляется для показа, если его map-location score больше или равен simple product score Второго объявления.
7. Критическое условие: Это происходит, даже если simple product score Первого объявления (рассчитанный по общим данным) МЕНЬШЕ, чем simple product score Второго объявления.

Система отдает приоритет локализованным данным (ставкам и эффективности) при оценке рекламы в контексте карты, признавая, что эти данные являются лучшим предиктором ценности и ожидаемого дохода, чем общие средние показатели.

Claim 27 (Зависимый от 26): Уточняет, что расчеты оценок (map-location score и simple product score) основаны на функциях, использующих соответствующие значения стоимости за клик (CPC) и показателя кликабельности (CTR).

Claim 29 (Зависимый от 27): Вводит фактор близости (Proximity). Расчет map-location score может дополнительно основываться на расстоянии между местоположением рекламодателя и центром отображаемой карты (или местоположением, указанным пользователем). Меньшее расстояние приводит к более высокому баллу.

Где и как применяется

Этот патент описывает работу Ad Server (Рекламного Сервера), а не основного поискового движка Google для органической выдачи. Он применяется, когда система рекламы взаимодействует с картографическим сервисом (Map Server).

RANKING – Ранжирование (в контексте Рекламного Сервера)
Основной этап применения патента. Когда картографический сервис запрашивает рекламу:

1. Выбор кандидатов: Система использует map-based location information (границы карты) и интерес пользователя для фильтрации объявлений.
2. Оценка (Scoring): Система применяет логику из Claim 25. Она извлекает общие и локализованные данные о ставках (CPC/CPM) и эффективности (CTR/CR) и отдает приоритет наиболее специфичным доступным данным. Также может учитываться близость к центру карты (Claim 29).

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание (в контексте Картографического Сервиса)
Картографический сервис получает ранжированный список объявлений и определяет способ их отображения, включая отрисовку маркеров (Marker Icons) и смешивание с органическими данными.

Входные данные:

• Map-based location information (границы карты).
• Информация об интересах пользователя (поисковый запрос, категория контента).
• База данных объявлений с общими и локализованными ставками и данными об эффективности.

Выходные данные:

• Ранжированный список рекламных объявлений.
• Координаты для размещения маркеров на карте.

На что влияет

• Конкретные типы контента: Влияет исключительно на платные рекламные объявления (PPC), отображаемые в интерфейсах карт (веб-сайты, мобильные приложения, GPS-устройства). Не влияет на органические результаты.
• Специфические запросы: Наиболее сильно влияет на локальные коммерческие запросы (например, «отели в Чикаго»), где географический контекст карты критически важен.
• Конкретные ниши или тематики: Влияет на все ниши, использующие локальную рекламу (ритейл, услуги, недвижимость и т.д.).

Когда применяется

• Триггеры активации: Активируется, когда пользователь просматривает карту и система определяет возможность показа рекламы (например, при коммерческом интенте).
• Условия работы алгоритма: Логика приоритезации локальных данных (Claim 25) активируется, если у объявления есть location-dependent данные для области, показанной на карте.

Пошаговый алгоритм

Процесс обработки запроса на рекламу для карты

1. Прием запроса: Рекламный сервер получает запрос от картографического сервиса, включающий map-based location information и информацию об интересе пользователя.
2. Фильтрация (Выбор кандидатов): Система отбирает объявления, чья Location Targeting Information пересекается с областью карты и соответствует интересу пользователя.
3. Сбор данных для оценки: Для каждого кандидата извлекаются общие и локализованные ставки и данные эффективности.
4. Расчет оценки (Scoring): Вычисляется оценка ожидаемого дохода:
   • Система выбирает наиболее специфичные доступные данные. Если есть локализованные данные для этой области, используется map-location score. В противном случае используется simple product score.
   • Оценка может быть скорректирована на основе близости (Proximity) местоположения рекламодателя к центру карты (ближе = выше балл).
5. Аукцион и Ранжирование: Объявления сортируются на основе рассчитанных оценок.
6. Отображение: Ранжированный список отправляется картографическому сервису для отображения (рядом с картой или в виде маркеров/Information Bubbles).
7. Отслеживание эффективности: Взаимодействия пользователя отслеживаются и ассоциируются с контекстом показа (включая местоположение и, как указано в описании, возможно, масштаб карты) для обновления location-dependent performance information.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на данных, используемых в процессе выбора и ранжирования платной рекламы.

• Географические факторы:
  • Map-based location information: Границы отображаемой карты.
  • Location Targeting Information: Зоны таргетинга рекламодателей (адреса, радиусы).
• Поведенческие факторы (Performance Information):
  • Общий CTR и CR объявления.
  • Location-dependent performance information: CTR и CR для конкретных географических областей.
• Ценовые факторы (Price Information):
  • Общие ставки рекламодателя (CPC, CPM).
  • Location-dependent price information: Специфические ставки для конкретных областей.
• Контентные факторы (User Interest Information):
  • Ключевые слова из запроса пользователя или темы контента страницы, на которой отображается карта.

Какие метрики используются и как они считаются

• Simple product score: Рассчитывается как функция от общих ставок и общей эффективности (например, Общий CPC * Общий CTR).
• Map-location score: Рассчитывается как функция от локализованных ставок и локализованной эффективности (например, Локальный CPC * Локальный CTR). Имеет приоритет над Simple product score.
• Proximity (Близость): Расстояние до центра карты или фокуса пользователя. Используется как корректирующий фактор для Map-location score (Claim 29).

Выводы

1. Патент строго о PPC, не о SEO: Изобретение описывает алгоритмы для платной рекламы на картах. Оно не содержит информации о факторах ранжирования органического поиска или органических локальных листингов (Local Pack).
2. Приоритет локализованных данных в рекламе: Ключевой механизм (Claim 25) показывает, что Google считает локализованные данные (ставки CPC и эффективность CTR) более надежными предикторами ценности, чем общие данные. Система всегда предпочтет использовать локальные данные, если они доступны.
3. География как контекст для оценки: Границы карты (map-based location information) используются не только для таргетинга, но и для определения того, какие именно данные (локальные или общие) использовать при оценке объявлений.
4. Влияние близости на ранжирование рекламы: Близость (Proximity) к центру карты или фокусу пользователя может использоваться как фактор повышения оценки для платных объявлений (Claim 29).
5. Отслеживание эффективности по местоположению и масштабу: Система активно отслеживает и использует CTR/CR на гранулярном географическом уровне. В описании также упоминается возможность отслеживания эффективности в зависимости от размера области на карте (масштаба).

Практика

ВАЖНО: Патент описывает исключительно систему платной рекламы (Google Ads) и инфраструктуру монетизации Google Maps. Он не содержит практических выводов или рекомендаций для специалистов по органическому SEO.

Best practices (это мы делаем)

Не применимо к SEO. Рекомендации на основе этого патента актуальны только для специалистов по платной рекламе (PPC).

Контекстуальный инсайт для SEO: Патент подтверждает, что Google обладает сложными механизмами для интерпретации географического контекста и его монетизации. Это подчеркивает важность точного управления географическими данными в Google Business Profile, но не дает прямых рекомендаций по органическому ранжированию.

Worst practices (это делать не надо)

Не применимо к SEO.

Контекстуальный инсайт для SEO: Не следует путать механизмы PPC (ставки, расчет дохода, влияние CTR на рекламу), описанные в этом патенте, с факторами органического локального ранжирования.

Стратегическое значение

Стратегическое значение этого патента для SEO минимально. Он подтверждает стратегию Google по высокоточной монетизации локального поиска и картографических сервисов, но не меняет понимание приоритетов органического SEO.

Практические примеры

Практических примеров для SEO нет.

Вопросы и ответы