Как Google персонализирует Карты, изменяя видимость и значимость объектов на основе профиля пользователя

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему информационной перегруженности и недостаточной релевантности стандартных интерактивных карт. Стандартные карты показывают одинаковый набор данных всем пользователям, что приводит к зашумлению выдачи нерелевантными объектами и может скрывать информацию, полезную для конкретного человека. Изобретение улучшает пользовательский опыт, адаптируя контент карты под индивидуальные интересы и контекст.

Что запатентовано

Запатентована система персонализации интерактивных карт на основе профиля пользователя (user profile). Суть изобретения заключается в динамической корректировке стандартного рейтинга значимости (default prominence ranking или default rank) географических объектов. Система определяет, какие объекты показывать пользователю и насколько визуально заметными (prominence) они должны быть, основываясь на его истории взаимодействий, интересах и контексте.

Как это работает

Система работает следующим образом:

• Получение запроса и профиля: Когда пользователь запрашивает карту, система определяет географическую область (map extent) и получает user profile из хранилища.
• Получение кандидатов: Из Геоинформационной системы (GIS) извлекаются объекты-кандидаты в этой области с их default prominence ranking.
• Корректировка рейтинга: Система анализирует профиль пользователя (историю поиска, отзывы, социальные связи, календарь, местоположение) и корректирует рейтинг значимости объектов. Например, если пользователь любит определенную кухню, рейтинг соответствующих ресторанов улучшается.
• Выбор и форматирование: На основе скорректированного рейтинга (adjusted prominence ranking) система решает, какие объекты отображать (feature selector) и как их визуально форматировать (visual formatter) для достижения нужного уровня заметности.

Актуальность для SEO

Высокая. Персонализация является ключевым элементом современных поисковых систем, особенно в локальном поиске и на Картах Google. Описанные механизмы, использующие историю поиска, социальный граф, контекст и поведенческие данные для изменения выдачи в реальном времени, активно применяются и развиваются.

Важность для SEO

Патент имеет критическое значение для Local SEO (9/10). Он демонстрирует, что статическая «Значимость» (Prominence) в локальном поиске на самом деле является динамической и персонализированной. Видимость бизнеса на Картах напрямую зависит от того, КТО ищет, его истории и контекста. Это подчеркивает важность комплексной оптимизации сущности (Entity Optimization) и стимулирования взаимодействия пользователей (отзывы, чекины), которые формируют сигналы в их личных профилях.

Детальный разбор

Термины и определения

Adjusted Prominence Ranking (Скорректированный рейтинг значимости)

Итоговый рейтинг значимости географического объекта после применения модификаторов на основе User Profile к Default Prominence Ranking. Определяет, будет ли объект показан и насколько заметно.

Default Prominence Ranking (Стандартный рейтинг значимости)

Базовый рейтинг значимости объекта, определенный без учета профиля пользователя. Например, автомагистраль имеет более высокий приоритет (лучший ранг), чем тупиковая улица.

Familiarity Score (Оценка знакомства с местностью)

Метрика, определяющая, насколько хорошо пользователь знаком с данной географической областью. Основана на истории его предыдущих взаимодействий с картой (например, агрегированные просмотры области за последние 6 месяцев).

Feature Age (Возраст объекта)

Время, прошедшее с момента добавления объекта в базу данных GIS. Используется для определения новизны объекта.

Feature Selector (Селектор объектов)

Компонент системы, который определяет, какие из объектов-кандидатов будут отображены на карте, основываясь на Adjusted Prominence Ranking.

GIS (Geographic Information System / Геоинформационная система)

Система, хранящая данные о географических объектах, их местоположении, атрибутах (например, категории, возраст) и их Default Prominence Ranking.

Map Extent (Область карты)

Конкретная географическая область и уровень масштабирования, запрошенные пользователем для отображения.

User Profile (Профиль пользователя)

Набор данных о пользователе, собранных из различных источников (поиск, карты, социальные сети, отзывы, календарь, история местоположений). Используется для персонализации карты.

Visual Formatter (Визуальный форматер)

Компонент, определяющий визуальное представление выбранных объектов (шрифт, размер, цвет, тени и т.д.) для достижения нужного уровня заметности на основе Adjusted Prominence Ranking.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

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

1. Система получает запрос пользователя на просмотр карты и определяет map extent.
2. Получается user profile.
3. Из GIS извлекаются объекты-кандидаты в этой области, имеющие prominence ranking, определенный заранее и без учета профиля пользователя (т.е. стандартный рейтинг).
4. Рейтинг значимости некоторых кандидатов корректируется на основе user profile.
5. Для каждого кандидата используется скорректированный рейтинг (adjusted prominence ranking), чтобы определить, отображать ли его.
6. Для каждого отображаемого объекта используется скорректированный рейтинг для форматирования его представления (визуальной заметности).
7. Персонализированная карта предоставляется пользователю.

Claim 3 и 4 (Зависимые): Детализируют корректировку рейтинга на основе знакомства с местностью (Familiarity).

Определяется, что объект уже показывался пользователю в предыдущем сеансе (возможно, больше порогового числа раз за период времени). В ответ на это рейтинг значимости корректируется так, чтобы сделать объект менее вероятным для отображения и менее заметным. Это механизм управления вниманием на основе Familiarity Score.

Claim 5 и 6 (Зависимые): Детализируют корректировку на основе местоположения пользователя и предполагаемого намерения (туризм).

Система получает местоположение пользователя и определяет расстояние до map extent. Если расстояние превышает пороговое значение, рейтинг значимости объектов, классифицированных как интересные для туристов (place of interest to tourists), улучшается (их заметность увеличивается).

Claim 7 (Зависимый): Детализирует использование социального графа.

User profile содержит идентификатор смежного узла в социальном графе (друга). Система идентифицирует профиль этого друга и корректирует prominence ranking объектов на основе информации из профиля друга (например, его отзывов).

Claim 8 (Зависимый): Детализирует использование календаря.

Система идентифицирует объект, связанный с записью в календаре пользователя в пределах порогового времени от текущего момента, и улучшает его prominence ranking.

Claim 9, 10, 11 (Зависимые): Детализируют использование конкретных данных профиля.

Рейтинг корректируется на основе пользовательских оценок бизнеса (Claim 9), истории поиска пользователя (Claim 10) и предпочтений пользователя в кухне (Claim 11).

Где и как применяется

Изобретение применяется в системе обработки запросов к интерактивным картам (например, Google Maps) и затрагивает несколько этапов поиска.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе собираются и индексируются данные для двух ключевых компонентов:

1. GIS: Индексируются географические объекты, их атрибуты (категории, Feature Age) и рассчитывается Default Prominence Ranking.
2. User Profile Data Store: Собираются и сохраняются данные о взаимодействиях пользователя с различными сервисами (поиск, социальные сети, отзывы, календарь и т.д.).

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Система интерпретирует запрос пользователя для определения map extent и идентифицирует пользователя для извлечения его User Profile.

RANKING / RERANKING – Ранжирование и Переранжирование
Это основной этап применения патента. Происходит в реальном времени.

1. Первичное ранжирование (Отбор кандидатов): Система получает набор кандидатов из GIS с их Default Prominence Ranking.
2. Персонализация (Переранжирование): Map Personalizer использует User Profile для корректировки стандартных рейтингов, создавая Adjusted Prominence Ranking.
3. Отбор и Форматирование: Feature Selector и Visual Formatter используют скорректированные рейтинги для финального рендеринга карты.

Входные данные:

• Запрос пользователя и определенный Map Extent.
• User Profile (история, интересы, контекст, социальные данные).
• Кандидаты из GIS с Default Prominence Ranking и атрибутами.

Выходные данные:

• Персонализированная интерактивная карта: набор выбранных объектов с примененным визуальным форматированием, определяющим их заметность.

На что влияет

• Конкретные типы контента: В первую очередь влияет на локальные объекты (бизнесы, рестораны, достопримечательности, адреса, дороги).
• Специфические запросы: Влияет как на явные локальные запросы (например, «ресторан рядом»), так и на просмотр карты без конкретного запроса (browsing). Персонализация определяет, какие объекты будут видны по умолчанию.
• Конкретные ниши или тематики: Сильное влияние на высококонкурентные локальные ниши (общепит, услуги, ритейл), а также на сферу туризма и путешествий.

Когда применяется

• Условия работы: Алгоритм применяется при каждом запросе на отображение интерактивной карты.
• Триггеры активации: Наличие доступного User Profile, связанного с пользователем, и разрешение на использование этих данных (в соответствии с настройками конфиденциальности).
• Временные рамки: Персонализация происходит в реальном времени (в патенте упоминается возможность выполнения менее чем за одну секунду) в момент запроса карты.

Пошаговый алгоритм

Процесс персонализации карты:

1. Получение запроса: Система получает запрос от пользователя на просмотр интерактивной карты.
2. Определение области: Определяется Map Extent (географическая область и уровень масштабирования).
3. Идентификация и получение профиля: Система идентифицирует пользователя и извлекает соответствующий User Profile из хранилища данных, проверяя настройки конфиденциальности.
4. Извлечение кандидатов: Система запрашивает у GIS список географических объектов в пределах Map Extent. GIS возвращает объекты с их атрибутами и Default Prominence Ranking.
5. Расчет контекстных метрик: Вычисляется Familiarity Score пользователя для этой области и определяется контекст (например, турист vs местный житель на основе расстояния от дома).
6. Корректировка рейтинга (Personalization): Система анализирует данные User Profile и применяет модификаторы к стандартному рейтингу:
   • Интересы и история: Улучшение рейтинга объектов, соответствующих предпочтениям пользователя (например, кухня), его истории поиска или положительным отзывам.
   • Социальный граф: Улучшение рейтинга объектов, положительно оцененных друзьями пользователя.
   • Контекст и Намерение: Улучшение рейтинга туристических мест, если пользователь далеко от дома, или объектов из его календаря.
   • Знакомство с местностью (Familiarity): Ухудшение рейтинга объектов, которые пользователь видел много раз ранее. Улучшение рейтинга новых объектов (на основе Feature Age) в знакомых районах.

   В результате формируется Adjusted Prominence Ranking.

7. Выбор объектов (Feature Selection): На основе Adjusted Prominence Ranking и текущего уровня масштабирования система определяет, какие объекты будут отображены на карте, а какие скрыты.
8. Визуальное форматирование (Visual Formatting): Для выбранных объектов определяется стиль отображения (размер, цвет шрифта и т.д.) на основе их Adjusted Prominence Ranking, чтобы обеспечить соответствующий уровень визуальной заметности.
9. Презентация: Система рендерит персонализированную карту и отправляет ее на устройство пользователя.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует широкий спектр данных, преимущественно из User Profile и GIS.

Данные из GIS (Entity/Geographic Factors):

• Название и местоположение объекта.
• Категория объекта (тип бизнеса, кухни, достопримечательности).
• Возраст объекта (Feature Age) – когда объект был добавлен в GIS.
• Default Prominence Ranking.

Данные из User Profile (Поведенческие, Временные, Пользовательские, Социальные факторы):

• История поиска: Запросы в поисковой системе (как на картах, так и в универсальном поиске).
• Взаимодействия с результатами: Клики по ссылкам на сайты или объекты в результатах поиска.
• История местоположений (Location History): Данные о посещенных местах.
• Взаимодействия с картой: История просмотров областей на карте (для расчета Familiarity Score), сохраненные места (bookmarks), созданные пользователем карты.
• Отзывы и Рейтинги: Оценки и обзоры мест, оставленные пользователем.
• Явные предпочтения: Указанные пользователем интересы (типы кухни, хобби, события).
• Социальный граф: Идентификаторы смежных узлов (друзей) и доступ к их профилям (отзывам, рейтингам).
• Локационные социальные сети: Чекины (check-ins) пользователя.
• Календарь: Записи о предстоящих событиях и их местоположение.
• Метки: Места, отмеченные как дом или работа.

Контекстные данные (Пользовательские/Географические факторы):

• Текущее местоположение пользователя.
• Текущее время.

Какие метрики используются и как они считаются

• Default Prominence Ranking: Статическая оценка значимости объекта.
• Adjusted Prominence Ranking: Динамическая оценка, результат модификации стандартного рейтинга на основе данных User Profile.
• Familiarity Score: Рассчитывается путем агрегации (например, суммирования) просмотров определенной области карты за предыдущий период (например, 6 месяцев).
• Feature Age: Возраст объекта в GIS. Используется в связке с Familiarity Score.
• Пороговые значения (Thresholds):
  • Порог расстояния: Используется для определения намерения (туризм). Если расстояние от пользователя до map extent больше порога, активируются модификаторы для туристов.
  • Порог времени: Используется для анализа календаря (предстоящие события) и истории взаимодействий.
  • Порог рейтинга: Используется для определения, считать ли отзыв (пользователя или его друга) положительным.
  • Порог частоты взаимодействий: Используется в расчете Familiarity Score и для определения «устаревших» объектов.

Выводы

1. Персонализация является ядром локального поиска на Картах: Видимость бизнеса на карте не статична. Она динамически пересчитывается для каждого пользователя в момент запроса на основе его профиля. Не существует единой выдачи.
2. «Prominence» (Значимость) – это персонализированная метрика: Патент вводит концепцию Adjusted Prominence Ranking. Значимость бизнеса зависит не только от его реальной популярности или авторитетности, но и от его релевантности интересам и истории конкретного пользователя.
3. Использование широкого спектра данных: Google использует данные далеко за пределами традиционных SEO-сигналов: история поиска в вебе, календарь, чекины, явные предпочтения, история местоположений и знакомство с местностью (Familiarity Score).
4. Социальные сигналы напрямую влияют на ранжирование: Активность друзей пользователя (их отзывы и рейтинги) является прямым фактором, модифицирующим Prominence Ranking для пользователя.
5. Контекст и намерение меняют выдачу: Система активно определяет намерение пользователя (например, турист или местный житель) на основе контекста (расстояние до дома, Familiarity Score) и радикально меняет отображаемые объекты.
6. Новизна как фактор ранжирования (для резидентов): Для пользователей с высоким Familiarity Score система предпочитает показывать новые объекты (используя Feature Age), а не старые, даже если у старых выше стандартный рейтинг.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Комплексная оптимизация сущности (Entity Optimization): Обеспечьте максимально полное и точное представление бизнеса в GIS (Google Business Profile). Критически важно правильно выбрать основные и дополнительные категории, так как система использует их для сопоставления с интересами пользователей (например, тип кухни или услуги).
• Стимулирование пользовательского взаимодействия и лояльности: Активно работайте над получением настоящих отзывов и высоких рейтингов. Мотивируйте пользователей сохранять ваше местоположение (bookmark), чекиниться или добавлять его в свои карты. Эти действия фиксируются в User Profile и напрямую увеличивают Adjusted Prominence Ranking для пользователя и его социального окружения.
• Повышение узнаваемости бренда в Веб-поиске: Так как история универсального поиска и клики по результатам являются частью User Profile, важно ранжироваться по релевантным запросам в основном поиске Google. Если пользователь искал ваш бренд, это повысит видимость вашего объекта на карте.
• Использование событий и интеграции с календарем: Если вы проводите мероприятия, продвигайте их так, чтобы пользователи добавляли их в свои календари. Объекты, связанные с ближайшими событиями в календаре, получают повышение в выдаче.
• Отслеживание новизны: При открытии нового бизнеса или филиала необходимо как можно быстрее добавить его в Google Maps. Это позволит воспользоваться фактором новизны (Feature Age) для привлечения внимания местных жителей (пользователей с высоким Familiarity Score).

Worst practices (это делать не надо)

• Фокус только на статических факторах ранжирования: Опираться только на близость, ключевые слова в названии и базовую оптимизацию GBP недостаточно. Система персонализации может скрыть ваш бизнес, если он не соответствует интересам конкретного пользователя.
• Игнорирование категоризации и атрибутов: Неправильный выбор категорий приведет к потере видимости для пользователей, которые явно или неявно выразили интерес к вашей нише.
• Использование стандартных инструментов отслеживания позиций для Local SEO: Традиционные ранк-трекеры неэффективны для оценки реальной видимости на Картах, так как они не учитывают глубокую персонализацию. Выдача будет разной для каждого пользователя.
• Накрутка поведенческих факторов: Попытки искусственно симулировать взаимодействие (фейковые чекины, сохранение в закладки ботами) рискованны и противоречат правилам Google.

Стратегическое значение

Этот патент подтверждает, что Local SEO смещается от манипулирования статическими факторами к построению реальной релевантности, управлению пользовательским опытом (CXM) и вовлеченности. Стратегия должна быть направлена на то, чтобы бизнес стал частью цифрового профиля как можно большего числа релевантных пользователей. Это достигается через качество продукта/услуги, которое стимулирует положительные отзывы, повторные посещения (фиксируемые в Location History) и рекомендации (влияние через Social Graph).

Практические примеры

Сценарий 1: Влияние предпочтений и социального графа

1. Профиль пользователя А: В User Profile есть история положительных отзывов о кофейнях. Пользователь А дружит с пользователем Б в социальной сети.
2. Действие пользователя Б: Пользователь Б посещает новую кофейню «Zoka Cafe» и ставит ей 5 звезд. Это фиксируется в профиле Б.
3. Действие пользователя А: Пользователь А открывает Google Карты в этом районе.
4. Работа системы: Система анализирует профиль А. Она улучшает Prominence Ranking кофеен (из-за интересов А). Она дополнительно улучшает рейтинг «Zoka Cafe» из-за положительного отзыва друга (пользователя Б).
5. Результат: «Zoka Cafe» отображается на карте пользователя А с высокой визуальной заметностью и, возможно, с аннотацией (как показано на FIG. 4 в патенте): «Shannon (друг) поставил 5 звезд».

Сценарий 2: Турист против местного жителя (Контекст и Намерение)

1. Профиль пользователя А (Местный житель): Высокий Familiarity Score для района. Регулярно ищет бытовые услуги.
2. Профиль пользователя Б (Турист): Находится далеко от дома (расстояние > порога), низкий Familiarity Score, недавно искал «отели» и «туры» в этом районе.
3. Действие: Оба пользователя смотрят на одну и ту же область карты (Map Extent).
4. Результат для А: Система повышает видимость химчисток, заправок и недавно открывшихся ресторанов (фактор новизны Feature Age). Достопримечательности и отели менее заметны.
5. Результат для Б: Система определяет интент туризма. Повышается видимость отелей, туристических агентств и достопримечательностей. Бытовые услуги скрыты.

Вопросы и ответы