Как Google рассчитывает оптимальные места для встреч на основе времени в пути от нескольких локаций

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему неэффективности стандартных поисковых систем при поиске удобных мест для встречи нескольких человек, находящихся в разных локациях. Традиционный поиск требует ручного анализа результатов и оценки удобства. Место, которое кажется находящимся посередине географически, может иметь значительно разное время в пути для разных участников из-за дорожной ситуации или инфраструктуры. Изобретение автоматизирует поиск оптимального места встречи с учетом равного удобства для всех сторон.

Что запатентовано

Запатентована система специализированного поиска (multi-location search), которая принимает на вход несколько географических локаций и поисковую тему (search topic). Система вычисляет intermediate location (промежуточную локацию), время в пути (travel time) или расстояние (travel distance) до которой примерно одинаково от всех исходных точек. Затем система находит релевантные результаты поиска рядом с этой промежуточной локацией и ранжирует их, используя метрики удобства для всех участников.

Как это работает

Система работает следующим образом:

• Получение запроса: Принимается запрос, включающий как минимум две локации и тему поиска.
• Определение промежуточной локации: Система идентифицирует intermediate locations, которые имеют примерно равное время в пути или расстояние от исходных точек. Время в пути рассчитывается с учетом расстояния, скоростных ограничений, пробок и доступных видов транспорта.
• Поиск кандидатов: Идентифицируются результаты, соответствующие теме поиска и находящиеся вблизи intermediate location.
• Ранжирование: Результаты ранжируются на основе их местоположения. В ранжировании учитываются такие факторы, как общее время в пути (net travel time) для всех участников и разница во времени в пути между участниками (travel imbalance).

Актуальность для SEO

Средняя. Функциональность актуальна для картографических сервисов (Google Maps) и приложений планирования встреч. Это полезная функция для решения специфической пользовательской задачи, но она представляет собой нишевый сценарий использования, а не основной механизм веб-поиска.

Важность для SEO

Влияние на SEO низкое (3/10) и строго ограничено областью локального поиска и карт. Патент описывает специализированный алгоритм ранжирования для конкретного сценария использования («где нам встретиться?»). Он не вводит новых сигналов качества или авторитетности для общего поиска. Для специалистов по Local SEO важно понимать, что в таких сценариях видимость бизнеса зависит от географического удобства, рассчитываемого по сложным метрикам (net travel time, travel imbalance), а не только от стандартной релевантности.

Детальный разбор

Термины и определения

Intermediate location (Промежуточная локация)

Локация (точка или регион), которая имеет примерно равное время в пути или расстояние до двух или более исходных географических точек, указанных в запросе.

Multi-location search (Мультилокационный поиск)

Тип поискового запроса, который включает несколько географических локаций и тему поиска, используемый для предложения мест встречи.

Net travel time/distance proximity (Близость по общему времени в пути/расстоянию)

Метрика ранжирования, основанная на суммарном времени в пути или расстоянии от места встречи до каждой из исходных локаций. Меньшее общее значение дает преимущество.

Travel time/distance imbalance (Дисбаланс времени в пути/расстояния)

Метрика ранжирования, представляющая разницу во времени в пути или расстоянии между местом встречи и каждой из исходных локаций. Меньший дисбаланс (более равные условия для всех) дает преимущество.

Geographic cell / Map cell (Географическая ячейка / Ячейка карты)

Ограниченный географический регион или тайл. Может использоваться для идентификации intermediate locations путем группировки территорий с похожими характеристиками времени в пути.

Centroid (Центроид)

Центральная точка географической ячейки. Используется как точка отсчета для измерения расстояния или времени в пути от исходных локаций до этой ячейки.

Composite score (Композитная оценка)

Итоговая оценка для ранжирования результатов, которая может комбинировать различные метрики (релевантность, общее время в пути, дисбаланс).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод работы системы.

1. Система получает первую географическую локацию, вторую географическую локацию и тему поиска.
2. Система идентифицирует intermediate location между первой и второй локациями. Ключевое условие: время в пути ИЛИ расстояние от intermediate location до каждой из исходных локаций примерно равны.
3. Система идентифицирует набор результатов поиска, релевантных теме. Условие: каждый результат связан с локацией, которая находится в пределах заранее определенного расстояния от intermediate location.
4. Система ранжирует каждый результат поиска, основываясь, по крайней мере частично, на локации, связанной с этим результатом.
5. Система предоставляет ранжированный набор результатов для отображения.

Claim 2 и 3 (Зависимые): Уточняют механизм ранжирования и определение intermediate location.

Ранжирование основывается на близости (proximity) между локацией результата поиска и intermediate location (Claim 2). Intermediate location может представлять собой ячейку карты (map cell), а измерения могут производиться от ее центроида (centroid) (Claim 3).

Claim 4 и 5 (Зависимые от 1): Вводят факторы эффективности.

Ранжирование основывается на net travel distance proximity (Claim 4) или net travel time proximity (Claim 5). Цель — минимизировать общее время/расстояние для всех участников.

Claim 6 и 7 (Зависимые от 1): Вводят факторы баланса («справедливости»).

Ранжирование основывается на travel time imbalance (Claim 6) или travel distance imbalance (Claim 7). Цель — минимизировать разницу во времени/расстоянии между участниками.

Где и как применяется

Изобретение применяется в рамках специализированных поисковых систем, в частности, в локальном поиске и картографических сервисах (например, Google Maps).

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе индексируется информация о бизнесе, включая его точные географические координаты и категоризацию. Также индексируются данные, необходимые для расчета времени в пути: дорожная сеть, скоростные режимы, данные о трафике.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Система должна распознать намерение пользователя как multi-location search. В патенте это реализуется через специализированный пользовательский интерфейс, где пользователь явно вводит несколько локаций и тему поиска в отдельные поля.

RANKING – Ранжирование (Специализированное Локальное Ранжирование)
Основное применение патента. Это не стандартное веб-ранжирование, а специализированный алгоритм:

1. Вычисление Intermediate Location: На лету рассчитывается оптимальная промежуточная зона на основе входных данных и данных о дорожной сети/трафике.
2. Отбор кандидатов (Retrieval): Отбираются бизнесы, релевантные теме и находящиеся вблизи вычисленной intermediate location.
3. Ранжирование: Применяются специфические метрики, описанные в патенте (net travel time/distance, travel time/distance imbalance), а также стандартные сигналы релевантности. Формируется composite score.

Входные данные:

• Две или более географические локации.
• Тема поиска (Search Topic).
• Индекс локальных бизнесов (с координатами и категориями).
• Данные для расчета времени в пути (дорожная сеть, трафик).

Выходные данные:

• Ранжированный список предложенных мест для встречи (Suggested meeting locations).
• Визуализация результатов и исходных точек на карте.

На что влияет

• Конкретные типы контента: Влияет исключительно на результаты локального поиска – страницы мест (Places) или бизнесов (рестораны, кафе, магазины и т.д.) в картографических сервисах.
• Специфические запросы: Влияет только на запросы типа multi-location search, поданные через соответствующий интерфейс. Не влияет на стандартные веб-запросы.
• Конкретные ниши или тематики: Наибольшее влияние на бизнесы, которые часто служат местами для встреч (общепит, развлечения).

Когда применяется

• Триггеры активации: Алгоритм активируется, когда пользователь использует специализированный интерфейс для поиска мест встречи и предоставляет как минимум две исходные географические локации и тему поиска.

Пошаговый алгоритм

1. Получение мультилокационного запроса: Система получает данные от пользователя: Локация 1, Локация 2 и Тема поиска.
2. Идентификация промежуточных локаций:
   1. Система определяет географические точки или ячейки (geographic cells), которые имеют примерно одинаковое время в пути/расстояние до всех исходных локаций.
   2. Расчет времени учитывает различные условия: расстояние, скоростные ограничения, трафик, виды транспорта.
   3. Для ячеек расчет может вестись до их центроида (centroid).
3. Идентификация набора результатов: Система ищет места, соответствующие Теме поиска. Отбор может быть ограничен результатами, находящимися в пределах заданного расстояния от идентифицированных intermediate locations.
4. Ранжирование результатов:
   1. Для каждого результата вычисляются метрики:
      • Близость к intermediate location.
      • Net travel time/distance (Общее время/расстояние для всех участников).
      • Travel time/distance imbalance (Разница во времени/расстоянии между участниками).
      • Релевантность (включая отзывы пользователей – user reviews).
   2. Генерируется композитная оценка (composite score) путем комбинирования этих метрик. Патент предлагает примеры: умножение оценки релевантности на оценку дисбаланса или деление оценки релевантности на оценку общего времени в пути.
   3. Результаты сортируются по композитной оценке.
5. Предоставление результатов: Ранжированный список результатов предоставляется пользователю.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Географические факторы: Критически важны. Используются точные координаты исходных локаций пользователей и координаты индексируемых бизнесов. Также используются данные о дорожной инфраструктуре, скоростных режимах и трафике для расчета времени в пути.
• Контентные факторы: Используется категоризация бизнеса для определения соответствия теме поиска. Патент также упоминает, что в качестве фактора релевантности могут использоваться отзывы пользователей (user reviews).

Какие метрики используются и как они считаются

Система вычисляет следующие ключевые метрики для ранжирования:

• Intermediate location: Вычисляется как точка или geographic cell, где время в пути/расстояние до исходных точек примерно равно.
• Net travel time/distance proximity: Сумма времени/расстояния от результата до Локации 1 и от результата до Локации 2. Система стремится минимизировать это значение (Эффективность).
• Travel time/distance imbalance: Абсолютная разница между временем/расстоянием для Локации 1 и Локации 2. Система стремится минимизировать это значение (Справедливость).
• Composite Score: Агрегированная оценка. Патент предлагает примеры расчета: Relevance Score * Distance Imbalance Score, или Relevance Score / Net Travel Time Score, или комбинация всех трех.

Выводы

Патент описывает внутренние процессы специализированного поиска Google (Maps/Local) без прямых рекомендаций для SEO.

1. Специализированный алгоритм локального поиска: Патент описывает узкоспециализированный алгоритм ранжирования для решения конкретной задачи (поиск места встречи). Он не применяется в общем веб-поиске или стандартном локальном поиске из одной точки.
2. Удобство и «Справедливость» как факторы ранжирования: Вводятся специфические факторы ранжирования. Система стремится не только минимизировать общее время в пути (net travel time), но и обеспечить равные условия для всех участников, минимизируя разницу во времени (travel imbalance).
3. Зависимость от точности геоданных и расчета времени: Эффективность системы напрямую зависит от точности географических координат бизнесов и от качества алгоритмов расчета времени в пути (учитывающих трафик и транспорт).
4. Отсутствие влияния на базовые SEO-сигналы: Патент не вводит новых требований к контенту, ссылкам или технической оптимизации сайтов. Он использует существующие сигналы (категоризация, отзывы) и добавляет к ним географические расчеты.

Практика

Патент скорее инфраструктурный и дает минимальное количество практических выводов для SEO. Рекомендации касаются исключительно Local SEO и оптимизации карточек бизнесов.

Best practices (это мы делаем)

• (Local SEO) Обеспечение абсолютной точности геолокации: Критически важно иметь точный адрес и вручную скорректированное положение метки на карте (Pin Location) в Google Business Profile. Все расчеты Travel time и Travel distance базируются на этих данных. Ошибка может привести к исключению из выдачи по таким запросам.
• (Local SEO) Поддержание положительных отзывов: Патент явно упоминает user reviews как возможный компонент оценки релевантности (Relevancy Score), которая используется при расчете финальной composite score.
• (Local SEO) Точная категоризация бизнеса: Убедитесь, что категории точно отражают деятельность бизнеса, чтобы он мог быть найден по соответствующей теме поиска (Search Topic).

Worst practices (это делать не надо)

• Манипуляции с местоположением: Указание некорректного адреса или попытка манипулировать местоположением бизнеса. Это является нарушением правил и сделает невозможным точный расчет времени в пути, что приведет к понижению или исключению бизнеса из результатов такого поиска.

Стратегическое значение

Патент демонстрирует уровень сложности географических вычислений, которые Google применяет в локальном поиске. Он подтверждает, что удобство пользователя (выраженное через время в пути и его баланс) является измеримым и используемым фактором ранжирования в локальных сервисах. Для Local SEO это подчеркивает, что физическое расположение и транспортная доступность являются неотъемлемыми факторами успеха.

Практические примеры

Сценарий: Поиск оптимального кафе для встречи (Иллюстрация работы алгоритма)

1. Входные данные: Пользователь 1 находится в Точке А, Пользователь 2 в Точке Б. Тема поиска: «Кофейня».
2. Расчет: Система определяет intermediate location (Зона X), до которой обоим ехать примерно 15 минут.
3. Кандидаты: В Зоне X найдено три кофейни (К1, К2, К3).
4. Ранжирование (Расчет метрик):
   • К1: Рейтинг 4.8. Время для А: 14 мин, для Б: 16 мин. Net time=30 мин. Imbalance=2 мин.
   • К2: Рейтинг 4.5. Время для А: 15 мин, для Б: 15 мин. Net time=30 мин. Imbalance=0 мин.
   • К3: Рейтинг 4.9. Время для А: 10 мин, для Б: 22 мин. Net time=32 мин. Imbalance=12 мин.
5. Результат: В зависимости от весов в composite score, система может предпочесть К2 из-за идеального баланса (Imbalance=0), или К1 из-за хорошего баланса и высокого рейтинга. К3, несмотря на самый высокий рейтинг, скорее всего, будет ранжироваться ниже из-за большого дисбаланса времени в пути.

Вопросы и ответы