Как Google Maps ранжирует локальные объекты (POI) и интегрирует рекламу при построении туристических маршрутов

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему неэффективности стандартных навигационных систем, которые фокусируются исключительно на кратчайшем или самом быстром маршруте, игнорируя интересные места по пути. Цель изобретения — улучшить пользовательский опыт, предоставляя «туристический маршрут» (Touristic Route), который автоматически включает релевантные точки интереса (Points of Interest, POI) без значительного отклонения от основного пути, а также монетизировать сервис через локальную рекламу.

Что запатентовано

Запатентована система для автоматической генерации маршрутов, включающих POI. Система определяет кратчайший путь и устанавливает «конверт» (Envelope) — географическую область вокруг этого пути, основанную на допустимом времени или расстоянии отклонения. POI внутри этого конверта ранжируются по критериям «интересности». Лучшие POI интегрируются в финальный маршрут, который сопровождается связанным контентом и рекламой (advertisement content).

Как это работает

Механизм работает следующим образом:

• Определение базового маршрута: Рассчитывается кратчайший маршрут между пунктами A и B.
• Расчет «Конверта» (Envelope): На основе заданного пользователем или по умолчанию максимального отклонения (maximum deviation, например, по времени) определяется географическая область вокруг маршрута.
• Идентификация и Фильтрация POI: Система находит POI внутри «конверта» и фильтрует их по категориям и времени работы.
• Ранжирование POI: Оставшиеся POI ранжируются по «воспринимаемой интересности» (perceived interestingness). Факторы включают отзывы, посещаемость, поисковый интерес и пользовательский контент (UGC).
• Построение Маршрута: Выбирается Топ-N ранжированных POI, и строится финальный туристический маршрут.
• Интеграция Рекламы: Система идентифицирует и добавляет релевантные рекламные объявления, связанные с выбранными POI и маршрутом.

Актуальность для SEO

Высокая. Функциональность, описанная в патенте, активно используется в навигационных продуктах, таких как Google Maps. Интеграция локальных объектов, использование сигналов популярности для их ранжирования и показ локальной рекламы во время навигации являются ключевыми компонентами современных картографических сервисов и стратегий Local SEO.

Важность для SEO

Патент имеет высокое значение для Local SEO. Он раскрывает конкретные критерии, которые Google использует для ранжирования локальных сущностей (POI) в контексте навигации. Понимание факторов «интересности» — таких как отзывы, пользовательский контент, реальная посещаемость и поисковый интерес — критически важно для оптимизации Google Business Profile (GBP) и повышения видимости локального бизнеса в Google Maps.

Детальный разбор

Термины и определения

Envelope (Конверт)

Географическая область вокруг кратчайшего маршрута. Определяет зону, в которой система ищет точки интереса. Размер основан на Maximum Deviation.

Maximum Deviation (Максимальное отклонение)

Параметр, определяющий, насколько пользователь готов отклониться от кратчайшего маршрута. Может быть выражен во времени (maximum amount of time for deviation), расстоянии или проценте от общей длины пути.

Perceived Interestingness (Воспринимаемая интересность)

Ключевая концепция для ранжирования POI. Оценка популярности и значимости объекта, основанная на различных сигналах.

Points of Interest (POI) (Точки интереса)

Локации, представляющие интерес для посетителей (музеи, рестораны, отели и т.д.). Каждый POI имеет географическое положение, категорию и связанные данные.

Ranking Criterion (Критерии ранжирования)

Метрики, используемые для оценки Perceived Interestingness. Включают статистику посещений, отзывы пользователей, UGC, частоту поисковых запросов и т.д.

Shortest Route (Кратчайший маршрут)

Базовый маршрут между начальной и конечной точками, оптимизированный по времени или расстоянию.

Touristic Route (Туристический маршрут)

Финальный маршрут, который включает начальную и конечную точки, а также выбранные POI.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Анализ основан на измененной формуле изобретения (Claims) в конце документа.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод предоставления туристического маршрута.

1. Система получает запрос, включающий начальную и конечную точки, а также maximum amount of time for deviation (максимальное время для отклонения) для посещения POI.
2. Определяется shortest route.
3. Определяется Envelope (географическая область) на основе maximum amount of time for deviation.
4. Идентифицируется первый набор POI, расположенных внутри Envelope.
5. Первый набор POI ранжируется на основе Ranking Criterion.
6. Выбираются POI на основе их рейтинга и максимального количества.
7. Определяется финальный Touristic Route.
8. Идентифицируется advertisement content (рекламный контент) на основе характеристики финального маршрута.
9. Генерируется уведомление (notification), включающее рекламный контент для как минимум одного из выбранных POI.
10. Финальный маршрут и уведомление передаются пользователю.

Claim 6 (Зависимый): Если запрос включает идентификацию категории, система фильтрует набор POI на основе этой категории.

Claim 7 и 8 (Зависимые): Указывают примеры критериев ранжирования: среднее количество туристов, посещающих POI ежегодно (Claim 7), и отзывы пользователей (Claim 8).

Claim 27 (Зависимый): Если запрос включает информацию о дате и времени, система фильтрует POI, исключая те, чьи часы работы не соответствуют указанному времени.

Где и как применяется

Изобретение применяется в специализированных картографических и навигационных сервисах (например, Google Maps), а не в основном веб-поиске.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе система собирает и индексирует данные о локальных сущностях (POI). Извлекаются и агрегируются признаки, необходимые для ранжирования: географическое положение, категории, часы работы, отзывы пользователей (user reviews), статистика посещений, пользовательский контент (фотографии).

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Система интерпретирует навигационный запрос, извлекая начальную/конечную точки и ограничения пользователя: допустимое отклонение (maximum deviation) и предпочтительные категории POI.

RANKING – Ранжирование (Локальное)
Ключевой этап. Система выполняет ранжирование физических объектов (POI) в ограниченном географическом контексте (Envelope). Используются специфические для POI сигналы для оценки «интересности» (Perceived Interestingness).

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание
На финальном этапе система объединяет рассчитанный маршрут, выбранные POI, связанный медиаконтент и рекламные уведомления (advertisement content) в единый ответ пользователю.

Входные данные:

• Навигационный запрос (начальная и конечная точки).
• Параметры отклонения (время/расстояние).
• Опциональные фильтры (категории POI, дата/время).
• База данных POI с индексированными признаками (популярность, отзывы, UGC, атрибуты).

Выходные данные:

• Финальный туристический маршрут и пошаговые инструкции.
• Список выбранных POI.
• Связанный контент (фото, видео).
• Таргетированные рекламные уведомления.

На что влияет

• Конкретные типы контента: Влияет исключительно на видимость локальных объектов (POI) — ресторанов, отелей, музеев, магазинов и других локальных бизнесов в картографических сервисах.
• Специфические запросы: Навигационные запросы и запросы, связанные с планированием поездок.
• Конкретные ниши или тематики: Наибольшее влияние в сферах туризма, гостеприимства (HoReCa) и розничной торговли.

Когда применяется

• Условия работы алгоритма: Алгоритм активируется при запросе маршрута, когда пользователь готов рассмотреть посещение интересных мест по пути.
• Триггеры активации: Запрос пользователя на «туристический маршрут» или указание параметров для включения POI (например, допустимое время отклонения от маршрута).

Пошаговый алгоритм

Процесс генерации туристического маршрута:

1. Получение запроса и параметров: Система получает начальную и конечную точки, а также параметры отклонения (maximum deviation) и опциональные фильтры (категории, дата).
2. Расчет базового маршрута: Определяется кратчайший маршрут (по времени или расстоянию).
3. Расчет «Конверта» (Envelope): Определяется географическая область вокруг маршрута на основе maximum deviation (из запроса или по умолчанию).
4. Идентификация кандидатов (POI): Извлекаются все POI, расположенные внутри «конверта».
5. Фильтрация кандидатов: Применяются жесткие фильтры: по категориям и по времени работы (если указано время поездки).
6. Ранжирование кандидатов: Оставшиеся POI оцениваются и сортируются по критериям «интересности» (Perceived Interestingness), используя данные о популярности, отзывах, UGC и поисковом интересе.
7. Выбор POI: Система выбирает Топ-N ранжированных POI (N определяется настройками).
8. Генерация финального маршрута: Рассчитывается новый маршрут, включающий выбранные POI.
9. Идентификация контента и рекламы: Подбирается связанный медиаконтент и advertisement content, релевантный маршруту и POI.
10. Передача ответа: Маршрут, контент и реклама передаются пользователю.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на использовании данных, связанных с локальными объектами и взаимодействии пользователей с ними.

• Географические факторы: Географическое положение POI, начальной и конечной точек. Используется для расчета маршрутов и Envelope.
• Контентные факторы (Данные о POI):
  • Категории POI (используются для фильтрации).
  • Часы работы (используются для временной фильтрации).
• Поведенческие и Популярностные факторы (Используются для ранжирования):
  • Статистика посещений (statistics), например, среднее количество посетителей в год (Claim 7).
  • Поисковый интерес: количество пользователей, запрашивающих информацию (ищущих) о POI.
  • История выбора: частота выбора данного POI пользователями в предыдущих маршрутах.
• Пользовательские факторы (UGC):
  • Отзывы пользователей (user reviews) (Claim 8).
  • Количество изображений POI, загруженных пользователями на публичный сайт (number of images of the POI uploaded by users).

Какие метрики используются и как они считаются

• Perceived Interestingness (Воспринимаемая интересность): Основная метрика для ранжирования POI. Рассчитывается на основе агрегации Ranking Criterion (перечисленных выше: отзывы, посещаемость, фото, поисковый интерес, история выбора).
• Maximum Deviation (Максимальное отклонение): Метрика для определения размера Envelope. Может быть выражена в абсолютном времени (например, +20 минут), расстоянии или проценте от длины кратчайшего маршрута.
• Фильтры (Категории, Время работы): Жесткие бинарные фильтры, используемые для отсева нерелевантных или недоступных POI.

Выводы

1. «Интересность» как основа локального ранжирования: Патент подтверждает, что Google ранжирует локальные объекты (POI) на основе Perceived Interestingness — комплексной метрики, оценивающей популярность и значимость объекта.
2. Ключевые сигналы популярности и качества: Конкретные факторы, используемые для ранжирования, критически важны для Local SEO: отзывы пользователей, статистика физических посещений (офлайн-популярность), количество пользовательских фотографий (UGC) и объем поисковых запросов по объекту (онлайн-популярность).
3. Важность базовой оптимизации GBP: Точность базовых данных (часы работы и категории) имеет решающее значение на этапе жесткой фильтрации. Объект с неверными данными может быть исключен из рассмотрения независимо от его популярности.
4. Географические и временные ограничения: Отбор POI строго ограничен географическим «конвертом» (Envelope). Даже очень популярный POI не будет показан, если он находится слишком далеко от маршрута пользователя.
5. Интеграция Рекламы в навигацию: Система изначально спроектирована для монетизации. Показ таргетированной рекламы (advertisement content), привязанной к маршруту и POI, является неотъемлемой частью функциональности.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Рекомендации относятся к стратегиям Local SEO и оптимизации Google Business Profile (GBP).

• Стимулирование отзывов и UGC: Активно работайте над получением качественных отзывов и мотивируйте пользователей загружать фотографии вашего объекта. Патент явно указывает user reviews и number of images uploaded by users как критерии ранжирования.
• Повышение узнаваемости и поискового интереса: Инвестируйте в PR и бренд-маркетинг для увеличения количества поисковых запросов по вашему объекту. Патент учитывает объем поиска по POI как фактор ранжирования.
• Тщательная категоризация: Убедитесь, что основная и дополнительные категории в GBP максимально точно отражают суть бизнеса. Категории используются как жесткий фильтр при построении тематических маршрутов.
• Актуализация часов работы: Поддерживайте абсолютно точную информацию о часах работы, включая праздники. Система фильтрует объекты, которые закрыты в момент предполагаемого посещения (Claim 27).
• Повышение реальной посещаемости: Поскольку система учитывает статистику посещений (Claim 7), маркетинговые усилия по привлечению физического трафика напрямую влияют на Local SEO.

Worst practices (это делать не надо)

• Игнорирование GBP и UGC: Отсутствие актуальных данных, отзывов и фотографий снижает оценку «интересности» POI, уменьшая шансы на включение в маршруты.
• Манипуляции с данными: Предоставление неверных часов работы или неправильное географическое положение приведет к исключению объекта из релевантных выборок или негативному пользовательскому опыту.
• Накрутка отзывов и фотографий: Использование фейкового UGC рискованно. Хотя количество учитывается, системы Google анализируют качество и естественность этих сигналов.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегию Google по глубокой интеграции локального поиска, навигации и рекламы. Для локального бизнеса видимость в навигационных сценариях становится критически важным каналом привлечения клиентов. Это подчеркивает необходимость комплексного подхода к Local SEO, фокусируясь на управлении сущностью (POI) и ее ключевыми атрибутами: реальной популярностью (онлайн и офлайн), качеством (отзывы) и точностью данных.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация ресторана для включения в туристические маршруты

1. Ситуация: Пользователь планирует поездку по трассе и указывает, что готов потратить дополнительные 30 минут на обед (maximum deviation) и ищет «Семейные рестораны» (категория).
2. Действия системы: Google рассчитывает кратчайший путь и строит Envelope на основе 30-минутного отклонения. Затем система фильтрует POI, оставляя только «Семейные рестораны», открытые в это время.
3. Действия SEO-специалиста (для Ресторана А):
   • Убедиться, что в GBP указана категория «Семейный ресторан» и актуальные часы работы.
   • Запустить кампанию по стимулированию клиентов оставлять отзывы и загружать фотографии (особенно семейные фото и фото блюд).
   • Работать над повышением узнаваемости ресторана для увеличения поискового интереса.
4. Результат: Благодаря большему количеству отзывов, фото и высокому поисковому интересу, Ресторан А получает более высокий рейтинг «интересности», чем конкуренты поблизости. Система включает его в финальный маршрут пользователя.

Вопросы и ответы