Как Google использует анализ изображений (Street View) для верификации локального бизнеса и определения его приоритета на Картах

Описание

Какую задачу решает

Патент решает две ключевые проблемы в картографических сервисах. Во-первых, он устраняет проблему перегруженности карты (map clutter), когда одновременное отображение всех точек интереса (POI) делает карту нечитаемой. Во-вторых, он повышает достоверность данных, борясь с неточной или устаревшей информацией о локальном бизнесе (например, бизнес закрылся или переехал), полученной из интернета. Изобретение предлагает механизм для верификации физического присутствия бизнеса и приоритизации отображения POI на основе их реальной заметности в физическом мире.

Что запатентовано

Запатентована система приоритизации отображения точек интереса на карте, основанная на анализе изображений географической области. Система использует данные распознавания образов (Pattern Recognition Data), например, текст (OCR), извлеченный из фотографий местности (таких как Street View), и данные о местоположении (Location Data), где был сделан снимок. Если система находит соответствие между извлеченным текстом (например, названием на вывеске) и записью в базе данных POI, эта точка интереса получает приоритет в отображении, причем приоритет зависит от ее визуальной заметности.

Как это работает

Система функционирует следующим образом:

• Сбор данных: Собираются изображения местности (например, с помощью автомобилей Street View или мобильных устройств пользователей) вместе с точными GPS-координатами съемки.
• Обработка изображений: Применяется распознавание образов (например, OCR) для извлечения текста с вывесок, витрин и других маркировок на изображениях.
• Сопоставление: Система ищет в базе данных POI (Listing Database) записи, которые соответствуют извлеченному тексту И находятся в непосредственной близости от места съемки.
• Верификация и Оценка Заметности: При нахождении соответствия система подтверждает физическое присутствие (Physical Presence) бизнеса. Далее она вычисляет показатель размера (Size Value) области изображения, содержащей распознанный текст (т.е. насколько велика и заметна вывеска), учитывая расстояние до объекта.
• Приоритизация: Точка интереса получает более высокий приоритет (например, повышается ее Ranking Value) для отображения на карте. Приоритет зависит от вычисленного Size Value – чем заметнее вывеска, тем выше приоритет.

Актуальность для SEO

Высокая. Верификация данных локального бизнеса и борьба с фейковыми листингами остаются приоритетными задачами для Google Maps. Использование визуальных данных (Street View, пользовательские фото) для подтверждения информации о бизнесе активно применяется и развивается (например, с помощью Google Lens). Механизм выбора того, какие именно метки (Place Labels) отображать на базовой карте при разных уровнях масштабирования, критически важен для пользовательского опыта и навигации.

Важность для SEO

Патент имеет высокое значение для Локального SEO (Local SEO). Он описывает механизм, определяющий, будет ли бизнес отображаться в виде иконки или метки на базовой карте (Place Labels). Это напрямую влияет на пассивную видимость бизнеса в Google Maps. Патент доказывает, что физическое оформление офлайн-точки (вывеска, входная группа) и ее соответствие данным в Google Business Profile являются прямыми факторами, влияющими на цифровую видимость на картах.

Детальный разбор

Термины и определения

Listing Database (База данных листингов)

Хранилище записей о точках интереса (POI), содержащее информацию о названии, местоположении, категории, а также Ranking Value. (Аналог базы данных Google Business Profile).

Location Data (Данные о местоположении)

Координаты (например, GPS) мобильного устройства в момент съемки изображения или координаты географической области, показанной на изображении.

Pattern Recognition Data (Данные распознавания образов)

Информация, извлеченная из изображения с помощью OCR, компьютерного зрения или других методов. Включает текстовые строки (character strings), товарные знаки, символы, найденные на вывесках или витринах.

Physical Presence (Физическое присутствие)

Подтверждение того, что точка интереса реально существует в указанном месте, основанное на визуальных индикаторах (вывеска, витрина).

Point of Interest (POI) (Точка интереса)

Конкретное местоположение, которое может представлять интерес для пользователя (бизнес, достопримечательность, учреждение и т.д.).

Ranking Value (Значение ранжирования)

Числовая оценка, используемая для определения приоритета отображения POI на карте. Может рассчитываться на основе различных факторов (веб-присутствие, отзывы) и, согласно патенту, модифицируется на основе верификации и заметности физического объекта.

Size Value (Показатель размера)

Метрика, характеризующая размер или видимость физического маркера POI (например, вывески). Рассчитывается на основе размера области изображения (например, в пикселях), содержащей Pattern Recognition Data, и нормализуется с учетом расстояния от камеры до объекта.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод приоритизации POI.

1. Система получает Pattern Recognition Data, извлеченные из изображения, снятого мобильным устройством (например, автомобилем Street View или смартфоном пользователя). Данные извлекаются из определенной области (region) изображения.
2. Система получает координаты мобильного устройства в момент съемки.
3. Производится поиск в базе данных POI листинга, который соответствует как извлеченным данным, так и координатам.
4. Если соответствие найдено:
   1. Определяется Physical Presence точки интереса.
   2. Определяется Size Value для области изображения, содержащей распознанные данные. Критически важно: Size Value основан на расстоянии от координат устройства до определенного физического присутствия POI (нормализация по расстоянию).
   3. Производится приоритизация листинга POI для отображения на карте. Приоритизация основывается на вычисленном Size Value.

Ядро изобретения — это не просто верификация существования бизнеса по фото, а именно приоритизация отображения на карте на основе измерения реальной заметности (размера) физической вывески или витрины, рассчитанного с учетом расстояния до объекта.

Claim 3 (Зависимый): Определяет условия соответствия (correspondence).

Листинг считается соответствующим, если:

• Pattern Recognition Data (например, текст) совпадают с названием в листинге POI; И
• Координаты мобильного устройства находятся в пределах порогового расстояния (threshold distance) от координат, указанных в листинге POI.

Это подчеркивает необходимость точного совпадения названия (NAP consistency) и близости локации.

Claim 5 (Зависимый): Уточняет механизм приоритизации.

Листинг POI имеет Ranking Value. Приоритизация заключается в увеличении этого Ranking Value.

Claim 7 (Зависимый): Уточняет расчет Size Value.

Size Value может рассчитываться на основе количества пикселей на изображении, которые ассоциированы с областью (region) изображения, содержащей распознанные данные.

Claim 8 (Зависимый от 5): Описывает процесс генерации карты с использованием приоритизированных данных.

1. Определяется область для картографирования.
2. Идентифицируются POI в этой области (каждый с Ranking Value).
3. Выбирается набор POI для отображения на основе их Ranking Values.
4. Генерируется карта, включающая выбранный набор POI.

Это подтверждает, что Ranking Value используется как фильтр для определения того, что будет показано на карте (Place Labels).

Где и как применяется

Изобретение применяется в инфраструктуре картографических сервисов (Google Maps) и затрагивает несколько этапов поисковой архитектуры.

CRAWLING – Сканирование и Сбор данных
На этом этапе происходит сбор первичных данных: изображений местности с помощью специализированных транспортных средств (Street View cars) или мобильных устройств пользователей. Вместе с изображениями фиксируются точные метаданные о местоположении (GPS).

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Это основной этап применения патента. Происходит офлайн-обработка собранных изображений:

1. Извлечение признаков (Feature Extraction): Модуль распознавания образов (Pattern Recognition Module) применяет OCR и компьютерное зрение для извлечения текста и символов с изображений.
2. Сопоставление (Matching): Поисковый модуль (Search Module) сопоставляет извлеченные данные и координаты съемки с базой данных POI (Listing Database).
3. Верификация и Расчет Метрик: При совпадении подтверждается Physical Presence и рассчитывается Size Value (заметность вывески).
4. Обновление Индекса: Модуль приоритизации (Priority Module) обновляет Ranking Value для соответствующего POI в базе данных.

RANKING / METASEARCH (Рендеринг Карты)
На этапе генерации карты для пользователя (в реальном времени) система использует предварительно рассчитанные данные. Картографический модуль (Map Module) определяет область и масштаб карты и выбирает, какие POI отобразить, основываясь на их Ranking Values. POI с более высокими значениями (верифицированные и заметные) получают приоритет.

Входные данные:

• Изображения географической области.
• Location Data (GPS координаты) камеры в момент съемки.
• База данных POI (название, адрес, координаты).

Выходные данные:

• Обновленные Ranking Values для POI в базе данных.
• Рассчитанные Size Values (метрики заметности).
• Флаги верификации физического присутствия.

На что влияет

• Конкретные типы контента: Влияет на отображение локальных точек интереса (POI) на картографических интерфейсах (Google Maps Place Labels).
• Конкретные ниши или тематики: Наибольшее влияние оказывается на бизнесы с физическими локациями, где важна визуальная идентификация и навигация: ритейл, рестораны, отели, услуги.
• Специфические запросы: Влияет не столько на обработку конкретных запросов, сколько на базовое отображение карты при ее просмотре (browsing) или использовании для навигации.

Когда применяется

• Триггеры активации (Офлайн): Обработка активируется при получении новых или обновленных изображений местности (например, после проезда автомобиля Street View или загрузки фото пользователем).
• Триггеры активации (Онлайн): Механизм выбора POI активируется каждый раз, когда генерируется карта для пользователя и система должна выбрать подмножество POI для отображения (при просмотре, масштабировании или перемещении карты).
• Пороговые значения: Используется пороговое расстояние (threshold distance) для определения того, находится ли место съемки достаточно близко к координатам POI для подтверждения соответствия. Также могут использоваться пороги для Ranking Value при выборе POI для отображения на карте.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Офлайн-обработка и приоритизация POI

1. Сбор изображений: Получение изображений географической области и соответствующих координат съемки от мобильного устройства.
2. Извлечение данных: Применение OCR к изображению для извлечения Pattern Recognition Data (текста). Идентификация области (region) на изображении, содержащей этот текст.
3. Поиск соответствий: Поиск в базе данных POI листинга, название которого совпадает с извлеченным текстом, И координаты которого находятся в пределах порогового расстояния от места съемки.
4. Проверка результата:
   • Если соответствие НЕ найдено: Переход к обработке следующего изображения или следующего блока извлеченных данных.
   • Если соответствие найдено: Переход к шагу 5.
5. Определение физического присутствия: Подтверждение Physical Presence точки интереса.
6. Расчет заметности (Size Value): Вычисление Size Value для области изображения с текстом. Расчет учитывает количество пикселей и расстояние от камеры до объекта (нормализация).
7. Приоритизация: Увеличение Ranking Value соответствующего листинга POI. Степень увеличения зависит от рассчитанного Size Value (чем больше/заметнее вывеска, тем сильнее увеличивается оценка).

Процесс Б: Генерация карты (Онлайн)

1. Определение области: Идентификация географической области и масштаба, запрашиваемых пользователем.
2. Идентификация кандидатов: Поиск всех POI в базе данных, находящихся в этой области.
3. Выбор POI для отображения: Отбор подмножества POI для отображения на основе их Ranking Values. Могут использоваться методы выбора Топ-N листингов или листингов, превышающих определенный порог.
4. Генерация карты: Рендеринг карты с размещением иконок или меток для выбранных POI.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на использовании визуальных и географических данных для приоритизации.

• Мультимедиа факторы: Изображения местности (например, Street View, пользовательские фото). Критически важные данные для анализа.
• Географические факторы: Location Data (GPS координаты) мобильного устройства, сделавшего снимок. Используются для сопоставления изображения с местоположением POI.
• Контентные факторы (из базы данных): Название POI, используемое для сопоставления с распознанным текстом.

Какие метрики используются и как они считаются

• Pattern Recognition Data (OCR): Текстовые строки, извлеченные из изображений. Используются для сопоставления с названиями POI.
• Threshold Distance (Пороговое расстояние): Максимально допустимое расстояние между местом съемки и координатами POI для подтверждения соответствия.
• Size Value (Показатель размера/заметности): Метрика, определяющая визуальную заметность вывески. Рассчитывается на основе:
  1. Количества пикселей в соответствующей области изображения (Claim 7).
  2. С учетом расстояния от камеры до объекта (Claim 1), что обеспечивает нормализацию оценки видимости.
• Ranking Value (Значение ранжирования): Итоговая оценка приоритета POI. Увеличивается, если физическое присутствие верифицировано, и степень увеличения зависит от Size Value.

Выводы

1. Связь офлайн-реальности и онлайн-данных: Патент демонстрирует, как Google использует анализ реальных изображений (Street View и фото пользователей) для верификации и обогащения своей базы данных локальных бизнесов (Google Maps/GBP). Система автоматически подтверждает, что бизнес существует по указанному адресу.
2. Физическая заметность влияет на цифровую видимость: Ключевой аспект патента — это прямая связь между физической заметностью бизнеса (размером и читаемостью вывески) и его приоритетом отображения на цифровой карте (Ranking Value). Чем больше Size Value вывески, тем выше приоритет.
3. Нормализация оценки видимости: Система не просто измеряет размер вывески в пикселях, но и учитывает расстояние от камеры до объекта (Claim 1). Это позволяет объективно сравнивать видимость объектов, снятых с разных расстояний.
4. Механизм борьбы со спамом: Верификация Physical Presence через анализ изображений служит барьером против фейковых листингов или виртуальных офисов, у которых отсутствует реальное физическое присутствие или вывеска.
5. Фокус на Place Labels: Описанный механизм влияет на то, какие POI отображаются в виде меток на базовой карте (Place Labels) при разных масштабах, что критично для обнаружения бизнеса пользователями при просмотре карты.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Рекомендации критически важны для Local SEO и видимости в Google Maps.

• Обеспечить четкую, крупную и читаемую физическую вывеску: Это напрямую влияет на расчет Size Value. Вывеска должна быть контрастной, хорошо освещенной и видимой с дороги, чтобы системы компьютерного зрения (OCR) могли ее распознать и оценить как заметную.
• Гарантировать точное NAP-соответствие (Name, Address, Phone): Название бизнеса на физической вывеске должно точно соответствовать названию в Google Business Profile (GBP). Система ищет совпадение между текстом на вывеске (OCR) и данными в базе.
• Обеспечить видимость вывески с точки съемки: Вывеска не должна быть загорожена деревьями, столбами или другими объектами с той точки, откуда обычно проезжает автомобиль Street View или фотографируют пользователи.
• Мониторинг и обновление Street View: Регулярно проверять, как выглядит фасад и вывеска бизнеса на панорамах Google Street View. Если изображение устарело или некачественное, стоит загрузить собственную актуальную панораму (360 фото) через интерфейс GBP или Street View Studio.
• Загрузка качественных фотографий экстерьера в GBP: Активно загружать фотографии, четко показывающие вывеску и входную группу, так как система может использовать различные источники изображений для анализа.

Worst practices (это делать не надо)

• Использование разных названий на вывеске и в GBP: Если на вывеске написано «Кафе Ромашка», а в GBP — «Лучший кофе и десерты в Москве», система может не найти соответствия, и бизнес не получит приоритета по этому механизму.
• Мелкий, нечитаемый или низкоконтрастный текст на вывеске: Использование сложных шрифтов или маленького размера текста снижает вероятность успешного распознавания OCR и приводит к низкому Size Value.
• Отсутствие вывески (для физических точек): Бизнесы без четкой идентификационной вывески не смогут быть верифицированы этим методом и не получат повышения Ranking Value на основе видимости.
• Использование виртуальных офисов для локального ранжирования: Попытки ранжирования по адресу без реального офиса и вывески. Система визуальной верификации направлена на борьбу с такими практиками.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегию Google по использованию данных из реального мира для валидации цифровой информации, используя ИИ и компьютерное зрение. Для Local SEO это означает, что оптимизация выходит за рамки цифровых активов. Физическое представление бизнеса — его фасад и особенно вывеска — являются измеряемыми факторами, влияющими на видимость в Google Maps. Это подчеркивает важность Street View и пользовательских фотографий как инструментов сбора данных для Google.

Практические примеры

Сценарий: Выбор POI для отображения на карте города

1. Контекст: Пользователь просматривает карту района с плотной застройкой (масштаб уровня улицы). В этом районе есть 50 различных бизнесов. Отобразить все невозможно.
2. Обработка данных (Предварительная): Google проанализировал Street View и пользовательские изображения этого района.
   • Бизнес А («Аптека 24»): Большая, яркая вывеска, текст легко распознан. Рассчитан высокий Size Value. Ranking Value значительно повышен.
   • Бизнес Б («Ателье Елены»): Маленькая, неконтрастная вывеска в глубине двора. Текст распознан, но Size Value низкий. Ranking Value повышен незначительно.
   • Бизнес В («Ремонт обуви»): Вывеска написана от руки, OCR не смог распознать текст или название не совпадает с GBP. Соответствие не найдено. Ranking Value не изменен.
3. Генерация карты: При рендеринге карты система выбирает POI с наивысшими Ranking Values.
4. Результат: Бизнес А («Аптека 24») отображается на карте в виде заметной метки (Place Label). Бизнесы Б и В скрыты до тех пор, пока пользователь не увеличит масштаб или не выполнит соответствующий поиск.

Вопросы и ответы