Как Google ранжирует и персонализирует фотографии и панорамы в Google Maps и Street View

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему переизбытка геолоцированного контента (фотографий и панорам) в картографических сервисах (таких как Google Maps). Из-за огромного количества пользовательского контента (UGC) пользователям сложно найти наиболее качественные, интересные или релевантные их потребностям изображения для конкретной локации. Система улучшает пользовательский опыт путем персонализированной фильтрации и приоритизации визуального контента.

Что запатентовано

Запатентована система и метод для персонализированного ранжирования и представления геолоцированных изображений. Когда пользователь выбирает локацию на карте или панораме, система идентифицирует все связанные изображения и ранжирует их на основе предпочтений пользователя (user preferences). Эти предпочтения могут быть заданы явно или определены автоматически и включают критерии качества, популярности и, что критически важно, возможности навигации между изображениями.

Как это работает

Механизм работает в интерактивном режиме в рамках картографического интерфейса:

• Выбор локации: Пользователь указывает локацию на географической карте или панораме.
• Идентификация изображений: Система находит все доступные изображения (фото, панорамы), связанные с этой локацией.
• Получение предпочтений: Система извлекает явные настройки пользователя или автоматически определяет его предпочтения (user preferences) на основе истории взаимодействий.
• Ранжирование и Фильтрация: Изображения ранжируются на основе соответствия предпочтениям. Ключевые факторы включают impressions (популярность), image density (плотность снимков) и navigation options (возможности навигации к другим изображениям).
• Отображение: Ранжированные изображения предоставляются пользователю, например, в виде ленты превью (Ranked Image Preview), где лучшее изображение отображается первым.

Актуальность для SEO

Высокая. Управление огромными объемами пользовательского контента (UGC) и персонализация выдачи остаются ключевыми задачами для Google Maps, Google Business Profile (GBP) и Street View. Описанные механизмы являются фундаментальными для того, как Google определяет, какие фотографии или туры показывать пользователю в приоритете в локальном контексте.

Важность для SEO

Влияние на традиционное веб-SEO минимально, так как патент не описывает ранжирование веб-страниц. Однако он имеет критическое значение для Локального SEO (Local SEO) и оптимизации видимости в Google Maps. Он напрямую описывает механизмы ранжирования визуального контента внутри экосистемы Google Maps. Понимание этих факторов (популярность, качество, связность/туры) необходимо для эффективной оптимизации изображений в Google Business Profile и повышения визуальной привлекательности локального бизнеса.

Детальный разбор

Термины и определения

Geolocated Imagery (Геолоцированное изображение)

Любое изображение (фотография, панорама, видео), связанное с географическими координатами (широта, долгота, высота) и, возможно, ориентацией снимка.

Image Density (Плотность изображений)

Количество доступных изображений в определенной географической локации. Высокая плотность часто указывает на популярность места (Point of Interest).

Image Properties (Свойства изображения)

Характеристики изображения, используемые для ранжирования. Включают атрибуты файла, качество, содержание (объекты или условия на снимке), а также связь с другими изображениями.

Impressions (Показы/Популярность)

Метрика, указывающая, сколько раз изображение было отображено или выбрано для отображения пользователями. Используется как сигнал популярности.

Navigation Options / Imagery Navigation Options (Опции навигации по изображениям)

Возможность навигации между изображениями, имеющими связь (например, перекрытие). Позволяет пользователю «перемещаться» между связанными фото или внутри виртуального тура. Включает направленную навигацию (Directional Navigation Options).

Orientation (Ориентация)

Позиция, точка обзора или направление (например, стороны света), с которого было сделано изображение.

User Preferences (Предпочтения пользователя)

Критерии для ранжирования и фильтрации изображений. Могут быть явными (заданными пользователем) или неявными (автоматически определенными на основе поведения пользователя, его оценок, данных из социальных сетей и т.д.).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод представления изображений для географической локации.

1. Система предоставляет клиенту географическую карту или панораму в интерфейсе для интерактивной навигации.
2. Система получает выбор пользователя, указывающий на конкретную локацию.
3. В ответ система идентифицирует множество изображений, связанных с этой локацией.
4. Система получает как минимум одно предпочтение пользователя (user preference), которое включает опцию навигации для перехода к другим изображениям (navigation option for navigating to other imagery).
5. Система ранжирует идентифицированные изображения, присваивая каждому оценку (score) на основе этого предпочтения.
6. Система предоставляет как минимум одно ранжированное изображение для отображения.

Ядром изобретения является ранжирование локальных изображений на основе предпочтений пользователя, причем возможность навигации между изображениями (navigation option) выделена как обязательный элемент в основном пункте.

Claim 3 (Зависимый): Уточняет, что ранжирование как минимум частично основано на предпочтении, связанном с количеством показов (number of impressions) изображения.

Популярность изображения (просмотры) является фактором ранжирования.

Claim 5 и 6 (Зависимые): Детализируют navigation option. Это может быть требование наличия определенного числа опций для перехода к другим изображениям (Claim 5) или наличие опции направленной навигации (directional navigation option) в определенном направлении (Claim 6).

Система предпочитает изображения, которые являются частью связной сети (например, виртуального тура), а не изолированные снимки.

Claim 8 (Зависимый): Уточняет, что ранжирование частично основано на предпочтении, связанном с плотностью доступных изображений (density of available imagery) рядом с данным изображением.

Изображения в популярных местах (где много других снимков) могут ранжироваться выше.

Claim 10 (Зависимый от 2): Уточняет, что фильтрация может быть основана на предпочтении, касающемся контента, обнаруженного внутри изображений (contents detected within the identified imagery).

Система способна распознавать объекты или условия на фото и использовать это для фильтрации.

Где и как применяется

Изобретение применяется исключительно в картографических сервисах (Google Maps, Street View, галереи Google Business Profile), а не в основном веб-поиске или поиске по картинкам Google.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе система анализирует загружаемые изображения (UGC, Street View, фото владельцев бизнеса) и извлекает Image Properties:

• Геолокацию и ориентацию.
• Распознавание контента (объекты, условия съемки).
• Определение связей между соседними изображениями для формирования Navigation Options.
• Агрегацию данных о взаимодействии (Impressions, рейтинги).

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов (Понимание пользователя)
Система анализирует поведение пользователя (историю просмотров, лайки, загрузки) для автоматического определения его предпочтений (User Preferences). Это часть глобального понимания интересов пользователя.

RANKING – Ранжирование (В контексте Карт)
Основное применение патента. Когда пользователь выбирает локацию:

1. Отбор кандидатов: Идентифицируются все изображения в заданной области.
2. Применение предпочтений: Извлекаются явные и неявные User Preferences.
3. Оценка и Ранжирование: Каждому изображению присваивается оценка на основе соответствия предпочтениям, включая обязательный учет Navigation Options, а также Impressions, Image Density и т.д.

Входные данные:

• Выбор локации пользователем (координаты).
• База данных геолоцированных изображений с метаданными (ориентация, контент, связи навигации).
• Данные о предпочтениях пользователя (User Preferences).
• Данные о популярности изображений (Impressions).

Выходные данные:

• Ранжированный список изображений, предоставляемый клиенту для отображения (например, лента миниатюр).

На что влияет

• Конкретные типы контента: Влияет на отображение фотографий (как UGC, так и загруженных владельцами) и панорам (Street View, виртуальные туры 360°).
• Локальный поиск и GBP: Напрямую влияет на то, какие фотографии бизнеса или достопримечательности увидит пользователь в первую очередь при взаимодействии с картой или локальной панелью знаний.
• Конкретные ниши или тематики: Критически важно для всех локальных бизнесов (рестораны, отели, ритейл), а также для туризма и недвижимости, где визуальное представление играет ключевую роль.

Когда применяется

• Условия работы: Алгоритм применяется каждый раз, когда пользователь взаимодействует с интерфейсом карты или панорамы и запрашивает связанные изображения.
• Триггеры активации: Активируется при наличии более одного изображения для выбранной локации, требуя выбора наилучшего варианта для показа.

Пошаговый алгоритм

Процесс обработки запроса на показ изображений:

1. Генерация интерфейса: Система предоставляет пользователю интерфейс с картой или панорамой для навигации. Опционально предоставляется интерфейс для выбора ориентации.
2. Получение выбора пользователя: Система получает данные о выбранной локации и (если применимо) выбранной ориентации.
3. Идентификация кандидатов: Система идентифицирует множество изображений, связанных с выбранной локацией.
4. Получение предпочтений пользователя: Извлекаются или автоматически определяются User Preferences. Это может включать анализ прошлых взаимодействий пользователя, его рейтинги, комментарии, а также данные из внешних систем (социальные сети, фотохостинги).
5. Фильтрация (Опционально): Изображения могут быть отфильтрованы на основе выбранной ориентации или других жестких предпочтений (например, по дате или контенту).
6. Ранжирование: Оставшиеся изображения ранжируются на основе соответствия User Preferences. Оценка рассчитывается с учетом весов предпочтений. Ключевые факторы ранжирования, упомянутые в патенте:
   • Наличие и количество Navigation Options.
   • Количество Impressions (популярность).
   • Image Density (плотность снимков в локации).
   • Содержание изображения (Detected Contents).
7. Предоставление результатов: Ранжированные изображения предоставляются для отображения в интерфейсе (например, в виде Ranked Image Preview).

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует несколько групп факторов для ранжирования изображений в локальном контексте:

• Географические и Технические факторы: Координаты изображения (широта, долгота, высота). Ориентация (Orientation) или направление съемки. Дата и время съемки.
• Структурные / Навигационные факторы: Navigation Options. Данные о связях между изображениями, определяющие возможность перехода от одного снимка к другому (например, в виртуальном туре).
• Поведенческие факторы (Агрегированные):
  • Impressions: Общее количество показов изображения всеми пользователями.
  • Обратная связь: Рейтинги, комментарии, «лайки». Патент упоминает возможность получения этих данных из внешних систем (фотохостинги, социальные сети).
• Пользовательские факторы (Персональные): User Preferences. История взаимодействия конкретного пользователя с изображениями (просмотры, оценки, загрузки), используемая для автоматического определения его предпочтений. Явные настройки пользователя.
• Контентные и Мультимедиа факторы: Анализ содержания изображения (Detected Contents): цвета, текстуры, формы, распознанные объекты. Условия съемки (день/ночь). Качество изображения.

Какие метрики используются и как они считаются

• Impressions (Показы): Счетчик просмотров изображения. Используется как мера популярности.
• Image Density (Плотность изображений): Количество изображений в непосредственной близости. Используется как индикатор интереса к локации (POI).
• Navigation Score (Оценка навигации): Метрика, основанная на количестве и качестве связей (Navigation Options) изображения с другими соседними изображениями.
• Preference Match Score (Оценка соответствия предпочтениям): Агрегированная оценка, показывающая, насколько изображение соответствует предпочтениям пользователя. Патент описывает возможность использования взвешенных оценок (weighting assigned to one or more user preferences) для расчета итогового балла ранжирования.

Выводы

1. Ранжирование изображений в Картах — отдельный и активный процесс: Google не просто показывает случайные или самые новые фотографии для локации. Существует сложная система ранжирования визуального контента в Google Maps и GBP, отличная от веб-поиска.
2. Персонализация является ключевым элементом: Ранжирование изображений не статично. Оно адаптируется под конкретного пользователя на основе его предпочтений (User Preferences), которые Google определяет автоматически, анализируя поведение пользователя.
3. Связность изображений (Navigation Options) — критический фактор ранжирования: Патент явно выделяет возможность навигации между изображениями как ключевой фактор (Claim 1). Изображения, являющиеся частью связной структуры (например, качественного виртуального тура 360°), получают приоритет над изолированными снимками.
4. Популярность (Impressions) и Вовлеченность критичны: Количество просмотров (Claim 3) и обратная связь (рейтинги, лайки) являются подтвержденными факторами ранжирования. Это подчеркивает важность пользовательского вовлечения (engagement) для локального SEO.
5. Плотность снимков (Image Density) как индикатор POI: Система использует количество фотографий в локации как сигнал ее популярности и может использовать это для ранжирования (Claim 8).
6. Анализ контента изображений: Система анализирует содержимое фотографий (объекты, условия) и использует это для фильтрации и ранжирования в соответствии с интересами пользователя.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Рекомендации направлены на оптимизацию Локального SEO и визуального представления в Google Maps/GBP.

• Создание связанных виртуальных туров (Navigation Options): Это ключевая рекомендация, вытекающая из Claim 1. Для бизнесов, где важен интерьер (рестораны, отели, шоурумы), инвестируйте в создание качественных виртуальных туров (например, через Street View Trusted Photographers). Изображения с хорошими Navigation Options (плавные переходы между панорамами) будут иметь приоритет в ранжировании.
• Стимулирование вовлеченности (Impressions): Поскольку популярность (показы) является фактором ранжирования, необходимо работать над увеличением просмотров фотографий бизнеса в GBP. Это достигается за счет высокого качества контента и общей оптимизации профиля GBP для повышения его видимости.
• Загрузка высококачественного и разнообразного контента: Регулярно обновляйте фотографии в GBP. Обеспечьте высокое качество и разнообразие снимков (интерьер, экстерьер, товары, услуги), чтобы соответствовать различным User Preferences и увеличить Impressions.
• Стимулирование пользовательского контента (UGC) и увеличение плотности (Image Density): Поощряйте клиентов загружать качественные фотографии. Это увеличивает общую Image Density локации и вовлеченность.
• Обеспечение точной геолокации и ориентации: Убедитесь, что загружаемые изображения (особенно панорамы) содержат корректные метаданные о местоположении и направлении съемки, так как система использует эти данные для фильтрации по ориентации.

Worst practices (это делать не надо)

• Загрузка изолированных панорам низкого качества: Создание несвязанных панорам (Photo Spheres) без возможности навигации между ними не даст преимуществ, так как система отдает приоритет контенту с высокими Navigation Options.
• Использование стоковых или нерелевантных фото в GBP: Загрузка изображений, не соответствующих реальной локации. Они не будут соответствовать контексту локации и получат низкие показатели вовлеченности.
• Игнорирование визуального контента: Рассматривать GBP только как текстовый справочник — ошибка. Визуальный контент активно ранжируется и влияет на восприятие бизнеса пользователями.
• Фокус только на количестве фотографий: Загрузка большого количества однотипных или низкокачественных фотографий неэффективна. Качество, популярность и связность имеют больший приоритет.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегический приоритет Google на создание иммерсивного, связанного и персонализированного визуального опыта в картографических сервисах. Для Local SEO это означает, что инвестиции в качественный визуальный контент, особенно в профессиональные виртуальные туры, являются оправданными, так как они напрямую влияют на то, как бизнес представлен на карте. Система стремится показать пользователю не просто лучшее фото, а лучший навигационный опыт.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация визуального представления ресторана в Google Maps

1. Задача: Увеличить видимость и привлекательность ресторана для пользователей, изучающих карту.
2. Анализ патента: Ключевые факторы — Navigation Options, Impressions, Качество/Содержание.
3. Действия:
   • Улучшение Navigation Options: Вместо загрузки отдельных фотографий интерьера нанимается сертифицированный фотограф для создания полноценного виртуального 3D-тура с плавными переходами между панорамами.
   • Повышение качества и Impressions: Загружаются профессиональные фотографии блюд и атмосферы, которые стимулируют пользователей просматривать их дольше и чаще.
   • Увеличение Image Density и UGC: Проводится акция, мотивирующая посетителей загружать свои фотографии ресторана в Google Maps.
4. Ожидаемый результат: Когда пользователь нажимает на локацию ресторана на карте, система с большей вероятностью покажет в приоритете панорамы из виртуального тура (из-за высоких Navigation Options) или самые популярные профессиональные фото (из-за высоких Impressions), а не случайные пользовательские снимки низкого качества.

Вопросы и ответы