Как Google рассчитывает «Оценку Выгоды» (Deal Score) и предлагает альтернативные отели в Google Hotels

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему сложности оценки ценности предложений отелей для пользователей. Пользователям трудно определить, является ли конкретная цена выгодной по сравнению с историческими ценами этого же отеля или по сравнению с предложениями конкурентов поблизости. Система автоматизирует это сравнение и предоставляет явные рекомендации по выбору более выгодных вариантов в вертикали поиска отелей.

Что запатентовано

Запатентована система и метод для генерации пользовательского интерфейса (GUI) в вертикали поиска отелей. Ядром изобретения является расчет показателя Deal Score (Оценка Выгоды), основанного на сравнении текущей цены (Actual Price, p) и исторической средней цены (Historical Average Price, μ) отеля. Также описан механизм использования этого показателя и оценки качества отеля (Hotel Caliber) для идентификации, ранжирования и отображения альтернативных предложений поблизости.

Как это работает

Система работает в двух основных режимах:

1. Расчет Deal Score: Система предварительно рассчитывает историческую среднюю цену (μ) в офлайн-режиме. При запросе пользователя она сравнивает текущую цену (p) с μ и вычисляет Deal Score по формуле: (μ — p) / μ. Этот показатель показывает процентную выгоду.
2. Предложение альтернатив: Когда пользователь просматривает конкретный отель, система ищет кандидатов поблизости. Она фильтрует их на основе заданных условий (например, ищет отели с более высоким Hotel Caliber и/или более низкой ценой). Затем кандидаты ранжируются на основе рассчитанной ценности и отображаются пользователю в GUI.

Актуальность для SEO

Высокая (для вертикали Google Hotels/Travel). Механизмы, описанные в патенте (оценка выгоды, сравнение с историческими ценами, предложение альтернатив), активно используются в современных интерфейсах Google Hotels. Концепция использования исторических данных для оценки текущих предложений является фундаментальной для поиска в сфере путешествий.

Важность для SEO

Влияние на общее органическое SEO (веб-поиск) минимальное (2/10). Патент описывает механизмы, специфичные исключительно для вертикали Google Hotels и зависящие от структурированных данных (фиды цен, доступности, рейтингов). Однако для «Hotel SEO» (оптимизации видимости отеля внутри этой вертикали) влияние высокое (8/10), поскольку патент определяет ключевые факторы ранжирования и конкуренции в этой специализированной среде.

Детальный разбор

Термины и определения

Actual Price (p) (Текущая цена)

Текущая стоимость бронирования отеля на заданный диапазон дат. Также упоминается как Actual Booking Condition.

Candidate Hotel Suggestions (Кандидаты для предложения)

Отели, расположенные поблизости от запрашиваемого отеля, которые система рассматривает как потенциальные альтернативы.

Deal Score (Оценка выгодности сделки)

Метрика, показывающая, насколько выгодна текущая цена (p) по сравнению с исторической средней ценой (μ). Рассчитывается как (μ — p) / μ.

Historical Average Price (μ) (Историческая средняя цена)

Предварительно рассчитанная средняя (часто медианная) цена отеля за определенный период времени. Используется как базовый уровень для расчета Deal Score и часто как показатель Hotel Caliber. Также упоминается как Average Booking Condition.

Hotel Caliber (Калибр/Качество отеля)

Мера качества отеля. Может определяться различными индикаторами: звездностью (Hotel Class), рейтингом пользователей или Historical Average Price (μ) (предполагая, что рыночная цена отражает качество).

Hotel Search System (Система поиска отелей)

Специализированная поисковая система (вертикаль), описанная в патенте (например, Google Hotels).

Specified Condition (Заданное условие)

Критерии для фильтрации кандидатов. Например, условие может требовать, чтобы альтернативный отель имел схожую цену, схожий калибр или лучшую цену при лучшем калибре по сравнению с исходным отелем.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент US20160148326A1 является публикацией заявки (Application Publication).

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает метод рендеринга графического интерфейса (GUI) в ответ на запрос информации об отеле.

1. Система получает запрос о конкретном отеле на определенный диапазон дат.
2. Система предоставляет инструкции для рендеринга GUI, включающего:
   1. Страницу отеля (Hotel place page) в первой части интерфейса.
   2. Сводное окно (Summary window) для одного или нескольких альтернативных отелей во второй части интерфейса.
3. Альтернативные отели выбираются следующим образом:
   1. Рассчитывается оценка (score) для конкретного отеля с использованием его исторических и текущих данных.
   2. Идентифицируются отели, расположенные в пределах заданного расстояния.
   3. Рассчитываются оценки (scores) для идентифицированных отелей с использованием их исторических и текущих данных.
   4. Кандидаты ранжируются на основе их соответствующих оценок.
   5. Выбираются кандидаты, чей ранг превышает установленный порог, для отображения в качестве альтернатив.

Claim 2 (Зависимый от 1): Определяет формулу расчета оценки (score).

Расчет включает вычисление разницы между историческими данными отеля и текущими данными отеля, и деление этой разницы на исторические данные отеля. Это соответствует формуле Deal Score: (μ — p) / μ.

Claim 3 (Зависимый от 1): Указывает на применение оценок.

Оценки (Deal Scores) используются для генерации рекламного контента (advertising content) для отелей, доступных в указанном диапазоне дат.

Где и как применяется

Изобретение применяется исключительно в рамках специализированной вертикали поиска — Hotel Search System (например, Google Hotels или Google Travel) и на Картах (Google Maps). Оно не относится к стандартному органическому веб-поиску.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе происходит офлайн-обработка. Система агрегирует данные о ценах от партнеров и должна предварительно рассчитать и сохранить Historical Average Price (μ) для всех отелей, различных дат заезда и продолжительности пребывания. Также индексируются показатели Hotel Caliber (звездность, отзывы).

RANKING – Ранжирование (Внутри вертикали)
Когда пользователь выполняет поиск отелей, система рассчитывает Deal Scores в реальном времени. Эти оценки могут использоваться как фактор ранжирования внутри вертикали и отображаются в интерфейсе.

METASEARCH – Метапоиск / RERANKING – Переранжирование
Когда пользователь открывает страницу конкретного отеля, активируется механизм поиска альтернатив. Система выполняет вторичный поиск поблизости, применяет фильтры (сравнение Hotel Caliber и цены) и переранжирует найденные альтернативы на основе их ценности перед тем, как отобразить их в GUI (Summary Window).

Входные данные:

• Запрос пользователя (отель/местоположение и даты).
• База данных отелей (местоположение, класс, рейтинги).
• База данных исторических цен (Historical Average Price μ).
• Данные о текущих ценах и доступности (Actual Price p).

Выходные данные:

• Графический интерфейс (GUI) с ранжированным списком отелей и рассчитанными Deal Scores.
• Список ранжированных альтернативных предложений на странице конкретного отеля.

На что влияет

• Конкретные типы контента: Влияет исключительно на отображение и ранжирование структурированных сущностей «Отель» в рамках платформы Google Hotels/Travel и Google Maps. Не влияет на стандартные веб-страницы в органическом поиске.
• Конкретные ниши или тематики: Ограничено нишей бронирования отелей и туризма (Hospitality).

Когда применяется

• Триггеры активации:
  1. При выполнении пользователем поиска отелей на конкретные даты (активируется расчет Deal Score).
  2. При просмотре пользователем страницы конкретного отеля (активируется поиск и ранжирование альтернатив).
• Условия применения: Алгоритм применяется только при наличии достаточных исторических данных для расчета Historical Average Price (μ) и наличия доступных альтернатив поблизости.

Пошаговый алгоритм

В патенте описаны два основных процесса.

Процесс А: Расчет Deal Score (Оценка выгодности)

1. Получение запроса: Система получает запрос от пользователя с указанием критериев и диапазона дат.
2. Получение данных о ценах: Для релевантных отелей система получает текущую цену (p) и извлекает предварительно рассчитанную историческую среднюю цену (μ). При выборе μ учитывается дата заезда, продолжительность пребывания и время до заезда (booking lead time).
3. Расчет Deal Score: Для каждого отеля рассчитывается оценка выгодности по формуле: Deal Score = (μ — p) / μ.
4. Ранжирование (Опционально): Отели могут быть отсортированы по Deal Score. Отели с более высоким показателем считаются более выгодными.

Процесс Б: Предложение альтернативных отелей

1. Получение входных данных: Система получает информацию о выбранном отеле (q) и диапазоне дат.
2. Определение кандидатов: Система определяет кандидатов (s) в пределах заданного расстояния от отеля q. Радиус может динамически корректироваться в зависимости от плотности отелей в регионе.
3. Получение данных о ценах: Для каждого кандидата извлекаются текущая цена (Ps) и историческая средняя цена (μs).
4. Фильтрация по условиям (Specified Conditions): Каждый кандидат проверяется на соответствие заданным условиям. Например:
   • Условие «Лучшая ценность»: Кандидат имеет более низкую текущую цену (Ps < Pq) И более высокий калибр (например, μs > μq или выше звездность).
   • Условие «Похожий вариант»: Кандидат имеет похожую текущую цену И похожий калибр (используя пороги схожести w).
5. Сортировка альтернатив (Ранжирование): Отобранные альтернативы сортируются по метрике ценности. Патент предлагает формулы ранжирования, которые эквивалентны сортировке по абсолютной экономии: μs — Ps. Чем выше это значение, тем выше ранг альтернативы.
6. Предоставление результатов: Лучшие альтернативы (превышающие порог ранжирования) предоставляются пользователю в интерфейсе.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется исключительно на структурированных данных, специфичных для вертикали отелей. Традиционные SEO-факторы (контентные, ссылочные) не используются.

• Ценовые данные:
  • Actual Price (p): Текущая цена бронирования.
  • Historical Average Price (μ): Предварительно рассчитанная средняя цена.
• Временные факторы: Дата заезда, продолжительность пребывания. Время до заезда (booking lead time) используется для выбора корректных исторических данных.
• Географические факторы: Местоположение отеля используется для определения близости альтернатив.
• Факторы качества: Hotel Class (звездность) и User Rating (отзывы пользователей) используются для определения Hotel Caliber.

Какие метрики используются и как они считаются

• Historical Average Price (μ): Рассчитывается офлайн. Система анализирует исторические данные и вычисляет статистические показатели (медиана, 5-й и 95-й перцентили) для каждой комбинации отеля, партнера и дат.
• Deal Score: Оценка выгодности. Формула: (μ — p) / μ.
• Hotel Caliber: Оценка качества. Определяется одним из способов:
  1. Только Historical Average Price (μ) (рыночная оценка качества).
  2. Только Hotel Class (звездность) или User Rating.
  3. Комбинация μ и показателей качества.
• Метрика ранжирования альтернатив (Value Score): Используется для сортировки предложений. Эффективно сводится к сортировке по μs — Ps (абсолютная экономия по сравнению со средней ценой).
• Пороги схожести (w): Переменные для определения того, являются ли цены или калибры «похожими». Например, схожая цена определяется в диапазоне от (1-w)p до (1+w)p.

Выводы

1. Специфичность вертикали: Патент описывает алгоритмы, работающие исключительно внутри Google Hotels. Эти механизмы не применяются к общему органическому поиску.
2. История цен определяет ожидаемое качество (Caliber) и выгоду: Historical Average Price (μ) является центральным элементом. Она используется и как индикатор качества отеля (Hotel Caliber), и как эталон для расчета выгодности текущей сделки (Deal Score).
3. Deal Score как ключевая метрика ранжирования: Deal Score (процентная скидка от исторической средней цены) используется для ранжирования результатов в поиске и выделения выгодных предложений внутри вертикали.
4. Активное сравнение и продвижение альтернатив: Система агрессивно ищет и продвигает близлежащие отели, которые предлагают лучшую ценность (выше калибр, ниже цена), когда пользователь просматривает конкретный отель.
5. Зависимость от структурированных данных: Функционирование системы полностью зависит от точности и полноты структурированных данных, предоставляемых отелями или партнерами (цены, доступность, местоположение, звездность).

Практика

ВАЖНО: Этот патент описывает внутренние процессы вертикали Google Hotels. Он не дает практических рекомендаций для традиционного SEO веб-сайтов. Следующие рекомендации предназначены для менеджеров по доходам отелей (Revenue Managers) и SEO-специалистов, оптимизирующих присутствие в Google Hotels (Hospitality SEO).

Best practices (это мы делаем)

• Оптимизация фидов данных: Обеспечьте максимальную точность, полноту и актуальность данных в фидах, передаваемых в Google Hotels (цены, доступность, местоположение, звездность). Это основа для всех расчетов μ и p.
• Стратегическое управление доходами (Revenue Management): Понимайте, что ценообразование напрямую влияет на видимость. Создание предложений, которые значительно ниже вашей Historical Average Price (μ), приведет к высокому Deal Score и повышению видимости в вертикали.
• Поддержание высокого «Калибра» (Hotel Caliber): Работайте над повышением воспринимаемого качества отеля (звездность, отзывы пользователей). Поскольку Hotel Caliber используется для сравнения, высокое качество позволяет отелю выигрывать сравнения при схожей цене и чаще предлагаться в качестве выгодной альтернативы.
• Мониторинг конкурентов в вертикали: Система постоянно сравнивает ваш отель с конкурентами. Анализируйте, как ваш отель отображается в блоке альтернатив на страницах конкурентов и какие конкуренты предлагаются на вашей странице.

Worst practices (это делать не надо)

• Нестабильное или неточное ценообразование: Хаотичные изменения цен или ошибки в фидах могут исказить расчет Historical Average Price (μ) или привести к расхождениям в ценах, что негативно скажется на участии в платформе.
• Игнорирование исторических цен (Price Gouging): Установка цен, которые постоянно выше исторического среднего уровня, приведет к низкому или отрицательному Deal Score, что снизит видимость и конкурентоспособность на платформе.
• Игнорирование метрик качества: Фокусироваться только на цене, игнорируя звездность и отзывы пользователей. Низкий Hotel Caliber снижает шансы отеля быть рекомендованным.

Стратегическое значение

Патент подтверждает, что подход Google к коммерческим вертикалям (Hotels, Shopping) кардинально отличается от общего веб-поиска. Ранжирование основано на количественном анализе структурированных данных и прямом сравнении продуктов по цене и характеристикам. Для успеха в этой вертикали требуется интеграция SEO-стратегии с управлением данными (Data Management) и управлением доходами (Revenue Management).

Практические примеры

Сценарий: Сравнение отелей и предложение альтернативы

1. Действие пользователя: Пользователь просматривает Отель А на определенные даты.
2. Данные Отеля А: Калибр 4 звезды, Историческая средняя цена (μ) = $300, Текущая цена (p) = $350.
3. Расчет Google (Отель А): Deal Score = ($300 — $350) / $300 = -16.6%. Предложение невыгодное.
4. Поиск альтернатив: Google ищет отели поблизости и находит Отель Б.
5. Данные Отеля Б: Калибр 4 звезды, Историческая средняя цена (μ) = $310, Текущая цена (p) = $280.
6. Расчет Google (Отель Б): Deal Score = ($310 — $280) / $310 = +9.6%. Предложение выгодное.
7. Сравнение: Отель Б имеет положительный Deal Score, схожий калибр и более низкую текущую цену, чем Отель А.
8. Результат (GUI): На странице Отеля А (Hotel Place Page) Google отображает Summary Window, где активно предлагает Отель Б как альтернативу с меткой «Выгодное предложение» (Better Deal).

Вопросы и ответы