Как Google использует анализ геолокационных фотографий для понимания и описания реальных мест и событий

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу автоматического понимания, описания и классификации географических территорий и происходящих там событий в разное время. Он описывает механизм, который позволяет системе улучшать качество данных о реальном мире (точки интереса, бизнесы, мероприятия) за счет анализа больших массивов визуального контента (фотографий), снижая зависимость от ручного ввода данных или исключительно текстовой информации.

Что запатентовано

Запатентована система для генерации описания географической области на основе анализа содержания фотографий, сделанных в этой области. Система собирает изображения, определяет их содержание с помощью автоматически сгенерированных меток (labels) и извлекает данные о геолокации и времени съемки. Эти данные агрегируются в географические и пространственно-временные «корзины» (buckets). Анализ частотности и типа меток в этих корзинах позволяет системе моделировать и описывать территорию.

Как это работает

Система работает следующим образом:

• Сбор данных: Изображения собираются из публичных (веб-краулинг) и частных источников (с разрешения пользователя).
• Обработка: Для каждого изображения система автоматически генерирует метки (labels), описывающие контент (используя Machine Learning), и извлекает геолокацию и время (из EXIF или косвенными методами).
• Биннинг (Binning): Изображения распределяются по географическим buckets. Эти корзины могут далее подразделяться на space-time buckets (например, по дням недели или часам).
• Анализ: По запросу о локации (и, возможно, времени) система анализирует метки в соответствующих buckets.
• Генерация описания: Система определяет наиболее частые или статистически значимые метки, кластеризует связанные метки и генерирует описание территории или ее классификацию.

Актуальность для SEO

Высокая. Понимание физического мира через анализ визуальных данных является стратегическим направлением для Google (например, Google Lens, обновления Google Maps). Этот патент описывает инфраструктурный механизм для масштабной обработки и интерпретации геотегов и содержания фотографий для понимания локаций и сущностей реального мира.

Важность для SEO

Влияние на SEO оценивается как высокое (7.5/10), особенно для Local SEO. Патент демонстрирует, как Google использует визуальные данные (как из веба, так и пользовательские) для валидации существования бизнесов, определения их характеристик, популярности и отслеживания изменений (например, открытие/закрытие). Это подчеркивает важность оптимизированного визуального контента для подтверждения релевантности и авторитетности локальных сущностей.

Детальный разбор

Термины и определения

Buckets (Корзины)

Структуры данных для организации изображений. Патент выделяет два основных типа:

• Geographic Buckets: Корзины, соответствующие определенной географической области (например, квартал, город). Изображения помещаются сюда на основе геолокации.
• Space-Time Buckets: Подразделения географических корзин, основанные на временных метках изображений (например, «Воскресенье утром» или конкретная дата).

Labels (Метки)

Автоматически сгенерированные дескрипторы, описывающие содержание изображения (например, «машина», «фрукты», «парк»). Генерируются с помощью модели машинного обучения (Automatic photo label technology).

Clustering related labels (Кластеризация связанных меток)

Процесс группировки семантически близких меток (например, «Яблоко», «Груша» группируются в «Фрукты») для предотвращения их чрезмерного влияния (over-representation) на итоговое описание.

Geolocation data (Геолокационные данные)

Информация о местоположении съемки. Может быть явной (из EXIF) или неявной (выведенной из ориентиров на фото или данных сайта-источника).

Importance Criteria (Критерии важности)

Метрики, определяющие интерес пользователей к месту, часто основанные на частоте съемки фотографий в этой локации. Используются для автоматического запуска анализа локации.

Time Conditioning (Временное обусловливание)

Механизм корректировки веса меток для снижения влияния кратковременных событий (например, фестиваля) на общее, долговременное описание локации.

Location Database (База данных локаций)

Хранилище данных о географических местах (вероятно, база данных Google Maps/Knowledge Graph), которое обновляется на основе анализа меток фотографий.

Image Clouds (Облака изображений)

Способ визуализации описания территории, аналогичный облаку тегов, но использующий изображения или иконки, размер которых отражает их значимость.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает базовый метод определения описания географической области.

1. Система получает набор изображений, каждое из которых имеет данные о геолокации и метки (labels), описывающие контент.
2. Каждое изображение назначается одной или нескольким географическим корзинам (buckets) на основе геолокации.
3. Система получает запрос (inquiry), идентифицирующий одну или несколько геолокаций.
4. Определяется набор buckets, которые покрывают запрошенные геолокации.
5. Идентифицируются метки, связанные с изображениями в этом наборе buckets.
6. Генерируется описание запрошенных геолокаций на основе идентифицированных меток.
7. Описание предоставляется в ответ на запрос.

Claim 2 и 3 (Зависимые): Добавляют измерение времени.

Каждое изображение также имеет временную метку (timestamp). Корзины подразделяются на пространственно-временные (space-time buckets). Если запрос указывает конкретный период времени (Claim 3), анализ меток производится только в тех space-time buckets, которые соответствуют этому периоду и локации.

Claim 4 (Зависимый): Описывает нормализацию данных.

Перед генерацией описания система выполняет кластеризацию связанных меток (clustering related labels). Генерация описания основывается на этих кластеризованных данных. Это необходимо для предотвращения доминирования схожих меток.

Claim 5 и 6 (Зависимые): Описывают классификацию территорий.

Система использует сгенерированное описание для классификации (classification) географической локации. Классификация основана на сравнении количества вхождений определенной метки в данной локации с количеством вхождений этой же метки в другой локации (Claim 5) или в наборе локаций того же типа в более широком регионе (Claim 6). Это позволяет выявлять статистически значимые особенности территории.

Claim 7 (Зависимый): Описывает применение результатов.

Система обновляет базу данных локаций (location database), связывая идентифицированные метки с запрошенной территорией.

Где и как применяется

Изобретение охватывает несколько этапов поисковой архитектуры, преимущественно фокусируясь на сборе и интерпретации данных о реальном мире.

CRAWLING – Сканирование и Сбор данных
Система активно собирает изображения из интернета с помощью веб-краулеров, а также может получать изображения, загруженные пользователями (например, в социальные сети или Google Maps).

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Основной этап работы патента. Происходит обработка собранных изображений:

1. Извлечение метаданных: Извлечение геолокации и временных меток (явно из EXIF или косвенно).
2. Генерация меток (Labeling): Применение моделей машинного обучения для автоматического определения содержания фото и присвоения labels.
3. Биннинг (Binning): Распределение обработанных изображений по Geographic Buckets и Space-Time Buckets.
4. Анализ и Моделирование (Офлайн): Периодический анализ buckets, кластеризация меток, выявление статистически значимых изменений во времени и генерация описаний/классификаций территорий. Обновление Location Database.

RANKING / METASEARCH – Ранжирование / Метапоиск
Сгенерированные описания и классификации могут использоваться как сигналы ранжирования для локальных запросов или для обогащения выдачи (например, в Google Maps, Local Pack или Knowledge Panels). Система использует эти данные для лучшего понимания релевантности бизнеса или POI запросу пользователя.

Входные данные:

• Набор изображений.
• Метаданные изображений (EXIF).
• Данные веб-страниц (для косвенного определения локации).

Выходные данные:

• Описание географической области (текстовое или графическое).
• Классификация географической области.
• Обновленные данные в Location Database (например, о POI, бизнесе, событии).

На что влияет

• Конкретные типы контента: Наибольшее влияние на страницы, связанные с физическими локациями — страницы бизнесов, достопримечательностей, парков, мероприятий.
• Специфические запросы: Локальные информационные и коммерческие запросы (например, «парки в [городе]», «что происходит в [районе]», «рестораны рядом»).
• Конкретные ниши или тематики: Туризм, рестораны, ритейл, недвижимость, организация мероприятий. Влияет на все ниши с физическим присутствием.

Когда применяется

• Временные рамки: Анализ и обновление базы данных происходят постоянно в офлайн-режиме. Генерация описания в ответ на запрос происходит в реальном времени.
• Триггеры активации:
  • Запрос пользователя, связанный с описанием или поиском места.
  • Автоматическая активация при обнаружении высокого интереса к локации (на основе Importance Criteria, например, резкий рост числа фотографий в новом ресторане).
• Особые случаи: Система специально адаптирована для анализа изменений во времени (открытие/закрытие бизнеса, временные события) и для фильтрации влияния краткосрочных событий на общее описание локации (Time Conditioning).

Пошаговый алгоритм

Этап 1: Сбор и предварительная обработка данных (Офлайн)

1. Сбор изображений: Получение изображений из различных источников (веб, пользователи).
2. Извлечение геолокации: Определение координат съемки (явно из EXIF или косвенно через распознавание объектов на фото или анализ сайта-источника).
3. Извлечение времени: Определение даты и времени съемки (Timestamp).
4. Генерация меток: Применение модели ML для автоматического присвоения labels, описывающих контент фото.
5. Сохранение: Сохранение изображений в базе данных с ассоциацией локации, времени и меток.

Этап 2: Организация данных (Биннинг) (Офлайн)

1. Географический биннинг: Назначение каждого изображения соответствующим Geographic Buckets на основе геолокации.
2. Пространственно-временной биннинг: Дальнейшее распределение изображений внутри географических корзин по Space-Time Buckets на основе временных меток.

Этап 3: Обработка запроса и генерация описания (Онлайн/Офлайн)

1. Получение запроса: Получение запроса (от пользователя или системы), идентифицирующего локацию и, опционально, период времени.
2. Выборка Buckets: Определение набора Geographic и/или Space-Time Buckets, соответствующих запросу.
3. Идентификация меток (Mining): Извлечение всех меток из изображений в выбранных buckets.
4. Кластеризация и Нормализация: Группировка связанных меток (Clustering related labels) для предотвращения перепредставленности. Применение Time Conditioning для снижения веса меток, связанных с краткосрочными событиями.
5. Анализ частотности: Определение наиболее частых и значимых меток/кластеров.
6. Генерация описания: Создание текстового или графического (гистограммы, Word Clouds, Image Clouds) описания локации.
7. Классификация (Опционально): Сравнение распределения меток с другими локациями для определения уникальной классификации территории.
8. Предоставление ответа и обновление БД: Выдача описания пользователю и обновление Location Database.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Мультимедиа факторы: Изображения (анализ пикселей для генерации labels).
• Технические факторы: Метаданные изображений (EXIF data) для извлечения точной геолокации и времени.
• Географические факторы: Координаты (широта/долгота). Адреса, указанные на веб-сайтах, где были найдены изображения (для косвенного определения локации).
• Временные факторы: Временные метки (Timestamp – дата и время съемки).
• Контентные факторы: Данные с веб-страницы, на которой размещено изображение (используются для косвенного определения локации).
• Пользовательские факторы: Данные о приватности изображений (public, private, semi-private).

Какие метрики используются и как они считаются

• Частотность меток (Label Frequency): Подсчет количества вхождений конкретной метки в выбранном наборе buckets.
• Importance Criteria: Метрика интереса к локации, основанная на частоте captura изображений в этой локации за период времени.
• Статистическая значимость (Statistical Significance / Over-representation): Используется при классификации территорий для определения того, является ли перепредставленность метки (например, «футбол») в одном городе значимой по сравнению с другими городами штата.
• Алгоритмы машинного обучения: Используются для автоматической генерации labels на основе анализа контента изображения.
• Методы кластеризации: Применяются для группировки семантически связанных меток (Clustering related labels).

Выводы

1. Визуальные данные как источник истины о реальном мире: Google активно использует анализ фотографий для построения и обновления своей базы данных о физических локациях, бизнесах и событиях. Это снижает зависимость от текстовых данных (например, отзывов или официальных списков).
2. Автоматическое понимание контента фото: Система полагается на автоматическую генерацию меток (labels) с помощью ML. Точность распознавания объектов и сцен на фото напрямую влияет на понимание Google сути локации.
3. Критичность геолокации и времени: Метаданные (геотеги и временные метки) являются ключевыми для работы системы. Они позволяют не только понять, *что* изображено, но и точно определить, *где* и *когда* это происходило.
4. Отслеживание изменений во времени: Использование Space-Time Buckets позволяет системе отслеживать динамику изменений в локации — появление новых бизнесов, закрытие старых, проведение временных мероприятий (например, фермерских рынков).
5. Фильтрация шума и кластеризация: Система включает механизмы (Clustering related labels и Time Conditioning) для нормализации данных. Это позволяет отличать постоянные характеристики локации от временных событий и избегать искажений из-за множества похожих фотографий.
6. Классификация территорий: Google может классифицировать целые районы или города на основе доминирующих тем, выявленных через анализ фото (например, «район ресторанов», «спортивный город»).

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Оптимизация изображений на локальных страницах: Для сайтов локальных бизнесов критически важно использовать реальные фотографии. Необходимо следить, чтобы содержание фотографий было релевантно деятельности (например, фото интерьера, товаров, услуг). Система будет генерировать labels из этих фото и ассоциировать их с локацией.
• Сохранение метаданных (EXIF): При загрузке фотографий на сайт или в Google Business Profile (GBP) рекомендуется сохранять (или добавлять) точные данные о геолокации (GPS координаты) и времени съемки в EXIF. Это напрямую питает описанный механизм.
• Стимулирование User-Generated Content (UGC): Активно поощряйте клиентов и посетителей делать фотографии в вашей локации и делиться ими (например, в Google Maps, социальных сетях). Большое количество разнообразных пользовательских фото улучшает понимание системой популярности и типа вашего бизнеса.
• Актуализация визуального контента: Регулярно обновляйте фотографии. Патент указывает, что система отслеживает изменения во времени. Свежие фото помогают Google понять, что бизнес активен и соответствует текущему состоянию (например, после ремонта или при смене сезона).
• Использование изображений в локальном контент-маркетинге: При создании контента о конкретных районах или городах используйте релевантные изображения этих мест. Если геотеги недоступны, убедитесь, что контекст страницы помогает системе косвенно определить локацию фото.

Worst practices (это делать не надо)

• Использование стоковых или нерелевантных фото: Размещение стоковых фотографий или изображений, не имеющих отношения к реальной локации, на страницах бизнеса. Система либо не сможет связать их с локацией, либо сгенерирует нерелевантные labels.
• Удаление всех метаданных: Полная очистка EXIF данных (особенно геолокации и времени) при оптимизации размера изображений лишает Google ценных данных для валидации локации.
• Манипуляции с геотегами: Присвоение фотографиям ложных геолокаций в попытке манипулировать системой. Несоответствие между визуальным контентом и заявленной локацией может быть обнаружено.
• Игнорирование визуального представления бизнеса в сети: Фокус только на текстовых отзывах и описаниях, игнорируя то, как бизнес представлен на фотографиях пользователей и на собственном сайте.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегию Google на глубокую интеграцию визуального поиска и данных о реальном мире. Для SEO это означает, что валидация сущностей (особенно локальных бизнесов и POI) все больше зависит от визуальных доказательств. Управление репутацией и Local SEO должны включать мониторинг и оптимизацию не только текстового, но и визуального контента, связанного с брендом или локацией. Система стремится понять, что *на самом деле* представляет собой место, основываясь на том, что там фотографируют.

Практические примеры

Сценарий 1: Определение типа нового бизнеса

1. Событие: Открывается новый ресторан, но он еще не зарегистрирован в GBP или имеет минимальное описание.
2. Сбор данных: Посетители начинают делать фотографии еды (например, пиццы и пасты) и интерьера и загружать их в сеть. Система обнаруживает рост числа фото в этой локации (Importance Criteria).
3. Обработка: Система анализирует фото. Генерируются labels: «Пицца», «Паста», «Еда», «Ресторан», «Столы», «Вино».
4. Анализ Buckets: В Geographic Bucket этой локации начинают доминировать эти метки.
5. Кластеризация: Метки «Пицца», «Паста», «Вино» кластеризуются как связанные с «Итальянская кухня».
6. Результат: Система обновляет Location Database, классифицируя эту точку как «Итальянский ресторан», даже до того, как владелец предоставит эту информацию. Это влияет на ранжирование ресторана по соответствующим локальным запросам.

Сценарий 2: Валидация временного события (Фермерский рынок)

1. Событие: На городской площади каждую субботу проходит фермерский рынок.
2. Анализ Space-Time Buckets: Система анализирует фотографии, сделанные на площади в разное время.
3. Выявление закономерности: В Space-Time Buckets, соответствующих «Суббота, утро», наблюдается высокая частотность меток «Овощи», «Фрукты», «Прилавки», «Толпа». В другие дни эти метки отсутствуют.
4. Результат: Система идентифицирует повторяющееся событие и может предоставлять эту информацию в ответ на запросы типа «что происходит на [площади] в субботу», а также не учитывает эти метки при общем описании площади (используя Time Conditioning).

Вопросы и ответы