Как Google использует микрофоны смартфонов для определения атмосферы и музыки в заведениях для Локального Поиска

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему отсутствия объективной информации об атмосфере (ambiance), уровне шума и музыкальном сопровождении в результатах локального поиска. Стандартные данные (отзывы, описания) часто субъективны и не отражают реальную акустическую среду заведения (ресторана, клуба, бара), что является важным фактором выбора для пользователей. Изобретение направлено на автоматизацию сбора этих данных, чтобы позволить пользователям искать места по таким критериям, как «тихий ресторан» или «где играет джаз».

Что запатентовано

Запатентована система сбора, анализа и предоставления данных об окружающей акустической среде (ambient acoustic characteristics) физических локаций. Система использует аудиосигналы, записанные пользовательскими устройствами (смартфонами), для идентификации таких характеристик, как музыкальный трек, жанр или уровень громкости (loudness). Эти данные привязываются к конкретному географическому местоположению и времени и сохраняются в географически индексированной базе данных.

Как это работает

Система функционирует в несколько этапов:

• Сбор данных: Пользовательские устройства (computing devices) записывают окружающий звук (ambient sounds) и определяют свое местоположение.
• Анализ и Извлечение: Сервер получает аудиосигнал и данные о локации. Аудио анализируется с помощью audio signal recognition applications для извлечения акустических характеристик (название песни, жанр, уровень шума).
• Агрегация: Извлеченные характеристики привязываются к локации. Система инкрементирует счетчики (Count) для каждой характеристики (например, сколько раз определенная песня играла в этом месте).
• Ответ на запрос: При обработке локального поискового запроса система извлекает эти данные. Если количество обнаружений характеристики превышает установленный порог (Threshold/Criterion), эта информация добавляется в ответ (например, в виде аннотации на карте).

Актуальность для SEO

Высокая. Обогащение локального поиска и Карт данными из реального мира является стратегическим направлением Google. Сбор данных с сенсоров устройств (например, для определения заполненности заведений) активно используется. Технологии распознавания музыки (например, Google Sound Search, Now Playing) глубоко интегрированы в мобильные операционные системы, что создает технологическую инфраструктуру для реализации описанной системы, несмотря на потенциальные ограничения конфиденциальности.

Важность для SEO

Влияние на традиционное SEO минимально. Однако патент имеет высокое значение (6.5/10) для Локального SEO (Local SEO) и видимости бизнеса в Google Maps. Он описывает механизм, позволяющий Google автоматически определять и классифицировать атмосферу заведения, используя объективные данные сенсоров вместо анализа контента сайта или отзывов. Это создает новые возможности для обнаружения бизнеса на основе его реальной акустической среды.

Детальный разбор

Термины и определения

Ambient Acoustic Characteristics (Окружающие акустические характеристики)

Данные, извлеченные из аудиосигнала. Включают идентифицированную песню (song), исполнителя (song artist), музыкальный жанр (music genre), громкость (loudness), а также время и дату записи.

Ambient Sounds (Окружающие звуки)

Аудиосигнал, записанный устройством в определенной локации. Может включать музыку, фоновый шум, разговоры, шум толпы (crowd noises), эхо и т.д.

Count (Счетчик)

Количество раз, когда определенная акустическая характеристика была обнаружена в данной локации. Может рассчитываться за определенный период времени (time period).

Criterion / Threshold (Критерий / Порог)

Условие (пороговое значение), которое должно быть выполнено (Count > Threshold), чтобы информация об акустической характеристике была включена в ответ на запрос. Обеспечивает статистическую значимость.

Geographically-indexed database (Географически индексированная база данных)

Хранилище данных, где акустические характеристики связаны с конкретными географическими местоположениями.

Audio Signal Recognition Applications (Приложения для распознавания аудиосигналов)

Технологии, используемые для обработки аудио и идентификации конкретных характеристик (например, идентификации трека).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Примечание: Пункты 1-5 патента были отменены (canceled). Анализ сосредоточен на действующих пунктах, начиная с Claim 6.

Claim 6 (Независимый пункт): Описывает компьютерный метод ответа на запрос с использованием агрегированных данных об акустической среде.

1. Система получает запрос (query) от устройства.
2. Определяется локация, связанная с запросом.
3. Идентифицируется счетчик (Count) – количество раз, когда определенная ambient acoustic characteristic была обнаружена в звуках, записанных в этой локации.
4. Проверяется, удовлетворяет ли значение, основанное на счетчике, определенному критерию (Criterion).
5. Если ДА, ответ на запрос дополняется индикацией количества обнаружений этой характеристики.
6. Ответ предоставляется устройству, включая (i) индикацию локации и (ii) индикацию количества обнаружений характеристики.

Ядро изобретения заключается в условном включении акустических данных в ответ. Данные показываются только тогда, когда они статистически значимы (превышают порог), что позволяет выделить доминирующие характеристики атмосферы и отфильтровать случайные события.

Claim 7 (Зависимый от 6): Уточняет, что ambient acoustic characteristic – это песня, исполнитель или музыкальный жанр, а Count указывает на частоту (frequency) воспроизведения.

Claim 31 (Зависимый от 6): Детализирует процесс сбора данных: получение аудиосигнала, использование audio signal recognition applications для идентификации характеристики и инкрементирование счетчика для локации.

Claim 32 и 33 (Зависимые от 6): Уточняют, что критерий – это пороговое значение (threshold value). Важно, что разные пороги могут быть назначены для разных акустических характеристик (например, порог для песни может отличаться от порога для жанра) (Claim 33).

Claim 36 (Зависимый от 6): Уточняет, что ответ может быть инструкцией для отображения информации о счетчике на карте (map) в месте расположения локации.

Claim 38 (Зависимый от 6): Уточняет, что система может определить временной интервал (time interval), связанный с запросом. Count рассчитывается только на основе обнаружений внутри этого интервала, исключая остальные. Это позволяет учитывать временную динамику атмосферы.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает практически все этапы поисковой архитектуры, смещая акцент со сканирования веба на сканирование физического мира.

CRAWLING – Сканирование и Сбор данных
Основное применение. Система собирает данные из реального мира. Пользовательские устройства (смартфоны) выступают в роли сенсоров (краулеров), собирающих аудиосигналы (Audio signal) и данные о местоположении (Location data).

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Полученные аудиосигналы обрабатываются на сервере. Происходит извлечение признаков (Feature Extraction) с помощью audio signal recognition applications. Эти данные сохраняются в Geographically-indexed database, связываются с локацией и временем. Происходит агрегация данных и инкрементирование счетчиков (Count).

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Система интерпретирует локальные запросы, включающие намерения, связанные с атмосферой (например, «тихий ресторан рядом» или «где играет джаз»).

RANKING / METASEARCH / RERANKING (Локальный Поиск и Карты)
Эти этапы модифицируются для учета акустических данных. Система проверяет, удовлетворяют ли счетчики критериям (Criterion/Threshold). Если да, результаты локального поиска или отображение на карте (Map) дополняются этой информацией (аннотации, фактоиды) или используются для фильтрации/ранжирования результатов по атмосфере.

Входные данные:

• Аудиосигнал (Audio signal).
• Данные о местоположении (Location data).
• Время и дата записи.
• Поисковый запрос (Query).

Выходные данные:

• Индексированные акустические характеристики (Ambient Acoustic Characteristics) и их счетчики (Count).
• Обогащенный ответ на запрос (Response) или аннотации на карте.

На что влияет

• Конкретные типы контента и ниши: Влияет исключительно на Local SEO для бизнесов с физическими локациями, где атмосфера имеет значение: рестораны, бары, клубы, кафе (индустрия HoReCa и развлечений).
• Специфические запросы: Локальные запросы с уточнениями атмосферы («тихий», «шумный», «оживленный», «живая музыка») или запросы о конкретной музыке в локациях.

Когда применяется

• Сбор данных: Может происходить по триггеру пользователя (например, использование функции распознавания музыки) или автоматически/пассивно, если система имеет разрешения на доступ к микрофону и локации. Патент упоминает необходимость контроля конфиденциальности и анонимизации данных ([0033]).
• Триггеры активации (для отображения данных): Ключевое условие – значение счетчика (Count) должно превысить установленный порог (Threshold/Criterion). Это гарантирует, что отображаемая информация основана на повторяющихся событиях, а не на случайном шуме.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Сбор и Индексирование данных (Фоновый режим)

1. Получение данных: Система получает аудиосигнал и данные о местоположении от вычислительного устройства.
2. Идентификация характеристик: Аудиосигнал анализируется для идентификации акустических характеристик (песня, жанр, уровень громкости).
3. Ассоциация и хранение: Идентифицированные характеристики ассоциируются с локацией и временем записи и сохраняются в географически индексированной базе данных.
4. Инкрементация счетчика: Счетчик (Count) для данной характеристики в данной локации (и, возможно, для данного временного интервала) увеличивается.

Процесс Б: Обработка запроса (Реальное время)

1. Получение запроса: Система получает локальный поисковый запрос.
2. Определение локации: Определяются локации, релевантные запросу.
3. Извлечение данных: Для релевантных локаций из базы данных извлекаются сохраненные акустические характеристики и их счетчики. Может учитываться временной интервал (Claim 38).
4. Проверка критерия (Порог): Система сравнивает значение Count для каждой характеристики с соответствующим пороговым значением (Threshold).
5. Формирование ответа: Если порог превышен, система дополняет ответ на запрос информацией о характеристике и/или ее счетчике.
6. Предоставление ответа: Обогащенный ответ предоставляется пользователю (например, в виде аннотации на карте).

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Мультимедиа факторы: Аудиосигналы (Audio signal), содержащие окружающие звуки (ambient sounds) – музыка, фоновый шум, разговоры.
• Географические факторы: Данные о местоположении устройства (Location data), например, GPS-координаты.
• Временные факторы: Время и дата записи аудиосигнала, что позволяет анализировать атмосферу в разные периоды (часы, дни недели).
• Пользовательские факторы: Данные собираются с вычислительных устройств (computing device) пользователей (краудсорсинг).

Какие метрики используются и как они считаются

• Ambient Acoustic Characteristics: Качественные метрики, идентифицированные из звука (песня, артист, жанр).
• Loudness (Громкость): Количественная метрика уровня шума или громкости, извлеченная из аудиосигнала (например, в децибелах).
• Count (Счетчик): Ключевая количественная метрика, отражающая частоту обнаружения определенной характеристики в локации.
• Threshold / Criterion (Порог / Критерий): Предопределенное значение, с которым сравнивается Count. Патент указывает, что пороги могут быть разными для разных характеристик (Claim 33).
• Методы анализа: Audio signal recognition applications используются для обработки звука и извлечения характеристик.

Выводы

1. «Краулинг» физического мира: Патент демонстрирует стратегию Google по использованию пользовательских устройств как распределенной сети сенсоров для сбора данных о физическом мире. Это позволяет индексировать информацию (атмосферу), недоступную традиционным веб-краулерам.
2. Атмосфера как объективный фактор Локального Поиска: Акустическая среда становится измеримым фактором, влияющим на классификацию и отображение заведений. Этот механизм позволяет Google получать объективные данные, собранные сенсорами, в противовес субъективным оценкам в отзывах.
3. Валидация через агрегацию (Count и Threshold): Система полагается на агрегированные данные. Единичное обнаружение звука не влияет на выдачу. Информация отображается только тогда, когда счетчик (Count) превышает порог (Threshold), что обеспечивает достоверность данных об атмосфере.
4. Временная динамика атмосферы: Данные привязываются ко времени и дате (Claim 38), что позволяет системе понимать, как меняется атмосфера в заведении в течение дня или недели (например, «тихое кафе утром, шумный бар вечером»).

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Сознательное управление атмосферой заведения (Local SEO): Владельцы бизнеса должны понимать, что музыкальный фон и уровень шума могут быть автоматически зафиксированы Google. Необходимо сознательно формировать желаемую акустическую атмосферу, соответствующую позиционированию бренда. Если цель — позиционироваться как «тихий бар», необходимо обеспечить постоянное присутствие этих характеристик.
• Обеспечение консистентности: Поддерживайте консистентную атмосферу в определенные временные интервалы. Система опирается на повторяющиеся обнаружения (Counts) для построения профиля. Хаотичное изменение атмосферы помешает системе сформировать четкий профиль.
• Соответствие реальной атмосферы и онлайн-позиционирования: Убедитесь, что атмосфера в вашем заведении соответствует тому, как вы описываете его на сайте и в бизнес-профиле Google. Патент предоставляет Google механизм для валидации этих утверждений.

Worst practices (это делать не надо)

• Игнорирование акустической среды: Рассчитывать только на текстовое описание атмосферы на сайте, игнорируя реальный уровень шума или музыкальное сопровождение в заведении. Google может предпочесть данные, собранные сенсорами.
• Неконтролируемый шум: Постоянный высокий уровень нежелательного шума может привести к негативной классификации атмосферы заведения в локальном поиске (например, «Слишком шумно»), что отпугнет пользователей, ищущих «тихие» места.
• Манипуляции (Акустический спам): Попытки искусственно создать акустический профиль (например, включать определенную музыку только для индексации) скорее всего будут неэффективны, так как сбор данных зависит от присутствия реальных пользователей, а система использует пороги (Thresholds) для валидации.

Стратегическое значение

Патент подтверждает долгосрочную стратегию Google по интеграции данных из физического мира в поисковый индекс. Это снижает зависимость системы Локального Поиска от контента, предоставленного владельцами или сгенерированного пользователями (отзывы), в пользу данных, собранных сенсорами. Для Local SEO это подчеркивает критическую важность реального клиентского опыта внутри заведения, включая его атмосферу, как части SEO-стратегии.

Практические примеры

Сценарий: Повышение видимости специализированного музыкального бара (джаз-клуба).

1. Ситуация: Владелец бара регулярно включает джазовую музыку или проводит живые джазовые выступления по вечерам.
2. Механизм (по патенту): Смартфоны посетителей записывают аудио. Система Google анализирует звук и идентифицирует музыкальный жанр «Джаз» как Ambient Acoustic Characteristic.
3. Агрегация: Каждый раз, когда джаз идентифицируется в этой локации, счетчик (Count) для этого жанра увеличивается (с учетом времени суток).
4. Активация: Когда Count превышает установленный Threshold для жанра «Джаз», система начинает устойчиво ассоциировать заведение с этим жанром.
5. Результат: При запросе пользователя «джаз-бар рядом» или «где послушать джаз вечером», заведение получает преимущество в локальной выдаче или специальную аннотацию на карте благодаря подтвержденным данным об атмосфере.

Вопросы и ответы