Как Google анализирует изображения (Street View и фото пользователей) для понимания физических атрибутов локаций и рекомендует места для конкретных активностей

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему поиска локаций, подходящих для конкретных пользовательских активностей, когда релевантные физические атрибуты или удобства не отражены в стандартных картографических данных. Традиционные карты часто не содержат информации о таких деталях, как наличие тенистых мест, скамеек, игровых площадок или удобных зон для посадки пассажиров. Эти атрибуты многочисленны, часто меняются и их сложно каталогизировать вручную. Изобретение автоматизирует обнаружение и индексацию этих атрибутов для улучшения рекомендаций в локальном поиске.

Что запатентовано

Запатентована система для создания и использования Геосемантического индекса (Geo-Semantic Index), который обогащает данные о местоположениях семантическим контекстом, полученным с помощью автоматического анализа изображений (Image Content Analysis). Система определяет физические особенности локаций на изображениях (например, Street View, фото пользователей) и использует заранее определенный словарь (Vocabulary) для связи этих особенностей с пользовательскими активностями (user activities). Для каждой локации рассчитывается Оценка Активности (Activity Score), показывающая, насколько хорошо она подходит для той или иной деятельности.

Как это работает

Система работает в несколько этапов:

• Создание Словаря: Определяется Vocabulary, связывающий типы визуальных признаков (например, «скамейка», «фонтан», «дерево») с активностями (например, «чтение», «встреча», «тень»).
• Сбор Изображений: Система периодически получает коллекции изображений (Street View, аэрофотосъемка, фото пользователей).
• Анализ Изображений: Image Content Analysis Engine обрабатывает изображения для распознавания признаков из словаря.
• Индексация и Скоринг: Обнаруженные признаки используются для заполнения Geo-Semantic Index. Для каждой ячейки локации (Location Cell) рассчитывается взвешенный Activity Score для каждой поддерживаемой активности. Оценка учитывает количество, разнообразие и свежесть (recency) обнаруженных признаков.
• Обработка Запросов: В ответ на запрос об активности (например, «где погулять в тени») система ищет ближайшие локации с высоким Activity Score для этой активности и предоставляет рекомендации.

Актуальность для SEO

Высокая. Google активно развивает визуальный поиск и стремится предоставить более контекстуальные и детальные ответы, особенно в Google Maps. Способность понимать физические атрибуты локаций по изображениям для ответа на сложные запросы (например, поиск мест с определенной «атмосферой» или конкретными удобствами) является ключевым направлением развития локального поиска и соответствует текущим трендам (например, Google Lens, Immersive View).

Важность для SEO

Патент имеет высокое значение для Локального SEO (Local SEO). Он описывает механизм, позволяющий Google оценивать релевантность локации не только по текстовым данным (NAP, отзывы, категории), но и по ее визуальным физическим характеристикам. Это означает, что внешний вид бизнеса, его интерьер и окружающая территория, зафиксированные на изображениях, напрямую влияют на то, по каким запросам, связанным с активностями или атмосферой, он будет рекомендован.

Детальный разбор

Термины и определения

Activity Score (Оценка Активности)

Взвешенная оценка, присваиваемая ячейке локации, которая показывает, насколько хорошо данное место подходит для определенной пользовательской активности. Рассчитывается на основе количества, разнообразия и свежести (recency) визуальных признаков, связанных с этой активностью.

Geo-Semantic Index (Геосемантический индекс)

База данных местоположений (организованная в виде сетки location cells), обогащенная семантическим контекстом, полученным в результате анализа изображений. Содержит данные о физических признаках и Activity Scores.

Image Content Analysis Engine (Система анализа содержания изображений)

Компонент, который обрабатывает коллекции изображений (например, Street View, UGC) для распознавания семантических элементов (физических признаков и атрибутов) на основе словаря.

Image Feature Types (Типы признаков изображения)

Конкретные объекты или атрибуты, распознаваемые в изображениях (например, «скамейка», «дерево», «фонтан», «паркомат»).

Location Cells (Ячейки локации)

Единицы организации пространства в Geo-Semantic Index, представляющие определенные географические области.

Vocabulary (Словарь)

Каталог известных Image Feature Types, связанных с пользовательскими активностями (user activities), которые они могут обеспечить. Например, «скамейка» связана с «чтением». Словарь имеет отношение «многие ко многим».

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Примечание: В данном патенте (Continuation) Claims 1-20 отменены. Анализ основан на Claims 21-40.

Claim 21 (Независимый пункт): Описывает основной метод работы системы.

1. Система получает Vocabulary, связывающий Image Feature Types с user activities.
2. Система получает коллекцию изображений.
3. Выполняется Image Content Analysis на изображениях с использованием словаря.
4. Генерируется по крайней мере один Activity Score для каждого из множества местоположений на основе словаря.
5. Система предоставляет рекомендацию местоположения на основе Activity Scores в ответ на запрос, связанный с конкретной активностью.

Claim 22 (Зависимый от 21): Уточняет структуру данных.

Местоположения представлены как Location Cells в Geo-Semantic Index. Метод включает заполнение этого индекса данными об Activity Score для каждой ячейки и использование индекса для генерации рекомендаций.

Claim 24 (Зависимый от 22): Детализирует процесс анализа и скоринга.

1. Каждый тип активности ассоциируется с соответствующим подмножеством Image Feature Types из словаря.
2. Анализ изображений определяет, содержит ли изображение для ячейки локации признаки из словаря.
3. Activity Score для типа активности определяется на основе того, включает ли данная ячейка локации соответствующее подмножество типов признаков для этого типа активности.

Claim 30 (Зависимый от 21): Определяет метрики для расчета Activity Score.

Генерация Activity Score для каждой локации включает генерацию взвешенной оценки (weighted activity score), основанной как минимум на количестве (amount), разнообразии (diversity) и свежести (recency) идентифицированных Image Feature Types, соответствующих активностям, связанным с этой локацией.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает инфраструктуру сбора и индексации данных для локального поиска и Google Maps.

CRAWLING – Сканирование и Сбор данных
На этом этапе происходит сбор сырых данных — коллекций изображений (Street View, аэрофотосъемка, изображения, загруженные пользователями (user-generated imagery)).

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Это ключевой этап применения патента. Image Content Analysis Engine обрабатывает собранные изображения. Происходит распознавание физических признаков на основе Vocabulary. Эти данные структурируются и сохраняются в Geo-Semantic Index. На этом же этапе рассчитываются и сохраняются Activity Scores для каждой Location Cell. Это статические (не зависящие от запроса) сигналы качества локации для конкретных активностей.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Система должна интерпретировать запросы, связанные с активностями (например, «место для прогулки в тени», «ресторан с уютной атмосферой»). Система идентифицирует термины активности в запросе, соотнося их со словарем.

RANKING – Ранжирование (Local Ranking)
При получении запроса об активности система обращается к Geo-Semantic Index для поиска ближайших Location Cells. Ранжирование кандидатов основывается на предварительно рассчитанных Activity Scores для запрошенной активности и географической близости.

Входные данные:

• Коллекции изображений (Street View, фото пользователей и т.д.).
• Vocabulary (связи признаков и активностей).
• Географические координаты и временные метки изображений.
• Запрос пользователя (с указанием активности и/или локации).

Выходные данные:

• Заполненный Geo-Semantic Index с Activity Scores.
• Рекомендации локаций в ответ на запрос пользователя.
• (Опционально) Текстовые описания локаций, сгенерированные на основе обнаруженных признаков (упоминается использование NLP).

На что влияет

• Конкретные типы контента: В первую очередь влияет на результаты локального поиска (Local Pack, Google Maps) и рекомендации мест (Points of Interest).
• Специфические запросы: Влияет на запросы, связанные с поиском мест для определенных действий («где почитать на улице», «удобное место для встречи»), а также на запросы, связанные с атмосферой или удобствами («тихое кафе», «детская площадка в тени»).
• Конкретные ниши или тематики: Сильное влияние на ритейл, HoReCa, парки, общественные пространства, транспортную инфраструктуру. Также упоминается использование индекса приложениями для спорта, VR-игр, выгула собак.

Когда применяется

• Триггеры активации: Активируется при получении запроса, который система интерпретирует как поиск места для определенной активности (Claim 26) или поиск активности для определенного места (Claim 27). Также активируется при запросах от клиентских приложений (например, райдшеринг ищет точку посадки).
• Временные рамки: Процесс индексации (анализ изображений и расчет Activity Scores) происходит периодически в офлайн-режиме по мере обновления корпуса изображений. Процесс рекомендации происходит в реальном времени.
• Исключения: Патент упоминает фильтрацию признаков, идентифицированных в частных или ограниченных географических локациях (restricted geographic locations).

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Офлайн-индексация и расчет оценок

1. Создание Словаря: Каталогизация Vocabulary, где Image Feature Types связываются с user activities (many-to-many relationship).
2. Сбор Изображений: Периодическое получение коллекций геопривязанных изображений.
3. Анализ Изображений: Обработка изображений с помощью Image Content Analysis Engine для идентификации признаков из словаря.
4. Заполнение Индекса: Популяция или обновление Geo-Semantic Index. Признаки ассоциируются с соответствующими Location Cells. Сохраняется время съемки (для оценки свежести).
5. Расчет Activity Score: Для каждой ячейки и каждой активности рассчитывается взвешенный Activity Score. Метрики расчета:
   • Количество (Amount) релевантных признаков.
   • Разнообразие (Diversity) релевантных признаков.
   • Свежесть (Recency) изображений, на которых обнаружены признаки.

Процесс Б: Обработка запроса в реальном времени

1. Получение и Понимание Запроса: Система получает запрос и идентифицирует искомые активности и географическую область.
2. Консультация с Индексом: Система обращается к Geo-Semantic Index для поиска Location Cells в заданной области.
3. Отбор и Ранжирование Кандидатов: Выбираются ячейки локаций с наиболее высокими Activity Scores для запрошенной активности.
4. Генерация Рекомендаций: Формируется ответ, включающий рекомендованные локации. Опционально генерируются текстовые описания на основе признаков локации.
5. Предоставление Ответа: Рекомендации отправляются пользователю или приложению.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Мультимедиа факторы (Ключевые данные): Коллекции изображений. Это могут быть панорамные изображения (Street View), аэрофотоснимки (aerial imagery), а также изображения, загруженные пользователями (user-generated imagery). Система анализирует визуальное содержание этих изображений.
• Географические факторы: Геопривязка (координаты) изображений критически важна для соотнесения обнаруженных признаков с конкретными Location Cells в Geo-Semantic Index.
• Временные факторы: Время создания изображения (timestamp) используется для оценки свежести (recency) данных.
• Системные данные: Vocabulary — предварительно определенный словарь, связывающий визуальные признаки и активности.

Какие метрики используются и как они считаются

Основная метрика — Activity Score. Это взвешенная оценка (weighted activity score), рассчитываемая для каждой пары (Ячейка Локации, Активность).

Факторы, влияющие на Activity Score (согласно Claim 30):

• Amount (Количество): Общее количество обнаруженных признаков в данной локации, которые соответствуют искомой активности согласно словарю.
• Diversity (Разнообразие): Разнообразие типов признаков. Например, для активности «отдых» наличие и «скамейки», и «фонтана», и «дерева» может дать более высокий балл, чем только наличие нескольких «скамеек».
• Recency (Свежесть): Насколько недавно были получены изображения, подтверждающие наличие признаков. Более свежие данные имеют больший вес.

Методы вычислений:

• Image Content Analysis (Computer Vision): Используются для распознавания объектов и атрибутов на изображениях. Система может генерировать уровни уверенности (confidence levels) для идентификации (например, «tree 0.97»).
• Weighted Scoring: Расчет Activity Score как функции от Amount, Diversity и Recency. Веса могут настраиваться для разных активностей или клиентских приложений.
• NLP (Опционально): Упоминается возможность применения Natural Language Processing для генерации текстовых описаний локаций на основе индексированных признаков.

Выводы

1. Визуальные данные как прямой фактор ранжирования в локальном поиске: Патент подтверждает, что Google систематически использует анализ визуального контента (Street View, фото пользователей) для понимания физического мира. Внешний вид, удобства и атмосфера локации, зафиксированные на фото, являются индексируемыми и измеримыми сигналами.
2. Переход от Сущностей к Активностям: Google индексирует не только то, *что* находится в локации (сущности), но и то, *что там можно делать* (активности). Geo-Semantic Index напрямую связывает визуальные признаки с возможностью выполнения действий.
3. Критичность физических атрибутов (E-E-A-T физического мира): Физические атрибуты бизнеса (например, наличие веранды, детского уголка, удобной парковки, озеленения) становятся факторами, влияющими на Activity Score и, следовательно, на видимость в поиске по соответствующим запросам. Это способ алгоритмически оценить качество и полезность физического пространства.
4. Метрики оценки визуальных данных (Amount, Diversity, Recency): Система оценивает не просто наличие признака, но и его количество, разнообразие и свежесть. Это подчеркивает важность поддержания актуальности и полноты визуальной информации о бизнесе.
5. Автоматизированное понимание атмосферы: Этот механизм позволяет Google алгоритмически оценивать субъективные понятия, такие как «уют» или «подходит для детей», путем анализа наличия конкретных физических объектов (например, тип мебели, декор, игровое оборудование).

Практика

Best practices (это мы делаем)

Рекомендации критически важны для Локального SEO (Local SEO).

• Управление визуальным представлением бизнеса (GBP): Активно управляйте изображениями в Профиле Компании Google. Загружайте высококачественные, свежие фотографии, которые четко демонстрируют физические атрибуты, удобства и атмосферу вашего бизнеса (интерьер, экстерьер, парковка, входная группа, специфические зоны).
• Обеспечение видимости ключевых атрибутов: Убедитесь, что атрибуты, важные для ваших клиентов (например, детская площадка в ресторане, примерочные в магазине, скамейки в зоне ожидания), хорошо видны на фотографиях и, по возможности, попадают в поле зрения Street View.
• Стимулирование релевантного пользовательского контента (UGC): Поощряйте клиентов загружать фотографии, демонстрирующие, как они используют вашу локацию для различных активностей. Большее количество и разнообразие (Diversity) визуальных подтверждений улучшает Activity Score.
• Поддержание актуальности (Recency): Регулярно обновляйте фотографии в GBP, особенно после ремонта или добавления новых удобств. Свежесть данных является компонентом скоринга. Отслеживайте актуальность Street View и при необходимости загружайте собственные 360-панорамы.
• Оптимизация физического пространства: При планировании физического пространства учитывайте, какие визуальные признаки ассоциируются с желаемыми активностями. Добавление озеленения, удобной мебели или заметных ориентиров может улучшить видимость в поиске по запросам, связанным с отдыхом или встречами.

Worst practices (это делать не надо)

• Игнорирование визуального контента: Полагаться только на текстовую оптимизацию (NAP, отзывы, услуги) и игнорировать качество и содержание фотографий. Это приведет к низким Activity Scores по запросам об активностях.
• Устаревшие или некачественные фото: Использование старых фотографий, не отражающих текущее состояние бизнеса. Это негативно влияет на фактор Recency.
• Отсутствие фотографий ключевых зон: Не показывать важные удобства или зоны. Если система не видит атрибут на изображениях, она не сможет учесть его в Geo-Semantic Index.
• Манипуляции с изображениями: Загрузка стоковых фотографий или изображений, не имеющих отношения к реальной локации. Система анализирует реальные физические признаки и стремится к их верификации из разных источников (Street View, UGC).

Стратегическое значение

Этот патент подчеркивает стратегическую важность визуального контента в локальном SEO. Google развивает способность понимать мир с помощью компьютерного зрения. Для бизнеса это означает, что инвестиции в физическое пространство и его корректное визуальное представление в экосистеме Google становятся неотъемлемой частью SEO-стратегии. Система позволяет Google алгоритмически оценивать «качество места» для различных целей, делая ранжирование в локальном поиске более зависимым от реальных характеристик локации.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация кафе для привлечения удаленных работников

1. Цель: Повысить видимость кафе по запросам типа «место поработать с ноутбуком», «тихое место для встречи».
2. Анализ Словаря (Гипотетический): Система может ассоциировать активность «работа с ноутбуком» с признаками: «стол», «удобный стул/кресло», «розетка», «хорошее освещение».
3. Действия SEO-специалиста и бизнеса:
   • Оборудовать зону с удобными столами и доступными розетками.
   • Загрузить в GBP четкие, свежие фотографии этой зоны, где видны столы, стулья и розетки.
   • Сделать фото, демонстрирующие хорошее освещение.
   • Стимулировать посетителей оставлять отзывы с фотографиями, где они работают за ноутбуками (UGC).
4. Ожидаемый результат: Image Content Analysis Engine обнаружит эти признаки на фотографиях. Geo-Semantic Index обновится, и Activity Score для активности «работа с ноутбуком» повысится за счет наличия, разнообразия и свежести релевантных признаков. Кафе станет чаще появляться в рекомендациях по соответствующим запросам.

Вопросы и ответы