Как Google ранжирует географические объекты на основе их реальных физических характеристик, связей и контекста

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему объективной оценки значимости географических объектов (geographic features), таких как города, здания или дороги. Традиционные методы информационного поиска, основанные на структуре документов (ключевые слова) или мнении других документов (ссылки/PageRank), не подходят для оценки реальной важности физического объекта. Изобретение предлагает метод ранжирования, основанный на физических и географических атрибутах самих объектов, независимо от их описания в вебе.

Что запатентовано

Запатентована система (Ranking system) для присвоения оценок ранжирования (Rank scores) географическим объектам на основе их внутренних свойств. Система агрегирует данные из множества источников и применяет различные функции ранжирования, учитывающие такие факторы, как физический размер (Area), плотность (Density), совокупные показатели (Aggregate attributes), визуальную заметность (Visual Prominence) и связность (Networking). Эти оценки отражают реальную значимость или полезность объекта.

Как это работает

Система функционирует следующим образом:

• Сбор данных: Content aggregator собирает информацию о географических объектах из коммерческих баз данных, веб-страниц, данных от пользователей и датчиков (Instruments).
• Оценка источников: Каждому источнику присваивается оценка достоверности (Confidence score).
• Агрегация и хранение: Информация фильтруется, объединяется и сохраняется в базе данных.
• Расчет ранга: Rank engine вычисляет Rank score для каждого объекта, используя функции, основанные на его физических свойствах (размер, население, качество дорог и т.д.). Расчет учитывает взаимосвязи между объектами (например, ранг дороги влияет на ранг бизнеса рядом с ней, и наоборот).
• Контекстуализация: Для одного объекта может быть рассчитано несколько Rank scores для разных контекстов (например, туризм, жилье, инвестиции).
• Обновление: Оценки могут обновляться инкрементально и в реальном времени по мере поступления новых данных.
• Применение: Полученные Rank scores используются поисковыми системами для ранжирования локальных результатов и картографическими сервисами (Map server) для определения того, какие объекты показывать на карте при разном масштабе.

Актуальность для SEO

Высокая. Хотя приоритетная заявка датируется 2006 годом, описанные принципы лежат в основе современных систем локального поиска и картографии (Google Maps, Local Pack). Понимание реальной значимости физических объектов является ключевым компонентом Knowledge Graph. Публикация продолжения (continuation) в 2024 году подчеркивает сохраняющуюся актуальность этой технологии.

Важность для SEO

Патент имеет критическое значение для Local SEO и оптимизации сущностей (Entity Optimization). Он демонстрирует, что для ранжирования географических объектов Google стремится оценивать их реальную значимость, а не только их веб-присутствие. Это подчеркивает важность обеспечения точности данных в авторитетных источниках (из-за Confidence scores) и понимания того, какие реальные факторы (например, близость к крупным транспортным узлам) могут повысить значимость локации в глазах Google.

Детальный разбор

Термины и определения

Geographic feature (Географический объект)

Элемент, имеющий географические координаты и который может быть представлен на карте. Включает геополитические единицы, природные и рукотворные структуры (города, дороги, здания, бизнесы).

Rank score (Оценка ранжирования)

Числовое значение, отражающее важность или полезность географического объекта. Рассчитывается на основе свойств объекта, независимо от структуры документов о нем.

Confidence score (Оценка достоверности)

Метрика, присваиваемая источнику географической информации, отражающая его надежность и точность. Используется для модуляции Rank score.

Content aggregator (Агрегатор контента)

Компонент системы, который собирает, фильтрует и объединяет информацию о географических объектах из различных источников.

Area Based Ranking (Ранжирование на основе площади)

Метод расчета Rank score на основе физического размера объекта. Часто использует логарифмические функции для нормализации относительно общей площади суши или воды на Земле.

Density Based Ranking (Ранжирование на основе плотности)

Метод расчета Rank score, учитывающий плотность атрибутов на единицу площади (например, плотность населения или инфраструктуры).

Aggregate Based Ranking (Ранжирование на основе совокупных показателей)

Метод расчета Rank score на основе общих суммарных значений (например, общее население, общая длина дорог).

Visual Prominence (Визуальная заметность)

Показатель того, насколько объект виден. Зависит от высоты, ширины объекта и его близости к основным транспортным магистралям.

Transportation Network Ranking (Ранжирование транспортных сетей)

Специализированный метод ранжирования дорог, железных дорог и т.д. Учитывает длину, качество и степень связности (degree of networking).

Network Based Ranking (Сетевое ранжирование)

Метод, при котором Rank score одного объекта зависит от Rank scores связанных с ним объектов. Включает эффекты распространения важности и обратную связь (feedback loops).

Incremental Update (Инкрементальное обновление)

Механизм быстрого обновления Rank Score при получении новой информации путем пересчета только затронутой части функции ранжирования.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Анализ основан на описательной части патента (Description) и опубликованных пунктах формулы изобретения (Claims 40-59 в публикации 2024 года).

Основное ядро изобретения (на основе Description и подразумеваемое в Claims 42, 44): Метод генерации Rank score для географического объекта.

1. Система получает информацию о географических объектах.
2. Для каждого объекта генерируется Rank score на основе одного или нескольких его свойств (properties), а не на основе структуры документа или ссылок.
3. Эти свойства включают: площадь, плотность населения, экономические факторы, качество инфраструктуры и визуальную заметность (Claim 44).
4. Расчет может учитывать Confidence score источника информации (Claim 45).
5. Для одного объекта может быть сгенерировано несколько Rank scores, каждый из которых связан с определенным контекстом (например, туризм, жилье, инвестиции) (Claims 42, 43).

Применение и динамическое обновление (Claim 40, Независимый пункт): Описывает использование этих Rank scores в картографическом приложении.

1. Система получает множество Rank scores для множества географических объектов.
2. Выбирается первый географический объект на основе его Rank score и отображается на карте.
3. Система получает обновленный Rank score (updated rank score) для этого объекта.
4. На основе этого обновления система отображает второй географический объект на карте (вместо или в дополнение к первому).

Это подчеркивает динамический характер системы, где отображение карты может изменяться в реальном времени по мере обновления базовых данных и пересчета Rank scores.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает этапы индексирования данных и их использования на финальных этапах формирования выдачи и отображения карт.

CRAWLING & INDEXING – Сканирование, Сбор данных и Индексирование
На этом этапе происходит основная работа системы. Content aggregator собирает данные. Rank engine анализирует физические атрибуты объектов и вычисляет один или несколько Rank scores для каждого географического объекта. Также рассчитываются Confidence scores для источников данных. Эти данные сохраняются в специализированных гео-индексах или Knowledge Graph. Процесс может использовать Incremental Update для поддержания актуальности.

RANKING / RERANKING – Ранжирование и Переранжирование
При обработке запросов с локальным интентом (Local Search) система использует эти Rank scores как сильный сигнал для определения порядка результатов (например, в Local Pack). Если запрос контекстуальный (например, «лучшие города для туризма»), система выбирает соответствующий контекстуальный Rank score.

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание (Применение в Картах и Навигации)
Map server использует эти Rank scores для рендеринга карт. При определенном масштабе система определяет, какие объекты отображать, отдавая приоритет объектам с более высоким Rank score. Навигационные приложения используют оценки для выбора маршрутов или ориентиров.

Входные данные:

• Сырые данные о географических объектах (координаты, размеры, атрибуты) из баз данных, веб-страниц, от пользователей, датчиков.
• Данные о связях между объектами (дорожные сети, административное деление).
• Контекст запроса пользователя (если применимо).

Выходные данные:

• Rank scores для географических объектов (общие и контекстуальные).
• Эти оценки передаются в поисковые и картографические приложения.

На что влияет

• Конкретные типы контента: В первую очередь влияет на ранжирование локальных сущностей: бизнесов (Local SEO), достопримечательностей (POI), административных единиц (города, районы), транспортной инфраструктуры.
• Специфические запросы: Наибольшее влияние на запросы с локальным интентом, навигационные запросы и географически неоднозначные запросы (например, поиск «Springfield» – система использует Rank scores, чтобы определить, какой город важнее).
• Конкретные ниши или тематики: Критическое влияние на сферы, связанные с физическим местоположением: ритейл, гостиничный бизнес, недвижимость, транспорт, туризм.

Когда применяется

• Триггеры активации: Алгоритм активируется при индексации новой географической информации, а также когда система обрабатывает поисковый запрос, рендерит карту или планирует маршрут.
• Временные рамки: Расчет Rank scores происходит непрерывно. Патент описывает механизм инкрементального обновления (incremental update), позволяющий быстро пересчитывать оценки в реальном времени без полной переработки всего набора данных.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Расчет и обновление Rank Score

1. Получение данных: Система получает информацию о географическом объекте из одного или нескольких источников.
2. Определение достоверности: Идентифицируется Confidence score для каждого источника информации.
3. Фильтрация и объединение: Информация агрегируется, дубликаты удаляются.
4. Идентификация типа и контекста: Определяется тип объекта (город, дорога и т.д.) и потенциальные контексты использования (туризм, жилье и т.д.).
5. Выбор функции ранжирования: Для каждого типа и контекста выбирается соответствующая функция ранжирования. Функции могут комбинировать различные методы: Area Based, Density Based, Aggregate Based, Visual Prominence, Transportation Network.
6. Расчет базового ранга: Вычисляется Rank score с использованием выбранной функции и атрибутов объекта.
7. Сетевая модуляция (Network Based Ranking): Rank score корректируется на основе рангов связанных объектов. Это итеративный процесс: ранг объекта А влияет на ранг объекта Б, и наоборот (feedback loop), пересчет продолжается до сходимости оценок.
8. Модуляция достоверности: Итоговый Rank score модулируется с учетом Confidence scores источников данных.
9. Инкрементальное обновление: При получении новой информации система обновляет Rank score инкрементально, пересчитывая только затронутые части функции.
10. Сохранение: Rank scores сохраняются в базе данных.

Процесс Б: Использование Rank Score в Приложениях (на примере Поиска)

1. Получение запроса: Поисковая система получает запрос.
2. Поиск релевантной информации: Идентифицируются объекты, отвечающие запросу.
3. Определение контекста: Анализируется запрос для определения цели пользователя.
4. Получение Rank Scores: Система получает соответствующие контексту Rank scores для идентифицированных объектов.
5. Ранжирование результатов: Результаты поиска упорядочиваются с использованием этих Rank scores в комбинации с другими метриками ранжирования.
6. Предоставление выдачи: Результаты предоставляются пользователю.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент описывает использование широкого спектра данных, связанных с физическими, экономическими и инфраструктурными атрибутами.

• Географические факторы (Физические атрибуты):
  • Площадь (Area) объекта (суша, вода, жилая зона, бизнес-зона).
  • Координаты, форма, качество земли.
  • Высота (для зданий), ширина (для рек, дорог) – влияет на Visual Prominence.
• Демографические и Социально-экономические факторы:
  • Плотность населения (Population density), общее население.
  • Экономические факторы (уровень дохода, цены на недвижимость, количество и важность бизнесов).
  • Уровень преступности, количество школ/врачей.
• Инфраструктурные и Технические факторы:
  • Общая длина и качество дорог/железных дорог.
  • Доступность высокоскоростного интернета, телефонных линий, электропередач.
  • Здания: количество этажей, общая площадь застройки.
• Факторы транспортных сетей (Transportation features):
  • Длина, ширина, количество полос, тип покрытия (Paving type).
  • Пропускная способность (Capacity), разрешенная скорость.
  • Степень связности (Degree of networking): количество, сложность и значимость (intersection_prominence) пересечений, доступность для публики.
• Данные об источниках:
  • Тип и история надежности источника (для расчета Confidence score).

Какие метрики используются и как они считаются

• Rank Score (Оценка ранжирования): Основная метрика патента.
• Confidence Score (Оценка достоверности): Метрика надежности источника данных.
• Методы вычислений и Формулы:
  • Нормализация по площади (Area Rank): Используются логарифмические функции для сравнения площади объекта (Af) с общей площадью суши (Am). Например (Equ. 1): Rank(feature) = log(Af+e)/log(Am).
  • Интегрирование плотности (Density Enhancement): Для учета плотности (например, населения p) используется интегрирование по площади: Ia = ∫ p(x,y) dA. Это значение Ia может использоваться в расчетах вместо Af.
  • Ранжирование дорог (Transportation Ranking): Используется сложная взвешенная функция (Equ. 3), агрегирующая нормализованные значения длины, скорости, количества полос (nLanes), качества покрытия (Fs), типа доступа (Fa) и суммы значимости пересечений (fsum(intersection_prominence)).
• Инкрементальное обновление: Используются обратные функции для обновления ранга без полного пересчета. Например (Equ. 4): Rank_new = log(e^Rank_old + Rank_added).
• Итеративные вычисления (Network Ranking): Используются итеративные алгоритмы (подобные расчету PageRank) для учета взаимовлияния и распространения ранга между связанными объектами до достижения сходимости оценок.

Выводы

1. Приоритет реальной значимости над веб-сигналами: Ключевой вывод — для географических объектов Google рассчитывает Rank score на основе их физических, демографических и экономических характеристик. Этот расчет происходит независимо от традиционных SEO-сигналов (ссылок, оптимизации текста).
2. Многофакторная и комплексная оценка: Значимость объекта определяется комбинацией факторов: размера (Area), активности (Density, Aggregate attributes), заметности (Visual Prominence) и доступности (Transportation Networking).
3. Взаимозависимость и сетевые эффекты (Network Based Ranking): Ранжирование объектов не изолировано. Важность одного объекта влияет на важность связанных с ним (например, бизнес на главной улице получает буст). Существуют петли обратной связи (feedback loops), требующие итеративных расчетов.
4. Критичность достоверности данных (Confidence Score): Система активно оценивает надежность источников данных. Информация из авторитетных источников имеет больший вес; противоречивые данные пессимизируются.
5. Контекстуальное ранжирование: Один и тот же объект имеет разную значимость в зависимости от задачи пользователя (туризм, инвестиции, проживание). Система рассчитывает и использует разные Rank scores для разных контекстов.
6. Динамическое и инкрементальное обновление: Система разработана для быстрого обновления рангов в реальном времени по мере поступления новых данных, что критично для актуальности Карт и навигации.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Обеспечение абсолютной точности и согласованности данных (Data Consistency): Так как система использует Confidence scores для оценки источников, критически важно поддерживать точные и согласованные данные NAP (Name, Address, Phone) во всех авторитетных каталогах, государственных реестрах, на сайте и в Google Business Profile. Это повышает достоверность данных для Google.
• Акцент на реальной значимости и активности (Real-World Prominence): Необходимо транслировать реальную значимость бизнеса в понятные Google сигналы. Используйте контент, фотографии и атрибуты, чтобы продемонстрировать размер, популярность и важность локации.
• Учет транспортной доступности и связности (Network Based Ranking): При оптимизации важно учитывать положение объекта относительно высокоранжированных транспортных узлов и дорог. Упоминание близости к таким узлам в описаниях помогает системе лучше оценить связность объекта и воспользоваться преимуществами сетевого ранжирования.
• Оптимизация под контекст (Contextual Ranking): Если локация релевантна для разных целей, необходимо создавать контент и сигналы, подчеркивающие релевантность для каждого контекста (например, услуги для туристов vs. предложения для местных жителей), так как система использует разные Rank scores в зависимости от интента.

Worst practices (это делать не надо)

• Игнорирование физической реальности в пользу веб-оптимизации: Попытки ранжироваться в Local Search исключительно за счет манипуляций с сайтом (ключевые слова, ссылки) будут неэффективны, так как Rank score локации рассчитывается независимо от этих факторов.
• Предоставление недостоверной или противоречивой информации: Внесение ложных данных или расхождения в информации на разных платформах приведет к низким Confidence scores и пессимизации.
• Оптимизация виртуальных офисов как физических локаций: Попытки выдать виртуальный офис за полноценный бизнес могут быть неэффективны, так как у него отсутствуют многие атрибуты, необходимые для расчета высокого Rank score (например, Visual Prominence, высокая плотность активности).

Стратегическое значение

Этот патент подтверждает стратегический фокус Google на понимании и моделировании реального мира. Для Local SEO это означает, что фундаментальные факторы успеха смещаются от традиционной веб-оптимизации к оптимизации сущностей (Entity Optimization) и управлению данными о локации. Построение авторитетности в реальном мире (через активность, заметность, экономическое влияние) становится основой для высокого ранжирования географических объектов.

Практические примеры

Сценарий 1: Ранжирование городов с одинаковым названием

1. Задача: Определить порядок выдачи по запросу «Cambridge».
2. Действие системы: Система анализирует все города с названием Cambridge.
3. Расчет Rank Score: Для каждого города рассчитывается Rank score на основе Area Based Ranking (размер), Density Based Ranking (плотность населения и инфраструктуры) и Aggregate Based Ranking (экономическая активность).
4. Результат: Города с большим населением и экономической активностью (например, Кембридж в Массачусетсе и Кембридж в Великобритании) получат значительно более высокие Rank scores и будут показаны выше в выдаче, чем небольшие одноименные города.

Сценарий 2: Повышение ранга за счет связанности (Network Based Ranking)

1. Объекты: Две одинаковые кофейни. Кофейня А находится на тихой улице. Кофейня Б находится рядом с выходом из крупной станции метро.
2. Применение патента: Станция метро имеет высокий Rank score из-за высокой пропускной способности и связанности (Transportation Network Ranking). Система применяет Network Based Ranking.
3. Результат: Rank score Кофейни Б повышается за счет близости к высокоранговому объекту (станция метро). Кофейня Б будет иметь приоритет в Локальном поиске и отображаться на Картах при меньшем увеличении, чем Кофейня А.

Вопросы и ответы