Как Google использует временные события для вычисления и отображения «Атмосферы» (Vibe) района на Картах

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему ограничений существующих картографических сервисов, которые фокусируются преимущественно на статических точках интереса (POIs). Поиск актуальных событий часто требует от пользователя неэффективного поиска по внешним источникам. Изобретение направлено на интеграцию динамических, временных данных о событиях непосредственно в интерфейс карты для облегчения их обнаружения и понимания активности и атмосферы (Vibe) района в конкретное время (прошлое, настоящее или будущее).

Что запатентовано

Запатентована система создания «Временной карты» (Temporal Map), которая индексирует события как основные обнаруживаемые объекты (first class discoverable objects). Система связывает события с POIs и временем, позволяя пользователям выполнять темпоральный поиск. Ключевым аспектом является агрегация данных о событиях для вычисления «социальной семантики» (Social Semantics) или атмосферы (Vibe) района, которая динамически меняется в зависимости от времени суток.

Как это работает

Система функционирует следующим образом:

• Индексирование событий: Создается база данных временных событий (Temporal Events) с привязкой к POIs и времени. События классифицируются с помощью Графа Знаний (Knowledge Graph).
• Обработка запроса: Система получает запрос с указанием географической области и временного интервала.
• Фильтрация: События фильтруются по типу, времени, характеристикам места проведения (например, вместимости) и предпочтениям пользователя (User Preferences) (явным или неявным).
• Отображение: Результаты визуализируются на карте. Тип отображаемой информации (например, наличие билетов) динамически адаптируется под запрос.
• Анализ семантики (Vibe): Данные о событиях (плотность, продолжительность) агрегируются для расчета Social Semantics района в разное время суток.

Актуальность для SEO

Высокая. Патент опубликован в 2024 году и отражает ключевые направления развития Google Maps и Локального Поиска: интеграцию данных в реальном времени, персонализацию и стремление понять динамику реального мира и локальную атмосферу (Vibe).

Важность для SEO

Патент имеет высокое значение (8.5/10) для Локального SEO (Local SEO). Он вводит события как основные ранжируемые сущности на картах и описывает механизм количественной оценки «атмосферы» (Vibe) района через анализ активности. Для локального бизнеса это означает, что предоставление структурированных данных о динамических событиях становится критически важным для видимости и влияния на то, как система воспринимает семантику района.

Детальный разбор

Термины и определения

Temporal Map (Временная карта)

Картографический интерфейс, отображающий события в определенном районе на конкретный момент времени (прошлое, настоящее или будущее).

Temporal Events (Временные события)

Мероприятия с определенным временем начала и окончания (концерты, распродажи, специальные меню, фестивали). Рассматриваются как first class discoverable objects.

POI (Point of Interest / Точка интереса)

Место с физическим адресом (бизнес, заведение), с которым связаны события.

Vibe (Атмосфера) / Social Semantics (Социальная семантика) / Neighborhood Semantics (Семантика района)

Вычисляемые характеристики района, основанные на агрегации данных о типах, количестве и продолжительности происходящих в нем событий. Эта характеристика динамична и может меняться в зависимости от времени суток.

Venue Information (Информация о месте проведения)

Атрибуты POI, где проходит событие. Включает вместимость (Capacity), оставшуюся доступность (Remaining availability), атмосферу (Ambiance), уровень занятости (Busyness level).

Knowledge Graph (Граф знаний)

Используется для иерархической структуры и семантической категоризации событий.

User Preferences (Пользовательские предпочтения)

Критерии фильтрации. Могут быть явными (указанными в профиле, например, ограничения по цене) или неявными (implicit), определенными на основе пассивных сигналов (passive cues) и истории пользователя.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод работы системы.

1. Система получает запрос, включающий географическую область и определенное время.
2. Идентифицируются события, которые запланированы или произошли в этой области в это время.
3. Идентифицируется информация о месте проведения (venue information) для этих событий.
4. События фильтруются для создания сокращенного набора (subset) для отображения.
5. Сокращенный набор событий и информация о месте проведения предоставляются для отображения в привязке к географической информации (на карте).

Claim 2 (Зависимый): Уточняет, что venue information включает данные о вместимости заведения.

Claims 4-7 (Зависимые): Детализируют механизм фильтрации.

• Фильтрация основывается на предпочтениях пользователя (user preferences) (Claim 4).
• Эти предпочтения могут определяться на основе пассивных сигналов (passive cues) (Claim 5), истории пользователя (Claim 6) или быть указаны в профиле пользователя (Claim 7).

Claim 8 (Зависимый): Определяет динамический выбор отображаемой информации. Конкретный тип информации о событии, выбранный для отображения, варьируется в зависимости от критериев поиска. (Например, для концерта показать билеты, для распродажи — типы товаров).

Claims 9 и 10 (Зависимые): Дополнительные функции.

• Система определяет и отображает оставшуюся доступность (remaining availability) для посещения события (Claim 9).
• Система может автоматически резервировать доступ (automatically reserving admission) к событиям, соответствующим заранее определенным критериям пользователя (Claim 10).

Где и как применяется

Изобретение применяется преимущественно в картографических сервисах и локальном поиске.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Критический этап. Система индексирует Temporal Events, связывает их с POIs и классифицирует с использованием Knowledge Graph. Индексируются атрибуты места проведения (Venue Information). Также на этом этапе (офлайн) происходит агрегация данных для вычисления Social Semantics (Vibe).

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Интерпретация запросов с локальным и временным интентом (например, «что происходит сегодня вечером рядом»).

RANKING / METASEARCH (Maps/Local) – Ранжирование и Метапоиск
Основное применение. Система отбирает события на основе географических и временных ограничений. Применяется сложная фильтрация на основе типа события и характеристик Venue. Результаты отображаются в интерфейсе Карты.

RERANKING – Переранжирование
Применяются User Preferences (явные и неявные) для персонализации и финальной фильтрации списка событий. Метрики Vibe могут использоваться для рекомендации целых районов, соответствующих интересам пользователя.

Входные данные:

• Запрос пользователя (Геообласть, Время, Тип события).
• База данных временных событий.
• Данные POI и Venue Information (вместимость, атмосфера, доступность).
• Предпочтения пользователя (явные, история, пассивные сигналы).

Выходные данные:

• Отфильтрованный список событий на Temporal Map.
• Адаптивная информация о событии и заведении.

На что влияет

• Локальный бизнес и ниши: Наибольшее влияние на рестораны, развлекательные заведения, ритейл, организаторов мероприятий — любые локации, проводящие мероприятия или имеющие временные предложения.
• Специфические запросы: Запросы с локальным и временным контекстом («куда пойти вечером», «скидки сейчас», «фестивали на выходных»).
• Обнаружение районов: Влияет на то, как пользователи находят районы с определенной атмосферой (Vibe).

Когда применяется

• Триггеры активации: Запрос пользователя на поиск событий в картографическом интерфейсе или запрос с сильным локальным и временным интентом.
• Фоновый режим: Постоянно для вычисления и обновления Social Semantics и Vibe районов на основе агрегированных данных о событиях.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Обработка запроса в реальном времени

1. Получение запроса: Система получает запрос с указанием географической области и времени.
2. Идентификация событий: Поиск совпадающих событий в базе данных Temporal Events.
3. Извлечение информации о заведениях: Извлекаются данные о связанных POIs (Venue Information).
4. Фильтрация: Применяется многоуровневая фильтрация: по критериям запроса (тип события) и по User Preferences (явным и неявным).
5. Адаптивное отображение: Система динамически выбирает, какие атрибуты события и места проведения показать, основываясь на типе события и критериях поиска.
6. Предоставление результатов: Отфильтрованные события отображаются пользователю на карте.

Процесс Б: Вычисление семантики района (Офлайн или периодически)

1. Агрегация данных о событиях: Для каждого бизнеса (B_i) вычисляется количество и продолжительность событий определенного типа (E_k).
2. Агрегация на уровне района: Метрики активности всех бизнесов в районе (N_x) суммируются для вычисления общей Neighborhood Semantics.
3. Временное сегментирование: Вычисления повторяются для разных временных сегментов (утро, вечер) для определения динамики семантики района.
4. Сохранение оценок: Полученные оценки Vibe сохраняются для использования в рекомендациях и ранжировании.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные и Структурные факторы: Данные о событиях (название, описание, тип/категория из Knowledge Graph). Данные о POI (атмосфера/Ambiance).
• Временные факторы: Время начала/окончания события, продолжительность, даты, дни недели.
• Географические факторы: Местоположение POIs, границы районов и городов.
• Пользовательские факторы: Явные предпочтения (настройки профиля, ограничения по цене или размеру заведения), неявные предпочтения (пассивные сигналы, история поиска и посещений).
• Факторы доступности/Бизнес-данные: Вместимость заведения (Capacity), оставшаяся доступность (Remaining availability), уровень занятости (Busyness level), цена.

Какие метрики используются и как они считаются

Патент описывает конкретные методы вычисления метрик для определения Neighborhood Semantics (Vibe):

• Количество событий у бизнеса (S): Сумма событий типа E_k у бизнеса B_i.
  Формула: S_{B_i, E_k} = Sum(C_v(B_i, E_k)), где C_v — счетчик событий.
• Продолжительность событий у бизнеса (D): Суммарная продолжительность в часах событий типа E_k у бизнеса B_i.
  Формула: D_{B_i, E_k} = Sum(D_v(B_i, E_k)), где D_v — продолжительность события v.
• Семантика района (D_E_k для N_x): Агрегированная продолжительность событий типа E_k по всем бизнесам в районе N_x.
  Формула: D_{E_k} = Sum_{i=1…n}(D_{B_i, E_k}).
• Event Density (Плотность событий): Количество событий в определенной географической области за период.

Эти метрики позволяют системе ранжировать районы по семантическим характеристикам в разное время суток.

Выводы

1. Переход от статических POI к динамической активности: Google переходит от индексации статических бизнес-листингов к пониманию динамической активности (событий) в реальном мире. События становятся основными объектами (first class discoverable objects) в локальном поиске.
2. Квантификация «Атмосферы» (Vibe): Патент вводит механизм для количественного измерения Social Semantics или Vibe района путем анализа агрегированных данных о событиях (количество и продолжительность). Эта атмосфера динамична и зависит от времени суток.
3. Критичность данных о событиях для Local SEO: Для обеспечения видимости в Temporal Map и влияния на локальную семантику бизнесам критически важно обеспечить индексацию своих событий.
4. Гиперперсонализация локальной выдачи: Система использует сложную фильтрацию на основе явных и неявных User Preferences (включая историю и пассивные сигналы), а также характеристик заведения (вместимость, атмосфера).
5. Интеграция с транзакциями: Система предусматривает глубокую интеграцию с системами бронирования, включая отображение доступности мест и функцию автоматического резервирования (Claim 10).

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Активное управление данными о событиях: Систематически передавать данные обо всех временных активностях (мероприятия, распродажи, специальные меню) в Google. Это реализуется через Google Business Profile (GBP) Posts/Events и микроразметку Event schema на сайте.
• Точная семантическая категоризация: Использовать максимально точные категории для событий, чтобы гарантировать их корректную организацию в иерархии Knowledge Graph. Это улучшает видимость при использовании семантических фильтров.
• Детализация характеристик заведения (Venue Optimization): Максимально полно заполнять атрибуты в GBP, касающиеся атмосферы (Ambiance — например, «романтичный», «повседневный») и вместимости (Capacity). Эти данные используются как фильтры для персонализированных запросов.
• Вклад в формирование «Vibe» района: Понимать желаемую атмосферу района и проводить релевантные мероприятия. Если бизнес хочет ассоциироваться с определенной Social Semantics, он должен регулярно проводить соответствующие мероприятия, чтобы система зафиксировала эту активность при расчете метрик.

Worst practices (это делать не надо)

• Игнорирование временных событий: Полагаться только на статическую информацию в GBP. Отсутствие данных о событиях снижает видимость в динамических локальных запросах и исключает бизнес из расчета локальной активности (Vibe).
• Неточная информация о заведении и событиях: Предоставление неверной информации о вместимости, доступности, времени или атмосфере. Это может привести к исключению из отфильтрованной выдачи на основе User Preferences.
• Использование общих категорий: Выбор слишком широких категорий для событий снижает вероятность показа по уточненным запросам.

Стратегическое значение

Патент подтверждает переход Google к пониманию локального пространства как динамической среды. Vibe становится измеримым сигналом, определяющим релевантность района и бизнесов в нем в конкретное время. Долгосрочная стратегия Local SEO должна учитывать не только оптимизацию статических данных бизнеса, но и его реальную активность и вклад в общую семантику района.

Практические примеры

Сценарий 1: Оптимизация ресторана под «Романтический ужин» в пятницу вечером

1. Действия (Venue Optimization): Владелец обновляет атрибуты заведения в GBP, указывая атмосферу (Ambiance) как «Романтическую».
2. Действия (Temporal Events): Ресторан систематически публикует (через GBP/Schema) временные события: «Живая джазовая музыка по пятницам с 20:00 до 23:00».
3. Результат: Система учитывает эти события при расчете Neighborhood Semantics для вечера пятницы. Когда пользователь ищет «романтические места сегодня вечером» или система определяет его неявный интерес к джазу, вероятность показа этого ресторана на Temporal Map возрастает.

Сценарий 2: Повышение видимости концертной площадки

1. Действия: Площадка интегрирует свою систему продажи билетов с Google, передавая данные о вместимости (Capacity) и оставшейся доступности (Remaining availability) для каждого концерта.
2. Результат: Пользователь ищет концерт. Система динамически отображает количество оставшихся билетов (Claim 9). Если пользователь установил в профиле предпочтение небольших площадок и автоматическое бронирование для любимой группы (Claim 10), система может автоматически купить билет при совпадении условий.

Вопросы и ответы