Как Google использует персонализацию и анализ трафика для навигации к конкретным входам, парковкам и терминалам (Access Points)

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему неточной навигации к крупным или сложным физическим объектам (Physical Entities), таким как аэропорты, торговые центры или стадионы. Часто официальный адрес или центральная точка объекта (POI) находится далеко от конкретного места, которое нужно пользователю (например, нужный терминал, вход или парковка). Это изобретение улучшает пользовательский опыт, предоставляя более точные навигационные цели.

Что запатентовано

Запатентована система для идентификации, ранжирования и представления Access Points (Точек доступа) для физических объектов в картографических сервисах. Ключевым элементом является механизм ранжирования этих точек доступа на основе user-specific utility (персонализированной полезности) и представление их как отдельных целей для навигации. Также описывается метод автоматического обнаружения точек доступа с использованием агрегированных данных о перемещениях пользователей.

Как это работает

Система работает в нескольких режимах:

• Идентификация и Ранжирование: При получении запроса система идентифицирует физический объект и связанные с ним Access Points. Эти точки ранжируются. Приоритет отдается персонализации: если у пользователя есть бронь на рейс, терминал вылета получит наивысший приоритет (user-specific utility). Иначе используется популярность (Traffic Ratings).
• Отображение: Точки доступа отображаются либо в виде подчиненных подсказок при вводе запроса, либо в виде отдельных иконок на карте, отличных от иконки основного POI.
• Навигация: Пользователь может выбрать конкретную точку доступа, и система построит маршрут непосредственно к ней.
• Автоматическое обнаружение (Офлайн): Система анализирует анонимизированные данные о перемещениях (Path Data) и ищет места слияния трафика (Mergers of Paths), что указывает на вероятные входы или выходы.

Актуальность для SEO

Высокая. Точная навигация («последняя миля»), глубокая персонализация и использование краудсорсинговых данных являются ключевыми направлениями развития Google Maps. Механизмы, описанные в патенте (особенно навигация к конкретным терминалам на основе данных о рейсах и автоматическое обнаружение входов), активно используются и развиваются.

Важность для SEO

Патент имеет значительное влияние (75/100) на Local SEO и оптимизацию присутствия на Картах (Google Business Profile). Он не влияет на ранжирование веб-сайтов в органическом поиске. Однако он критически важен для управления тем, как пользователи физически добираются до локального бизнеса. Понимание механизмов ранжирования и автоматического обнаружения Access Points позволяет оптимизировать удобство для клиентов, посещающих физические локации, особенно для крупных или сложных объектов.

Детальный разбор

Термины и определения

Access Point (Точка доступа)

Точка, обеспечивающая физический вход/выход (ingress/egress) к физическому объекту. Примеры: вход в здание, терминал аэропорта, конкретная парковка.

Access Location (Местоположение точки доступа)

Географические координаты Access Point.

Physical Entity (Физический объект)

Объект на карте (POI), такой как бизнес, достопримечательность или локация.

User-Specific Utility (Персонализированная полезность)

Метрика, оценивающая релевантность конкретной точки доступа для конкретного пользователя. Основывается на личных данных пользователя, таких как планы поездок (travel information), бронирование авиабилетов или аренда авто.

Map Query Suggestion

Поисковая подсказка, относящаяся к физическому объекту.

Access Location Query Suggestion

Поисковая подсказка, относящаяся к конкретной Access Location. Отображается подчиненно (subordinate) к основному Map Query Suggestion.

Path Data (Данные о путях/Траектории)

Агрегированные данные о перемещениях пользовательских устройств, полученные из Location Data.

Merger of Paths (Слияние путей)

Ситуация, когда пути нескольких устройств проходят в пределах порогового расстояния (threshold distance) друг от друга и имеют схожее направление (threshold parallelism). Используется для автоматического обнаружения Access Points.

Traffic Rating (Рейтинг трафика)

Мера трафика пользовательских устройств через определенную точку доступа (показатель популярности).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Анализ основан на Claims 1-20 патентной заявки. Основным является Claim 1.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает метод идентификации, персонализированного ранжирования и навигации к точке доступа.

1. Система получает картографический запрос (map query).
2. Идентифицируется точка интереса (POI), соответствующая запросу.
3. Идентифицируются множественные Access Points, связанные с этим POI.
4. Система ранжирует эти Access Points на основе пользовательских данных, указывающих на user-specific utility.
5. В ответ на запрос предоставляется карта, включающая:
   1. Выбираемую первую иконку для POI.
   2. Выбираемую вторую иконку для первой (наиболее релевантной) Access Point. Выбор этой иконки инициирует процесс возврата навигационных инструкций к этой точке.
6. Система получает данные о выборе второй иконки.
7. Система предоставляет навигационные инструкции к выбранной Access Point.

Ядром изобретения является обязательное ранжирование физических точек доступа на основе персонализированных данных и предоставление интерфейса для прямой навигации к наиболее релевантной точке.

Claims 2, 3 (Зависимые): Уточняют механизм персонализации.

User-specific utility определяется на основе информации о путешествиях пользователя (travel information). Ранжирование повышает ту точку доступа, которая соответствует (conducive) планам путешествия пользователя.

Claims 4, 6 (Зависимые): Уточняют типы точек доступа.

Access Points могут включать парковки (parking lots) или терминалы (terminals).

Claim 8 (Зависимый): Описывает функциональность интерфейса.

Система может отображать всплывающее окно (pop-up window) с метаданными (metadata), связанными с выбранной точкой доступа.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько этапов работы поисковой и картографической систем (Map Service, Search System).

CRAWLING & INDEXING (Сбор данных и Индексирование)
На этом этапе происходит офлайн-обработка данных. Access Point Processor анализирует агрегированные данные о местоположении (Location Data) и перемещениях (Path Data) пользователей для автоматического обнаружения Access Points (метод Merger of Paths). Обнаруженные точки, а также точки, предоставленные вручную, индексируются в Map Data.

QUNDERSTANDING (Понимание Запросов)
Сервис подсказок (Suggestion Service) при вводе запроса определяет, является ли подсказка картографической. Если да, и у объекта есть несколько Access Points, система готовит их для отображения в виде подчиненных подсказок.

RANKING & RERANKING (Ранжирование и Переранжирование)
Ключевой этап. Система ранжирует доступные Access Points в реальном времени. Ранжирование использует:

• Персонализацию: Расчет User-Specific Utility на основе личных данных пользователя (планы поездок). Это основной метод согласно Claim 1.
• Популярность: Расчет Traffic Ratings или анализ частоты выбора из Query log (упомянуто в описании патента).

METASEARCH (Интерфейс и Представление)
Отображение результатов пользователю:

• В интерфейсе подсказок Access Points отображаются как подчиненные (subordinate) основному запросу.
• На карте POI и Access Points отображаются разными типами иконок. Количество иконок может зависеть от уровня масштабирования (zoom level).
• Обработка выбора пользователем конкретной точки доступа для построения маршрута или отображения метаданных.

На что влияет

• Конкретные типы контента: Влияет на представление данных в Google Maps и Google Business Profile (GBP).
• Специфические запросы: Локальные и навигационные запросы.
• Конкретные ниши или тематики: Наибольшее влияние в нишах, связанных с крупными и сложными объектами: транспорт (аэропорты, вокзалы), ритейл (торговые центры), развлечения (стадионы, парки), крупные офисные, образовательные и медицинские комплексы.

Когда применяется

• Условия работы алгоритма: Алгоритм активируется, когда пользователь ищет физический объект, для которого в системе зарегистрировано несколько Access Points.
• Триггеры активации персонализации: Ранжирование на основе User-Specific Utility активируется, если у системы есть доступ к релевантным персональным данным пользователя (например, информация о предстоящем рейсе), которые можно связать с конкретной точкой доступа.

Пошаговый алгоритм

Патент описывает два основных процесса.

Процесс А: Онлайн-обработка запроса и персонализированное ранжирование

1. Получение ввода/запроса: Система получает ввод запроса от пользователя.
2. Идентификация Объекта и Access Points: Система идентифицирует Physical Entity (POI) и связанные с ним Access Locations.
3. Ранжирование Access Points: Система ранжирует точки доступа.
   1. Расчет User-Specific Utility: Используются данные пользователя (например, информация о рейсе из Терминала 4) для повышения релевантности этого терминала.
   2. Альтернативное ранжирование: Если персональных данных нет, используются Traffic Ratings или частота выбора (популярность).
4. Предоставление результатов (Подсказки): Если запрос вводится, генерируются Map Query Suggestions с подчиненными Access Location Query Suggestions в ранжированном порядке.
5. Предоставление результатов (Карта): Если запрос выполнен, отображается карта с иконкой POI и отдельными иконками для ранжированных Access Points.
6. Навигация: При выборе пользователем иконки Access Point, система строит маршрут непосредственно к этой точке.

Процесс Б: Автоматическое обнаружение Access Points (Офлайн)

1. Сбор данных: Система собирает Location Data от множества пользовательских устройств с течением времени.
2. Определение путей: На основе Location Data определяются траектории (Path Data) для каждого устройства относительно физического объекта.
3. Идентификация слияний путей (Mergers of Paths): Система ищет слияния множества путей. Слияние фиксируется, если пути находятся в пределах порогового расстояния (threshold distance, например, 4-5 метров) друг от друга И имеют направление в пределах порогового параллелизма (threshold parallelism, например, угол менее 10 градусов на протяжении 6 метров).
4. Определение местоположения: Для каждого слияния определяется географическое местоположение (например, рассчитывается центроид).
5. Валидация и Сохранение: Если количество слияний превышает порог, местоположение сохраняется в индексе как Access Location для данного объекта.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Пользовательские факторы (Персональные данные): Критически важны для ранжирования по Claim 1. Используются данные о путешествиях пользователя (travel information), такие как бронирование авиабилетов, аренда автомобилей. Эти данные позволяют рассчитать User-Specific Utility. (Требуется согласие пользователя на доступ к этим данным, например, из Gmail или Календаря).
• Поведенческие/Локационные факторы (Агрегированные данные): Location Data и Path Data от множества устройств. Используются для:
  1. Автоматического обнаружения новых Access Points (через анализ Mergers of Paths).
  2. Расчета популярности существующих точек доступа (Traffic Ratings и частота выбора в Query log).
• Контентные факторы (Метаданные): Информация об Access Points, предоставленная владельцем или из других источников. Примеры: список авиалиний в терминале, стоимость парковки. Используются для расчета User-Specific Utility и для отображения в интерфейсе (pop-up window).

Какие метрики используются и как они считаются

• User-Specific Utility: Оценка персональной релевантности. Рассчитывается путем сопоставления персональных данных пользователя с метаданными точек доступа (например, совпадение авиакомпании пользователя и авиакомпаний в терминале).
• Traffic Ratings: Оценка популярности. Рассчитывается на основе количества пользовательских устройств, прошедших через точку доступа.
• Threshold Distance: Пороговое расстояние для слияния путей (примеры из патента: 4 или 5 метров).
• Threshold Parallelism: Пороговый параллелизм (пример из патента: угол менее 10 градусов) на протяжении определенной длины (пример: 6 метров).

Выводы

1. Глубокая персонализация в локальном поиске: Google активно использует персональные данные (планы поездок из почты, календаря) для модификации результатов в Картах. Система стремится предсказать намерение пользователя и направить его к наиболее удобному входу (User-Specific Utility).
2. Разделение POI и Access Points: Система четко различает центральную точку физического объекта (POI) и его точки доступа (Access Points). Они обрабатываются как отдельные сущности с собственным ранжированием и являются независимыми навигационными целями.
3. Автоматизация через краудсорсинг (Crowdsourcing): Google автоматически обнаруживает и обновляет данные о точках доступа, анализируя агрегированные данные о перемещениях пользователей (Path Data). Места, где трафик сливается (Mergers of Paths), идентифицируются как входы/выходы, что позволяет масштабировать точность карт без ручного ввода.
4. Важность метаданных для Access Points: Наличие структурированных метаданных (например, какие компании или услуги находятся за конкретным входом) критично для работы механизма персонализации, так как они используются для сопоставления с данными пользователя.
5. Приоритет удобства над географическим центром: Система стремится направить пользователя к наиболее удобной точке входа, даже если она не является главным входом или географическим центром объекта.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Рекомендации применимы к Local SEO и оптимизации присутствия на Картах (Google Business Profile — GBP).

• Обеспечение точности данных об Access Points: Для крупных объектов (ТЦ, бизнес-центры, больницы, кампусы) критически важно, чтобы все основные входы, парковки и подъездные пути были корректно отмечены на Google Maps. Необходимо использовать доступные инструменты (редактирование карт, GBP, Indoor Maps) для максимальной точности, не полагаясь только на автоматическое обнаружение.
• Управление метаданными: Предоставляйте релевантные метаданные для каждой точки доступа. Если это парковка – укажите цены и условия. Если это вход – укажите ключевые отделы или арендаторов рядом. Патент описывает отображение таких метаданных в интерфейсе (pop-up window), и они же используются для расчета User-Specific Utility.
• Консистентность данных (NAP) и Идентификаторов: Убедитесь, что официальное название вашего объекта и его подразделений точно соответствует тому, как оно указано в системах бронирования, билетах и других источниках, которые могут попасть в Gmail пользователя. Это позволит Google эффективно сопоставить персональные данные пользователя с вашим объектом.
• Мониторинг навигации и автоматических точек: Регулярно проверяйте, куда именно Google Maps строит маршруты. Это поможет понять, какие Access Points система считает приоритетными. При обнаружении ошибок (например, маршрут к служебному входу) необходимо оперативно предлагать исправления через интерфейс Карт.

Worst practices (это делать не надо)

• Указание некорректного местоположения основного пина (POI): Размещение основного маркера бизнеса далеко от реальных входов может сбить с толку как пользователей, так и автоматические системы обнаружения Access Points.
• Игнорирование структуры объекта: Рассматривать крупный объект как одну точку в GBP. Это ухудшает навигацию и не позволяет использовать возможности персонализированного направления трафика.
• Создание ложных точек доступа: Попытки манипулировать системой путем создания несуществующих входов неэффективны, так как система использует реальные данные о трафике (Path Data) для валидации и автоматического обнаружения точек доступа.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегию Google на глубокую интеграцию данных из разных источников (Maps, Gmail, Location History) для создания высоко персонализированного и проактивного пользовательского опыта. Для Local SEO это означает, что оптимизация выходит за рамки управления листингом; она требует комплексного подхода к управлению информацией о физическом объекте и понимания того, как Google интерпретирует поведение пользователей вблизи него (оптимизация физического пути клиента).

Практические примеры

Сценарий 1: Оптимизация для крупного транспортного узла (Аэропорт)

• Задача: Улучшить навигацию пассажиров к нужному терминалу.
• Действие на основе патента: Убедиться, что каждый терминал, зона аренды авто и парковка корректно обозначены на карте как Access Points. Обеспечить наличие метаданных (список авиалиний для каждого терминала) в базе данных Google.
• Ожидаемый результат: Пользователь, имеющий бронь на рейс (данные в Gmail), при поиске аэропорта увидит подсказку для своего конкретного терминала на первом месте (из-за высокого User-Specific Utility). Маршрут будет построен сразу к входу в этот терминал.

Сценарий 2: Управление потоками в Торговом Центре

• Задача: Упростить навигацию к парковкам.
• Действие на основе патента: Обозначить все парковочные зоны и въезды на них как отдельные Access Points. Добавить метаданные о стоимости и типе парковки.
• Ожидаемый результат: При поиске ТЦ система может предложить пользователям разные парковки в подсказках или на карте. В отсутствие персональных данных ранжирование будет основано на популярности (Traffic Ratings). Пользователи получат точные маршруты к въезду на парковку, а не к условному центру здания.

Вопросы и ответы