Как Google трансформирует GPS-координаты в концептуальные «Области Поиска» (районы или торговые центры) для локализованного и беззапросного поиска

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему неадекватности использования только сырых географических координат (например, GPS) для локального поиска. Пользователь, находящийся в торговом центре, может быть заинтересован в информации обо всем центре, а не только о конкретной точке, где он стоит. Изобретение определяет подходящий масштаб (гранулярность и уровень абстракции) для поиска на основе местоположения. Кроме того, оно обеспечивает механизм для «беззапросного поиска» (queryless search или binary request), предоставляя релевантные результаты на основе местоположения без явного текстового запроса пользователя.

Что запатентовано

Запатентована система, которая преобразует географическое положение устройства в концептуальную «Область Поиска» (Search Area). Система выбирает эту область из иерархии вложенных географических зон (например, магазин, торговый центр, район, город), соответствующих местоположению. Затем эта Search Area, часто преобразованная в человекочитаемые термины, используется как основа для поискового запроса, вместо использования сырых координат.

Как это работает

Система работает путем абстрагирования местоположения:

• Определение Местоположения: Получение Geographical Location (координат) и Margin of Error (точности) от мобильного устройства.
• Идентификация Кандидатов: Определение коллекции вложенных Search Areas, соответствующих этим координатам.
• Выбор Области Поиска: Выбор наиболее подходящей Search Area на основе точности определения местоположения, скорости передвижения пользователя и пользовательских предпочтений (используя систему скоринга).
• Формулирование Запроса: Преобразование выбранной Search Area в текстовый запрос (например, координаты в центре Сан-Франциско преобразуются в запрос «San Francisco»).
• Выполнение Поиска: Поисковая система находит наиболее релевантный результат для этой Search Area.
• Уточнение Пользователем: Пользователю может быть предоставлена возможность изменить выбранную Search Area (например, переключиться с района на город), что используется как обратная связь для корректировки скоринга.

Актуальность для SEO

Высокая. Хотя базовая концепция не нова (приоритет оригинальной заявки 2009 год), описанный механизм является фундаментальным для современного локального и мобильного поиска (Google Maps, Local Pack, запросы «рядом со мной»). Способность Google интерпретировать контекст местоположения и обеспечивать беззапросный поиск остается критически важной. Подача патента-продолжения (continuation patent) в 2024 году указывает на сохраняющуюся актуальность технологии.

Важность для SEO

Патент имеет высокое значение (8/10) для Local SEO. Он описывает фундаментальный механизм того, как Google интерпретирует локальный интент и определяет масштаб поиска (гиперлокальный, районный или городской). Для SEO-специалистов критически важно обеспечить четкую ассоциацию бизнеса с релевантными Search Areas (районами, достопримечательностями) для захвата локального и беззапросного мобильного трафика.

Детальный разбор

Термины и определения

Binary Request / Queryless Search (Бинарный запрос / Беззапросный поиск)

Запрос на поиск, при котором пользователь не предоставляет никакой информации (например, текстовых терминов), кроме самого факта запроса (например, нажатие кнопки поиска при пустом поле ввода или кнопки «Near me now»). Поиск выполняется исключительно на основе контекста, в данном случае — местоположения.

Category Determiner (Определитель категорий)

Компонент системы, который генерирует список релевантных категорий (например, «Рестораны», «Банкоматы») на основе выбранной Search Area.

Geographical Location (Географическое положение)

Оценка физического местоположения устройства, часто в виде сырых координат (широта и долгота), полученных через GPS, триангуляцию вышек или Wi-Fi.

Margin of Error (Погрешность)

Оценка точности определения Geographical Location. Используется для выбора подходящего уровня гранулярности Search Area (например, высокая погрешность может привести к выбору города, а не конкретного магазина).

Nested Search Areas (Вложенные Области Поиска)

Иерархическая коллекция географических областей, которые содержат друг друга (например, Континент -> Страна -> Штат -> Город -> Район -> Торговый центр -> Магазин).

Place Page (Страница Места)

Упоминается как возможный тип результата поиска — уникальный URL на одном домене, описывающий конкретное географическое место (например, профиль компании в Google).

Search Area (Область Поиска)

Ключевой термин патента. Уровень абстракции или определенный географический регион, соответствующий Geographical Location пользователя. Это концептуальное представление места (например, «ТЦ Авиапарк» или «Район Хамовники»), которое используется как основа для поиска вместо сырых координат.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент является продолжением (continuation) серии патентов. Анализ основан на описанных механизмах, составляющих ядро изобретения.

Основной механизм: Абстракция местоположения

1. Система получает Geographical Location мобильного устройства и запрос на контент.
2. Система выбирает одну Search Area из коллекции вложенных Search Areas, соответствующих этому местоположению. Выбор основан на скоринге (оценках) для каждой области.
3. Система определяет наиболее релевантный результат поиска именно для этой выбранной Search Area.
4. Система предоставляет контент, представляющий этот результат, устройству.

Механизм запроса: Использование дескрипторов

Каждой Search Area присваивается описательная фраза (человекочитаемые слова). Определение результата поиска включает отправку запроса в поисковую систему, который содержит именно эту описательную фразу (например, «San Francisco»), а не географические координаты.

Механизм уточнения и обратной связи

1. Система предоставляет пользователю возможность изменить выбранную Search Area на другую из коллекции (например, переключиться с уровня «Торговый центр» на уровень «Город»).
2. При получении такого пользовательского ввода система определяет новый результат поиска для новой Search Area и обновляет отображаемый контент.
3. Это действие пользователя используется для модификации скоринга (score) областей поиска. Новая выбранная область может получить более высокий вес по сравнению с исходной областью для будущих выборов в этом регионе.

Механизм обработки пустых запросов (Queryless Search)

1. Система отображает интерфейс с полем ввода запроса и кнопкой отправки.
2. Пользователь нажимает кнопку отправки, не введя текст в поле ввода («empty query»).
3. В ответ на это действие система инициирует поиск, используя текущую выбранную Search Area в качестве запроса.
4. Система может перенаправить пользователя непосредственно на URL наиболее релевантного результата для этой Search Area.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько ключевых этапов поиска, особенно в контексте локального и мобильного поиска.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе система должна идентифицировать сущности (Места), определять их географические границы и устанавливать иерархию вложенных Search Areas. Это включает понимание того, что магазин находится в торговом центре, который находится в определенном районе города.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Система использует этот механизм для распознавания локального интента, особенно в сценариях Queryless Search или при обработке запросов типа «рядом со мной». Он помогает определить масштаб запроса пользователя.

RANKING – Ранжирование (Локальный поиск)
Основное применение. Вместо ранжирования по близости к координатам, система выполняет поиск, используя выбранную Search Area как контекст или как явный текстовый запрос. Это влияет на то, какие результаты будут считаться релевантными.

Входные данные:

• Geographical Location (координаты).
• Margin of Error (точность определения местоположения).
• Запрос на контент (может быть пустым или binary request).
• Данные о контексте пользователя (скорость передвижения, направление).
• Предварительно рассчитанные веса/скоринг для Search Areas.

Выходные данные:

• Выбранная Search Area (используется для поиска и отображается пользователю).
• Результаты поиска (URL, Place Page).
• Список релевантных категорий (Category List).

На что влияет

• Конкретные типы контента: Наибольшее влияние на контент, связанный с физическими местами — страницы бизнеса (GBP), локальные лендинги, каталоги, карты.
• Специфические запросы: Критически важно для запросов с локальным интентом («рядом со мной», «поблизости») и для Queryless Search на мобильных устройствах.
• Конкретные ниши или тематики: Сильно влияет на ритейл, рестораны, услуги, туризм и любые бизнесы, зависящие от физического трафика.

Когда применяется

• Условия работы: Когда доступен сигнал о местоположении устройства и пользователь явно или неявно выражает локальный интент.
• Триггеры активации:
• Пользователь нажимает кнопку типа «Near me now».
• Пользователь отправляет пустой запрос (empty query) на мобильном устройстве.
• Автоматическое обновление местоположения в картографических приложениях.
• Запуск браузера или поискового приложения на мобильном устройстве (для показа локализованных предложений).
• Влияние погрешности: Активация определенного уровня Search Area зависит от Margin of Error. При низкой точности (большая погрешность) система выберет более широкую область (город), при высокой точности — более узкую (магазин).

Пошаговый алгоритм

Процесс обработки локального или беззапросного поиска:

1. Определение Местоположения: Мобильное устройство определяет свои координаты (Geographical Location) и точность (Margin of Error).
2. Передача Запроса: Устройство отправляет координаты и запрос на контент (который может быть пустым) на сервер.
3. Идентификация Кандидатов: Сервер идентифицирует коллекцию вложенных Search Areas, которые соответствуют полученным координатам.
4. Выбор Области Поиска (Scoring and Selection): Сервер оценивает каждую кандидатскую Search Area. Он использует Margin of Error (для определения гранулярности), историю пользователя, контекст (время суток) и предварительно рассчитанные веса (Search Area Weights) для выбора наилучшей Search Area.
5. Формулирование Запроса: Сервер преобразует выбранную Search Area в человекочитаемый текстовый запрос (дескриптор).
6. Выполнение Поиска: Поисковая система обрабатывает этот текстовый запрос.
7. Выбор Результатов и Категорий: Система определяет наиболее релевантный результат для запроса и/или генерирует список релевантных категорий (с помощью Category Determiner).
8. Презентация Ответа: Сервер отправляет результат и/или категории на устройство. Интерфейс отображает результат и название выбранной Search Area.
9. Уточнение Пользователем (Опционально): Пользователь может выбрать категорию для фильтрации или изменить Search Area на другую (например, расширить с района до города).
10. Обратная Связь (Feedback Loop): Если пользователь изменил Search Area, система обновляет веса (Search Area Weights) для использования в будущих выборах (шаг 4).

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Географические факторы: Сырые координаты (GPS, Wi-Fi, триангуляция сотовых вышек). Это основной входной сигнал для определения местоположения.
• Технические факторы (Системные данные): Margin of Error (погрешность или точность определения местоположения). Критически важна для выбора уровня абстракции Search Area.
• Пользовательские факторы:
• История поиска пользователя.
• Данные из других приложений (например, календаря).
• Явные предпочтения пользователя (если установлены).
• Обратная связь в реальном времени (когда пользователь уточняет или меняет Search Area).
• Контекст: время суток, скорость и направление передвижения пользователя.

Какие метрики используются и как они считаются

• Search Area Scores/Weights (Оценки/Веса Области Поиска): Метрики, используемые для выбора наилучшей Search Area из коллекции кандидатов. Они модифицируются на основе пользовательского взаимодействия. Если пользователь часто меняет область А на область Б, вес области Б увеличивается, а вес А уменьшается.
• Relevance Scores (Оценки Релевантности): Стандартные оценки релевантности результатов поиска, но рассчитываемые относительно запроса, сформулированного из Search Area.
• Популярность Категорий: Используется для определения того, какие категории предложить пользователю в данной Search Area (например, рестораны популярнее в 17:00).

Выводы

1. Абстракция важнее координат: Ключевой вывод заключается в том, что Google не просто ищет «рядом с координатами». Он стремится понять концептуальное место (Search Area), в котором находится пользователь (район, торговый центр, парк), и использует это понимание как основу для поиска.
2. Фундамент беззапросного поиска (Queryless Search): Патент описывает техническую реализацию предоставления релевантных результатов без ввода текста пользователем. Система полагается исключительно на контекст местоположения, преобразованный в Search Area, для инициации поиска.
3. Динамический выбор масштаба поиска: Система динамически выбирает масштаб (гиперлокальный, районный или городской) в зависимости от точности сигнала (Margin of Error) и поведения пользователя. Это не фиксированный радиус.
4. Обратная связь влияет на выбор масштаба: Пользовательские уточнения (изменение Search Area) напрямую влияют на то, какой уровень абстракции Google будет предпочитать в будущем для данного региона или пользователя.
5. Важность географической иерархии: Для SEO это подчеркивает необходимость того, чтобы сущности (бизнесы) были правильно поняты Google в рамках их географической иерархии (принадлежность к району, городу, торговому центру).

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Обеспечение абсолютной точности и согласованности NAP: Критически важно, чтобы данные о Названии, Адресе и Телефоне (NAP) были абсолютно одинаковыми во всех источниках (сайт, Google Business Profile, каталоги). Это помогает Google точно определить Geographical Location и связать его с правильными Search Areas.
• Укрепление связи с конкретными Search Areas: Необходимо явно ассоциировать бизнес с различными уровнями географической абстракции. Используйте названия районов, округов, известных торговых центров или достопримечательностей в контенте сайта, метаданных и в текстах отзывов.
• Оптимизация локальных лендингов под иерархию: Создавайте страницы, оптимизированные не только под «Услуга + Город», но и под «Услуга + Район» или «Услуга + Торговый Центр». Это повышает релевантность для различных уровней Search Area, которые может выбрать Google.
• Использование структурированных данных (LocalBusiness): Тщательно заполняйте микроразметку, включая свойство containedInPlace или areaServed, чтобы явно указать на географическую иерархию и связь с более крупными Search Areas.
• Оптимизация под беззапросный поиск: Для захвата трафика от Queryless Search необходимо иметь максимально заполненный и оптимизированный Google Business Profile, так как он часто является основным результатом (Place Page) для локальных запросов без уточняющих ключевых слов.

Worst practices (это делать не надо)

• Несогласованные данные о местоположении: Различия в адресах или указание неточного местоположения могут привести к тому, что Google свяжет бизнес с неправильными Search Areas или не сможет определить его местоположение точно.
• Игнорирование гиперлокальных идентификаторов: Фокусировка только на названии города и игнорирование названий районов, кварталов или местных ориентиров снижает релевантность для гиперлокальных Search Areas.
• Создание «виртуальных офисов» для манипуляции местоположением: Попытки обмануть систему определения Geographical Location могут привести к пессимизации, так как Google стремится определить реальное физическое присутствие.

Стратегическое значение

Патент подтверждает, что локальный поиск является сущностно-ориентированным и иерархическим. Успех в Local SEO зависит от того, насколько хорошо бизнес интегрирован в географическую структуру знаний Google. Система стремится понять не только «где» находится пользователь, но и «в каком контексте» он находится. Стратегически важно обеспечить видимость бизнеса на всех релевантных уровнях абстракции (Search Areas), чтобы максимизировать охват как по явным запросам, так и в сценариях беззапросного поиска на мобильных устройствах.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация кофейни в большом торговом центре

Кофейня «Бодрое Утро» находится внутри ТЦ «Мегаполис» в районе «Северный».

1. Действие пользователя: Посетитель ТЦ достает телефон и нажимает кнопку поиска, не вводя текст (Queryless Search).
2. Работа системы:
• GPS сигнал точный (малый Margin of Error).
• Google идентифицирует вложенные Search Areas: «Бодрое Утро», «ТЦ Мегаполис», «Район Северный», «Город».
• Система выбирает Search Area. Если пользователь только что вошел в ТЦ, система может выбрать «ТЦ Мегаполис» как наиболее вероятный интент.
3. Результат 1: Пользователю показывается страница ТЦ «Мегаполис» (директория, карта).
4. Уточнение: Пользователь видит, что поиск выполнен по «ТЦ Мегаполис», и выбирает опцию «Уточнить местоположение», переключаясь на «Бодрое Утро» (если система предложила это как вариант) или выбирает категорию «Кофейни».
5. Результат 2: Пользователю показывается профиль (Place Page) кофейни «Бодрое Утро».
6. SEO-действие: Чтобы повысить вероятность выбора «Бодрое Утро» сразу, кофейне необходимо: (1) обеспечить идеальную точность пина на карте внутри ТЦ; (2) использовать микроразметку LocalBusiness со свойством containedInPlace, указывающим на сущность «ТЦ Мегаполис»; (3) стимулировать чекины и отзывы, упоминающие локацию внутри ТЦ.

Вопросы и ответы