Как Google идентифицирует официальный сайт бизнеса (POI) и использует его контент для ответов в навигационных приложениях

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему доступа к детализированной и актуальной информации о пункте назначения (Point of Interest, POI) непосредственно во время поездки к нему. Он улучшает пользовательский опыт в навигационных приложениях (например, Google Maps), интегрируя данные, извлеченные с веб-сайта POI (меню, расписание, статус услуг), в навигационную сессию, устраняя необходимость переключаться в браузер.

Что запатентовано

Запатентована система, которая связывает физические точки интереса (POI) с их официальными веб-сайтами. Система получает запрос на навигацию к POI, идентифицирует и получает веб-контент с соответствующего сайта (в реальном времени или из кэша). Во время навигационной сессии этот контент используется для предоставления пользователю детализированной информации в виде упреждающих объявлений (announcements) или ответов на конкретные запросы.

Как это работает

Система работает в двух основных режимах:

• Идентификация и Кэширование: Система определяет официальный сайт для POI, сканируя интернет и сравнивая характеристики кандидатов (имя, адрес, телефон, свежесть контента, входящие ссылки). Контент официального сайта кэшируется в Web Content Database и периодически обновляется.
• Навигационная сессия: Когда пользователь начинает движение к POI, система анализирует кэшированный или свежий контент. Она может упреждающе предоставлять важные обновления (например, «Аттракцион X сегодня не работает») или отвечать на вопросы пользователя («Какие сегодня специальные предложения?»), используя NLP и LLM для извлечения и генерации ответов.

Актуальность для SEO

Высокая. Патент опубликован в 2025 году. Интеграция данных из реального мира в навигационные приложения и развитие голосовых ассистентов являются ключевыми направлениями для Google. Этот патент описывает конкретный механизм для обогащения пользовательского опыта в Google Maps за счет использования веб-контента, что напрямую связано с Local SEO и актуальностью данных о бизнесе.

Важность для SEO

Патент имеет значительное влияние на Local SEO (7.5/10). Хотя он не описывает ранжирование в основном веб-поиске, он критически важен для понимания того, как Google идентифицирует авторитетный веб-сайт для физического объекта (POI). Он подчеркивает важность согласованности данных (NAP), свежести контента и ссылочного профиля для установления этой связи. Кроме того, он демонстрирует, что контент официального сайта напрямую используется для ответов пользователям в навигационном контексте.

Детальный разбор

Термины и определения

Announcement (Объявление/Уведомление)

Информация о POI, извлеченная из веб-контента, которая предоставляется пользователю упреждающе (без специального запроса) во время навигации. Например, статус доступности услуг или изменения с момента последнего визита.

Candidate Websites (Сайты-кандидаты)

Набор веб-сайтов, идентифицированных системой при сканировании интернета как потенциально соответствующие определенному POI.

Freshness Metric (Метрика свежести)

Показатель, основанный на времени последнего обновления сайта-кандидата. Используется для оценки вероятности того, что сайт является актуальным официальным сайтом POI.

LLM (Large Language Model / Большая языковая модель)

Модель (например, LaMDA), используемая для понимания запросов и генерации естественного языкового ответа, в том числе для перефразирования извлеченного из веб-контента текста.

POI (Point of Interest / Точка интереса)

Конкретное местоположение (ресторан, парк развлечений, магазин и т.д.), к которому пользователь запрашивает маршрут.

POI Information Generation Engine (Движок генерации информации о POI)

Компонент системы, отвечающий за идентификацию сайта POI, извлечение и анализ веб-контента для ответов на запросы и создания объявлений.

Priority Metric (Метрика приоритета)

Оценка уровня важности обнаруженного объявления. Определяет, будет ли объявление предоставлено упреждающе (высокий приоритет) или только по запросу.

Recency Metric (Метрика недавности)

Показатель, основанный на том, когда пользователь в последний раз посещал данный веб-сайт. Используется как сигнал доверия при идентификации официального ресурса POI (упоминается в описании патента).

Web Content Database (База данных веб-контента)

Офлайн-база данных (кэш), где хранится веб-контент, извлеченный с сайтов POI, для быстрого доступа во время навигации.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает базовый метод предоставления детализированной информации во время навигации.

1. Система получает запрос на навигацию к POI.
2. Система предоставляет набор навигационных инструкций в рамках навигационной сессии.
3. Система получает веб-контент о POI с веб-сайта этого POI.
4. Во время навигационной сессии система предоставляет пользователю информацию, основанную на полученном веб-контенте.

Claim 2 (Зависимый от 1): Детализирует процесс получения веб-контента через идентификацию сайта.

1. Система сканирует (crawling) интернет для идентификации одного или нескольких сайтов-кандидатов, соответствующих POI.
2. Система идентифицирует один из кандидатов как официальный веб-сайт POI на основе характеристик каждого кандидата.

Claim 3 (Зависимый от 2): Перечисляет характеристики, используемые для идентификации официального сайта. Это критически важный пункт для SEO.

• Географическая область, указанная на сайте (geographical area).
• Название места, указанное на сайте (place name).
• Номер телефона, указанный на сайте (phone number).
• Метрика свежести (Freshness metric) сайта.
• Количество ссылок на сайт (number of links).

Claim 6 (Зависимый от 1): Описывает механизм предоставления информации через Вопрос-Ответ (реактивный режим).

1. Система получает запрос от пользователя относительно POI.
2. Система анализирует полученный веб-контент для идентификации подмножества контента, релевантного запросу.
3. Система предоставляет ответ на запрос, включающий информацию из этого подмножества контента.

Claim 7 (Зависимый от 1): Описывает механизм предоставления информации через упреждающие объявления (проактивный режим).

• Система предоставляет пользователю объявление (announcement) относительно полученного веб-контента без получения запроса на это объявление от пользователя.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает инфраструктурные этапы поиска для идентификации источников данных и этапы обработки запросов в контексте навигационного приложения (например, Google Maps).

CRAWLING – Сканирование и Сбор данных
Система активно сканирует интернет для обнаружения Candidate Websites, которые могут соответствовать физическим POI, а также для обновления контента уже известных сайтов.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе происходит ключевая работа по связыванию сущностей (Entity Reconciliation) и подготовке данных:

1. Анализ кандидатов: Извлечение признаков с сайтов-кандидатов (NAP — Имя, Адрес, Телефон).
2. Оценка авторитетности и актуальности: Вычисляется Freshness Metric и анализируется количество входящих ссылок.
3. Идентификация официального сайта: Система рассчитывает Similarity Scores для кандидатов и выбирает официальный сайт POI.
4. Кэширование: Контент официального сайта извлекается и сохраняется в Web Content Database.
5. Анализ контента: Используются NLP и ML (классификаторы) для извлечения фактов и идентификации потенциальной информации для объявлений, а также присвоения ей Priority Metric.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Во время активной навигационной сессии система обрабатывает запросы пользователя. Ключевым аспектом является контекстуальное понимание: система распознает, что запрос («Какое блюдо дня?») относится к POI, являющемуся текущим пунктом назначения.

RANKING / RETRIEVAL (В контексте ответов)
При получении запроса система осуществляет поиск ответа, но ограничивает область поиска преимущественно контентом официального сайта POI (из кэша или напрямую). Это обеспечивает высокую релевантность и эффективность.

Входные данные:

• Данные о POI (из POI Database).
• Candidate Websites, полученные в результате сканирования.
• Запрос пользователя на навигацию.
• Запросы пользователя во время навигации.
• История посещений пользователя (User Profile).

Выходные данные:

• Установленная связь между POI и его официальным веб-сайтом.
• Кэшированный контент в Web Content Database.
• Упреждающие объявления (Announcements) во время навигации.
• Ответы на запросы пользователя во время навигации.

На что влияет

• Конкретные типы контента и ниши: Наибольшее влияние оказывается на локальный бизнес (Local SEO), особенно в сферах с часто меняющейся информацией: рестораны (меню, специальные предложения), развлечения (парки аттракционов, кинотеатры, концертные площадки), ритейл.
• Специфические запросы: Влияет на информационные запросы, задаваемые в контексте навигации («Есть ли там детское меню?», «Какие мероприятия сегодня вечером?»).

Когда применяется

• Триггер активации (Идентификация сайта): Активируется, когда система обрабатывает POI и требуется найти или верифицировать его официальный сайт. Это может происходить офлайн или при первом запросе к POI.
• Триггер активации (Предоставление информации): Активируется при запуске навигационной сессии к определенному POI. Информация предоставляется на протяжении всего сеанса.
• Условия предоставления объявлений: Объявления предоставляются упреждающе, если их Priority Metric превышает определенный порог. Если приоритет средний или низкий, информация может быть предоставлена только в ответ на прямой или связанный запрос.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Идентификация и Кэширование сайта POI (Офлайн/Индексирование)

1. Сбор кандидатов: Система сканирует интернет для поиска Candidate Websites, потенциально связанных с POI.
2. Извлечение характеристик: Для каждого кандидата извлекаются: географические данные, название, телефон (NAP), время последнего обновления (для Freshness Metric), количество входящих ссылок, данные о посещаемости пользователем (Recency Metric).
3. Расчет оценок: Вычисляются Similarity Scores на основе совпадения характеристик кандидата с данными POI и других метрик.
4. Выбор официального сайта: Выбирается кандидат с наивысшей общей оценкой.
5. Кэширование: Веб-контент официального сайта извлекается и сохраняется в Web Content Database вместе со ссылкой и временной меткой.
6. Периодическое обновление: Система периодически обновляет кэш для поддержания актуальности данных.

Процесс Б: Обработка навигационной сессии (Реальное время)

1. Получение запроса на навигацию: Пользователь запрашивает маршрут к POI.
2. Получение веб-контента: Система загружает актуальный контент POI (из Web Content Database или напрямую с сайта, если кэш устарел или требуются live-данные).
3. Анализ на наличие объявлений: Система (POI Information Generation Engine) анализирует контент с помощью NLP/ML для поиска важной информации. Также может сравниваться текущий контент с контентом на момент последнего визита пользователя.
4. Приоритизация: Идентифицированной информации присваивается Priority Metric.
5. Предоставление упреждающих объявлений: Если Priority Metric высокий, система генерирует и озвучивает/показывает Announcement.
6. Обработка запросов пользователя: Если во время движения пользователь задает вопрос:
   1. Система интерпретирует запрос в контексте пункта назначения.
   2. Определяется временная чувствительность запроса.
   3. Система ищет ответ в веб-контенте POI.
   4. Найденный фрагмент контента обрабатывается (например, с помощью LLM) для генерации связного ответа.
   5. Ответ предоставляется пользователю. При этом могут быть добавлены объявления среднего приоритета, если они связаны с темой запроса.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на двух основных задачах: идентификация официального сайта и извлечение информации с него.

Для идентификации сайта (Claims 2, 3 и описание):

• Контентные/Структурные факторы (NAP):
  • Geographical area: Адрес, район, город, указанные на сайте или в URL.
  • Place name: Название места, указанное на сайте.
  • Phone number: Номер телефона на сайте.
• Ссылочные факторы:
  • Number of links (incoming links): Количество входящих ссылок на сайт-кандидат. Используется как сигнал качества и популярности.
• Временные факторы:
  • Freshness metric: Время с момента последнего обновления сайта-кандидата.
• Пользовательские факторы:
  • Recency metric: Время с момента последнего посещения сайта-кандидата пользователем (упомянуто в описании).

Для извлечения информации:

• Контентные факторы: Весь текст веб-сайта POI (меню, описания услуг, расписания, статусы, новости).
• Пользовательские факторы: User Profile с историей предыдущих визитов в POI, что позволяет идентифицировать изменения с момента последнего посещения.

Какие метрики используются и как они считаются

• Similarity Score (Оценка сходства): Агрегированная метрика для выбора официального сайта. Рассчитывается путем комбинирования оценок по отдельным характеристикам (NAP, свежесть, ссылки, посещаемость). Кандидат с наивысшим Similarity Score выбирается как официальный сайт.
• Freshness Metric (Метрика свежести): Оценка актуальности сайта на основе даты его последнего обновления.
• Priority Metric (Метрика приоритета): Оценка важности объявления. Определяется с помощью ML-модели (классификатора), обученной идентифицировать важные изменения (недоступность услуг, изменения в расписании). Используются пороговые значения (Threshold Priority Metric) для разделения на Высокий, Средний и Низкий приоритет.
• Методы анализа текста: Используются NLP models и LLM для анализа контента, понимания запросов и генерации ответов (парафраз).

Выводы

1. Авторитетность источника для POI (Entity-Website Association): Google активно стремится идентифицировать единственный авторитетный (официальный) веб-сайт для каждой физической точки интереса (POI). Это критически важно для Local SEO.
2. Гибридные сигналы идентификации: Для определения официального сайта используются как традиционные факторы Local SEO (согласованность NAP – Имя, Адрес, Телефон), так и стандартные веб-сигналы: Freshness Metric (свежесть контента) и Number of links (входящие ссылки).
3. Веб-контент как источник данных для других сервисов: Патент демонстрирует, как контент официального сайта напрямую используется для питания функций в других приложениях (в данном случае, навигации). Сайт выступает в роли базы данных о бизнесе.
4. Глубокое извлечение данных (Information Extraction): Система полагается на NLP и ML для анализа неструктурированного контента сайта с целью извлечения конкретных фактов (статусы, цены, события) и определения их важности (Priority Metric).
5. Важность актуальности данных: Механизмы кэширования (Web Content Database) с периодическим обновлением и возможностью прямого обращения к сайту для чувствительных ко времени запросов подчеркивают потребность в постоянной актуализации информации на сайте бизнеса.
6. Персонализация на основе истории: Система может отслеживать изменения на сайте с момента последнего визита пользователя в POI и уведомлять о новинках, что указывает на глубокую интеграцию данных о поведении пользователя.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Обеспечение абсолютной согласованности NAP: Убедитесь, что Название, Адрес и Телефон бизнеса абсолютно идентичны на вашем официальном сайте, в профиле Google Business Profile и на других авторитетных площадках. Это ключевой фактор (Claim 3) для идентификации сайта как официального.
• Поддержание свежести контента (Freshness): Регулярно обновляйте сайт. Патент явно указывает, что Freshness Metric используется для определения актуальности сайта. Сайты, которые давно не обновлялись, с меньшей вероятностью будут признаны официальными.
• Укрепление ссылочного профиля официального сайта: Наращивайте качественные входящие ссылки, особенно локальные и отраслевые. Number of links используется как сигнал популярности и качества при идентификации официального сайта (Claim 3).
• Четкая структура и доступность информации (Technical SEO): Размещайте критически важную информацию (меню, часы работы, специальные предложения, расписание событий, статусы услуг) в легко доступном для парсинга текстовом формате (HTML). Система использует NLP для извлечения этих данных для ответов пользователям.
• Оптимизация под извлечение сущностей: Используйте микроразметку (Schema.org) для меню, событий, продуктов и услуг, чтобы облегчить системе точное извлечение и интерпретацию данных (Information Extraction).

Worst practices (это делать не надо)

• Несогласованность данных (NAP Inconsistency): Различия в адресе или телефоне на сайте и в других источниках могут привести к тому, что система не сможет уверенно идентифицировать ваш сайт как официальный.
• Использование неофициальных доменов или множества микросайтов: Создание большого количества сайтов для одного POI усложняет процесс идентификации и может привести к выбору неверного источника данных.
• Устаревший контент: Игнорирование обновлений сайта напрямую снижает Freshness Metric, что негативно влияет на его авторитетность в глазах системы.
• Скрытие информации в изображениях, PDF или сложных скриптах: Размещение меню или расписания в виде изображений или неструктурированных PDF затрудняет извлечение контента с помощью NLP, что делает эту информацию недоступной для пользователей навигации.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегическую важность концепции «Entity-Website Association». Для успешного Local SEO критически важно не только существование бизнеса как сущности (Entity/POI), но и его четкая связь с авторитетным цифровым представительством (Website). Патент показывает, что видимость бизнеса больше не ограничивается только SERP; контент сайта напрямую влияет на пользовательский опыт в навигационных приложениях. Долгосрочная стратегия должна фокусироваться на поддержании официального сайта как наиболее точного и актуального источника данных (Source of Truth) о бизнесе.

Практические примеры

Сценарий 1: Идентификация официального сайта ресторана

1. Задача: Убедиться, что Google Maps использует сайт ресторана, а не сайт агрегатора для получения данных о меню.
2. Действия: SEO-специалист проводит аудит. Он обеспечивает полное совпадение NAP на сайте и в GBP. Он запускает кампанию по получению локальных ссылок на официальный сайт и обновляет раздел «Новости и Акции» еженедельно для повышения Freshness Metric.
3. Результат: Система Google анализирует сигналы (NAP совпадает, ссылок больше, чем у агрегатора, свежесть высокая) и идентифицирует сайт ресторана как официальный. Во время навигации пользователи получают информацию напрямую с сайта ресторана.

Сценарий 2: Оптимизация контента для извлечения (Information Extraction)

1. Задача: Сделать так, чтобы пользователи могли узнать о «Блюде дня» во время поездки.
2. Действия: Вместо публикации фото доски с мелом в соцсетях, на главной странице сайта создается текстовый блок «Специальные предложения сегодня», который ежедневно обновляется через CMS.
3. Результат: Система кэширует контент. Когда пользователь спрашивает во время навигации: «Какие сегодня специальные предложения?», система легко извлекает текст из этого блока и озвучивает его. Также система может заметить это изменение с момента последнего визита и сообщить о нем проактивно (Announcement).

Вопросы и ответы