Как Google рассчитывает географическую релевантность (Geotopicality) веб-страницы, используя он-пейдж и оф-пейдж сигналы

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему разграничения между ресурсами (веб-страницами), которые действительно посвящены определенному географическому местоположению, и ресурсами, которые лишь упоминают это местоположение случайно или в шаблонном контенте (например, в выпадающем меню, футере или юридическом дисклеймере). Цель — улучшить качество поисковой выдачи по запросам с географической привязкой, гарантируя, что ранжируемые ресурсы содержат информацию, релевантную указанному месту.

Что запатентовано

Запатентована система для вычисления Geotopicality Score (Оценки геотопичности) — меры релевантности ресурса относительно конкретного географического местоположения. Система идентифицирует geotokens (географические упоминания) внутри ресурса (On-Page) и в ссылках, ведущих на ресурс (Off-Page). Ключевой особенностью является взвешивание этих геотокенов на основе их атрибутов (token attribute values), таких как расположение на странице (заголовок, тег, основной контент, шаблонный текст), чтобы точно определить географический фокус документа.

Как это работает

Система работает в несколько этапов:

• Идентификация геотокенов: Обнаружение всех упоминаний географических локаций в документе.
• Анализ атрибутов и взвешивание: Каждому гетокену присваивается вес. Упоминания в заголовках (Title), тегах (Tags) и в начале документа (Leading mentions) получают повышенный вес (Boost Factor). Упоминания в шаблонном контенте (Boilerplate) игнорируются или понижаются. Уточненные геотоКены (например, «Cleveland, Ohio» вместо «Cleveland») также получают повышение.
• Расчет начальной оценки: Вычисляется Initial Geotopicality Score для каждой локации на основе взвешенных геотокенов.
• Выбор геотопических локаций: Определяются локации, для которых начальная оценка превышает пороговое значение.
• Нормализация и финальная оценка: Вычисляется Final Geotopicality Score путем нормализации начальных оценок (оценка для Локации А делится на сумму оценок всех локаций на странице).
• Агрегация (опционально): Финальная оценка может быть объединена с Off-Page Geotopicality Score, рассчитанной на основе географических терминов в анкорах входящих ссылок.

Актуальность для SEO

Высокая. Определение географической релевантности контента является фундаментальной задачей современных поисковых систем, особенно в контексте локального поиска и мобильной выдачи. Описанные механизмы, такие как игнорирование шаблонного контента и взвешивание сигналов по их расположению, остаются критически важными для точного гео-таргетинга.

Важность для SEO

Патент имеет критическое значение (9/10), особенно для локального SEO и сайтов, таргетирующихся на определенные географические регионы. Он детально описывает, как именно Google оценивает географическую привязку страницы. Понимание механизмов взвешивания geotokens напрямую влияет на стратегии оптимизации контента и локального ссылочного продвижения, подчеркивая важность размещения ключевых географических идентификаторов в значимых элементах страницы и в анкорах входящих ссылок.

Детальный разбор

Термины и определения

Aggregate Geotopicality Score (Агрегированная оценка геотопичности)

Итоговая оценка релевантности ресурса определенной локации, вычисляемая как функция от On-Page Geotopicality Score и Off-Page Geotopicality Score.

Boilerplate Content (Шаблонный контент)

Контент, который повторяется на многих страницах независимо от их тематики (например, хедеры, футеры, выпадающие меню, юридические дисклеймеры). Геотокены в таком контенте часто игнорируются или имеют пониженный вес.

Boost Factors (Коэффициенты повышения)

Множители, применяемые к весу геотокена в зависимости от его атрибутов (например, нахождение в заголовке, теге или в начале текста).

Geotoken (Геотокен)

Токен ресурса (слово, фраза, мета-информация), который ссылается на географическое местоположение.

Geotopical Location (Геотопическая локация)

Географическое местоположение, для которого Initial Geotopicality Score ресурса превышает определенный порог (geotopicality threshold).

Geotopicality Score (Оценка геотопичности)

Мера релевантности между ресурсом и географическим местоположением.

Initial Geotopicality Score (Начальная оценка геотопичности)

Оценка, вычисленная для географической локации с использованием взвешенных атрибутов геотокенов (token attribute values) в ресурсе. Является основой для On-Page оценки до нормализации.

Leading Geotokens (Ведущие геотокены)

Геотокены, расположенные в начале ресурса (например, в пределах порогового количества слов от начала). Считаются надежным индикатором релевантности и получают повышенный вес.

Location Hierarchy (Иерархия местоположений)

Структура данных, определяющая отношения между географическими регионами (например, Город -> Округ -> Штат -> Страна). Используется для категоризации геотокенов.

Off-Page Geotopicality Score (Оф-пейдж оценка геотопичности)

Оценка, определяемая на основе геотокенов, включенных в ссылки (например, анкорный текст), ведущие на ресурс.

On-Page Geotopicality Score (Он-пейдж оценка геотопичности)

Оценка, определяемая на основе геотокенов, включенных в сам ресурс. Часто используется как синоним Final Geotopicality Score.

Parental Support (Родительская поддержка)

Мера, учитывающая геотокены, относящиеся к родительским категориям в иерархии (например, упоминание «Пенсильвания» поддерживает геотоКен «Эри»). Используется для повышения веса геотокенов.

Qualified Geotoken (Уточненный геотокен)

Геотокен, сформированный путем слияния двух отдельных геотокенов (например, «Cleveland» и «Ohio» объединяются в «Cleveland, Ohio»). Снимает неоднозначность и получает повышенный вес.

Token Attribute Values (Значения атрибутов токена)

Характеристики геотокена, определяющие его вес. Включают расположение токена на странице, нахождение в заголовке, теге, шаблонном контенте, а также визуальное выделение (например, жирный шрифт).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной процесс определения геотопичности ресурса.

1. Идентификация множества geotokens для ресурса.
2. Вычисление Initial Geotopicality Scores для локаций, на которые ссылаются геотоКены.
3. Выбор набора Geotopical Locations путем идентификации локаций, чья начальная оценка превышает пороговое значение (geotopicality threshold).
4. Вычисление Final Geotopicality Scores для выбранных локаций. Ключевой момент: финальная оценка основана на отношении (ratio) начальной оценки для данной локации к сумме начальных оценок для всех локаций в наборе. Это процесс нормализации.
5. Сохранение данных, связывающих ресурс с выбранными локациями и их финальными оценками.

Claim 2 (Зависимый от 1): Вводит концепцию Off-Page и Aggregate оценок.

1. Вычисление Off-Page Geotopicality Score для каждой локации на основе количества ссылок, ведущих на ресурс и содержащих геотоКены, указывающие на эту локацию.
2. Вычисление Aggregate Geotopicality Score с использованием Final Geotopicality Score (из Claim 1) и Off-Page Geotopicality Score.

Claim 3 и 4 (Зависимые от 2): Детализируют расчет Off-Page оценки. Она рассчитывается как отношение количества ссылок с геотокеном конкретной локации к общему количеству ссылок на ресурс (Claim 3) или к общему количеству ссылок, содержащих любой геотоКен (Claim 4).

Claim 5 (Зависимый от 1): Уточняет процесс идентификации геотокенов, включая шаг идентификации и удаления геотокенов, находящихся в Boilerplate content.

Claim 6 (Зависимый от 1): Детализирует вычисление Initial Geotopicality Score. Оно включает идентификацию Token Attribute Values, определение веса для каждого значения атрибута и вычисление начальной оценки с использованием этих весов.

Claim 7 (Зависимый от 6): Перечисляет конкретные Token Attribute Values: расположение на странице, включение в заголовок (title), является ли токен слиянием двух или более токенов (Qualified Geotoken), выделение (bolded or highlighted), включение в тег (tag).

Claim 9 (Зависимый от 1): Описывает применение системы в поиске.

1. Получение поискового запроса, включающего ссылку на географическую локацию.
2. Выбор набора результатов поиска.
3. Определение Geotopicality Score для этой локации для каждого результата.
4. Корректировка оценок ранжирования (result scores) с использованием определенных Geotopicality Scores.
5. Упорядочивание результатов в соответствии со скорректированными оценками.

Где и как применяется

Изобретение применяется на двух ключевых этапах поисковой архитектуры.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Это основной этап применения патента. Во время индексирования ресурса система (Geotopicality Apparatus) анализирует контент и входящие ссылки для вычисления и сохранения Geotopicality Scores.

• Входные данные: Контент ресурса (текст, структура), данные об атрибутах токенов (расположение, форматирование), данные о входящих ссылках и их анкорном тексте, база данных иерархии местоположений.
• Процесс: Идентификация геотокенов, применение весов (Boost Factors), расчет Initial, Final, Off-Page и Aggregate оценок.
• Выходные данные: Данные, хранящиеся в поисковом индексе (Search Index), связывающие ресурс с набором Geotopical Locations и соответствующими им оценками.

RANKING – Ранжирование / RERANKING – Переранжирование
На этом этапе система использует предварительно рассчитанные оценки для корректировки релевантности результатов в ответ на запрос пользователя.

• Входные данные: Поисковый запрос (с явным или подразумеваемым географическим интентом), базовые оценки ранжирования (result scores) кандидатов, сохраненные Geotopicality Scores для кандидатов.
• Процесс: Система определяет географический интент запроса и использует Geotopicality Scores, соответствующие этому интенту, для корректировки базовых оценок ранжирования (например, как множитель).
• Выходные данные: Скорректированные оценки ранжирования, определяющие финальный порядок выдачи.

На что влияет

• Конкретные типы контента: Наибольшее влияние оказывается на контент, который должен быть географически релевантным: локальные бизнес-страницы, новости о местных событиях, путеводители, страницы филиалов организаций.
• Специфические запросы: Влияет на запросы с явным географическим указанием (например, «рестораны в Атланте») и запросы с подразумеваемым локальным интентом (например, «сантехник рядом»), где система определяет локацию пользователя.
• Конкретные ниши или тематики: Критично для локального бизнеса (Local SEO), недвижимости, туризма, новостных порталов.

Когда применяется

• Расчет оценок: Происходит во время индексирования и обновления индекса.
• Использование оценок: Активируется в реальном времени при обработке поискового запроса, если система идентифицирует географический интент (reference to a geographic location) в запросе или контексте пользователя.
• Триггеры активации (расчет): Для расчета On-Page оценки необходимо наличие хотя бы одного geotoken в ресурсе. Для расчета Off-Page оценки необходимо наличие входящих ссылок с geotokens.
• Пороговые значения: Initial Geotopicality Score должен превысить geotopicality threshold, чтобы локация была признана Geotopical Location для данного ресурса.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Расчет оценок геотопичности (Этап индексирования)

1. Получение данных: Система получает токены ресурса и данные о входящих ссылках.
2. Идентификация геотокенов: Токены сравниваются с базой географических локаций для идентификации geotokens (как On-Page, так и Off-Page).
3. Анализ атрибутов Он-Пейдж геотокенов: Для каждого On-Page геотокена определяются Token Attribute Values (расположение, форматирование).
4. Фильтрация шаблонного контента: Геотокены, идентифицированные в Boilerplate content, удаляются из анализа или им присваивается нулевой/пониженный вес.
5. Категоризация и уточнение: Геотокены присваиваются категориям в Location Hierarchy. Смежные геотоКены могут быть объединены в Qualified Geotokens.
6. Применение весов и бустинга: К геотокенам применяются Boost Factors на основе их атрибутов (Title, Tag, Leading, Qualified, Parental Support).
7. Вычисление начальной оценки (On-Page): Рассчитывается Initial Geotopicality Score для каждой локации на основе взвешенных геотокенов. (См. пример формулы в разделе 4.2).
8. Выбор геотопических локаций: Отбираются локации, чья начальная оценка превышает geotopicality threshold.
9. Нормализация и финальная оценка (On-Page): Рассчитывается Final Geotopicality Score путем нормализации начальных оценок (Начальная оценка локации / Сумма всех начальных оценок).
10. Вычисление Оф-Пейдж оценки: Рассчитывается Off-Page Geotopicality Score на основе анализа геотокенов во входящих ссылках (например, как доля ссылок с гео-анкором).
11. Вычисление агрегированной оценки: Рассчитывается Aggregate Geotopicality Score как функция от Финальной (On-Page) и Off-Page оценок.
12. Сохранение данных: Данные о геотопических локациях и их агрегированных (или финальных) оценках сохраняются в индексе.

Процесс Б: Использование оценок (Этап ранжирования)

1. Получение запроса: Система получает запрос, включающий ссылку на географическую локацию (явную или неявную).
2. Выбор кандидатов: Отбирается набор результатов, релевантных запросу.
3. Корректировка ранжирования: Базовые оценки ранжирования (result scores) корректируются с использованием сохраненных Geotopicality Scores для локации, указанной в запросе.
4. Предоставление результатов: Результаты предоставляются в порядке, соответствующем скорректированным оценкам.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует комбинацию контентных, структурных и ссылочных факторов для расчета геотопичности.

• Контентные факторы: Текст ресурса используется для извлечения geotokens.
• Структурные факторы: Расположение геотокенов критически важно. Система анализирует:
  • Заголовки (Title): Геотокены в заголовке получают повышенный вес.
  • Теги (Tags): Упоминания в тегах (включая мета-информацию) получают повышенный вес.
  • Основной контент: Анализируется расположение в тексте. Leading Geotokens (в начале текста) получают повышенный вес.
  • Шаблонный контент (Boilerplate): Идентифицируется и игнорируется (футеры, меню).
• Ссылочные факторы:
  • Входящие ссылки: Используется количество входящих ссылок.
  • Анкор-тексты: Анализируются анкорные тексты входящих ссылок на наличие geotokens для расчета Off-Page Geotopicality Score.
• Форматирование (Визуальные атрибуты): Упоминается, что выделение текста (bolded or highlighted) может быть использовано как Token Attribute Value.
• Географические факторы: Используется Location Hierarchy для категоризации геотокенов и расчета Parental Support.

Какие метрики используются и как они считаются

Система вычисляет несколько ключевых метрик:

1. Веса и Boost Factors:

Применяются к отдельным геотокенам. Конкретные значения в патенте приведены только для примера (Таблица 1), но определены следующие типы бустинга:

• TBF (Title Boost Factor)
• LMBF (Leading Mention Boost Factor)
• QBF (Qualified Boost Factor)
• TagBF (Tag Boost Factor)
• PSBF (Parental Support Boost Factor)

2. Initial Geotopicality Score (IS):

Рассчитывается на основе взвешенных геотокенов. Патент предоставляет пример формулы для расчета IS:

IS = (1+max(TS*TBF, QLG*LMBF))*(1+QBF+TagBF)+(GC*PSBF)

Где:

• TS: Значение оценки заголовка (например, 1.0, если геотоКен в заголовке, 0.0 если нет).
• QLG: Количество ведущих геотокенов.
• GC: Общее количество геотокенов (или логарифм общего количества), ссылающихся на данную локацию.
• Остальные переменные — это Boost Factors, описанные выше.

3. Final Geotopicality Score (FGS):

Нормализованная начальная оценка. Гарантирует, что оценка является относительной мерой релевантности по сравнению с другими локациями, упомянутыми на странице. Формула:

FGS_i = IGS_i / Sum(IGS_1..j)

Где IGS_i — начальная оценка для локации i, а Sum(IGS_1..j) — сумма начальных оценок для всех геотопических локаций ресурса.

Примечание: Перед нормализацией начальные оценки могут быть скорректированы (AdjustedIGS), например, дополнительно повышены, если локация упоминается в заголовке.

4. Off-Page Geotopicality Score:

Рассчитывается как отношение количества ссылок на ресурс, содержащих геотоКен локации, к общему количеству ссылок (или общему количеству ссылок с любым геотокеном).

5. Aggregate Geotopicality Score:

Функция (сумма, произведение и т.д.) от Final Geotopicality Score и Off-Page Geotopicality Score.

Пороговые значения:

• Geotopicality threshold: Минимальное значение Initial Geotopicality Score, необходимое для того, чтобы локация считалась релевантной для ресурса.

Выводы

1. Географическая релевантность — это вычисляемая метрика: Geotopicality не предполагается, а активно рассчитывается. Система определяет, насколько страница посвящена локации, а не просто упоминает ее.
2. Контекст и расположение упоминаний критичны: Не все упоминания локации равны. Патент четко определяет иерархию важности: Заголовок (Title) и Теги (Tags) имеют наибольший вес, за ними следуют упоминания в начале текста (Leading Mentions). Это подчеркивает важность размещения ключевых географических идентификаторов в наиболее значимых элементах страницы.
3. Активное игнорирование шаблонного контента: Система специально идентифицирует и игнорирует (или понижает вес) geotokens в Boilerplate content (футеры, сайдбары, меню). Полагаться на эти элементы для передачи географических сигналов неэффективно.
4. Неоднозначность пессимизируется, точность вознаграждается: Система предпочитает Qualified Geotokens (например, «Springfield, Illinois» вместо «Springfield»). Использование точных и полных географических указателей повышает Geotopicality Score.
5. Нормализация означает относительную релевантность: Final Geotopicality Score нормализуется. Это означает, что если страница в равной степени обсуждает 10 разных городов, ее релевантность каждому отдельному городу будет размыта по сравнению со страницей, сфокусированной только на одном городе.
6. Off-Page сигналы подтверждают геотопичность: Патент явно включает анализ анкорного текста входящих ссылок (Off-Page Geotopicality Score). Наличие географических терминов в анкорах значительно усиливает географическую релевантность ресурса.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Размещение гео-идентификаторов в ключевых элементах: Убедитесь, что целевые географические локации (город, штат, регион) присутствуют в Title, H1 и первых абзацах контента (Leading Mentions). Это обеспечивает максимальный вес согласно патенту.
• Использование уточненных географических терминов: Всегда используйте Qualified Geotokens. Вместо того чтобы писать просто «Офис в Портленде», используйте «Офис в Портленде, Орегон» или «Офис в Портленде, Мэн», чтобы избежать неоднозначности и получить QBF (Qualified Boost Factor).
• Стратегия локального ссылочного продвижения: Активно работайте над получением входящих ссылок, анкорный текст которых содержит целевые географические указатели. Это напрямую влияет на Off-Page Geotopicality Score.
• Четкий фокус локальных лендингов: При создании страниц для конкретных локаций убедитесь, что контент сфокусирован преимущественно на этой локации. Избегайте чрезмерного упоминания других регионов, так как нормализация (Final Geotopicality Score) может размыть релевантность целевой локации.
• Использование структурных элементов и разметки: Используйте теги (если применимо в CMS) и микроразметку (LocalBusiness, PostalAddress) для явного указания географической привязки, так как патент упоминает Tags как фактор бустинга.

Worst practices (это делать не надо)

• Полагаться на футер для указания адреса: Размещение адреса или списка обслуживаемых городов только в футере неэффективно. Система, скорее всего, классифицирует это как Boilerplate и проигнорирует эти сигналы.
• Использование неоднозначных названий локаций: Использование названий городов без указания штата или региона (если существует несколько городов с таким названием) снижает уверенность системы и вес геотокена.
• Размытие географического фокуса страницы: Создание одной страницы, которая пытается ранжироваться по десяткам городов путем простого их перечисления. Из-за нормализации оценок такая страница будет иметь низкий Geotopicality Score для каждой отдельной локации.
• Игнорирование анкор-листа: Построение ссылочного профиля исключительно с безанкорными ссылками или ссылками с общими анкорами (без гео-указателей) упускает возможность повышения Off-Page Geotopicality Score.

Стратегическое значение

Этот патент подтверждает фундаментальные принципы локального SEO. Он демонстрирует, что Google имеет сложный механизм для определения географической релевантности, который выходит далеко за рамки простого наличия адреса на странице. Стратегически это означает, что для успешного ранжирования в локальном поиске или по гео-зависимым запросам необходимо интегрировать четкие, непротиворечивые и авторитетные географические сигналы как в структуру и контент сайта, так и во внешнюю ссылочную массу.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация лендинга для сервисного бизнеса в определенном городе (например, «Кейтеринг в Эри, Пенсильвания»).

1. Анализ текущих сигналов: На текущей странице адрес указан только в футере, а в Title указано только название компании.
2. Применение патента:
   • Title и H1: Обновить Title на «Лучший Кейтеринг в Эри, Пенсильвания | Название Компании». Это активирует Title Boost Factor и использует Qualified Geotoken.
   • Контент: Переписать первый абзац, чтобы он включал фразы типа «Наша команда предоставляет услуги кейтеринга по всему округу Эри (Erie County) и городу Эри, Пенсильвания». Это активирует Leading Mention Boost Factor. Упоминание штата и округа обеспечивает Parental Support.
   • Структура: Убрать блок со списком всех обслуживаемых городов США и заменить его на сфокусированный контент о локации Эри (местные поставщики, популярные площадки). Это улучшит нормализацию оценки.
   • Внешние ссылки: Запустить кампанию по получению ссылок с местных новостных сайтов и блогов с анкорами типа «Кейтеринг в Эри, Пенсильвания». Это повысит Off-Page Geotopicality Score.
3. Ожидаемый результат: Значительное увеличение Aggregate Geotopicality Score для локации «Эри, Пенсильвания», что приведет к улучшению ранжирования по целевым гео-запросам.

Вопросы и ответы