Как Google определяет географическую зону релевантности бизнеса на основе поведения пользователей (Catchment Areas) вместо фиксированного радиуса

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему неточности и неэффективности использования фиксированного географического радиуса (например, 50 миль) для определения локальной релевантности. Фиксированный радиус не учитывает, что пользователи готовы путешествовать на разные расстояния в зависимости от типа бизнеса (дальше для горнолыжного курорта, чем для кофейни). Это приводит к тому, что релевантные удаленные результаты могут быть исключены из выдачи, а нерелевантные, но близкие — включены. Патент предлагает динамический подход, основанный на данных о поведении пользователей.

Что запатентовано

Запатентована система определения и использования Catchment Areas (Зон охвата) для ресурсов (например, веб-страниц локальных бизнесов). Catchment Area определяется индивидуально для каждого ресурса на основе анализа Search Log Data, показывающего, из каких географических локаций (Query Locations) пользователи взаимодействовали (кликали) с результатом. Система использует эти зоны вместо фиксированных радиусов для фильтрации кандидатов в локальном поиске.

Как это работает

Система работает в двух режимах:

Офлайн (Определение зон):

• Анализируются логи поиска для определения Query Locations, из которых пользователи кликали на конкретный ресурс. Эти локации становятся Catchment Locations.
• Определяется Catchment Area — географическая область, охватывающая эти локации. Ее размер может корректироваться с учетом категории бизнеса, его известности (Prominence) и физических препятствий.
• Ресурс индексируется с привязкой к этой зоне.

Онлайн (Ранжирование):

• При получении запроса система определяет Query Location пользователя.
• Отбираются ресурсы, чья Catchment Area включает эту локацию.
• Дополнительно может применяться механизм «расширения охвата» (Reach-Through): включаются ресурсы, чья зона охвата не включает пользователя, но включает местоположение другого релевантного бизнеса, уже отобранного в выдачу.

Актуальность для SEO

Высокая. Точное определение географической релевантности является краеугольным камнем локального поиска. Использование поведенческих сигналов для понимания того, насколько далеко пользователи готовы путешествовать ради конкретного бизнеса, полностью соответствует современным стратегиям Google по улучшению качества и персонализации локальной выдачи (Local Pack) и Карт.

Важность для SEO

Патент имеет критическое значение для локального SEO. Он фундаментально меняет подход к географической релевантности: от статического расстояния к динамической модели, основанной на поведении. Это означает, что фактическая привлекательность бизнеса и его способность конвертировать трафик из определенных регионов напрямую влияют на его географический охват в поиске. Физическая близость не гарантирует ранжирования, если пользователи из этой локации не взаимодействуют с результатом.

Детальный разбор

Термины и определения

Business Location (Местоположение бизнеса)

Физический географический адрес бизнеса или сущности, связанной с ресурсом. Используется как центр для расчета Catchment Area и в механизме расширения охвата.

Catchment Area (Зона охвата)

Географический регион, который включает Query Locations, связанные с ресурсом, с которым взаимодействовал пользователь. Определяет географическую зону, для которой ресурс считается локально релевантным.

Catchment Locations (Локации охвата)

Конкретные Query Locations, для которых зафиксировано взаимодействие пользователя (например, клик) с результатом поиска, ссылающимся на ресурс.

Catchment Size Factors (Факторы размера зоны охвата)

Атрибуты, используемые для корректировки размера Catchment Area. Включают Prominence, Co-location, Category и Density.

Category Attribute (Атрибут категории)

Фактор размера. Значение варьируется в зависимости от категории бизнеса (например, пользователи готовы ехать дальше в парк развлечений, чем в магазин).

Co-location Attribute (Атрибут совместного расположения)

Фактор размера. Значение пропорционально количеству других бизнесов поблизости (например, бизнес в торговом центре имеет большую зону охвата).

Density Attribute (Атрибут плотности)

Фактор размера. Значение обратно пропорционально количеству конкурентов в той же категории поблизости (в зоне с высокой плотностью конкуренции зона охвата меньше).

Interaction Data (Данные о взаимодействии)

Данные из логов, указывающие, взаимодействовал ли пользователь с результатом (клик, наведение курсора).

Obstacle Data (Данные о препятствиях)

Данные о физических объектах (реки, горы, границы), которые ограничивают передвижение. Используются для фильтрации Catchment Locations и определения границ Catchment Area.

Prominence Attribute (Атрибут известности/значимости)

Фактор размера. Значение пропорционально расстоянию, которое пользователи готовы преодолеть, чтобы посетить бизнес (известный ресторан имеет большую зону охвата, чем фастфуд).

Query Location (Локация запроса)

Географическое местоположение, связанное с поисковым запросом. Может быть местоположением устройства пользователя или локацией, указанной/выведенной из текста запроса.

Result Score (Оценка результата)

Числовое значение, определяющее релевантность и ранжирование результата.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает механизм «расширения охвата» (Reach-Through) в реальном времени и корректировку оценки.

1. Система получает первый запрос, связанный с определенной Query Location (QL).
2. Выбирается первый результат (R1). Его Catchment Area (CA1) включает QL. У R1 есть Business Location (BL1).
3. Выбирается второй результат (R2) на основе Result Score. Его Catchment Area (CA2) НЕ включает QL.
4. Условие: CA2 включает BL1 (местоположение первого ресурса).
5. Процесс выбора R2 включает корректировку (adjusting) его Result Score на основании того, что CA2 не включает QL (вероятно, понижение).
6. Система предоставляет оба результата (R1 и R2).

Это ядро изобретения, описывающее механизм расширения локальной выдачи. Он позволяет показать пользователю удаленный бизнес (R2), который обычно не обслуживает локацию пользователя (QL), если этот бизнес обслуживает местоположение другого релевантного локального бизнеса (R1). Логика основана на предположении, что если пользователь готов добраться до R1, он может быть готов поехать дальше к R2.

Claim 2 (Зависимый от 1): Добавляет условие схожести.

• Второй результат (R2) выбирается, если он имеет пороговое значение Similarity Score по отношению к первому ресурсу (R1).

Механизм расширения применяется только к тематически связанным ресурсам, что предотвращает появление нерелевантных результатов.

Claim 3 (Зависимый от 1): Определяет способ формирования Catchment Area.

• Catchment Area включает множество Catchment Locations.
• Каждая Catchment Location — это Query Location, связанная хотя бы с одним пользовательским выбором (кликом) результата.

Подтверждается, что зоны охвата формируются на основе реальных поведенческих данных (кликов), а не теоретических расчетов расстояний.

Claim 6 (Зависимый от 1): Описывает офлайн-процесс генерации Catchment Area.

1. Доступ к Search Log Data (показы, локации, взаимодействия).
2. Определение Catchment Area для ресурса на основе этих данных.
3. Индексирование ресурса в соответствии с его Catchment Area.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько ключевых этапов поиска, преимущественно в контексте локального поиска.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе происходит основной офлайн-процесс расчета. Система (Catchment Apparatus) анализирует Search Log Data для определения Catchment Locations и вычисления итоговой Catchment Area для каждого ресурса/бизнеса, используя Catchment Size Factors и Obstacle Data. Ресурсы индексируются в соответствии с этими зонами.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Система определяет Query Location на основе данных пользователя или текста запроса, что необходимо для сопоставления с Catchment Areas.

RANKING – Ранжирование (Этап отбора кандидатов/L1)
На этапе быстрого отбора кандидатов система использует Catchment Areas как фильтр. Отбираются ресурсы, чья Catchment Area включает текущую Query Location. Это заменяет традиционный фильтр по фиксированному расстоянию и повышает эффективность поиска.

RANKING – Ранжирование (L2/L3) / RERANKING – Переранжирование
На более поздних этапах применяется механизм «расширения охвата» (Claim 1):

1. Система идентифицирует ресурсы, прошедшие первичный фильтр (R1).
2. Система ищет дополнительные ресурсы (R2), чья Catchment Area включает Business Location R1 (и, возможно, связанные с R1 через Similarity Score).
3. Если такие ресурсы найдены, они добавляются в набор кандидатов.
4. Применяется корректировка Result Score для R2.

Входные данные:

• Офлайн: Search Log Data, Business Locations, Obstacle Data, данные для Catchment Size Factors.
• Онлайн: Запрос, Query Location, Индекс с Catchment Areas.

Выходные данные:

• Набор локально релевантных результатов с откорректированными Result Scores.

На что влияет

• Конкретные ниши или тематики: Наибольшее влияние на локальный бизнес (Local SEO). Особенно критично для ниш с сильно различающейся готовностью пользователей к путешествиям (сравнение кафе и аэропортов или горнолыжных курортов).
• Специфические запросы: Влияет на запросы с локальным интентом (явным или подразумеваемым).

Когда применяется

• Триггеры активации: Алгоритм определения зон охвата работает в офлайн-режиме. Алгоритм фильтрации по зонам охвата активируется при обработке запросов с локальным интентом.
• Условия для «расширения охвата» (Claim 1): Активируется только при выполнении условий: найден локально релевантный Ресурс 1, и существует Ресурс 2, чья зона охвата включает местоположение Ресурса 1.
• Пороговые значения: При определении Catchment Locations могут использоваться пороги (Catchment Threshold) по количеству кликов или CTR из определенной локации.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Определение Catchment Area (Офлайн / Индексирование)

1. Сбор данных: Доступ к Search Log Data для ресурса, включая Query Locations и Interaction Data (клики). Определение Business Location ресурса.
2. Выбор Catchment Locations: Идентификация Query Locations, из которых было совершено взаимодействие (клик). Опционально: применение порогов (CTR или количество кликов) для отсева.
3. Фильтрация локаций: Исключение локаций, отделенных от Business Location препятствиями (Obstacle Data) или превышающих пороговое время в пути.
4. Определение базовой зоны охвата: Расчет географической формы (например, круга), центрированной на Business Location и включающей отфильтрованные Catchment Locations. Радиус может определяться по самой дальней точке.
5. Корректировка размера: Применение Catchment Size Factors: увеличение зоны при высокой Prominence или Co-location; уменьшение при высокой Density; корректировка в зависимости от Category.
6. Индексирование: Сохранение итоговой Catchment Area и индексирование ресурса в соответствии с ней.

Процесс Б: Обработка запроса (Онлайн / Ранжирование)

1. Получение запроса: Получение запроса и определение Query Location (QL).
2. Первичный отбор кандидатов: Выбор релевантных ресурсов (Набор 1, включая R1), у которых QL находится внутри их Catchment Area.
3. Применение «расширения охвата» (Claim 1):
   • Для ресурсов из Набора 1 определить их Business Location (BL1).
   • Найти дополнительные ресурсы (Набор 2, включая R2), у которых: а) QL находится ВНЕ их Catchment Area, И б) BL1 находится ВНУТРИ их Catchment Area.
4. Корректировка оценок: Рассчитываются Result Scores. Оценки ресурсов из Набора 2 корректируются (понижаются), так как их зона охвата не включает QL напрямую.
5. Финальное ранжирование: Объединение наборов и сортировка по итоговым Result Scores.
6. Предоставление результатов: Отправка данных пользователю.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Поведенческие факторы (Критические): Search Log Data и Interaction Data (клики, CTR). Это основа для определения Catchment Locations.
• Географические факторы (Критические): Query Locations (откуда пришел запрос) и Business Locations (где находится бизнес). Map Data используются для определения расстояний, времени в пути и Obstacle Data (реки, горы).
• Факторы авторитетности/качества: Данные для определения известности бизнеса (Prominence).
• Контекстуальные факторы: Данные для определения категории (Category), плотности конкуренции (Density) и окружения (Co-location).

Какие метрики используются и как они считаются

• Catchment Location (Определение): Query Location, где количество кликов > 0 (или выше порога Catchment Threshold).
• Catchment Area (Расчет): Геометрическая область, охватывающая Catchment Locations. Размер корректируется с помощью Catchment Size Factors.
• Catchment Size Factors (Метрики):
  • Prominence Value: Пропорционален расстоянию, которое пользователи готовы проехать.
  • Density Value: Обратно пропорционален количеству аналогичных бизнесов поблизости.
  • Co-location Value: Пропорционален количеству других бизнесов рядом.
  • Category Value: Варьируется в зависимости от категории бизнеса.
• Similarity Score (Оценка схожести): Метрика схожести ресурсов (например, косинусное сходство). Упоминается как возможное условие для механизма расширения охвата (Claim 2).
• Result Score Adjustment (Корректировка оценки): Применяется к результатам, найденным через механизм расширения охвата (Claim 1). Патент утверждает, что корректировка происходит, но не указывает формулу.

Выводы

1. Географическая релевантность определяется поведением, а не расстоянием: Ключевой вывод — Google определяет зону обслуживания бизнеса (Catchment Area) на основе того, откуда приходят пользователи, которые кликают на результат (Catchment Locations), а не по фиксированному радиусу от адреса.
2. Зоны охвата уникальны и динамичны: Catchment Area рассчитывается индивидуально для каждого бизнеса и зависит от его типа, известности и конкурентной среды. Кофейня и автосалон в одном здании будут иметь разные зоны охвата.
3. Факторы, влияющие на размер зоны охвата: Патент явно перечисляет факторы корректировки: Известность (Prominence) и наличие других бизнесов рядом (Co-location) увеличивают зону. Высокая плотность конкуренции (Density) уменьшает зону. Категория (Category) также влияет на ожидаемое расстояние поездки.
4. Физические барьеры и доступность имеют значение: Система учитывает Obstacle Data (реки, горы) и время в пути при определении границ Catchment Area, моделируя реальную доступность бизнеса.
5. Механизм «расширения охвата» (Reach-Through): Google может показывать бизнесы, находящиеся далеко от пользователя, если они географически связаны с другими релевантными бизнесами, которые уже находятся в выдаче (Claim 1). Это позволяет находить, например, курорты при поиске локальных магазинов снаряжения.
6. Приоритет прямой релевантности: Результаты, добавленные через механизм расширения, получают корректировку Result Score (вероятно, понижение), так как они не обслуживают локацию пользователя напрямую.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Стимулирование взаимодействий из целевых локаций: Поскольку Catchment Area строится на основе кликов, необходимо активно привлекать интерес пользователей из географических зон, в которых вы хотите ранжироваться. Это требует маркетинговых усилий (таргетированный контент, локальные кампании), чтобы пользователи из этих зон искали и кликали на ваш результат.
• Усиление факторов, расширяющих зону охвата (Prominence): Работайте над повышением известности, авторитетности и уникальности бизнеса. Согласно патенту, высокая Prominence напрямую увеличивает размер Catchment Area, так как пользователи готовы ехать дальше к известным местам.
• Анализ реальной географии клиентов и доступности: Собирайте данные о том, откуда приходят реальные клиенты, и учитывайте транспортную доступность (Obstacle Data, время в пути). Не тратьте ресурсы на продвижение в районах, откуда сложно добраться.
• Оптимизация под связанные локальные сущности (Механизм расширения): Определите связанные бизнесы (партнеры, поставщики, смежные услуги). Если ваша Catchment Area включает адреса этих популярных сущностей, вы можете получать показы для пользователей, ищущих их, даже если эти пользователи находятся далеко от вас (особенно актуально для туризма, B2B).

Worst practices (это делать не надо)

• Ориентация только на радиус от адреса: Использование устаревшего подхода («мы ранжируемся в радиусе 10 км») неэффективно. Расстояние не является определяющим фактором; важна поведенческая Catchment Area.
• Игнорирование конкурентной плотности (Density): Попытка доминировать в широкой географии в высококонкурентной нише в центре мегаполиса требует огромных усилий по Prominence, так как фактор Density будет сильно сужать вашу базовую зону охвата.
• Манипуляции с адресом (Виртуальные офисы): Создание фейковых локаций не сработает эффективно, так как Catchment Area строится вокруг реального Business Location и требует наличия реальных поведенческих сигналов (кликов), связанных с этой локацией.
• Накрутка поведенческих факторов из нерелевантных локаций: Попытки искусственно расширить Catchment Area путем накрутки кликов вряд ли будут эффективны, так как система может использовать пороги по CTR и качеству взаимодействия для фильтрации Catchment Locations.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегию Google по моделированию реального мира и поведения пользователей в локальном поиске. Для локального SEO это означает переход от технических факторов (наличие адреса, близость к центру города) к маркетинговым и брендовым факторам. Prominence (Известность) становится критически важным фактором не только для ранжирования, но и для определения размера географической зоны, в которой бизнес вообще будет рассматриваться как релевантный кандидат.

Практические примеры

Сценарий 1: Определение и расширение Catchment Area для ресторана

1. Анализ: Ресторан находится в спальном районе (высокая Density, низкая Prominence). Цель — расширить зону охвата на соседние районы.
2. Действия: Запустить маркетинговую кампанию (оффлайн и онлайн), нацеленную на жителей соседних районов, чтобы стимулировать запросы и клики из этих локаций. Создать уникальное предложение (повысить Prominence), ради которого люди готовы поехать (например, уникальная кухня).
3. Ожидаемый результат: По мере накопления кликов из соседних районов, эти локации станут Catchment Locations. Catchment Area ресторана расширится (дополнительно усиленная фактором Prominence), что приведет к улучшению ранжирования по общим запросам для пользователей из этих районов.

Сценарий 2: Использование механизма расширения (Claim 1)

1. Ситуация: Пользователь в Колорадо-Спрингс (QL) ищет «Лыжи».
2. Шаг 1 (R1): Система находит магазин лыжного снаряжения в Колорадо-Спрингс (R1). Его Catchment Area включает QL. Его Business Location (BL1) = Колорадо-Спрингс.
3. Шаг 2 (R2): Система идентифицирует горнолыжный курорт возле Денвера (R2). Его Catchment Area (CA2) НЕ включает QL (слишком далеко).
4. Проверка условия: Система проверяет, включает ли CA2 местоположение магазина (BL1). Да, курорт считает Колорадо-Спрингс своей зоной привлечения клиентов.
5. Результат: Система включает горнолыжный курорт (R2) в выдачу для пользователя в Колорадо-Спрингс, используя механизм расширения, хотя и с возможной корректировкой (понижением) Result Score.

Вопросы и ответы