Как Google использует математическую аппроксимацию для мгновенного расчета локальной релевантности категорий бизнеса

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему высокой вычислительной сложности и ресурсоемкости расчета релевантности определенной категории (например, бизнес-категории типа «рестораны») для конкретного географического местоположения в реальном времени. Поскольку такая оценка требует анализа множества сущностей (например, всех ресторанов поблизости) и их расстояния до пользователя, выполнение полного расчета при каждом запросе является медленным и неэффективным. Изобретение оптимизирует этот процесс для повышения скорости работы локальных сервисов.

Что запатентовано

Запатентована система для эффективной аппроксимации оценок релевантности категории к местоположению (category-location relevance scores). Суть изобретения заключается в предварительном вычислении точных оценок и их производных (сохраняемых как Taylor coefficients) только для ограниченного набора «опорных» или «значимых» местоположений (prominent locations). Для любой другой локации система использует математический метод Taylor series expansion (Ряд Тейлора) для быстрой аппроксимации значения на основе данных ближайшего опорного местоположения.

Как это работает

Система работает в двух режимах:

• Офлайн (Предварительный расчет): Система выбирает опорные местоположения. Для каждого из них и для интересующих категорий вычисляется точная функция релевантности f(x), которая агрегирует релевантность всех связанных сущностей (обычно на основе расстояния). Затем вычисляются производные этой функции в данной точке, которые сохраняются как Taylor coefficients.
• Онлайн (Аппроксимация): Когда требуется оценка релевантности для произвольного местоположения X, система находит ближайшее опорное местоположение A с сохраненными коэффициентами. Используя эти коэффициенты и физическое расстояние между X и A, система вычисляет Taylor series, что дает быструю аппроксимацию оценки релевантности для X.

Актуальность для SEO

Высокая (с точки зрения инфраструктуры). С ростом мобильного поиска и гиперлокализации результатов (карты, реклама, персонализированные подсказки) необходимость в быстрых и точных геозависимых вычислениях критична. Описанный метод является эффективным инженерным подходом для оптимизации и масштабирования сложных вычислений в локальном поиске.

Важность для SEO

Влияние на SEO умеренное (6.5/10). Это преимущественно инфраструктурный патент. Он описывает не новые факторы ранжирования, а метод оптимизации вычислений уже существующих оценок локальной релевантности. Однако он подтверждает существование category-location relevance scores — метрики, которая определяет, насколько та или иная тематика или тип бизнеса актуальны для конкретной географической зоны. Эти оценки используются при ранжировании локальной выдачи, рекламы и поисковых подсказок, подчеркивая фундаментальную важность близости (Proximity) и плотности сущностей.

Детальный разбор

Термины и определения

Category (Категория)

Классификация сущностей. В патенте часто подразумевается бизнес-категория (business category), например, рестораны, кинотеатры.

Category-entity-location relevance score (Оценка релевантности сущности в категории к местоположению)

Метрика, показывающая релевантность отдельной сущности (Entity) для конкретного местоположения. Является результатом вычисления подфункции g(x,y). В качестве основного фактора указано физическое расстояние (physical distance).

Category-location relevance score (Оценка релевантности категории к местоположению)

Агрегированная метрика, показывающая общую релевантность Категории для конкретного местоположения. Является результатом вычисления функции релевантности f(x) и основывается на сумме оценок отдельных сущностей.

Entity (Сущность)

Отдельный объект, принадлежащий категории. Например, конкретный ресторан или магазин.

Prominent geographic locations (Значимые/Опорные географические местоположения)

Набор заранее определенных локаций (например, достопримечательности, густонаселенные районы или равномерная сетка на карте), для которых система предварительно рассчитывает и сохраняет точные данные (Taylor coefficients).

Relevance function (f(x)) (Функция релевантности)

Основная функция, которая вычисляет Category-location relevance score для местоположения x. Определяется как агрегация (например, сумма) результатов подфункций g(x,y) для всех сущностей y в категории.

Sub-function (g(x,y)) (Подфункция релевантности)

Функция, которая вычисляет Category-entity-location relevance score для сущности y в местоположении x.

Taylor coefficients (Коэффициенты Тейлора)

Значения производных функции релевантности f(x), рассчитанные в опорном местоположении. Они сохраняются системой для последующего использования в аппроксимации.

Taylor series (Ряд Тейлора)

Математический метод аппроксимации значения функции в одной точке, используя значения производных функции (Taylor coefficients) в другой, близлежащей точке.

Automatic differentiation (Автоматическое дифференцирование)

Метод, упоминаемый для эффективного вычисления производных функции релевантности с целью получения Taylor coefficients.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент сосредоточен на методе оптимизации вычислений. Основные независимые пункты (Claims 1, 6, 11) описывают механизм аппроксимации.

Claim 1 (Независимый пункт, Система): Описывает основной метод аппроксимации оценок релевантности.

1. Система хранит category-location relevance scores для набора географических локаций. Эти оценки основаны на агрегации category-entity-location relevance scores.
2. Уточнение: Оценка сущности (category-entity-location relevance score) зависит от физического расстояния (physical distance) до ее адреса.
3. Критически важная часть хранения: Хранение оценки для локации включает в себя хранение множества Taylor coefficients для функции релевантности f(x) в этой локации. Функция f(x) определяется путем оценки подфункции g(x,y) для каждой сущности.
4. Система определяет первую оценку релевантности для первой локации (которой нет в хранилище), используя вторую оценку для второй локации (которая есть в хранилище) и физическое расстояние между ними.
5. Критически важная часть вычисления: Расчет включает вычисление Taylor series для функции f(x), используя сохраненные Taylor coefficients второй локации и физическое расстояние между первой и второй локациями.

Ядром изобретения является эффективный метод аппроксимации с использованием Ряда Тейлора для экономии вычислительных ресурсов в реальном времени.

Claim 2 (Зависимый от 1): Уточняет, что система применяется к бизнес-категориям (business category) и бизнесам (сущностям).

Claim 3 (Зависимый от 1): Уточняет сценарий использования: первая локация ассоциирована с пользователем, а вторая локация является prominent geographic location (опорной).

Claim 5 (Зависимый от 1, в патенте Claim 5 зависит от Claim 1 через Claim 4, но в тексте патента Claim 5 ссылается на автоматическое дифференцирование, которое логически связано с Claim 1): Указывает, что генерация Taylor coefficients может осуществляться с использованием automatic differentiation функции в данной локации.

Где и как применяется

Изобретение является инфраструктурным и затрагивает этапы, где требуется предварительный расчет данных и быстрая оценка локальной релевантности в реальном времени.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков (Офлайн)
На этом этапе происходит предварительная работа. Система анализирует базу данных сущностей (например, Google Maps/Local).

• Процесс: Выбор опорных локаций (prominent locations). Вычисление функции релевантности f(x) и ее производных для этих локаций.
• Выходные данные: База данных с сохраненными Taylor coefficients для этих локаций.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов (Онлайн)
Механизм активно используется для генерации и ранжирования поисковых подсказок (query suggestions). При получении частичного запроса (query stub) и локации пользователя, система быстро аппроксимирует релевантность различных категорий, чтобы предложить наиболее подходящие завершения запроса.

RANKING / RERANKING – Ранжирование (Онлайн)
При ранжировании результатов (особенно локальных) или выборе рекламы (selecting an ad) система должна учитывать релевантность контента или категории к местоположению пользователя. Механизм аппроксимации позволяет использовать сложные локальные сигналы без замедления ответа.

На что влияет

• Конкретные типы контента: В первую очередь влияет на локальную выдачу (Local Pack, Google Maps), бизнес-листинги и рекламу с геотаргетингом.
• Специфические запросы: Запросы с локальным интентом (явным или неявным), мобильный поиск и генерация поисковых подсказок.
• Конкретные ниши или тематики: Все ниши, где физическое расположение бизнеса имеет значение (ритейл, услуги, общепит, e-commerce с физическими точками выдачи).

Когда применяется

• Условия применения (Офлайн): Применяется периодически для обновления базы данных Taylor coefficients, когда обновляются данные о сущностях (появляются новые бизнесы, закрываются старые) или изменяется список опорных локаций.
• Условия применения (Онлайн): Активируется всякий раз, когда системе требуется category-location relevance score для местоположения в реальном времени, и для этого местоположения нет заранее сохраненной точной оценки.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Офлайн (Предварительный расчет и сохранение коэффициентов)

1. Инициализация: Определение категории и набора опорных географических местоположений (prominent locations).
2. Выбор местоположения: Выбор одного опорного местоположения (A).
3. Цикл по сущностям: Перебор всех сущностей (y), связанных с категорией.
4. Вычисление подфункции: Для каждой сущности вычисляется Sub-function g(A,y), определяющая ее релевантность к локации A (на основе расстояния).
5. Агрегация (Вычисление функции): Агрегация (например, суммирование) результатов подфункций для получения значения основной функции релевантности f(A).
6. Дифференцирование: Вычисление производных функции f(x) в точке A (например, с помощью automatic differentiation).
7. Сохранение коэффициентов: Сохранение полученных значений как Taylor coefficients для местоположения A.
8. Следующее местоположение: Повторение шагов 2-7 для всех опорных местоположений.

Процесс Б: Онлайн (Аппроксимация оценки релевантности)

1. Получение запроса: Система получает запрос на category-location relevance score для произвольного местоположения X.
2. Поиск ближайшей опорной локации: Определение опорного местоположения A, которое физически находится ближе всего к X и имеет сохраненные Taylor coefficients.
3. Расчет расстояния: Вычисление физического расстояния между X и A.
4. Вычисление Ряда Тейлора: Аппроксимация значения функции f(X) путем вычисления Taylor series, используя Taylor coefficients из локации A и расстояние между X и A.
5. Предоставление оценки: Возврат аппроксимированного значения category-location relevance score запрашивающей системе (например, системе ранжирования или рекламы).

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на использовании географических данных для расчета и аппроксимации релевантности.

• Географические факторы: Критически важные данные. Используются координаты сущностей (адреса бизнесов), координаты опорных местоположений и координаты пользователя. Физическое расстояние (physical distance) используется как в подфункции релевантности, так и в механизме аппроксимации. Упоминается возможность использования Евклидова расстояния или расстояния по дорогам (driving distance).
• Структурные факторы: Данные о принадлежности сущности к определенной категории (например, данные из Google Business Profile).

Какие метрики используются и как они считаются

• Category-entity-location relevance score (Подфункция g(x,y)): Метрика релевантности отдельной сущности. Патент явно указывает, что она основана на physical distance. Также упоминается возможность использования «других сигналов, оценивающих сущность», но они не детализируются.
• Category-location relevance score (Функция f(x)): Агрегированная метрика релевантности категории. Рассчитывается путем агрегации оценок подфункций. Формула: f(x) = Σ g(x, y).
• Taylor coefficients: Метрики, используемые для аппроксимации. Рассчитываются путем дифференцирования функции f(x) в опорных точках. Формула: f⁽ⁿ⁾(a)/n!.
• Методы вычислений: Для аппроксимации используется Taylor series expansion (Разложение в ряд Тейлора). Формула: Σ [ (f⁽ⁿ⁾(a) / n!) * (x-a)ⁿ ]. Для расчета коэффициентов используется дифференцирование (включая automatic differentiation).

Выводы

1. Инфраструктурная оптимизация скорости: Основная цель патента — повышение эффективности вычислений. Google оптимизирует скорость работы локальных сервисов, используя предварительные расчеты и математическую аппроксимацию вместо ресурсоемких вычислений «на лету».
2. Подтверждение существования Category-Location Relevance Scores: Патент подтверждает, что Google рассчитывает и использует метрики, которые количественно определяют, насколько общая категория релевантна для конкретной географической области. Это используется для адаптации выдачи, подсказок и рекламы.
3. Важность плотности сущностей (Entity Density): Поскольку общая оценка категории f(x) является агрегацией оценок отдельных сущностей g(x,y), районы с более высокой плотностью релевантных бизнесов будут иметь более высокие оценки релевантности для этой категории.
4. Проксимити как основа локальной релевантности: Патент явно указывает физическое расстояние (physical distance) как основу для расчета релевантности отдельной сущности (category-entity-location relevance score). Это фундаментальный сигнал в локальном поиске.
5. Плавные градиенты релевантности: Использование Ряда Тейлора для аппроксимации подразумевает, что оценки релевантности изменяются плавно при перемещении по карте, а не скачкообразно на произвольных границах (если только плотность базовых сущностей не меняется резко).

Практика

Best practices (это мы делаем)

Хотя патент описывает внутренние механизмы оптимизации Google, он подтверждает важность фундаментальных принципов Local SEO. Чтобы система корректно оценивала релевантность ваших сущностей, необходимо сосредоточиться на точности входных данных.

• Обеспечение абсолютной точности геоданных (NAP): Критически важно иметь точные и последовательные данные о Названии, Адресе и Телефоне (NAP) во всех источниках, особенно в Google Business Profile (GBP). Функция релевантности g(x,y) напрямую зависит от точности определения местоположения бизнеса (y) и его расстояния до пользователя (x).
• Правильная категоризация бизнеса: Убедитесь, что бизнес корректно отнесен к основным и дополнительным категориям в GBP. Category-location relevance score рассчитывается на уровне категорий. Неправильная категоризация исключает бизнес из расчета для релевантных запросов.
• Повышение значимости сущности (Entity Prominence): Хотя патент упрощает подфункцию g(x,y) до расстояния, он упоминает возможность использования «других сигналов». Необходимо работать над повышением авторитетности и известности бизнеса (отзывы, ссылки, упоминания), так как это, вероятно, влияет на итоговый вес сущности в общей функции релевантности.
• Анализ локального контекста и подсказок: Анализируйте, как меняются поисковые подсказки (Autocomplete) в разных локациях. Этот патент описывает механизм, который вызывает эти изменения, приоритизируя категории, релевантные для конкретной точки. Это дает представление о локальном спросе и контексте.

Worst practices (это делать не надо)

• Использование некорректных или фейковых адресов: Указание виртуальных офисов или адресов в нерелевантных локациях (например, в центре города, когда услуга оказывается на окраине) может привести к некорректному расчету релевантности, основанной на physical distance, и снижению видимости в реальной зоне обслуживания.
• Игнорирование локального контекста: Попытка ранжироваться по широким запросам без учета локальной специфики неэффективна, так как система использует category-location relevance scores для определения приоритетов в выдаче, подсказках и рекламе.

Стратегическое значение

Патент подчеркивает, что локальный поиск является в значительной степени математической и дата-ориентированной задачей, основанной на близости (Proximity) и плотности (Density). Он демонстрирует способность Google гранулярно и мгновенно понимать коммерческий ландшафт любой территории (гиперлокальный контекст). Для SEO-стратегии это подтверждает, что оптимизация под локальный поиск фундаментально сводится к тому, чтобы быть лучшей (Prominence) и ближайшей (Proximity) релевантной сущностью (Relevance).

Практические примеры

Сценарий: Локализация поисковых подсказок (Query Suggestions)

Патент описывает, как эти оценки используются для ранжирования подсказок.

1. Контекст 1 (Городской центр): Пользователь находится в центре города и вводит запрос «лучший». Система должна решить, что предложить.
2. Применение механизма: Система быстро аппроксимирует category-location relevance scores для категорий «Рестораны», «Бары», «Музеи» для текущего местоположения, используя данные из ближайшей опорной локации.
3. Результат: Из-за высокой плотности ресторанов и баров в центре города, эти категории получают высокие оценки релевантности. Пользователь видит подсказки: «лучший ресторан», «лучший бар».
4. Контекст 2 (Спальный район): Тот же пользователь вводит «лучший» у себя дома в спальном районе.
5. Применение механизма: Система проводит аппроксимацию для нового местоположения.
6. Результат: Плотность баров и музеев низкая, но плотность супермаркетов или фитнес-клубов может быть выше. Система предложит «лучший супермаркет» или «лучший фитнес-клуб», так как их category-location relevance score выше в данном контексте.

Вопросы и ответы