Как Google определяет географическую зону релевантности бизнеса на основе реального поведения пользователей (Catchment Areas)

Описание

Какую задачу решает

Патент решает фундаментальную проблему традиционного локального поиска, который использует фиксированный географический радиус (например, 50 миль) для определения релевантности. Этот подход не учитывает реальное поведение пользователей: готовность путешествовать сильно зависит от типа бизнеса. Пользователи ищут кофейни поблизости, но готовы ехать сотни миль до горнолыжного курорта или специализированной клиники. Фиксированный радиус либо исключает релевантные удаленные результаты, либо требует избыточных вычислительных ресурсов для обработки слишком широкой зоны.

Что запатентовано

Запатентована система определения индивидуальной Catchment Area (Зоны охвата) для каждого ресурса (например, веб-сайта локального бизнеса). Эта зона определяется не произвольным радиусом, а на основе анализа агрегированных данных Search Log Data: система смотрит, из каких географических локаций пользователи фактически взаимодействовали (кликали) с этим ресурсом в результатах поиска. Catchment Area определяет географическую зону, в пределах которой ресурс считается релевантным кандидатом.

Как это работает

Система работает в несколько этапов:

• Сбор данных: Анализируются логи поиска, фиксирующие ресурс, местоположение запроса (Query Location) и факт взаимодействия пользователя (клик).
• Определение локаций охвата: Идентифицируются Catchment Locations – это те Query Locations, откуда пользователи кликали на ресурс.
• Формирование зоны охвата: Система определяет географическую зону (Catchment Area), включающую эти локации. Например, радиус может определяться по самой дальней точке клика от местоположения бизнеса (Business Location).
• Корректировка зоны: Размер и форма зоны корректируются с учетом Catchment Size Factors: Prominence (известность), Category (тип бизнеса), Density (плотность конкурентов), а также Obstacle Data (реки, горы).
• Индексирование: Ресурс индексируется в соответствии с его Catchment Area.
• Поиск: При получении нового запроса с локацией система использует Catchment Area как фильтр, выбирая в качестве кандидатов только те ресурсы, чьи зоны охвата включают эту локацию.

Актуальность для SEO

Высокая. Описанные механизмы являются фундаментальными для современных систем локального поиска (Google Maps, Local Pack). Определение зоны релевантности на основе данных о поведении пользователей, а также баланс между близостью (Proximity) и известностью (Prominence) остаются центральными элементами локального ранжирования.

Важность для SEO

Патент имеет критическое значение для локального SEO (Local SEO). Он описывает механизм, который определяет географические границы, в пределах которых бизнес может конкурировать в поиске. Это не просто фактор ранжирования, а фильтр на этапе отбора кандидатов (Retrieval): если локация пользователя находится за пределами Catchment Area бизнеса, этот бизнес может вообще не попасть в выдачу. Понимание факторов, влияющих на размер Catchment Area (клики, известность, категория), является ключом к расширению географического охвата.

Детальный разбор

Термины и определения

Business Location (Местоположение бизнеса)

Физическое географическое местоположение бизнеса или сущности, связанной с ресурсом. Используется как центр для расчета Catchment Area.

Catchment Area (Зона охвата)

Географический регион, определенный для ресурса на основе Search Log Data. Определяет зону, в которой ресурс считается кандидатом для показа в ответ на локальные запросы.

Catchment Locations (Локации охвата)

Набор Query Locations, из которых пользователи взаимодействовали (кликали) с результатами поиска, ссылающимися на данный ресурс. Являются основой для определения Catchment Area.

Catchment Size Factors (Факторы размера зоны охвата)

Атрибуты, используемые для корректировки размера Catchment Area. Включают:

• Prominence Factor/Attribute (Фактор известности): Уровень известности или значимости бизнеса. Более известные места имеют больший охват.
• Category Factor/Attribute (Фактор категории): Зависимость охвата от типа бизнеса (например, пользователи едут дальше в парк развлечений, чем в магазин).
• Co-location Factor/Attribute (Фактор совместного расположения): Учитывает количество других бизнесов поблизости. Места в торговых центрах могут иметь больший охват.
• Density Factor/Attribute (Фактор плотности): Учитывает плотность аналогичных бизнесов в районе. В районах с высокой конкуренцией зоны охвата меньше.

Interaction Data (Данные о взаимодействии)

Данные из логов, указывающие, взаимодействовал ли пользователь с результатом поиска (например, клик).

Obstacle Data (Данные о препятствиях)

Географические данные (карты), указывающие на препятствия (реки, горы, границы), которые могут ограничивать передвижение. Используются для изменения формы Catchment Area и исключения локаций.

Query Location (Местоположение запроса)

Географическое местоположение, связанное с поисковым запросом. Может быть определено по местоположению устройства пользователя или явно указано/подразумевано в тексте запроса.

Search Log Data (Данные журнала поиска)

Агрегированные данные, включающие информацию о показанных ресурсах, Query Locations и Interaction Data.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод определения и использования зоны охвата ресурса, включая критически важный механизм обработки препятствий.

1. Система идентифицирует в Search Log Data ресурс, локации запросов пользователей и информацию о том, взаимодействовали ли пользователи с ресурсом.
2. Определяется Catchment Area для ресурса. Область включает локации, из которых ресурс был показан и выбран пользователем.
3. Ресурс индексируется в соответствии с его Catchment Area.
4. При получении нового поискового запроса с определенной локацией.
5. Идентифицируется набор результатов, ссылающихся на ресурсы, чьи Catchment Areas включают эту локацию.
6. Этот набор результатов предоставляется пользователю.

Детализация механизма определения Catchment Area в Claim 1:

• Определение расстояния между местоположением ресурса (Business Location) и локацией первого пользовательского запроса (где ресурс был выбран).
• Использование этого расстояния для определения Catchment Area.
• Исключение локаций (Ключевая особенность): Система исключает локацию второго пользовательского запроса (даже если там был клик) из Catchment Area. Это делается путем:
  • Идентификации препятствия (используя Obstacle Data) между Business Location и этой локацией.
  • Исключения этой локации из зоны охвата.

Claim 3 (Зависимый от 2 и 1): Уточняет форму зоны. Catchment Area может быть определена как круг, центрированный на Business Location, с радиусом, пропорциональным расстоянию до самой дальней локации охвата (Catchment Location).

Claim 5 и 6 (Зависимые от 1): Уточняют корректировку размера. Размер Catchment Area корректируется на основе Prominence Factor (Claim 5), а также Category, Co-location Factor и Density Factor (Claim 6).

Claim 7 (Зависимый от 1): Уточняет, что Catchment Area может определяться только из локаций, где ресурс был выбран пороговое количество раз (порог по кликам).

Где и как применяется

Изобретение затрагивает два ключевых этапа поисковой архитектуры и критически важно для систем локального поиска (Local Search/Maps).

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Основная работа по расчету происходит на этом этапе (офлайн). Система (Catchment Apparatus) анализирует Search Log Data, рассчитывает Catchment Locations, применяет корректирующие факторы (Prominence, Density и т.д.) и географические данные (Obstacle Data). Результатом является определенная Catchment Area, которая сохраняется в индексе и ассоциируется с ресурсом (или сущностью бизнеса).

RANKING – Ранжирование (Этап Retrieval / Отбор кандидатов L1)
На этом этапе изобретение применяется в реальном времени как эффективный фильтр. Когда поступает запрос с локальным интентом, система определяет Query Location. Вместо поиска ресурсов в фиксированном радиусе, система извлекает только те ресурсы, чьи предварительно рассчитанные Catchment Areas включают данный Query Location. Это значительно сокращает количество кандидатов для последующих, более сложных этапов ранжирования (L2/L3).

Входные данные (Индексирование):

• Search Log Data (Ресурсы, Query Locations, Interaction Data/Клики).
• Business Location (Физический адрес бизнеса).
• Obstacle Data (Картографические данные о препятствиях).
• Catchment Size Factors (Значения Prominence, Category, Density, Co-location).

Выходные данные (Индексирование):

• Определенная географическая Catchment Area, ассоциированная с ресурсом в индексе.

На что влияет

• Конкретные типы контента: В первую очередь влияет на ресурсы, связанные с локальными бизнесами и сущностями (страницы компаний, карточки в Google Maps и Local Pack).
• Специфические запросы: Влияет на запросы с локальным интентом – как явным («ресторан в Денвере»), так и неявным («кофейня рядом»).
• Конкретные ниши или тематики: Влияет на все локальные ниши, но эффект сильно различается. У специализированных или уникальных бизнесов (Destination Businesses, например, тематические парки, специализированные YMYL-услуги) Catchment Area может быть значительно шире, чем у товаров повседневного спроса (кофейни, заправки).

Когда применяется

• Временные рамки: Расчет Catchment Areas происходит периодически в офлайн-режиме при обработке логов. Использование для фильтрации происходит онлайн при обработке любого локального запроса.
• Триггеры активации: Активируется, когда система идентифицирует локальный интент в запросе и определяет Query Location.
• Условия работы: Для определения Catchment Area необходимо наличие достаточного количества накопленных Search Log Data для ресурса.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Определение Catchment Area (Офлайн / Индексирование)

1. Доступ к данным: Система получает доступ к Search Log Data для конкретного ресурса.
2. Выбор локаций охвата (Catchment Locations): Система выбирает те Query Locations, где было зафиксировано взаимодействие (клик) с ресурсом.
3. Фильтрация локаций охвата:
   1. По порогам (Опционально): Фильтрация локаций, где количество взаимодействий или CTR ниже установленного порога (Catchment Threshold).
   2. По препятствиям: Использование Obstacle Data для идентификации препятствий между Business Location и Catchment Locations. Локации за препятствиями могут быть исключены.
4. Определение базовой зоны охвата: Система определяет географическую область, включающую оставшиеся Catchment Locations. Например, определяется как круг, центрированный на Business Location, с радиусом до самой дальней Catchment Location. Форма может быть изменена так, чтобы граница проходила по линии препятствия.
5. Корректировка размера зоны (Catchment Size Factors): Размер зоны корректируется на основе атрибутов бизнеса:
   • Увеличивается, если Prominence высокая.
   • Изменяется в зависимости от Category.
   • Увеличивается, если Co-location высокая (например, в ТЦ).
   • Уменьшается, если Density конкурентов высокая.
6. Индексирование: Финальная Catchment Area сохраняется в индексе и ассоциируется с ресурсом.

Процесс Б: Использование Catchment Area при поиске (Онлайн / Ранжирование)

1. Получение запроса: Система получает поисковый запрос и определяет связанный с ним Query Location.
2. Отбор кандидатов (Фильтрация): Система выбирает кандидатов, фильтруя ресурсы по их Catchment Area. В набор попадают только те ресурсы, чья зона охвата включает Query Location.
3. Ранжирование: Отобранные кандидаты передаются на последующие этапы ранжирования для расчета финальных оценок.
4. Предоставление результатов: Финальный набор результатов предоставляется пользователю.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Поведенческие факторы: Являются основой изобретения. Используются Interaction Data (клики) из Search Log Data. Анализируется как факт клика, так и их количество или частота (CTR) в разрезе географических локаций (Per-query-location Click-Through-Rate).
• Географические факторы: Критически важные данные. Используются Query Location (полученное от устройства или из текста запроса), Business Location (физический адрес). Также используются Obstacle Data (данные карт о препятствиях, дорогах).
• Факторы сущности/бизнеса (Catchment Size Factors):
  • Prominence (Известность/Авторитетность бизнеса).
  • Category (Тип бизнеса).
  • Co-location (Наличие других бизнесов рядом).
  • Density (Плотность конкуренции в районе).

Какие метрики используются и как они считаются

• Distance (Расстояние): Расстояние между Business Location и Catchment Locations. Используется для определения максимального базового радиуса охвата.
• Catchment Threshold (Порог охвата): Минимальное значение CTR или абсолютного количества кликов, необходимое для того, чтобы Query Location стала Catchment Location.
• Catchment Size Factors Values: Метрики, используемые как множители для корректировки (увеличения или уменьшения) размера базовой Catchment Area на основе атрибутов бизнеса (Prominence, Density и т.д.).

Выводы

1. Географическая релевантность динамична и индивидуальна: Google не использует универсальный радиус для всех бизнесов. Для каждого бизнеса рассчитывается индивидуальная Catchment Area, основанная на реальных данных о том, откуда приходят пользователи (клики в поиске).
2. Поведение пользователей определяет географические границы: Клики (Interaction Data) используются для определения границ географической релевантности. Если пользователи из определенного района не взаимодействуют с ресурсом, этот район может быть исключен из Catchment Area.
3. Известность и тип бизнеса напрямую влияют на охват: Патент явно указывает, что Prominence (известность) и Category (тип бизнеса) используются для корректировки размера Catchment Area. Авторитетные и уникальные бизнесы получают значительно больший охват.
4. Контекст местоположения имеет значение: Система учитывает реальный мир: Density (плотность конкуренции) уменьшает охват, а Co-location (расположение рядом с другими точками притяжения) увеличивает его.
5. Географические препятствия учитываются: Catchment Area не является идеальным кругом. Система использует Obstacle Data (реки, горы), чтобы исключить труднодоступные районы, даже если они находятся близко по прямой.
6. Catchment Area как фильтр на этапе Retrieval: Это механизм жесткой фильтрации кандидатов. Если Query Location находится за пределами Catchment Area бизнеса, он, скорее всего, не будет рассматриваться как релевантный кандидат для выдачи.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Построение бренда и известности (Prominence): Это ключевая стратегия для расширения географического охвата. Работайте над повышением общей авторитетности бизнеса (упоминания в СМИ, отзывы, локальные ссылки, брендовый трафик). Prominence является прямым фактором, увеличивающим размер Catchment Area.
• Оптимизация вовлеченности (CTR) в целевых районах: Поскольку Catchment Area основана на кликах, критически важно оптимизировать сниппеты (включая GBP) так, чтобы стимулировать взаимодействие пользователей из желаемых географических зон. Это помогает расширить текущую Catchment Area.
• Оптимизация под более широкую географическую релевантность (для специализированных бизнесов): Если ваш бизнес уникален (низкая Density, высокая Prominence), создавайте контент, нацеленный на более широкие регионы, откуда к вам готовы приезжать клиенты (например, оптимизация под регион, а не только город).
• Учет географического контекста при выборе локации: При открытии нового бизнеса учитывайте факторы Co-location (близость к точкам притяжения увеличит охват) и Obstacles (реки или промзоны могут резко обрезать вашу Catchment Area).

Worst practices (это делать не надо)

• Полагаться только на близость (Proximity): Ошибочно предполагать, что физическая близость к пользователю гарантирует ранжирование, особенно в конкурентных нишах (высокая Density). Без достаточного Prominence и истории взаимодействий ваша Catchment Area будет минимальной.
• Попытки ранжироваться в неестественных зонах: Попытки агрессивно оптимизироваться под районы, отделенные значительными препятствиями (Obstacles) или находящиеся слишком далеко для вашей Category, будут неэффективны, так как система скорректирует Catchment Area на основе реальных данных и ограничений.
• Игнорирование сигналов бренда в Local SEO: Фокусироваться только на технических аспектах (NAP, схема) недостаточно. Без сильного бренда (Prominence) географический охват будет ограничен.

Стратегическое значение

Этот патент подтверждает, что локальное ранжирование Google является сложной, основанной на данных системой, которая моделирует реальное поведение пользователей. Он подчеркивает переход от простых метрик расстояния к сложным моделям, учитывающим бренд, конкуренцию и географию. Для SEO-стратегии это означает, что успех в локальном поиске требует комплексного подхода, объединяющего традиционное SEO, маркетинг (для повышения Prominence) и глубокое понимание локального рынка и поведения пользователей.

Практические примеры

Сценарий 1: Влияние Prominence и Density

• Бизнес А: Обычная кофейня в центре Нью-Йорка. Prominence низкая, Density конкурентов очень высокая.
• Бизнес Б: Знаменитая уникальная кофейня в том же районе. Prominence высокая.
• Результат: Catchment Area Бизнеса А будет очень маленькой (несколько кварталов), так как пользователи не поедут далеко при наличии альтернатив (влияние Density). Catchment Area Бизнеса Б будет значительно шире, так как система применит повышающий коэффициент за известность (влияние Prominence), и логи покажут, что пользователи готовы ехать дальше.

Сценарий 2: Влияние Obstacles

• Бизнес: Ресторан на одном берегу реки. Город расположен на обоих берегах.
• Ситуация: Пользователи с другого берега иногда кликают на ресторан (являются Catchment Locations).
• Применение патента: Система анализирует Obstacle Data и видит реку. Если мостов мало и путь затруднен, система может изменить форму Catchment Area так, чтобы она в основном охватывала берег, на котором находится ресторан, исключив или ограничив охват на другом берегу, несмотря на близость по прямой и наличие некоторых кликов.

Вопросы и ответы