Как Google адаптирует видимость локальных объектов на Картах в зависимости от того, является ли пользователь туристом или местным жителем

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему неоптимального отображения информации в стандартных картографических сервисах, которые показывают идентичные карты всем пользователям. Интересы местного жителя (например, химчистка, супермаркет) и туриста (например, отель, достопримечательность) в одной и той же локации сильно различаются. Изобретение направлено на улучшение пользовательского опыта путем адаптации видимости точек интереса (Points of Interest, POI) под контекст и предполагаемые нужды пользователя.

Что запатентовано

Запатентована система для динамической модификации отображения категорий POI на цифровой карте на основе классификации пользователя (User Classification). Система определяет степень знакомства пользователя с территорией (например, «турист» или «местный житель»). На основе анализа исторических взаимодействий разных классов пользователей с различными категориями POI, система рассчитывает Numerical Bias (числовое смещение) для этих категорий. Это смещение используется для изменения стандартного уровня масштабирования (Default Zoom Level), на котором POI становится видимым на карте.

Как это работает

Система работает в два этапа: офлайн-анализ и применение в реальном времени.

• Офлайн-анализ (Сбор данных и расчет смещения): Система регистрирует взаимодействия пользователей (Interaction Events) с POI. Для каждого взаимодействия система классифицирует пользователя (турист/местный), сравнивая местоположение взаимодействия с данными профиля пользователя (User Profile Data, например, домашним адресом). На основе агрегированных данных вычисляется Bias Value для каждой категории и типа пользователя.
• Применение в реальном времени (Генерация карты): Когда пользователь запрашивает карту, система определяет его текущую классификацию. POI Ranker рассчитывает ранг для POI в запрашиваемой области, используя соответствующий Bias Value. Система модифицирует Default Zoom Level для POI на основе этого ранга. Более релевантные POI отображаются раньше (при меньшем приближении карты).

Актуальность для SEO

Высокая. Персонализация и учет контекста пользователя являются ключевыми направлениями развития продуктов Google, особенно в локальном поиске и Google Maps. Механизмы, адаптирующие выдачу в зависимости от статуса пользователя (турист или местный), критически важны для повышения удобства использования карт и релевантности локальных результатов.

Важность для SEO

Патент имеет высокое значение (85/100) для локального SEO (Local SEO). Он описывает конкретный механизм персонализации, который напрямую влияет на видимость бизнеса на картах для разных сегментов аудитории. Понимание того, как Google классифицирует пользователей и какие категории приоритетны для туристов или местных жителей, позволяет оптимизировать стратегию присутствия на картах и управлять видимостью POI для целевой группы.

Детальный разбор

Термины и определения

Bias Value (Значение смещения)

Числовое значение (часть Numerical Bias), указывающее на популярность или полезность категории POI для определенной классификации пользователей (например, от 0 до 1).

Category Bias Pipeline (Конвейер смещения категорий)

Модуль (часть Point of Interest Bias System), который анализирует журнал активности и рассчитывает Numerical Bias для категорий POI.

Default Zoom Level (Стандартный уровень масштабирования)

Предопределенный уровень масштабирования карты, на котором POI должен отображаться по умолчанию, без применения персонализированных смещений.

Interaction Event (Событие взаимодействия)

Зарегистрированное действие пользователя с POI на цифровой карте (например, клик, выбор в результатах поиска, поисковый запрос, связанный с POI).

Map Activity Log (Журнал активности на карте)

Хранилище зарегистрированных Interaction Events.

Numerical Bias (Числовое смещение)

Показатель, присваиваемый категории POI. Включает Bias Value и указание на классификацию пользователя (например, Local Bias или Tourist Bias).

POI (Point of Interest, Точка интереса)

Конкретный объект на карте (бизнес, достопримечательность и т.д.), имеющий категорию и Default Zoom Level.

POI Ranker (Ранжировщик POI)

Модуль (часть Mapping System), который рассчитывает ранг для POI в ответ на запрос карты, основываясь на Bias Value и классификации текущего пользователя.

User Classification (Классификация пользователя)

Определение степени знакомства (Degree of Familiarity) пользователя с областью карты. Основные классы: «турист» (Tourist) или «местный житель» (Local).

User Profile Data (Данные профиля пользователя)

Информация, используемая для определения User Classification. Может включать предпочтительные локации, домашний адрес, профиль в социальной сети.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод модификации отображения категорий POI.

1. Система получает события взаимодействия (Interaction Events) с POI от множества первых клиентских устройств. Устройства имеют User Profile Data, а POI имеют категорию и Default Zoom Level.
2. Система сравнивает User Profile Data (явно упомянуты: предпочтительное местоположение, текущий адрес, профиль социальной сети) с областью карты вокруг POI, с которым произошло взаимодействие.
3. На основе сравнения определяется User Classification (степень знакомства с местностью) для инициатора взаимодействия.
4. Система присваивает Numerical Bias (включающий Bias Value и определенную User Classification) всем POI, имеющим ту же категорию.
5. Впоследствии система получает запрос на картографические данные от второго клиентского устройства. Запрос включает запрашиваемый уровень масштабирования и User Classification второго устройства.
6. Система рассчитывает ранг (Rank) для POI, удовлетворяющих запросу. Ранг основан на Bias Value для каждого POI и User Classification второго устройства.
7. Система модифицирует Default Zoom Level одного или нескольких POI на основе рассчитанного ранга.
8. Система отправляет запрошенные картографические данные второму устройству.

Claim 6 (Зависимый): Уточняет, что присвоение Numerical Bias включает определение количества Interaction Events для каждой категории POI по каждой User Classification.

Claim 8 (Зависимый): Уточняет результат применения. Клиентское устройство отображает POI с присвоенным смещением на уровне масштабирования, который выше (т.е. появляется раньше при отдалении), чем их Default Zoom Level.

Claims 9 и 10 (Зависимые): Описывают обработку POI с несколькими категориями. Numerical Bias может рассчитываться как среднее значение (average bias) смещений всех категорий (Claim 9) или как максимальное значение (maximum category score) среди всех категорий (Claim 10).

Где и как применяется

Изобретение применяется в картографических сервисах (например, Google Maps) и затрагивает несколько этапов обработки данных и формирования выдачи.

CRAWLING & Data Acquisition (Сбор данных)
Система собирает поведенческие данные (Interaction Events), а также User Profile Data и данные GPS (с согласия пользователя).

INDEXING & Feature Extraction (Индексирование и извлечение признаков)
На этом этапе происходит офлайн-обработка. Point of Interest Bias System анализирует Map Activity Log. Происходит классификация исторических взаимодействий и расчет Numerical Bias для категорий POI. Эти данные индексируются для использования в реальном времени.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов (и Контекста Пользователя)
В реальном времени система определяет контекст текущего пользователя. Анализируются User Profile Data и текущее местоположение для определения User Classification (Турист или Местный) относительно запрашиваемой области карты.

RANKING / RERANKING (Ранжирование POI на карте)
Основное применение патента. POI Ranker использует предварительно рассчитанные Numerical Bias и текущую User Classification для расчета Rank для каждого POI. На основе этого ранга модифицируется видимость POI путем изменения Default Zoom Level. Это определяет визуальный приоритет объектов на карте.

Входные данные (Офлайн):

• Map Activity Log (Interaction Events).
• User Profile Data исторических пользователей.
• База данных POI (Категории).

Выходные данные (Офлайн):

• База данных Numerical Bias (Категория + Класс пользователя -> Bias Value).

Входные данные (Онлайн):

• Запрос карты (Локация, Zoom Level).
• Данные текущего пользователя (ID, Текущая локация, Профиль).
• База данных Numerical Bias.

Выходные данные (Онлайн):

• Картографические данные (например, векторные) с модифицированными уровнями масштабирования для POI.

На что влияет

• Конкретные типы контента: Влияет исключительно на точки интереса (POI) на цифровых картах.
• Специфические запросы: Влияет на локальные запросы и особенно на просмотр карт без конкретного запроса (browsing), где контекст пользователя определяет, что показать в первую очередь.
• Конкретные ниши или тематики: Оказывает сильное влияние на ниши с четкой сегментацией аудитории:
  • Туризм и гостеприимство: Отели, рестораны, достопримечательности, транспортные узлы (повышенная видимость для туристов).
  • Локальные услуги и ритейл: Химчистки, мастерские, продуктовые магазины у дома (повышенная видимость для местных жителей).

Когда применяется

• Триггеры активации: Запрос пользователя на отображение карты или изменение масштаба карты.
• Условия работы: Алгоритм применяется, если система способна определить User Classification (требует согласия пользователя на использование его данных) и имеет достаточный объем исторических данных для расчета надежного Numerical Bias для категорий в данном регионе.

Пошаговый алгоритм

Процесс разделен на две основные части: генерация смещений (Офлайн) и генерация карты (Онлайн).

Процесс А: Генерация смещений (Офлайн/Пакетная обработка)

1. Сбор данных: Система регистрирует Interaction Events в Map Activity Log.
2. Анализ события и Классификация: Для каждого события система получает доступ к User Profile Data пользователя и сравнивает его с местоположением взаимодействия. Определяется User Classification (Турист или Местный житель).
3. Определение категории POI: Идентифицируются категории POI, с которым произошло взаимодействие.
4. Агрегация данных: Category Bias Pipeline подсчитывает количество взаимодействий для каждой пары [Категория + Классификация пользователя].
5. Расчет и сохранение смещения: Рассчитывается Numerical Bias (Bias Value). Значения сохраняются как Local Bias и Tourist Bias для каждой категории.

Процесс Б: Генерация карты (В реальном времени)

1. Получение запроса: Система получает запрос на отображение карты.
2. Классификация текущего пользователя: Система определяет, является ли запрашивающий пользователь Туристом или Местным жителем для данной области.
3. Идентификация POI-кандидатов: POI Ranker определяет POI в запрашиваемой области.
4. Получение смещений: Для каждого POI извлекается Bias Value, соответствующий категории этого POI и классификации текущего пользователя.
5. Расчет ранга: Рассчитывается ранг для каждого POI на основе его Bias Value. (Если у POI несколько категорий, используется среднее или максимальное значение).
6. Модификация видимости: Система корректирует Default Zoom Level для POI на основе их ранга. POI с высоким рангом получают более высокий уровень масштабирования (становятся видимыми раньше).
7. Генерация и отправка данных: Система генерирует картографические данные (например, векторные), включающие POI с модифицированными уровнями масштабирования, и отправляет их пользователю.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на использовании контекстных, поведенческих и профильных данных.

• Поведенческие факторы: Interaction Events (клики, поиски, связанные с POI). Являются основой для расчета смещений.
• Географические факторы: Текущее местоположение пользователя (GPS данные) и местоположение POI. Критически важны для классификации.
• Пользовательские факторы (Контекст): User Profile Data. Патент явно упоминает использование домашнего адреса, предпочтительных географических локаций и профилей социальных сетей для определения степени знакомства пользователя с местностью.
• Контентные факторы (Данные POI): Категории POI (Categories) используются для агрегации смещений. Default Zoom Level используется как база для модификации.

Какие метрики используются и как они считаются

• User Classification (Турист/Местный): Определяется путем сравнения расстояния между местом взаимодействия/запроса и «домашним» регионом пользователя (из User Profile Data).
• Счетчик взаимодействий: Агрегированное количество Interaction Events для пары [Категория + User Classification].
• Numerical Bias / Bias Value: Рассчитывается на основе счетчика взаимодействий. Представляет популярность категории для определенного типа пользователя.
• Ранг POI (POI Rank): Вычисляется в реальном времени. Основан на Bias Value категории POI, соответствующем классификации текущего пользователя.
• Модификация Zoom Level: Применение рассчитанного ранга для изменения Default Zoom Level. Высокий ранг повышает уровень масштабирования.

Выводы

1. Контекстная персонализация в локальном поиске: Патент подтверждает, что Google активно использует контекст пользователя, в частности его знакомство с местностью (турист vs. местный житель), для персонализации локальной выдачи на картах.
2. Видимость POI динамична и зависит от пользователя: Видимость бизнеса на карте не статична. Она динамически корректируется в зависимости от того, кто смотрит карту. Турист и местный житель увидят разный набор объектов при одном и том же масштабе.
3. Механизм влияния — изменение Zoom Level: Приоритет реализуется через модификацию Default Zoom Level. Релевантные объекты появляются на карте раньше (при меньшем приближении), что значительно увеличивает их заметность.
4. Критичность данных профиля пользователя: Определение статуса пользователя напрямую зависит от User Profile Data (знания Google о домашнем адресе и истории локаций пользователя, полученных с его согласия).
5. Категоризация POI критична: Numerical Bias рассчитывается на уровне категорий. Правильная категоризация бизнеса в Google Business Profile (GBP) критически важна, так как она определяет, к каким смещениям (туристическим или локальным) будет привязан POI.
6. Поведение пользователей формирует выдачу: Популярность категории среди определенного типа пользователей (измеренная через Interaction Events) напрямую влияет на будущую видимость всех POI этой категории для аналогичных пользователей.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Точная основная и дополнительная категоризация в GBP: Убедитесь, что бизнес имеет максимально точную категоризацию в GBP. Это критично, так как Bias Value рассчитывается для категорий. Если бизнес обслуживает обе аудитории, используйте релевантные дополнительные категории, охватывающие интересы обеих групп.
• Четкое позиционирование и понимание ЦА (Туристы vs Местные): Определите, кто является основным клиентом. Стратегия оптимизации должна быть адаптирована для повышения видимости именно среди целевого сегмента.
• Стимулирование взаимодействий от целевой аудитории: Поскольку Bias Value основан на Interaction Events, важно стимулировать целевую аудиторию (туристов или местных) взаимодействовать с вашим POI на картах (просмотры, клики, маршруты, звонки).
• Анализ видимости в разных контекстах: При анализе позиций в локальном поиске необходимо учитывать контекст. Проверяйте видимость вашего бизнеса, симулируя поведение как туриста (используя VPN, поиск из другого региона), так и местного жителя.

Worst practices (это делать не надо)

• Неправильная категоризация (Category Spam): Выбор неверной или слишком популярной категории в надежде получить больше охвата может привести к обратному эффекту. Если локальный сервис выберет категорию, популярную у туристов, он может потерять видимость среди местных жителей, и наоборот.
• Игнорирование персонализации карт: Предполагать, что карта выглядит одинаково для всех пользователей в данной локации. Оценка эффективности Local SEO только по «обезличенным» результатам является ошибкой.
• Накрутка поведенческих факторов без сегментации: Попытки манипулировать Interaction Events с использованием ботов или нецелевых пользователей могут исказить Bias Value и привести к непредсказуемым результатам или санкциям.

Стратегическое значение

Этот патент подчеркивает стратегическую важность персонализации и контекста в локальном поиске. Google стремится предоставлять не просто релевантные результаты, а контекстуально уместные. Для SEO-специалистов это означает, что оптимизация должна учитывать не только ЧТО ищет пользователь, но и КТО он и ГДЕ находится относительно своего привычного окружения. Стратегия локального SEO должна быть сегментирована для достижения максимальной видимости среди нужного класса пользователей.

Практические примеры

Сценарий 1: Оптимизация кофейни в туристическом центре

• Задача: Повысить видимость кофейни для туристов.
• Действия согласно патенту:
  • Убедиться, что выбраны категории GBP, которые предположительно имеют высокий Tourist Bias (например, «Кафе», «Ресторан»).
  • Стимулировать взаимодействия от туристов: проводить акции для гостей отелей, активно собирать отзывы на разных языках.
• Ожидаемый результат: Система зафиксирует больше взаимодействий от пользователей-туристов. Tourist Bias для категории укрепится. Кофейня начнет появляться на карте при более отдаленном масштабе (раньше) для пользователей, классифицированных как туристы.

Сценарий 2: Оптимизация стоматологии в спальном районе

• Задача: Обеспечить максимальную видимость для местных жителей.
• Действия согласно патенту:
  • Выбрать точные категории с предположительно высоким Local Bias («Стоматологическая клиника»). Избегать общих категорий, популярных у туристов.
  • Стимулировать взаимодействия от местных жителей: программы лояльности, упоминания в локальных сообществах.
• Ожидаемый результат: Система присвоит приоритет показу этой POI пользователям, чей домашний адрес находится рядом. Клиника будет более заметна на карте для резидентов района, в то время как туристы могут ее не увидеть на общем плане, так как система отдаст приоритет другим категориям.

Вопросы и ответы