Как Google использует местоположение пользователя для прогнозирования и предложения локализованных запросов во время ввода

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему неоднозначности или неполноты поисковых запросов, особенно тех, которые имеют локальный интент, но не содержат явного указания местоположения (например, «китайский ресторан»). Цель — сократить время пользователя на поиск и уменьшить необходимость в ручном уточнении запроса, проактивно предлагая локализованную версию запроса (clarified search query) непосредственно в момент ввода.

Что запатентовано

Запатентована система предиктивного уточнения запросов, которая интегрирует данные о местоположении пользователя в поисковые подсказки в реальном времени. Система получает частичный ввод запроса (partial search query), определяет местоположение устройства и генерирует predicted query. Этот прогнозируемый запрос объединяет частичный ввод с названием определенного местоположения. Эта подсказка предоставляется пользователю до того, как он отправит запрос в поисковую систему.

Как это работает

Механизм работает на этапе ввода запроса (например, в Google Autocomplete):

• Получение данных: Система получает частичный ввод от пользователя и определяет его местоположение (через IP-адрес, историю поиска или данные профиля).
• Анализ интента: Система оценивает вероятность того, что данный тип запроса приведет к выбору локальных результатов (likelihood of selecting local search results). Этот анализ может учитывать поведение пользователей в том же географическом регионе.
• Генерация подсказки: Если вероятность локального интента превышает порог, система формирует predicted query, добавляя название локации к вводу пользователя.
• Отображение: Локализованная подсказка отображается пользователю (например, в выпадающем меню) до отправки запроса.

Актуальность для SEO

Критически высокая. Описанный механизм является фундаментальной частью работы современных систем поисковых подсказок (Autocomplete/Autosuggest) и критически важен для локального и мобильного поиска. Способность Google направлять пользователей к локализованным запросам на основе их местоположения и поведения в реальном времени напрямую влияет на видимость локального бизнеса.

Важность для SEO

Патент имеет высокое значение (8.5/10), особенно для Local SEO. Он описывает, как Google активно формирует локализованные запросы, даже если пользователь не вводил локацию. Это подчеркивает стратегическую важность оптимизации под запросы формата «услуга + город/район» и необходимость точного определения местоположения бизнеса. Понимание этого механизма критично для анализа трафика, который приходит по автоматически локализованным запросам.

Детальный разбор

Термины и определения

Partial Search Query (Частичный поисковый запрос)

Ввод пользователя, состоящий из одного или нескольких символов, но еще не отправленный как полноценный запрос.

Predicted Query (Прогнозируемый запрос)

Предполагаемый полный запрос, сгенерированный системой на основе частичного ввода. В контексте патента, это часто Clarified Search Query, включающий название местоположения пользователя.

Trigger Query (Триггерный запрос)

(Термин из описания и родительских патентов) Запрос, идентифицированный как требующий уточнения (например, локации) из-за высокой вероятности локального интента.

Local Search Results (Локальные результаты поиска)

Результаты, релевантные определенному географическому местоположению (например, карты, адреса компаний).

Likelihood of selecting local search results (Вероятность выбора локальных результатов)

Метрика, основанная на исторических данных, показывающая, как часто пользователи выбирают локальные результаты в ответ на определенный тип запроса.

Local Model / Remote Model (Локальная / Удаленная модель)

Модели для определения триггерных запросов и генерации подсказок. Local Model работает на стороне клиента (быстрее, хранит историю пользователя), Remote Model на сервере (более полная, обновляемая, учитывает глобальные тренды).

P(ZIPURL|TERM)

Условная вероятность (упомянутая в описании) выбора локального результата (ZIPURL) при заданном поисковом термине (TERM). Используется для идентификации триггерных запросов с помощью Байесовского вывода.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Анализ основан на Claims патента US9152721B1 (который является продолжением (continuation) более ранних патентов).

Claim 1 (Независимый пункт): Определяет ядро изобретения — локализацию поисковых подсказок в реальном времени.

1. Система получает от устройства пользователя частичный поисковый запрос (partial search query).
2. Система определяет местоположение (location) устройства пользователя.
3. Система определяет прогнозируемый запрос (predicted query). Ключевой момент: этот прогнозируемый запрос состоит из частичного ввода пользователя И названия определенного местоположения устройства.
4. Система предоставляет этот прогнозируемый (локализованный) запрос устройству для показа пользователю ДО того, как пользователь отправит запрос.

Claim 2 (Зависимый): Уточняет критерии для генерации локализованной подсказки.

Определение прогнозируемого запроса включает оценку вероятности (likelihood) выбора пользователем локальных результатов для запросов, соответствующих частичному вводу, и идентификацию запроса, для которого эта вероятность удовлетворяет пороговому значению.

Система добавляет локацию только к тем подсказкам, где исторические данные показывают высокую вероятность локального интента.

Claim 3 (Зависимый): Уточняет данные, используемые для анализа.

Коллекция запросов, используемая для определения вероятности, может состоять из запросов, отправленных пользователями из того же географического региона, что и текущий пользователь.

Модель предсказания является гео-специфичной. Поведение пользователей в конкретном регионе определяет, какие запросы считаются локальными в этом регионе.

Claims 7-10 (Зависимые): Уточняют источники данных о местоположении.

• Местоположение может определяться на основе IP-адреса устройства (Claim 7).
• Название местоположения может основываться на локациях, релевантных пользователю (Claim 8), включая локации из предыдущих уточнений запросов пользователя (Claim 9) или локации, связанные с профилем пользователя (Claim 10).

Система использует не только текущее местоположение, но и персональную историю для генерации релевантных локализованных подсказок.

Где и как применяется

Изобретение применяется на самом раннем этапе взаимодействия пользователя с поиском.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов

Это основной этап применения патента, конкретно в подсистеме формирования запросов и подсказок (Autocomplete/Autosuggest).

• Взаимодействие: Система подсказок взаимодействует с системами геолокации (по IP) и системами персонализации (история поиска, профиль). Она использует данные из Remote Model или Local Model, содержащие статистику о локальном интенте запросов.
• Процесс: По мере ввода partial search query, система в реальном времени анализирует ввод, определяет локацию и запрашивает у модели прогнозируемые запросы. Модель использует статистику (часто локализованную по региону, Claim 3), чтобы определить, следует ли добавлять название локации к подсказке.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков

На этом этапе происходит предварительная обработка данных (офлайн), необходимых для работы системы:

• Анализ логов запросов и кликов для построения моделей (Remote/Local Models).
• Расчет метрик Likelihood of selecting local search results (например, P(ZIPURL|TERM)) для различных запросов и регионов.

Входные данные:

• Частичный ввод пользователя (partial search query).
• Данные о местоположении устройства (IP-адрес, GPS).
• Данные пользователя (история предыдущих запросов с локациями, данные профиля).
• Статистические модели локального интента.

Выходные данные:

• Список прогнозируемых запросов (predicted queries), включающий локализованные варианты, предоставляемый клиенту для отображения в интерфейсе подсказок.

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние на запросы с неявным локальным интентом (например, «ресторан», «автосервис», «аптека»), где пользователь ищет объект поблизости, но не указывает город или район.
• Конкретные ниши или тематики: Критическое влияние на локальный бизнес (Local SEO), включая ритейл, услуги, общепит, медицину.
• Географические ограничения: Механизм учитывает географию не только для определения местоположения пользователя, но и для анализа интента. Запрос может считаться локальным в одном регионе, но не в другом (Claim 3).

Когда применяется

• Триггеры активации: Алгоритм активируется при вводе пользователем partial search query в поисковую строку.
• Условия работы: Применяется, когда система может определить местоположение пользователя И когда прогнозируемый запрос идентифицирован как имеющий локальный интент (Trigger Query).
• Пороговые значения: Система активирует локализованную подсказку, только если likelihood of selecting local search results для данного типа запроса превышает определенный порог (Claim 2).

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Обработка ввода в реальном времени

1. Получение ввода: Система получает один или несколько символов partial search query от устройства пользователя.
2. Определение местоположения: Параллельно система определяет текущее местоположение пользователя (IP, GPS) или анализирует персональные данные (история поиска, профиль) для определения релевантной локации.
3. Запрос к модели предсказания: Частичный ввод и данные о местоположении отправляются в систему предсказания (использующую Local и/или Remote Model).
4. Анализ локального интента: Модель анализирует запросы, соответствующие частичному вводу. Для каждого оценивается likelihood of selecting local search results. Эта оценка может использовать данные, специфичные для географического региона пользователя (Claim 3).
5. Проверка порога: Система проверяет, превышает ли вероятность локального интента установленный порог (Claim 2).
6. Генерация локализованной подсказки: Если порог превышен, система генерирует predicted query, который включает частичный ввод и название определенного местоположения (например, «пицца» + «Киркланд»).
7. Предоставление подсказок: Список прогнозируемых запросов (включая локализованный вариант) отправляется на устройство пользователя для отображения в интерфейсе (Autocomplete).
8. Обновление (Итерация): По мере ввода новых символов процесс повторяется. Если новый ввод снижает вероятность локального интента (например, ввод меняется с «пицца рес» на «пицца рец»), локализованная подсказка может быть удалена.

Процесс Б: Обучение моделей (Офлайн)

1. Сбор данных: Агрегация логов запросов и данных о кликах (click-through data).
2. Идентификация локальных событий: Определение событий, когда пользователи выбирали локальные результаты (карты, адреса) после ввода запроса.
3. Расчет вероятностей: Используя методы, такие как Байесовский вывод (Bayesian inference), рассчитывается P(ZIPURL|TERM).
4. Идентификация триггерных запросов: Запросы с высокой вероятностью помечаются как Trigger Queries.
5. Обновление моделей: Remote Model и Local Model обновляются.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует несколько ключевых типов данных для генерации локализованных подсказок и обучения моделей:

• Географические факторы: Критически важные данные.
  • IP-адрес устройства для определения текущего географического региона (Claim 7).
  • Данные GPS (если доступны).
• Пользовательские факторы (Персонализация):
  • История поиска: Предыдущие запросы, в которых пользователь уточнял локацию (prior query refinements) (Claim 9).
  • Данные профиля: Локации, связанные с аккаунтом пользователя, например, сохраненные адреса Дом/Работа (Claim 10).
• Поведенческие факторы (Агрегированные):
  • Логи запросов и кликов (search engine logs, click-through data).
  • Данные о поведении пользователей в определенном географическом регионе (Claim 3).
• Временные факторы: В описании упоминается, что время дня может использоваться в статистических моделях для более точного определения локального интента (например, запрос «пицца» вечером).

Какие метрики используются и как они считаются

• Likelihood of selecting local search results: Основная метрика для принятия решения. Рассчитывается на основе исторических данных о кликах на локальные результаты.
• P(ZIPURL|TERM): В описании патента предлагается использовать Байесовский вывод для расчета этой вероятности. Это позволяет системе предсказывать вероятность локального интента для конкретного термина.
• Пороговое значение (Threshold): Конфигурируемый параметр. Локализованная подсказка генерируется, только если вероятность локального интента превышает этот порог (Claim 2).
• Confidence Score (Оценка уверенности): Метрика, используемая для ранжирования подсказок. Учитывает вероятность того, что частичный ввод соответствует прогнозируемому запросу, и вероятность локального интента этого запроса.

Выводы

1. Активное навязывание локализации: Google не ждет, пока пользователь укажет локацию. Система активно определяет местоположение пользователя и предиктивно вставляет его в поисковую подсказку, если считает, что интент запроса локальный. Это фундаментально меняет способ формирования локальных запросов.
2. Локальный интент определяется статистически: Является ли запрос локальным (Trigger Query), определяется на основе агрегированных данных о поведении пользователей (Likelihood of selecting local search results или P(ZIPURL|TERM)). Если пользователи часто кликают на локальные результаты по запросу, Google будет предлагать его локализованные версии.
3. Гео-специфичность моделей интента: Патент подчеркивает (Claim 3), что модели предсказания могут быть специфичны для региона. Поведение пользователей в одном городе определяет, какие подсказки увидят другие пользователи в этом же городе. Это означает, что интерпретация локального интента может варьироваться географически.
4. Многофакторная геолокация и персонализация: Для определения релевантной локации используется не только текущий IP-адрес, но и персональная история поиска, и данные профиля пользователя. Система может предложить локацию, отличную от текущего физического местоположения, если она более релевантна пользователю.
5. Влияние на видимость локального бизнеса: Этот механизм напрямую влияет на то, как пользователи находят локальный бизнес. Если система предлагает запрос вида [бизнес + локация], видимость бизнеса в этой локации значительно возрастает по сравнению с общим запросом [бизнес].

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Обеспечение точной локальной привязки (NAP Consistency): Убедитесь, что Google четко понимает все физические локации вашего бизнеса. Используйте Google Business Profile (GBP) с точными координатами и поддерживайте консистентность NAP (Name, Address, Phone) во всех источниках. Это гарантирует, что бизнес будет правильно ассоциирован с локациями, которые Google использует в подсказках.
• Анализ поисковых подсказок в целевых регионах: Регулярно проверяйте, какие локализованные подсказки Google генерирует для ваших ключевых запросов в разных регионах (используя VPN или инструменты эмуляции). Это критично для понимания того, как Google интерпретирует локальный интент в конкретной географической зоне (Claim 3).
• Оптимизация под локализованные запросы: Создавайте контент и посадочные страницы, оптимизированные под запросы формата «услуга/товар + город/район». Поскольку Google автоматически направляет пользователей к этим формулировкам, оптимизация под них является приоритетной для Local SEO.
• Учет гранулярности локации: Понимайте, какой уровень детализации использует Google для вашей ниши (город, район, улица). В описании патента указано, что гранулярность может меняться (например, район для ресторана, регион для аэропорта). Оптимизируйте контент соответственно.

Worst practices (это делать не надо)

• Игнорирование неявного локального интента: Ошибка считать, что если пользователь не ввел город, то запрос не локальный. Google может самостоятельно локализовать запрос на этапе подсказки, и бизнес, не оптимизированный локально, проиграет.
• Ориентация только на общие запросы: Фокусироваться только на ранжировании по общим запросам (head terms) и надеяться на геолокацию пользователя. Система предпочитает направлять пользователя на уточненный запрос с явным указанием локации.
• Создание виртуальных офисов для манипуляции локацией: Попытки обмануть систему наличием фиктивных адресов рискованны. Система использует реальное местоположение пользователя (IP, GPS) для генерации подсказок, и если ваш бизнес физически не соответствует этому контексту, это приведет к плохому пользовательскому опыту.

Стратегическое значение

Этот патент подтверждает стратегию Google по максимальной локализации и персонализации поиска на самых ранних этапах. Для SEO это означает, что борьба за видимость начинается уже в поисковой строке (Autocomplete). Понимание того, как Google интерпретирует и локализует интент в конкретных регионах, становится критически важным для Local SEO. Долгосрочная стратегия должна фокусироваться на построении сильных локальных сигналов и соответствии поведения пользователей в целевых регионах.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация сети кофеен в новом регионе с учетом региональных особенностей

1. Задача: Понять, как пользователи ищут кофейни в целевом регионе (например, Сиэтл).
2. Действие (Анализ): Используя эмуляцию местоположения (Сиэтл), вводим общие запросы («кофейня», «латте») и анализируем подсказки Autocomplete.
3. Наблюдение (на основе Claim 3): Мы видим, что Google активно предлагает подсказки с указанием конкретных районов Сиэтла («кофейня капитолийский холм»), а не только города. Это происходит потому, что модель, обученная на данных пользователей Сиэтла, определила высокую вероятность локального интента на уровне района для этого типа запроса.
4. Действие (Оптимизация): Адаптируем стратегию контента. Вместо общих страниц о «Кофейнях в Сиэтле» создаем детализированные лендинги для каждого филиала, оптимизированные под названия районов (например, «Лучшая кофейня на Капитолийском холме»). Обновляем данные в GBP, чтобы четко указать район.
5. Результат: Повышается релевантность страниц для автоматически сгенерированных локализованных запросов, что приводит к увеличению видимости и локального трафика.

Вопросы и ответы