Как Google определяет категорию бизнеса по его названию для расширения локальных запросов

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему недостаточной географической гранулярности при расширении поисковых запросов, содержащих названия бизнесов. Традиционные методы полагаются на анализ исторических данных по высокочастотным запросам, что неэффективно для локальных бизнесов, низкочастотных или новых запросов. Изобретение позволяет обобщить название бизнеса до его категории с учетом специфики конкретного географического региона, улучшая релевантность локальной выдачи и рекламы независимо от объема прошлых поисков.

Что запатентовано

Запатентована система для автоматического создания географически специфичных соответствий (mappings) между компонентами названий бизнесов (Name Components) и категориями бизнеса (Business Categories). Система анализирует данные о бизнесе в определенном регионе, чтобы выявить устойчивые и однозначные связи между названиями и категориями. Эти соответствия затем используются для расширения (expansion) поисковых запросов пользователя.

Как это работает

Система работает в два основных этапа: офлайн-генерация соответствий и онлайн-обработка запросов.

• Офлайн-генерация: Система анализирует бизнесы в определенном Geographic Region. Названия разбиваются на компоненты (префиксы, суффиксы). Компоненты группируются (Name Component Groups). Если все бизнесы, использующие определенный компонент, принадлежат к одной категории (Common Category), создается соответствие между компонентом и категорией для данного региона.
• Онлайн-обработка: При получении запроса система определяет местоположение пользователя. Если запрос содержит распознанный компонент названия бизнеса из индекса для этого региона, система расширяет запрос, добавляя соответствующую категорию.

Актуальность для SEO

Высокая. Точное понимание локального интента и связь между локальными брендами и категориями услуг остаются критически важными для Google, особенно в контексте Google Maps, Local Search и мобильного поиска. Этот механизм предоставляет масштабируемый способ интерпретации локальных навигационных запросов и их обобщения.

Важность для SEO

Патент имеет значительное влияние (75/100), особенно для локального SEO (Local SEO). Он раскрывает механизм, с помощью которого Google интерпретирует связь между названием локального бренда и его категорией. Точность и консистентность категоризации бизнеса (например, в Google Business Profile) напрямую влияют на то, как система будет обрабатывать запросы, включающие название этого бизнеса, и его видимость в обобщенных результатах.

Детальный разбор

Термины и определения

Business Categories (Категории бизнеса)

Тип бизнеса, определяемый предлагаемыми продуктами или услугами. Могут быть организованы в иерархическую структуру.

Business Name (Название бизнеса)

Название, идентифицирующее конкретный бизнес.

Common Categories (Общие категории)

Категории, которые разделяют несколько бизнесов, имеющих идентичные компоненты названия в рамках одной группы.

Geographic Region (Географический регион)

Определенная территория (например, город, штат), используемая для ограничения анализа и создания локализованных соответствий.

Hierarchical Anthology/Tree of Categories (Иерархическая антология/дерево категорий)

Структура, организующая категории от общих к более специализированным (например, Ресторан -> Китайский ресторан -> Сычуаньская кухня).

Name Component (Компонент названия)

Подмножество названия бизнеса. Включает полное название, а также его части, такие как правильные префиксы (proper pre-fixes) и постфиксы (proper post-fixes). Например, для «Joe’s First Plumbing» компонентами могут быть «Joe’s», «Joe’s First», «Joe’s First Plumbing».

Name Component Group (Группа компонентов названия)

Набор идентичных (после нормализации) компонентов названия, полученных от разных бизнесов в регионе.

Prominence (Значимость/Известность)

Метрика значимости бизнеса. Используется для разрешения неоднозначности: бизнесы с низкой значимостью могут игнорироваться, если они мешают созданию соответствия.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент US9501571B1 является продолжением (continuation) более ранней заявки и фокусируется на методе использования сгенерированных соответствий при обработке запроса пользователя.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает полный цикл от генерации соответствий до их применения к запросу пользователя.

1. Система получает индикацию поискового запроса от пользователя.
2. (Офлайн-процесс, подразумеваемый для создания данных): Идентифицируются бизнесы в первом географическом регионе, связанном с пользователем.
3. (Офлайн): Определяются названия и категории для каждого бизнеса.
4. (Офлайн): Генерируются Name Components (подмножества названий).
5. (Офлайн): Генерируются Name Component Groups (группы идентичных компонентов).
6. (Офлайн): Для каждой группы определяется, разделяют ли компоненты в ней Common Categories.
7. (Офлайн): Если да, то Common Categories ассоциируются с компонентом названия этой группы.
8. (Онлайн-процесс): Система предоставляет пользователю эти Common Categories для включения (расширения) в запрос.

Ядром изобретения является создание локализованного индекса, связывающего токены (части названий) с категориями бизнеса на основе анализа консистентности этих связей внутри региона. При получении запроса система использует этот индекс для его семантического расширения.

Claim 8 (Зависимый): Детализирует процесс определения общих категорий.

1. Если в группе только один компонент, его категории считаются общими.
2. Если компонентов несколько, их категории сравниваются.

Claim 9 и 10 (Зависимые): Уточняют процесс сравнения категорий, включая возможность использования связанных или родительских категорий (parent category) из иерархической структуры для нахождения общности.

Если категории не совпадают точно, система может искать более общую родительскую категорию, которая является общей для всех бизнесов в группе.

Claim 11 (Зависимый): Описывает механизм разрешения неоднозначности с использованием Prominence.

Если компонент названия связан с бизнесом с низкой значимостью (low prominence) и этот бизнес мешает нахождению общей категории, он может быть удален из группы (дискардирован).

Claim 14 (Зависимый): Детализирует процесс использования соответствий в реальном времени.

1. Идентифицируется локация пользователя и соответствующий регион.
2. Определяется набор Name Components для этого региона.
3. Термины запроса сравниваются с этим набором.
4. При нахождении совпадения идентифицируются ассоциированные категории для расширения запроса.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает этапы индексирования (для офлайн-анализа) и понимания запросов (для онлайн-применения).

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков (Офлайн-процесс)
На этом этапе происходит основная работа по генерации соответствий. Система анализирует данные о бизнесе (вероятно, из базы данных типа Google Business Profile/Maps). Происходит анализ названий, локаций и категорий, генерация Name Components, их группировка и разрешение категорий. Результат сохраняется в виде индекса соответствий (Mapping Index), специфичного для каждого Geographic Region.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов (Онлайн-процесс)
В реальном времени система получает запрос, определяет локацию пользователя и соответствующий Geographic Region. Система проверяет термины запроса на совпадение с Name Components в индексе этого региона. При обнаружении совпадения система извлекает ассоциированные Business Categories и использует их для расширения (переписывания) запроса.

RANKING / METASEARCH – Ранжирование / Метапоиск
Расширенный запрос используется для поиска и ранжирования результатов, включая локальные листинги (Local Pack) и рекламу (Ads).

Входные данные (Офлайн):

• База данных бизнесов (Название, Локация, Категории).
• Определения географических регионов.
• Иерархическое дерево категорий.
• Данные для оценки Prominence бизнеса.

Выходные данные (Офлайн):

• Индекс соответствий: [Регион -> (Компонент Названия -> Категория)].

Входные данные (Онлайн):

• Запрос пользователя.
• Локация пользователя.
• Индекс соответствий.

Выходные данные (Онлайн):

• Расширенный поисковый запрос (включающий категории).

На что влияет

• Конкретные типы контента: В первую очередь влияет на локальные результаты поиска (Local Search), Google Maps, листинги бизнесов. Также влияет на показ релевантной рекламы.
• Специфические запросы: Влияет на запросы, содержащие полные или частичные названия бизнесов (навигационные, брендовые запросы). Позволяет системе понять, что пользователь ищет тип услуги, а не только конкретный бренд.
• Языковые и географические ограничения: Механизм по своей сути географически ограничен. Соответствия генерируются и применяются для конкретных регионов.

Когда применяется

• Триггеры активации: Активируется, когда система получает поисковый запрос и определяет местоположение пользователя.
• Условия применения: Применяется, если термин в запросе совпадает с Name Component в индексе соответствий для текущего Geographic Region пользователя, и для этого компонента существует однозначное соответствие категории.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Офлайн-генерация соответствий (Mapping Generation)

1. Определение региона: Идентифицируется географический регион (например, город).
2. Идентификация бизнесов: Определяются бизнесы, расположенные в этом регионе, их названия и категории.
3. Генерация компонентов: Для каждого бизнеса генерируются Name Components (полное название, префиксы, постфиксы).
4. Ассоциация категорий: Каждый компонент ассоциируется с категорией исходного бизнеса.
5. Группировка компонентов: Идентичные (после нормализации) компоненты от разных бизнесов объединяются в Name Component Groups.
6. Разрешение категорий (Category Resolution): Для каждой группы анализируются категории ассоциированных бизнесов.
7. Поиск общности: Определяется, есть ли у всех бизнесов в группе общая категория. Если прямых совпадений нет, система ищет общую родительскую категорию в иерархическом дереве.
8. Обработка неоднозначности (Prominence Check): Если общей категории нет из-за одного или нескольких бизнесов, проверяется их значимость (Prominence). Бизнесы с низкой значимостью могут быть проигнорированы.
9. Создание соответствия: Если общая категория найдена, создается соответствие между Name Component и Common Category.
10. Оптимизация и Фильтрация: Удаляются нежелательные соответствия:
    • Слишком общие категории.
    • Избыточные соответствия (например, «Ted’s Pizza» -> «Pizza»).
    • Соответствия с высоко географическими терминами (например, «New York» -> Категория), если они вызывают путаницу в данном регионе.
11. Хранение: Соответствия сохраняются в индексе для данного региона.

Процесс Б: Онлайн-обработка запроса (Query Expansion)

1. Получение запроса: Система получает запрос от пользователя.
2. Определение локации: Определяется местоположение пользователя и соответствующий географический регион.
3. Идентификация терминов: Анализируются термины и фразы в запросе.
4. Поиск соответствий: Система проверяет, совпадают ли термины запроса с Name Components в индексе для данного региона.
5. Расширение запроса: Если совпадение найдено, система извлекает ассоциированные категории и предоставляет их для расширения исходного запроса.
6. Выполнение поиска: Поиск выполняется с использованием расширенного запроса.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на использовании структурированных данных о бизнесе.

• Контентные факторы (Данные о бизнесе):
  • Business Name: Используется для генерации Name Components.
  • Business Categories: Критически важные данные для создания соответствий.
• Географические факторы:
  • Локация бизнеса (адрес, координаты): Используется для определения принадлежности к Geographic Region.
  • Локация пользователя (IP, GPS, ввод вручную): Используется для выбора соответствующего регионального индекса при обработке запроса.

Какие метрики используются и как они считаются

• Common Category (Общая категория): Определяется путем сравнения категорий бизнесов в Name Component Group. Используется логика пересечения множеств. Если прямого пересечения нет, используется иерархический анализ для поиска ближайшего общего предка (родительской категории).
• Prominence (Значимость): Метрика значимости бизнеса. Патент не описывает, как она рассчитывается, но указывает на ее использование для разрешения неоднозначности. Если бизнес имеет низкую Prominence, он может быть исключен из анализа.
• Уровень обобщения категории: Метрика (не описана детально), используемая для фильтрации слишком общих категорий, которые не принесут пользы при расширении запроса.
• Идентичность компонентов: Сравнение Name Components (вероятно, после нормализации) для их группировки.

Выводы

1. Локализация понимания запросов: Google активно использует географический контекст для интерпретации названий бизнесов. Одно и то же название может быть обобщено до разных категорий в разных регионах, или не обобщено вовсе, если оно неоднозначно.
2. Обобщение брендов до категорий: Основная цель механизма — понять, когда название бизнеса может служить синонимом категории услуги в данном регионе. Это позволяет улучшить результаты по брендовым запросам, показывая альтернативы, и улучшить релевантность рекламы.
3. Критичность консистентной категоризации: Механизм полагается на точность данных о категориях бизнеса (источником которых часто является Google Business Profile). Некорректная или неконсистентная категоризация может привести к ошибкам в обобщении или невозможности его создать.
4. Обработка неоднозначности и роль Prominence: Система стремится избегать неоднозначных соответствий. Если компонент названия используется разными типами бизнесов, соответствие не будет создано. Однако Prominence (значимость бренда) является важным фактором: система предпочтет создать соответствие для известного бренда, игнорируя менее значимые бизнесы с похожими названиями.
5. Использование иерархии категорий: Система способна обобщать категории до более высокого уровня (например, от «Сычуаньский ресторан» и «Кантонский ресторан» до «Китайский ресторан»), чтобы найти общую связь между бизнесами.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Точная и консистентная категоризация в GBP: Убедитесь, что основной и дополнительные категории в Google Business Profile (и других источниках локальных данных) максимально точно отражают деятельность бизнеса. Это напрямую влияет на способность системы создать корректное соответствие (mapping).
• Построение локальной значимости (Local Prominence): Работайте над узнаваемостью и авторитетностью бренда в целевом регионе. Высокая Prominence помогает системе разрешать неоднозначности в пользу вашего бизнеса, если существуют другие компании с похожими названиями, но в других категориях.
• Анализ локальной конкуренции при выборе названия: При запуске нового бизнеса или ребрендинге анализируйте существующие названия в вашем регионе. Избегайте названий, которые уже используются множеством разнотипных бизнесов, так как это создает неоднозначность и мешает системе создать категориальное обобщение.
• Мониторинг брендовых запросов: Отслеживайте, какие результаты и реклама показываются по запросам, включающим ваше название. Если вы видите много нерелевантных результатов или рекламы конкурентов из смежных ниш, это может указывать на то, что система расширяет запрос с использованием слишком общей категории.

Worst practices (это делать не надо)

• Некорректная категоризация (Category Spamming): Выбор нерелевантных категорий в попытке охватить больше запросов может привести к тому, что система не сможет создать однозначное соответствие для вашего названия, или создаст некорректное обобщение.
• Использование слишком общих или неоднозначных названий: Использование названий, которые совпадают с общими терминами или названиями множества других локальных бизнесов в разных категориях, затрудняет работу алгоритма обобщения.
• Игнорирование географической специфики: Применение единой стратегии нейминга и категоризации для сетевого бизнеса без учета локального контекста в каждом городе/регионе.
• Чрезмерное использование ключевых слов в названии: Патент указывает на фильтрацию избыточных соответствий (например, «Ted’s Pizza» -> «Pizza»). Система стремится найти нетривиальные обобщения, поэтому полагаться только на ключевые слова в названии для определения категории может быть недостаточно.

Стратегическое значение

Патент подчеркивает важность управления сущностями (Entity Management) в локальном SEO. Он демонстрирует, что Google не просто ищет совпадения ключевых слов, а строит сложные, локализованные модели для понимания взаимосвязи между названиями местных брендов и услугами, которые они предоставляют. Стратегия должна фокусироваться на создании сильного, однозначного и известного локального бренда, чья деятельность корректно категоризирована в базе данных Google.

Практические примеры

Сценарий: Обобщение названия локальной сети пекарен

1. Контекст: В Городе А существует сеть из 10 пекарен под названием «Свежесть». Все они категоризированы как «Пекарня» (Bakery). Других бизнесов с названием «Свежесть» в этом городе нет.
2. Офлайн-процесс: Система анализирует Город А. Генерируется Name Component «Свежесть». Создается Name Component Group для «Свежесть», включающая все 10 пекарен. Система определяет, что Common Category — «Пекарня». Создается соответствие: [Город А: «Свежесть» -> «Пекарня»].
3. Онлайн-процесс: Пользователь в Городе А ищет «Свежесть».
4. Расширение запроса: Система определяет локацию пользователя (Город А), находит соответствие и расширяет запрос до [«Свежесть» OR «Пекарня»].
5. Результат: Пользователь видит не только листинги сети «Свежесть», но и потенциально другие релевантные пекарни в выдаче или релевантную рекламу от других пекарен.

Сценарий: Обработка неоднозначности с помощью Prominence

1. Контекст: В Городе Б есть известный автодилер «Авангард» (категория «Автодилер») и небольшой, малоизвестный салон красоты «Авангард» (категория «Салон красоты»).
2. Офлайн-процесс: Создается Name Component Group для «Авангард». Система видит две разные категории. Общей категории нет.
3. Проверка Prominence: Система определяет, что автодилер имеет высокую Prominence, а салон красоты — низкую.
4. Разрешение неоднозначности: Система игнорирует салон красоты для целей обобщения.
5. Результат: Создается соответствие: [Город Б: «Авангард» -> «Автодилер»].

Вопросы и ответы