Как Google ранжирует изображения локаций, прогнозируя будущие условия (погоду, время суток, сезон) на момент визита пользователя

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему контекстуальной нерелевантности стандартных изображений для географических локаций. Обычно поиск возвращает изображения, сделанные при идеальных условиях (например, солнечный день). Однако, если пользователь находится в пути или планирует поездку на определенное время (например, ночью или зимой), эти «идеальные» изображения не соответствуют тому, как локация будет выглядеть по прибытии пользователя. Изобретение улучшает пользовательский опыт, предоставляя визуально релевантные изображения, соответствующие ожидаемым условиям.

Что запатентовано

Запатентована система для автоматического выбора и ранжирования изображений географической локации, которые наиболее визуально релевантны условиям, ожидаемым в будущий момент времени (Future Point in Time). Система определяет этот будущий момент (например, время прибытия пользователя), прогнозирует условия окружающей среды (Environmental Conditions) на это время и сопоставляет их с условиями, изображенными на доступных фотографиях локации (Condition Information).

Как это работает

Система работает следующим образом:

• Прогнозирование времени визита: Определяется, когда пользователь будет в локации (Future Point in Time). Это основывается на текущем GPS-положении и скорости движения пользователя, данных в поисковом запросе или истории поиска (Search History/Navigation History), например, покупка сезонных товаров (лыж) или бронирование отеля на конкретную дату.
• Прогнозирование условий: Система получает информацию об ожидаемых условиях (Environmental Information) в локации на этот будущий момент (например, прогноз погоды, время суток, сезон, праздничные события).
• Анализ изображений: Для каждого доступного изображения определяется Condition Information (условия, при которых оно было снято). Это делается через метаданные (время съемки, настройки камеры, например, баланс белого) или через анализ самого изображения (Image Analysis для идентификации снега, темноты, дождя).
• Ранжирование и выбор: Изображения ранжируются на основе того, насколько их Condition Information соответствует прогнозируемым Environmental Conditions. Изображение с наивысшим рейтингом выбирается для показа.

Актуальность для SEO

Высокая. Персонализация, контекстуализация и прогнозирование намерений пользователя являются ключевыми направлениями развития поиска, особенно в мобильных и локальных сервисах (Google Maps, Street View). Использование сигналов пользователя (история поиска, местоположение) для адаптации визуальных результатов полностью соответствует современным стратегиям Google.

Важность для SEO

Влияние на SEO оценивается как среднее-высокое (65/100), с сильным уклоном в Локальное SEO и Оптимизацию Изображений. Патент не описывает ранжирование веб-страниц, но критически важен для понимания того, как Google использует контекст и визуальные данные для представления локальных сущностей. Этот механизм напрямую влияет на то, как потенциальные клиенты увидят бизнес в Google Maps или Image Search, что может влиять на CTR и конверсию.

Детальный разбор

Термины и определения

Condition Information (Информация об условиях)

Данные, связанные с изображением, определяющие условия (погода, время суток, сезон), которые изображены на нем. Получаются из метаданных (настройки камеры, дата) или путем анализа изображения (image analysis).

Environmental Conditions / Environmental States (Условия окружающей среды / Состояния окружающей среды)

Фактические или прогнозируемые условия в географической локации в определенный момент времени. Это состояния, которые могут меняться со временем (погода, освещенность, сезон).

Environmental Information (Информация об окружающей среде)

Данные, идентифицирующие ожидаемые Environmental Conditions в локации в Future Point in Time. Получаются из внешних источников (например, служба погоды).

Future Point in Time (Будущий момент времени)

Прогнозируемое время, когда пользователь будет находиться в запрашиваемой локации (например, расчетное время прибытия или дата запланированной поездки).

Image Ranking Module (Модуль ранжирования изображений)

Компонент системы, отвечающий за определение порядка приоритета показа изображений пользователю на основе их визуальной релевантности ожидаемым условиям.

Navigation History / Search History (История навигации / История поиска)

Данные о действиях пользователя (поисковые запросы, покупки, бронирования), используемые для прогнозирования Future Point in Time.

Researched Items (Изученные товары)

Товары, которые пользователь искал или изучал. Являются ключевым сигналом в Search History для определения контекста и времени будущей поездки (например, поиск лыж).

Street Level Images (Изображения уровня улицы, Street Views)

Фотографии, снятые на уровне земли. Основной тип контента, упоминаемый в патенте.

Visual Features (Визуальные признаки)

Элементы, извлеченные из изображения в процессе image analysis, которые помогают определить условия (например, наличие снега, темное освещение).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод выбора изображений локации.

1. Система получает запрос на изображения локации.
2. Идентифицируется набор изображений, показывающих разные условия в этой локации (определяемые как environmental states which are subject to change).
3. Для каждого изображения определяется Condition Information, в том числе на основе настроек камеры (camera settings), специфичных для этого состояния среды.
4. Определяется Future Point in Time, когда пользователь будет в этой локации.
5. Система получает expected environmental information, прогнозирующую условия в локации на этот Future Point in Time (включая погоду, время суток или повторяющееся событие).
6. Набор изображений ранжируется на основе сравнения ожидаемой информации и Condition Information каждого изображения.
7. Выбирается изображение для показа, которое наиболее точно соответствует ожидаемым условиям.
8. Ключевое уточнение (обязательное условие в Claim 1): Future Point in Time определяется на основе истории поиска пользователя (user’s search history), включая информацию об изученных товарах для использования в локации (researched items for use at the location), относящихся к определенному периоду времени.

Claim 2 (Зависимый от 1): Уточняет механизм ранжирования.

Ранжирование включает идентификацию visual features в каждом изображении. Визуальные признаки в изображении с наивысшим рангом соответствуют полученной environmental information.

Claim 6 (Зависимый от 1): Уточняет метод определения условий на изображении.

Условия определяются с помощью image analysis, включая извлечение признаков изображения (image features), которые соответствуют конкретным условиям.

Claims 8 и 9 (Независимые): Описывают ту же логику в терминах системы и носителя, подтверждая ключевые элементы: использование camera settings для идентификации условий и использование user’s search history (включая researched items) для прогнозирования будущего времени визита.

Где и как применяется

Изобретение применяется в системах поиска и отображения географических изображений, таких как Google Maps, Street View и Google Image Search для локальных запросов.

INDEXING & FEATURE EXTRACTION – Индексирование и Извлечение Признаков

На этом этапе система собирает и обрабатывает изображения.

• Сбор данных: Сохранение изображений, их координат, даты съемки и метаданных (включая camera settings).
• Извлечение признаков: Система анализирует изображения офлайн для извлечения Visual Features и определения Condition Information (например, классификация как «зима», «ночь», «дождь»). Используется image analysis и анализ метаданных.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов

Система анализирует запрос и контекст пользователя для прогнозирования намерений.

• Анализ контекста: Система использует текущее местоположение пользователя (GPS), скорость движения, а также Navigation History и Search History (историю поиска товаров, покупки, бронирования) для определения Future Point in Time.
• Анализ запроса: Запрос может содержать сигналы о желаемых условиях (например, запрос «лыжный курорт» подразумевает интерес к зимним условиям).

RANKING – Ранжирование (Изображений)

Основной этап применения патента.

• Получение внешних данных: Система запрашивает Environmental Information (прогноз погоды, время суток) для локации на рассчитанный Future Point in Time.
• Ранжирование: Image Ranking Module сравнивает Condition Information (рассчитанную на этапе индексирования) с ожидаемой Environmental Information и ранжирует набор доступных изображений.
• Выбор: Выбирается изображение с наивысшим рейтингом соответствия.

На что влияет

• Конкретные типы контента: В первую очередь влияет на Street Level Images (Street View), аэрофотосъемку и изображения в картографических сервисах и локальной выдаче. Не влияет на ранжирование веб-документов.
• Специфические запросы: Локальные запросы (поиск мест, маршрутов) и запросы, связанные с планированием поездок.
• Конкретные ниши или тематики: Ниши, где визуальное представление сильно зависит от времени, погоды или сезона: туризм (курорты, отели), недвижимость, развлечения на открытом воздухе.

Когда применяется

• Триггеры активации: Активируется при запросе изображений географической локации.
• Условия работы алгоритма: Применяется, когда у системы есть (А) несколько изображений этой локации, снятых при разных условиях, и (Б) достаточно данных для прогнозирования Future Point in Time или определения контекста пользователя.

Пошаговый алгоритм

Процесс выбора и ранжирования изображений локации:

1. Получение запроса: Система получает запрос на изображения географической локации.
2. Идентификация набора изображений: Система идентифицирует набор доступных изображений для данной локации, изображающих различные условия.
3. Определение времени будущего визита: Система определяет Future Point in Time. Это включает:
   • Анализ истории поиска пользователя (Search History/Navigation History) на предмет бронирований или исследований товаров (researched items), связанных с конкретным сезоном (обязательный шаг согласно Claim 1).
   • Расчет времени прибытия на основе текущего местоположения (GPS) и скорости движения.
   • Анализ поискового запроса на наличие временных или сезонных индикаторов.
4. Получение данных об ожидаемых условиях: Система получает Environmental Information, идентифицирующую ожидаемые условия в локации на определенный Future Point in Time (прогноз погоды, время суток, сезонные события).
5. Анализ условий изображений (может выполняться заранее): Для каждого изображения определяется Condition Information. Это включает:
   • Анализ метаданных (дата, время съемки).
   • Анализ технических параметров (camera settings, например, баланс белого).
   • Анализ изображения (image analysis) для извлечения Visual Features (например, идентификация снега, дождя, темного освещения).
6. Ранжирование изображений: Набор изображений ранжируется на основе степени соответствия между Condition Information каждого изображения и полученной Environmental Information.
7. Выбор и отображение: Изображение с наивысшим рангом, которое наиболее точно отражает ожидаемые условия, выбирается для отображения.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент явно указывает на использование следующих типов данных:

Пользовательские факторы:

• История поиска и навигации (Navigation History / Search History): Журналы поисковых запросов, бронирований, покупок. В Claims прямо указано использование истории поиска, включая researched items for use at the location (например, поиск лыж).
• Текущее местоположение и скорость: Данные от GPS для расчета времени прибытия.
• Поисковый запрос: Текст запроса может содержать индикаторы времени или сезона.

Мультимедиа факторы (Данные изображений):

• Изображение (Image Data): Пиксельные данные для image analysis.
• Метаданные камеры (Camera settings): Настройки, использованные при съемке (например, баланс белого, экспозиция), которые могут указывать на условия освещения (день/ночь/облачно). Это явно указано в Claims.
• Теги/Метки (Labels): Пользовательские или административные метки, идентифицирующие условия.

Географические и Временные факторы:

• Координаты (Latitude/longitude): Для идентификации локации.
• Дата и время съемки: Метаданные изображения.

Внешние данные:

• Данные о погоде: Текущие условия и прогнозы погоды от внешних служб.
• Данные о времени: Часовые пояса, время восхода/заката.

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не предоставляет конкретных формул ранжирования, но описывает используемые методы и метрики:

• Расчетное время прибытия (ETA): Метрика Future Point in Time, рассчитываемая на основе расстояния и скорости движения или на основе данных из истории поиска (researched items).
• Condition Information Score: Оценка условий, изображенных на картинке. Рассчитывается с помощью:
  • Image Analysis: Методы компьютерного зрения для извлечения Visual Features и классификации сцен (определение освещенности, наличия снега).
  • Анализ метаданных: Интерпретация настроек камеры и времени съемки.
• Рейтинг соответствия (Matching Score): Метрика, определяющая, насколько близко Condition Information изображения соответствует прогнозируемой Environmental Information. Изображения ранжируются по этой метрике.

Выводы

1. Контекст и прогнозирование намерений критичны: Google активно использует данные пользователя (местоположение, историю поиска, даже историю исследований товаров) для прогнозирования будущих действий и адаптации результатов поиска под этот будущий контекст.
2. Визуальная релевантность приоритетнее «идеальной картинки»: Система предпочитает показать пользователю то, что он реально увидит по прибытии (например, ночной или дождливый вид), а не самую красивую фотографию локации. Релевантность определяется будущим контекстом.
3. Глубокий анализ изображений и метаданных: Google использует не только компьютерное зрение для понимания содержания изображения (image analysis, visual features), но и технические метаданные, такие как настройки камеры (camera settings), для определения условий съемки.
4. Персонализация через историю поиска товаров: Патент явно защищает (в Claims 1, 8, 9) использование истории исследования товаров (researched items) для определения контекста поездки. Если пользователь искал лыжи, система отдаст приоритет зимним фотографиям, даже летом.
5. Многообразие визуального контента важно для Local SEO: Система эффективно работает только тогда, когда доступно несколько изображений локации, снятых при разных условиях. Это подчеркивает важность наличия разнообразного визуального контента для локальных сущностей.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Рекомендации для Локального SEO и оптимизации изображений:

• Обеспечьте разнообразие визуального контента: Загружайте в Google Business Profile (GBP) и размещайте на сайте высококачественные изображения локации при различных условиях: в разное время суток (день/ночь), в разные сезоны (зима/лето), во время различных погодных условий и во время ключевых событий (например, с праздничными украшениями). Это увеличивает вероятность того, что система выберет ваше изображение как наиболее релевантное контексту пользователя.
• Оптимизируйте и сохраняйте метаданные изображений (EXIF): Убедитесь, что EXIF-данные изображений, особенно дата, время и геолокация, точны и не удалены. Патент предполагает, что технические параметры (camera settings) и временные метки используются для определения Condition Information.
• Стимулируйте пользовательский контент (UGC) в разное время: Поощряйте клиентов оставлять фотографии в разное время года и при разных условиях. Больший пул разнообразных изображений улучшает работу системы контекстного выбора.
• Используйте семантическую разметку для сезонного контента на сайте: На сайте четко разделяйте контент, относящийся к разным сезонам. Используйте четкие текстовые описания изображений (alt-текст, подписи), указывающие на условия (например, «Летняя веранда ресторана X», «Зимний вид на отель Y»).

Worst practices (это делать не надо)

• Использование только «идеальных» или стоковых фото: Размещение только профессиональных фотографий, сделанных в идеальный солнечный день. Если пользователь ищет информацию ночью или зимой, эти фото будут признаны нерелевантными контексту и могут быть заменены менее качественными, но более подходящими по условиям изображениями.
• Удаление или манипуляция метаданными: Удаление EXIF-данных лишает Google возможности точно определить условия съемки. Попытка обмануть систему, изменяя дату или местоположение съемки, может привести к неверной классификации Condition Information.
• Игнорирование сезонности бизнеса: Если бизнес имеет ярко выраженную сезонность (например, пляжный отель), но не предоставляет актуальный визуальный контент для пикового сезона, система не сможет эффективно представить его пользователям, планирующим поездку в этот период.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегическую важность контекстуального и персонализированного поиска, особенно в локальном SEO. Google стремится не просто отвечать на запрос, а предугадывать потребности пользователя в будущем. Для SEO это означает, что оптимизация должна учитывать весь контекст пользователя, включая его местоположение, время и предыдущее поведение в сети (включая историю поиска товаров). Понимание того, как Google интерпретирует визуальный контент и его связь с временными и погодными условиями, становится ключевым для эффективного представления локального бизнеса.

Практические примеры

Сценарий 1: Оптимизация GBP для горнолыжного курорта (Использование истории поиска)

• Действие: SEO-специалист обеспечивает загрузку в GBP двух наборов фотографий: летние виды и зимние виды (заснеженные трассы).
• Как работает система: Пользователь в октябре ищет информацию о курорте. Система анализирует его историю поиска и видит недавние запросы о покупке сноуборда (researched items).
• Результат: Система определяет контекст как «планирование зимней поездки» и отдает приоритет показу зимних фотографий курорта, даже если на улице еще осень (Claim 1 в действии).

Сценарий 2: Пользователь в пути к ресторану

• Действие: Владелец ресторана загрузил качественные фотографии фасада как днем, так и ночью (с включенной подсветкой).
• Как работает система: Пользователь ищет ресторан в Google Maps, находясь в пути. Система по GPS определяет его скорость и рассчитывает время прибытия (Future Point in Time) в 21:00. Система определяет, что в это время будет темно.
• Результат: Google Maps показывает пользователю ночную фотографию ресторана, так как она наиболее визуально релевантна тому, что пользователь увидит по прибытии.

Вопросы и ответы