Как Google динамически определяет границы локальной выдачи на основе плотности бизнеса и категории запроса

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему неэффективности использования статических географических радиусов (например, 5 км) для локального поиска. Готовность пользователя путешествовать сильно зависит от контекста: типа искомого бизнеса (товар повседневного спроса vs. специализированная услуга) и местоположения (центр мегаполиса vs. сельская местность). Изобретение направлено на динамическое определение географической области, которая соответствует ожиданиям пользователя в конкретной ситуации.

Что запатентовано

Запатентована система для динамического определения «релевантной области» (Relevance Area или Extent) для отбора локального контента. Система анализирует Business Category (категорию бизнеса) запроса и Business Category Density (плотность таких бизнесов) в местоположении пользователя. На основе этой плотности вычисляется оптимальный географический охват. Также запатентован механизм корректировки самой категории (сужение или расширение), если плотность слишком высока или низка.

Как это работает

Система работает в несколько этапов:

• Определение контекста: Идентифицируются категория бизнеса и местоположение пользователя.
• Анализ плотности: Система оценивает, насколько насыщена данная локация бизнесами этой категории.
• Определение охвата (Extent): На основе плотности вычисляется географический охват. Высокая плотность (например, кафе в центре города) ведет к малому охвату. Низкая плотность (например, специализированный магазин в пригороде) ведет к большому охвату.
• Адаптация формы: Охват может иметь неправильную форму (irregular shape), например, следуя основным дорогам в сельской местности, учитывая доступность.
• Корректировка: Если количество результатов не оптимально (не соответствует Threshold Number), система может либо скорректировать географический охват, либо изменить категорию на более узкую или широкую.

Актуальность для SEO

Высокая. Динамическое определение близости (Dynamic Proximity) является фундаментальным аспектом современных алгоритмов локального поиска Google (включая обновления типа Vicinity). Патент описывает базовую логику, определяющую, какие бизнесы конкурируют между собой в Local Pack и Google Maps для конкретного запроса и локации.

Важность для SEO

Патент имеет критическое значение (8.5/10) для Local SEO и локальной рекламы (Google Ads). Он объясняет механизм, который определяет географические границы конкуренции. Понимание того, что радиус поиска не фиксирован, а зависит от плотности конкурентов в конкретной категории и регионе, является ключом к эффективной локальной стратегии продвижения и точной настройке GBP.

Детальный разбор

Термины и определения

Business Category (Категория бизнеса)

Классификация бизнеса, связанная с поисковым запросом (например, «пиццерия»). Система использует иерархию категорий (широкие и узкие).

Business Category Density (Плотность категории бизнеса)

Метрика, показывающая, сколько бизнесов определенной категории расположено в конкретной географической области. Высокая плотность означает много бизнесов на малой площади.

Extent (Охват, Граница)

Динамически определяемая область вокруг местоположения поиска, используемая как критерий для выбора локального контента. Может иметь нерегулярную форму.

Global Directory of Businesses (Глобальный каталог бизнесов)

База данных (аналог базы Google Maps/GBP), содержащая информацию о компаниях, включая их категории и местоположение. Используется для расчета плотности.

Relevance Area (Область релевантности)

Географическая область, определенная Extent, которую система считает релевантной для пользователя с учетом его готовности путешествовать за товаром/услугой.

Threshold Number (Пороговое количество)

Целевое (минимальное или максимальное) количество локальных результатов, которое система стремится получить при определении Extent или корректировке категории.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент описывает два основных механизма оптимизации локальной выдачи: корректировку географического охвата и корректировку категории бизнеса.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает процесс с акцентом на сужение категории при высокой плотности.

1. Система получает поисковый запрос, определяет первую категорию бизнеса (C1) и местоположение (L).
2. Определяется конкретная географическая область (Extent). Форма этой области определяется на основе местоположения (например, с учетом дорог).
3. Подсчитывается количество бизнесов категории C1 в этой области.
4. Ключевое действие: Если это количество превышает заданный порог (predefined threshold), система идентифицирует вторую, более узкую категорию бизнеса (C2) (more narrow business category).
5. Система предоставляет локальный контент, основываясь на области и второй (уточненной) категории C2.

Это механизм повышения точности выдачи путем семантического уточнения (нишевания), когда в широкой категории слишком много результатов.

Claim 15 (Независимый пункт): Описывает аналогичный процесс сужения категории, но в контексте проведения рекламного аукциона.

1. Процесс повторяет шаги Claim 1 (определение области, подсчет плотности C1, сужение до C2, если порог превышен).
2. Проводится аукцион (conducting an auction) для бизнес-сущностей категории C2, расположенных в этой релевантной области.
3. Контент (реклама) предоставляется на основе результатов аукциона.

Claim 9 (Зависимый от 1): Детализирует процесс определения географической области (Extent).

Это итеративный процесс, включающий:

1. Идентификацию порогового количества результатов (Threshold Number).
2. Идентификацию области, которая предположительно содержит это количество.
3. Запрос к базе данных и определение фактического количества сущностей в этой области.

Claims 10 и 11 (Зависимые от 9): Описывают корректировку географической области.

Примечание: Текст Claims 10 и 11 в патенте содержит явные опечатки (противоречия в increase/decrease). Ниже приведена логическая интерпретация, соответствующая общему описанию патента (Description):

• Если фактическое количество сущностей больше максимального порога, область модифицируется (сужается), чтобы уменьшить количество результатов.
• Если фактическое количество сущностей меньше минимального порога, область модифицируется (расширяется), чтобы увеличить количество результатов.

Где и как применяется

Изобретение применяется в системах локального поиска (Google Maps, Local Pack) и локальной рекламы (Google Ads).

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе формируется Global Directory of Businesses. Система также может предварительно рассчитывать (pre-computing) карты плотности бизнеса (map of business density) по категориям в глобальном масштабе.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Система определяет локальный интент, идентифицирует Business Category и определяет местоположение пользователя или область интереса.

RANKING (L1 Retrieval) / Ad Selection
Основное применение патента. На этапе отбора кандидатов (Retrieval) для ранжирования или аукциона механизм используется как динамический фильтр:

1. Расчет плотности: Оценивается Business Category Density в данной локации.
2. Определение охвата: Вычисляется размер и форма Extent.
3. Корректировка: Итеративная корректировка Extent или Business Category для достижения Threshold Number результатов.
4. Отбор кандидатов: Только бизнесы, соответствующие финальной категории и находящиеся в пределах финального Extent, допускаются к дальнейшему ранжированию или аукциону.

Входные данные:

• Поисковый запрос и местоположение пользователя.
• Global Directory of Businesses (категории, координаты).
• Предварительно рассчитанные карты плотности бизнеса.
• Данные о дорожной сети и доступности местности.

Выходные данные:

• Динамически определенный Extent (Relevance Area).
• Скорректированная категория бизнеса (если применялось).
• Набор локальных кандидатов для ранжирования или аукциона.

На что влияет

• Конкретные типы контента: Листинги Google Business Profile (GBP), локальные страницы сайтов, локальная реклама.
• Специфические запросы: Запросы с локальным интентом (явным и неявным).
• Конкретные ниши или тематики: Влияет на все локальные ниши. Эффект сильно различается для ниш с высокой плотностью (кафе, рестораны) и низкой плотностью (узкоспециализированные услуги).
• Географические ограничения: Механизм адаптируется к разным типам местности (мегаполис, сельская местность), учитывая плотность населения и инфраструктуру (дороги).

Когда применяется

• Триггеры активации: Обнаружение локального интента в запросе.
• Условия корректировки: Механизмы корректировки (изменение Extent или Business Category) активируются, когда количество найденных бизнесов выходит за рамки оптимальных пороговых значений (Threshold Number – минимум или максимум).

Пошаговый алгоритм

Процесс динамического определения локальной выдачи:

1. Получение запроса: Система получает поисковый запрос.
2. Идентификация параметров: Определяется исходная категория бизнеса (C1) и местоположение поиска (L).
3. Определение исходного охвата (E1): На основе плотности категории C1 в локации L определяется начальная географическая область (Extent). Учитывается инфраструктура для определения формы E1.
4. Подсчет результатов: Система запрашивает Global Directory и подсчитывает фактическое количество бизнесов (Count) категории C1 в пределах E1.
5. Сравнение с порогом (T): Система сравнивает Count с пороговыми значениями T (Min/Max).
6. Корректировка:
   • Сценарий А (Count > T Max – Слишком много результатов): Активируется механизм сужения.
     1. Вариант 1 (Сужение Географии): Система уменьшает размер E1 до E2.
     2. Вариант 2 (Сужение Категории): Система заменяет C1 на более узкую категорию C2 (например, «Ресторан» -> «Итальянский ресторан») (Claims 1, 15).
   • Сценарий Б (Count < T Min – Слишком мало результатов): Активируется механизм расширения.
     1. Вариант 1 (Расширение Географии): Система увеличивает размер E1 до E3. Форма может адаптироваться к дорожной сети.
     2. Вариант 2 (Расширение Категории): Система может заменить C1 на более широкую категорию C3 (например, «Пиццерия» -> «Ресторан»).
7. Итерация (Опционально): Процесс может повторяться с шага 4 с новыми параметрами до достижения порогов.
8. Финализация и Выдача: Определяется финальный набор бизнесов. Они ранжируются (Local Pack) или участвуют в аукционе (Ads). Результаты предоставляются пользователю.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Географические факторы:
  • Местоположение пользователя или область интереса (GPS, IP, явное указание).
  • Точное местоположение (координаты) бизнесов из Global Directory.
  • Данные о дорожной сети, проходимости (accessibility of the terrain) и плотности населения (population density). Используются для определения формы и размера Extent.
• Структурные факторы (Данные каталога):
  • Business Category, присвоенная каждому бизнесу.
  • Иерархия категорий (для возможности сужения или расширения).

Какие метрики используются и как они считаются

• Business Category Density: Метрика плотности. Рассчитывается как количество бизнесов категории на единицу площади. Может быть предварительно рассчитана и сохранена в виде карты плотности (map of business density).
• Extent (Охват) / Relevance Area: Динамическая метрика географической области. Размер обратно пропорционален Business Category Density. Форма адаптируется к инфраструктуре (может быть некруглой – non-circular region).
• Threshold Number (Пороговое количество): Заданное целевое количество результатов (минимум/максимум). Используется как критерий для запуска механизмов корректировки.

Выводы

1. Близость (Proximity) в локальном поиске динамична: Google не использует фиксированный радиус. Relevance Area рассчитывается для каждого запроса и локации индивидуально.
2. Плотность конкуренции определяет радиус выдачи: Ключевой фактор — Business Category Density. Чем больше конкурентов в нише рядом, тем меньше географический охват поиска. В высококонкурентных зонах фактор близости становится критически важным.
3. География и инфраструктура влияют на форму выдачи: Extent не всегда является кругом. Система учитывает дорожную сеть и физическую доступность, формируя области неправильной формы, особенно в малонаселенных районах.
4. Адаптивная категоризация как фильтр: Google активно управляет количеством результатов, автоматически сужая (при высокой плотности) или расширяя (при низкой плотности) категорию бизнеса, связанную с запросом.
5. Фильтр допуска к ранжированию и аукциону: Описанный механизм определяет, какие бизнесы вообще будут допущены к показу. Если бизнес находится за пределами динамически рассчитанного Extent, он не попадет в выдачу, независимо от других факторов.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Максимально точная категоризация в GBP: Выбирайте наиболее специфичную основную категорию в Google Business Profile. Это критично для корректного расчета Business Category Density. В высококонкурентных нишах это также помогает пройти фильтр, когда Google применяет механизм сужения категории (Claim 1).
• Анализ плотности локального рынка: Изучите насыщенность вашей категории в вашем районе. Понимание плотности поможет реалистично оценить потенциальный радиус охвата вашего бизнеса в Google Maps и Local Pack.
• Гиперлокальная оптимизация (для высокой плотности): Если вы в зоне с высокой плотностью, радиус поиска будет маленьким. Сосредоточьтесь на гиперлокальных сигналах (упоминания района, локальные ссылки) и узкой специализации, чтобы выиграть у ближайших конкурентов.
• Оптимизация широкого охвата (для низкой плотности): Если вы в зоне с низкой плотностью, радиус будет шире и может следовать дорогам. Убедитесь, что ваш контент и настройки Service Areas указывают на обслуживание более широкой территории и учитывают основные транспортные маршруты.

Worst practices (это делать не надо)

• Использование фиксированных радиусов для анализа: Бессмысленно отслеживать позиции или анализировать конкурентов в статическом радиусе (например, 5 км). Поскольку Extent динамический, реальная зона конкуренции постоянно меняется. Используйте инструменты типа GeoGrid для анализа.
• Выбор слишком широкой основной категории: Выбор общей категории (например, «Магазин») может привести к тому, что система определит высокую плотность и сильно сузит радиус, или применит сужение категории, исключив вас из выдачи по более точным запросам.
• Игнорирование инфраструктуры и доступности: Рассчитывать на клиентов из районов с плохой транспортной доступностью (например, за рекой без моста), даже если они близко по прямой. Система может исключить эти районы из Relevance Area.

Стратегическое значение

Патент подтверждает, что Local SEO требует глубокого понимания гиперлокальной конкуренции, плотности рынка и инфраструктуры. Успех зависит от того, как система определяет границы рынка в реальном времени. Стратегия должна строиться на точном позиционировании (категоризации) и реалистичной оценке географического охвата, который Google предоставит в конкретной нише и локации.

Практические примеры

Сценарий 1: Высокая плотность и сужение охвата (Город)

1. Запрос: «Кофейня». Локация: Центр мегаполиса.
2. Действие системы: Определяется чрезвычайно высокая Business Category Density.
3. Определение Extent: Система устанавливает очень маленький Extent (например, радиус 300 метров), предполагая, что пользователь пойдет пешком.
4. Результат для SEO: В Local Pack попадут только кофейни в непосредственной близости. Кофейня в 1 км уже не будет видна.

Сценарий 2: Низкая плотность и расширение охвата (Сельская местность)

1. Запрос: «Ремонт сельхозтехники». Локация: Поселок.
2. Действие системы: Плотность низкая.
3. Определение Extent: Система расширяет Extent до 50+ км. При этом форма области следует основным шоссе (irregular shape), так как пользователь будет перемещаться на машине.
4. Результат для SEO: Сервисный центр в соседнем городе имеет высокие шансы попасть в выдачу, даже находясь далеко.

Сценарий 3: Сужение категории (Claim 1)

1. Запрос: «Юрист». Локация: Деловой центр города.
2. Действие системы: Исходная категория (C1) – «Юрист». Система определяет Extent и обнаруживает, что количество юристов значительно превышает порог (T Max).
3. Корректировка: Система применяет механизм сужения категории. Она ищет более узкую релевантную категорию (C2), например, «Юрист по недвижимости» или «Адвокат по уголовным делам» (в зависимости от других сигналов интента).
4. Результат для SEO: Система отбирает контент, используя C2. Юристы общей практики могут быть исключены из топа в пользу специалистов узкого профиля.

Вопросы и ответы