Всередині Google Maps: 72 сигнали ранжування та архітектура локального пошуку

Коли бізнес з'являється на Картах Google, список, який ви бачите, є кінцевим продуктом набагато більшої системи.

За ним стоїть канонічна географічна сутність, зібрана з кількох джерел даних, підключена до Графа знань та Інтернету, оцінена кількома системами ранжування, відфільтрована через географічний та семантичний пошук, персоналізована для користувача та, нарешті, передана до механізму рендерингу, який вирішує, що насправді може відображатися на карті.

Наша команда нещодавно отримала бінарний файл, що розкриває непублічну область видимості Geostore, системи, яку Google використовує для представлення географічних сутностей. Ми схрестили її з протоколами Карт, мережевим трафіком, веб-індексом, мобільними сервісами, таблицями стилів, компонентами на пристроях та витоком інформації Google 2024 року.

Відновлений матеріал містить:

• 72 сигнали ранжування Geostore.
• 793 постачальників джерел даних.
• 446 типів локального пошуку.
• 50 998 стилів Mapcore.
• 12 936 стилів міток.
• 10 936 оголошень Geostore, що підлягають пошуку.

Сигнали ранжування, ймовірно, привернуть увагу. Але вони лише один шар.

Архітектура навколо них розповідає важливішу історію про те, як Google розуміє місця та яким може стати локальне SEO, коли Карти перетворяться на розмовний продукт.

Перше, що потрібно зрозуміти: список – це не сутність

Корисна ментальна модель починається з Geostore. Google представляє географічні об'єкти внутрішньо як Об'єкти (Features). Об'єктом може бути бізнес, будівля, дорога, місто, станція, район, елемент транспорту або навіть 3D-об'єкт.

Для закладу об'єкт може містити ідентифікаційні дані, геометрію, інформацію про джерело, веб-сайти, зв'язки бізнес-ланцюжка, посилання на Графіку знань, концепції та інформацію про рейтинг.

Звичний список на Картах складається пізніше. Те, що власник бізнесу редагує в Бізнес-профілі Google, не обов'язково є тим, що Google підтримує внутрішньо як сутність.

Google створює канонічне представлення місця, яке може включати дані з кількох джерел, витримувати зміни геометрії та підключатися до інших ідентифікаторів Google, включаючи ідентифікатор машини Графіку знань (MID).

Для локального SEO сутність є більш корисною одиницею для розгляду. Список – це інтерфейс. Сутність знаходиться під ним.

Google об'єднує дані від 793 постачальників

Однією з найпоказовіших частин Geostore є його система походження.

Бізнес має не просто одне джерело. Його назва може походити від одного постачальника, номер телефону – від іншого, категорія – від третьої, а геометрія – зовсім з іншого місця.

Корпус розкриває 793 постачальників джерел, а також механізми для визначення походження, пріоритету, довіри та об'єднання.

Об'єднання – це процес, який використовується, коли кілька джерел описують один і той самий об'єкт і не погоджуються між собою.

Geostore містить загальні механізми, які можуть вибрати одне значення, об'єднати кілька значень або поєднати їх. Він також моделює рівні довіри, починаючи від заблокованих або ненадійних джерел до довірених і супердовірених.

Це дає інше тлумачення поширеній локальній проблемі SEO: зміна поля в профілі бізнесу Google не гарантує, що канонічне представлення Google негайно стане цим новим значенням.

Редагування стає ще одним доказом, що потрапляє в систему, яка вже може мати конкуруючі докази.

Для компаній, які постійно стикаються з проблемою неправильних атрибутів, дублювання інформації або змін, що неодноразово скасовуються, ця архітектура допомагає пояснити, чому проблема може бути складнішою, ніж редагування списку.

Архів робить витік набагато кориснішим

Сам бінарний файл надає нам структури, номери полів та повні переліки. Документація Google за березень 2024 року часто дає нам щось інше: прозу, яка пояснює, що означають ці структури.

Ми опублікували обидва разом. Отриманий архів містить 10 936 оголошень Geostore, які можна шукати за назвою повідомлення, пакетом, типом поля, текстом документації, номером тегу, статусом та іншими властивостями.

У роботі зворотного проектування внутрішня назва може легко стати теорією, коли вона поширюється через SEO-спільноту. Архів дозволяє вам перевірити основні докази.

Якщо сигнал існує, ви можете знайти його оголошення. Якщо поле існувало в документації 2024 року, ви можете прочитати відповідний опис. Якщо поле було видалено з нової клієнтської області, його тег protobuf все ще залишає пронумеровану діру.

Витік 2024 року дав нам багато описів систем Google. Новіший бінарний файл дає нам набагато більше їхнього фактичного словника.

Разом вони надають кориснішу картину, ніж будь-яке з джерел окремо.

Oyster Rank містить 72 сигнали ранжування

Geostore має власну систему ранжування. Внутрішньо вона називається Oyster Rank. Ми отримали повний видимий перелік 72 сигналів, включаючи:

• Відгуки Google.
• Обсяг веб-запитів.
• Перегляди оголошень.
• Відкриття оголошень.
• Запити маршруту.
• Кліки на веб-сайтах.
• Членство в мережі.
• Сигнали Вікіпедії.
• Популярність.
• Визначність.
• Інформація про пам'ятки.
• Використання доріг.

З 72 значень 25 явно позначені як застарілі.

Важливим обмеженням є те, що ми відновили назви сигналів, а не їх поточні ваги.

Схема показує конвеєр, у якому необроблені спостереження витягуються, нормалізуються та змішуються з рангом функції. Але коефіцієнти, які б показали нам, який внесок робить кожен сигнал, знаходяться поза межами відновленого нами обсягу.

Отже, SIGNAL_GOOGLE_REVIEWS доводить, що відгуки належать до словника Oyster Rank. Це не доводить, що відгуки наразі мають певну вагу в пошуку на Картах.

72 сигнали – це не алгоритм Google Maps

Це, мабуть, найважливіше уточнення для SEO-фахівців. Oyster Rank, здається, характеризує важливість сутності всередині Geostore. Запит користувача все одно має пройти через додаткові системи.

Карти повинні розуміти, що має на увазі людина, визначати географічний контекст, генерувати кандидатів, оцінювати семантичну релевантність та обслуговувати кінцевий набір результатів.

Спрощений конвеєр виглядає скоріше так:

Сутність Geostore -> розуміння запиту -> семантичне зіставлення -> генерація кандидатів -> географія та якість -> повторне ранжування -> результати

Є додаткові ускладнення. Ми також виявили окремий оцінювач, який працює повністю офлайн на пристрої. Він має вісім сигналів на 13 рівнях і відрізняється як від Oyster Rank, так і від серверного рейтингу Places.

Немає єдиної формули ранжування Maps. Різні системи оцінювання та пошуку працюють на різних етапах.

Перетворення 72 сигналів Oyster Rank на контрольний список із 72 факторів ранжування Google Maps означало б неврахування більшої частини архітектури.

Локальний пошук не має фіксованого радіуса

Ми також безпосередньо протестували географічний шар. Загальна модель локального SEO уявляє, що Google шукає в межах заздалегідь визначеного радіуса навколо користувача та ранжує компанії, знайдені в ньому.

Наші вимірювання показують щось більш динамічне. Використовуючи те саме місцезнаходження в Парижі, географічний слід значно змінювався залежно від запиту.

Щільний запит, такий як pharmacie, створив набагато меншу область пошуку, ніж запит бренду, такий як Carrefour.

Навколишнє середовище також має значення. Той самий запит аптеки різко розширився, коли його виконували в малонаселеній сільській місцевості.

Схоже, Google адаптує простір кандидатів як до запиту, так і до того, що існує навколо користувача.

Потім ми видалили географічне зважування з того ж пошукового механізму. За 5083 викликами та 86 584 результатами медіанна відстань змінилася з 6,87 км з географією до понад 4000 км без неї.

Ще цікавіше, що негеографічний порядок залишився надзвичайно стабільним.

Це свідчить про те, що географія робить більше, ніж просто перевпорядкування того самого списку кандидатів за відстанню. Це змінює те, що враховує система пошуку.

Відстань все ще є фундаментальною в локальному SEO. Але модель «Якщо я ближче, то маю бути вище в рейтингу» – це неповна.

Карти та Інтернет пов'язані через сутності

Зв'язок між Картами та класичним веб-SEO може бути одним із найважливіших відкриттів у корпусі.

Функції Geostore можуть підключатися до Графа знань через MID. На стороні веб-індексу документи також можуть містити MID.

Google має шар під назвою webref, який пов'язує документи з сутностями та зберігає інформацію, включаючи актуальність, достовірність, географічні метадані та оцінки на рівні документа.

Цей зв'язок також працює на рівні ранжування документа. Відновлені структури описують сигнал відносного ранжування між різними документами для однієї сутності, а також такі властивості, як чи є сторінка сторінкою автора, сторінкою видавця чи сторінкою посилання.

Це створює зовсім інший спосіб мислення про локатор магазину або сторінку місцезнаходження. Його роль може виходити за рамки ранжування для таких запитів, як «магазин взуття Париж». Документ може стати доказом про базову сутність.

Мета SEO частково полягає в тому, щоб полегшити Google встановлення:

• Яку сутність описує документ.
• Яка частина документа насправді стосується цієї сутності.
• Наскільки впевненим має бути цей зв'язок.
• Чи є документ корисним посиланням на неї.

Веб-SEO та локальне SEO набагато менш розділені в інфраструктурі Google, ніж випливає з їхніх інтерфейсів.

Google розуміє концепції, а не лише категорії

Семантичний рівень значно виходить за рамки основної категорії, видимої в списку. Google використовує GConcepts, спільний концептуальний словник, який може описувати підприємства, страви, атрибути, кухні, способи обслуговування та інші концепції.

Ми прослідкували простий запит щодо рамену через кілька частин системи. Самі результати пошуку не всі належали до однієї категорії. Google пов'язав запит з ресторанами рамену, японськими ресторанами, азійськими ресторанами та іншими пов'язаними концепціями.

Усередині списків семантичне представлення глибше. Теми відгуків, страви меню та інші атрибути можуть бути представлені як сутності, а не як звичайні рядки.

Для системи штучного інтелекту це надзвичайно корисно. Замість того, щоб перечитувати тисячі відгуків щоразу, коли хтось запитує, чи в ресторані довге очікування чи хороший рамен, Google може працювати зі структурованими темами, сутностями та попередньо обчисленими сигналами, які вже прив'язані до місця.

Семантичне розуміння стає набагато важливішим, коли інтерфейс починає відповідати на складні запитання.

Частина географічного інтелекту Google знаходиться в телефоні

Не все розраховується на серверах Google. Ми виявили структури на пристрої, пов'язані з відвідуваннями, кандидатами на місця, частими місцями, поїздками, домом та роботою, моделями мобільності та профілями місцезнаходження користувачів.

Один особливо цікавий об'єкт – ChainAffinity, який передбачає, що система може моделювати спорідненість до повторюваної мережі роздрібної торгівлі.

Є також окремий офлайн-оцінювач, згаданий раніше.

Точний рівень доказів відрізняється між компонентами. Деякі структури чітко названі у відновленій схемі, тоді як частини шару персони можна реконструювати лише зі скомпільованих структур.

Але ширша архітектура зрозуміла: сам телефон бере участь у побудові географічного контексту.

Це означає, що персоналізація в Картах може поєднувати знання про світ на стороні сервера з локальною моделлю власної географії користувача.

Ранжування все ще не гарантує видимості на карті

Результати пошуку – це лише один із результатів роботи Карт.

Візуальна карта має ще одну проблему, яку потрібно вирішити: тисячі потенційно релевантних об’єктів не можуть одночасно отримувати мітки. Це завдання частково належить Mapcore.

Ми відновили 50 998 стилів Mapcore та 12 936 стилів міток. Видимість міток може змінюватися залежно від масштабування та інших умов візуалізації.

Бізнес може мати право на участь або високий рейтинг, але все одно не відображатися як видима назва на карті. Рейтинг пошуку та видимість на карті – це окремі проблеми оптимізації.

Ця відмінність стає особливо важливою, коли люди вимірюють «видимість на Картах» за допомогою скріншотів або сіток карти. Візуальна поверхня включає рішення про візуалізацію після того, як пошук та ранжування вже відбулися.

Потім Google ставить Gemini на перше місце

Час відновлення корисний. Google швидко розширює Ask Maps та інші можливості на базі штучного інтелекту, але значна частина інфраструктури, необхідної для відповіді на складні запитання, вже була присутня.

Система вже має:

• Канонічні сутності місць.
• Семантичні концепції та атрибути.
• Відгуки та витягнуті теми.
• Зв'язки Графіку знань.
• Веб-докази.
• Географічний пошук.
• Поведінкові сигнали.
• Персональний географічний контекст.
• Склад списку.
• Системи ранжування.

Gemini додає розмовний інтерфейс поверх цих шарів. Це змінює те, яким може бути локальний запит.

Запит «Найкращий рамен поруч зі мною» – це відносно просто. Запит «Де сьогодні ввечері можуть поїсти шестеро людей поблизу мого готелю, один вегетаріанець, з невеликим часом очікування та хорошими нещодавніми відгуками про обслуговування?» вимагає іншого типу представлення місця.

Google має знати, що це за ресторан, що він подає, коли він відкритий, що про нього говорять люди, де він знаходиться, як він пов’язаний з маршрутом або контекстом користувача, і чи є наявні дані достатньо надійними, щоб рекомендувати його.

Карти роками створювали багато з цих інгредієнтів. Шар штучного інтелекту дає Google новий спосіб їх використання.

Що оптимізувати поза бізнес-профілем

Найбільш дієвим висновком цього дослідження є не новий список факторів ранжування.

Локальна SEO-оптимізація традиційно зосереджувалася на оптимізації бізнес-профілю Google: категорій, відгуків, фотографій, атрибутів, годин роботи та інших полів списку.

Вони залишаються важливими.

Але архітектура Google передбачає ширшу мету: покращити представлення, яке Google може створити про саму сутність.

Для бізнесу або роздрібного бренду я б все частіше запитував:

• Що саме являє собою це місце?
• Що воно пропонує?
• До якого бренду чи мережі воно належить?
• Які концепції та атрибути його описують? Чи чітко описує вебсайт ту саму сутність?
• Які веб-документи надають докази про це?
• Чи бачить Google реальний попит на бренд?
• Що відгуки постійно говорять про конкретні аспекти досвіду?
• Яка аудиторія та контексти можуть зробити це місце релевантним?
• Коли Google має рекомендувати його, а не іншого кандидата?

Якість відповіді, яку може надати Google, залежить від повноти цього представлення.

Семантична повнота може стати наступним полем битви локального SEO

Близькість, релевантність та помітність залишаються корисними концепціями.

Штучний інтелект додає ще одну вимогу. Системі потрібно достатньо структурованих доказів, щоб міркувати про місце.

Ресторан може мати оптимізований профіль та сотні відгуків, але все одно бути погано представленим для конкретного питання, якщо Google не може впевнено пов'язати відповідні атрибути, концепції, веб-сторінки та теми відгуків з об'єктом.

Великий роздрібний бренд має додаткову проблему.

Google моделює як мережі, так і окремі локації. Ми спостерігали магазини одного бренду в одному столичному районі, які мають різні основні концепції, навіть якщо модель мережі містить канонічну структуру концепцій.

Не можна припускати узгодженість лише тому, що кожне місце належить одному бренду.

Для SEO для кількох локацій завдання поширюється на сутність бренду, кожну локальну сутність, веб-сайт, структуровані дані, сторонні джерела, контент, створений користувачами, та зв'язки між усіма ними.

Це набагато більша поверхня, ніж бізнес-профіль.

Список – це лише поверхня

72 сигнали Oyster Rank захоплюють, оскільки вони розкривають категорії інформації, яку Google може використовувати для оцінки важливості місця.

Глибше відкриття – це система навколо них:

• Geostore створює канонічну географічну сутність з конкуруючих джерел.
• Граф знань надає цій сутності семантичне значення.
• Webref підключає до неї веб-документи.
• Search та Places інтерпретують запит і отримують кандидатів у динамічному географічному просторі.
• Системи на пристроях вносять персональний географічний контекст.
• Mapcore контролює, що потрапляє на візуальну карту.
• Ask Maps та Gemini нарешті можуть міркувати над отриманим представленням природною мовою.

Профіль бізнесу Google все ще має значення. Але архітектура Google пропонує дивитися далі самого списку та враховувати представлення, яке Google створив про бізнес.

Ключове питання полягає в тому, чи є це представлення достатньо повним, щоб Google міг впевнено рекомендувати бізнес.

Повне дослідження включає реконструйовану архітектуру, експерименти та технічні докази. Супутній архів містить 10 936 відновлених оголошень Geostore разом із документацією 2024 року, що дозволяє безпосередньо перевіряти базові схеми, перелічення, поля та сигнали.