4 июня 2018. По данным поиска Яндекса
Сегодня больше половины всех запросов, которые обрабатывают поисковые системы, поступают с телефонов и планшетов. По ним видно не только, какие вещи интересуют людей, но и где именно они их интересуют: дома и в дороге, в магазинах и на строительных рынках, в парках и на вокзалах. Мы изучили запросы, заданные с мобильных устройств в Екатеринбурге, и выяснили, чем и где интересуются местные пользователи Яндекса.
По данным Яндекс.Метрики на апрель 2018. Учтены переходы на сайты со счётчиками Метрики из Рамблера, Яндекса, Google, Mail.Ru и других поисковых систем.
Карту города разделили на квадраты со стороной 500 метров. Для всех запросов определили их темы и квадраты, из которых они были заданы. Затем для каждого квадрата посчитали, насколько характерен для него интерес к той или иной теме — то есть насколько она там популярнее, чем в среднем по городу. Например, в Медгородке доля запросов про здоровье почти в два раза выше, чем в Екатеринбурге в целом.
Как считали
Для каждого поискового запроса Яндекс определяет место, из которого он был задан. В одних случаях получается установить только регион или город, в других — точные координаты. Эта информация хранится анонимно, про самих пользователей ничего не известно. Мы собрали запросы с мобильных устройств, у которых координаты были определены с точностью до ста метров, и определили их темы с помощью классификатора.
Тепловая карта
Собранные запросы привязали к квадратам со стороной 500 метров, на которые разделили карту города. Чтобы определить, характерен ли интерес к теме для квадрата, мы считали соотношение числа заданных из этого квадрата запросов на разные темы и делили местную долю каждой темы на её среднюю долю по городу. Чем выше это отношение, тем более характерен интерес к данной теме в данном квадрате.
Собранные запросы привязали к квадратам со стороной 500 метров, на которые разделили карту города. Чтобы определить, характерен ли интерес к теме для квадрата, мы считали соотношение числа заданных из этого квадрата запросов на разные темы и делили местную долю каждой темы на её среднюю долю по городу. Чем выше это отношение, тем более характерен интерес к данной теме в данном квадрате.
Топы мест с выраженным интересом к определённой теме
Торговые центры, больничные комплексы и т. п. не совпадают с квадратами, на которые мы разделили карту сначала. Поэтому, чтобы составить топы мест, а не квадратов, мы разделили карту на квадраты поменьше, со стороной в 200 метров, и кластеризовали их, применив алгоритм «спуск с горы». Квадраты с наибольшим значением показателя характерности считали центром кластера, его «вершиной». Соседние квадраты с меньшими значениями присоединяли к данному кластеру. Склейка прекращалась в двух случаях: 1) когда значение показателя в следующем квадрате было выше, чем в предыдущем, — такое место считали началом восхождения к новой «вершине», а значит, частью нового кластера; 2) когда значение показателя в следующем квадрате составляло менее 60% от значения в квадрате-«вершине», — такое место считали «долиной», концом спуска.
Торговые центры, больничные комплексы и т. п. не совпадают с квадратами, на которые мы разделили карту сначала. Поэтому, чтобы составить топы мест, а не квадратов, мы разделили карту на квадраты поменьше, со стороной в 200 метров, и кластеризовали их, применив алгоритм «спуск с горы». Квадраты с наибольшим значением показателя характерности считали центром кластера, его «вершиной». Соседние квадраты с меньшими значениями присоединяли к данному кластеру. Склейка прекращалась в двух случаях: 1) когда значение показателя в следующем квадрате было выше, чем в предыдущем, — такое место считали началом восхождения к новой «вершине», а значит, частью нового кластера; 2) когда значение показателя в следующем квадрате составляло менее 60% от значения в квадрате-«вершине», — такое место считали «долиной», концом спуска.
Чтобы составить топы, подсчитали число запросов на определённую тему, заданных из данного кластера.
Для карты поисковых интересов мы выбрали пятнадцать тем из разных сфер жизни — от ИТ и бизнеса до кулинарии и порнографии.
Можно заметить, что некоторые темы, например дети и кулинария, популярны в одних и тех же местах. Если сгруппировать такие темы, получатся два набора, которые можно условно назвать «домашним» и «городским». В первом оказались интернет-развлечения (кино, порно, музыка) и домашние дела (дети, кулинария, здоровье, мебель и ремонт) — интерес к этим темам концентрируется в спальных районах. «Городскими» темами — бизнесом, государством и правом, транспортом и досугом (афиши кинотеатров, адреса баров и так далее) — больше интересуются в центре.
Сравнение мест по интересам
Мы выбрали несколько мест в Екатеринбурге и сравнили их по наборам характерных тем. В списки брали темы, интерес к которым в данном месте как минимум в полтора раза выше среднего по городу. Рядом с каждой темой указано, во сколько именно раз уровень интереса к ней выше среднего.