Монетизация клиентских навигационных приложений это довольно сложная история, так что стоит перечислить все вероятные варианты монетизации:
•    Гиперлокальная реклама для среднего и малого бизнеса – это направление, которое набирает популярность. Как предсказывают аналитики Morgan Stanley Google Maps к 2021 году будет зарабатывать около пяти миллиардов долларов в год. Этот вид рекламы дает малому бизнесу возможность привлекать посетителей в необходимом радиусе от своего заведения. eCPM у подобной рекламы почти в десять раз больше, чем у обычной рекламы, которая по геолокации не таргетирована.

•    Стандартная баннерная реклама. Традиционно ее выкупают по низкой цене крупные бренды за счет больших объемов.

•    Нативная реклама — это текстовая реклама,встраиваемая в интерфейс приложения с маленькой картинкой или без картинки.

•    Продажа обезличенных данных компаниям, которые занимаются созданием графа пробок.

•    Продажа аналитических исследований для компаний, которые занимаются местным бизнесом (таким как магазины,рестораны и прочее). К примеру: исследование самых посещаемых улиц и заведений города для поиска самого подходящего места, что запустить новый ресторан.

•    Подключение сторонних сервисов на подобии Viator.com,Booking.com,  RentalCars.com и других сервисов по бронированию местных услуг.

•    Продажа приложения как навигатор по классической premium модели — это, по сути, умирающая модель, которую вытесняют бесплатные аналоги. Часто по подобной модели есть бесплатная урезанная версия и версия полная и платная.

•    Продажа в условно-бесплатных приложениях дополнительного функционала. Традиционно это одно бесплатное приложение, которое имеет ограниченный функционал, расширяющийся за счет внутренних покупок. Это тоже умирающая модель, которую вытесняют полностью бесплатные аналоги с точно таким же функционалом, но который бесплатный.

Также карты важны владельцам локальных бизнесов (таких как отели, рестораны, магазины, музеи, салоны красоты, юристы, автомастерские и прочее) в качестве способа привлечения новых клиентов. Часто местные бизнесы сильно в рекламных возможностях ограничены, и карты для них оказываются настоящим спасением. В Googleв 2014 году провели исследование, по результатам которого обнаружилось, что 72% пользователей, которые делали на смартфоне локальный поиск в итоге посещали магазин в радиусе восьми километров.

Можно не сомневаться, что сейчас данный процент для мобильных еще выше, и это отличный драйвер роста для компаний, занимающихся locationbasedadvertising.Например, за 2016 год компания Yelp заработала на локальной рекламе в США $713 млн . Подобную выручку обеспечили им сто тридцать семь тысяч рекламных акаунтов среднего и малого бизнеса. В целом жев США рынок гиперлокальной рекламы оценивается в 12,4 миллиардов долларов в 2016 году, а к 2021 году ожидается рост до 32,4 миллиардов долларов. Так как рынок США составляет примерно одну треть от международного рынка интернет рекламы, то общий размер рынка гиперлокальной рекламы можно оценить приблизительно в сто миллиардов долларов к 2021 году, что составит 45% отвсем мобильной рекламы.

Мы убедились, что рынок картографии огромный и разнообразный, но стоит вернемся к вопросу создания векторных карт, которые всем так необходимы и разберемся кто и как их создает, какие инструменты использует и какоеэтот сегмент бизнеса ждет будущее.

Создание векторных карт

Сегодняшняя карта – по сути,это оцифрованная интерпретация изображения местности. Процесс создания карт можно почтиполностью свести к двум шагам. Первый шаг – это получение графического изображения местности: фото на местности с GPS-привязкой или спутникового снимка. Второй шаг – это распознавание объектов на снимке и сохранение в цифровом формате (точки,линии,  названия и так далее) с привязкой по координатам: долготе, широте и высоте над уровнем моря. Можно предположить, что это все можно с легкостью делегировать искусственному интеллекту. Нона сегодняшний день ряд картографических задач все же требует человеческого вмешательства.
Например, базу Open Stree Map каждый месяц обновляют около сорока тысяч «маперов» по всему миру. Если себе представить, что OSM коммерческая организация и прикинуть что примерная зарплата одного мапера по миру составляет скажем в месяц тысячу долларов, то это уже сорок миллионов долларов, которые уходят только лишь на зарплату. При подобных затратах — активная подписка на свежие спутниковые снимки всей планеты от Digital Global за 600 долларов в месяц кажется совершенным пустяком. Подобных расходов на ФОТ и на покупку данных мало кто может позволить себе в международном масштабе, а уменьшение количества маперов автоматически ухудшает качество отрисовки и полноту данных. Именно по этой причине у многих коммерческих карт сильно хромает качество и актуальность данных: крайне трудно за счет наемных картографов поддерживать в актуальном состоянии карты всего мира. За счет машинного обучения и искусственного интеллекта можно будет сильно сэкономить ресурсы на распознавание объектов.
Можно условно выделить ключевые типы объектов на карте: ландшафт, водоемы, леса, здания, дороги и организации (места). Часть информации (контуры зданий,дорог или водоемов) достаточно легко «мапить», не находясь на местности. Вторую часть (названия улиц, дорог, организаций, номера домов) можно собрать, только будучи непосредственно на месте.
Все существующие способы создания и пополнения карт поделить можно на ручные и перспективные автоматические. В первом случае часть крупных объектов вроде морей и лесов определяется автоматически, а дома и дороги дорисовываются вручную. Во втором используются нейронные сети и машинное обучение.

Ручные методы мэппинга

Ручными методами маппинга мы станем называть те методы в который напрямую вовлечен человеческий труд.
1. Ручное обведение контуров объектов по спутниковым снимкам с GPS-привязкой.
Это наиболее распространенный и простой метод: он используется, например, для наполнения Open Street Map (далее – OSM: популярные карты, которые редактируются по принципу Википедии). Спутниковые снимки высокого качества почти всей нашей планеты для OSM c 2010 года великодушно предоставляет на бесплатной основе компания Microsoft (данные BingMaps).
Такой метод достаточно удобен для оцифровки дорог, домов, водоемов, лесных массивов и прочих различимых на снимках объектов. Качества современных спутниковых снимков достаточно, чтобы человек смог сосчитать количество полос на шоссе. Также активно используются данные аэрофотосъемки: изображения, полученные этим способом, обладают куда более высокой четкостью и точностью, чем спутниковые. Однако, по понятным причинам, аэрофотосъемка покрывает далеко не все регионы, и лишь часть данных доступна бесплатно.
Кроме того, недостаточно только нарисовать объект. Надо также указать дополнительные данные: название и номер шоссе, скоростное ограничение, название улицы,номер дома и высоту дома и так далее. С помощью спутникового снимка сделать это вручную невозможно. Также стоит отметить, что данные со спутника могут быть устаревшими, ведь они обновляются нечасто: так, на спутниковых снимках GoogleMaps есть участки, где отображены данные двухлетней давности.

2. Ручное нанесение информации об объектах через мобильные приложения.
Этот способ позволяет собирать уточненные данные об объектах (организациях, названиях улиц, номерах и этажности домов и т.д.), находящихся в поле зрения пользователя, через популярные навигационные мобильные приложения с GPS-позиционированием. У нас (автор представляет сервис MAPS.ME) есть встроенный редактор карт, через который уточненные данные поступают напрямую в базу открытых карт Open Street Map. Достоверность информации проверяют другие члены OSM-сообщества, которые, как правило, живут неподалеку от объекта. Аналогичной функциональностью обладает и приложение Google Maps. Однако данные, добавляемые в GoogleMaps, не доступны для бесплатного использования, в то время как открытыми данными Open Street Map можно пользоваться в любых целях совершенно бесплатно.
3. Ручная запись GPS-треков (GPX).

Этот способ особенно актуален для нанесения объектов, зачастую незаметных на спутниковых снимках – например, скрытых под лесами (лесные тропы, дороги, дома) или шапками снега. Есть масса приложений, от популярных простых для бега и велоспорта до специализированных с множеством настроек, которые позволяют записывать GPS-треки в формате GPX и делиться ими. Наиболее популярные – Geo Tracker, Strava (Android) и GPX Tracker (iOS).

Вернувшись из путешествия, пользователь может экспортировать свои GPX-треки, загрузить их в OSM после путешествий и нанести на карту новые дороги, тропы и ручьи, которые не видны на спутниковых снимках.
Такой метод сбора данных на местности очень популярен в открытых сообществах вроде OSM и редко используется коммерческими организациями по созданию карт, поскольку крайне затруднительно проверить достоверность и точность таких данных. Google, Here и TomTom не имеют функционала загрузки GPX треков для последующего нанесения на карту, но у локальных и узко специализированных игроков такие решения могут быть. Например у Яндекса есть проект «народные карты» (по сути это локальный аналог OSM), только коммерческий и все данные, создаваемые пользователями в «народных картах» становятся собственностью Яндекса (по этой причине социально ответственные мапперы постепенно переходят на открытую платформу OSM).

У Яндекса есть веб-инструмент «блокнот картографа», но он есть только в виде адаптивного сайта и только в онлайне, то есть вы не можете его использовать открывая новую тропу где-нибудь в Yosemite парке, потому что там вообще нет сотовой связи, а загружать GPX трек, записанный в офлайн режиме сторонними треками не разрешается. А теперь представьте что вы хотите создать самую подробную карту туристических пешеходных маршрутов всего мира: сделать это за деньги, нанимая картографов — невозможно, ибо мало кто захочет за зарплату ходить труднодоступными маршрутами в горы или передвигаться по лесной тропе на велосипеде.

4. Ручное распознавание снимков отдельных небольших зон, сделанных беспилотниками/дронами (аэрофотосъемка).

Такой метод получения снимков поверхности почти не применяется в регулярной массовой картографии большими игроками, поскольку это операционно весьма хлопотное и дорогое мероприятие. Однако это самый быстрый способ для регулярного получения актуальных снимков высокого разрешения (до 1см на пиксель, что значительно лучше 30см на пиксель у лучших спутниковых снимков) для территорий, подвергшихся стихийным бедствиям (после землетрясения в Непале в 2015 году активистами HOTOSM.org использовалась аэрофотосъемка для исправления карт) или требующим регулярного детального анализа поверхности (анализ посевов в сельском хозяйстве).

К примеру американская компания Drone Mapper оказывает услуги по созданию актуальных снимков поверхности на заказ. В основном такие снимки делаются за счет небольших самолетов беспилотников (дронов) и основные заказчики — фермеры. Квадрокоптеры пока используются реже, поскольку низко летают, имеют малый запас хода и не могут летать в дождь, но набирают популярность для применения на небольших фермах в силу легкой доступности и невысокой стоимости. Такие компании как CropCopter предоставляют готовые технические решения для самостоятельной организации аэрофотосъемки, что актуально для областей, не обслуживаемых дронами-беспилотниками.

Как видно из приведенных примеров, ручная работа по созданию детальных карт дело весьма сложное и дорогостоящее, особенно если этим пытается заниматься коммерческая организация, привлекая профессиональных картографов. Однако, в ряде случаев, ручной маппинг это единственно возможный вариант при нынешних технологиях в перспективе 10-20 лет, особенно при сборе детальной информации о локальном бизнесе и рисовании пешеходных туристических маршрутов. Приведу ряд трендов, которые позволят в ближайшие 5-10 лет улучшить ручной маппинг:

•    популяризация клиентских мобильных сервисов на базе открытых карт со встроенными инструментами для маппинга;

•    популяризация концепции открытых карт и вовлечение в процесс маппинга большего количества рядовых пользователей, работа со школьниками и студентами;

•    активная работа над вовлечением мапперов в регулярный процесс маппинга, поскольку мапперы это такие же обычные пользователи и их также надо возвращать и мотивировать;

•    переход крупных коммерческих картографических компаний с собственных про приетарных данных на работу с единой открытой платформой с целью снижения издержек на создание и обновление картографических данных.
Но при создании дорожных автомобильных карт уже существует ряд автоматизированных решений, о которых мы поговорим в следующей колонке.