先行手法はリッチな視覚的記述子を用いるため「ストレージ要求が大きくなりやすい」「メンテナンスコストが大きい」実世界のデータをそのまま使うので「プライバシー」的な観点で問題が合った．また「ローカライゼーションの性能が低い」という問題も合った．幾何学的な情報のみを用いて外れ値シナリオへの対応も可能にしたことで，これらの問題をすべて解決した．

幾何学的な情報のみを用いて，先行手法の1.5%，1.7%程度のストレージ要求で同様の3Dシーンが保存可能であることを示した．また提案手法 GoMatchは先行する幾何学ベース照合と比較して、ケンブリッジランドマークと7-Scenesの平均ポーズ誤差中央値を（10.67m, 95.7 ◦）と（1.43m, 34.7 ◦）減少させることに成功した．

【なぜ通ったのか?】 幾何学情報を用いたVisual Localization手法を精度も高く，問題を解決できる手法に昇華させることができたため．既存の幾何学的な情報を利用する手法は理想的なシナリオにしか対応しておらず精度面で問題があった．(しかし実世界データを使う手法に比べて，プライバシー問題，スケーラビリティなどの観点から見るとこちらの手法のほうが優れていた．)