ਸੇਮਲਟ: ਗੂਗਲ ਦੇ ਗਿਆਨ ਗ੍ਰਾਫ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਅਤੇ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ

ਵਿਸ਼ਵ ਭਰ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਗਿਆਨ ਗ੍ਰਾਫ ਹਨ, ਅਤੇ ਗੂਗਲ ਦਾ ਗਿਆਨ ਗ੍ਰਾਫ ਇਨ੍ਹਾਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ. ਹੋਰ ਗਿਆਨ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਕੀਟਾਟਾ.ਆਰ.ਜੀ., ਡੀਬੀਪੀਡੀਆ ਡਾਟ ਕਾਮ ਅਤੇ ਹੋਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ. ਦਰਅਸਲ, ਅਰਧ-structਾਂਚਾਗਤ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਕਿਸਮ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਗਿਆਨ ਗ੍ਰਾਫ ਦੱਸਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਕਰਕੇ ਆਈਐਮਡੀਬੀ ਜਾਂ ਐਨਸਾਈਕਲੋਪੀਡੀਆ ਵਰਗੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨੂੰ ਗਿਆਨ ਗ੍ਰਾਫ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ.

ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਵਿੱਚ, ਗੂਗਲ ਨੇ ਸੀਆਈਏ ਫੈਕਟਬੁੱਕ ਅਤੇ ਵਿਕੀਪੀਡੀਆ ਸਮੇਤ ਹੋਰ ਡੇਟਾ ਸੈਟਾਂ ਤੋਂ ਆਪਣਾ ਗਿਆਨ ਗ੍ਰਾਫ ਬਣਾਇਆ. ਅਸੀਂ ਅਫਵਾਹਾਂ ਵੀ ਸੁਣੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਗੂਗਲ ਦਾ ਗਿਆਨ ਪੈਨਲ ਵੀ ਇਸਦੇ ਗਿਆਨ ਗ੍ਰਾਫ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਗਲਤ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ. ਜਦੋਂ ਕਿ ਗਿਆਨ ਪੈਨਲ ਕਈ ਵਾਰ ਗ੍ਰਾਫ ਵਿਚਲੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਉਪ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਇਕੋ ਚੀਜ਼ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ.

ਗਿਆਨ ਪੈਨਲ ਗੂਗਲ ਦੇ ਗਿਆਨ ਗ੍ਰਾਫ ਦੁਆਰਾ ਜੁੜੇ ਡੇਟਾ ਆਈਟਮਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਦਰਸ਼ਨੀ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਵਜੋਂ ਵੀ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਗੂਗਲ ਦਾ ਗਿਆਨ ਗ੍ਰਾਫ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਬਾਰੇ ਘੱਟ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਰਿਕਾਰਡ ਹੈ.

ਆਖਰੀ ਬਿੰਦੂ ਜਿਸ ਨੂੰ ਅਸੀਂ ਦੂਰ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਉਹ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਹੈ. ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇੱਕ ਕੀਵਰਡ ਗਿਆਨ ਗ੍ਰਾਫ ਇਕਾਈਆਂ ਜਾਂ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਨਾਲ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ ਦੀ ਖ਼ਾਤਰ, ਅਸੀਂ ਨੋਟ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿ ਗੂਗਲ "ਵਿਸ਼ੇ" ਸ਼ਬਦ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਉਹ ਸ਼ਬਦ ਹੈ ਜੋ ਉਹ ਆਪਣੇ ਜਨਤਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿਰੰਤਰ ਵਰਤਦੇ ਹਨ.

ਵਿਸ਼ਾ ਵਧੇਰੇ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਪੱਖੀ ਬਣਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਵੀ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ ਜਦੋਂ ਗੂਗਲ ਵਿਸ਼ੇ ਜਾਂ ਇਕਾਈਆਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ.

ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਦਿੱਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ. ਇਹ ਇਕ ਵਿਅਕਤੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਘਟਨਾ; ਸੰਗਠਨ, ਸਥਾਨ, ਜਾਂ ਦੇਸ਼. ਜੇ ਇਕਾਈ ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੋਈ ਵੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ "ਚੀਜ਼" ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਲੇਬਲ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਉਮੀਦ ਹੈ, ਗੂਗਲ ਨਵੇਂ ਐਂਟਰੀ ਕਿਸਮਾਂ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਕਰਨਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖੇਗਾ ਤਾਂ ਜੋ ਅਸੀਂ "ਚੀਜ਼ਾਂ" ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਘੱਟ ਵਾਰ ਕਰਾਂਗੇ. ਗੂਗਲ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੀ ਗਈ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਏਪੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਸੁਰਾਗ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਸਾਨੂੰ ਹੈਰਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਪੁੱਛਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਗੂਗਲ ਦੇ ਗਿਆਨ ਗ੍ਰਾਫ ਖੋਜ API ਵਿਕਾਸਕਾਰ ਪੰਨੇ 'ਤੇ ਕਈ ਹੋਰ ਹਸਤੀਆਂ ਮਿਲੀਆਂ ਹਨ. ਇਸ ਵੇਲੇ ਗੂਗਲ ਜਿੰਨੀ ਹੋਂਦ ਨੂੰ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਯੋਗ ਜਾਪਦਾ ਹੈ. ਅਸੀਂ ਆਸ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇਹ ਬਦਲ ਜਾਵੇਗਾ.

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਗੂਗਲ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੁਆਰਾ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਜਨਤਕ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿਚ ਸਿਰਫ 20% ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮਾਨਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੈ.

ਵਿਸ਼ਵ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਨ ਨਾਲ, ਵੈਬ ਪੇਜਾਂ ਅਤੇ ਵੈਬਸਾਈਟਾਂ ਨੂੰ ਕ੍ਰੌਲ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਇੰਡੈਕਸ ਕਰਨਾ ਸੌਖਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਖੋਜ ਇੰਜਣਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੇ ਹਨ. ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਭਿੰਨਤਾ, ਪੈਮਾਨਾ, ਇਕਸਾਰਤਾ ਅਤੇ ਗਤੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ.

ਇੰਟਰਨੈਟ ਤੇ ਵੈਬ ਪੇਜਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਬਹਿਸ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਵਿਸ਼ਾ ਹੈ. ਜਦੋਂ ਕਿ ਕੁਝ ਬਹਿਸ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਅਣਗਿਣਤ ਹਨ, ਵੈਬ ਪੇਜਾਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਖਰਬਾਂ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਗਿਣਤੀ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਵਿਸ਼ਾਲ ਦਰਾਂ ਤੇ ਫੈਲਦੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ. ਇਸਦੇ ਉਲਟ, ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੇ ਸਮਝਣ ਵਾਲੇ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਾਫ਼ੀ ਘੱਟ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਗਿਣਤੀ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਦਰ ਨਾਲ ਵੱਧ ਰਹੀ ਹੈ.

ਇਹ ਉਹੀ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੀ ਇਕ ਅਤਿਅੰਤ ਡੁਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸੰਕੇਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਇੰਟਰਨੈਟ ਤੇ ਪਾਉਂਦੇ ਹੋ ਕਈ ਸਮਗਰੀ ਵਿਚ ਸਾਂਝੀ ਕੀਤੀ ਹੈ. ਅਰਧ-structਾਂਚਾਗਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਿਆਂ ਕਿਸੇ ਵਿਸ਼ੇ ਦੇ ਵੇਰਵਿਆਂ ਨੂੰ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕਰਨ ਨਾਲ, ਇੰਟਰਨੈਟ ਤੇ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਥੋੜ੍ਹੀ ਜਿਹੀ ਜਗ੍ਹਾ ਲੈ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਡੁਪਲਿਕੇਟ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੀ.

ਕਿਸੇ ਵਿਸ਼ੇ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਨਾਲ, ਮਲਟੀਪਲ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦੇਣਾ ਸੌਖਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਪਯੋਗਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਉਸੇ ਵੈਬਪੇਜ ਤੇ ਨਹੀਂ ਭੇਜਣਾ ਪਵੇਗਾ. ਇਹ ਸਾਨੂੰ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਗੂਗਲ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਬਾਰੇ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਵੇਰਵੇ ਇਕੱਠੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਕ੍ਰੀਨ ਜਾਂ ਕਈ ਹੋਰ ਮਾਧਿਅਮਾਂ ਦੇ ਸਮੂਹ ਦਾ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਜਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਲਈ ਸੁਧਰੇ .ੰਗ ਨਾਲ.

ਸਿਧਾਂਤ ਵਿੱਚ, ਕਿਸੇ ਵਿਸ਼ੇ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕਈ ਵਾਰ ਇੰਟਰਨੈਟ ਦੇ ਬਾਹਰਲੇ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ.

ਜਦੋਂ ਕਿ ਗੂਗਲ ਦੇ ਗਿਆਨ ਗ੍ਰਾਫ ਨੂੰ ਕਈ ਵਾਰ ਗਲਤੀਆਂ ਅਤੇ ਤੱਥਾਂ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਇਹ ਕਈ ਵਾਰ ਮਾੜੇ ਅਭਿਨੇਤਾ ਜਾਂ ਐਸਈਓ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕਰ ਲੈਂਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਦਾ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਗੂਗਲ ਨੂੰ ਸੱਚਾਈ ਦਾ ਇਕੋ ਬਿੰਦੂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦਾ ਲਾਭ ਹੈ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਵਿਵਾਦਪੂਰਨ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਲਈ ਇਹ ਕੇਸ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ.

ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਿਸ਼ੇ ਬਾਰੇ ਇਕ ਨਵੀਂ ਤੱਥ ਨੂੰ ਕਈਂ ​​ਤਸਦੀਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿਚੋਂ ਲੰਘਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਇਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿ ਇਸ ਨੂੰ ਗੂਗਲ ਦੇ ਗਿਆਨ ਗ੍ਰਾਫ ਵਿਚ ਜੋੜਿਆ ਜਾ ਸਕੇ. ਪਰ ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਗੂਗਲ ਖੁੱਲ੍ਹ ਕੇ ਇਨ੍ਹਾਂ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡਾਂ ਤੇ ਚਰਚਾ ਕਰੇਗਾ.

ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਪੱਖ 'ਤੇ, ਸੱਚਾਈ ਦਾ ਇਕ ਬਿੰਦੂ ਪੱਖਪਾਤ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਭਿੰਨਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੇ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿਚ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਮਿਲਾਵਟੀ ਹਨ.

ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਦੁਆਰਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਛਾਂਟਣ ਲਈ ਧੰਨਵਾਦ, ਗੂਗਲ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ ਹੋ ਗਈ ਹੈ ਜੋ ਵੈਬ ਪੇਜਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਪਥਰਾਟ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਸੂਈ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ.

ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਐਂਡਰਾਇਡ ਅਤੇ ਸਮਾਰਟਫੋਨ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ, ਗਿਆਨ ਗ੍ਰਾਫ ਜਿਆਦਾਤਰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਘਰਾਂ ਦੀਆਂ ਸਕ੍ਰੀਨਾਂ ਤੇ ਇਸਦੀ "ਖੋਜ" ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. ਗੂਗਲ ਕਿਸੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਕਿਹੜੇ ਵਿਸ਼ੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਉਪਯੋਗ ਦੇ ਇਤਿਹਾਸ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਸਬੰਧਤ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ.

ਗੂਗਲ ਰੁਝਾਨ ਵੀ ਇਕ ਹੋਰ ਜਗ੍ਹਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦਿਲਚਸਪ ਵਿਸ਼ੇ ਪਾ ਸਕਦੇ ਹਨ. ਉਸ ਬਿੰਦੂ ਤੋਂ, ਗੂਗਲ ਇਕ ਸੰਕੇਤ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਵਿਸ਼ੇ ਇਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਨੇੜਲੇ ਸੰਬੰਧ ਰੱਖਦੇ ਹਨ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਮੌਜੂਦਾ ਸਬੂਤ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਡੇਟਾ ਮੌਜੂਦਾ ਸਮੇਂ ਉਸੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੁਆਰਾ ਹੋਰ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਖਿੱਚ ਕੇ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਅਚਾਨਕ ਸੰਬੰਧਿਤ ਵਿਸ਼ੇ ਭਟਕਣ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦੇ ਹਨ.

ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪੈਨਲ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੱਕ ਖੋਜ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਵਿੱਚ ਟਾਈਪ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਉੱਤਰ ਗਿਆਨ ਗ੍ਰਾਫ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਦਿੱਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਉੱਚ ਪੱਧਰੀ ਖੋਜ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋ. ਅਕਸਰ, ਇਹ ਨਤੀਜੇ ਕੋਰ ਖੋਜ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਪਰਛਾਵਾਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਵੈਬਸਾਈਟ ਪਿਓ ਨਾਲ ਲਿੰਕ ਨੂੰ ਧੱਕਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ.

ਇਹ ਜਵਾਬ ਵੀ ਇਸ inੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ ਕਿ ਗੂਗਲ ਉਹਨਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੋ ਵੌਇਸ ਖੋਜ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ.

ਵਿਸ਼ੇ ਚਿੱਤਰ ਖੋਜਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਇਸਲਈ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ placeੁਕਵੀਂ ਜਗ੍ਹਾ ਜਾਂ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਤਸਵੀਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਿਆਂ ਖੋਜ ਤੋਂ relevantੁਕਵੀਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ.

ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਉੱਤਮ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਗਿਆਨ ਗ੍ਰਾਫ ਵੈੱਬਪੇਜਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਹੋਰ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਲਈ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀਆਂ ਵਜੋਂ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ.