這篇”Google: You’re Really Dead, Really“說，Amy Wilentz這位美國作家，生於1954年，但是Google卻把她的生日弄成1927年，並且說她已經於1996年過世 (如下圖)。

這個已經不是第一個被Google弄錯的人，Madhav Prasad Ghimire這位尼泊爾的學者，生於1919年，也被Google弄成1909年出生，於1959年過世 (如下圖)。

為什麼會發生這種錯誤呢? 作者推論原因是，可能還有另外一位相同姓名的人，其資料被張冠李戴了，或是Google根本抓到的資料就是錯誤的，也可能從Wikipedia抓到的資料是錯誤的，但是後來Wikipedia更正後，Google並沒有跟著更新。

如下圖: Wikipedia的舊資料確實也是寫~ Madhav Prasad Ghimire生於1909年，於1959年過世。但是後來Wikipedia已經修正錯誤資料，只是Google的Knowledge Graph資料並沒有更新。

所以上述的幾種發生錯誤的原因中，也相同的會出現一般搜尋資料中，例如你要搜尋「pisa」，可能就有許多完全不同的資料都叫~pisa。例如Google也可能抓取了某些信譽良好的網站資料，但是這些網站資料也可能出錯，當然Google就跟著錯了。例如Google的回訪抓取，如果沒有抓到更新的資料，當然就無法更正了。

所以如果我們的網站資料沒能讓Google了解，當然就無法出現在使用者的搜尋中。所以我們從Google的烏龍事件應該記取什麼教訓呢?

(1) 應該使用語意標記，如microdata，讓機器可以順利解讀資料。
(2) 應該讓Google更頻繁的回訪，抓取更多更正的資料。
(3) 應該把更多相關網頁正確的串聯，讓Google知道網頁的相關性。

曾經有許多人說: 我的網頁根本不需要SEO，就可以有不錯的搜尋流量，但是卻不知道，如果能夠透過 SEO讓Google更瞭解的話，會有更驚人的搜尋流量。

Knowledge Graph與Social Graph的著眼點其實都一樣是資訊(information)，但是從不同的角度出發，因為Google發展之初還是網際網路剛開始的時候，當時end user不多，只有一些webmaster進行內容的編寫，所以是以webmaster所建立的網頁間的inforamtion關聯開始。而Facebook則是以end user開始，當end user之間有所互動，就可以看到information的傳遞變化。

當我們在Google搜尋Taiwan的時候，可以看到如下圖的Knowledge Graph(知識構圖)。

這個Google搜尋結果是建立在既有內容上，透過系統性整理而得到的。Google目前已經針對許多「人物」、「地點」、「事件」、「公司」、「學校」、「電影」、「國家」等等事物進行處理，但是還是以英文內容為主。

這個knowledge graph的推動就是Google想要整理全世界的知識的實現，最終目的是給你「答案」而不是搜尋結果列表。從最近Google新任工程主管Ray Kurzweil的上任可以看出來，Google希望更進一步的把Google大神變成「Watson」，只要你提出一個問題，他就給你最正確的答案。

我們在’搜尋的未來: 沒有SERP的SEO是什麼?“也說過，使用者要的是答案，你給他數百萬筆的資料是沒有用處的。如果使用者問說: 該不該購買iPhone5? 他希望得到的是Yes or NO，而不是列出iPhone5的功能。

Social Graph則是人們互動而產生資訊的傳遞，Facebook真正想的也是要給人們答案，如果使用者問說: 該不該購買iPhone5? 目前會有一大堆人建議~應該買，也可能得到另外一個答案~不值得買。但是如果使用者互動的對象是真正瞭解該使用者的朋友的話，相信可以更精準的得到較好的答案。

在比較Knowledge Graph與Social Graph的時候，你會發現另外一個有趣的地方，就是Google的眼光並不是放在利益，因為透過Knowledge Graph其實並不能替Google帶來更多的獲利，反而一般的SERP (搜尋結果列表)才是可以商業化的標的。而Facebook的social graph其實最終目的在於商業訊息的傳遞可以因為社交互動而擴散，所以是希望透過社交互動去達成商業獲利。

而Google的Knowledge Graph因為是透過webmaster，算是已經過濾過的某些類型的人們，而且Knowledge Graph的資訊來源是被Google信賴的內容，所以某種程度上是公正客觀的。但是Facebook的訊息的傳遞是植基於end user，你會因為認識的人員不同而獲得不一樣的訊息，並且訊息的正確性是與Facebook無關的。

所以如果你仔細觀察，Facebook上似乎是一個社交溝通的管道，但是其實是極端的「物以類聚」，也就是不一樣的聲音是無法溝通的，你只會看到互相取暖，而不會看到理性溝通，所以你是否能夠透過social graph獲得正確的訊息，就完全看你的朋友是哪些人。

Knowledge Graph與Social Graph兩者都有其優點，也有其缺點，但是就目前的觀察結果看起來，Google的路線是比較長遠的，但是缺乏end user的更多參與，不過透過Google+的補強，這個缺點已經可能改善。而Facebook的social graph成敗完全取決於其間end user的組成以及互動情況，反而Facebook是沒有控制能力的，如果end user開始發現沒有意義，而開始出走的話，其結果可以由Myspace的結局看出來。不過如果能夠將亂竄的social graph透過knowledge的結合而形成知識型的社交網路互動，可能會比目前的social graph更可長可久。

Knowledge Graph與Social Graph的對決，到會將Google與Facebook帶到哪裡去呢? 我們就繼續看下去吧。

相關參考資料: Evaluating the Knowledge Graph vs. Social Graph