各種資料越來越多，對於人類而言很難在一大堆資料中快速找出端倪，如果把一堆銷售資料轉換成圖表後，就可以一目瞭然的知道到底銷售狀況如何，如NameVoyager（圖1-36）就把英文名字的趨勢圖表化（需安裝Java plug-in），看出各年代哪些名字是菜市場名。
這個網站在2008美國總統大選候選人評比就用問卷的方式讓你來找出到底應該支持哪個候選人（如圖1-37），網站連結在「http://www.usatoday.com/news/politics/election2008/candidate-match-game.htm?loc=int erstitialskip」。
圖1-38顯示的這個網站Visuwords透過圖形化把英文的WordNet表示出來，例如把Taiwan這個字的關聯顯示成圖形化，不過可能由於WordNet詞庫的關係，只有看到Taipei與Taichung兩個城市。
在圖1-39的這個網站中，它顯示了幾乎即時的Wikipedia的編輯動作，你可以看到在地球的某個角落，某個不知名的人士正在編輯跑車的資訊，你也可以看到某個不知名的人士正在編輯紅十字會的資訊，看著看著似乎嗅到一股某個東西跳動的旋律，人類的智慧正在以一種接力的方式在進行著。
而在另一個網站TheyRule.net上可以看到各大企業或組織的人脈網路圖（如圖1-40）。根據這個網站的說法，他們將這些「powerful individuals and corporations」建立關聯，從這些資料就可以清楚的展開誰跟誰的關係，不過這個資料目前只公佈到20004年的資料。從幾個簡單的動作就可以看到麥當勞的「John W.Rogers，Jr.」原來與「Richard A.Manoogian」是Bank One Corp的夥伴，如此FOAF（Friend Of A Friend）就可以看出許多隱藏的訊息。
Springer是一個全球性的科學及商業學術出版商，於2009年二月初推出了AuthorMapper服務（圖1-41），可以用不同於以往搜尋引擎的介面取得出版文章外，還可以取得各種相衝的統計資料，目前已經有三百萬篇期刊學術論文，未來將包含Springer以外更多的出版內容，這個AuthorMapper除了提供了瀏覽模式的搜尋外，亦可以用關鍵字優化來搜尋。
看了以上這些例子，是否覺得看圖比看文字簡單多了？資料視覺化正是在大量資料的年代的一個趨勢。當然在這麼多的資料視覺化成果中，搜尋引擎當然也不會置身事外。Google在2009年也公佈了Google Wonder Wheel，Wonder Wheel是指摩天輪，這個摩天輪跟遊樂場摩天輪不太一樣，這是為了要讓搜尋結果能夠更貼近使用者的需要而產生的，因為結果的展現很像摩天輪，所以稱為Google Wonder Wheel（如圖1-42）。
Google Wonder Wheel跟Quintura（圖1-43）類似，也跟我們前面說的語意搜尋很像，你可以說他是具備語意搜尋功能的綜合類搜尋。這種轉變跟搜尋引擎優化與行銷有什麼意義？那就是傳統的作法會逐漸失去效用，是否真的內容相關？是否與權威網站建立關聯？許多舊有的操作手法將會因為搜尋引擎的技術演進而失效。也許不是馬上失效，但是如果你有密切觀察的話，應該可以感覺到整個搜尋環境已經在逐步改變當中。
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