Amazon A9 ਪੇਟੈਂਟ

A9 ਦੇ ਪੇਟੈਂਟ ਅਤੇ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ

ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਦੇ ਸਾਰੇ ਵਿਕਰੇਤਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਕਈਆਂ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਬਾਰੇ ਪਤਾ ਵੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਆਓ ਏ੯ ਦੇ ਪੇਟੈਂਟਾਂ ਅਤੇ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਉਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰੀਏ

ਇਹ ਥੋੜ੍ਹੀ ਜਿਹੀ ਤਕਨੀਕੀ ਪੋਸਟ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਇਹ ਅਭਿਆਸ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਹੈ ਕਿ ਬਾਜ਼ਾਰ ਦੀਆਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਖੋਜਾਂ ਵਿੱਚ ਸਾਡੇ ਉਤਪਾਦ ਕਿਵੇਂ ਅਤੇ ਕਿਉਂ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।

ਮੈਂ ਜੋਰਡੀ ਓਰਡੋਨੇਜ਼ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਮੈਂ ਇੱਕ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਵਿਕਰੇਤਾ ਅਤੇ ਸਲਾਹਕਾਰ ਹਾਂ ਜੋ ਬਾਰਸੀਲੋਨਾ, ਸਪੇਨ ਵਿੱਚ ਸਥਿਤ ਹੈ। ਮੇਰਾ ਪਿਛੋਕੜ ਐਸ. ਈ. ਓ. ਵਿੱਚ ਹੈ ਅਤੇ ਮੈਂ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹਾਂ।

Amazon A9 ਕੀ ਹੈ?

ਜਿਹੜੇ ਲੋਕ ਪਹਿਲਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ ਸਨ, ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਦੇ ਨਾਲ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਇੱਕ ਵਿਚਾਰ ਮਿਲ ਗਿਆ ਹੋਵੇਗਾ। ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ ਜੋ ਕੁਝ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ, ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਸਰਚ ਇੰਜਣ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਗਈ ਖੋਜ ਲਈ ਇੱਕ ਖਾਸ ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਸਾਰਥਕਤਾ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਨਿਯਮਾਂ ਦਾ ਇਹ ਸਮੂਹ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕੀਤੇ ਗਏ ਪੂਰੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੈਵਿਕ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਛਾਂਟਦਾ ਹੈ।

ਕੀ ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਯਾਦ ਨਹੀਂ ਦਿਵਾਉਂਦਾ ਕਿ ਗੂਗਲ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ? ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਕਿਉਂਕਿ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਵਰਤੋਂ ਵੱਲ ਜਾਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇਸਨੂੰ ਮਾਊਂਟੇਨ ਵਿਊ ਸਰਚ ਇੰਜਣ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ ਵਜੋਂ ਕਲਪਨਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ।

ਇਸ ਦੀ ਐਕਸਟ੍ਰੈਕਸ਼ਨ, ਇੰਡੈਕਸਿੰਗ ਅਤੇ ਰੈਂਕਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ 2003 ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਗੂਗਲ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੀ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਖੋਜ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ-ਦਰਜੇ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਸਰਚ ਕਿਊਰੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨਾਮਕ ਪੇਟੈਂਟ ਵਿੱਚ ਸਮਝਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।

Amazon A9

ਪੇਟੈਂਟ ਕੀ ਹਨ?

ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਕਾਨੂੰਨ ਦੁਆਰਾ ਵੀ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਸਰਚ ਇੰਜਨ ਵਿਕਾਸ ਟੀਮਾਂ ਸੈਂਕੜੇ ਘੰਟੇ, ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਅਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ, ਛਾਂਟੀ ਕਰਨ, ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ, ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਦੇ ਨਵੇਂ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਮਰਪਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ…

ਇਸ ਲਈ, ਜਦੋਂ ਉਹ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਟੂਲ ਨੂੰ ਮੁਕਾਬਲੇ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ ਬਣਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਵਧੇਰੇ ਢੁਕਵੇਂ ਨਤੀਜੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਕੇ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਤੀਜੀਆਂ ਧਿਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸਨੂੰ ਰਜਿਸਟਰ ਕਰਨ ਲਈ ਅੱਗੇ ਵਧਦੇ ਹਨ

A9 ਪੇਟੈਂਟ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ

ਹਰ ਸਾਲ ਨਵੇਂ ਬਣਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਹਰ ਕੋਈ ਇੱਕ ਖਾਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਖਾਸ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਵੈਸੇ ਵੀ, ਕੁਝ ਚੀਜ਼ਾਂ ਅਜਿਹੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸਾਂਝੀਆਂ ਹਨ।

ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਜੋ ਕੁਝ ਵੀ ਰਿਕਾਰਡ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਇੱਕ ਪ੍ਰਵਾਹ ਚਾਰਟ ਹੈ ਜੋ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਗਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਵਿਸਥਾਰ ਨਾਲ ਦੱਸਦਾ ਹੈ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਪੇਟੈਂਟਾਂ ਵਿਚੋਂ ਇਕ ਨੂੰ ਵੇਖਣਾ ਹੈਰਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਕਿੰਨੇ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਹਨ। ਇਹ ਕਿਸੇ ਦਹਿਨ ਇੰਜਣ ਜਾਂ ਕੌਫੀ ਮੇਕਰ ਦਾ ਸੰਚਾਲਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਹੈ।

ਪਰ ਇਹ ਵੇਖਣ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਢੰਗ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕੁਝ ਠੋਸ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਨਾਲ।

#1 – ਲੁਕਵੀਆਂ ਰੁਚੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਇੰਡੈਕਸ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਨਾ

ਇਹ ਨਾਮ ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਬਹੁਤ ਵਰਣਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਪੇਟੈਂਟ ਕੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਜੋ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ ਉਹ ਹੈ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਦਿਲਚਸਪੀ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਸੰਬੰਧ ਪੈਦਾ ਕਰਨਾ ਜੋ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਦੂਜੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਉਸ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਵਾਤਾਵਰਣ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਉਹਨਾਂ ਬਾਹਰੀ ਸਮੱਗਰੀਆਂ ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਤੋਂ ਕੱਢੀ ਗਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਬਦੌਲਤ, ਅੰਦਰੂਨੀ ਚੀਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਉਹਨਾਂ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੇ ASINs ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਸਥਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ, ਮਾਰਕੀਟਪਲੇਸ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਦੇ ਅੰਦਰ ਉਹਨਾਂ ਅਣ-ਘੋਸ਼ਿਤ ਹਿੱਤਾਂ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਢੁਕਵੇਂ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਇੱਕ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਰਜਿਸਟਰਡ ਪੇਟੈਂਟ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜੁਲਾਈ 2021 ਵਿੱਚ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਇੱਥੇ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ

Amazon A9 ਖੋਜ ਇੰਜਣComment

#2 – ਦਿਲਚਸਪੀ ਦੇ ਮਾਪ ਵਜੋਂ ਵਿਕਰੀ ਰੈਂਕ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ

ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਕੀ ਲੱਭ ਰਿਹਾ ਹੈ? ਹਾਂ: ਵੇਚਣ ਲਈ। ਇਸ ਲਈ, ਇਹ ਬਿਲਕੁਲ ਸਹੀ ਅਰਥ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵਿਕਰੀ ਵਿੱਚ ਵਾਧੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਦੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਸੰਕੇਤ ਵਜੋਂ ਵਿਆਖਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਜੇ ਕੋਈ ਚੀਜ਼ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਿਕਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਦਿਲਚਸਪੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਵਧੇਰੇ ਦਿਖਾਉਣਾ ਉਚਿਤ ਠਹਿਰਾਉਂਦੀ ਹੈ।

ਇਹ ਪੇਟੈਂਟ ਬਿਲਕੁਲ ਉਸ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਸੋਚ ਰਹੇ ਹੋ: ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਵਿਕਰੇਤਾ ਰੈਂਕ ਜਾਂ BSR।

ਇਹੀ ਉਹ ਚੀਜ਼ ਹੈ ਜੋ ਇਸ ਪੇਟੈਂਟ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਹਰ ਘੰਟੇ ਹਰੇਕ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੀ ਵਿਕਰੀ ਰੈਂਕਿੰਗ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ, ਲੈਅ ਦੇ ਇਸ ਗਤੀਵਰਧਣ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ, ਇਹ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਆਰਡਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ: ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਜੈਵਿਕ ਕੀਵਰਡ ਰੈਂਕਿੰਗ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਵਿਕਰੇਤਾ ਰੈਂਕ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਆਉਂਦੀ ਹੈ; ਇਹ ਕੇਵਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਾਸਤੇ ਹੀ ਸੱਚ ਹੈ। ਇਹ ਔਸਤਨ ਸਰਬੋਤਮ ਵਿਕਰੇਤਾ ਰੈਂਕ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਤੋਂ ਉਪ-ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਵੀ ਬਦਲਦਾ ਹੈ।

ਵਿਆਜ ਦੇ ਮਾਪ ਵਜੋਂ ਵਿਕਰੀ ਦੇ ਰੈਂਕ ਵਿੱਚ ਵਾਧੇ ਲਈ ਪੇਟੈਂਟ, 2016 ਵਿੱਚ ਦਾਇਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਇਹ ਇੱਥੇ ਉਪਲਬਧ ਹੈ।

#3 – ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਅਧਾਰਿਤ ਡਾਟਾ ਬੇਸ ਕਿਊਰੀ ਰੀਟ੍ਰੀਵਲ।

ਉਸ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਲੈਕੇ ਜਦੋਂ ਵਿਗਿਆਨ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਸਾਡੇ ਵਿਵਹਾਰਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣ ਲਈ ਕਾਫੀ ਉੱਨਤ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ, ਖੋਜ ਐਲਗੋਰਿਦਮਾਂ ਨੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਛਲਾਂਗ ਲਗਾਈ ਹੈ।

ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਨੇ ਇਸ ਪੇਟੈਂਟ ਨੂੰ A9 ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜੋ ਸਾਡੇ ਵਰਗੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੀ ਇਤਿਹਾਸਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਸ ਨਵੇਂ ਉਤਪਾਦ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨ ਲਈ, ਜਿਸ ਲਈ ਅਜੇ ਤੱਕ ਇਸਦਾ ਕੋਈ ਹਵਾਲਾ ਨਹੀਂ ਹੈ

ਇਸ ਨੂੰ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੋਲਡ ਸਟਾਰਟ ਸਰਵਿਸ (ਉਰਫ ਹਨੀ ਮੂਨ ਪੀਰੀਅਡ) ਦਾ ਨਾਮ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਘੱਟ ਰੈਂਕਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ ਤੋਲਣ ਤੋਂ ਰੋਕਣਾ ਹੈ।

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਸੋਚ ਰਹੇ ਹੋ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਉਸ ਗ੍ਰੇਸ ਪੀਰੀਅਡ ਨਾਲ ਵੀ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ "ਹਨੀ ਮੂਨ ਪੀਰੀਅਡ" ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਉਹ ਨਵੇਂ ਆਉਣ ਵਾਲਿਆਂ ਦੀ ਦਿੱਖ ਨੂੰ ਕੁਝ ਨਕਲੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਜੋ ਉਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪੈਦਾ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਣ ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਸਦਾ ਨਿਸ਼ਚਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।

ਇਸ ਪੇਟੈਂਟ ਨੂੰ ਐਮਾਜ਼ੋਨ ਨੇ 8 ਮਾਰਚ 2022 ਨੂੰ ਰਜਿਸਟਰਡ ਕੀਤਾ ਸੀ। ਇਹ ਹੈ ਲਿੰਕ।

#4 – ਸਥਾਨ-ਆਧਾਰਿਤ ਖੋਜ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ

ਇਕ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਪਹਿਲੂ ਜਿਸਦਾ ਖੋਜਾਂ 'ਤੇ ਅਸਰ ਪੈਂਦਾ ਹੈ ਉਹ ਹੈ ਖੋਜ ਇੰਜਨ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਭੂਗੋਲਿਕ ਸਥਿਤੀ।

ਜਿਸ ਪੇਟੈਂਟ ਦਾ ਅਸੀਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ, ਉਸ ਦੇ ਨਾਲ, A9 ਇਸ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰੈਂਕਿੰਗਾਂ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੈ। ਦੂਜੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਦੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਥਾਨਾਂ ਦੇ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਉਤਪਾਦ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰੈਂਕਿੰਗਾਂ ਦੇਖਣ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ

ਇੱਥੇ ਤੁਸੀਂ 13 ਜੂਨ, 2017 ਨੂੰ ਇਸ ਪੇਟੈਂਟ ਦੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਇਹ ਸਿਰਫ A9 ਦੇ ਪੇਟੈਂਟਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਨਮੂਨਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਧਾਗੇ ਨੂੰ ਖਿੱਚਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸਪੱਸ਼ਟ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਦਾ ਸਰਚ ਇੰਜਣ ਕਿਵੇਂ ਵਿਵਹਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਏਥੇ ਅਸੀਂ ਦੱਸ ਰਹੇ ਹਾਂ ਕਿ ਖਰਗੋਸ਼ ਦੀ ਮੋਰੀ ਤੋਂ ਹੇਠਾਂ ਕਿਵੇਂ ਜਾਣਾ ਹੈ:

You May Also Like

ਜਵਾਬ ਦੇਵੋ

ਤੁਹਾਡਾ ਈ-ਮੇਲ ਪਤਾ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ। ਲੋੜੀਂਦੇ ਖੇਤਰਾਂ 'ਤੇ * ਦਾ ਨਿਸ਼ਾਨ ਲੱਗਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ।