研究表明，Google 重新组织了其索引以适应不同的信息呈现方式 — 尤其是如果他们能够围绕知识图谱中的实体概念对信息进行索引。基于 Fraggle 的索引使 Google 抓取的所有信息更加便携，因为它智能地嵌套在相关的知识图谱节点中，可以以各种不同的方式呈现。由于基于 Fraggle 的索引更注重数据的有意义的组织，而不是页面和 URL，因此结果是 SERP 中信息的“窗口化”呈现。SEO需要了解，搜索结果现在基于实体和用例（想想微时刻），而不是页面和域。
要真正了解这种新的索引方法将如何影响您的 SEO 策略，您首先必须了解 Google 的知识图谱的工作原理。
由于它是一个实际的“图”，因此所有知识图谱条目（节点）都包含垂直和横 伯利兹 手机号码数据 向关系。例如，“面包”条目可能包含与奶酪、黄油和蛋糕等相关主题的横向关系，但也可能包含“面包的标准成分”或“面包类型”等垂直关系。
横向关系可以被认为是知识图谱上的相关节点，并暗示“相关主题”，而垂直关系则指向主题的扩大或缩小；这暗示了主题中最可能的过滤器。以面包为例，垂直关系向上是“烘焙”等主题，向下包括“面粉”和其他用于制作面包的配料，或“酸面团”和其他特定类型的面包等主题。
SEO 人员应该注意，知识图谱条目现在可以包含越来越广泛的过滤器和选项卡，这些过滤器和选项卡可以缩小主题信息的范围，以满足不同类型的搜索者意图。这包括帮助搜索者找到视频、书籍、图片、引言、位置等，但就过滤器而言，它可以是特定于主题的且不可预测的（由主动机器学习提供信息）。这是 Google 基于 Fraggle 的索引目标的关键：能够根据知识图谱条目或节点（在 SEO 圈子中也称为“实体”）组织基于网络的信息。
由于一个实体与另一个实体之间的关系保持不变，无论人们使用哪种语言进行交流或搜索，知识图谱信息与语言无关，因此可轻松用于同时聚合和机器学习所有语言。因此，使用知识图谱作为索引的基础，对于 Google 来说，这是一种更加有用和高效的方式，可以访问和提供多种语言的信息，供全球使用和排名。从长远来看，它远远优于以前的索引方法。