为什么要使用公共专利数据，而不是抓取网站？

因为结构化数据对生产工作流来说更稳定，也更容易控制成本、缓存和可重复性。

低成本专利表中应该包含什么？

公开编号、标题、URL、国家、核心术语、日期、分类以及其他可频繁查询的低成本元数据。

需要，用于快速人工检查和搜索思路探索。但可扩展的产品工作流应运行在结构化数据之上。

Research Article

一份指南，介绍如何在 BigQuery 中使用 Google Patents 公共数据，以支持可扩展的专利检索、元数据获取和结构化专利分析工作流。

TL;DR: 一份指南，介绍如何在 BigQuery 中使用 Google Patents 公共数据，以支持可扩展的专利检索、元数据获取和结构化专利分析工作流。

搜索公共专利数据的用户，通常是在从临时性的人工研究转向可重复的分析、内部工具或 API 支持的工作流。本文面向那些希望实现可扩展专利获取、分析，或将专利研究产品化，而不再依赖手动网站会话的团队。

搜索意图概览主要关键词： google patents public data 预估月搜索量（美国）： 50 意图：导航型支持关键词： google patents、bigquery patents、patent metadata

这个查询背后的模式很重要。搜索它的人通常是在试图推进一个具体的专利工作流，而不是为了理论本身随意浏览。因此，合适的文章必须具有可操作性：清晰的步骤、清晰的失败模式，以及关于下一步该做什么的明确答案。

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