ਸਕ੍ਰੀਨਸ਼ਾਟ ਖੋਜ: ਸਮਾਜਿਕ ਫੀਡਾਂ ਤੋਂ ਮੈਦਾਨੀ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਤੱਕ

ਜਦੋਂ ਕਿਸੇ ਸੁਚਨਾ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ ਸਮਾਜਿਕ ਮੀਡੀਆ ਪੋਸਟ ਦਾ ਸਕ੍ਰੀਨਸ਼ਾਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਜਾਂਚਕਾਰ ਜਾਣਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਸਮਾਂ ਖਪਾਉਣ ਵਾਲਾ ਕੰਮ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ. EXIF ਡੇਟਾ ਨਹੀਂ, ਕੋਈ ਸਪੱਸ਼ਟ ਨਿਸ਼ਾਨ ਨਹੀਂ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਉਡਦਾ ਹੋਇਆ ਪ੍ਰਸ਼ਨ: 'ਇਹ ਤਸਵੀਰ ਦੁਨੀਆਂ ਦੇ ਕਿਥੇ ਖਿੱਚੀ ਗਈ ਸੀ?' ਹੱਥ-ਮੁਟੱਬੀ Street View ਦੀ tulna ਸ਼ਾਇਦ ਕੋਡ ਖੋਲ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਹਰ ਘੰਟਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋਣ ਕਰਕੇ ਹਫ਼ਤੇ ਲੰਘ ਸਕਦੇ ਹਨ.

AI ਜੀਓਲੋਕੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋਣਾ. ਇਹ ਉਹ ਗੁਣਾ-ਵਾਧਾ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਇਨਵੈਸਟਿਗੇਟਰ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੱਕ ਉਡੀਕ ਕਰਦੇ ਰਹੇ ਸਨ: ਸਕ੍ਰੀਨ-ਕੇਪਚਰ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ-ਸਿੱਧੇ ਇੱਕ ਐਸੀ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਭੇਜਣ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਜੋ ਫੂਲ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ (flora), ਵਿਸ਼ਾਸ-ਵਾਸਤੇ (architecture), ਆਕਾਸ਼ੀ ਦ੍ਰਿਸ਼, ਇਨ੍ਹਾਂ ਤੱਕ ਪਾਵਰ ਲਾਈਨਾਂ ਤੱਕ ਪੜ੍ਹ ਸਕੇ, ਅਤੇ ਕੁਝ ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਕੋਆਰਡੀਨੇਟ ਨਾਲ ਭਰੋਸੇ ਦੀ ਦਰਜਾ ਨਿਕਾਲੇ. ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਸੁਗਮ ਵਰਕਫਲੋ ਦਿਖਾਊਂਗੇ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਮਾਜਿਕ-ਮੀਡੀਆ ਤੋਂ ਫੀਲਡ ਲੀਡਾਂ ਤੱਕ ਲੈ ਜਾਵੇ, ਪੁਰਾਣੀ ਸਕੂਲ ਦਰਖ਼ਤ-ਪਾਸ-ਦਰਸ਼ਨ ਵਾਲੀ ਮਿਹਨਤ ਵਿੱਚੋਂ ਘੰਟੇ—ਜਾ ਦਿਨ—ਕੱਟੇਗਾ.

ਸਕ੍ਰੀਨਸ਼ਾਟ ਖੋਜ ਦੀ ਚੁਣੌਤੀ

ਸਕ੍ਰੀਨਸ਼ਾਟ ਹਰ ਥਾਂ ਹੈ. ਗਵਾਹਾਂ, ਚੌਕਸ, ਟਿਪ ਲਾਈਨਾਂ—ਸਭ ਤਸਵੀਰਾਂ ਨਾਲ ਸਰੋਤ ਹਨ ਜੋ ਕੰਪ੍ਰੈਸ਼ਨ, ਕੱਟਾਈ, ਫਿਲਟਰ, ਅਤੇ ਇੰਟਰਫੇਸ ਓਵਰਲੇਅਰਜ਼ ਨਾਲ ਆਉਂਦੇ ਹਨ. ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਫਾਈਲ ਹਾਸਿਲ ਕਰ ਲੈਂਦੇ ਹੋ, ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ Instagram ਜਾਂ WhatsApp ਵੱਲੋਂ ਸਾਫ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੋਇਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਕਰਕੇ ਤੁਸੀਂ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਸੰਕੇਤਾਂ ਅਤੇ ਹੱਥ-ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੀ ਤੁਲਨਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਰਹਿਣੀ ਪੈਂਦੀ:

• Google Street View ਵਿੱਚ ਮਿਲਦੇ ਹੋਏ ਸੜਕ-ਲਾਈਟਾਂ ਜਾਂ ਕਰਬ-ਕੱਟਾਂ ਦੀ ਖੋਜ
• ਵਿਖੇ ਸੈਟੇਲਾਈਟ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਲੱਖਣ ਇਮਾਰਤ-ਆਕਾਰਾਂ ਦੀ ਖੋਜ
• ਅਣਜਾਣ ਚਿੰਨ੍ਹ-ਭਾਸ਼ਾ ਜਾਂ ਸਥਾਨਕ ਪੌਦੇ-ਜਾਤੀਆਂ 'ਤੇ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਰਾਏ ਇਕੱਠੀ ਕਰਨਾ

ਹਰ ਮਿੰਟ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਪਿਕਸਲ-ਪਿਕਸਲ ਸਮਾਨਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਵਿੱਚ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਉਹ ਹੋਰ ਲੀਡਾਂ ਦੀ ਤਲਾਸੀ ਲਈ ਸਮਾਂ ਘੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਮਿਹਨਤ-ਭਰਿਆ, ਗਲਤੀਆਂ-ਪ੍ਰਵਣਕ, ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਕਈ ਸਕ੍ਰੀਨਜ਼ ਨੂੰ ਜੀਓਲੋਕੇਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਤਦ ਇਹ ਸਕੇਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ.

ਸਮਾਜਿਕ ਮੀਡੀਆ ਹਾਰਵੇਸਟਿੰਗ ਦੀਆਂ ਸਰਵੋਤਮ ਪ੍ਰਥਾਵਾਂ

AI ਜੀਓਲੋਕੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਖੋਲ੍ਹਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਸਕ੍ਰੀਨਸ਼ਾਟ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਅਤੇ ਠੀਕ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਢੇਰਣ ਲਈ ਇਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ. ਡਾਊਨਲੋਡ-ਅਤੇ-ਸਟੋਰ ਡੱਡ-ਡਰਾਈਵ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਣ ਵਾਲੇ ਕੁਝ ਸਿਧਾਅੰਤ:

Capture 'ਤੇ ਟੈਗ ਲਗਾਓ: ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਸਕ੍ਰੀਨਸ਼ਾਟ ਸੇਵ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਟੈਗ ਜੋੜੋ: ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਤਾਰੀਖ, ਯੂਜ਼ਰ ਹੈਂਡਲ. ਇੱਕ ਫਾਈਲ-ਨਾਮ ਜਿਵੇਂ twitter_2025-07-10_jdoe.png ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੀ ਕਲਾਫਾ-ਭਰਾਪਣ ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਦਸਾਂ-ਦਾ ਤਸਵੀਰ ਤੁਹਾਡੇ ਇਨਬੌਕਸ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ.

Capture ਸੰਦਰਭ: ਜਿੰਨਾ ਹੋ ਸਕੇ, ਸਿਰਫ ਤਸਵੀਰ ਨਹੀਂ, ਸਮੁੱਚੀ ਫੀਡ ਦੀ ਦਿੱਖ ਵਰਗ ਕਰੋ. UI ਤੱਤ ਸਥਾਨ ਲਈ ਹਿੰਟ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ — ਭਾਸ਼ਾ ਸੈਟਿੰਗ, ਸਮੇਂ ਦੇ ਟੈਗ, ਇਲਾਕਾਈ ਫਿਲਟਰ ਵੀ ਫੋਟੋ ਐਪਾਂ 'ਤੇ.

ਆਟੋ-ਇੰਟੇਕ ਪ੍ਰਵਾਹ: ਇੱਕ ਸਧਾਰਣ ਸਕਿੱਪਟ ਜਾਂ Zapier ਇੰਟੇਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਵਰਤ ਕੇ ਨਵੇਂ ਚਿੱਤਰ Slack ਚੈਨਲ, ਸਾਂਝੇ ਡਰਾਇਵ, ਜਾਂ ਈਮੇਲ ਇਨਬੌਕਸ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਫੋਲਡਰ ਵਿੱਚ ਖਿੱਚੋ. ਇਸ ਨਾਲ ਡਾਊਨਲੋਡ, ਨਾਮ-ਰੱਖਣ, ਅਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਅਪਲੋਡ ਕਰਨ ਦੀ ਮੈਨੁਅਲ ਚਰਚੀ ਹਟ ਜਾਂਦੀ ਹੈ.

ਨਾਲ ਸਾਫ਼, ਅਚੂਕ-ਲੇਬਲ ਚੁੱਕੇ ਹੋਏ ਬੈੱਚ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਐਆਈ ਤੋਂ ਸੰਭਵਤ ਇਕਾਜੀ ਮੁੱਲ ਕੱਢਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋ.

AI-ਚਾਲਿਤ ਜੀਓਲੋਕੇਸ਼ਨ: ਖੇਡ-ਚੇਜਰ

ਇੱਥੇ ਜਾਦੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ. ਆਧੁਨਿਕ ਜੀਓਲੋਕੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਇਕ ਵਾਰ ਵਿੱਚ ਦਸਾਂ-ਦਸ ਵ visuals cues ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦੇ ਹਨ:

• ਹਰੇ-ਭੂ ਉਪਜਾਵੇ patterns ਜੋ ਮੌਸਮ-ਖੇਤਰ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਹਨ
• ਛੱਤੀਆਂ ਦੇ ਟ੍ਰੱਸ, ਸੜਕ-ਸਾਜ-ਸਾਮਾਨ, ਖਿੜਕੀਆਂ ਦੇ ਆਕਾਰ ਵਰਗੀਆਂ ਵਾਸਤੁਕਲਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ
• ਭੂ-ਧਰਤੀ ਅਤੇ ਉਚਾਈ ਦੇ ਸੰਕੇਤ
• ਤਾਰੇ ਅਤੇ ਸੂਰਜੀ ਕੋਣਾਂ ਲਈ ਲੱਗਭਗ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਲੈਟਿਟਿਊਡ ਅੰਦਾਜੇ
• ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਸਾਇੰਜ਼ ਦੇ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਫੌਂਟ

ਹਰ ਸੰਭਾਵੀ ਮੈਚ ਨੂੰ ਸਕੋਰ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇ ਦੀ ਲੈਵਲ ਦੇ ਨਾਲ, ਇਹ ਟੂਲ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ ਪਹਿਲਾ ਪਾਸ ਦਿੰਦਾ ਹੈ. ਉੱਚ-ਭਰੋਸੇ ਵਾਲੇ ਨਤੀਜੇ ਸਿੱਧੇ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰਾਰੰਭਿਕ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਜਾਂਦੇ ਹਨ. ਮੱਧ ਭਰੋਸੇ ਲਈ ਛਲਕ-ਸੜਕ ਵਾਲੀ ਚੈਕ ਕਰਨੀ ਪੈਂਦੀ ਹੈ. ਘੱਟ ਭਰੋਸੇ ਲਈ ਹੋਰ ਚਿੰਨ੍ਹ-ਖੋਜ ਜਾਂ ਜਨ-ਸਰੋਤ ਸਮੀਖਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ. ਅਗੇਵੱਧ ਹੱਲ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਚਿੱਤਰਾਂ ਤੋਂ ਅਤੇ ਚਿੰਨ੍ਹ-ਵਿਸਥਾਰ ਤੋਂ Google ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਾਂ ਖੇਤਰੀ ਵਿਦਵਾਨਾਂ ਨਾਲ ਸਲਾਹ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ.

ਆਪਣੇ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਐਆਈ ਨੂੰ ਲਗਾਉਣਾ

AI ਜੀਓਲੋਕੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ ਕੱਢਣ ਲਈ, ਇਸਨੂੰ ਇਕ ਦੋਹਰਾਤ-ਯੋਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰੋ. ਇਹ ਰਾਹ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਹੈ:

• Preflight Review: ਨਵੀਆਂ ਸਕ੍ਰੀਨਸ਼ਾਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸਪਸ਼ਟ giveaway ਚਿੰਨਾਂ ਲਈ skim ਕਰੋ—ਕੰਪਨੀ ਲੋਗੋ, ਲਾਇਸੈਂਸ ਪਲੇਟ, ਜਾਣੇ-ਮਾਣੇ ਨਿਸ਼ਾਨ. ਇਨਾਂ ਨੂੰ ਮੈਨੁਅਲ ਫਾਲੋ-ਅਪ ਲਈ ਚਿੰਨ੍ਹ ਕਰੋ ਜਾਂ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਸਥਾਨ ਸਿੱਧੇ ਲੱਭ ਲੈਂਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾ ਦਿਓ.

• Batch Submission: 50 ਤੱਕ ਚਿੱਤਰ ਇਕੱਠੇ ਕਰਕੇ ਇਕੱਠੇ ਆਪਣੇ AI ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਦਿਓ. ਸਮਾਂ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ overhead ਕਟਾਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਖਾਲੀ ਸਮਾਂ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ.

• Confidence Triage: ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ High (80% ਤੋਂ ਉਪਰ), Medium (50–80%), ਅਤੇ Low (50% ਤੋਂ ਘੱਟ) ਭਰੋਸੇ ਵਾਲੇ ਬੱਛਿਤ ਵਿਚ ਵੰਡੋ. High-ਭਰੋਸੇ ਵਾਲੇ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਰੰਭਿਕ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਸਿੱਧੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ. Medium ਲਈ ਤੁਰੰਤ Street-View ਚੇਕ ਲਾ. Low ਲਈ ਹੋਰ ਚਿੰਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਵਿਸਤਾਰ ਜਾਂ ਜਨ-ਸਰੋਤ ਸਮੀਖਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ.

• Refined Search: ਮੱਧ ਅਤੇ ਘੱਟ ਨਤੀਜਿਆਂ ਲਈ, AI ਦੀ ਚਿੰਨ੍ਹ-ਤਕਸੀਰ (ਤਰਕ-ਪੌਦੇ ਦੀ ਵਿਰਾਸਤ, ਇਮਾਰਤ-ਸ਼ੈਲੀ ਆਦਿ) ਵਰਤ ਕੇ Google ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਕਰੀਬ ਕਰੋ ਜਾਂ ਖੇਤਰਿਕ ਵਿਦਵਾਨਾਂ ਨਾਲ ਸਲਾਹ ਕਰੋ.

• Field Ops Prep: ਆਖਰੀ ਲੈਟ/ਲੌਂਗ ਨੂੰ ਇਕ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਨਕਸ਼ੇ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਕਰੋ. ਸਕ੍ਰੀਨਸ਼ਾਟ, ਭਰੋਸੇ ਅੰਕ, ਅਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਸੰਕੇਤਾਂ ਦਾ ਸਰਾਂਸ਼ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰੋ. ਫੀਲਡ ਟੀਮਾਂ ਨਾਲ ਸਾਂਝਾ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹ ਸਥਾਨ 'ਤੇ ਇਕ ਯੋਜਨਾ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚਣ, ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਪਿੰਨ ਨਾਲ ਨਹੀਂ.

ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਵਿਚਾਰ

AI ਜੀਓਲੋਕੇਸ਼ਨ ਤਾਕਤਵਰ ਹੈ, ਪਰ ਵੱਡੀ ਤਾਕਤ ਨਾਲ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਵੀ ਆਉਂਦੀ ਹੈ. ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਸਪਸ਼ਟ ਨੀਤੀਆਂ ਲੋੜੀਆਂ ਹਨ ਜਿਵੇਂ: ਸਹਿਮਤੀ, ਡਾਟਾ ਰਿਟੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਥਾਰ. ਕੁਝ ਰੋਕ-ਥਾਮ:

• ਵਰਤੋਂ ਕੇਸਾਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ. ਗੈਰ-ਵਿਰੋਧੀ ਖੋਜਾਂ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਜਾਂਚਾਂ covert surveillance ਮੰਡੇਟਾਂ ਨਾਲੋਂ ਵੱਖਰੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ.
• ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਕੈਪਚਰ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਟਾਰਗਟ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਨੂੰ ਅਨੋਨੀਮਾਈਜ਼ ਕਰੋ analysis ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ.
• ਹਰ ਜੀਓਲੋਕੇਸ਼ਨ ਪੁੱਛਤਾਛ, ਭਰੋਸੇ ਦੀ ਲੈਵਲ, ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆਰਤ ਨੋਟ ਲਾਗ ਕਰੋ. ਇੱਕ ਪਾਰਦਰਸ਼ਿਕ audit trail عدالتਾਂ ਅਤੇ ਕਲਾਇੰਟਾਂ ਨਾਲ ਭਰੋਸਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ.
• ਖੇਤਰਿਕ ਡਾਟਾ-ਸੁਰੱਖਿਆ ਕਾਨੂੰਨਾਂ 'ਤੇ ਆਪਣੀ ਟੀਮ ਨੂੰ ਨਿਯਮਤ ਤਾਲੀਮ ਦਿੰਦੇ ਰਹੋ. ਜੇਕਰ ਇੱਕ ਜੁਰਿਸਡਿਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਮਨਜ਼ੂਰ ਹੈ ਉਹ ਦੂਜੇ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਕਾਨੂੰਨਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ.

ਨਿਸ਼ਕਰਸ਼

ਸਕ੍ਰੀਨਸ਼ਾਟ ਖੋਜ ਪਹਿਲਾਂ ਮਨੁਆਲ Street View ਲੂਪਾਂ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ-ਮੁੱਲ ਦੇ ਕਾਰਯਾਂ ਨਾਲ ਜਾਣੀ ਜਾਂਦੀ ਸੀ. AI ਜੀਓਲੋਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਇਕ ਸੁਤੰਤਰ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਸਮਾਜਿਕ-ਮੀਡੀਆ ਦੀਆਂ ਸਕ੍ਰੀਨਜ਼ ਨੂੰ ਫੀਲਡ-ਯੋਗ ਇੰਟੇਲ ਵਿੱਚ ਘੰਟਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ, ਤਬਦੀਲ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹੋ. ਤੁਸੀਂ ਫੇਰ ਵੀ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਨਿਣੇ-ਸੁਝ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੋਵੋਗੇ, ਪਰ ਹੁਣ ਕੋਆਰਡੀਨੇਟਾਂ ਦੀ ਇਕ ਰੈਂਕਡ ਚੋਟੀ-ਦੇਰੀ ਨਾਲ ਮਿਲੇਗੀ, ਨਾ ਕਿ ਪਿਕਸਲ-ਪੂਰੀ ਤਲਾਸ਼.

ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ ਇਨਵੈਸਟਿਗੇਸ਼ਨ ਅਤੇ OSINT ਦੀ ਤੀਜ਼-ਦੌੜ ਵਾਲੀ ਦੁਨੀਆਂ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਊਰਜਾ ਇੱਕ ਠੰਡੀ ਲੀਡ ਅਤੇ ਫਰਾਂਟ-ਪੇਜ ਨਤੀਜੇ ਵਿੱਚ ਫਰਕ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ.