[6] Los n-grams son comparados con el texto en el corpus seleccionado, con la opción de ortografía case-sensitive (que compara el uso exacto de las mayúsculas y minúsculas),[3] y, si se encuentran en 40 libros o más, se ilustran en un gráfico.
[2][4] Fue inspirado por un prototipo (llamado “Bookworm”, o comelibros) creado por Jean-Baptiste Michel y Erez Aiden del Observatorio Cultural de Harvard, Yuan Shen del MIT y Steven Pinker.
[8] Omitir puntos en las abreviaturas permite una forma de correspondencia, por ejemplo utilizar "R M S" para buscar el término "R.M.S."
[12][13] Por estos errores, y porque no está controlada contra la parcialidad[14] (por ejemplo el incremento en literatura científica que hace que la popularidad de otros términos baje), es arriesgado utilizar este corpus para estudios lingüísticos o para evaluar teorías.
En particular, errores sistemáticos como la confusión de la letra “s” y la “f” en textos previos al siglo XIX (dado el uso de la s larga) que tenía apariencia muy similar a la “f”) puede causar tendencias erróneas.
Aunque el Ngram Viewer dice que los resultados son confiables para textos a partir del 1800, los problemas con el OCR y la insuficiencia de datos significan que para algunos idiomas, como el chino, las frecuencias son confiables sólo a partir del 1970, visto que las secciones previas del corpus no muestran ningún resultado aún para términos de búsqueda communes, y que los datos correspondientes a algunos años contienen más de 50% de ruido.