Bisan pa, kining dayag nga sugilanon sa kalampusan nahimong usa ka kaulawan. Sa paglabay sa panahon, ang mga tigdukiduki nakadiskobre sa duha ka importante nga mga limitasyon nga naghimo sa Google Flu Trends nga dili kaayo impresibo kay sa una niini. Una, ang paghimo sa Google Flu Trends sa pagkatinuod dili mas maayo kay sa usa ka simple nga modelo nga nagbanabana sa gidaghanon sa flu nga nakabase sa usa ka linear nga pag-extrapolation gikan sa duha ka labing bag-o nga pagsukod sa flu prevalence (Goel et al. 2010) . Ug, sulod sa pipila ka mga yugto sa panahon, ang Google Flu Trends sa pagkatinuod mas grabe kay niining yano nga paagi (Lazer et al. 2014) . Sa laing pagkasulti, ang Google Flu Trends uban ang tanan nga mga datos, pagkat-on sa makina, ug gamhanan nga pagkompyuter wala kaayo makalabaw sa yano ug mas sayon u200bu200bnga masabtan nga heuristik. Kini nagpasabot nga sa pagtimbang-timbang sa bisan unsa nga forecast o karoncast, importante nga itandi ang baseline.