網站搜索演算法

① 百度和Google的搜索演算法，技術有何差異

網路是中國的，谷歌是美國的。各有側重不能不可比較。技術都是一樣的側重不同罷了。網路側重的是中國民俗，谷歌是側重美國民俗。因為國情國法不同所以無可能比較量級。【搜索引擎技術是硬體加軟體。硬體是實際使用的機器，軟體是程序編程】搜索產品搜索引擎產品其實包括很多種類，並不限於我們最熟悉的全網搜索引擎。簡單分類羅列一下：*全網搜索：包括市場份額最高的幾大搜索引擎巨頭，Google,Yahoo,Bing。*中文搜索：在中文搜索市場中，網路一家獨大，其它幾家如搜狗、搜搜、有道，市場份額相對還比較小。*垂直搜索：在各自的垂直領域成為搜索入口的，購物的淘寶，美食的大眾點評，旅遊的去哪兒，等等。*問答搜索：專注於為問句式提供有效的答案，比如Ask.com；其它的如問答社區像Quora和國內的知乎，應該也會往這方面發展。*知識搜索：典型代表就是WolframAlpha，區別於提供搜索結果列表，它會針對查詢提供更詳細的整合信息。*雲搜索平台：為其它產品和應用提供搜索服務託管平台(SaaS或是PaaS)，Amazon剛剛推出它的CloudSearch,IndexTank在被Linkedin收購之前也是做這項服務。*其它：比始DuckDuckGo，主打隱私保護，也有部分用戶買帳。各種搜索產品在各自領域都需要解決特定的技術和業務問題，所以也可以建立相對通用搜索的優勢，來得到自己的市場和用戶。搜索技術搜索引擎所涉及和涵蓋的技術范圍非常廣，涉及到了系統架構和演算法設計等許多方面。可以說由於搜索引擎的出現，把互聯網產品的技術水平提高到了一個新的高度；搜索引擎無論是在數據和系統規模，還是演算法技術的研究應用深度上，都遠超之前的簡單互聯網產品。列舉一些搜索引擎所涉及到的技術點：*爬蟲(Crawling)*索引結構(InvertedIndex)*檢索模型(VSM&TF-IDF)*搜索排序(RelevanceRanking&Evaluation)*鏈接分析(LinkAnalysis)*分類(Document&QueryClassification)*自然語言處理(NLP:Tokenization,Lemmatization,POSTagging,NER,etc.)*分布式系統(DistributedProcessing&Storage)*等等雖然搜索引擎涉及的技術方方面面，但歸結起來最關鍵的幾點在於：*系統：大規模分布式系統，支撐大規模的數據處理容量和在線查詢負載*數據：數據處理和挖掘能力*演算法：搜索相關性排序，查詢分析，分類，等等系統搜索引擎系統是一個由許多模塊組成的復雜系統。核心模塊通常包括：爬蟲，索引，檢索，排序。除了必需的核心模塊之外，通常還需要一些支持輔助模塊，常見的有鏈接分析，去重，反垃圾，查詢分析，等等。[附圖：搜索系統架構概念模型]*爬蟲從互聯網爬取原始網頁數據，存儲於文檔伺服器。*文檔伺服器存儲原始網頁數據，通宵是分布式Key-Value資料庫，能根據URL/UID快速獲取網頁內容。*索引讀取原始網頁數據，解析網頁，抽取有效欄位，生成索引數據。索引數據的生成方式通常是增量的，分塊/分片的，並會進行索引合並、優化和刪除。生成的索引數據通常包括：字典數據，倒排表，正排表，文檔屬性等。生成的索引存儲於索引伺服器。*索引伺服器存儲索引數據，主要是倒排表。通常是分塊、分片存儲，並支持增量更新和刪除。數據內容量非常大時，還根據類別、主題、時間、網頁質量劃分數據分區和分布，更好地服務在線查詢。*檢索讀取倒排表索引，響應前端查詢請求，返回相關文檔列表數據。*排序對檢索器返回的文檔列表進行排序，基於文檔和查詢的相關性、文檔的鏈接權重等屬性。*鏈接分析收集各網頁的鏈接數據和錨文本（AnchorText），以此計算各網頁鏈接評分，最終會作為網頁屬性參與返回結果排序。*去重提取各網頁的相關特徵屬性，計算相似網頁組，提供離線索引和在線查詢的去重服務。*反垃圾收集各網頁和網站歷史信息，提取垃圾網頁特徵，從而對在線索引中的網頁進行判定，去除垃圾網頁。*查詢分析分析用戶查詢，生成結構化查詢請求，指派到相應的類別、主題數據伺服器進行查詢。*頁面描述/摘要為檢索和排序完成的網頁列表提供相應的描述和摘要。*前端接受用戶請求，分發至相應伺服器，返回查詢結果[附圖：爬蟲系統架構]爬蟲系統也是由多個模塊構成：*URLScheler存儲和高度待爬取的網頁地址。*Downloader根據指定的網頁列表爬取網頁內容，存儲至文檔伺服器。*Processer對網頁內容進行簡單處理，提取一些原始屬性，為爬取的後續操作服務。*TrafficController爬取流量控制，防止對目標網站在短時間內造成過大負載[附圖：搜索系統架構實例：Google這是Google早期的一張系統架構圖，可以看出Google系統的各模塊基本和前面概念模型一致。所以一個完整的全網搜索系統的大致系統架構是類似的，區別和競爭力體現在細節實現和優化上。數據除了搜索引擎系統提供了系統支撐外，搜索結果質量很大程度上依賴於源數據的數量和質量，以及數據處理的能力。全網數據的主要來源通常是從互聯網上進行自動爬取，從一些高質量的種子站點開始，並沿網頁鏈接不斷，收集巨量的網頁數據；這通常能達到數據在數量的要求，但也不可避免混入了大量的低質量網頁。除了自動爬取來的數據外，搜索引擎的數據來源還可以來自人工收集、合作夥伴提供、第三方數據源和API、以及購買；這些來源通常會有更好的質量保證，但在數量規模和覆蓋率上會相對少一些，可以和爬取的數據形成有效的互補。收集到足量的原始數據後，需要進行各種數據處理操作，把原始數據轉換成在線檢索需要的數據。這個過程通常包括：網頁分析，數據抽取，文本處理和分詞，索引及合並；最終生成的數據會包括：詞典，倒排表，正排表，文檔權重和各種屬性。最終生成的數據要布署上相應的在線檢索伺服器上，通常會進行數據分區和分片布署，數據內容更豐富時還可能根據內容分類和主題進行分別布署，比如新聞時效類的網頁可能就會獨立布署，針對性地響應時效類的查詢[附圖：索引數據：字典、倒排表、正排表]這張圖來源於Google早期的索引數據結構，包括詞典、倒排表、正排表。演算法有了相當數量的高質量數據之後，搜索結果的質量改進就取決於搜索演算法的准確性上。現在的搜索引擎通常通過向量空間模型（VSM=VectorSpaceModel）來計算查詢和各文檔之間的文本相似性；即把查詢或文檔抽象成一個詞向量，然後再計算向量在向量空間中的夾角，可以用餘弦公式得出，作為文本相似度的度量值。在基本的向量空間模型基礎上通常會進一步加入詞的權重值進行改進，通過經典的TF-IDF公式得出，即詞頻（TF）乘上逆文檔頻率（IDF）；其中TF=TermFrequency，即該詞在所在文檔中的出現次數；IDF=InvertDocumentFrequency，即包含該詞的文檔數除以總文檔數，再取反，通常還會取對數來降維，這個值值越大表示這個詞越能代表文檔特徵。除了通過向量空間模型得出的文本匹配評分外，每個文檔還會有自己本身的質量評分，通常由網頁鏈接數據計算得出，代表了該網頁本身的流行度權重。最終的評分會以文本匹配的查詢時動態評分和文檔靜態評分為基礎計算得出；搜索引擎的評分計算都會考慮很多因素，但這兩項通常是評分計算的基礎。有了確定的排序演算法後，另一個重要的任務就是評估搜索結果的質量。由於搜索結果的好與壞是一個比較主觀的過程，所以進行定量的評估並不容易。常見的做法是通過事先選定一批查詢，通過人工評估或是預先設定標准值的方式，逐個評估每個設定查詢搜索結果，最終得到一個統計結果，作為搜索演算法的評估度量。另一類做法是直接通過線上的用戶點擊數據來統計評估搜索結果質量，或是通過A/B測試來比較兩種排序演算法的點擊效果來衡量。合理而有效的評估方法，是搜索演算法可以不斷改進和比較的前提。查詢分析是另一個對搜索結果影響很大的方面，主要任務是把用戶的查詢文本轉換成內部的結構化的搜索請求。涉及的處理可能包括基本的分詞處理，專有名詞的識別和提取，或是查詢模式的識別，或是查詢分類的識別。這些處理的准確性將能極大地改進搜索請求的方式，進一步影響搜索結果的相關性和質量。開源方案近年來在搜索公司內部搜索系統和技術的改進和發展的同時，一批開源的搜索系統和解決方案也逐漸發展和成熟起來。當然開源系統在功能全面性、復雜性和規模上都不能與專業的搜索引擎系統相比，但對於中小企業的搜索應用來說應該已經能很好地滿足需求，而且也成功應用到了一些大規模的產品系統中（比如Twitter的搜索就使用和改進了Lucene）。現在比較常見的開源搜索解決方案有：*LuceneLucene自然是現在最流行，使用度最高的搜索開源方案。它用java開發，以索引和檢索庫的方式提供，可以很容易地嵌入需要的應用中。*Solr&SolrCloudSolr是Lucene的子項目，同屬Apache軟體基金會項目；它是基於Lucene之上實的一個完整的搜索服務應用，提供了大量的搜索定製功能，可以滿足大部分的搜索產品需求。SolrCloud是Solr為了加強其分布式服務能力而開發的功能，目前還在開發階段，將在Solr4.0發布。*Zoie&Sensei(Linkedin)Zoie是Linkedin公司在Lucene基礎上實現的准實時索引庫，通過加入額外的內存索引，來達到准實時索引的效果。Sensei是Linkedin公司在Zoie基礎上實現的分布式搜索服務，通過索引分區來實現分布式搜索服務。*ElasticSearchElasticSearch也是剛推出不久的一個基於Lucene實現的分布式搜索服務，據說在分布式支持和易用性上都有不錯的表現。因為還比較年輕，真實的應用應該還不多，需要觀察。因為也是基於Lucene的分布式開源搜索框架，基本上會與SolrCloud和Sensei形成正面競爭關系。*其它開源產品除了Lucene家族以外，還有一些其它的開源產品，比如Sphinx和Xapian，也有不少的應用；但近年來的更新頻率和社區活躍度都不太能和Lucene系的產品相比。*託管平台除了開源產品外，現在還出現了一些基於雲計算和雲服務的搜索服務，比如Amazon新近推了的CloudSearch，還有更早一些的IndexTank（已被Linkedin收購）。這類服務無需自己布置搜索系統，直接使用在線服務，按需付費，所以也將是開源產品的替代方案和競爭對手。附幾張上面提到的開源系統的概念模型和架構圖：[附圖：Lucene概念模型][附圖：Lucene工作流程][附圖：Sensei系統架構][附圖：SolrCloud系統架構]現狀與未來：傳統的搜索引擎經過了十幾年的發展，目前在技術和產品上都已走向逐漸穩定和成熟，通用搜索的市場也基本進入飽和，不像早些年一直呈現高增長率。同時，在各個垂直領域，也出現了很多和產品結合的很好的垂直搜索產品，比如淘寶的購物搜索，大眾點評的美食搜索，去哪兒和酷訊的旅遊搜索等，也都在各自領域占據了相當大的市場，成為除了通用搜索引擎之外的重要的用戶入口。在開源領域，各種開源產品和解決方案也逐漸發展成熟，通用搜索技術不再為大公司所專有，中小企業能夠以較低的成本實現自己的搜索應用。現在搜索引擎產品之間的競爭的在數據、應用方式和產品形態上，在系統架構和基本演算法上區分並不大。搜索引擎在未來發展上，一是搜索將不僅僅以獨立產品的形式出現，的會作為搜索功能整合到的產品和應用中。在產品形態上，基於傳統的搜索引擎，會演化出像推薦引擎，知識引擎，決策引擎等形式的產品，更好地滿足和服務用戶需求。而搜索引擎所涉及和發展起來的各種技術，會更廣泛地應用到各種基它產品上，比如自然語言處理，推薦和廣告，數據挖掘，等等。總之，搜索引擎對互聯網技術和產品帶來的影響是巨大的，未來也仍將有很大的發展和應用空間。

② 目前seo優化中，百度搜索引擎排名使用的演算法有哪些

你好朋友做SEO的我們都知道，我們時時刻刻都是在圍繞搜索引擎在轉，就拿網路來說吧，你個人做的再好，但是網路的演算法一變，你如果不作相應的改進那好多功夫都是枉然，所以上海獻峰網路網羅SEO分析了2017年網路10大最新演算法規則，希望給大家有所幫助。
（1）、網路排名順序由原本的每禮拜調整1次排名，現在1天都有可能3-4次的排名調整。
（2）、網路進一步提高了自身產物關頭字排名的順序，搜索 網路、網路地圖、網路知道、網路貼吧等屬於網路自己的產品。還有就是和網路自己合作的上網站權重也提高了。（3）、網路對信息越真實的網站排名會給予更好的排名。公司性質的網站要比小我道質的網站排名更有優勢對於一些垃圾站點，剽竊網站、模擬網站一律不給於排名。
（4）、更新時間：天天更新是7-9點下調整為5-6點，晚上10-12點周三大更新，調整為每周四大概凌晨4點更新。每月大更新的時間是11號和26號，尤其是26號，更新幅度最大，K站也是最多的。企業站內容較少的話，建議每周四前更新一下內容，內容多的話，最好是天天更新3篇。
（5）、網路調整了對站點一再的SPM內容站點降權。網路對於網站的原創性要求更高，條理品級很較著的得到了改善。在自己的網站上揭曉文章，但文章問題網路更新收錄規則和內容一定要網路下搜索不到的，然後在去各大論壇投稿一樣的。過一會再去網路下搜索看，只如果原創的基本上能排在第一位。還有一些網路營銷專業人士認為，網路演算法調整後，對新站的親愛水平比原來有所加強。
（6）、網路把新站收錄審核時間變短，呈現2-3天內就可以收錄。網路為了搜索成效加倍切確，引用了文章**現的日期，不外沒有進行當天日期的對照處理。度比來一天收錄後果禁絕確。天首頁快照，網站能有當天的首頁快照，當天快照，原來只有谷歌才有。
（7）、對門戶站的權重比較垂青，這是演算法調整最直接得默認。追蹤一些樞紐詞可以看到的一個普遍現象：排名前兩名大部門依然是自力站點，從第三名起都是門戶頁面，直到第二頁起頭恢復獨立站。
（8）、網路對網站有彈窗廣告這樣的站點給於降權，對加盟鏈接聯盟站點、頁面站點裡面有大量JS代碼內容、友情連接過多的站點給予適當降權。
（9）、網路針對論壇和博客站點導入鏈接降權，論壇簽名已經對網路失效、網路重點提升了自身產品網路、貼吧、知道、辭書、有啊、經驗、文庫等相關內容頁面的權重，現在網路這些產品的內容在第一頁都有浮現，尤其是網路和網路文庫。
（10）、網路對搜素引擎的人工干與進一步加強：如你的網站關鍵詞排名很高，而內容簡單，無更新。雖然從網路獲得的流量很大，網路就有可能經過人工干預，給你網站關鍵詞降權甚至從網路收錄中刪除掉。

③ 百度網站排名演算法

點擊率丶有效流瀏時長丶專業度丶知明度等綜合研判，其實做為營利性私企，和網路的合作深度更能影響排名！

④ 懸賞50分,求站內搜索演算法

基於ASP的站內多值搜索
運行環境：IIS
腳本語言：VBScript
資料庫：Access/SQL Server
資料庫語言：SQL

1．概要：
不論是在論壇，還是新聞系統，或是下載系統等動態網站中，大家經常會看到搜索功能：搜索帖子，搜索用戶，搜索軟體（總之搜索關鍵字）等，本文則是介紹如何建立一個高效實用的，基於ASP的站內多值搜索。

本文面對的是「多條件模糊匹配搜索」，理解了多條件的，單一條件搜索也不過小菜一碟了。一般來講，有兩種方法進行多條件搜索：枚舉法和遞進法。搜索條件不太多時（n<=3）,可使用枚舉法，其語句頻度為2的n次方，成指數增長，n為條件數。很明顯，當條件增多以後，無論從程序的效率還是可實現性考慮都應採用遞進法，其語句頻度為n，成線性增長。需要指出的是，枚舉法思路非常簡單，一一判斷條件是否為空，再按非空條件搜索，同時可以利用真值表技術來對付條件極多的情況（相信沒人去干這種事，4條件時就已經要寫16組語句了）；遞進法的思想方法較為巧妙，重在理解，其巧就巧在一是使用了標志位（flag）,二是妙用SQL中字元串連接符&。下面以實例來講解引擎的建立。
2．實例：
我們建立一通訊錄查詢引擎，資料庫名為addressbook.mdb,表名為address,欄位如下：
ID Name Tel School
1 張 三 33333333 電子科技大學計算機系
2 李 四 44444444 四川大學生物系
3 王 二 22222222 西南交通大學建築系
… … … …

Web搜索界面如下：
姓名： 電話： 學校： 搜索按鈕

採用枚舉法的源程序如下：
<%@ CODEPAGE = "936" %>
'連接資料庫
<%
dim conn
dim DBOath
dim rs
dim sql
Set conn=Server.CreateObject("ADODB.Connection")
DBPath = Server.MapPath("addressbook.mdb")
conn.Open "driver={Microsoft Access Driver (*.mdb)};dbq=" & DBPath
Set rs=Server.CreateObject("ADODB.Recordset")
'從Web頁獲取姓名、電話、學校的值
dim Name
dim Tel
dim School
Name=request("Name")
Tel=request("Tel")
School=request("School")
'枚舉法的搜索核心，因為有3個條件所以要寫8組If判斷語句
if trim(Name)="" and trim(Tel)="" and trim(School)="" then
sql="select * from address order by ID asc"
end if
if trim(Name)="" and trim(Tel)="" and trim(School)<>"" then
sql="select * from address where School like '%"&trim(School)&"%' order by ID asc"
end if
if trim(Name)="" and trim(Tel)<>"" and trim(School)="" then
sql="select * from address where Tel like '%"&trim(Tel)&"%' order by ID asc"
end if
if trim(Name)="" and trim(Tel)<>"" and trim(School)<>"" then
sql="select * from address where Tel like '%"&trim(Tel)&"%' and School like '%"&trim(School)&"%' order by ID asc"
end if
if trim(Name)<>"" and trim(Tel)="" and trim(School)="" then
sql="select * from address where Name like '%"&trim(Name)&"%' order by ID asc"
end if
if trim(Name)<>"" and trim(Tel)="" and trim(School)<>"" then
sql="select * from address where Name like '%"&trim(Name)&"%' and School like '%"&trim(School)&"%' order by ID asc"
end if
if trim(Name)<>"" and trim(Tel)<>"" and trim(School)="" then
sql="select * from address where Name like '%"&trim(Name)&"%' and Tel like '%"&trim(Tel)&"%' order by ID asc"
end if
if trim(Name)<>"" and trim(Tel)<>"" and trim(School)<>"" then
sql="select * from address where Name like '%"&trim(Name)&"%' and Tel like '%"&trim(Tel)&"%' and School like '%"&trim(School)&"%' order by ID asc"
end if
rs.open sql,conn,1,1
'顯示搜索結果
if rs.eof and rs.bof then
response.write "目前通訊錄中沒有記錄"
else
do while not rs.eof
response.write "姓名："&rs("Name")&"電話："&rs("Tel")&"學校："&rs("School")&"<br>"
rs.movenext
loop
end if
'斷開資料庫
set rs=nothing
conn.close
set conn=nothing
%>
理解上述程序時，著重琢磨核心部分，8組語句一一對應了3個搜索框中的8種狀態
Name Tel School
空 空 空
空 空 非空
空 非空 空
空 非空 非空
非空 空 空
非空 空 非空
非空 非空 空
非空 非空 非空

另外trim()是VB的函數，將輸入的字元串前後的空格去掉；%是SQL語言中的多字元通配符（_是單字元通配符），由此可見%"&trim()&"%對搜索框中輸入的關鍵字是分別向左向右匹配的；SQL語言中用and連接說明非空條件之間是「與」關系。

再來看看遞進法，與枚舉法相比它們只有核心部分不同：
'遞進法的搜索核心，依次判斷條件為空否，非空則將其加入搜索條件
sql="select * from address where"
if Name<>"" then
sql=sql&" Name like '%"&Name&"%' "
flag=1
end if
if Tel<>"" and flag=1 then
sql=sql&" and Tel like '%"&Tel&"%'"
flag=1
elseif Tel<>"" then
sql=sql&" Tel like '%"&Tel&"%'"
flag=1
end if
if Company<>"" and flag=1 then
sql=sql&" and Company like '%"&Company&"%'"
flag=1
elseif Company <>"" then
sql=sql&" Company like '%"&Company&"%'"
flag=1
end if
if flag=0 then
sql="select * from address order by ID asc"
end if
rs.open sql,conn,1,1
遞進法是一個明智的演算法，單從語句的長短就可以看出來了。這個演算法的難點和精髓就在flag和&上。首先你應該清楚&在SQL中就是一個字元串連接符，把該符號左右的字元拼接在一起。再回到程序，當Name不為空時sql="select * from address where Name like '%"&Name&"%' "同時flag=1；接下來當Name不為空時且Tel不為空時，即Tel<>"" and flag=1時，sql="select * from address where Name like '%"&Name&"%' and Tel like '%"&Tel&"%' "同時flag=1，否則當Name為空Tel不為空，sql="select * from address where Tel like '%"&Tel&"%' "同時flag=1；以此類推就可以推廣到n個條件的搜索。當然條件皆為空時，即flag=0將選擇所有表中所有項。
3．驗證：

至此，一個搜索引擎就建立起來了。以下是一些使用示例：
姓名：張 電話： 學校： 搜索按鈕

搜索結果為：
姓名： 張三 電話：33333333 單位：電子科技大學計算機系

姓名： 電話： 學校：大學 搜索按鈕

搜索結果為：
姓名：張三 電話：33333333 單位：電子科技大學計算機系
姓名 李 四 電話：44444444 單位：四川大學生物系
姓名：王二 電話：22222222 單位：西南交通大學建築系
姓名： 電話：4444 學校：四川 搜索按鈕

搜索結果為：
姓名 李 四 電話：44444444 單位：四川大學生物系
姓名： 電話： 學校：交%大 搜索按鈕

搜索結果為：
姓名：王二 電話：22222222 單位：西南交通大學建築系
4．改進：
其實這個引擎還有些缺陷，問題主要在於通配符%。一方面是因為人們平時習慣把*作為通配符，另一方面%若出現在超鏈接中，通過request獲取時%將被「吃」掉，如下：

--test.htm--
…
<a href=test.asp?content=test%the%sign>click here</a>
…

--test.asp--
<%
content=request(「content」)
response.write content
%>

在IE中瀏覽test.htm時點擊超鏈接，顯示為：
testthesign
可見%直接被超鏈接忽略掉了。怎麼才能解決這個問題呢？很簡單，我們做點小小的手腳--偷梁換柱。
將以下代碼加在搜索核心之前：
Name=replace(Name,"*","%")
Tel=replace(Tel,"*","%")
Company=replace(Company,"*","%")
將以下代碼加在搜索核心之後：
Name=replace(Name,"%","*")
Tel=replace(Tel,"%","*")
Company=replace(Company,"%","*")
在我們來分析一下這些語句。replace()是VB中字元串替換函數，replace(Name,"*","%") 就是將Name中所有的*換成%。也就是說，我們把3個條件中凡是出現的*都替換為%，這樣一來前3句就將通配符改成*了。而後3句就可以防止%被「吃」掉。所有問題就迎刃而解了吧。
姓名： 電話： 學校：交%大 搜索按鈕

搜索結果為：
姓名：王 二 電話：22222222 單位：西南交通大學建築系

將上面的語句再改一改，把*用空格代替，不就成了我們在Google、BaiDu中常用的用空格來分開搜索條件的搜索引擎了嗎？

⑤ 搜索引擎核心演算法是什麼

搜索引擎核心演算法是獲得網站網頁資料，建立資料庫並提供查詢的系統。

索引擎的資料庫是依靠一個叫「網路機器人（crawlers）」或叫「網路蜘蛛（Spider）」的軟體，它通過網路上的各種鏈接自動獲取大量的網頁信息內容，並按照一定的規則進行分析和組織。谷歌和網路是典型的搜索引擎系統。

為了更好地服務於web搜索，搜索引擎分析和排序規則也就是說，搜索引擎演算法正在發生變化。由於互聯網上無數的網站頁面，搜索引擎蜘蛛無法將所有網頁下載並保存到伺服器上。

因此，許多搜索引擎蜘蛛只抓取那些重要的頁面，而評估爬行重要性的主要依據是鏈接寬度（以及外部鏈接的數量和質量）。

(5)網站搜索演算法擴展閱讀：

搜索引擎核心演算法的優化：

1、在搜索前，根據條件降低搜索規模。

2、廣度優先搜索中，被處理過的節點，充分釋放空間。

3、給據問題的約束條件進行剪枝。

4、利用回溯演算法進行優化：回溯和深度優先是相似的，區別在於當一個節點被擴展時，不是所有的子節點都被擴展，而是只有一個子節點被擴展。所以它是盲的，但佔用的內存更少。

⑥ 搜索引擎是如何搜索到信息

隨著互聯網的迅猛發展、WEB信息的增加，用戶要在信息海洋里查找自己所需的信息，就象大海撈針一樣，搜索引擎技術恰好解決了這一難題（它可以為用戶提供信息檢索服務）。搜索引擎是指互聯網上專門提供檢索服務的一類網站，這些站點的伺服器通過網路搜索軟體(例如網路搜索機器人)或網路登錄等方式，將Intemet上大量網站的頁面信息收集到本地，經過加工處理建立信息資料庫和索引資料庫，從而對用戶提出的各種檢索作出響應，提供用戶所需的信息或相關指針。用戶的檢索途徑主要包括自由詞全文檢索、關鍵詞檢索、分類檢索及其他特殊信息的檢索(如企業、人名、電話黃頁等)。下面以網路搜索機器人為例來說明搜索引擎技術。
1．網路機器人技術
網路機器人(Robot)又被稱作Spider、Worm或Random，核心目的是為獲取Intemet上的信息。一般定義為「一個在網路上檢索文件且自動跟蹤該文件的超文本結構並循環檢索被參照的所有文件的軟體」。機器人利用主頁中的超文本鏈接遍歷WWW，通過U趾引用從一個HT2LIL文檔爬行到另一個HTML文檔。網上機器人收集到的信息可有多種用途，如建立索引、HIML文件合法性的驗證、uRL鏈接點驗證與確認、監控與獲取更新信息、站點鏡像等。
機器人安在網上爬行，因此需要建立一個URL列表來記錄訪問的軌跡。它使用超文本，指向其他文檔的URL是隱藏在文檔中，需要從中分析提取URL，機器人一般都用於生成索引資料庫。所有WWW的搜索程序都有如下的工作步驟：
(1)機器人從起始URL列表中取出URL並從網上讀取其指向的內容；
(2)從每一個文檔中提取某些信息(如關鍵字)並放入索引資料庫中；
(3)從文檔中提取指向其他文檔的URL，並加入到URL列表中；
(4)重復上述3個步驟，直到再沒有新的URL出現或超出了某些限制(時間或磁碟空間)；
(5)給索引資料庫加上檢索介面，向網上用戶發布或提供給用戶檢索。
搜索演算法一般有深度優先和廣度優先兩種基本的搜索策略。機器人以URL列表存取的方式決定搜索策略：先進先出，則形成廣度優先搜索，當起始列表包含有大量的WWW伺服器地址時，廣度優先搜索將產生一個很好的初始結果，但很難深入到伺服器中去；先進後出，則形成深度優先搜索，這樣能產生較好的文檔分布，更容易發現文檔的結構，即找到最大數目的交叉引用。也可以採用遍歷搜索的方法，就是直接將32位的IP地址變化，逐個搜索整個Intemet。
搜索引擎是一個技術含量很高的網路應用系統。它包括網路技術、資料庫技術動標引技術、檢索技術、自動分類技術，機器學習等人工智慧技術。
2．索引技術
索引技術是搜索引擎的核心技術之一。搜索引擎要對所收集到的信息進行整理、分類、索引以產生索引庫，而中文搜索引擎的核心是分詞技術。分詞技術是利用一定的規則和詞庫，切分出一個句子中的詞，為自動索引做好准備。目前的索引多採用Non—clustered方法，該技術和語言文字的學問有很大的關系，具體有如下幾點：
(1)存儲語法庫，和詞彙庫配合分出句子中的詞彙；
(2)存儲詞彙庫，要同時存儲詞彙的使用頻率和常見搭配方式；
(3)詞彙寬，應可劃分為不同的專業庫，以便於處理專業文獻；
(4)對無法分詞的句子，把每個字當作詞來處理。
索引器生成從關鍵詞到URL的關系索引表。索引表一般使用某種形式的倒排表(1nversionUst)，即由索引項查找相應的URL。索引表也要記錄索引項在文檔中出現的位置，以便檢索器計算索引項之間的相鄰關系或接近關系，並以特定的數據結構存儲在硬碟上。
不同的搜索引擎系統可能採用不盡相同的標引方法。例如Webcrawler利用全文檢索技術，對網頁中每一個單詞進行索引；Lycos只對頁名、標題以及最重要的100個注釋詞等選擇性詞語進行索引；Infoseek則提供概念檢索和片語檢索，支持and、or、near、not等布爾運算。檢索引擎的索引方法大致可分為自動索引、手工索引和用戶登錄三類。
3. 檢索器與結果處理技術
檢索器的主要功能是根據用戶輸入的關鍵詞在索引器形成的倒排表中進行檢索，同時完成頁面與檢索之間的相關度評價，對將要輸出的結果進行排序，並實現某種用戶相關性反饋機制。
通過搜索引擎獲得的檢索結果往往成百上千，為了得到有用的信息，常用的方法是按網頁的重要性或相關性給網頁評級，進行相關性排序。這里的相關度是指搜索關鍵字在文檔中出現的額度。當額度越高時，則認為該文檔的相關程度越高。能見度也是常用的衡量標准之一。一個網頁的能見度是指該網頁入口超級鏈接的數目。能見度方法是基於這樣的觀點：一個網頁被其他網頁引用得越多，則該網頁就越有價值。特別地，一個網頁被越重要的網頁所引用，則該網頁的重要程度也就越高。結果處理技術可歸納為：
(1)按頻次排定次序 通常，如果一個頁麵包含了越多的關鍵詞，其搜索目標的相關性應該越好，這是非常合平常理的解決方案。
(2)按頁面被訪問度排序 在這種方法中，搜索引擎會記錄它所搜索到的頁面被訪問的頻率。人們訪問較多的頁面通常應該包含比較多的信息，或者有其他吸引入的長處。這種解決方案適合一般的搜索用戶，而因為大部分的搜索引擎都不是專業性用戶，所以這種方案也比較適合一般搜索引擎使用。
(3)二次檢索 進一步凈化(比flne)結果，按照一定的條件對搜索結果進行優化，可以再選擇類別、相關詞進行二次搜索等。
由於目前的搜索引擎還不具備智能，除非知道要查找的文檔的標題，否則排列第一的結果未必是「最好」的結果。所以有些文檔盡管相關程度高，但並不一定是用戶最需要的文檔。
搜索引擎技術的行業應用：
搜索引擎的行業應用一般指類似於千瓦通信提供的多種搜索引擎行業與產品應用模式，大體上分為如下幾種形式：
1、 政府機關行業應用
n 實時跟蹤、採集與業務工作相關的信息來源。
n 全面滿足內部工作人員對互聯網信息的全局觀測需求。
n 及時解決政務外網、政務內網的信息源問題，實現動態發布。
n 快速解決政府主網站對各地級子網站的信息獲取需求。
n 全面整合信息，實現政府內部跨地區、跨部門的信息資源共享與有效溝通。
n 節約信息採集的人力、物力、時間，提高辦公效率。
2、企業行業應用
n 實時准確地監控、追蹤競爭對手動態，是企業獲取競爭情報的利器。
n 及時獲取競爭對手的公開信息以便研究同行業的發展與市場需求。
n 為企業決策部門和管理層提供便捷、多途徑的企業戰略決策工具。
n 大幅度地提高企業獲取、利用情報的效率，節省情報信息收集、存儲、挖掘的相關費用，是提高企業核心競爭力的關鍵。
n 提高企業整體分析研究能力、市場快速反應能力，建立起以知識管理為核心的競爭情報數據倉庫，是提高企業核心競爭力的神經中樞。
3、新聞媒體行業應用
n 快速准確地自動跟蹤、採集數千家網路媒體信息，擴大新聞線索，提高採集速度。
n 支持每天對數萬條新聞進行有效抓取。監控范圍的深度、廣度可以自行設定。
n 支持對所需內容智能提取、審核。
n 實現互聯網信息內容採集、瀏覽、編輯、管理、發布的一體化。
4、 行業網站應用
n 實時跟蹤、採集與網站相關的信息來源。
n 及時跟蹤行業的信息來源網站，自動，快速更新網站信息。動態更新信息。
n 實現互聯網信息內容採集、瀏覽、編輯、管理、發布的一體化。
n 針對商務網站提出商務管理模式，大大提高行業網站的商務應用需求。
n 針對資訊網站分類目錄生成，提出用戶生成網站分類結構。並可以實時增加與更新分類結構。不受級數限制。從而大大利高行業的應用性。
n 提供搜索引擎SEO優化專業服務，快速提高行業網站的推廣。
n 提供與CCDC呼叫搜索引擎的廣告合作。建立行業網站聯盟，提高行業網站知名度。
5) 網路信息監察與監控
n 網路輿情系統。如「千瓦通信-網路輿情雷達監測系統」
n 網站信息與內容監察與監控系統，如「千瓦通信-網站信息與內容監測與監察系統（站內神探）」
隨著網際網路的迅猛發展、WEB信息的增加，用戶要在信息海洋里查找信息，就象大海撈
針一樣，搜索引擎技術恰好解決了這一難題（它可以為用戶提供信息檢索服務）。目前，
搜索引擎技術正成為計算機工業界和學術界爭相研究、開發的對象。
搜索引擎（Search Engine）是隨著WEB信息的迅速增加，從1995年開始逐漸發展起來
的技術。據發表在《科學》雜志1999年7月的文章《WEB信息的可訪問性》估計，全球目前
的網頁超過8億，有效數據超過9T，並且仍以每4個月翻一番的速度增長。用戶要在如此浩
瀚的信息海洋里尋找信息，必然會"大海撈針"無功而返。搜索引擎正是為了解決這個"迷航
"問題而出現的技術。搜索引擎以一定的策略在互聯網中搜集、發現信息，對信息進行理解
、提取、組織和處理，並為用戶提供檢索服務，從而起到信息導航的目的。搜索引擎提供
的導航服務已經成為互聯網上非常重要的網路服務，搜索引擎站點也被美譽為"網路門戶"
。搜索引擎技術因而成為計算機工業界和學術界爭相研究、開發的對象。本文旨在對搜索
引擎的關鍵技術進行簡單的介紹，以起到拋磚引玉的作用。

分 類

按照信息搜集方法和服務提供方式的不同，搜索引擎系統可以分為三大類：
1．目錄式搜索引擎：以人工方式或半自動方式搜集信息，由編輯員查看信息之後，人
工形成信息摘要，並將信息置於事先確定的分類框架中。信息大多面向網站，提供目錄瀏
覽服務和直接檢索服務。該類搜索引擎因為加入了人的智能，所以信息准確、導航質量高
，缺點是需要人工介入、維護量大、信息量少、信息更新不及時。這類搜索引擎的代表是
：Yahoo、LookSmart、Open Directory、Go Guide等。
2．機器人搜索引擎：由一個稱為蜘蛛（Spider）的機器人程序以某種策略自動地在互
聯網中搜集和發現信息，由索引器為搜集到的信息建立索引，由檢索器根據用戶的查詢輸
入檢索索引庫，並將查詢結果返回給用戶。服務方式是面向網頁的全文檢索服務。該類搜
索引擎的優點是信息量大、更新及時、毋需人工干預，缺點是返回信息過多，有很多無關
信息，用戶必須從結果中進行篩選。這類搜索引擎的代表是：AltaVista、Northern Ligh
t、Excite、Infoseek、Inktomi、FAST、Lycos、Google；國內代表為："天網"、悠遊、O
penFind等。
3．元搜索引擎：這類搜索引擎沒有自己的數據，而是將用戶的查詢請求同時向多個搜
索引擎遞交，將返回的結果進行重復排除、重新排序等處理後，作為自己的結果返回給用
戶。服務方式為面向網頁的全文檢索。這類搜索引擎的優點是返回結果的信息量更大、更
全，缺點是不能夠充分使用所使用搜索引擎的功能，用戶需要做更多的篩選。這類搜索引
擎的代表是WebCrawler、InfoMarket等。

性 能 指 標
我們可以將WEB信息的搜索看作一個信息檢索問題，即在由WEB網頁組成的文檔庫中檢索
出與用戶查詢相關的文檔。所以我們可以用衡量傳統信息檢索系統的性能參數-召回率（R
ecall）和精度（Pricision）衡量一個搜索引擎的性能。
召回率是檢索出的相關文檔數和文檔庫中所有的相關文檔數的比率，衡量的是檢索系
統（搜索引擎）的查全率；精度是檢索出的相關文檔數與檢索出的文檔總數的比率，衡量
的是檢索系統（搜索引擎）的查准率。對於一個檢索系統來講，召回率和精度不可能兩全
其美：召回率高時，精度低，精度高時，召回率低。所以常常用11種召回率下11種精度的
平均值（即11點平均精度）來衡量一個檢索系統的精度。對於搜索引擎系統來講，因為沒
有一個搜索引擎系統能夠搜集到所有的WEB網頁，所以召回率很難計算。目前的搜索引擎系
統都非常關心精度。
影響一個搜索引擎系統的性能有很多因素，最主要的是信息檢索模型，包括文檔和查詢
的表示方法、評價文檔和用戶查詢相關性的匹配策略、查詢結果的排序方法和用戶進行相
關度反饋的機制。

主 要 技 術
一個搜索引擎由搜索器、索引器、檢索器和用戶介面等四個部分組成。
1.搜索器
搜索器的功能是在互聯網中漫遊，發現和搜集信息。它常常是一個計算機程序，日夜
不停地運行。它要盡可能多、盡可能快地搜集各種類型的新信息，同時因為互聯網上的信
息更新很快，所以還要定期更新已經搜集過的舊信息，以避免死連接和無效連接。目前有
兩種搜集信息的策略：
● 從一個起始URL集合開始，順著這些URL中的超鏈（Hyperlink），以寬度優先、深
度優先或啟發式方式循環地在互聯網中發現信息。這些起始URL可以是任意的URL，但常常
是一些非常流行、包含很多鏈接的站點（如Yahoo！）。
● 將Web空間按照域名、IP地址或國家域名劃分，每個搜索器負責一個子空間的窮盡
搜索。 搜索器搜集的信息類型多種多樣，包括HTML、XML、Newsgroup文章、FTP文件、
字處理文檔、多媒體信息。 搜索器的實現常常用分布式、並行計算技術，以提高信息
發現和更新的速度。商業搜索引擎的信息發現可以達到每天幾百萬網頁。
2.索引器
索引器的功能是理解搜索器所搜索的信息，從中抽取出索引項，用於表示文檔以及生
成文檔庫的索引表。
索引項有客觀索引項和內容索引項兩種：客觀項與文檔的語意內容無關，如作者名、
URL、更新時間、編碼、長度、鏈接流行度（Link Popularity）等等；內容索引項是用來
反映文檔內容的，如關鍵詞及其權重、短語、單字等等。內容索引項可以分為單索引項和
多索引項（或稱短語索引項）兩種。單索引項對於英文來講是英語單詞，比較容易提取，
因為單詞之間有天然的分隔符（空格）；對於中文等連續書寫的語言，必須進行詞語的切
分。 在搜索引擎中，一般要給單索引項賦與一個權值，以表示該索引項對文檔的區分
度，同時用來計算查詢結果的相關度。使用的方法一般有統計法、資訊理論法和概率法。短
語索引項的提取方法有統計法、概率法和語言學法。
索引表一般使用某種形式的倒排表（Inversion List），即由索引項查找相應的文檔
。索引表也可能要記錄索引項在文檔中出現的位置，以便檢索器計算索引項之間的相鄰或
接近關系（proximity）。
索引器可以使用集中式索引演算法或分布式索引演算法。當數據量很大時，必須實現即時
索引（Instant Indexing），否則不能夠跟上信息量急劇增加的速度。索引演算法對索引器
的性能（如大規模峰值查詢時的響應速度）有很大的影響。一個搜索引擎的有效性在很大
程度上取決於索引的質量。
3.檢索器 檢索器的功能是根據用戶的查詢在索引庫中快速檢出文檔，進行文檔與
查詢的相關度評價，對將要輸出的結果進行排序，並實現某種用戶相關性反饋機制。
檢索器常用的信息檢索模型有集合理論模型、代數模型、概率模型和混合模型四種。
4.用戶介面
用戶介面的作用是輸入用戶查詢、顯示查詢結果、提供用戶相關性反饋機制。主要的
目的是方便用戶使用搜索引擎，高效率、多方式地從搜索引擎中得到有效、及時的信息。
用戶介面的設計和實現使用人機交互的理論和方法，以充分適應人類的思維習慣。
用戶輸入介面可以分為簡單介面和復雜介面兩種。
簡單介面只提供用戶輸入查詢串的文本框；復雜介面可以讓用戶對查詢進行限制，如
邏輯運算（與、或、非；+、-）、相近關系（相鄰、NEAR）、域名范圍（如.e、.com）
、出現位置（如標題、內容）、信息時間、長度等等。目前一些公司和機構正在考慮制定
查詢選項的標准。

未 來 動 向
搜索引擎已成為一個新的研究、開發領域。因為它要用到信息檢索、人工智慧、計算
機網路、分布式處理、資料庫、數據挖掘、數字圖書館、自然語言處理等多領域的理論和
技術，所以具有綜合性和挑戰性。又由於搜索引擎有大量的用戶，有很好的經濟價值，所
以引起了世界各國計算機科學界和信息產業界的高度關注，目前的研究、開發十分活躍，
並出現了很多值得注意的動向。
1.十分注意提高信息查詢結果的精度，提高檢索的有效性 用戶在搜索引擎上進行
信息查詢時，並不十分關注返回結果的多少，而是看結果是否和自己的需求吻合。對於一
個查詢，傳統的搜索引擎動輒返回幾十萬、幾百萬篇文檔，用戶不得不在結果中篩選。解
決查詢結果過多的現象目前出現了幾種方法：一是通過各種方法獲得用戶沒有在查詢語句
中表達出來的真正用途，包括使用智能代理跟蹤用戶檢索行為，分析用戶模型；使用相關
度反饋機制，使用戶告訴搜索引擎哪些文檔和自己的需求相關（及其相關的程度），哪些
不相關，通過多次交互逐步求精。二是用正文分類（Text Categorization）技術將結果分
類，使用可視化技術顯示分類結構，用戶可以只瀏覽自己感興趣的類別。三是進行站點類
聚或內容類聚，減少信息的總量。
2.基於智能代理的信息過濾和個性化服務
信息智能代理是另外一種利用互聯網信息的機制。它使用自動獲得的領域模型（如We
b知識、信息處理、與用戶興趣相關的信息資源、領域組織結構）、用戶模型（如用戶背景
、興趣、行為、風格）知識進行信息搜集、索引、過濾（包括興趣過濾和不良信息過濾）
，並自動地將用戶感興趣的、對用戶有用的信息提交給用戶。智能代理具有不斷學習、適
應信息和用戶興趣動態變化的能力，從而提供個性化的服務。智能代理可以在用戶端進行
，也可以在伺服器端運行。
3.採用分布式體系結構提高系統規模和性能
搜索引擎的實現可以採用集中式體系結構和分布式體系結構，兩種方法各有千秋。但
當系統規模到達一定程度（如網頁數達到億級）時，必然要採用某種分布式方法，以提高
系統性能。搜索引擎的各個組成部分，除了用戶介面之外，都可以進行分布：搜索器可以
在多台機器上相互合作、相互分工進行信息發現，以提高信息發現和更新速度；索引器可
以將索引分布在不同的機器上，以減小索引對機器的要求；檢索器可以在不同的機器上.

⑦ 怎麼查看百度搜索引擎的演算法

目前已知的網路搜索引擎的演算法

到目前為止，根據各方面數據整理的網路搜索引擎演算法有兩百項左右，今天總結公開其中的130項，希望對大夥兒在操作SEO過程中有所幫助！
1、網站伺服器的穩定性
2、網站伺服器的安全性
網站伺服器的安全是十分重要的，尤其對金融、旅遊、移民等高利潤行業站點。
3、同IP下的網站越少越好
4、同IP下的網站無大量被K
5、同IP下的網站無大量被降權
6、轉移伺服器會影響網站排名
網站搬家、網站轉移伺服器會網站排名的，這里推薦採用網站流量點擊保護可以很大程度避免排名的下滑。
7、域名包含關鍵詞（拼音、英文）
就比如某地區SEO排名，推薦域名中包含有seo等關鍵詞。
8、域名年齡越老越有排名優勢
9、域名主題的轉換直接影響排名
10、備案對網站排名穩定性的重要
11、最好採用DIV+CSS布局
12、表格布局避免過多嵌套
13、網頁編碼對網站的影響
14、整站生成靜態HTML
靜態化肯定是特別利於優化的，但是很多站長的空間沒有那麼大，這里推薦可以採用偽靜態的優化手法。
15、動態URL的優化劣勢
16、目錄的層次不要太深
17、目錄名稱的優化
18、網頁URL不要太長
19、網站內容的原創性
20、避免大量內容重復
21、避免大量採集內容填充
22、避免大量頁面內容相似度太高
23、網站內容不要出現違法字眼
24、內容越豐富越有利於排名
25、內容被收錄的數量越多越好
26、頁面大小(建議小於100K)
頁面內容在滿足用戶需求的同時，盡量體積小些，比如網路的首頁大小才4K。
27、頁面避免出現太多圖片
28、網站sitemap時時更新與提交
29、新頁面產生的速率
30、網站Meta的優化設計
31、Deion的優化設計
32、Keywords的優化設計
33、避免太多無關的關鍵詞
34、網頁PR值對排名的影響
35、核心關鍵詞的選取
對網站核心關鍵詞一定要定位準確，太原網站推廣和太原網站建設雖然是很相近，但是優化的時候一定要有個針對性。比如：某某裝修公司，既包含某某裝修公司，又能給用戶最為順暢方便記憶的標題。
36、擴展關鍵詞的選取
37、長尾關鍵詞的選擇
38、關鍵詞在網站TITLE上的使用
最好的關鍵詞在title顯示是一句通順的語句，既適合搜索引擎的匹配抓取，又適合用戶的瀏覽點擊。
39、保持網頁Title的唯一性
40、標題設計不要過長
這里主要是針對快照索引位元組，對手機站的標題就需要更少點，畢竟現在移動端站優化也是主流方向，對移動站標題的設計就需要更少位元組。
41、標題不要堆砌關鍵詞
42、標題的分詞描寫規則
43、標題描寫結合長尾關鍵詞
44、每個標題最好突出1-2個關鍵詞
45、關鍵詞在Meta Deion中的使用
可參考趙一鳴隨筆博客的deion寫法
46、關鍵詞在Meta Keywords中的使用
47、關鍵詞在H1、H2、H3標簽中的使用
48、一個頁面盡量只使用一個H1
很多人都在好奇為什麼有的網站一直排名那麼好，其實大家可以仔細點開每一個內頁，每一個內頁的標題都是在 H1中包裹的。
49、關鍵詞在頁面URL中的使用
50、在url中使用"-"連接關鍵詞
51、關鍵詞與頁面內容的相關性
52、關鍵詞的加粗優化
53、關鍵詞的斜體優化
54、關鍵詞的下劃線優化
55、關鍵詞的跑馬燈優化
56、關鍵詞字體大小
57、圖片的關鍵詞優化 alt標簽
58、關鍵詞是否突出
59、關鍵詞的密度7%左右
其實網站關鍵詞密度這個事在網站優化過程中並沒有那麼重要，我優化站的時候是不會特意控制關鍵詞密度的，除非碰到一些競爭超級大的行業（比如貸款、旅遊等行業站點）。
60、關鍵詞的集中+分散布局
61、關鍵詞的均勻分散布局
62、網站內部鏈接結構（星狀、樹狀）
63、網站內部鏈接結構（扁平）
64、內部鏈接的數量
65、內部鏈接相關性質量
當兩個網站不分伯仲時，這個時候對網站內鏈的控制就顯得尤為重要了，網站內鏈相關性有多大，太原雅輝裝修網每個裝修效果圖欄目下面的相關推薦都是最相關的。客廳的就推薦客廳，廚房的就推薦廚房。
65、內部鏈接的錨文字
網站內鏈設置得當的話，不僅僅能提升網站主關鍵詞整體的排名，還能提升網站長尾關鍵詞的排名。
66、內部鏈接周圍的文字
67、內部鏈接錨點避免單一
68、內部鏈接的多樣化
69、內部鏈接相關文章交叉
70、內部鏈接創建和更新時間
71、內部鏈接的加粗優化
72、內部鏈接的斜體優化
73、內部鏈接的下劃線優化
74、內部鏈接頁面的PR值
75、內部鏈接產生的速率
76、內部鏈接主題、頁面內容與關鍵詞的相關性
77、內部鏈接存在的時間
78、確保站內鏈接有效
79、網站外部鏈接的穩定性
80、網站外部鏈接的創建和更新時間
都知道，網站外部鏈接是有生命周期的，友情鏈接時間越長越好，對為網站SEO優化主動發的論壇等鏈接時間越近越好。
81、網站外部鏈接網站的PR值
82、網站外部鏈接的主題、頁面內容與關鍵詞的相關性
83、網站外部鏈接產生的速率
雖然很多站長聲稱外鏈是沒有效果了，但是經過我的實驗，主動發的外鏈還是有效果的。
84、網站外部鏈接存在的時長
85、網站外部鏈接指向的頁面有具體內容
這里的外部鏈接通常指一些別人轉發我們網站內容的鏈接，要確保轉發到的平台是和我們網站內容相關的，這樣才能保證高質量外鏈。
86、網站外部鏈接的價值高於互惠鏈接
87、外部連接(反向連接與友情連接)的數量
88、網站外部鏈接的錨文字
89、網站外部鏈接錨點的多樣化
90、網站外部鏈接頁面本身的鏈接權重、質量
91、網站外部鏈接頁面在相關主題的網站中的鏈接權重
92、網站外部鏈接的周圍文字
外部鏈接周圍文字，這也是為什麼我們最後找一些同行站的其中原因之一。
93、網站外部鏈接最好來自不同IP
94、網站外部鏈接的加粗優化
95、網站外部鏈接網站域名的特殊性
96、網站外部鏈接的斜體優化
97、網站外部鏈接的下劃線優化
98、確保站外鏈接有效
有個別不道德的站長，採用nofollow鏈接手法騙取新手站長的首頁鏈接，這里大家一定要慎重。
99、導入鏈接增加速度 （導入鏈接的增加是有周期性的，每天增加可以循環上升）
100、導入鏈接文字不能經常改變
101、導入鏈接的流行程度
102、導入鏈接頁面中關鍵詞密度
103、導入鏈接頁面標題
116、避免頻繁修改網站標題、描述
避免頻繁修改網站的title ，如果修改太頻繁的話，容易使網站進入沙盒期。
117、避免太快修改鏈接
118、避免太快修改頁面
119、避免過多的java
120、避免使用Flash
121、避免使用框架
122、避免使用一個像素的鏈接
123、避免使用隱藏鏈接
124、避免使用看不見的文字
125、避免存在不良的友情網站鏈接
126、避免細節點使用惡劣低級的語言
127、避免導航結構避免使用圖片
128、推薦文章鏈接被大網站引用
129、推薦文章被大量轉載
130、推薦：搜索引擎快照更新快

⑧ 搜索引擎演算法都有哪些

這個的話一般來說都不是很清楚，
但如果是一些大體的演算法 如下： 谷歌PR值演算法：（1-d）+d/(pr（t）/pr（y）+……pr（tn）/pr（yn）+……)
D代表0.85 而pr（t）是指友情鏈接的對方網站的PR值 pr（y）是指友情鏈接的對方網站的導出友情鏈接的數量

⑨ 百度搜索引擎的演算法是怎樣的

網路基礎演算法分析：鏈接流行度核心演算法+網路推廣+框計算+開放平台
1.【鏈接流行度】和大多數關鍵詞搜索引擎一樣，頁面URL地址鏈接的流行程度為核心的基礎核心演算法；
2.【網路推廣】起先叫做網路競價，後改為網路推廣，包括關鍵詞競價演算法和網盟推廣演算法兩部分；
3.【框計算】語義分析、行為分析、智能人機交互、海量基礎演算法等。
網路收錄流程
1.【頁面的收錄】搜索蜘蛛程序>收錄的頁面鏈接>現新的鏈接並爬行>的頁面及內容合格>錄快照並分類存儲>立頁面基本數據（頁面URL、頁面關鍵詞、頁面標題描述、收錄來源、收錄時間、內容簡述、頁面權重、更新周期）；
2.【網路免費產品】網路、網路文庫、網路貼吧、網路知道、網路空間等網路自身免費產品的頁面收錄；
3.【網路開放平台】主要是站長提供的結構化數據（網站與網路的深度合作，如汽車網站的參數數據、網路知道介面等）和開發者提交的各種應用（開發者加入網路開發者中心並提交相關應用通過審核）；
4.【網路競價推廣】網站主開通網路推廣賬戶>付費並通過網站審核>輯關鍵詞廣告及推廣計劃>交網路推廣後台；
5.【網路網盟推廣】網站主開通網路推廣賬戶>付費並通過網站審核>輯網盟廣告及推廣計劃>交網路推廣後台；網路聯盟廣告合作夥伴站長參與網盟推廣並審核通過》預留廣告位並做好網盟介面。
網路檢索流程
搜索需求>義分析>據庫檢索>名顯示反饋
1.【網路搜索頁面的檢索】用戶輸入關鍵詞並檢索>架算（語義分析及分詞判斷、行為分析、智能人機交互、海量基礎演算法）>計算結果（開放平台的數據、傳統搜索結果、網路推廣結果、網路自身產品結果）>計算結果排名。
2.【網路網盟頁面的推薦】用戶訪問網路網盟某合作網站頁面>盟演算法根據用戶瀏覽器大量有價值的搜索Cookis計算並推薦廣告>戶被有質量的廣告吸引並點擊>盟推廣後台引導用戶進入參與網盟推廣的網站相應頁面。

⑩ seo演算法有哪些

網路大調整後對關鍵詞排名前後的原則：
1、網路排名次序由原來的每星期調整1次排名，到現在1天都有可能3-4次的排名調整。
2、網路進一步提高了自身產品關鍵字排名的順序，包括網路、網路地圖、網路知道、網路貼吧等屬於網路自己的產品。還有就是和網路自己合作的網站權重也提高了。
3、網路對信息比較真實的網站排名會靠前點。公司性質的網站要比個人性質的網站排名更有優勢；對於一些垃圾站點，抄襲網站、模仿網站一律不給予排名。
網路大調整後的最新收錄規則：
1、網路對新站的收錄時間簡短，從以前的半個月到一個月時間，簡短到現在的一到兩周。
2、新的站點，幾乎不是多需要去注重外部連接數量及質量了，只需要你盡量做好站內內容的質量和經常更新即可。
3、網路網頁的大更新是以前的星期三更新，更改為星期四更新。
網路對網站排名的降權原則：
1、網站有彈窗廣告這樣的站點，網路給以降權處理；
2、參與AD聯盟站點的給以適當降權；
3、網站頁面、站點裡面有大量JS代碼內容的給予適當降權處理；
4、導出的單向連接過多，給於降權處理；針對heilian及連接買賣的站點；
5、友情鏈接過多的站點，或者是不雅站點友情鏈接網站的，給於降權處理。