听讲解搜索引擎工作过程

搜索引擎的工作的过程非常复杂，而简单的讲搜索引擎的工作过程大体可以分成三个阶段。

爬行和抓取：搜索引擎蜘蛛通过跟踪链接访问页面，获取页面HTML代码存入数据库。

预处理：搜索赢球对抓取来的页面数据文字进行文字提取、中文分词、索引等处理，以备排名程序调用。

排名：用户输入关键字后，排名调用索引库数据，计算相关性，然后按一定格式生成搜索结果页面。

爬行和抓取

爬行和抓取是搜索引擎工作的第一步，完成数据收集任务。

蜘蛛

搜索引擎用来爬行和访问页面的程序被称为蜘蛛(spider)，也称为机器人(bot)。

跟踪链接

为了抓取网上尽量多的页面，搜索引擎蜘蛛会跟踪页面上的链接，从一个页面爬到下一个页面，就似乎蜘蛛在蜘蛛网上爬行那样，这也就是搜索引擎蜘蛛这个名称的由来。很简单的爬行遍历策略分为两种，一是深度优先，二是广度优先。

深度优先搜索

深度优先搜索就是在搜索树的每一层始终先只扩展一个子节点，不断地向纵深前进直到不能再前进(到达叶子节点或受到深度限制)时，才从当前节点返回到上一级节点，沿另一方向又继续前进。这种方法的搜索树是从树根开始一枝一枝逐渐形成的。

深度优先搜索亦称为纵向搜索。由于一个有解的问题树可能含有无穷分枝，深度优先搜索假如误入无穷分枝(即深度无限)，则不可能找到目标节点。所以，深度优先搜索策略是不完备的。另外，应用此策略得到的解不一定是很佳解(很短路径)。

广度优先搜索

在深度优先搜索算法中，是深度越大的结点越先得到扩展。假如在搜索中把算法改为按结点的层次进行搜索，本层的结点没有搜索处理完时，不能对下层结点进行处理，即深度越小的结点越先得到扩展，也就是说先产生的结点先得以扩展处理，这种搜索算法称为广度优先搜索法。

在深度优先搜索算法中，是深度越大的结点越先得到扩展。假如在搜索中把算法改为按结点的层次进行搜索，本层的结点没有搜索处理完时，不能对下层结点进行处理，即深度越小的结点越先得到扩展，也就是说先产生的结点先得以扩展处理，这种搜索算法称为广度优先搜索法。

吸引蜘蛛

哪些页面被认为比较重要呢?有几方面影响因素：

·网站和页面权重。质量高、资格老的网站被认为权重比较高，这种网站上的页面被爬行的深度也会比较高，所以会有更多内页被收录。

·页面更新度。蜘蛛每次爬行都会把页面数据存储起来。假如第二次爬行发现页面与第一次收录的完全一样，说明页面没有更新，蜘蛛也就没有必要经常抓取。假如页面内容经常更新，蜘蛛就会更加频繁地访问这种页面，页面上出现的新链接，也自然会被蜘蛛更快跟踪，抓取新页面。

·导入链接。无论是外部链接还是同一个网站的内部链接，要被蜘蛛抓取就必须有导入链接进入页面，否则蜘蛛根本没有机会知道页面的存在。高质量的导入链接也经常使页面上的导出链接被爬行深度增加。一般来说网站上权重很高的是首页，大部分外部链接是指向首页，蜘蛛访问很频繁的也是首页。离首页点击距离越近，页面权重越高，被蜘蛛爬行的机会也越大。

地址库

为了避免重复爬行和抓取网址，搜索引擎会建立一个地址库，记录已经被发现还没有抓取的页面，以及已经被抓取的页面。地址库中的uRL有几个来源：

(1)人工录入的种子网站。

(2)蜘蛛抓取页面后，从HTML中解析出新的链接uRL，与地址库中的数据进行对比，假如是地址库中没有的网址，就存入待访问地址库。

(3)站长通过搜索引擎网页提交表格提交进来的网址。

蜘蛛按重要性从待访问地址库中提取uRL，访问并抓取页面，然后把这个uRL从待访问地址库中删除，放进已访问地址库中。

大部分主流搜索引擎都提供一个表格，让站长提交网址。不过这些提交来的网址都只是存入地址库而已，是否收录还要看页面重要性如何。搜索引擎所收录的绝大部分页面是蜘蛛自己跟踪链接得到的。可以说提交页面基本t是毫无用处的，搜索引擎更喜欢自己沿着链接发现新页面。

文件存储搜索引擎蜘蛛抓取的数据存入原始页面数据库。其中的页面数据与用户浏览器得到的HTML是完全一样的。每个uRI，都有一个独特的文件编号。

爬行时的复制内容检测

检测并删除复制内容通常是在下面介绍的预处理过程中进行的，但现在的蜘蛛在爬行和抓取文件时也会进行定程度的复制内容检测。碰到权重很低的网站上大量转载或抄袭内容时，很可能不再继续爬行。这也就是有的站长在日志文件中发现了蜘蛛，但页面从来没有被真正收录过的原因。

预处理

在一些seo材料中，“预处理”也被简称为“索引”，因为索引是预处理很主要的步骤。

搜索引擎蜘蛛抓取的原始页面，并不能直接用于查询排名处理。搜索引擎数据库中的页面数都在数万亿级别以上，用户输入搜索词后，靠排名程序实时对这么多页面分析相关性，计算量太大，不可能在一两秒内返回排名结果。因此抓取来的页面必须经过预处理，为很后的查询排名做好预备。

和爬行抓取一样，预处理也是在后台提前完成的，用户搜索时感觉不到这个过程。

1.提取文字

现在的搜索引擎还是以文字内容为基础。蜘蛛抓取到的页面中的HTML代码，除了用户在浏览器上可以看到的可见文字外，还包含了大量的HTML格式标签、JavaScript程序等无法用于排名的内容。搜索引擎预处理首先要做的就是从HTML文件中去除标签、程序，提取出可以用于排名处理的网页面文字内容。

除了可见文字，搜索引擎也会提取出一些尤其的包含文字信息的代码，如Meta标签中的文字、图片替代文字、Flash文件的替代文字、链接锚文字等。

2.中文分词

分词是中文搜索引擎特有的步骤。搜索引擎存储和处理页面及用户搜索都是以词为基础的。英文等语言单词与单词之间有空格分隔，搜索引擎索引程序可以直接把句子划分为单词的集合。而中文词与词之间没有任何分隔符，一个句子中的所有字和词都是连在一起的。搜索引擎必须首先分辨哪几个字组成一个词，哪些字本身就是一个词。比如“减肥方法”将被分词为“减肥”和“方法”两个词。

中文分词方法基本上有两种，一种是基于词典匹配，另一种是基于统计。

基于词典匹配的方法是指，将待分析的一段汉字与一个事先造好的词典中的词条进行匹配，在待分析汉字串中扫描到词典中已有的词条则匹配成功，或者说切分出一个单词。

按照扫描方向，基于词典的匹配法可以分为正向匹配和逆向匹配。按照匹配长度优先级的不同，又可以分为很大匹配和很小匹配。将扫描方向和长度优先混合，又可以产生正向很大匹配、逆向很大匹配等不同方法。

词典匹配方法计算简单，其正确度在很大程度上取决于词典的完整性和更新情况。

基于统计的分词方法指的是分析大量文字样本，计算出字与字相邻出现的统计概率，几个字相邻出现越多，就越可能形成一个单词。基于统计的方法的优势是对新出现的词反应更快速，也有利于消除歧义。

基于词典匹配和基于统计的分词方法各有优劣，实际使用中的分词系统都是混合使用两种方法的，快速高效，又能识别生词、新词，消除歧义。

中文分词的正确性往往影响搜索引擎排名的相关性。比如在百度搜索“搜索引擎优化”，从快照中可以看到，百度把“搜索引擎优化”这六个字当成一个词。

而在Google搜索同样的词，快照显示Google将其分切为“搜索引擎”和“优化”两个词。显然百度切分得更为合理，搜索引擎优化是一个完整的概念。Google分词时倾向于更为细碎。

这种分词上的不同很可能是一些关键词排名在不同搜索引擎有不同表现的原因之一。比如百度更喜欢将搜索词完整匹配地出现在页面上，也就是说搜索“够戏博客”时，这四个字连续完整出现更简单在百度获得好的排名。Google就与此不同，不太要求完整匹配。一些页面出现“够戏”和“博客”两个词，但不必完整匹配地出现，“够戏”出现在前面，“博客”出现在页面的其他地方，这样的页面在Google搜索“够戏博客”时，也可以获得不错的排名。

搜索引擎对页面的分词取决于词库的规模、正确性和分词算法的好坏，而不是取决于页面本身如何，所以SEO人员对分词所能做的很少。优选能做的是在页面上用某种形式提示搜索引擎，某几个字应该被当做一个词处理，尤其是可能产生歧义的时候，比如在页面标题、h1标签及黑体中出现关键词。假如页面是关于“和服”的内容，那么可以把“和服”这两个字特意标为黑体。假如页面是关于“化妆和服装”，可以把“服装”两个字标为黑体。这样，搜索引擎对页面进行分析时就知道标为黑体的应该是一个词。

3.去停止词

无论是英文还是中文，页面内容中都会有一些出现频率很高，却对内容没有任何影响的词，如“的”、“地”、“得”之类的助词，“啊”、“哈”、“呀”之类的感叹词，“从而”、“以”、“却”之类的副词或介词。这些词被称为停止词，因为它们对页面的主要意思没什么影响。英文中的常见停止词有the，a，an，to，of等。

搜索引擎在索引页面之前会去掉这些停止词，使索引数据主题更为突出，减少无谓的计算量。

4.消除噪声

绝大部分页面上还有一部分内容对页面主题也没有什么贡献，比如版权声明文字、导航条、广告等。以常见的博客导航为例，几乎每个博客页面上都会出现文章分类、历史存档等导航内容，但是这些页面本身与“分类”、“历史”这些词都没有任何关系。用户搜索“历史”、“分类”这些关键词时仅仅因为页面上有这些词出现而返回博客帖子是毫无意义的，完全不相关。所以这些区块都属于噪声，对页面主题只能起到分散作用。

搜索引擎需要识别并消除这些噪声，排名时不使用噪声内容。消噪的基本方法是根据HTML标签对页面分块，区分出页头、导航、正文、页脚、广告等区域，在网站上大量重复出现的区块往往属于噪声。对页面进行消噪后，剩下的才是页面主体内容。

5.去重

搜索引擎还需要对页面进行去重处理。

同一篇文章经常会重复出现在不同网站及同一个网站的不同网址上，搜索引擎并不喜欢这种重复性的内容。用户搜索时，假如在前两页看到的都是来自不同网站的同一篇文章，用户体验就太差了，虽然都是内容相关的。搜索引擎希望只返回相同文章中的一篇，所以在进行索引前还需要识别和删除重复内容，这个过程就称为“去重”。

去重的基本方法是对页面特征关键词计算指纹，也就是说从页面主体内容中选取很有代表性的一部分关键词(经常是出现频率很高的关键词)，然后计算这些关键词的数字指纹。这里的关键词选取是在分词、去停止词、消噪之后。实验表明，通常选取10个特征关键词就可以达到比较高的计算正确性，再选取更多词对去重正确性提高的贡献也就不大了。

典型的指纹计算方法如MD5算法(信息摘要算法第五版)。这类指纹算法的特点是，输入(特征关键词)有任何微小的变化，都会导致计算出的指纹有很大差距。

了解了搜索引擎的去重算法，SEO人员就应该知道简单地增加“的”、“地”、“得”、调换段落顺序这种所谓伪原创，并不能逃过搜索引擎的去重算法，因为这样的操作无法改变文章的特征关键词。而且搜索引擎的去重算法很可能不止于页面级别，而是进行到段落级别，混合不同文章、交叉调换段落顺序也不能使转载和抄袭变成原创。

6.正向索引

正向索引也可以简称为索引。

经过文字提取、分词、消噪、去重后，搜索引擎得到的就是独特的、能反映页面主体内容的、以词为单位的内容。接下来搜索引擎索引程序就可以提取关键词，按照分词程序划分好的词，把页面转换为一个关键词组成的集合，同时记录每一个关键词在页面上的出现频率、出现次数、格式(如出现在标题标签、黑体、H标签、锚文字等)、位置(如页面第一段文字等)。这样，每一个页面都可以记录为一串关键词集合，其中每个关键词的词频、格式、位置等权重信息也都记录在案。

搜索引擎索引程序将页面及关键词形成词表结构存储进索引库。简化的索引词表形式如表2-1所示。

每个文件都对应一个文件ID，文件内容被表示为一串关键词的集合。实际上在搜索引擎索引库中，关键词也已经转换为关键词ID.这样的数据结构就称为正向索引。

7.倒排索引

正向索引还不能直接用于排名。假设用户搜索关键词2，假如只存在正向索引，排名程序需要扫描所有索引库中的文件，找出包含关键词2的文件，再进行相关性计算。这样的计算量无法满足实时返回排名结果的要求。

所以搜索引擎会将正向索引数据库重新构造为倒排索引，把文件对应到关键词的映射转换为关键词到文件的映射，如表2-2所示。

在倒排索引中关键词是主键，每个关键词都对应着一系列文件，这些文件中都出现了这个关键词。这样当用户搜索某个关键词时，排序程序在倒排索引中定位到这个关键词，就可以马上找出所有包含这个关键词的文件。

8.链接关系计算

链接关系计算也是预处理中很重要的一部分。现在所有的主流搜索引擎排名因素中都包含网页之间的链接流动信息。搜索引擎在抓取页面内容后，必须事前计算出：页面上有哪些链接指向哪些其他页面，每个页面有哪些导入链接，链接使用了什么锚文字，这些复杂的链接指向关系形成了网站和页面的链接权重。

GooglePR值就是这种链接关系的很主要体现之一。其他搜索引擎也都进行类似计算，虽然它们并不称为PR.

由于页面和链接数量巨大，网上的链接关系又时时处在更新中，因此链接关系及PR的计算要耗费很长时间。关于PR和链接分析，后面还有专门的章节介绍。

9.尤其文件处理

除了HTML文件外，搜索引擎通常还能抓取和索引以文字为基础的多种文件类型，如PDF、Word、WPS、XLS、PPT、TXT文件等。我们在搜索结果中也经常会看到这些文件类型。但目前的搜索引擎还不能处理图片、视频、Flash这类非文字内容，也不能执行脚本和程序。

虽然搜索引擎在识别图片及从Flash中提取文字内容方面有些进步，不过距离直接靠读取图片、视频、Flash内容返回结果的目标还很远。对图片、视频内容的排名还往往是依据与之相关的文字内容，具体情况可以参考后面的整合搜索部分。

排名

经过搜索引擎蜘蛛抓取的界面，搜索引擎程序计算得到倒排索引后，收索引擎就预备好可以随时处理用户搜索了。用户在搜索框填入关键字后，排名程序调用索引库数据，计算排名显示给客户，排名过程是与客户直接互动的。

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