致新手：先了解搜索引擎知識(shí) 再做SEO

搜索引擎蜘蛛抓取的原始頁面，并不能直接用于查詢排名處理。搜索引擎數(shù)據(jù)庫中的頁面數(shù)都在數(shù)萬億級(jí)別以上，用戶輸入搜索詞后，靠排名程序?qū)崟r(shí)對(duì)這么多頁面分析相關(guān)性，計(jì)算量太大，不可能在一兩秒內(nèi)返回排名結(jié)果。因此抓取來的頁面必須經(jīng)過預(yù)處理，為最后的查詢排名做好準(zhǔn)備。

和爬行抓取一樣，預(yù)處理也是在后臺(tái)提前完成的，用戶搜索時(shí)感覺不到這個(gè)過程。

1.提取文字

現(xiàn)在的搜索引擎還是以文字內(nèi)容為基礎(chǔ)。蜘蛛抓取到的頁面中的HTML代碼，除了用戶在瀏覽器上可以看到的可見文字外，還包含了大量的HTML格式標(biāo)簽、JavaScript程序等無法用于排名的內(nèi)容。搜索引擎預(yù)處理首先要做的就是從HTML文件中去除標(biāo)簽、程序，提取出可以用于排名處理的網(wǎng)頁面文字內(nèi) 容。

今天愚人節(jié)哈

除去HTML代碼后，剩下的用于排名的文字只是這一行：

今天愚人節(jié)哈

除了可見文字，搜索引擎也會(huì)提取出一些特殊的包含文字信息的代碼，如Meta標(biāo)簽中的文字、圖片替代文字、Flash文件的替代文字、鏈接錨文字等。

2.中文分詞

分詞是中文搜索引擎特有的步驟。搜索引擎存儲(chǔ)和處理頁面及用戶搜索都是以詞為基礎(chǔ)的。英文等語言單詞與單詞之間有空格分隔，搜索引擎索引程序可以直接把句子 劃分為單詞的集合。而中文詞與詞之間沒有任何分隔符，一個(gè)句子中的所有字和詞都是連在一起的。搜索引擎必須首先分辨哪幾個(gè)字組成一個(gè)詞，哪些字本身就是一 個(gè)詞。比如“減肥方法將被分詞為“減肥和“方法兩個(gè)詞。

中文分詞方法基本上有兩種，一種是基于詞典匹配，另一種是基于統(tǒng)計(jì)。

基于詞典匹配的方法是指，將待分析的一段漢字與一個(gè)事先造好的詞典中的詞條進(jìn)行匹配，在待分析漢字串中掃描到詞典中已有的詞條則匹配成功，或者說切分出一個(gè)單詞。

按照掃描方向，基于詞典的匹配法可以分為正向匹配和逆向匹配。按照匹配長(zhǎng)度優(yōu)先級(jí)的不同，又可以分為大匹配和最小匹配。將掃描方向和長(zhǎng)度優(yōu)先混合，又可以產(chǎn)生正向大匹配、逆向大匹配等不同方法。

詞典匹配方法計(jì)算簡(jiǎn)單，其準(zhǔn)確度在很大程度上取決于詞典的完整性和更新情況。

基于統(tǒng)計(jì)的分詞方法指的是分析大量文字樣本，計(jì)算出字與字相鄰出現(xiàn)的統(tǒng)計(jì)概率，幾個(gè)字相鄰出現(xiàn)越多，就越可能形成一個(gè)單詞?；诮y(tǒng)計(jì)的方法的優(yōu)勢(shì)是對(duì)新出現(xiàn)的詞反應(yīng)更快速，也有利于消除歧義。

基于詞典匹配和基于統(tǒng)計(jì)的分詞方法各有優(yōu)劣，實(shí)際使用中的分詞系統(tǒng)都是混合使用兩種方法的，快速高效，又能識(shí)別生詞、新詞，消除歧義。

中文分詞的準(zhǔn)確性往往影響搜索引擎排名的相關(guān)性。比如在百度搜索“搜索引擎優(yōu)化，從快照中可以看到，百度把“搜索引擎優(yōu)化這六個(gè)字當(dāng)成一個(gè)詞。

而在Google搜索同樣的詞，快照顯示Google將其分切為“搜索引擎和“優(yōu)化兩個(gè)詞。顯然百度切分得更為合理，搜索引擎優(yōu)化是一個(gè)完整的概念。Google分詞時(shí)傾向于更為細(xì)碎。

這種分詞上的不同很可能是一些關(guān)鍵詞排名在不同搜索引擎有不同表現(xiàn)的原因之一。比如百度更喜歡將搜索詞完整匹配地出現(xiàn)在頁面上，也就是說搜索“夠戲博客 時(shí)，這四個(gè)字連續(xù)完整出現(xiàn)更容易在百度獲得好的排名。Google就與此不同，不太要求完整匹配。一些頁面出現(xiàn)“夠戲和“博客兩個(gè)詞，但不必完整匹配 地出現(xiàn)，“夠戲出現(xiàn)在前面，“博客出現(xiàn)在頁面的其他地方，這樣的頁面在Google搜索“夠戲博客時(shí)，也可以獲得不錯(cuò)的排名。

搜索引擎對(duì)頁面的分詞取決于詞庫的規(guī)模、準(zhǔn)確性和分詞算法的好壞，而不是取決于頁面本身如何，所以SEO人員對(duì)分詞所能做的很少。唯一能做的是在頁面上用某種形 式提示搜索引擎，某幾個(gè)字應(yīng)該被當(dāng)做一個(gè)詞處理，尤其是可能產(chǎn)生歧義的時(shí)候，比如在頁面標(biāo)題、h1標(biāo)簽及黑體中出現(xiàn)關(guān)鍵詞。如果頁面是關(guān)于“和服的內(nèi) 容，那么可以把“和服這兩個(gè)字特意標(biāo)為黑體。如果頁面是關(guān)于“化妝和服裝，可以把“服裝兩個(gè)字標(biāo)為黑體。這樣，搜索引擎對(duì)頁面進(jìn)行分析時(shí)就知道標(biāo)為 黑體的應(yīng)該是一個(gè)詞。

3.去停止詞

無論是英文還是中文，頁面內(nèi)容中都會(huì)有一些出現(xiàn)頻率很 高，卻對(duì)內(nèi)容沒有任何影響的詞，如“的、“地、“得之類的助詞，“啊、“哈、“呀之類的感嘆詞，“從而、“以、“卻之類的副詞或介詞。 這些詞被稱為停止詞，因?yàn)樗鼈儗?duì)頁面的主要意思沒什么影響。英文中的常見停止詞有the，a，an，to，of等。

搜索引擎在索引頁面之前會(huì)去掉這些停止詞，使索引數(shù)據(jù)主題更為突出，減少無謂的計(jì)算量。

4.消除噪聲

絕 大部分頁面上還有一部分內(nèi)容對(duì)頁面主題也沒有什么貢獻(xiàn)，比如版權(quán)聲明文字、導(dǎo)航條、廣告等。以常見的博客導(dǎo)航為例，幾乎每個(gè)博客頁面上都會(huì)出現(xiàn)文章分類、歷史存檔等導(dǎo)航內(nèi)容，但是這些頁面本身與“分類、“歷史這些詞都沒有任何關(guān)系。用戶搜索“歷史、“分類這些關(guān)鍵詞時(shí)僅僅因?yàn)轫撁嫔嫌羞@些詞出現(xiàn)而 返回博客帖子是毫無意義的，完全不相關(guān)。所以這些區(qū)塊都屬于噪聲，對(duì)頁面主題只能起到分散作用。

搜索引擎需要識(shí)別并消除這些噪聲，排名時(shí)不使用噪聲內(nèi)容。消噪的基本方法是根據(jù)HTML標(biāo)簽對(duì)頁面分塊，區(qū)分出頁頭、導(dǎo)航、正文、頁腳、廣告等區(qū)域，在網(wǎng)站上大量重復(fù)出現(xiàn)的區(qū)塊往往屬于噪聲。對(duì)頁面進(jìn)行消噪后，剩下的才是頁面主體內(nèi)容。

5.去重

搜索引擎還需要對(duì)頁面進(jìn)行去重處理。

同 一篇文章經(jīng)常會(huì)重復(fù)出現(xiàn)在不同網(wǎng)站及同一個(gè)網(wǎng)站的不同網(wǎng)址上，搜索引擎并不喜歡這種重復(fù)性的內(nèi)容。用戶搜索時(shí)，如果在前兩頁看到的都是來自不同網(wǎng)站的同一 篇文章，用戶體驗(yàn)就太差了，雖然都是內(nèi)容相關(guān)的。搜索引擎希望只返回相同文章中的一篇，所以在進(jìn)行索引前還需要識(shí)別和刪除重復(fù)內(nèi)容，這個(gè)過程就稱為“去 重。

去重的基本方法是對(duì)頁面特征關(guān)鍵詞計(jì)算指紋，也就是說從頁面主體內(nèi)容中選取最有代表性的一部分關(guān)鍵詞(經(jīng)常是出現(xiàn)頻率高的關(guān)鍵 詞)，然后計(jì)算這些關(guān)鍵詞的數(shù)字指紋。這里的關(guān)鍵詞選取是在分詞、去停止詞、消噪之后。實(shí)驗(yàn)表明，通常選取10個(gè)特征關(guān)鍵詞就可以達(dá)到比較高的計(jì)算準(zhǔn)確 性，再選取更多詞對(duì)去重準(zhǔn)確性提高的貢獻(xiàn)也就不大了。

典型的指紋計(jì)算方法如MD5算法(信息摘要算法第五版)。這類指紋算法的特點(diǎn)是，輸入(特征關(guān)鍵詞)有任何微小的變化，都會(huì)導(dǎo)致計(jì)算出的指紋有很大差距。

了 解了搜索引擎的去重算法，SEO人員就應(yīng)該知道簡(jiǎn)單地增加“的、“地、“得、調(diào)換段落順序這種所謂偽原創(chuàng)，并不能逃過搜索引擎的去重算法，因?yàn)檫@樣 的操作無法改變文章的特征關(guān)鍵詞。而且搜索引擎的去重算法很可能不止于頁面級(jí)別，而是進(jìn)行到段落級(jí)別，混合不同文章、交叉調(diào)換段落順序也不能使轉(zhuǎn)載和抄襲 變成原創(chuàng)。

6.正向索引

正向索引也可以簡(jiǎn)稱為索引。

經(jīng)過文字提取、分詞、消噪、去重后，搜索引擎得到的就是獨(dú)特的、能反映頁面主體內(nèi)容的、以詞為單位的內(nèi)容。接下來搜索引擎索引程序就可以提取關(guān)鍵詞，按照分詞程序劃分好的詞， 把頁面轉(zhuǎn)換為一個(gè)關(guān)鍵詞組成的集合，同時(shí)記錄每一個(gè)關(guān)鍵詞在頁面上的出現(xiàn)頻率、出現(xiàn)次數(shù)、格式(如出現(xiàn)在標(biāo)題標(biāo)簽、黑體、H標(biāo)簽、錨文字等)、位置(如頁 面一段文字等)。這樣，每一個(gè)頁面都可以記錄為一串關(guān)鍵詞集合，其中每個(gè)關(guān)鍵詞的詞頻、格式、位置等權(quán)重信息也都記錄在案。

搜索引擎索引程序?qū)㈨撁婕瓣P(guān)鍵詞形成詞表結(jié)構(gòu)存儲(chǔ)進(jìn)索引庫。簡(jiǎn)化的索引詞表形式如表2-1所示。

每個(gè)文件都對(duì)應(yīng)一個(gè)文件ID，文件內(nèi)容被表示為一串關(guān)鍵詞的集合。實(shí)際上在搜索引擎索引庫中，關(guān)鍵詞也已經(jīng)轉(zhuǎn)換為關(guān)鍵詞ID.這樣的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)就稱為正向索引。

7.倒排索引

正向索引還不能直接用于排名。假設(shè)用戶搜索關(guān)鍵詞2，如果只存在正向索引，排名程序需要掃描所有索引庫中的文件，找出包含關(guān)鍵詞2的文件，再進(jìn)行相關(guān)性計(jì)算。這樣的計(jì)算量無法滿足實(shí)時(shí)返回排名結(jié)果的要求。

所以搜索引擎會(huì)將正向索引數(shù)據(jù)庫重新構(gòu)造為倒排索引，把文件對(duì)應(yīng)到關(guān)鍵詞的映射轉(zhuǎn)換為關(guān)鍵詞到文件的映射，如表2-2所示。

在倒排索引中關(guān)鍵詞是主鍵，每個(gè)關(guān)鍵詞都對(duì)應(yīng)著一系列文件，這些文件中都出現(xiàn)了這個(gè)關(guān)鍵詞。這樣當(dāng)用戶搜索某個(gè)關(guān)鍵詞時(shí)，排序程序在倒排索引中定位到這個(gè)關(guān)鍵詞，就可以馬上找出所有包含這個(gè)關(guān)鍵詞的文件。

8.鏈接關(guān)系計(jì)算

鏈接關(guān)系計(jì)算也是預(yù)處理中很重要的一部分?，F(xiàn)在所有的主流搜索引擎排名因素中都包含網(wǎng)頁之間的鏈接流動(dòng)信息。搜索引擎在抓取頁面內(nèi)容后，必須事前計(jì)算出：頁 面上有哪些鏈接指向哪些其他頁面，每個(gè)頁面有哪些導(dǎo)入鏈接，鏈接使用了什么錨文字，這些復(fù)雜的鏈接指向關(guān)系形成了網(wǎng)站和頁面的鏈接權(quán)重。

Google PR值就是這種鏈接關(guān)系的最主要體現(xiàn)之一。其他搜索引擎也都進(jìn)行類似計(jì)算，雖然它們并不稱為PR.

由于頁面和鏈接數(shù)量巨大，網(wǎng)上的鏈接關(guān)系又時(shí)時(shí)處在更新中，因此鏈接關(guān)系及PR的計(jì)算要耗費(fèi)很長(zhǎng)時(shí)間。關(guān)于PR和鏈接分析，后面還有專門的章節(jié)介紹。

9.特殊文件處理

除 了HTML文件外，搜索引擎通常還能抓取和索引以文字為基礎(chǔ)的多種文件類型，如PDF、Word、WPS、XLS、PPT、TXT文件等。我們?cè)谒阉鹘Y(jié)果 中也經(jīng)常會(huì)看到這些文件類型。但目前的搜索引擎還不能處理圖片、視頻、Flash這類非文字內(nèi)容，也不能執(zhí)行腳本和程序。

雖然搜索引擎在識(shí)別圖片及從Flash中提取文字內(nèi)容方面有些進(jìn)步，不過距離直接靠讀取圖片、視頻、Flash內(nèi)容返回結(jié)果的目標(biāo)還很遠(yuǎn)。對(duì)圖片、視頻內(nèi)容的排名還往往是依據(jù)與之相關(guān)的文字內(nèi)容，詳細(xì)情況可以參考后面的整合搜索部分。

排名

經(jīng)過搜索引擎蜘蛛抓取的界面，搜索引擎程序 計(jì)算得到倒排索引后，收索引擎就準(zhǔn)備好可以隨時(shí)處理用戶搜索了。用戶在搜索框填入關(guān)鍵字后，排名程序調(diào)用索引庫數(shù)據(jù)，計(jì)算排名顯示給客戶，排名過程是與客戶直接互動(dòng)的。

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