“搜索”在這個數(shù)據(jù)信息冗雜的時代里，充當著人們信息的篩選器，人們通過使用搜索功能，可以獲得自己想要的內容，屏蔽掉無用的信息。對于商家來說，理論上，搜索功能在一定程度上可以增加長尾信息的曝光度。

但是，總所周知，搜索引擎的排序規(guī)則實際上飽含水分，競價排名的規(guī)則下，長尾信息的曝光可能就打水漂了。

所以，無論是C端還是B端的產品經理，深諳搜索引擎規(guī)則，并學會利用好搜索引擎都非常重要。

一、 初識搜索引擎

提及搜索引擎，大家腦海中就會浮現(xiàn)起國內的百度和國外的Google，我們想要查找什么資料，直接在搜索框中輸入關鍵字，點擊搜索按鈕，之后就會展現(xiàn)搜索結果。

其實這只是搜索引擎的一部分，我們使用微博搜索某個明星，使用淘寶搜索商品，使用豆瓣搜索一本書，都是搜索引擎。這些搜索引擎因為太常用，我們反而沒有意識到。

搜索引擎本質上是一種信息獲取方式。

搜索引擎主要經歷了：分類目錄、相關性搜索、高質量搜索、個性化搜索四個階段。

在搜索引擎誕生前，我們使用分類目錄來獲取信息。Yahoo!和國內hao123是分類目錄的代表。當時信息相對較少，通過人工整理，把屬于各個類別的高質量網(wǎng)站羅列出來。

比如：按照財經類、新聞類、體育類、游戲類等項目進行整理，用戶可以通過分類目錄來查找需要的信息。

但一個頁面的展示空間有限，分類目錄也只能收錄少數(shù)的網(wǎng)站，絕大多數(shù)網(wǎng)站都無法被收錄，而那些沒有被收錄的信息，可能正是大家需要的。

有需求，就有商機，搜索引擎順勢而生。

最早的搜索引擎，通過查找用戶輸入的關鍵詞與網(wǎng)頁信息的匹配程度，也就是計算兩者的相關性，展示網(wǎng)頁列表，至于如何計算匹配程度，會在后文講解。

相比分類目錄，這種方式可以收錄大量的網(wǎng)頁，并按照用戶查詢的關鍵詞和網(wǎng)頁內容的匹配程度進行排序。

但這種方式有個巨大的問題：只考慮了相關性，沒有考慮網(wǎng)頁的質量。網(wǎng)頁可以通過大量羅列跟內容無關的關鍵詞，來提高與關鍵詞的相關性。

比如：一家做教育的網(wǎng)站，可能會羅列明星、寵物、新聞甚至色情等高流量詞語，這種“強行蹭流量”的方式，造成的后果就是搜索結果質量并不好。

解決這個問題的是Google，Google假設網(wǎng)頁的鏈接越多，網(wǎng)站質量越高。利用網(wǎng)頁之間的鏈接數(shù)量來確定網(wǎng)頁質量，一個網(wǎng)頁的鏈接數(shù)量越多，說明在網(wǎng)頁在整個互聯(lián)網(wǎng)中質量越高，Google的核心算法，也會在后文講述。

發(fā)展到現(xiàn)在，搜索引擎不僅需要解決相關性和質量的問題，還要更多考慮用戶的真實需求，比如：同樣輸入“蘋果”，年輕人可能想的是手機，另外一些人想到的是水果。這就需要更加復雜的算法和程序了。

二、什么是好的搜索引擎

從分類目錄、相關性搜索、高質量搜索、個性化搜索，我們可以從搜索引擎的發(fā)展階段看出，搜索引擎越來越復雜，用戶體驗也更好了。

那么，如果判斷一個搜索引擎好不好呢？

主要有三個評價標準：

1. 好的搜索引擎要快

速度是用戶對搜索引擎的第一個印象。

當用戶搜索一件商品，幾十秒還沒有搜索到，他可能去干其他事情了，就直接放棄購買了！商用搜索引擎的查詢速度要達到毫秒級，一眨眼的功夫，搜索結果就出來了，用戶體驗就很好。

影響搜索速度的因素有很多，索引是最關鍵的因素之一，關于索引，會在下一節(jié)詳細介紹。

2. 要查的準

當用戶翻了3頁還找不到想要的內容，干脆就不找了。

影響查詢準確率的因素同樣有很多，主要有下面這三個：

1. 搜索引擎本身存儲的信息要全，對于百度等商用搜索引擎，這就要求爬蟲能夠爬取全網(wǎng)內容。

2. 關鍵詞和網(wǎng)頁內容的相關性要高，用戶搜索手機，結果有很多單反相機，就不太好了。

3. 網(wǎng)頁信息質量要高，Google發(fā)明的PageRank算法很巧妙地解決了這個問題。

3. 搜索引擎要具有穩(wěn)定性

這也是用戶對大多數(shù)產品的要求，給用戶一個合理的預期，用戶才能夠信任這款產品，三天兩頭不能用了，體驗就差極了。

搜索引擎是怎么工作的？

那么，搜索引擎到底是如何工作的呢？

一個最基本的搜索引擎主要分為:信息獲取、信息處理、信息展示三個模塊。

巧婦難為無米之炊，信息獲取是整個系統(tǒng)的基石。對商用搜索引擎而言，要求爬蟲能夠爬取全網(wǎng)內容，關于爬蟲，我們再上一章已經介紹過了，這里就不再贅述。對網(wǎng)站內部搜索引擎而言，也需要把信息匯總起來，比如：電商平臺，就需要把所有的產品信息存儲到一起。

信息處理主要是對原始數(shù)據(jù)清洗，存入數(shù)據(jù)庫，這里最重要的一個環(huán)節(jié)就是構建索引，相當于給每一個內容添加目錄，便于查找。

信息展示指搜索引擎根據(jù)用戶的查詢詞（query）來進行數(shù)據(jù)庫檢索，將結果展示給用戶，主要涉及到用戶查詢內容與網(wǎng)頁內容的相關性分析、網(wǎng)頁質量評價等技術。

雖然搜索引擎具體實現(xiàn)方式有差異，但所有的搜索服務都可以在這三個模塊的基礎上實現(xiàn)。

三、內容索引

搜索引擎為什么這么快？

好的搜索引擎的評價標準之一就是要快，那么搜索引擎是如何實現(xiàn)的呢？

在開始講解之前，我們可以考慮另外一個相似的問題：如何在圖書館找到一本書？

最笨的方法是一個書架、一個書架地找，這會花費大量的時間。

聰明一些的方式是通過索書號，快速找到所在書架，進而找到這本書。

搜索引擎中的索引就相當于圖書館里每本書的索書號，通過索引，可以快速找到需要的信息。

索引到底長啥樣？

以網(wǎng)頁搜索引擎為例：下面這張圖是一個簡單的索引系統(tǒng)（更準確的說法是倒排索引，至于為什么是倒排，這里先賣個小關子，后面會講到）。

左邊是關鍵詞，右邊是這個關鍵詞出現(xiàn)在哪個網(wǎng)頁中，一個關鍵詞可能同時出現(xiàn)在很多網(wǎng)頁中，所以是一對多的關系。

與圖書館索引不同是：一個圖書館再大，藏書畢竟還有有限的，圖書管理員可以手工給每個圖書建立索書號。但搜索引擎存儲的數(shù)據(jù)都是以億計算的，不可能手工建立索引，只能借助一些技術手段。

從上面的表格我們可以看出，構建索引主要有兩個過程：查找關鍵詞，把關鍵詞和網(wǎng)頁對應起來。

關鍵詞

構建索引的前提是提取出關鍵詞，那么給定一個文本（也就是網(wǎng)頁的文字內容），如何獲取里面的關鍵詞呢？

主要有兩步：首先是獲得文本里出現(xiàn)的所有詞語，也叫做分詞，之后再從中篩選一些作為關鍵詞。

第一步，分詞。

如果是一句英文，“Marry had a little lamb”，每個詞都是用空格分開的，里面有“marry”、“had”、“a”’、“l(fā)ittle”、“l(fā)amb”這五個單詞，但中文“瑪麗有一只小綿羊”，因為沒有分隔符（比如：空格）把每個詞語分開，就有些麻煩了。

最容易想到的分詞方法就是查字典，把句子從左到右看一遍（程序員的說法叫做遍歷），每個詞語如果在字典中出現(xiàn)過就標記出來。

拿“瑪麗有一只小綿羊”舉例，比如：“瑪麗”這個詞在字典中出現(xiàn)過，就把“瑪麗”作為一個詞語，“有”在詞典中出現(xiàn)過，就把“有”作為一個詞語，就這樣一直做下去，最后可以分為“瑪麗、有、一只、小綿羊”。

這種最簡單的方式可以解決一部分問題，但也有很大的問題，比如是“小”“綿羊”還是作為整體的“小綿羊”呢？

程序員使用統(tǒng)計學解決這個問題：

從形式上看，詞是字的組合，兩個字組合在一起可能是一個詞語，也可能不是，如果是詞語的可能性（概率）大一些，我們就傾向于認為它們可以組成詞語。

這就像：天氣預報說明天下雨的概率70%，不下雨的概率30%，我們就傾向于認為明天下雨。“小綿羊”一起出現(xiàn)的概率是70%，分開出現(xiàn)的概率是30%，我們就傾向于認為“小綿羊”是一個詞語。

那么，如何計算相鄰的字組成詞語的概率呢？

我們可以對語料庫中相鄰出現(xiàn)的各個字的組合的次數(shù)進行統(tǒng)計，計算所有的字相鄰出現(xiàn)的頻率，當語料庫足夠大時，出現(xiàn)的頻率越高，對應的概率也就越高。

我們可以計算一個句子中所有組合出現(xiàn)的概率，產生最大的概率組合，就是分詞的結果。

比如：“瑪麗、有、一只、小綿羊”每一個詞語出現(xiàn)的概率就大于“瑪麗、有一、只、小、綿羊”等其他組合出現(xiàn)的概率，那么，我們就認為這個句子就按照“瑪麗、有、一只、小綿羊”劃分。

第二步，獲得關鍵詞。

對所有的文本分詞之后會發(fā)現(xiàn)，“的”、“了”、“嗎”、“也許”等沒有很強實際意義的功能詞有很多，相比之下“產品經理”、“搜索引擎”等詞語更加具有實際意義的反而較少，后者更應該作為關鍵詞。

于是，我們使用把所有這些功能詞存起來，作為停用詞（stop word），如果一個詞語出現(xiàn)在停用詞中，就不能作為關鍵詞。于是，我們就從分詞結果中，獲得了關鍵詞。

下面是一個簡單的停用詞表，可能看出，基本都是我們經常使用的、沒有很強實際意義的詞語。

中文分詞是幾乎所有中文自然語言處理（Natural Language Processing）的基礎，所以學術界和產業(yè)界對中文分詞的技術研究已經很深入了，有高質量的商用分詞庫，也有像jieba這樣的開源中文分詞庫，可以免費使用。

通過提取每個網(wǎng)頁的關鍵詞，最終每個網(wǎng)頁和關鍵詞的對應關系如下：

需要注意的是：獲取關鍵詞不僅用在網(wǎng)頁處理，而且也用在輸入搜索框中。當我們搜索一句中文的時候，搜索引擎內部會進行分詞、去掉停用詞，獲得關鍵詞，之后再進行后續(xù)處理。

倒排索引

現(xiàn)在，我們已經建立好了索引，對于每一個網(wǎng)頁，我們找到了出現(xiàn)的所有關鍵詞。

當用戶查詢時，我們從頭到尾，對每一篇文件掃描一遍，看哪個網(wǎng)頁出現(xiàn)了用戶查詢的關鍵詞，就把這個文件作為搜索結果。

但問題是：動輒上億的網(wǎng)頁數(shù)量，從頭到尾掃描一次就要花好長時間，根本無法滿足正常的需求，更別說快速響應了。

那我們能不能把關鍵詞放前面，網(wǎng)頁放后面？

這樣，當我們檢索的關鍵詞的時候，不需要遍歷整個系統(tǒng)，只用查找對應的幾個關鍵詞，就可以找到需要的網(wǎng)頁了！

對計算機而言，直接尋找關鍵詞所在位置的信息，所需的時間非常短，完全可以滿足搜索的需要。

比如：用戶搜索“關鍵詞1”，那么搜索引擎只需要找到“關鍵詞1”，就可以會直接找到“網(wǎng)頁1，網(wǎng)頁2，網(wǎng)頁5，……網(wǎng)頁L”。

用戶搜索“關鍵詞1+關鍵詞2”，那么搜索引擎需要找到“網(wǎng)頁1，網(wǎng)頁2，網(wǎng)頁5，……網(wǎng)頁L”，“網(wǎng)頁3，網(wǎng)頁4，網(wǎng)頁5，……網(wǎng)頁M”，找到同時出現(xiàn)的“網(wǎng)頁3、網(wǎng)頁5，……”。這樣就大大加快了呈現(xiàn)排名的速度。

把“文件-關鍵詞”這種結構顛倒一下，“關鍵詞-文件”，就是倒排索引名字的由來。

更進一步，倒排索引中不僅僅記錄了包含網(wǎng)頁的ID，還會記錄關鍵詞出現(xiàn)的頻率（term frequency）、每個關鍵詞對應的文檔頻率（inverse document frequency），以及關鍵詞出現(xiàn)在文件中的位置等信息，這些信息可以直接用在搜索結果排序上。

四、搜索結果排序

至此，我們通過爬蟲實現(xiàn)了信息獲取、通過倒排索引實現(xiàn)了信息處理，接下來就是如何把這些信息展示給用戶，其中最關鍵的是如何排序。

對電商而言，用戶可以選擇按照銷量、信用、價格甚至綜合排序，當然， 排序中也會穿插一些推廣。

對通用的搜索引擎而言，比如：百度，沒有銷量、評分這些選項，主要根據(jù)網(wǎng)頁與搜索關鍵詞的相關性、網(wǎng)頁質量等排序。

TF-IDF模型

如何確定網(wǎng)頁與關鍵詞的到底有多大的相關性？

如果一個網(wǎng)頁中關鍵詞的出現(xiàn)很多次的話，我們通常會認為這個網(wǎng)頁與搜索的關鍵詞更匹配，搜索結果應該更靠前。

我們用詞頻(Term Frequency, TF)表示關鍵詞在一篇文章中出現(xiàn)的頻率，代表網(wǎng)頁和關鍵詞的匹配程度。

比如：我們在百度等搜索引擎上搜索“產品經理的工作”，關鍵詞為“產品經理”，“工作”，“的”作為停用詞，不出現(xiàn)在關鍵詞中。

在某一個網(wǎng)頁上，總共有1000個詞，其中“產品經理”出現(xiàn)了5次，“工作”出現(xiàn)了10次，“產品經理”的詞頻就是0.005，“工作”的詞頻就是0.01，兩者相加，0.015就是這個網(wǎng)頁和“產品經理的工作”的詞頻。

這里有一個問題，相較“產品經理”，“工作” 這個詞用的更多，在所有的網(wǎng)頁中出現(xiàn)的概率也很高。搜索者可能希望查找產品經理相關的信息，按照TF排序，一些出現(xiàn)很多次“工作”這個關鍵字的網(wǎng)站，就可能排在前面，比如：《程序員的工作》、《老板的工作》等等，逆文本頻率 (Inverse Document Frequency，IDF)應運而生。

文件頻率（Document Frequency）可以理解為關鍵詞在所有網(wǎng)頁中出現(xiàn)的頻率，如果一個關鍵詞在很多網(wǎng)頁中都出現(xiàn)過，那么它的文件頻率就很高。反之亦然，比如：“工作”的DF就高于“產品經理”。

文件頻率越高，這個詞就越通用，有效的信息就越少，重要性應該更低。于是，我們把文件頻率取個倒數(shù)，就形成了逆文本頻率。

二八定律在這里同樣適用，20%的常用詞占用了80%的篇幅，大多數(shù)關鍵詞出現(xiàn)的頻率都很低，這就造成了文件頻率很小，而逆文本頻率很大，不便于處理。于是我們取對數(shù)，便于計算（當然，這里也有其他數(shù)學和信息論上的考慮）。

把詞頻(TF)、逆文檔頻率 (IDF)相乘，就是大名鼎鼎的TF-IDF模型了。

一個關鍵詞在一個網(wǎng)頁中出現(xiàn)的頻率越高，這個關鍵詞越重要，排名越靠前；在所有網(wǎng)頁中出現(xiàn)的頻率越高，這個關鍵詞告訴我們的信息越少，排名應該更靠后。

TF-IDF模型幫助我們解決了關鍵詞與網(wǎng)頁相關性的計算，僅僅使用TF-IDF模型，也可以搭建出效果不錯的搜索引擎。

當然，商用搜索引擎在TF-IDF的基礎上，進行的一定的改進，比如：出現(xiàn)在文章開頭和結尾的關鍵詞更加重要，會根據(jù)詞出現(xiàn)的位置調整相關度。但還是基于TF-IDF模型的調整。

大名鼎鼎的PageRank

搜索結果排序，僅僅考慮相關性，搜索的結果并不是很好。總有某些網(wǎng)頁來回地倒騰某些關鍵詞，使自己的搜索排名靠前（當然，部分原因也來自某些搜索引擎更加喜歡推薦自家的東西，這個就不屬于技術問題了）。

引入網(wǎng)頁質量，可以解決這個問題。排序的時候，不僅僅考慮相關性，還要考慮網(wǎng)頁質量的高低，把質量高的網(wǎng)頁放在前面，質量低的放在后面。

那么，如何判斷網(wǎng)頁質量呢？

解決這個問題的是兩位Google的創(chuàng)始人。搜索引擎誕生之初，還是美國斯坦福大學研究生的佩奇 (Larry Page) 和布林 (Sergey Brin) 開始了對網(wǎng)頁排序問題的研究。

他們的借鑒了學術界評判學術論文重要性的通用方法，看論文的引用次數(shù)，引用的次數(shù)越高，論文的質量也就越高。他們想到網(wǎng)頁的重要性也可以根據(jù)這種方法來評價。

佩奇和布林使用PageRank值表示每個網(wǎng)頁的質量，其核心思想其實非常簡單，只有兩條：

1. 如果一個網(wǎng)頁有越多的鏈接指向它，說明這個網(wǎng)頁質量越高，PageRank值越高，排名應該越靠前；

2. 排名靠前的網(wǎng)頁應該有更大的表決權，當一個網(wǎng)頁被排名靠前的網(wǎng)頁鏈接時，PageRank值也越高，排名也更靠前。

我們做一個類比：

1. 有一個程序員，如果公司的人都夸他編程技術高，那么我們認為他編程技術高；

2. 如果他被公司的CTO賞識，我們基本可以確定他的編程水平確實牛。

比如：下面這張圖（專業(yè)術語叫做拓撲圖），每一個節(jié)點都是一個網(wǎng)頁，每條線都是兩個網(wǎng)站之間的鏈接。

鏈接越多，說明網(wǎng)站質量越高，相應的PageRank值就越高。

這里有個問題：“當一個網(wǎng)頁被排名靠前的網(wǎng)頁鏈接時，其排名也應靠前”，一個網(wǎng)頁的排名的過程需要用到排名的結果，這就變成了“先有雞還是先有蛋”的問題了。

Google的兩位創(chuàng)始人用數(shù)學解決了這個問題：

最開始的時候，假設搜索的網(wǎng)頁具有相同的PageRank值；根據(jù)初始值，開始第一輪的計算，按照鏈接數(shù)量和每個網(wǎng)頁的PageRank值重新計算每一個網(wǎng)頁的PageRank值；按照上一輪的結果，按照鏈接數(shù)量和每個網(wǎng)頁的PageRank值重新計算每一個網(wǎng)頁的PageRank值……

這樣計算下去，直至每個網(wǎng)頁的PageRank值基本穩(wěn)定。

你可能會好奇，這樣要計算多少次？

佩奇在論文中指出：對網(wǎng)絡中的3.22億個鏈接進行遞歸計算，發(fā)現(xiàn)進行52次計算后可獲得收斂穩(wěn)定的PageRank值。

當然，PageRank實際運行起來比這個更加復雜，上億個網(wǎng)頁的PageRank值計算量非常大，一個服務器根本無法完成，需要多臺服務器實現(xiàn)分布式計算了。為此，Google甚至開發(fā)出了并行計算工具MapReduce來實現(xiàn)PageRank的計算！

除了巨大的計算量，PageRank同樣要面對作弊的問題。

開頭我們談到TF-DIF的弊端的時候講到：總有某些網(wǎng)頁來回地倒騰某些關鍵詞，使自己的搜索排名靠前。

同樣的，針對PageRank，也總有些網(wǎng)頁來回地倒騰鏈接，使自己的搜索排名靠前。這就需要更多的算法，來識別這些“作弊”行為，我們在搜索引擎反作弊一節(jié)再來細講。

其他排序方式

至此，使用TF-IDF計算網(wǎng)頁與搜索內容的相關性，使用PageRank計算網(wǎng)頁質量，可以很好地實現(xiàn)網(wǎng)頁排序，一個基本的搜索引擎就搭建完成了。

商用搜索引擎在此基礎上，還衍生了出其他的排名方式。

競價排名：

比較著名的是百度推出的競價排名（其實最開始做競價排名的不是百度，但百度做得太“成功”，也至于大家都認為是百度發(fā)明了競價排名），競價排名按照按網(wǎng)站出價高低決定排名先后。

這種排名方式最大的優(yōu)點是：可以幫助搜索引擎公司盈利。

最大的弊端是：無法保證出價高的網(wǎng)頁的質量高，在醫(yī)療等特殊領域，有時甚至相反。

隨著用戶數(shù)據(jù)的積累，關鍵詞和對應用戶點擊網(wǎng)頁的行為數(shù)據(jù)也被搜索引擎記錄下來了，搜索引擎可以根據(jù)用戶的操作，不斷改進自己的引擎。

時至今日，商用搜索引擎的底層技術都差不了太多，用戶數(shù)據(jù)記錄成為了競爭的關鍵因素，這也是百度得以在國內的搜索引擎市場獨占鰲頭的重要原因——用戶越多，搜索越準確，搜索越準確，用戶越多！

站內搜索：

百度、Google等通用搜索引擎要做很多工作，相比之下，站內搜索就簡單很多——數(shù)據(jù)量少、也基本都是整理過的結構化數(shù)據(jù)，比如：豆瓣讀書，搜索的時候直接檢索自己的數(shù)據(jù)庫就可以了。

雖然站內搜索的技術與通用搜索引擎有很多不一樣的地方，但構建索引、相關性計算、質量計算、排序等流程基本一致。對于站內搜索的需求，同樣存在開源的解決方案。

業(yè)界兩個最流行的開源搜索引擎——Solr和ElasticSearch，它們運行速度快、效果好、可靠性高、可擴展，最關鍵的是免費，足以滿足一般的商業(yè)需求。

對大多數(shù)公司而言，直接使用開源搜索引擎就可以了，不用重新造輪子，甚至，這些開源的解決方案比自己從頭搭建的還更加穩(wěn)定可靠。

五、 SEO與搜索引擎反作弊

搜索引擎結果排名影響流量，流量影響利潤，有利潤的地方就有“商機”，SEO就是針對搜索引擎排名的“商機”。

SEO（Search Engine Optimization）中文為搜索引擎優(yōu)化——即利用搜索引擎的規(guī)則提高網(wǎng)站在搜索結果的排名。

SEO優(yōu)化通常有兩種方式：一種是網(wǎng)站內部優(yōu)化，一種是外部優(yōu)化。

內部優(yōu)化主要是優(yōu)化網(wǎng)頁內容，比如：提高關鍵詞的數(shù)量，優(yōu)化網(wǎng)頁內部標簽等。更有甚者，一些網(wǎng)頁會使用非常小的字重復關鍵詞，或者使用跟背景相同的顏色重復一些高流量詞語，以實現(xiàn)較高的排名。

外部優(yōu)化主要優(yōu)化鏈接，比如：添加友情鏈接、論壇、貼吧、知道、百科等，這就產生了買賣鏈接的生意。

可以看出：SEO的優(yōu)化基本針對的就是TF-IDF和PageRank的排序方式，“投其所好”提高自己的排名。

搜索引擎反作弊

從用戶的角度講：高質量的、相關的信息才是真正需要的。

一些網(wǎng)頁憑借SEO優(yōu)化獲得較高排名，本身可能質量不高、相關性也比較弱，這對那些老老實實提供優(yōu)質內容的網(wǎng)站也是不公平的。

長此以往，可能就會產生“劣幣驅逐良幣”，搜索引擎搜索到的優(yōu)質內容不斷減少。

從這個角度看，SEO就是針對搜索引擎的作弊，搜索引擎公司也不希望這樣的事情發(fā)生——搜索不到需要的信息，用戶也許直接就跑了！

Google誕生初期，就一直面對作弊與反作弊的問題。

在2001年，敏感的站主和SEO優(yōu)化者發(fā)現(xiàn)：有些網(wǎng)站的Google排名一夜之間就一落千里，有的網(wǎng)站排名則大幅上升，這個現(xiàn)象幾乎是每月一次。

后來，人們才知道，Google定期地更新它的反作弊算法，提高搜索質量，這給人的感覺就像跳舞一樣，因此被SEO稱為Google Dance。

那么，Google是如何反作弊的呢？

雖然各種作弊行為的方式各不相同，但目標一致，都是為了獲得更高的排名，大體上還是有一定規(guī)律的。根據(jù)這些規(guī)律，搜索引擎常用的反作弊方式有兩類：根據(jù)作弊特征的主動出擊，建立“黑白名單”的被動防御。

首先，搜索引擎會根據(jù)作弊網(wǎng)站的特征主動出擊。

就像我們總是能從人群中一眼看到長得最特殊的人一樣，一個出現(xiàn)大量重復關鍵詞網(wǎng)頁、一個出現(xiàn)大量鏈接的網(wǎng)頁和一個普通的網(wǎng)頁，在搜索引擎看來是很不一樣的。

通過計算網(wǎng)頁的關鍵詞數(shù)量特征、鏈接數(shù)量特征，可以很快發(fā)現(xiàn)那些“出格”的網(wǎng)站，搜索引擎就可以憑此調整排名。（前文所述的Google Dance就是根據(jù)作弊網(wǎng)站鏈接異常實現(xiàn)反作弊的。）

其次，搜索引擎也會建立“黑白名單”，作為防御手段。

搜索引擎會根據(jù)網(wǎng)站內容的質量、品牌、權威程度等信息建立一個白名單，比如：政府網(wǎng)站、一些大公司網(wǎng)站就在白名單中，這些網(wǎng)站的質量較高，排名也靠前，白名單鏈接的網(wǎng)站質量一般也會較高。

與之對應的是黑名單，主要包括那些作弊嚴重的網(wǎng)站——比如：堆疊關鍵詞、買賣鏈接的網(wǎng)站。如果同一個網(wǎng)站鏈向了多個黑名單中的網(wǎng)站，就可以把其認定為作弊的網(wǎng)站，降低排名。

貓鼠游戲

《貓鼠游戲》夢工廠出品的一部電影，根據(jù)真實經歷改編，講述了FBI探員與擅長偽造文件的罪犯之間進行一場場貓抓老鼠的故事。在搜索引擎中，也同樣存在這樣的貓鼠游戲。

• 為什么電商網(wǎng)站商品名稱這么長？

• 為什么會好評返現(xiàn)？差評有償刪除？

• 為什么有些評價很高的賓館/餐廳，實際卻臟亂差？

• 為什么電影評價網(wǎng)站經常會因為刷好評/差評進入輿論中心？

• 為什么微博等社交媒體會有令人咂舌的閱讀、點贊和轉發(fā)數(shù)量？

網(wǎng)站和商品本身的相關性和質量很難客觀量化，根據(jù)關鍵詞、銷量、評價、點擊、閱讀量等較為客觀的指標生成排序結果，甚至決定是否進入熱搜榜、熱銷榜，仍然是當前搜索引擎的工作原理。

搜索引擎面對這些行為，也不斷進化出新的應對策略。

面對刷單行為，平臺經歷了睜一只眼閉一只眼的無可奈何，到物流追蹤、下單用戶身份判斷的演變，刷單成本也隨之急劇上升，刷單行為雖然沒有被杜絕，但也大幅下降。

面對閱讀量、點擊造假等方式，社交媒體也經歷著從聽之任之到屏蔽刷排名的轉變，中間雖然有收入的降低、用戶活躍度下降、大V流失的風險，但也終究要踏上這一步。

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