Ⅰ 搜索引擎的排名原理有哪些
要了解搜索引擎優化，首先了解搜索引擎的基本工作原理。搜索引擎排名大致上可以分為四個步驟。
1、爬行和抓取 搜索引擎派出一個能夠在網上發現新網頁並抓取文件的程序，這個程序通常被稱為蜘蛛或機器人。搜索引擎蜘蛛從資料庫中已知的網頁開始出發，就像正常用戶的瀏覽器一樣訪問這些網頁並抓取文件。 並且搜索引擎蜘蛛會跟蹤網頁上的鏈接，訪問更多網頁，這個過程就叫爬行。當通過鏈接發現有新的網址時，蜘蛛將把新網址記錄入資料庫等待抓取。跟蹤網頁鏈接是搜索引擎蜘蛛發現新網址的最基本方法，所以反向鏈接成為搜索引擎優化的最基本因素之一。沒有反向鏈接，搜索引擎連頁面都發現不了，就更談不上排名了。搜索引擎蜘蛛抓取的頁面文件與用戶瀏覽器得到的完全一樣，抓取的文件存入資料庫。
2、索引 搜索引擎索引程序把蜘蛛抓取的網頁文件分解、分析，並以巨大表格的形式存入資料庫，這個過程就是索引。在索引資料庫中，網頁文字內容，關鍵詞出現的位置、字體、顏色、加粗、斜體等相關信息都有相應記錄。搜索引擎索引資料庫存儲巨量數據，主流搜索引擎通常都存有幾十億級別的網頁。
3、搜索詞處理 用戶在搜索引擎界面輸入關鍵詞，單擊「搜索」按鈕後，搜索引擎程序即對輸入的搜索詞進行處理，如中文特有的分詞處理，對關鍵詞詞序的分別，去除停止詞，判斷是否需要啟動整合搜索，判斷是否有拼寫錯誤或錯別字等情況。搜索詞的處理必須十分快速。
4、排序 對搜索詞進行處理後，搜索引擎排序程序開始工作，從索引資料庫中找出所有包含搜索詞的網頁，並且根據排名計演算法計算出哪些網頁應該排在前面，然後按一定格式返回「搜索」頁面。排序過程雖然在一兩秒之內就完成返回用戶所要的搜索結果，實際上這是一個非常復雜的過程。排名演算法需要實時從索引資料庫中找出所有相關頁面，實時計算相關性，加入過濾演算法，其復雜程度是外人無法想像的。搜索引擎是當今規模最大、最復雜的計算系統之一。 但是即使最好的搜素引擎在鑒別網頁上也還無法與人相比，這就是為什麼網站需要搜索引擎優化。
Ⅱ 論淘寶搜索推薦演算法排序機制及2021年搜索的方向。
[寫在前面]淘寶搜索引擎至今反復多次，搜索順序也從最初的統計模型升級到機械學習模型，到2010年為止沒有標簽沒有基礎標簽，隨著計算能力的提高，2010年後開始挖掘用戶的基礎標簽，從3年到2013年開始使用大規模的機械學習和實時特徵
但你有沒有想過為什麼2016-2017年的兩年是各種各樣的黑搜索盛行的一年，為什麼今天幾乎消失了？
最根本的原因是從統計演算法模型到機械學習模型的轉型期。
說白了，這時不收割就沒有收割的機會。因為統計模型即將退出歷史舞台。
因此，各路大神各自擴大了統計模型演算法中的影響因素。統計演算法無論在哪裡，點擊率和坑產都很容易搜索。
那兩年成了中小賣家的狂歡盛宴，很多大神的煙火也是旺盛的。
今天推薦演算法的第三代使用後，加上疫情的影響進行了鮮明的比較，真的很感慨。
淘寶真的沒有流量了嗎？電器商務真的做不到嗎？還是大家的思維沒有改變，停留在2016-2017年的黑搜宴會上不想醒來？
2017年、2018年、2019年是淘寶推薦演算法反復最快的3年，每年的演算法升級都不同，整體上到2019年9月為止統計演算法模型的影響因素還很大，從2019年下半年開始第三代推薦演算法後，全面的真正意義進入了以機械學習模型為中心的推薦演算法時代。
各路大神也無法驗證，加上百年疫情的影響，很多大神的隱蔽布也泄露了。
基本上以統計模型為主，訓練基本上沒有聲音，典型的是坑產游戲。
如果現在還能看到的話，基本上可以判斷他不是在訓練，而是在製作印刷用紙，一定會推薦使用資源，資源是多麼安全。
刷子的生產增加真的沒有效果嗎？不是我以前的文章說:不是不行，而是從坑產的角度思考，而是從改變競爭環境的角度思考，用補充書改變競爭環境，改變場地，有新的天地，任何手段都要為商業本質服務。
正文
概述統計演算法模型時代。
統計模型時代搜索引擎的排名是最原始的排名思考，如果你的類別不錯，關鍵詞比較正確，就能得到很大的流量，當時產品需求少，只要上下架的優化就能使產品上升。
到2016年為止沒有坑產游戲嗎？黑色搜索的效果不好嗎？其實，什麼時候坑產是最核心的機密，誰來教大家，什麼時候教的最多的是類別優化，關鍵詞優化，大部分優化都圍繞關鍵詞，電器商的老人想起了你什麼時候得到關鍵詞的人得到了世界。
有人告訴我做坑產，關鍵詞找到生意也來了。什麼時候知道坑產也沒有人給你刷子，大規模的補充書也出現在黑色搜索盛行的時期。
為什麼關鍵詞者得天下？
搜索關鍵詞是用戶目前意圖最直觀的表達，也是用戶表達意圖最直接的方式。
搜索的用戶購物意圖最強，成交意願也最強，現在搜索也是轉化率最高的流量來源。
統計時代關鍵詞背後直接依賴的是類別商品，只要製作類別和關鍵詞分詞即可，哪個時代最出現的黑馬通常是類別機會、關鍵詞機會、黑科學技術機會。
最基本的是商業本質，什麼時候產品需求少，沒有很多現在的類別，自己找類別，現在想想什麼概念。
記得什麼時候類別錯了，搜索也可以來。如果你的商品點擊反饋好的話，錯誤的類別沒有什麼影響，現在試試吧
搜索類是搜索的基礎。
什麼時候能稱霸，背後有商業邏輯，用戶行為數據好就行了。
但無論如何發展檢索都離不開關鍵詞。例如，上述關鍵詞是用戶表達意圖的最直接的方法，是當前消費者的檢索行為和購買行為發生了根本性的變化。
檢索依然根據消費者的行為數據和關鍵詞來判斷需求，這就是機械學習模型時代。
機器學習模式時代-推薦搜索演算法。
現在的商品體積和消費者購物行為的豐富性，統計演算法不能滿足檢索的本質要求。
所以現在搜索引擎開始發展深度學習模式更精細的建模-推薦搜索演算法，搜索排名更智能。
在此重點討論推薦檢索演算法，
2017、2018、2019是推薦檢索演算法真正意義發展的3年，3年3個系統版本每年更換一次，很多電器商人都不知道頭腦。
推薦檢索演算法和統計演算法模型的最大區別在於，Query的處理能力和演算法有召回機制
簡單表示推薦演算法的程序:
1:對檢索關鍵詞進行分詞、重寫的處理進行類別預判
2:根據用戶信息，即用戶以前的行為數據記錄和預測的性別、年齡、購買力、店鋪喜好、品牌喜好、實時行動作等信息存檔
3:根據檢索用戶信息，根據檢索用戶以前的行為數據檢索引擎和預測的性別、年齡、購買力、店鋪喜好、品牌喜好、實時行動作為等信息存檔3:根據檢索用戶信息的檢索用戶信息
也就是說，在第一關召回階段基本上與統計模型時代的最佳化途徑相同，核心是標題分詞和類別，現在最大的區別是根據用戶信息推薦最佳化，這是標簽和正確人群標簽圖像最佳化的基本意義。
為什麼現在一直在談論標簽，談論人標簽圖像？入池實際上是為了匹配真正的消費者用戶信息，通過直通車測試來判斷人群也是為了通過性別、年齡和購買力來優化匹配真正的消費者。
召回機制:
通過構建子單元索引方式加快商品檢索，不必經歷平台上億級的所有商品。該索引是搜索引擎中的倒置索引，利用倒置索引初始篩選商品的過程是召回階段。
在這個階段，不會進行復雜的計算，主要是根據現在的搜索條件進行商品候選集的快速圈定。
之後再進行粗排和精排，計算的復雜程度越來越高，計算的商品集合逐漸減少，最後完成整個排序過程。
主要召迴路徑分為
1:語言召回
2:向量召回
這些都是商業秘密不方便的說明，有興趣的是學習我們的在線會員課程標簽重疊游戲6是基於語言和向量召回的基礎邏輯實戰落地的課程。
下一階段進入粗行列，粗行列受這些因素的影響:
粗行列作為召回後的第一個門檻，希望用戶體驗以時間低的模型快速排序和篩選商品，第一關系將過濾到不適合本次檢索詞要求的商品
為了實現這個目的，首先要明確影響粗排名得分的因素
1:類別匹配得分和文本匹配得分，
2:商品信息質量(商品發布時間、商品等級、商品等級)
3:商品組合得分
點擊得分
交易得分賣方服務商業得分
在粗排列框架下，系統粗排列演算法根據商品類別的預測得分進行得分
點擊得分交易得分
交易得分賣方服務商業得分粗排列框架下，系統粗排列的大排列
最後是精排，檢索順序的主要目標是高相關性、高個性化的正確性。
每個用戶的喜好不同，系統會根據每個用戶的Query結合用戶信息進行召回。然後通過粗排後，商品數量從萬級下降到千級。
千級商品經排後直接向用戶展示，搜索過程中商品集合的思考和具體變化如下圖
前面的召回、粗排主要解決主題相關性，通過主題相關性的限制，首先縮小商品集合和我們的在線會員課程標簽
精排階段系是真正系統推薦演算法發揮真正威力時，應根據用戶行為反饋迅速進行機械學習建模，判斷用戶真實性、准確性和可持續控制性。
為什麼現在的游戲和黑色技術暫時出現，核心是系統演算法模型機械學習模型，系統分析用戶有問題，不正確，不穩定，維持性差，可以迅速調整。
也就是說，即使發現脆弱性，研究快速有效的方法，系統也會根據你精排階段的用戶行為迅速分析學習建模，發現模型有問題，你的玩法就結束了。
猜機器學習建模的速度有多快？
想玩黑色的東西早點死去吧。
現在使用的檢索順序模型主要是
CTR模型和CVR模型，具體模型過於復雜也不需要深入，但影響這兩種模型的最基本因素是用戶行為數據
真的不能假的，假的也不能假的演算法模型越來越智能化，演算法越來越強，只有回歸商業本質才能真正解決演算法模型背後真正想解決的問題，演算法基於商業邏輯。
2021年搜索向哪個方向發生變化:
2020年電器商人和螞蟻是不平凡的一年。2020年也是螞蟻從神壇上拉下來的元年，現在螞蟻有各種各樣的黑色。
基於中小賣家的走勢無疑是阿里必須正面面對的現實。
如何讓中小賣家迴流或留在平台上，搜索該怎麼做？
檢索一定是基於三方的考慮，買方、賣方和平台本身，現在市場上又開始提倡坑產搜索邏輯，坑產妖風又開始，根據推薦搜索演算法邏輯來談這個問題。
為什麼坑產思維是不死的小強，每次危機都會跳出來。
以統計模型為中心的坑產時代是淘寶從2003年到2015年一直使用的搜索演算法模型長達13年。
同時也是淘寶和中國網分紅的野蠻生長期，統計演算法模式讓太多電商賺錢。除了
之外，十年的奴役思維已經習慣了，在電器商圈，坑產游戲一定有人相信，其他人不一定被認可。所以，我們夾著尾巴發展的原因，時間真的可以證明一切，不用多說，做自己。
習慣性思維加上特殊時期的賺錢蝴蝶效應，使許多電器商人活在歷史的長夢中。正確地說，統計演算法模型的真正廢除是在2019年下半年。
同學說坑產永遠有效，我也這么想。
永遠有效的是起爆模型坑產權重驅動和統計演算法模型中的坑產排名不同。
起爆模型的坑產要素永遠有效，這永遠不會改變。
但是，如何有效地加上這個起爆模型的坑產權重，並不像模仿購物的意圖那麼簡單。
坑產游戲在2021年絕對不行。淘寶不會把現在的演算法系統換成15年前的。
基於三方利益:
購買者體驗
賣方利益
平台的發展
搜索肯定會向高精度和高控制性發展。以標簽為中心的用戶標簽圖像仍然是影響流量精度的基本因素。
必須從標簽的角度考慮和優化種子組的圖像。
通過種子組的圖像向相似人擴展到葉類人，業界喜好人最後向相關人擴展也是擴大流量的過程渠道。
基於推薦搜索演算法邏輯:
精密排列階段演算法更強，精度更高，轉化率更高，持續穩定性更強。
基於中小賣方流通的現狀，優化精排階段並非中小賣方能夠簡單接觸。
推薦演算法從搜索排名階段出現在哪個階段？
個人判斷
一是召回階段
二是粗排階段
上述提到召回階段的演算法簡單復蓋商品為萬級，排序規則也比較簡單，中小賣方在召回階段提高精度尤為重要。
在這個萬級商品庫中，如上下架的權重上升，中小賣方有機會上升到主頁，從子單元的索引召回中尋找機會。
或者根據中小賣方的新產品和中小賣方的店鋪水平進行特別優先搜索推薦，使中小賣方的新產品在低銷售狀態下顯示，可以實現錦囊演算法。
中小賣方有機會搜索主頁，不調用用戶信息直接打開主頁的展示權可能是中小賣方最大的支持。
根據召回階段的用戶行為數據，在粗排階段以比例融入用戶信息，即標簽的影響。
在初始召回階段，類別和分詞權重，看業者主圖場景反應背後的人們反饋，用系統引導，給中小賣方真正參考的流量方向和成交方向。
誰瘋狂地印刷用紙直接關閉黑屋，理解印刷用紙優化競爭場景，從優化人群的角度出發，適當放寬處罰。
通過召回階段，得到的用戶信息會影響粗體結果。在這個階段，用戶信息的權重比例不應該太大，流量卡也不應該太死。
在各檢索順序階段用戶信息，即用戶標簽對檢索的影響權重的問題。
這個方向我的個人觀點是可能的。
Ⅲ 類似於搜索引擎的 對搜索結果排序的演算法急求。
理論上，我們可以根據任意的規則對搜索引擎結果進行排序，比如按照訪問量排序等，然而在Google使用的排序演算法問世後，上述的排序方試都被證明並不適用於互聯網。 Google是目前為止最流行的一個通用的搜索引擎，最初只是兩個斯坦福大學學生的科研項目，Sergey和Larry Page希望讓絕大部分使用搜索引擎的人都能搜索結果的第一頁找到他想要的結果，為了達到這個目的他們發明了開創時代的PageRank(據說名字來源於LarryPage)排序演算法，並將此發表在論文《The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Wed Search Engine》中，之後的實踐證明,PageRank對搜索結果的排序優於其他演算法。 PageRank的原理類似於科技論文中的引用機制：誰的論文被引用次數多，誰就是權威。在互聯網上，鏈接就相當於「引用」，在B網頁中鏈接了A，相當於B引用了A，如果在C、D、E、F中都鏈接了A，則說明A網頁重要，A網頁的PageRank值也就高。 計算PR值有一個簡單的公式： 網頁A級別=（1-系數）+系數*（網頁1級別/網頁1鏈出個數+網頁2級別/網頁2鏈出個數+++++ 網頁N級別/網頁鏈出個數）其中系數為一個大於0小於1的數。一般設置為0.85。網頁1、網頁N表示所有鏈接指向A的網頁。 由以上公式可以看出如下三點。 1、鏈指向A的網頁越多，A的級別越高。即A的級別和指向A的網頁個數成正比，在公式中表示，N越大，A的級別越高。 2、鏈指向A的網頁，其網頁級別越高，A的級別也越高。即A的級別成正比，在網頁中表示，網頁N級別越高，A的級別也越高。 3、鏈指向A的網頁，其鏈出的個數越多，A的級別越低。即A的級別和指向A的網頁的鏈出個數成反比，在公式中表示，網頁N鏈出個數越多，A的級別越低。 通俗的講，從網頁A導向網頁B的鏈接，可以看作是網頁A對頁面B 的支持投票，Google根據這個投票數來判斷頁面的重要性，但Google看了投票數之後還對投票者（鏈接的頁面）進行了分析、重要性較高的鏈接所投的票的價值會更高，比如新浪、雅虎、微軟的首頁都有某頁面的鏈接，可能比其在另外網站取得的30個鏈接都要有效。 通過上面公式，可以形成一個巨大的方程組，對這個方程組求解，就得到每個網頁的PR值。當然互聯網有數百億個網頁，那麼這個方程組就有數百億個未知數，方程組雖然是有解，但計算非常復雜。 每個網頁都有PR值。下載Google的免費工具欄後，沒打開一個網頁都可以清楚地看見其PR值（大概） 國內的網路是全球最重要的的搜索引擎，其創始人李彥宏在1996年申請了名為「超鏈分析」的專利。「超鏈分析」的原理和PR的原理類似，所以在搜索引擎的演算法上，兩種搜索引擎的主體很相近。 除了用PR演算法衡量網頁的重要程度意外，還有上百種因素參與排序。現在常用的演算法有如下3中： （1）HillTop演算法，HillTo是搜索引擎結果排序演算法，由Google工程師Bharat在2001年提出並獲得專利。Google自誕生之日起，其排序規則就經常變化，但變化最大的一次就是基於HillTo演算法進行的改進。 HillTo演算法的指導思想和PR是一致的，都是通過網頁被鏈接的數量和鏈接質量來確定搜索結果的排序權重，但HillTo認為只計算來自具有相同主題的相關文檔鏈接對搜索者的價值會更大：即主題相關網頁之間的鏈接對於權重計算的貢獻比主題不相關的鏈接價值要更高。如果網站是介紹服裝的，有10個鏈接都是從「服裝」相關網站鏈接過來，則這10個鏈接比另外10個從「電器」網站鏈接過來的貢獻大。Bharat稱這種對主題有影響的文檔為「專家」文檔，從這些專家文檔頁面到目標文檔的鏈接決定了被鏈接網頁的重要性。 PR與HillTop演算法結合後，在排序過程中就能更好的提現文檔與搜索關鍵詞之間的匹配程度，在兩個具有同樣主題且PR相近的網頁排序中，HillTop演算法顯得非常重要。HillTop同時也避免了許多想通過增加無效鏈接來提高網頁PR值的作弊方法。 （2）錨文本。錨文本就是鏈接文本。錨文本可以作為其所在內容的評估。正常來講，頁面中增加的鏈接都會個頁面本身的內容有一定關系。如服裝的行業網站上會增加一些同行網站的鏈接或者一些做服裝的致命企業的鏈接。另一方面，錨文本能作為所指向頁面的評估。錨文本能耐精確地描述所指向的內容，如個人網站上你增加Google的鏈接，則錨文本顯示問「搜索引擎」。這樣通過錨文本本身就能知道，Google是搜索引擎。 由此可見，在網頁中選擇合適的錨文本，則可讓所在網頁和所指向的網頁的重要程度有所提升。 （3）頁面板式。每個網頁都有板式，包括標題、字體、標簽等。搜索引擎也會利用這些板式來識別搜索詞也頁面內容的相關程度。以靜態的html格式的網頁為例，搜索引擎通過蜘蛛把網頁抓取下來後，需要圖區裡面的正文內容，過濾其他HTML代碼。在提取內容時，搜索引擎就可以記錄所有板式信息，包括：哪些詞在標題中出現，哪些詞在正文中出現，哪些詞比其他字體大，哪些詞加粗過，哪些詞用KeyWord表示過的等，這樣在搜索過程中就可以根據這些信息來確定所搜索詞的相關程度。 對於排序演算法的真正實現細節，Google等搜索引擎不會透露，但我們能掌握一些原則。MattCutts是一位Google的雇員，他在其博客上說「SEM工作中最明智的選擇是從下面這個問題得來的：對用戶最有用的是什麼？」而DannySullivan，這位當今搜索領域非常致命的權威人士，在回答「如何考慮SEO的真諦」這個問題事表示「好的Html標題。優秀的頁面正文、高價值的內容，同時還要確保蜘蛛能夠順利訪問網站，這些准則已經發揮了將近二十年的作用」。