Ⅰ 搜索引擎的排名原理有哪些
要了解搜索引擎优化，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为四个步骤。
1、爬行和抓取 搜索引擎派出一个能够在网上发现新网页并抓取文件的程序，这个程序通常被称为蜘蛛或机器人。搜索引擎蜘蛛从数据库中已知的网页开始出发，就像正常用户的浏览器一样访问这些网页并抓取文件。 并且搜索引擎蜘蛛会跟踪网页上的链接，访问更多网页，这个过程就叫爬行。当通过链接发现有新的网址时，蜘蛛将把新网址记录入数据库等待抓取。跟踪网页链接是搜索引擎蜘蛛发现新网址的最基本方法，所以反向链接成为搜索引擎优化的最基本因素之一。没有反向链接，搜索引擎连页面都发现不了，就更谈不上排名了。搜索引擎蜘蛛抓取的页面文件与用户浏览器得到的完全一样，抓取的文件存入数据库。
2、索引 搜索引擎索引程序把蜘蛛抓取的网页文件分解、分析，并以巨大表格的形式存入数据库，这个过程就是索引。在索引数据库中，网页文字内容，关键词出现的位置、字体、颜色、加粗、斜体等相关信息都有相应记录。搜索引擎索引数据库存储巨量数据，主流搜索引擎通常都存有几十亿级别的网页。
3、搜索词处理 用户在搜索引擎界面输入关键词，单击“搜索”按钮后，搜索引擎程序即对输入的搜索词进行处理，如中文特有的分词处理，对关键词词序的分别，去除停止词，判断是否需要启动整合搜索，判断是否有拼写错误或错别字等情况。搜索词的处理必须十分快速。
4、排序 对搜索词进行处理后，搜索引擎排序程序开始工作，从索引数据库中找出所有包含搜索词的网页，并且根据排名计算法计算出哪些网页应该排在前面，然后按一定格式返回“搜索”页面。排序过程虽然在一两秒之内就完成返回用户所要的搜索结果，实际上这是一个非常复杂的过程。排名算法需要实时从索引数据库中找出所有相关页面，实时计算相关性，加入过滤算法，其复杂程度是外人无法想象的。搜索引擎是当今规模最大、最复杂的计算系统之一。 但是即使最好的搜素引擎在鉴别网页上也还无法与人相比，这就是为什么网站需要搜索引擎优化。
Ⅱ 论淘宝搜索推荐算法排序机制及2021年搜索的方向。
[写在前面]淘宝搜索引擎至今反复多次，搜索顺序也从最初的统计模型升级到机械学习模型，到2010年为止没有标签没有基础标签，随着计算能力的提高，2010年后开始挖掘用户的基础标签，从3年到2013年开始使用大规模的机械学习和实时特征
但你有没有想过为什么2016-2017年的两年是各种各样的黑搜索盛行的一年，为什么今天几乎消失了？
最根本的原因是从统计算法模型到机械学习模型的转型期。
说白了，这时不收割就没有收割的机会。因为统计模型即将退出历史舞台。
因此，各路大神各自扩大了统计模型算法中的影响因素。统计算法无论在哪里，点击率和坑产都很容易搜索。
那两年成了中小卖家的狂欢盛宴，很多大神的烟火也是旺盛的。
今天推荐算法的第三代使用后，加上疫情的影响进行了鲜明的比较，真的很感慨。
淘宝真的没有流量了吗？电器商务真的做不到吗？还是大家的思维没有改变，停留在2016-2017年的黑搜宴会上不想醒来？
2017年、2018年、2019年是淘宝推荐算法反复最快的3年，每年的算法升级都不同，整体上到2019年9月为止统计算法模型的影响因素还很大，从2019年下半年开始第三代推荐算法后，全面的真正意义进入了以机械学习模型为中心的推荐算法时代。
各路大神也无法验证，加上百年疫情的影响，很多大神的隐蔽布也泄露了。
基本上以统计模型为主，训练基本上没有声音，典型的是坑产游戏。
如果现在还能看到的话，基本上可以判断他不是在训练，而是在制作印刷用纸，一定会推荐使用资源，资源是多么安全。
刷子的生产增加真的没有效果吗？不是我以前的文章说:不是不行，而是从坑产的角度思考，而是从改变竞争环境的角度思考，用补充书改变竞争环境，改变场地，有新的天地，任何手段都要为商业本质服务。
正文
概述统计算法模型时代。
统计模型时代搜索引擎的排名是最原始的排名思考，如果你的类别不错，关键词比较正确，就能得到很大的流量，当时产品需求少，只要上下架的优化就能使产品上升。
到2016年为止没有坑产游戏吗？黑色搜索的效果不好吗？其实，什么时候坑产是最核心的机密，谁来教大家，什么时候教的最多的是类别优化，关键词优化，大部分优化都围绕关键词，电器商的老人想起了你什么时候得到关键词的人得到了世界。
有人告诉我做坑产，关键词找到生意也来了。什么时候知道坑产也没有人给你刷子，大规模的补充书也出现在黑色搜索盛行的时期。
为什么关键词者得天下？
搜索关键词是用户目前意图最直观的表达，也是用户表达意图最直接的方式。
搜索的用户购物意图最强，成交意愿也最强，现在搜索也是转化率最高的流量来源。
统计时代关键词背后直接依赖的是类别商品，只要制作类别和关键词分词即可，哪个时代最出现的黑马通常是类别机会、关键词机会、黑科学技术机会。
最基本的是商业本质，什么时候产品需求少，没有很多现在的类别，自己找类别，现在想想什么概念。
记得什么时候类别错了，搜索也可以来。如果你的商品点击反馈好的话，错误的类别没有什么影响，现在试试吧
搜索类是搜索的基础。
什么时候能称霸，背后有商业逻辑，用户行为数据好就行了。
但无论如何发展检索都离不开关键词。例如，上述关键词是用户表达意图的最直接的方法，是当前消费者的检索行为和购买行为发生了根本性的变化。
检索依然根据消费者的行为数据和关键词来判断需求，这就是机械学习模型时代。
机器学习模式时代-推荐搜索算法。
现在的商品体积和消费者购物行为的丰富性，统计算法不能满足检索的本质要求。
所以现在搜索引擎开始发展深度学习模式更精细的建模-推荐搜索算法，搜索排名更智能。
在此重点讨论推荐检索算法，
2017、2018、2019是推荐检索算法真正意义发展的3年，3年3个系统版本每年更换一次，很多电器商人都不知道头脑。
推荐检索算法和统计算法模型的最大区别在于，Query的处理能力和算法有召回机制
简单表示推荐算法的程序:
1:对检索关键词进行分词、重写的处理进行类别预判
2:根据用户信息，即用户以前的行为数据记录和预测的性别、年龄、购买力、店铺喜好、品牌喜好、实时行动作等信息存档
3:根据检索用户信息，根据检索用户以前的行为数据检索引擎和预测的性别、年龄、购买力、店铺喜好、品牌喜好、实时行动作为等信息存档3:根据检索用户信息的检索用户信息
也就是说，在第一关召回阶段基本上与统计模型时代的最佳化途径相同，核心是标题分词和类别，现在最大的区别是根据用户信息推荐最佳化，这是标签和正确人群标签图像最佳化的基本意义。
为什么现在一直在谈论标签，谈论人标签图像？入池实际上是为了匹配真正的消费者用户信息，通过直通车测试来判断人群也是为了通过性别、年龄和购买力来优化匹配真正的消费者。
召回机制:
通过构建子单元索引方式加快商品检索，不必经历平台上亿级的所有商品。该索引是搜索引擎中的倒置索引，利用倒置索引初始筛选商品的过程是召回阶段。
在这个阶段，不会进行复杂的计算，主要是根据现在的搜索条件进行商品候选集的快速圈定。
之后再进行粗排和精排，计算的复杂程度越来越高，计算的商品集合逐渐减少，最后完成整个排序过程。
主要召回路径分为
1:语言召回
2:向量召回
这些都是商业秘密不方便的说明，有兴趣的是学习我们的在线会员课程标签重叠游戏6是基于语言和向量召回的基础逻辑实战落地的课程。
下一阶段进入粗行列，粗行列受这些因素的影响:
粗行列作为召回后的第一个门槛，希望用户体验以时间低的模型快速排序和筛选商品，第一关系将过滤到不适合本次检索词要求的商品
为了实现这个目的，首先要明确影响粗排名得分的因素
1:类别匹配得分和文本匹配得分，
2:商品信息质量(商品发布时间、商品等级、商品等级)
3:商品组合得分
点击得分
交易得分卖方服务商业得分
在粗排列框架下，系统粗排列算法根据商品类别的预测得分进行得分
点击得分交易得分
交易得分卖方服务商业得分粗排列框架下，系统粗排列的大排列
最后是精排，检索顺序的主要目标是高相关性、高个性化的正确性。
每个用户的喜好不同，系统会根据每个用户的Query结合用户信息进行召回。然后通过粗排后，商品数量从万级下降到千级。
千级商品经排后直接向用户展示，搜索过程中商品集合的思考和具体变化如下图
前面的召回、粗排主要解决主题相关性，通过主题相关性的限制，首先缩小商品集合和我们的在线会员课程标签
精排阶段系是真正系统推荐算法发挥真正威力时，应根据用户行为反馈迅速进行机械学习建模，判断用户真实性、准确性和可持续控制性。
为什么现在的游戏和黑色技术暂时出现，核心是系统算法模型机械学习模型，系统分析用户有问题，不正确，不稳定，维持性差，可以迅速调整。
也就是说，即使发现脆弱性，研究快速有效的方法，系统也会根据你精排阶段的用户行为迅速分析学习建模，发现模型有问题，你的玩法就结束了。
猜机器学习建模的速度有多快？
想玩黑色的东西早点死去吧。
现在使用的检索顺序模型主要是
CTR模型和CVR模型，具体模型过于复杂也不需要深入，但影响这两种模型的最基本因素是用户行为数据
真的不能假的，假的也不能假的算法模型越来越智能化，算法越来越强，只有回归商业本质才能真正解决算法模型背后真正想解决的问题，算法基于商业逻辑。
2021年搜索向哪个方向发生变化:
2020年电器商人和蚂蚁是不平凡的一年。2020年也是蚂蚁从神坛上拉下来的元年，现在蚂蚁有各种各样的黑色。
基于中小卖家的走势无疑是阿里必须正面面对的现实。
如何让中小卖家回流或留在平台上，搜索该怎么做？
检索一定是基于三方的考虑，买方、卖方和平台本身，现在市场上又开始提倡坑产搜索逻辑，坑产妖风又开始，根据推荐搜索算法逻辑来谈这个问题。
为什么坑产思维是不死的小强，每次危机都会跳出来。
以统计模型为中心的坑产时代是淘宝从2003年到2015年一直使用的搜索算法模型长达13年。
同时也是淘宝和中国网分红的野蛮生长期，统计算法模式让太多电商赚钱。除了
之外，十年的奴役思维已经习惯了，在电器商圈，坑产游戏一定有人相信，其他人不一定被认可。所以，我们夹着尾巴发展的原因，时间真的可以证明一切，不用多说，做自己。
习惯性思维加上特殊时期的赚钱蝴蝶效应，使许多电器商人活在历史的长梦中。正确地说，统计算法模型的真正废除是在2019年下半年。
同学说坑产永远有效，我也这么想。
永远有效的是起爆模型坑产权重驱动和统计算法模型中的坑产排名不同。
起爆模型的坑产要素永远有效，这永远不会改变。
但是，如何有效地加上这个起爆模型的坑产权重，并不像模仿购物的意图那么简单。
坑产游戏在2021年绝对不行。淘宝不会把现在的算法系统换成15年前的。
基于三方利益:
购买者体验
卖方利益
平台的发展
搜索肯定会向高精度和高控制性发展。以标签为中心的用户标签图像仍然是影响流量精度的基本因素。
必须从标签的角度考虑和优化种子组的图像。
通过种子组的图像向相似人扩展到叶类人，业界喜好人最后向相关人扩展也是扩大流量的过程渠道。
基于推荐搜索算法逻辑:
精密排列阶段算法更强，精度更高，转化率更高，持续稳定性更强。
基于中小卖方流通的现状，优化精排阶段并非中小卖方能够简单接触。
推荐算法从搜索排名阶段出现在哪个阶段？
个人判断
一是召回阶段
二是粗排阶段
上述提到召回阶段的算法简单复盖商品为万级，排序规则也比较简单，中小卖方在召回阶段提高精度尤为重要。
在这个万级商品库中，如上下架的权重上升，中小卖方有机会上升到主页，从子单元的索引召回中寻找机会。
或者根据中小卖方的新产品和中小卖方的店铺水平进行特别优先搜索推荐，使中小卖方的新产品在低销售状态下显示，可以实现锦囊算法。
中小卖方有机会搜索主页，不调用用户信息直接打开主页的展示权可能是中小卖方最大的支持。
根据召回阶段的用户行为数据，在粗排阶段以比例融入用户信息，即标签的影响。
在初始召回阶段，类别和分词权重，看业者主图场景反应背后的人们反馈，用系统引导，给中小卖方真正参考的流量方向和成交方向。
谁疯狂地印刷用纸直接关闭黑屋，理解印刷用纸优化竞争场景，从优化人群的角度出发，适当放宽处罚。
通过召回阶段，得到的用户信息会影响粗体结果。在这个阶段，用户信息的权重比例不应该太大，流量卡也不应该太死。
在各检索顺序阶段用户信息，即用户标签对检索的影响权重的问题。
这个方向我的个人观点是可能的。
Ⅲ 类似于搜索引擎的 对搜索结果排序的算法急求。
理论上，我们可以根据任意的规则对搜索引擎结果进行排序，比如按照访问量排序等，然而在Google使用的排序算法问世后，上述的排序方试都被证明并不适用于互联网。 Google是目前为止最流行的一个通用的搜索引擎，最初只是两个斯坦福大学学生的科研项目，Sergey和Larry Page希望让绝大部分使用搜索引擎的人都能搜索结果的第一页找到他想要的结果，为了达到这个目的他们发明了开创时代的PageRank(据说名字来源于LarryPage)排序算法，并将此发表在论文《The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Wed Search Engine》中，之后的实践证明,PageRank对搜索结果的排序优于其他算法。 PageRank的原理类似于科技论文中的引用机制：谁的论文被引用次数多，谁就是权威。在互联网上，链接就相当于“引用”，在B网页中链接了A，相当于B引用了A，如果在C、D、E、F中都链接了A，则说明A网页重要，A网页的PageRank值也就高。 计算PR值有一个简单的公式： 网页A级别=（1-系数）+系数*（网页1级别/网页1链出个数+网页2级别/网页2链出个数+++++ 网页N级别/网页链出个数）其中系数为一个大于0小于1的数。一般设置为0.85。网页1、网页N表示所有链接指向A的网页。 由以上公式可以看出如下三点。 1、链指向A的网页越多，A的级别越高。即A的级别和指向A的网页个数成正比，在公式中表示，N越大，A的级别越高。 2、链指向A的网页，其网页级别越高，A的级别也越高。即A的级别成正比，在网页中表示，网页N级别越高，A的级别也越高。 3、链指向A的网页，其链出的个数越多，A的级别越低。即A的级别和指向A的网页的链出个数成反比，在公式中表示，网页N链出个数越多，A的级别越低。 通俗的讲，从网页A导向网页B的链接，可以看作是网页A对页面B 的支持投票，Google根据这个投票数来判断页面的重要性，但Google看了投票数之后还对投票者（链接的页面）进行了分析、重要性较高的链接所投的票的价值会更高，比如新浪、雅虎、微软的首页都有某页面的链接，可能比其在另外网站取得的30个链接都要有效。 通过上面公式，可以形成一个巨大的方程组，对这个方程组求解，就得到每个网页的PR值。当然互联网有数百亿个网页，那么这个方程组就有数百亿个未知数，方程组虽然是有解，但计算非常复杂。 每个网页都有PR值。下载Google的免费工具栏后，没打开一个网页都可以清楚地看见其PR值（大概） 国内的网络是全球最重要的的搜索引擎，其创始人李彦宏在1996年申请了名为“超链分析”的专利。“超链分析”的原理和PR的原理类似，所以在搜索引擎的算法上，两种搜索引擎的主体很相近。 除了用PR算法衡量网页的重要程度意外，还有上百种因素参与排序。现在常用的算法有如下3中： （1）HillTop算法，HillTo是搜索引擎结果排序算法，由Google工程师Bharat在2001年提出并获得专利。Google自诞生之日起，其排序规则就经常变化，但变化最大的一次就是基于HillTo算法进行的改进。 HillTo算法的指导思想和PR是一致的，都是通过网页被链接的数量和链接质量来确定搜索结果的排序权重，但HillTo认为只计算来自具有相同主题的相关文档链接对搜索者的价值会更大：即主题相关网页之间的链接对于权重计算的贡献比主题不相关的链接价值要更高。如果网站是介绍服装的，有10个链接都是从“服装”相关网站链接过来，则这10个链接比另外10个从“电器”网站链接过来的贡献大。Bharat称这种对主题有影响的文档为“专家”文档，从这些专家文档页面到目标文档的链接决定了被链接网页的重要性。 PR与HillTop算法结合后，在排序过程中就能更好的提现文档与搜索关键词之间的匹配程度，在两个具有同样主题且PR相近的网页排序中，HillTop算法显得非常重要。HillTop同时也避免了许多想通过增加无效链接来提高网页PR值的作弊方法。 （2）锚文本。锚文本就是链接文本。锚文本可以作为其所在内容的评估。正常来讲，页面中增加的链接都会个页面本身的内容有一定关系。如服装的行业网站上会增加一些同行网站的链接或者一些做服装的致命企业的链接。另一方面，锚文本能作为所指向页面的评估。锚文本能耐精确地描述所指向的内容，如个人网站上你增加Google的链接，则锚文本显示问“搜索引擎”。这样通过锚文本本身就能知道，Google是搜索引擎。 由此可见，在网页中选择合适的锚文本，则可让所在网页和所指向的网页的重要程度有所提升。 （3）页面板式。每个网页都有板式，包括标题、字体、标签等。搜索引擎也会利用这些板式来识别搜索词也页面内容的相关程度。以静态的html格式的网页为例，搜索引擎通过蜘蛛把网页抓取下来后，需要图区里面的正文内容，过滤其他HTML代码。在提取内容时，搜索引擎就可以记录所有板式信息，包括：哪些词在标题中出现，哪些词在正文中出现，哪些词比其他字体大，哪些词加粗过，哪些词用KeyWord表示过的等，这样在搜索过程中就可以根据这些信息来确定所搜索词的相关程度。 对于排序算法的真正实现细节，Google等搜索引擎不会透露，但我们能掌握一些原则。MattCutts是一位Google的雇员，他在其博客上说“SEM工作中最明智的选择是从下面这个问题得来的：对用户最有用的是什么？”而DannySullivan，这位当今搜索领域非常致命的权威人士，在回答“如何考虑SEO的真谛”这个问题事表示“好的Html标题。优秀的页面正文、高价值的内容，同时还要确保蜘蛛能够顺利访问网站，这些准则已经发挥了将近二十年的作用”。