索引：這些頁面文件被蜘蛛抓取后，將會(huì)被進(jìn)行分解、分析，并以巨大表格的形式存入數(shù)據(jù)庫。其中，網(wǎng)頁文字內(nèi)容，關(guān)鍵詞出現(xiàn)的位置、字體、顏色、加粗、斜體等相關(guān)信息都有相應(yīng)記錄。

搜索詞處理：用戶在搜索框內(nèi)輸入關(guān)鍵詞并單擊“搜索”按鈕后，搜索引擎程序即對(duì)搜索詞進(jìn)行處理，如中文特有的分詞處理，判斷是否需要啟動(dòng)整合搜索、是否有錯(cuò)別字等情況。

排序：在上述三個(gè)步驟完成后，根據(jù)搜索詞，搜索引擎將會(huì)從索引數(shù)據(jù)庫中找出所有包含搜索詞的網(wǎng)頁，然后根據(jù)排名算法計(jì)算出哪些網(wǎng)頁應(yīng)該排在前面，最后按照一定格式返回到"搜索"頁面。

網(wǎng)頁排名影響因素

在網(wǎng)頁排名關(guān)鍵中，網(wǎng)頁的排名先后受到諸多因素的影響，就拿Google的排名公式來看：Google分?jǐn)?shù)=（相關(guān)關(guān)鍵詞分?jǐn)?shù)X0.3）+（域名權(quán)重X0.25）+（外鏈分?jǐn)?shù)X0.25）+（用戶數(shù)據(jù)X0.1）+（內(nèi)容質(zhì)量分?jǐn)?shù)X0.1）+（人工加分）–（自動(dòng)或人工降分）。

從公式中我們可以看出，針對(duì)搜索引擎網(wǎng)頁排名，最為直觀的影響因素就有6個(gè)，分別是關(guān)鍵詞、域名權(quán)重、外鏈分?jǐn)?shù)、用戶數(shù)據(jù)、內(nèi)容質(zhì)量以及人工干預(yù)，而在這6大因素下面，又有著各自其他的小因素，例如在用戶數(shù)據(jù)這一塊上，搜索引擎就要考慮到搜索引擎結(jié)果頁面（SERPs）的點(diǎn)擊率、用戶在網(wǎng)頁上呆的時(shí)間、域名或URL搜索量、訪問量及其他Google可以監(jiān)測到的數(shù)據(jù)（工具條、GA之類）等4個(gè)小因素，至于這4個(gè)因素下面還有多少其他的小小因素，這就不得而知了。

RankBrian的工作原理

搜索引擎網(wǎng)頁排名的的基本工作原理已大概知曉，雖然搜索引擎的數(shù)據(jù)庫很強(qiáng)大，但仍然會(huì)有一絲瑕疵的存在，比如冷門關(guān)鍵詞的相關(guān)搜索。由于關(guān)鍵詞的邏輯排列以及固定詞匯等因素，搜索引擎給出的信息難免會(huì)有局限性，從而不能正確或全面得對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行理解，以給出用戶所需要的信息。

Google在搜索引擎中引入的RankBrain算法，其目的就在于優(yōu)化搜索引擎的網(wǎng)頁排名。目前，在 Google 用來決定網(wǎng)頁排名的數(shù)百個(gè)因素中，RankBrain的重要性已經(jīng)位居第三。

而在冷門詞條搜索方面，RankBrain算法也確實(shí)有效的給出了一個(gè)解決方案。通過RankBrian，Google可以對(duì)這部分冷門詞條進(jìn)行分析和重新匹配，從而使得搜索結(jié)果更加準(zhǔn)確。舉個(gè)例子：在 Google 中輸入“best flower shop in Los Angeles”一類冷門的搜索，RankBrian會(huì)通過語義分析和詞庫聯(lián)想，識(shí)別出搜索關(guān)鍵詞的重點(diǎn)意義。比如這句話，RankBrian就會(huì)判別出其與搜索頻率更高的“best LA flower shops”比較像，然后給出后者的搜索結(jié)果。

從RankBrian的工作原理可以看出，其最為關(guān)鍵的人工智能技術(shù)就是“語義理解”，只要將這部分做好，那么在將來，哪怕是再冷門、再繁瑣的搜索詞條，Google都能給予用戶最準(zhǔn)確的信息反饋。

據(jù)悉，早在2015年年初，Google就逐漸推出了RankBrain，但也僅限于一部分搜索結(jié)果。目前，Google已將該算法應(yīng)用于每天每一次的搜索中，每天提供的搜索服務(wù)多達(dá)55多億次。

最后，記得關(guān)注微信公眾號(hào)：鎂客網(wǎng)（im2maker），更多干貨在等你！