搜尋引擎是乙個沒有生www.cppcns.com命的程式，它是不能夠像人類一樣進行思考的，它的一切行為都依賴於演算法。
搜尋引擎也有它特定的思考方式，我們稱為 「機器學習」 或 「人工智慧」 ，但是這一切的前提是基於大資料。
接下來，我通過一些點來說明它是如何思考的。
一、跳出率（搜尋跳出率）
首先如果你的**沒有放置搜尋引擎的相關產品**（如：百度分享，百度統計），或者你的瀏覽器沒有裝有搜尋引擎的外掛程式（如：百度工具條，谷歌工具條），搜尋引擎是無從跟蹤使用者進入你站點之後的行為。（百度輸入法之類的軟體是否會通過資料報來收集資訊，我不清楚，也不做考慮）
如果搜尋引擎不能監控到使用者進入我們**之後的行為，那麼它是如何統計跳出率的呢？
答案就是：如果你點選了排名一的**，10秒後又點選了排名二的**，那麼排名一就會被統計為 不滿意的點選，也即跳出。那點選排名一的**，30秒後沒有點選排名後，沒有點選其它排名的**，而是關閉搜尋引擎呢？亦或者是搜尋了相關的同類的詞，或者不同的類的詞呢？你可以思考一下，什麼樣的行業算是一次滿意的點選，什麼樣的行為算是不滿意的點選。
前面的10秒，30秒只是乙個舉例，要表達的是搜尋引擎可以通過使用者在搜尋引擎上的操作行為來評估每次點選的效果。
別說什麼搜尋引擎用cookie等來根蹤使用者進入**的行為，這些都是扯淡。其前提是 你的**掛了搜尋引擎的相關產品。
二、還是跳出率
什麼樣的**才能傭有更低的跳出率呢？那就是把對的使用者帶到對的頁面。
a、什麼叫做對的使用者？
如果你的**是賣機械的，你卻做一些非相關的詞來獲得流量（***之類的詞），那麼這些使用者就是錯的使用者，搜尋引擎統計到的 搜尋跳出率 自然就高。如果你的詞就是你的機械的名稱或屬性相關的詞，那過來的就是潛在使用者，那就是對的使用者。
b、什麼叫做對的頁面？
把對ａ產品有需求的使用者帶到ａ產品的介紹頁面，就是對的頁面，帶到ｂ產品的頁面，那就是錯的頁面。
一句話，讓使用者在你的**就能得到他想要的。這句話說的容易，但是搜尋引擎帶來的流量有時候是你意想不到的，乙個頁面可能命中的詞也可能是你意想不到的詞，但是可以肯定的是帶來的流量基本都是同乙個主題的流量。
c、舉例：
&ld程式設計客棧quo;美的豆漿機」 頁面可能命中的需求：
針對這些需求的多樣性，頁面如何更好的滿足使用者的需求，就能減少跳出率，就能把使用者留在站內。
可以通過豐富頁面的內容來盡可能的留住訪客，比如除了介紹美的豆漿機基本情況，還可以推薦不同款式的美的豆漿機，並列出**，還可以列出美的豆漿機的購買位址，常見問題等內容，萬一訪客看完之後不喜歡美的了，我們還可以推薦不同品牌的豆漿機，只要訪客不再返回搜尋引擎搜尋同類詞或點選排名，那麼搜尋引擎就認為你滿足了需求。
三、搜尋引擎的思考（大資料，機器學習）
終於來到本文要說的重點了，搜尋引擎通過 評估每個點選的滿意度 來給計算頁面的質量，這是有前提的，那就是需要先給頁面排名，並匯入流量，這樣才能計算。這也就是為什麼有的**剛開始排名都不錯，後來就不好的乙個可能原因。
但搜尋引擎程式設計客棧不能每個**都一上來就給好排名呀，這不科學，使用者體驗也不好，那有沒有其它辦法。
如果我們把擁有排名之後搜尋引擎的評估稱之為：事後判斷，後驗概率
那麼在還沒有排名之前的判斷則稱之為：事前判斷，先驗概率
通過事前判斷擁有合格的質量得分的頁面才會進入排名，進入排名後進入事後判斷，重新計算質量得分。
那事前判斷的標準是什麼，事前判斷就是從大量的進行過 事後判斷的頁面 中提取資料樣本進行分析，得出一系列特徵碼來進行事前評分。
舉個生活的例子：通過抽樣我們可以很容易的 得出 「中國人的中文 比 外國人的中文 好」。但這個不是100%正確。
機器學習也是通過大資料進行特徵統計，得出乙個大概率和特徵，然後對頁面進行事前評分
通過前面的搜尋跳出率，有沒有以下的可能：
１、乙個頁面能夠滿足越多同種類的需求，那麼跳出率就越低 ？
２、乙個頁面廣告越少，跳出率越低？
３、乙個頁面有彈窗，跳出率越高？
４、乙個頁面訪問速度越慢，跳出率越高？
等等。搜尋引擎的思考大概就是這樣子，真實的搜尋引擎比這個肯定是要複雜的多，但是本質的思路我認為都是一樣。
搜尋引擎的演算法肯定是不會公開的，所有一切都是猜想，我們要學的不是相信某個權威，而是建立起正確的思維方法，從常識出發，去得出和驗證自己的想法。
除標註外，《seo科學之美》中的文章均係rude原創；
本文標題: 大資料——搜尋引擎是怎樣思考的？
本文位址: /news/exp/57672.html
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