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搜尋引擎
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==運作==
網路搜尋引擎原理有兩個主要功能:爬行網站 (crawling) 跟建立網站索引 (index),並且提供一個搜尋引擎認為最相關的結果列表給搜尋的[[人]]們,並且使用網頁相關性去排序 / 排名 (ranking) 這些搜尋結果網頁。
* 爬行與建立索引:<br>在網路上爬行並且索引數千萬字的文件、網頁、檔案、 [[ 影片 ]] 、與各式 [[ 媒體 ]] 。網路的連結結構會把所有網路上的網頁綁定在一起連結讓 Google 搜尋引擎的 [[ 自動化 ]][[ 機器人 ]] ,被稱為爬行者 (crawlers) 或 [[ 蜘蛛 ]] (spiders) 去接觸數以千萬計的檔案。當搜尋引擎找到新的網頁,他們就會閱讀理解這些頁面中的程式碼,並且把選定幫助他們認識這個網頁的 [[ 程式碼 ]] 片段儲存在數據庫當中,當需要在搜尋查詢被使用的時候再找出來使用。為了完成了解數十億網頁的龐大任務, Google 搜索引擎已經在世界各地建立了數據中心。
當搜尋引擎找到新的網頁,他們就會閱讀理解這些頁面中的程式碼,並且把選定幫助他們認識這個網頁的程式碼片段儲存在數據庫當中,當需要在搜尋查詢被使用的時候再找出來使用。為了完成了解數十億網頁的龐大任務, Google 搜索引擎已經在世界各地建立了數據中心。
* 提供搜尋結果:<br>為使用者提供答案到搜尋搜尋查詢結果,通常通過他們檢索的相關頁面列表進行查詢,並進行相關性排序 / 排名。
==相關性與人氣==
搜尋引擎如何決定相關性與人氣,這是許多人想要了解的。對於搜索引擎而言,「相關性」的意義不僅僅在於找到合適的詞彙。在網路建立的早期,搜索引擎只能檢查網站是否有搜尋查詢提到的詞彙,搜索結果的價值有限。多年來,聰明的[[工程師]]已經設計出更好的方法來將結果與搜索者的疑問進行配對。直到今天則有了數百個因素去影響相關性,只要能夠掌握最主要的因素,便能做出好的 SEO 了。搜索引擎通常假設網站的頁面或檔案越受歡迎,它所包含的信息就越有價值,然而人氣和相關性不是手動確定的,引擎使用演算法,從穀殼中挑出小麥(相關性),然後按質量(人氣)排序[[小麥]]。