。
1、查找词处理
查找引擎在接收到用户输入的查找词后，需求对查找词做一些处理，才干进入排名进程，查找词处理包含以下几方面：
(1)、中文分词。与页面索引时相同，查找词也有必要进行中文分词，将查询字符串转换为以词为根底的关键词组合。分词原理与页面分词相同。

(2)、去中止词。指令处理和索引时相同，查找引擎也需求把查找词中的中止词去掉，最大极限地进步排名相关性及功率。
(3)、指令处理。查询词完结分词后，查找引擎默许的处理方式是在关键词之间运用“与”逻辑。打个比方，用户查找\"瘦身办法\"关键词时，程序分词为\"瘦身\"(代号：A)和\"办法\"(代号：B)两个词，查找引擎排序时默许以为，用户寻觅的是既包含\"瘦身\"，也包含\"办法\"的页面。有A没B或许有B没A的页面会被以为是不符合查找条件的。这仅仅为了简化的阐明原理罢了，实际上仍是能够看到只包含一部分关键词的查找成果。别的用户输入的查询词中还或许包含一些高档查找指令（今后文章里会提及），如加号。减号等。查找引擎都需求做出相应辨认和相应处理。
(4)、拼写过错纠正。用户假如输入了显着过错的字或英文单词拼错，查找引擎会提示用户正确的用字和拼法。
拼写过错纠正
(5)、整合查找触发。某些查找词会触发整合查找。比方，明星名字就常常触发图片和视频内容。当时的抢手话题又简略触发资讯内容。哪些词触发哪些整合查找，也需求在查找词处理阶段核算。
(6)、查找框提示。用户在查找框填写进程中，查找引擎就依据抢手查找数据给出多组或许的查询词，削减用户输入时刻。
2、文件匹配
查找词通过处理后，查找引擎得到的是以词为根底的关键词调集。文件匹配阶段就是找出含有一切查找关键词的一切文件。在索引部分说到的倒排索引使得文件匹配能够快速完结。如下图所示：
倒排索引快速匹配文件
假定用户查找\"关键词2\"和\"关键词7\"，排名程序只要在倒排索引中找到\"关键词2\"和\"关键词7\"这两个词，就能找到别离含有这两个词的一切页面。通过简略求交集就能找出既包含\"关键词2\"和\"关键词7\"的一切页面：文件1和文件6。
3、初始子集的挑选
找到包含一切关键词的匹配文件后，还不能进行相关性核算，因为找到的文件常常会有几十万几百万，乃至上千万。要对这么多文件实时进行相关性核算，需求的时刻仍是太长。实际上用户也不会看几十万个页面，绝大部分用户只检查前两页，也就是前20个成果，查找引擎只需显现最重要的一部分页面即可。查找成果页面一般最多显现100页。Google、Yahoo！、搜狗显现100页，百度显现76页，一般是64页，必应形似没有固定值，会依据不同查询词而改变，但也不会超越100页。
但问题来了，还没有核算相关性时，查找引擎又怎么知道哪100页成果是最相关的？所以用于最终相关性核算的初始页面子集挑选，有必要依托其他特征而不是相关性，其间最重要的就是页面权重。因为一切匹配文件都现已具有了最基本的相关性(这些文件都包含一切查询关键词)，查找引擎一般会用相关性的页面特征选出一个初始子集。初始子集的数目视多少？几万个？或许更多，外人并不知道。不过能够必定的是，当匹配页面数目巨大时，查找引擎不会对这么多页面进行实时核算，而有必要选出页面权重较高的一个子集，再对子会集的页面进行相关性核算。
4、相关性核算
GIF来历网络
核算相关性是排名进程中最重要的一步，相关性核算是查找引擎算法中最令SEO感兴趣的部分。
影响相关性的主要要素包含以下几部分：
(1)、关键词常用程度。通过分词后的多个关键词，对整个查找字符串的含义奉献度并不相同。越常用的词对查找词的含义奉献度越小。反之，越不常用的词对查找词的含义奉献度越大。
例如：假定用户输入关键词是\"咱们冥王星\"。\"咱们\"这个词常用程度十分高，在许多页面上都会呈现，它对\"咱们冥王星\"这个查找词辨识度和含义相关度奉献就很小。找出那些包含\"咱们\"这个词的页面，对查找排名相关性几乎没有任何影响，有太多页面包含\"咱们\"这个词。相反，\"冥王\"咱们冥王星\"这个查找词会更为相关。
常用词的极致就是中止词，对页面含义彻底没有影响。所以查找引擎对查找词串中的关键词并不是天公地道地处理，而是依据常用程度进行加权。不常用的词加权系数高，常用词加权系数低，排名算法对不常用的词给予更多的重视。
假定A，B两个页面都各自呈现\"咱们\"及\"冥王星\"两个词。可是\"咱们\"这个词在A页面呈现于一般文字中，\"冥王星\"这个词在A页面呈现于标题标签中。B页面正相反，\"咱们\"呈现在标题标签中，而\"冥王星\"呈现在一般文字中。那么针对\"咱们冥王星\"这个查找词，A页面将更相关。
(2)、词频及密度。一般以为在没有关键词堆积的情况下，查找词在页面中呈现的次数越多，密度越高，阐明页面与查找词越相关。当然这仅仅一个大致直观规则，实际情况要杂乱得多，呈现频率及密度仅仅排名要素的很小一部分。
(3)、关键词方位及方式。就像在索引部分中说到的，页面关键词呈现的格局和方位都被记载在索引库中。关键词呈现在比较重要的方位，如标题标签、黑体、H1等，阐明页面与关键词越相关。这一部分就是页面SEO所要处理的。
(4)、关键词间隔。切分后的关键词完好匹配地呈现，阐明与查找词最相关。比方：查找\"瘦身办法\"时，页面上接连完好呈现\"瘦身办法\"这四个字是最相关的。假如\"瘦身\"和\"办法\"两个词没有接连匹配呈现，呈现的间隔近一些，也被查找引擎以为相关性略微大一些。
(5)、链接剖析及页面权重。除了页面自身的要素，页面之间的链接和权重联系也影响关键词的相关性，其间最重要的是锚文字。页面有越多以查找词为锚文字的导入链接，阐明页面的相关性越强。
链接剖析还包含了链接源页面自身的主题，锚文字周围的文字等。
5、排名过滤及调整
选出匹配文件子集，核算相关性后，大体排名就现已断定了。之后查找引擎或许还有一些过滤算法，对排名进行细微调整，其间最主要的过滤就是施加赏罚。一些有做弊嫌疑的页面，尽管依照正常的权重和相关性核算排到前面，但查找引擎的赏罚算法却或许在最终一步把这些页面调到后边去。典型的比如是百度的11位，Google的负6，负30，负950等算法。
6、排名显现
一切排名断定后，排名程序调用原始页面的标题标签、阐明标签、快照日期等数据显现在页面上。有时查找引擎需求动态生成页面摘要，而不是调用页面自身的阐明标签。
7、查找缓存
用户查找的查询词有很大一部分是重复的。依照2/8规律，20%的查找词占到了总查找次数的80%，依照长尾理论，最常见的查找词没有占到80%那么多，但一般也有一个比较粗大的头部，很少一部分查找词占到了一切查找次数的很大一部分。尤其是有抢手新闻发作时，每天或许有几百万认查找彻底相同的词。
假如每次查找都重新处理排名能够说是很大的糟蹋。查找引擎会把最常见的查找词及成果存入缓存，用户查找时直接从缓存中调用，而不用通过文件匹配和相关性核算，大大进步了排名功率，缩短了查找反应时刻。
8、查询及日志
查找用户的IP地质、查找的查询词、查找时刻，以及点击了哪些成果页面，查找引擎都记载构成日志。这些日志文件中的数据对查找引擎判别查找成果质量、调整查找算法、预期搜素趋势都有 重要含义。

转载请注明出处。