搜索达人修炼记：实战案例+深度思考的SEO教程

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和优化 Query。说白了，你不难为它，它也就会给你「好看」。

| 难点 | 举例 | 我们如何做得更好 |

| ---------------- | ------------------------------------------------- |

----------------------------- |

| 输入不规范 | 丰乳肥臀哪里可以下载 | 丰乳肥臀 pdf |



| 关键词的歧义 | 汉堡，城市名还是？ | 消除歧义 |

| 意图强度的判定 | 以图搜图上传一张二次元妹子，搜索引擎猜测是 girl？ | 将 girl 修改为

二次 girl 试试 |

| 意图的时效性变化 | 明年再来搜「沸腾」，可能就没多少华为的结果了 | 搜索工具中的

时间限定 |

你会发现，通过百度搜索一些符合以上难点的问题时，往往也还能得到不错的结果。因为百

度给自己产品的权重高，而像「百度知道」这样充斥着「难为搜索引擎的问题」的问答平

台，则为这些形形色色、奇奇怪怪的 Query 提供了「气味相投」的数据池。

比如下面这张来自「百度知道」截图。如果参与解答过虫部落第 17 期题目（[虫部落邀请码

第 17 期题目：用搜索引擎来弥补遗憾]

(https://www.chongbuluo.com/thread-6016-1-1.html)）的虫友大概会笑而不语了。对

于搜索引擎而言，无法结合图片来理解这个很口语化语义不明的问题，但正因为有「百度知

道」这样的问答平台，才给这类查询提供了很多精准的结果。但！成也知道，败也知道。很

多参与答题的虫友相信了这个问题下的错误答案...... 所以找到结果并非终点，「小心求证」

在如今的中文互联网环境中是很有必要的。

![2019.6.14 - 百度一下「中国不丹 5:0」这个结果比较靠前]

(https://course.chongbuluo.com/.gitbook/assets/image%20%28141%29.png)

我们当然无须破费时间精力去了解搜索引擎对 Query 理解的各种算法，只要在平时的搜索

中保持敏锐的观察力，通过结果的呈现规律去发现和体会搜索引擎对你各种意图的各种理

解，就会越来越驾轻就熟地运用它 —— 服务好那个独特的你。

## 高效搜索模型 Beta

### 预判

提升搜索能力的目的之一是为了节省时间，而有些人却舍本逐末地将大量时间浪费在不断尝

试的搜索中，这来自于他们相信「万物皆被索引」的执念。消除这种执念需要在搜索前做一

定的预判。不必担心，这种所谓的预判其实就来自于你对**事实**的足够认知之上，发生在

潜意识，毫秒之间。

比如最常见的，某出版社周一才出版了一本书，你周末就非得在网上找到可免费下载的电子

版？？？**事实**是可能吗？可能的概率有多大？大到值得你破费老半天功夫去找吗？

其实就如同我们在生活中做很多事情一样，需要「心里有底，手有分寸」，培养预判能力需

要我们不断积累知识经验，将不必要的时间浪费用在更有价值的事情上。

### 选择

是用 Google、百度等通用搜索引擎？还是用专业领域的垂直搜索引擎？我们很难去设定一

个标准来作为选择的依据，也没有必要。因为随着我们对各种搜索引擎的日常使用，脑海中

自然会建立一些映射关系：



- 写毕业论文，搜索相关文献 Google 学术搜索等；



- 申请专利，检索相关资料 Google Patents、SooPAT 等；



- 找一本电子书 [电子书搜索](https://ebook.chongbuluo.com/)中挑一挑；



- 某位当红男演员出轨了微博热搜吃瓜；



- 想了解网友对于某个热门事情的较为深入的看法知乎承包了「如何看待」体；



- 2014 年的虫部落首页是什么样子？ [Wayback Machine - Internet

Archive](https://archive.org/web/)；



- 探索英国巨人堤道形成的奥秘 Google 搜索`巨人堤道` ，查看维基百科词条；

- ......

预判是为了避免不必要的时间浪费，而选择亦是为了借助更高效的搜索来节省时间，选择大

于努力。

### 执行

高效的前提是明确对搜索流程中自己可以有所作为的部分，然后再针对「如何去优化」进行

更深入的学习和实践，以此来不断积累经验，方能对看似简单的原理做到驾轻就熟。

![我们可以在通用搜索引擎中做的3件事]

(https://course.chongbuluo.com/.gitbook/assets/2019-06-20_13-17-19.png)

#### 修改关键词

说起来，对于关键词的使用可能是最容易被人忽视的。网络上也鲜有人专门针对这部分展开

阐述，而是剑走偏锋地去渲染搜索指令和一些冷门搜索引擎的神奇功效。真是傻啊！

即便是进入 AI 时代，我们使用搜索引擎时最高频的操作依然是输入关键词。显然，这是不

可绕开的话题。那么「修改关键词」包含哪些基本操作呢？

| 操作 | 场景 |

| ------------------------------ | --------------------------------------------------- |

| 减少或避免使用没有语义的字词 | 没有哪个作者会在网页 title 里堆积一些没有语义的词

汇 |

| 用英文同义词替换中文关键词 | 判断信息是源自外网，那么英文词结果通常更多更准确

| 尝试使用直觉式的问题表述方式 | 通过百度搜索，在百度知道的答案中解决许多此类问题

我们尝试结合本节所述的**高效搜索模型 Beta** 来走一遍流程。

### 预判

即便对于初涉 IT 技术领域的人来说，多多少少也听闻过一些编程挑战赛。那么在此见识的

基础上，我们会更有把握搜集到足够多的此类信息。虽然预判在这里所显现的意义并不明

显，但别担心，我说过这只是一个下意识的判断过程，也许就在毫秒之间。

### 选择

如果你不知道有 [SimilarSites](https://www.similarsites.com/) 可以搜索相似网站的服务

存在。那么，你将免于选择的烦恼 —— 但同时也可能会错过搜索更多相关内容的机会。

那么，我们先使用通用搜索引擎 Google 或者百度搜索结合最常规的关键词输入来试试看，

结果不满意的话，还可以试试高级搜索指令。

### 执行

Google 搜索：`编程比赛网站`

![img](https://course.chongbuluo.com/.gitbook/assets/image%20%28184%29.png)

结果不错，如果看了知乎上人推荐的还不够，那 —— 看看机器推荐的？选择一两个已知的

编程竞赛网站，使用 Google 高级搜索指令进行搜索：`related:leetcode.com`；

`related:hackerrank.com` 就可以搜集大相当多的此类型网站。

![img](https://course.chongbuluo.com/.gitbook/assets/image%20%2865%29.png)

当然，如果你还知道 [SimilarSites](https://www.similarsites.com/) 的存在，那么还可以

进一步尝试搜索，看看有没有什么意外的发现。由于 SimilarSites 搜索算法所依据的分类信

息较为宽泛，所以搜索结果中也会出现很多相似度不够高的网站。

![SimilarSites 对网站的归类]

(https://course.chongbuluo.com/.gitbook/assets/image%20%28158%29.png)

再换一个思路：有时检查网站的反向链接（来自其它网站的进入链接）可能会包含一些「臭

味相投」的网站。方法是通过 [Backlink Watch](http://www.backlinkwatch.com/) 这个

网站或者 Google 高级搜索指令 `link:domain.com` 来搜索。

以上即是对**高效搜索模型 Beta** 的一次完全实践，各位也可以在平时的搜索过程中有意

识地复制此模型。其价值在于疏通了一条简明的搜索思维路径，并且在不断扩展着我们固有

搜索经验的疆界。

# 1.5 搜索始于 Google!

## 标题党？

其实我一开始起得标题是「万物始于 Google!」。但是介于这中说辞带有某种浮躁之气我最

终还是修改了，只留在正文聊一聊。

那么，有人会对「万物始于 Google!」提出质疑吗？怎么解释这句话？

稍微了解搜索引擎工作原理的朋友都晓得爬虫采集后存储的数据量是搜索引擎的核心，而

Google 则拥有全球最庞大的网络信息存储服务器集群。它们分布在世界各地...

![分布于全球各地的 Google 数据中心]

(https://course.chongbuluo.com/.gitbook/assets/image%20%28252%29.png)

*Google 街景地图自助游：*[*Google 数据中心 - 北卡罗莱纳州勒努瓦

(Lenoir)*](https://www.google.com/about/datacenters/inside/streetview/)__

除非某些网站在 robots.txt 文件中设置了限制搜索引擎爬取的指令，否则，Google 爬虫将

日夜兼程地爬取海量网络信息，它就是网罗万物的最强大脑。

接下来，可能会有说：我通过某电子书搜索引擎 A 很快找到了一本书，而通过 Google 则

煞费一番功夫甚至没找到，始于 Google 不就牵强了？不，我敢肯定你可以通过 Google

搜索到 A，但你却无法通过 A 搜索到 Google，这便是「始于 Google」的终极奥义。

万物始于 Google! 那 Google 又始于何处呢？

## 从车库到 Googleplex

Google 的故事始于 1995 年的斯坦福大学。拉里・佩奇正在考虑斯坦福大学毕业，而那里

的学生谢尔盖・布林则被派去向他展示。

根据一些说法，他们在第一次会议期间几乎对所有事情都持不同意见，但到了第二年，他们

达成了合作伙伴关系。他们在宿舍工作，他们建立了一个搜索引擎，使用链接来确定万维网

上各个页面的重要性。他们称这个搜索引擎为 Backrub。

![Google 的第一个「数据中心」——

BackRub](https://course.chongbuluo.com/.gitbook/assets/image%20%2835%29.pn

不久之后，Backrub 被重命名为 Google。这个名字是关于数字 1 的数学表达式，然后是

100 个零，并恰当地反映了拉里和谢尔盖的使命「整合全球信息并使其普遍可用和有用」。

在接下来的几年里，Google 不仅引起了学术界的关注，也引起了硅谷投资者的关注。1998

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