说米网

查找引擎是一个没有生命的程序，它是不能够像人类一样进行考虑的，它的一切行为都依赖于算法。

查找引擎也有它特定的考虑办法，我们称为　“机器学习”　或　“人工智能”　，可是这一切的条件是根据大数据。

接下来，我经过一些点来说明它是怎么考虑的。

一、跳出率（查找跳出率）

首先假如你的网站没有ip地址查找放置查找引擎的相关产品代码（如：百度分享，百度核算），或许你的浏览器没有装有查找引擎的插件（如：百度工具条，谷歌工具条），查找引擎是无从跟踪用户进入你站点之后的行为。（百度输入法之类的软件是否会经过数据包来收集信息，我不清楚，也不做考虑）

假如查找引擎不能监控到用户进入我们网站之后的行为，那么它是怎么核算跳出率的呢？

答案便是：假如你点击了排名一的网站，10秒后又点击了排名二的网站，那么排名一就会被核算为　不满意的点击，也即跳出。那点击排名一的网站，30秒后没有点击排名后，没有点击其它排名的网站，而是关闭查找引擎呢？亦或许是查找了相关的同类的词，或许不同的类的词呢？你能够考虑一下，什么样的行业算是一次满意的点击，什么样的行为算是不满意的点击。

前面的10秒，30秒只是一个举例，要表达的是查找引擎能够经过用户在查找引擎上的操作行为来评估每次点击的效果。

别说什么查找引擎用cookie等来根踪用户进入网站的行为，这些都是扯淡。其条件是 你的网站挂了查找引擎的相关产品。

二、仍是跳出率

什么样的网站才干佣有更低的跳出率呢？那便是把对的用户带到对的页面。

a、什么叫做对的用户？

假如你的网站是卖机械的，你却做一些非相关的词来取得流量（你懂的之类的词），那么这些用户便是错的用户，查找引擎核算到的　查找跳出率　自然就高。假如你的词便是你的机械的称号或属性相关的词，那过来的便是潜在用户，那便是对的用户。

b、什么叫做对的页面？

把对Ａ产品有需求的用户带到Ａ产品的介绍页面，便是对的页面，带到Ｂ产品的页面，那便是错的页面。

一句话，让用户在你的网站就能得到他想要的。这句话说的容易，可是ip详细地址查询查找引擎带来的流量有时候是你意想不到的，一个页面或许射中的词也或许是你意想不到的词，可是能够肯定的是带来的流量基本都是同一个主题的流量。

c、举例：

“美的豆浆机”　页面或许射中的需求：

１、要了解美的豆浆机怎么样

２、了解美的豆浆机价格

３、要购买美的豆浆机的，

４、其它的豆浆机的需求

针对这些需求的多样性，页面怎么更好的满意用户的需求，就能减少跳出率，就能把用户留在站内。

能够经过丰富页面的内容来尽或许的留住访客，比如除了介绍美的豆浆机基本情况，还能够引荐不同样式的美的豆浆机，并排出价格，还能够列出美的豆浆机的购买地址，常见问题等内容，万一访客看完之后不喜欢美的了，我们还能够引荐不同品牌的豆浆机，只需访客不再回来查找引擎查找同类词或点击排名，那么查找引擎就以为你满意了需求。

三、查找引擎的考虑（大数据，机器学习）

终于来到本文要说的重点了，查找引擎经过　评估每个点击的满意度　来给核算页面的质量，这是有条件的，那便是需求先给页面排名，并导入流量，这样才干核算。这也便是为什么有的网站刚开始排名都不错，后来就欠好的一个或许原因。

但查找引擎不能每个网站都一上来就给好排名呀，这不科学，用户体验也欠好，那有没有其它办法。

假如我们把拥有排名之后查找引擎的评估称之为：过后判别，后验概率

那么在还没有排名之前的判别则称之为：事前判别，先验概率

经过事前判别拥有合格的质量得分的页面才会进入排名，进入排名后进入过后判别，重新核算质量得分。

那事前判别的标准是什么，事前判别便是从很多的进行过　过后判别的页面　中提取数据样本进行剖析，得出一系列特征码来进行事前评分。

举个生活的比如：

经过抽样我们能够很容易的　得出　“中国人的中文　比　外国人的中文　好”。但这个不是100%正确。

机器学习也是经过大数据进行特征核算，得出一个大概率和特征，然后对页面进行事前评分

经过前面的查找跳出率，有没有以下的或许：

１、一个页面能够满意越多同种类的需求，那么跳出率就越低 ？

２、一个页面广告越少，跳出率越低？

３、一个页面有弹窗，跳出率越高？

４、一个页面拜访速度越慢，跳出率越高？

等等。

查找引擎的考虑大概便是这姿态，实在的查找引擎比这个肯定是要杂乱的多，可是本质的思路我以为都是一样。

查找引擎的算法肯定是不会揭露的，一切一切都是猜想，我们要学的不是信任某个权威，而是建立起正确的思想办法，从知识动身，去得出和验证自己的想法。