如何像搜索引擎一樣思考
2024-04-26 13:26:47
供稿：網友
搜索引擎是一個沒有生命的程序，它是不能夠像人類一樣進行思考的，它的一切行為都依賴于算法。
搜索引擎也有它特定的思考方式，我們稱為 “機器學習” 或 “人工智能” ，但是這一切的前提是基于大數據。
接下來，我通過一些點來說明它是如何思考的。
一、跳出率(搜索跳出率)
首先如果你的網站沒有放置搜索引擎的相關產品代碼(如：百度分享，百度統計)，或者你的瀏覽器沒有裝有搜索引擎的插件(如：百度工具條，谷歌工具條)，搜索引擎是無從跟蹤用戶進入你站點之后的行為。(百度輸入法之類的軟件是否會通過數據包來收集信息，我不清楚，也不做考慮)
如果搜索引擎不能監控到用戶進入我們網站之后的行為，那么它是如何統計跳出率的呢?
答案就是：如果你點擊了一的網站，10秒后又點擊了二的網站，那么排名一就會被統計為 不滿意的點擊，也即跳出。那點擊排名一的網站，30秒后沒有點擊排名后，沒有點擊其它排名的網站，而是關閉搜索引擎呢?亦或者是搜索了相關的同類的詞，或者不同的類的詞呢?你可以思考一下，什么樣的行業算是一次滿意的點擊，什么樣的行為算是不滿意的點擊。
前面的10秒，30秒只是一個舉例，要表達的是搜索引擎可以通過用戶在搜索引擎上的操作行為來評估每次點擊的效果。
別說什么搜索引擎用cookie等來根蹤用戶進入網站的行為，這些都是扯淡。其前提是 你的網站掛了搜索引擎的相關產品。
二、還是跳出率
什么樣的網站才能傭有更低的跳出率呢?那就是把對的用戶帶到對的頁面。
a、什么叫做對的用戶?
如果你的網站是賣機械的，你卻做一些非相關的詞來獲得流量(你懂的之類的詞)，那么這些用戶就是錯的用戶，搜索引擎統計到的 搜索跳出率 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，那過來的就是潛在用戶，那就是對的用戶。
b、什么叫做對的頁面?
把對A產品有需求的用戶帶到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，讓用戶在你的網站就能得到他想要的。這句話說的容易，但是搜索引擎帶來的流量有時候是你意想不到的，一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一個主題的流量。
c、舉例：
“美的豆漿機” 頁面可能命中的需求：
1、要了解美的豆漿機怎么樣;
2、了解美的豆漿機價格;
3、要購買美的豆漿機的;
4、其它的豆漿機的需求;
針對這些需求的多樣性，頁面如何更好的滿足用戶的需求，就能減少跳出率，就能把用戶留在站內。
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，并列出價格，還可以列出美的豆漿機的購買地址，常見問題等內容，萬一訪客看完之后不喜歡美的了，我們還可以推薦不同品牌的豆漿機，只要訪客不再返回搜索引擎搜索同類詞或點擊排名，那么搜索引擎就認為你滿足了需求。
三、搜索引擎的思考(大數據，機器學習)
終于來到本文要說的重點了，搜索引擎通過 評估每個點擊的滿意度 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，并導入流量，這樣才能計算。這也就是為什么有的網站剛開始排名都不錯，后來就不好的一個可能原因。
但搜索引擎不能每個網站都一上來就給好排名呀，這不科學，用戶體驗也不好，那有沒有其它辦法。
如果我們把擁有排名之后搜索引擎的評估稱之為：事后判斷，后驗概率。
那么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，進入排名后進入事后判斷，重新計算質量得分。
那事前判斷的標準是什么，事前判斷就是從大量的進行過 事后判斷的頁面 中提取數據樣本進行分析，得出一系列特征碼來進行事前評分。
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數據進行特征統計，得出一個大概率和特征，然后對頁面進行事前評分
通過前面的搜索跳出率，有沒有以下的可能：
1、一個頁面能夠滿足越多同種類的需求，那么跳出率就越低 ?
2、一個頁面廣告越少，跳出率越低?
3、一個頁面有彈窗，跳出率越高?
4、一個頁面訪問速度越慢，跳出率越高? 等等。
搜索引擎的思考大概就是這樣子，真實的搜索引擎比這個肯定是要復雜的多，但是本質的思路我認為都是一樣。
搜索引擎的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。
