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　　爬行和抓取

　　爬行和抓取是搜索引擎工作的第一步，完成數(shù)據(jù)收集任務(wù)。

　　蜘蛛

　　搜索引擎用來(lái)爬行和訪問(wèn)頁(yè)面的程序被稱為蜘蛛(spider)，也稱為機(jī)器人(bot)。

　　蜘蛛代理名稱：

　　百度蜘蛛：Baiduspider+(+http://www.baidu.com/search/spider.htm) ·

　　雅虎中國(guó)蜘蛛：Mozilla/5.0 (compatible; Yahoo! Slurp China; http://misc.yahoo.com.cn/help.html) ·

　　英文雅虎蜘蛛：Mozilla/5.0 (compatible; Yahoo! Slurp/3.0; http://help.yahoo.com/help/us/ysearch/slurp)

　　Google 蜘蛛：Mozilla/5.0 (compatible; Googlebot/2.1; +http://www.google.com/bot.html) ·

　　微軟 Bing 蜘蛛：msnbot/1.1 (+http://search.msn.com/msnbot.htm)·

　　搜狗蜘蛛： Sogou+web+robot+(+http://www.sogou.com/docs/help/webmasters.htm#07) ·

　　搜搜蜘蛛：Sosospider+(+http://help.soso.com/webspider.htm) ·

　　有道蜘蛛：Mozilla/5.0 (compatible; YodaoBot/1.0; http://www.yodao.com/help/webmaster/spider/; )

　　跟蹤鏈接

　　為了抓取網(wǎng)上盡量多的頁(yè)面，搜索引擎蜘蛛會(huì)跟蹤頁(yè)面上的鏈接，從一個(gè)頁(yè)面爬到下一個(gè)頁(yè)面，就好像蜘蛛在蜘蛛網(wǎng)上爬行那樣，這也就是搜索引擎蜘蛛這個(gè)名稱的由來(lái)。最簡(jiǎn)單的爬行遍歷策略分為兩種，一是深度優(yōu)先，二是廣度優(yōu)先。

　　深度優(yōu)先搜索

　　深度優(yōu)先搜索就是在搜索樹的每一層始終先只擴(kuò)展一個(gè)子節(jié)點(diǎn)，不斷地向縱深前進(jìn)直到不能再前進(jìn)(到達(dá)葉子節(jié)點(diǎn)或受到深度限制)時(shí)，才從當(dāng)前節(jié)點(diǎn)返回到上一級(jí)節(jié)點(diǎn)，沿另一方向又繼續(xù)前進(jìn)。這種方法的搜索樹是從樹根開(kāi)始一枝一枝逐漸形成的。

　　深度優(yōu)先搜索亦稱為縱向搜索。由于一個(gè)有解的問(wèn)題樹可能含有無(wú)窮分枝，深度優(yōu)先搜索如果誤入無(wú)窮分枝(即深度無(wú)限)，則不可能找到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)。所以，深度優(yōu)先搜索策略是不完備的。另外，應(yīng)用此策略得到的解不一定是最佳解(最短路徑)。

　　廣度優(yōu)先搜索

　　在深度優(yōu)先搜索算法中，是深度越大的結(jié)點(diǎn)越先得到擴(kuò)展。如果在搜索中把算法改為按結(jié)點(diǎn)的層次進(jìn)行搜索， 本層的結(jié)點(diǎn)沒(méi)有搜索處理完時(shí)，不能對(duì)下層結(jié)點(diǎn)進(jìn)行處理，即深度越小的結(jié)點(diǎn)越先得到擴(kuò)展，也就是說(shuō)先產(chǎn)生 的結(jié)點(diǎn)先得以擴(kuò)展處理，這種搜索算法稱為廣度優(yōu)先搜索法。

　　在深度優(yōu)先搜索算法中，是深度越大的結(jié)點(diǎn)越先得到擴(kuò)展。如果在搜索中把算法改為按結(jié)點(diǎn)的層次進(jìn)行搜索， 本層的結(jié)點(diǎn)沒(méi)有搜索處理完時(shí)，不能對(duì)下層結(jié)點(diǎn)進(jìn)行處理，即深度越小的結(jié)點(diǎn)越先得到擴(kuò)展，也就是說(shuō)先產(chǎn)生 的結(jié)點(diǎn)先得以擴(kuò)展處理，這種搜索算法稱為廣度優(yōu)先搜索法。

　　吸引蜘蛛

　　哪些頁(yè)面被認(rèn)為比較重要呢?有幾方面影響因素：

　　· 網(wǎng)站和頁(yè)面權(quán)重。質(zhì)量高、資格老的網(wǎng)站被認(rèn)為權(quán)重比較高，這種網(wǎng)站上的頁(yè)面被爬行的深度也會(huì)比較高，所以會(huì)有更多內(nèi)頁(yè)被收錄。

　　· 頁(yè)面更新度。蜘蛛每次爬行都會(huì)把頁(yè)面數(shù)據(jù)存儲(chǔ)起來(lái)。如果第二次爬行發(fā)現(xiàn)頁(yè)面與第一次收錄的完全一樣，說(shuō)明頁(yè)面沒(méi)有更新，蜘蛛也就沒(méi)有必要經(jīng)常抓取。如果頁(yè)面內(nèi)容經(jīng)常更新，蜘蛛就會(huì)更加頻繁地訪問(wèn)這種頁(yè)面，頁(yè)面上出現(xiàn)的新鏈接，也自然會(huì)被蜘蛛更快跟蹤，抓取新頁(yè)面。

　　· 導(dǎo)入鏈接。無(wú)論是外部鏈接還是同一個(gè)網(wǎng)站的內(nèi)部鏈接，要被蜘蛛抓取就必須有導(dǎo)入鏈接進(jìn)入頁(yè)面，否則蜘蛛根本沒(méi)有機(jī)會(huì)知道頁(yè)面的存在。高質(zhì)量的導(dǎo)入鏈接也經(jīng)常使頁(yè)面上的導(dǎo)出鏈接被爬行深度增加。一般來(lái)說(shuō)網(wǎng)站上權(quán)重最高的是首頁(yè)，大部分外部鏈接是指向首頁(yè)，蜘蛛訪問(wèn)最頻繁的也是首頁(yè)。離首頁(yè)點(diǎn)擊距離越近，頁(yè)面權(quán)重越高，被蜘蛛爬行的機(jī)會(huì)也越大。

　　地址庫(kù)

　　為了避免重復(fù)爬行和抓取網(wǎng)址，搜索引擎會(huì)建立一個(gè)地址庫(kù)，記錄已經(jīng)被發(fā)現(xiàn)還沒(méi)有抓取的頁(yè)面，以及已經(jīng)被抓取的頁(yè)面。地址庫(kù)中的uRL有幾個(gè)來(lái)源：

　　(1)人工錄入的種子網(wǎng)站。

　　(2)蜘蛛抓取頁(yè)面后，從HTML中解析出新的鏈接uRL，與地址庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，如果是地址庫(kù)中沒(méi)有的網(wǎng)址，就存入待訪問(wèn)地址庫(kù)。

　　(3)站長(zhǎng)通過(guò)搜索引擎網(wǎng)頁(yè)提交表格提交進(jìn)來(lái)的網(wǎng)址。

　　蜘蛛按重要性從待訪問(wèn)地址庫(kù)中提取uRL，訪問(wèn)并抓取頁(yè)面，然后把這個(gè)uRL從待訪問(wèn)地址庫(kù)中刪除，放進(jìn)已訪問(wèn)地址庫(kù)中。

　　大部分主流搜索引擎都提供一個(gè)表格，讓站長(zhǎng)提交網(wǎng)址。不過(guò)這些提交來(lái)的網(wǎng)址都只是存入地址庫(kù)而已，是否收錄還要看頁(yè)面重要性如何。搜索引擎所收錄的絕大部分頁(yè)面是蜘蛛自己跟蹤鏈接得到的?？梢哉f(shuō)提交頁(yè)面基本t是毫無(wú)用處的，搜索引擎更喜歡自己沿著鏈接發(fā)現(xiàn)新頁(yè)面。

　　文件存儲(chǔ)搜索引擎蜘蛛抓取的數(shù)據(jù)存入原始頁(yè)面數(shù)據(jù)庫(kù)。其中的頁(yè)面數(shù)據(jù)與用戶瀏覽器得到的HTML是完全一樣的。每個(gè)uRI，都有一個(gè)獨(dú)特的文件編號(hào)。

　　爬行時(shí)的復(fù)制內(nèi)容檢測(cè)

　　檢測(cè)并刪除復(fù)制內(nèi)容通常是在下面介紹的預(yù)處理過(guò)程中進(jìn)行的，但現(xiàn)在的蜘蛛在爬行和抓取文件時(shí)也會(huì)進(jìn)行定程度的復(fù)制內(nèi)容檢測(cè)。遇到權(quán)重很低的網(wǎng)站上大量轉(zhuǎn)載或抄襲內(nèi)容時(shí)，很可能不再繼續(xù)爬行。這也就是有的站長(zhǎng)在日志文件中發(fā)現(xiàn)了蜘蛛，但頁(yè)面從來(lái)沒(méi)有被真正收錄過(guò)的原因。

　　預(yù)處理

　　在一些SEO材料中，“預(yù)處理”也被簡(jiǎn)稱為“索引”，因?yàn)樗饕穷A(yù)處理最主要的步驟。

　　搜索引擎蜘蛛抓取的原始頁(yè)面，并不能直接用于查詢排名處理。搜索引擎數(shù)據(jù)庫(kù)中的頁(yè)面數(shù)都在數(shù)萬(wàn)億級(jí)別以上，用戶輸入搜索詞后，靠排名程序?qū)崟r(shí)對(duì)這么多頁(yè)面分析相關(guān)性，計(jì)算量太大，不可能在一兩秒內(nèi)返回排名結(jié)果。因此抓取來(lái)的頁(yè)面必須經(jīng)過(guò)預(yù)處理，為最后的查詢排名做好準(zhǔn)備。

　　和爬行抓取一樣，預(yù)處理也是在后臺(tái)提前完成的，用戶搜索時(shí)感覺(jué)不到這個(gè)過(guò)程。

　　1.提取文字

　　現(xiàn)在的搜索引擎還是以文字內(nèi)容為基礎(chǔ)。蜘蛛抓取到的頁(yè)面中的HTML代碼，除了用戶在瀏覽器上可以看到的可見(jiàn)文字外，還包含了大量的HTML格式標(biāo)簽、 JavaScript程序等無(wú)法用于排名的內(nèi)容。搜索引擎預(yù)處理首先要做的就是從HTML文件中去除標(biāo)簽、程序，提取出可以用于排名處理的網(wǎng)頁(yè)面文字內(nèi) 容。

　　今天愚人節(jié)哈

　　除去HTML代碼后，剩下的用于排名的文字只是這一行：

　　今天愚人節(jié)哈

　　除了可見(jiàn)文字，搜索引擎也會(huì)提取出一些特殊的包含文字信息的代碼，如Meta標(biāo)簽中的文字、圖片替代文字、Flash文件的替代文字、鏈接錨文字等。

　　2.中文分詞

　　分詞是中文搜索引擎特有的步驟。搜索引擎存儲(chǔ)和處理頁(yè)面及用戶搜索都是以詞為基礎(chǔ)的。英文等語(yǔ)言單詞與單詞之間有空格分隔，搜索引擎索引程序可以直接把句子 劃分為單詞的集合。而中文詞與詞之間沒(méi)有任何分隔符，一個(gè)句子中的所有字和詞都是連在一起的。搜索引擎必須首先分辨哪幾個(gè)字組成一個(gè)詞，哪些字本身就是一 個(gè)詞。比如“減肥方法”將被分詞為“減肥”和“方法”兩個(gè)詞。

　　中文分詞方法基本上有兩種，一種是基于詞典匹配，另一種是基于統(tǒng)計(jì)。

　　基于詞典匹配的方法是指，將待分析的一段漢字與一個(gè)事先造好的詞典中的詞條進(jìn)行匹配，在待分析漢字串中掃描到詞典中已有的詞條則匹配成功，或者說(shuō)切分出一個(gè)單詞。

　　按照掃描方向，基于詞典的匹配法可以分為正向匹配和逆向匹配。按照匹配長(zhǎng)度優(yōu)先級(jí)的不同，又可以分為最大匹配和最小匹配。將掃描方向和長(zhǎng)度優(yōu)先混合，又可以產(chǎn)生正向最大匹配、逆向最大匹配等不同方法。

　　詞典匹配方法計(jì)算簡(jiǎn)單，其準(zhǔn)確度在很大程度上取決于詞典的完整性和更新情況。

　　基于統(tǒng)計(jì)的分詞方法指的是分析大量文字樣本，計(jì)算出字與字相鄰出現(xiàn)的統(tǒng)計(jì)概率，幾個(gè)字相鄰出現(xiàn)越多，就越可能形成一個(gè)單詞?；诮y(tǒng)計(jì)的方法的優(yōu)勢(shì)是對(duì)新出現(xiàn)的詞反應(yīng)更快速，也有利于消除歧義。

　　基于詞典匹配和基于統(tǒng)計(jì)的分詞方法各有優(yōu)劣，實(shí)際使用中的分詞系統(tǒng)都是混合使用兩種方法的，快速高效，又能識(shí)別生詞、新詞，消除歧義。

　　中文分詞的準(zhǔn)確性往往影響搜索引擎排名的相關(guān)性。比如在百度搜索“搜索引擎優(yōu)化”，從快照中可以看到，百度把“搜索引擎優(yōu)化”這六個(gè)字當(dāng)成一個(gè)詞。

　　而在Google搜索同樣的詞，快照顯示Google將其分切為“搜索引擎”和“優(yōu)化”兩個(gè)詞。顯然百度切分得更為合理，搜索引擎優(yōu)化是一個(gè)完整的概念。Google分詞時(shí)傾向于更為細(xì)碎。

　　這種分詞上的不同很可能是一些關(guān)鍵詞排名在不同搜索引擎有不同表現(xiàn)的原因之一。比如百度更喜歡將搜索詞完整匹配地出現(xiàn)在頁(yè)面上，也就是說(shuō)搜索“夠戲博客” 時(shí)，這四個(gè)字連續(xù)完整出現(xiàn)更容易在百度獲得好的排名。Google就與此不同，不太要求完整匹配。一些頁(yè)面出現(xiàn)“夠戲”和“博客”兩個(gè)詞，但不必完整匹配 地出現(xiàn)，“夠戲”出現(xiàn)在前面，“博客”出現(xiàn)在頁(yè)面的其他地方，這樣的頁(yè)面在Google搜索“夠戲博客”時(shí)，也可以獲得不錯(cuò)的排名。

　　搜索引擎對(duì)頁(yè)面的分詞取決于詞庫(kù)的規(guī)模、準(zhǔn)確性和分詞算法的好壞，而不是取決于頁(yè)面本身如何，所以SEO人員對(duì)分詞所能做的很少。唯一能做的是在頁(yè)面上用某種形 式提示搜索引擎，某幾個(gè)字應(yīng)該被當(dāng)做一個(gè)詞處理，尤其是可能產(chǎn)生歧義的時(shí)候，比如在頁(yè)面標(biāo)題、h1標(biāo)簽及黑體中出現(xiàn)關(guān)鍵詞。如果頁(yè)面是關(guān)于“和服”的內(nèi) 容，那么可以把“和服”這兩個(gè)字特意標(biāo)為黑體。如果頁(yè)面是關(guān)于“化妝和服裝”，可以把“服裝”兩個(gè)字標(biāo)為黑體。這樣，搜索引擎對(duì)頁(yè)面進(jìn)行分析時(shí)就知道標(biāo)為 黑體的應(yīng)該是一個(gè)詞。

　　3.去停止詞

　　無(wú)論是英文還是中文，頁(yè)面內(nèi)容中都會(huì)有一些出現(xiàn)頻率很 高，卻對(duì)內(nèi)容沒(méi)有任何影響的詞，如“的”、“地”、“得”之類的助詞，“啊”、“哈”、“呀”之類的感嘆詞，“從而”、“以”、“卻”之類的副詞或介詞。 這些詞被稱為停止詞，因?yàn)樗鼈儗?duì)頁(yè)面的主要意思沒(méi)什么影響。英文中的常見(jiàn)停止詞有the，a，an，to，of等。

　　搜索引擎在索引頁(yè)面之前會(huì)去掉這些停止詞，使索引數(shù)據(jù)主題更為突出，減少無(wú)謂的計(jì)算量。

　　4.消除噪聲

　　絕 大部分頁(yè)面上還有一部分內(nèi)容對(duì)頁(yè)面主題也沒(méi)有什么貢獻(xiàn)，比如版權(quán)聲明文字、導(dǎo)航條、廣告等。以常見(jiàn)的博客導(dǎo)航為例，幾乎每個(gè)博客頁(yè)面上都會(huì)出現(xiàn)文章分類、 歷史存檔等導(dǎo)航內(nèi)容，但是這些頁(yè)面本身與“分類”、“歷史”這些詞都沒(méi)有任何關(guān)系。用戶搜索“歷史”、“分類”這些關(guān)鍵詞時(shí)僅僅因?yàn)轫?yè)面上有這些詞出現(xiàn)而 返回博客帖子是毫無(wú)意義的，完全不相關(guān)。所以這些區(qū)塊都屬于噪聲，對(duì)頁(yè)面主題只能起到分散作用。

　　搜索引擎需要識(shí)別并消除這些噪聲，排名時(shí)不使用噪聲內(nèi)容。消噪的基本方法是根據(jù)HTML標(biāo)簽對(duì)頁(yè)面分塊，區(qū)分出頁(yè)頭、導(dǎo)航、正文、頁(yè)腳、廣告等區(qū)域，在網(wǎng)站上大量重復(fù)出現(xiàn)的區(qū)塊往往屬于噪聲。對(duì)頁(yè)面進(jìn)行消噪后，剩下的才是頁(yè)面主體內(nèi)容。

　　5.去重

　　搜索引擎還需要對(duì)頁(yè)面進(jìn)行去重處理。

　　同 一篇文章經(jīng)常會(huì)重復(fù)出現(xiàn)在不同網(wǎng)站及同一個(gè)網(wǎng)站的不同網(wǎng)址上，搜索引擎并不喜歡這種重復(fù)性的內(nèi)容。用戶搜索時(shí)，如果在前兩頁(yè)看到的都是來(lái)自不同網(wǎng)站的同一 篇文章，用戶體驗(yàn)就太差了，雖然都是內(nèi)容相關(guān)的。搜索引擎希望只返回相同文章中的一篇，所以在進(jìn)行索引前還需要識(shí)別和刪除重復(fù)內(nèi)容，這個(gè)過(guò)程就稱為“去 重”。

　　去重的基本方法是對(duì)頁(yè)面特征關(guān)鍵詞計(jì)算指紋，也就是說(shuō)從頁(yè)面主體內(nèi)容中選取最有代表性的一部分關(guān)鍵詞(經(jīng)常是出現(xiàn)頻率最高的關(guān)鍵 詞)，然后計(jì)算這些關(guān)鍵詞的數(shù)字指紋。這里的關(guān)鍵詞選取是在分詞、去停止詞、消噪之后。實(shí)驗(yàn)表明，通常選取10個(gè)特征關(guān)鍵詞就可以達(dá)到比較高的計(jì)算準(zhǔn)確 性，再選取更多詞對(duì)去重準(zhǔn)確性提高的貢獻(xiàn)也就不大了。

　　典型的指紋計(jì)算方法如MD5算法(信息摘要算法第五版)。這類指紋算法的特點(diǎn)是，輸入(特征關(guān)鍵詞)有任何微小的變化，都會(huì)導(dǎo)致計(jì)算出的指紋有很大差距。

　　了 解了搜索引擎的去重算法，SEO人員就應(yīng)該知道簡(jiǎn)單地增加“的”、“地”、“得”、調(diào)換段落順序這種所謂偽原創(chuàng)，并不能逃過(guò)搜索引擎的去重算法，因?yàn)檫@樣 的操作無(wú)法改變文章的特征關(guān)鍵詞。而且搜索引擎的去重算法很可能不止于頁(yè)面級(jí)別，而是進(jìn)行到段落級(jí)別，混合不同文章、交叉調(diào)換段落順序也不能使轉(zhuǎn)載和抄襲 變成原創(chuàng)。

　　6.正向索引

　　正向索引也可以簡(jiǎn)稱為索引。

　　經(jīng)過(guò)文字提取、分詞、 消噪、去重后，搜索引擎得到的就是獨(dú)特的、能反映頁(yè)面主體內(nèi)容的、以詞為單位的內(nèi)容。接下來(lái)搜索引擎索引程序就可以提取關(guān)鍵詞，按照分詞程序劃分好的詞， 把頁(yè)面轉(zhuǎn)換為一個(gè)關(guān)鍵詞組成的集合，同時(shí)記錄每一個(gè)關(guān)鍵詞在頁(yè)面上的出現(xiàn)頻率、出現(xiàn)次數(shù)、格式(如出現(xiàn)在標(biāo)題標(biāo)簽、黑體、H標(biāo)簽、錨文字等)、位置(如頁(yè) 面第一段文字等)。這樣，每一個(gè)頁(yè)面都可以記錄為一串關(guān)鍵詞集合，其中每個(gè)關(guān)鍵詞的詞頻、格式、位置等權(quán)重信息也都記錄在案。

　　搜索引擎索引程序?qū)㈨?yè)面及關(guān)鍵詞形成詞表結(jié)構(gòu)存儲(chǔ)進(jìn)索引庫(kù)。簡(jiǎn)化的索引詞表形式如表2-1所示。

　　每個(gè)文件都對(duì)應(yīng)一個(gè)文件ID，文件內(nèi)容被表示為一串關(guān)鍵詞的集合。實(shí)際上在搜索引擎索引庫(kù)中，關(guān)鍵詞也已經(jīng)轉(zhuǎn)換為關(guān)鍵詞ID.這樣的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)就稱為正向索引。

　　7.倒排索引

　　正向索引還不能直接用于排名。假設(shè)用戶搜索關(guān)鍵詞2，如果只存在正向索引，排名程序需要掃描所有索引庫(kù)中的文件，找出包含關(guān)鍵詞2的文件，再進(jìn)行相關(guān)性計(jì)算。這樣的計(jì)算量無(wú)法滿足實(shí)時(shí)返回排名結(jié)果的要求。

　　所以搜索引擎會(huì)將正向索引數(shù)據(jù)庫(kù)重新構(gòu)造為倒排索引，把文件對(duì)應(yīng)到關(guān)鍵詞的映射轉(zhuǎn)換為關(guān)鍵詞到文件的映射，如表2-2所示。

　　在倒排索引中關(guān)鍵詞是主鍵，每個(gè)關(guān)鍵詞都對(duì)應(yīng)著一系列文件，這些文件中都出現(xiàn)了這個(gè)關(guān)鍵詞。這樣當(dāng)用戶搜索某個(gè)關(guān)鍵詞時(shí)，排序程序在倒排索引中定位到這個(gè)關(guān)鍵詞，就可以馬上找出所有包含這個(gè)關(guān)鍵詞的文件。

　　8.鏈接關(guān)系計(jì)算

　　鏈接關(guān)系計(jì)算也是預(yù)處理中很重要的一部分。現(xiàn)在所有的主流搜索引擎排名因素中都包含網(wǎng)頁(yè)之間的鏈接流動(dòng)信息。搜索引擎在抓取頁(yè)面內(nèi)容后，必須事前計(jì)算出：頁(yè) 面上有哪些鏈接指向哪些其他頁(yè)面，每個(gè)頁(yè)面有哪些導(dǎo)入鏈接，鏈接使用了什么錨文字，這些復(fù)雜的鏈接指向關(guān)系形成了網(wǎng)站和頁(yè)面的鏈接權(quán)重。

　　Google PR值就是這種鏈接關(guān)系的最主要體現(xiàn)之一。其他搜索引擎也都進(jìn)行類似計(jì)算，雖然它們并不稱為PR.

　　由于頁(yè)面和鏈接數(shù)量巨大，網(wǎng)上的鏈接關(guān)系又時(shí)時(shí)處在更新中，因此鏈接關(guān)系及PR的計(jì)算要耗費(fèi)很長(zhǎng)時(shí)間。關(guān)于PR和鏈接分析，后面還有專門的章節(jié)介紹。

　　9.特殊文件處理

　　除 了HTML文件外，搜索引擎通常還能抓取和索引以文字為基礎(chǔ)的多種文件類型，如PDF、Word、WPS、XLS、PPT、TXT文件等。我們?cè)谒阉鹘Y(jié)果 中也經(jīng)常會(huì)看到這些文件類型。但目前的搜索引擎還不能處理圖片、視頻、Flash這類非文字內(nèi)容，也不能執(zhí)行腳本和程序。

　　雖然搜索引擎在識(shí)別圖片及從Flash中提取文字內(nèi)容方面有些進(jìn)步，不過(guò)距離直接靠讀取圖片、視頻、Flash內(nèi)容返回結(jié)果的目標(biāo)還很遠(yuǎn)。對(duì)圖片、視頻內(nèi)容的排名還往往是依據(jù)與之相關(guān)的文字內(nèi)容，詳細(xì)情況可以參考后面的整合搜索部分。

　　排名

　　經(jīng)過(guò)搜索引擎蜘蛛抓取的界面，搜索引擎程序 計(jì)算得到倒排索引后，收索引擎就準(zhǔn)備好可以隨時(shí)處理用戶搜索了。用戶在搜索框填入關(guān)鍵字后，排名程序調(diào)用索引庫(kù)數(shù)據(jù)，計(jì)算排名顯示給客戶，排名過(guò)程是與客戶直接互動(dòng)的。