學習SEO之前，必需要先了解搜尋引擎的工作原理，許多SEO問題及解決辦法，都是從搜尋引擎原理出發，都是自然而然的事情。
SEO在保證使用者體驗的基礎上儘量迎合搜尋引擎，也就是說做SEO，要從使用者體驗和搜尋引擎喜好這兩方面考慮。
迎合搜尋引擎說白了就是按搜尋引擎的喜好發文章，讓搜尋引擎在抓取文章的時候更省力，抓取到的文章展示給使用者時，能給使用者帶來良好的體驗。
換個角度來看，也就是我們需要了解搜尋引擎面對的挑戰是什麼？這樣我們才能更好的理解搜尋引擎為什麼要這樣要求我們，下面來具體先容一下搜尋引擎面對的挑戰有哪些？
（1）頁面抓取需要快而全面：
網際網路是一個動態的內容網路，天天有無數頁面被更新、建立，無數使用者在網站上釋出內容。想要返回最有用的內容，搜尋引擎就要抓取最新頁面。但是因為頁面數目巨大，搜尋引擎蜘蛛每更新一次資料庫存中的頁面都要花很長時間。
現在主流搜尋引擎都已經能在幾天之內更新重要頁面了，高權重網站上的新檔案在幾小時甚至幾分鐘之內就會被收錄。不外，這種快速被收錄和更新的情況也只侷限於高權重網站，許多頁面幾個月不被重新抓取和更新也是常見的。
要返回最好的結果，搜尋引擎必需抓取儘量全面的頁面，這就需要解決許多技術問題。
（2）海量資料儲存：
一些大型網站單是一個網站就有百萬、千萬個頁面，可以想像，網上所有網站的頁面加起來是一個什麼規模的資料量。搜尋引擎抓取頁面後，還必需儲存這些資料，且資料結構必需公道，具備很高的擴充套件性，這對寫入和訪問速度的要求也很高。
除了頁面資料，搜尋引擎還需要儲存頁面之間的連結關係和大量歷史資料，這樣的資料量是使用者無法想像的。據估測，百度有三四十萬臺伺服器，谷歌有幾十個資料中心，上百萬臺伺服器。
我們常常在搜尋結果中看到，排名會沒有顯著原因地上下波動，甚至可以重新整理一下頁面，就會看到不同的排名，有的時候網站資料也可能丟失。這些情況有時候與大規模資料儲存，同步的技術難題有關。
（3）索引處理快速有效，具有可擴充套件性：
搜尋引擎將頁面資料抓取和儲存後，還要進行索引處理，包括連結關係的計算、正向索引、倒排索引等。
要想提供相關又及時的搜尋結果，僅依賴抓取是沒有用的，還必需進行大量的索引計算。因為隨時都有新資料、新頁面的加入，索引處理也要具備很好的擴充套件性。
當資料多到難以想象的海量時，就無法避免出現索引庫無法索引新頁面、資料丟失之類的問題。
（4）查詢處理快速正確：
使用者在搜尋框輸入查詢詞，點選搜尋按鈕後，通常不到一秒，搜尋結果頁面就會顯示相關、質量高、有用的資訊，並且按照相關性、權威性排列。表面上看這一過程非常簡單，實際上涉及了非常複雜的後臺處理。
在最後的查詢階段，另一個困難是速度，這考驗了搜尋引擎怎樣在不到一秒的時間內，從可能多達上億個包含查詢詞的頁面中，快速找到最合適的頁面並計算排名。
（5）正確判定使用者的搜尋意圖：
為進一步提高搜尋結果質量，近幾年搜尋引擎都非常關注正確判定使用者搜尋意圖的問題。不同使用者搜尋相同的查詢詞，很可能是在尋找不同的東西。好比搜尋“蘋果”，使用者到底是想了解生果、計算機，仍是片子？
搜尋引擎目前正在致力於基於使用者搜尋習慣的瞭解、歷史資料的積累，在語義搜尋技術的基礎上，判定搜尋意圖，返回更相關的結果。
學習SEO之前，必需要先了解搜尋引擎的工作原理，許多SEO問題及解決辦法，都是從搜尋引擎原理出發，都是自然而然的事情。
SEO在保證使用者體驗的基礎上儘量迎合搜尋引擎，也就是說做SEO，要從使用者體驗和搜尋引擎喜好這兩方面考慮。
迎合搜尋引擎說白了就是按搜尋引擎的喜好發文章，讓搜尋引擎在抓取文章的時候更省力，抓取到的文章展示給使用者時，能給使用者帶來良好的體驗。
換個角度來看，也就是我們需要了解搜尋引擎面對的挑戰是什麼？這樣我們才能更好的理解搜尋引擎為什麼要這樣要求我們，下面來具體先容一下搜尋引擎面對的挑戰有哪些？
（1）頁面抓取需要快而全面：
網際網路是一個動態的內容網路，天天有無數頁面被更新、建立，無數使用者在網站上釋出內容。想要返回最有用的內容，搜尋引擎就要抓取最新頁面。但是因為頁面數目巨大，搜尋引擎蜘蛛每更新一次資料庫存中的頁面都要花很長時間。
現在主流搜尋引擎都已經能在幾天之內更新重要頁面了，高權重網站上的新檔案在幾小時甚至幾分鐘之內就會被收錄。不外，這種快速被收錄和更新的情況也只侷限於高權重網站，許多頁面幾個月不被重新抓取和更新也是常見的。
要返回最好的結果，搜尋引擎必需抓取儘量全面的頁面，這就需要解決許多技術問題。
（2）海量資料儲存：
一些大型網站單是一個網站就有百萬、千萬個頁面，可以想像，網上所有網站的頁面加起來是一個什麼規模的資料量。搜尋引擎抓取頁面後，還必需儲存這些資料，且資料結構必需公道，具備很高的擴充套件性，這對寫入和訪問速度的要求也很高。
除了頁面資料，搜尋引擎還需要儲存頁面之間的連結關係和大量歷史資料，這樣的資料量是使用者無法想像的。據估測，百度有三四十萬臺伺服器，谷歌有幾十個資料中心，上百萬臺伺服器。
我們常常在搜尋結果中看到，排名會沒有顯著原因地上下波動，甚至可以重新整理一下頁面，就會看到不同的排名，有的時候網站資料也可能丟失。這些情況有時候與大規模資料儲存，同步的技術難題有關。
（3）索引處理快速有效，具有可擴充套件性：
搜尋引擎將頁面資料抓取和儲存後，還要進行索引處理，包括連結關係的計算、正向索引、倒排索引等。
要想提供相關又及時的搜尋結果，僅依賴抓取是沒有用的，還必需進行大量的索引計算。因為隨時都有新資料、新頁面的加入，索引處理也要具備很好的擴充套件性。
當資料多到難以想象的海量時，就無法避免出現索引庫無法索引新頁面、資料丟失之類的問題。
（4）查詢處理快速正確：
使用者在搜尋框輸入查詢詞，點選搜尋按鈕後，通常不到一秒，搜尋結果頁面就會顯示相關、質量高、有用的資訊，並且按照相關性、權威性排列。表面上看這一過程非常簡單，實際上涉及了非常複雜的後臺處理。
在最後的查詢階段，另一個困難是速度，這考驗了搜尋引擎怎樣在不到一秒的時間內，從可能多達上億個包含查詢詞的頁面中，快速找到最合適的頁面並計算排名。
（5）正確判定使用者的搜尋意圖：
為進一步提高搜尋結果質量，近幾年搜尋引擎都非常關注正確判定使用者搜尋意圖的問題。不同使用者搜尋相同的查詢詞，很可能是在尋找不同的東西。好比搜尋“蘋果”，使用者到底是想了解生果、計算機，仍是片子？
搜尋引擎目前正在致力於基於使用者搜尋習慣的瞭解、歷史資料的積累，在語義搜尋技術的基礎上，判定搜尋意圖，返回更相關的結果。
學習SEO之前，必需要先了解搜尋引擎的工作原理，許多SEO問題及解決辦法，都是從搜尋引擎原理出發，都是自然而然的事情。
SEO在保證使用者體驗的基礎上儘量迎合搜尋引擎，也就是說做SEO，要從使用者體驗和搜尋引擎喜好這兩方面考慮。
迎合搜尋引擎說白了就是按搜尋引擎的喜好發文章，讓搜尋引擎在抓取文章的時候更省力，抓取到的文章展示給使用者時，能給使用者帶來良好的體驗。
換個角度來看，也就是我們需要了解搜尋引擎面對的挑戰是什麼？這樣我們才能更好的理解搜尋引擎為什麼要這樣要求我們，下面來具體先容一下搜尋引擎面對的挑戰有哪些？
（1）頁面抓取需要快而全面：
網際網路是一個動態的內容網路，天天有無數頁面被更新、建立，無數使用者在網站上釋出內容。想要返回最有用的內容，搜尋引擎就要抓取最新頁面。但是因為頁面數目巨大，搜尋引擎蜘蛛每更新一次資料庫存中的頁面都要花很長時間。
現在主流搜尋引擎都已經能在幾天之內更新重要頁面了，高權重網站上的新檔案在幾小時甚至幾分鐘之內就會被收錄。不外，這種快速被收錄和更新的情況也只侷限於高權重網站，許多頁面幾個月不被重新抓取和更新也是常見的。
要返回最好的結果，搜尋引擎必需抓取儘量全面的頁面，這就需要解決許多技術問題。
（2）海量資料儲存：
一些大型網站單是一個網站就有百萬、千萬個頁面，可以想像，網上所有網站的頁面加起來是一個什麼規模的資料量。搜尋引擎抓取頁面後，還必需儲存這些資料，且資料結構必需公道，具備很高的擴充套件性，這對寫入和訪問速度的要求也很高。
除了頁面資料，搜尋引擎還需要儲存頁面之間的連結關係和大量歷史資料，這樣的資料量是使用者無法想像的。據估測，百度有三四十萬臺伺服器，谷歌有幾十個資料中心，上百萬臺伺服器。
我們常常在搜尋結果中看到，排名會沒有顯著原因地上下波動，甚至可以重新整理一下頁面，就會看到不同的排名，有的時候網站資料也可能丟失。這些情況有時候與大規模資料儲存，同步的技術難題有關。
（3）索引處理快速有效，具有可擴充套件性：
搜尋引擎將頁面資料抓取和儲存後，還要進行索引處理，包括連結關係的計算、正向索引、倒排索引等。
要想提供相關又及時的搜尋結果，僅依賴抓取是沒有用的，還必需進行大量的索引計算。因為隨時都有新資料、新頁面的加入，索引處理也要具備很好的擴充套件性。
當資料多到難以想象的海量時，就無法避免出現索引庫無法索引新頁面、資料丟失之類的問題。
（4）查詢處理快速正確：
使用者在搜尋框輸入查詢詞，點選搜尋按鈕後，通常不到一秒，搜尋結果頁面就會顯示相關、質量高、有用的資訊，並且按照相關性、權威性排列。表面上看這一過程非常簡單，實際上涉及了非常複雜的後臺處理。
在最後的查詢階段，另一個困難是速度，這考驗了搜尋引擎怎樣在不到一秒的時間內，從可能多達上億個包含查詢詞的頁面中，快速找到最合適的頁面並計算排名。
（5）正確判定使用者的搜尋意圖：
為進一步提高搜尋結果質量，近幾年搜尋引擎都非常關注正確判定使用者搜尋意圖的問題。不同使用者搜尋相同的查詢詞，很可能是在尋找不同的東西。好比搜尋“蘋果”，使用者到底是想了解生果、計算機，仍是片子？
搜尋引擎目前正在致力於基於使用者搜尋習慣的瞭解、歷史資料的積累，在語義搜尋技術的基礎上，判定搜尋意圖，返回更相關的結果。
學習SEO之前，必需要先了解搜尋引擎的工作原理，許多SEO問題及解決辦法，都是從搜尋引擎原理出發，都是自然而然的事情。
SEO在保證使用者體驗的基礎上儘量迎合搜尋引擎，也就是說做SEO，要從使用者體驗和搜尋引擎喜好這兩方面考慮。
迎合搜尋引擎說白了就是按搜尋引擎的喜好發文章，讓搜尋引擎在抓取文章的時候更省力，抓取到的文章展示給使用者時，能給使用者帶來良好的體驗。
換個角度來看，也就是我們需要了解搜尋引擎面對的挑戰是什麼？這樣我們才能更好的理解搜尋引擎為什麼要這樣要求我們，下面來具體先容一下搜尋引擎面對的挑戰有哪些？
（1）頁面抓取需要快而全面：
網際網路是一個動態的內容網路，天天有無數頁面被更新、建立，無數使用者在網站上釋出內容。想要返回最有用的內容，搜尋引擎就要抓取最新頁面。但是因為頁面數目巨大，搜尋引擎蜘蛛每更新一次資料庫存中的頁面都要花很長時間。
現在主流搜尋引擎都已經能在幾天之內更新重要頁面了，高權重網站上的新檔案在幾小時甚至幾分鐘之內就會被收錄。不外，這種快速被收錄和更新的情況也只侷限於高權重網站，許多頁面幾個月不被重新抓取和更新也是常見的。
要返回最好的結果，搜尋引擎必需抓取儘量全面的頁面，這就需要解決許多技術問題。
（2）海量資料儲存：
一些大型網站單是一個網站就有百萬、千萬個頁面，可以想像，網上所有網站的頁面加起來是一個什麼規模的資料量。搜尋引擎抓取頁面後，還必需儲存這些資料，且資料結構必需公道，具備很高的擴充套件性，這對寫入和訪問速度的要求也很高。
除了頁面資料，搜尋引擎還需要儲存頁面之間的連結關係和大量歷史資料，這樣的資料量是使用者無法想像的。據估測，百度有三四十萬臺伺服器，谷歌有幾十個資料中心，上百萬臺伺服器。
我們常常在搜尋結果中看到，排名會沒有顯著原因地上下波動，甚至可以重新整理一下頁面，就會看到不同的排名，有的時候網站資料也可能丟失。這些情況有時候與大規模資料儲存，同步的技術難題有關。
（3）索引處理快速有效，具有可擴充套件性：
搜尋引擎將頁面資料抓取和儲存後，還要進行索引處理，包括連結關係的計算、正向索引、倒排索引等。
要想提供相關又及時的搜尋結果，僅依賴抓取是沒有用的，還必需進行大量的索引計算。因為隨時都有新資料、新頁面的加入，索引處理也要具備很好的擴充套件性。
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使用者在搜尋框輸入查詢詞，點選搜尋按鈕後，通常不到一秒，搜尋結果頁面就會顯示相關、質量高、有用的資訊，並且按照相關性、權威性排列。表面上看這一過程非常簡單，實際上涉及了非常複雜的後臺處理。
在最後的查詢階段，另一個困難是速度，這考驗了搜尋引擎怎樣在不到一秒的時間內，從可能多達上億個包含查詢詞的頁面中，快速找到最合適的頁面並計算排名。
（5）正確判定使用者的搜尋意圖：
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搜尋引擎目前正在致力於基於使用者搜尋習慣的瞭解、歷史資料的積累，在語義搜尋技術的基礎上，判定搜尋意圖，返回更相關的結果。
學習SEO之前，必需要先了解搜尋引擎的工作原理，許多SEO問題及解決辦法，都是從搜尋引擎原理出發，都是自然而然的事情。
SEO在保證使用者體驗的基礎上儘量迎合搜尋引擎，也就是說做SEO，要從使用者體驗和搜尋引擎喜好這兩方面考慮。
迎合搜尋引擎說白了就是按搜尋引擎的喜好發文章，讓搜尋引擎在抓取文章的時候更省力，抓取到的文章展示給使用者時，能給使用者帶來良好的體驗。
換個角度來看，也就是我們需要了解搜尋引擎面對的挑戰是什麼？這樣我們才能更好的理解搜尋引擎為什麼要這樣要求我們，下面來具體先容一下搜尋引擎面對的挑戰有哪些？
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網際網路是一個動態的內容網路，天天有無數頁面被更新、建立，無數使用者在網站上釋出內容。想要返回最有用的內容，搜尋引擎就要抓取最新頁面。但是因為頁面數目巨大，搜尋引擎蜘蛛每更新一次資料庫存中的頁面都要花很長時間。
現在主流搜尋引擎都已經能在幾天之內更新重要頁面了，高權重網站上的新檔案在幾小時甚至幾分鐘之內就會被收錄。不外，這種快速被收錄和更新的情況也只侷限於高權重網站，許多頁面幾個月不被重新抓取和更新也是常見的。
要返回最好的結果，搜尋引擎必需抓取儘量全面的頁面，這就需要解決許多技術問題。
（2）海量資料儲存：
一些大型網站單是一個網站就有百萬、千萬個頁面，可以想像，網上所有網站的頁面加起來是一個什麼規模的資料量。搜尋引擎抓取頁面後，還必需儲存這些資料，且資料結構必需公道，具備很高的擴充套件性，這對寫入和訪問速度的要求也很高。
除了頁面資料，搜尋引擎還需要儲存頁面之間的連結關係和大量歷史資料，這樣的資料量是使用者無法想像的。據估測，百度有三四十萬臺伺服器，谷歌有幾十個資料中心，上百萬臺伺服器。
我們常常在搜尋結果中看到，排名會沒有顯著原因地上下波動，甚至可以重新整理一下頁面，就會看到不同的排名，有的時候網站資料也可能丟失。這些情況有時候與大規模資料儲存，同步的技術難題有關。
（3）索引處理快速有效，具有可擴充套件性：
搜尋引擎將頁面資料抓取和儲存後，還要進行索引處理，包括連結關係的計算、正向索引、倒排索引等。
要想提供相關又及時的搜尋結果，僅依賴抓取是沒有用的，還必需進行大量的索引計算。因為隨時都有新資料、新頁面的加入，索引處理也要具備很好的擴充套件性。
當資料多到難以想象的海量時，就無法避免出現索引庫無法索引新頁面、資料丟失之類的問題。
（4）查詢處理快速正確：
使用者在搜尋框輸入查詢詞，點選搜尋按鈕後，通常不到一秒，搜尋結果頁面就會顯示相關、質量高、有用的資訊，並且按照相關性、權威性排列。表面上看這一過程非常簡單，實際上涉及了非常複雜的後臺處理。
在最後的查詢階段，另一個困難是速度，這考驗了搜尋引擎怎樣在不到一秒的時間內，從可能多達上億個包含查詢詞的頁面中，快速找到最合適的頁面並計算排名。
（5）正確判定使用者的搜尋意圖：
為進一步提高搜尋結果質量，近幾年搜尋引擎都非常關注正確判定使用者搜尋意圖的問題。不同使用者搜尋相同的查詢詞，很可能是在尋找不同的東西。好比搜尋“蘋果”，使用者到底是想了解生果、計算機，仍是片子？
搜尋引擎目前正在致力於基於使用者搜尋習慣的瞭解、歷史資料的積累，在語義搜尋技術的基礎上，判定搜尋意圖，返回更相關的結果。
