谷歌搜索引擎全面揭秘：近百份文檔泄露，博主爆肝數(shù)周逆向工程

　　繼 5 月的文件泄露事件后，谷歌的搜索引擎又被掀了個(gè)底朝天。不僅 DeepMind 發(fā)論文解釋了 Vizier 系統(tǒng)的機(jī)制，博客作者 Mario Fischer 還對近百份文檔做了徹底的調(diào)研分析，為我們還原了這個(gè)互聯(lián)網(wǎng)巨獸的全貌。

　　谷歌發(fā)表的論文又開始揭自家技術(shù)的老底了。

　　DeepMind 高級研究科學(xué)家 Xingyou (Richard) Song 等人最近發(fā)表的論文中，解釋了谷歌 Vizier 服務(wù)背后的算法秘密。

　　作為一個(gè)運(yùn)行過數(shù)百萬次的黑盒優(yōu)化器，Vizier 幫助谷歌內(nèi)部優(yōu)化了很多研究和系統(tǒng);同時(shí)，谷歌云和 Vertex 也上線了 Vizier 服務(wù)，幫助研究者和開發(fā)人員進(jìn)行超參數(shù)調(diào)整或黑盒優(yōu)化。

　　Song 表示，與 Ax / BoTorch、HEBO、Optuna、HyperOpt、SkOpt 等其他行業(yè)基線相比，Vizier 在很多用戶場景中都有更穩(wěn)健的表現(xiàn)，比如高維度、批查詢、多目標(biāo)問題等。

　　趁著論文發(fā)布，谷歌元老 Jeff Dean 也發(fā)推贊揚(yáng) Vizier 系統(tǒng)。

　　他提到的開源版 Vizier 已經(jīng)托管在 GitHub 倉庫上，有非常詳細(xì)的文檔說明，并且最近仍在持續(xù)維護(hù)更新。

　　倉庫地址：https://github.com/google/vizier

　　OSS Vizier 的分布式客戶端-服務(wù)器系統(tǒng)

　　雖然谷歌研究院早在 2017 年就發(fā)文討論過整個(gè) Vizier 系統(tǒng)，但內(nèi)容遠(yuǎn)沒有最新的這篇詳實(shí)。

　　論文地址：https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//pubs/archive/46180.pdf

　　這篇技術(shù)報(bào)告包含了大量研究工作的成果和用戶反饋，在描述開源 Vizier 算法的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)和設(shè)計(jì)選擇的同時(shí)，用標(biāo)準(zhǔn)化基準(zhǔn)的實(shí)驗(yàn)表現(xiàn)了 Vizier 在多種實(shí)用模式上的穩(wěn)健性和多功能性。

　　論文地址：https://arxiv.org/abs/2408.11527

　　其中，Vizier 系統(tǒng)迭代過程的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)也被一一展示，這對學(xué)界和行業(yè)都有很大的借鑒意義，值得一觀。

　　Vizier 系統(tǒng)所用貝葉斯算法的核心組件

　　文章的主要貢獻(xiàn)如下：

　　- 正式確認(rèn)了 Vizier 當(dāng)前版本的默認(rèn)算法并解釋其功能、設(shè)計(jì)選擇，以及整個(gè)迭代過程中吸取的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)

　　- 在原始的 C++ 實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)上提供了開源的 Python 和 JAX 框架實(shí)現(xiàn)

　　- 使用行業(yè)通用基準(zhǔn)進(jìn)行測試，體現(xiàn)了 Vizier 在高維、分類、批量和多目標(biāo)優(yōu)化等模式下的穩(wěn)健性

　　- 對零階進(jìn)化采集優(yōu)化器(zeroth-order evolutionary acquisition optimizer)這個(gè)非常規(guī)的設(shè)計(jì)選擇進(jìn)行了消融實(shí)驗(yàn)，展示并討論了其中的關(guān)鍵優(yōu)勢

　　論文作者列表中排名前二的是兩個(gè) Richard——

　　Xingyou (Richard) Song 曾在 OpenAI 擔(dān)任強(qiáng)化學(xué)習(xí)泛化方面的研究員，2019 年以高級研究科學(xué)家的身份加入 Google Brain，并從 2023 年起擔(dān)任 DeepMind 高級研究科學(xué)家，從事 GenAI 方面的工作。

　　Qiuyi (Richard) Zhang 目前在 DeepMind Vizier 團(tuán)隊(duì)中工作，也是開源版 Vizier 的共同創(chuàng)建者，他的研究主要關(guān)注超參數(shù)優(yōu)化、貝葉斯校準(zhǔn)和理論機(jī)器學(xué)習(xí)方向，此外在 AI 對齊、反事實(shí) / 公平性等方面也有涉足。

　　2014 年，Zhang 以優(yōu)秀畢業(yè)生的身份從普林斯頓大學(xué)獲得學(xué)士學(xué)位，之后在加州大學(xué)伯克利分校獲得獲得應(yīng)用數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)的博士學(xué)位。

　　搜索引擎機(jī)制大起底

　　作為絕對的行業(yè)巨頭，谷歌很多未被披露的核心技術(shù)都讓外界好奇已久，比如，搜索引擎。

　　十多年來超過 90% 的市場份額，讓谷歌搜索成為了或許是整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)上最具影響力的系統(tǒng)，它決定了網(wǎng)站的生死存亡及網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容的呈現(xiàn)形態(tài)。

　　但谷歌究竟是如何對網(wǎng)站進(jìn)行排名的具體細(xì)節(jié)，從來都是「黑匣子」。

　　不像 Vizier 這類產(chǎn)品，搜索引擎既是谷歌的財(cái)富密碼，也是看家技術(shù)，官方發(fā)論文披露是不可能的。

　　雖然也有媒體、研究人員以及從事搜索引擎優(yōu)化工作的人士進(jìn)行過種種猜測，但也只是盲人摸象。

　　曠日持久的谷歌反壟斷訴訟最近宣布判決，美國的各級檢察官搜羅了約 500 萬頁的文件，變成公開的呈堂證供。

　　然而，谷歌內(nèi)部文檔泄露和反壟斷聽證會的公開文件等等，并沒有真正告訴我們排名的具體工作原理。

　　并且，由于機(jī)器學(xué)習(xí)的使用，自然搜索結(jié)果的結(jié)構(gòu)非常復(fù)雜，以至于參與排名算法開發(fā)的谷歌員工也表示，他們并不能完全理解許多信號權(quán)重的相互作用，無法解釋為什么某個(gè)結(jié)果會排在第一或第二。

　　5 月 27 日，一位匿名消息人士(后證實(shí)為搜索引擎優(yōu)化行業(yè)資深從業(yè)者 Erfan Azimi)曾向 SparkToro 公司的 CEO Rand Fishkin 提供了一份 2500 頁的谷歌搜索 API 泄露文檔，揭示了谷歌搜索引擎內(nèi)部排名算法的詳細(xì)信息。

　　但這還不是全部。

　　專門報(bào)道搜索引擎行業(yè)的新聞網(wǎng)站 Search Engine Land 最近還發(fā)表了一篇博客，根據(jù)數(shù)千份泄露的谷歌法庭文件進(jìn)行逆向工程，首次揭秘谷歌網(wǎng)絡(luò)搜索排名的核心技術(shù)原理。

　　原文鏈接：https://searchengineland.com/how-google-search-ranking-works-445141

　　這篇博文是原作者在幾周的工作中對近 100 份文檔經(jīng)過多次查看、分析、結(jié)構(gòu)化、丟棄和重組之后才誕生的，雖然并不一定嚴(yán)格準(zhǔn)確或面面俱到，但可以說是了解谷歌搜索引擎絕無僅有的全面且詳細(xì)的資料。

　　作者的省流版結(jié)構(gòu)示意圖如下：

　　毫無疑問，谷歌搜索引擎是一個(gè)龐大而復(fù)雜的工程。從爬蟲系統(tǒng)、存儲庫 Alexandria、粗排名 Mustang，再到過濾和細(xì)排名系統(tǒng) Superroot 以及負(fù)責(zé)最終呈現(xiàn)頁面的 GWS，這些都會影響網(wǎng)站頁面最終的呈現(xiàn)和曝光。

　　新文件：等待 Googlebot 訪問

　　當(dāng)一個(gè)新網(wǎng)站發(fā)布時(shí)，它不會立刻被谷歌索引，谷歌如何通過收集和更新網(wǎng)頁信息呢?

　　第一步就是爬蟲和數(shù)據(jù)收集，谷歌首先需要知道該網(wǎng)站 URL 的存在，網(wǎng)站地圖的更新或放置 URL 鏈接可以讓谷歌抓取到新網(wǎng)站。

　　并且，頻繁被訪問的頁面鏈接能更快地引起谷歌的注意。

　　爬蟲系統(tǒng)(trawler system)會抓取新內(nèi)容，并記錄何時(shí)重新訪問 URL 以檢查網(wǎng)站更新，這由一個(gè)稱為調(diào)度器的組件管理。

　　接著，存儲服務(wù)器決定是否轉(zhuǎn)發(fā)該 URL 或是否將其放到沙箱(sandbox)中。

　　谷歌之前一直否認(rèn)沙箱的存在，但最近的泄露信息表明，(可疑的)垃圾網(wǎng)站和低價(jià)值網(wǎng)站也會被放入沙箱，谷歌顯然會轉(zhuǎn)發(fā)一些垃圾網(wǎng)站，可能是為了進(jìn)一步分析內(nèi)容和訓(xùn)練算法。

　　然后，圖像鏈接被傳輸?shù)?ImageBot 中，以便后續(xù)的搜索調(diào)用，有時(shí)會出現(xiàn)延遲的情況，ImageBot 有分類功能，能夠?qū)⑾嗤�或相似的圖片放置在一個(gè)圖像容器中。

　　爬蟲系統(tǒng)似乎使用自己的 PageRank 來調(diào)整信息抓取頻率，如果一個(gè)網(wǎng)站的流量更大，這個(gè)抓取頻率就會增加(ClientTrafficFraction)。

　　Alexandria：谷歌索引系統(tǒng)

　　谷歌的索引系統(tǒng)被稱為 Alexandria，為每個(gè)網(wǎng)頁內(nèi)容分配唯一的 DocID。如果出現(xiàn)內(nèi)容重復(fù)的情況，則不會創(chuàng)建新的 ID，而是將 URL 鏈接到已有的 DocID。

　　谷歌會明確區(qū)分 URL 和文檔：一個(gè)文檔可以由多個(gè)包含相似內(nèi)容的 URL 構(gòu)成，包括不同語言版本，所有這些 URL 都由同一個(gè) DocID 進(jìn)行調(diào)用。

　　如果碰到不同域名的重復(fù)內(nèi)容，谷歌會選擇在搜索排名中會顯示規(guī)范版本。這也解釋了為什么其他的 URL 有時(shí)可能會有相似的排名。并且，所謂「規(guī)范」版本的 URL 也不是一錘子買賣，而是會隨著時(shí)間發(fā)生變化。

　　Alexandria 收集文檔的 URL

　　作者的文檔在網(wǎng)上只有一個(gè)版本，因此它被系統(tǒng)賦予了自己的 DocID。

　　有了 DocID 之后，文檔的各個(gè)部分都會搜索出關(guān)鍵詞并匯總到搜索索引(search index)中�！笩嵩~列表」(hit list)中匯總了每頁多次出現(xiàn)的關(guān)鍵詞，會先被發(fā)送到直接索引(direct index)中。

　　以作者的網(wǎng)頁為例，由于其中多次出現(xiàn)「pencil」一詞，在詞匯索引(word index)中，DocID 就列在「pencil」條目下。

　　算法會根據(jù)各種文本特征計(jì)算出文檔中「鉛筆」一詞的 IR(信息檢索)分?jǐn)?shù)并分配給 DocID，稍后用于發(fā)布列表(Posting List)。

　　比如，文檔中「pencil」一詞被加粗，并包含在一級標(biāo)題中(存儲在 AvrTermWeight 中)，這類信號都會增加 IR 得分。

　　谷歌會將重要的文檔移至 HiveMind，即主內(nèi)存系統(tǒng)，同時(shí)使用快速 SSD 和傳統(tǒng) HDD(稱為 TeraGoogle)來長期存儲不需要快速訪問的信息。

　　值得注意的是，專家估計(jì)，在最近的 AI 熱潮之前，谷歌掌握了全球約半數(shù)的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器。

　　一個(gè)龐大的互聯(lián)集群網(wǎng)絡(luò)能夠讓數(shù)百萬個(gè)主存單元一起工作，一位谷歌工程師曾在一次會議上指出，理論上，谷歌的主存儲器可以存儲整個(gè)網(wǎng)絡(luò)。

　　有趣的是，存儲在 HiveMind 中的重要文檔的鏈接以及反向鏈接似乎有更高的權(quán)重，而 HDD(TeraGoogle)中的 URL 鏈接可能權(quán)重較低，甚至可能不被考慮。

　　每個(gè) DocID 的附加信息和信號都以動態(tài)方式存儲在 PerDocData 中，這個(gè)存儲庫保存了每個(gè)文檔最近的 20 個(gè)版本(通過 CrawlerChangerateURLHistory)，許多系統(tǒng)在調(diào)整相關(guān)性時(shí)都會訪問這些信息。

　　并且，谷歌有能力隨著時(shí)間變化評估不同的版本。如果想要完全更改文檔的內(nèi)容或主題，理論上需要創(chuàng)建 20 個(gè)過渡版本來完全覆蓋掉舊的版本。

　　這就是為什么恢復(fù)一個(gè)過期域名(一個(gè)曾經(jīng)活躍，但之后由于破產(chǎn)或其他原因被放棄或出售的域名)不會保留原來域名的排名優(yōu)勢。

　　如果一個(gè)域名的 Admin-C 和其主題內(nèi)容同時(shí)發(fā)生變化，機(jī)器可以輕松識別出這一點(diǎn)。

　　此時(shí)，谷歌會將所有信號置零，曾經(jīng)有流量價(jià)值的舊域名不再提供任何優(yōu)勢，與全新注冊的域名無異，接手舊域名并不意味著接手原本的流量和排名。

　　除了泄密事件之外，美國司法機(jī)構(gòu)針對谷歌的聽證會和審判的證據(jù)文件也是有用的研究來源，甚至包含內(nèi)部電子郵件

　　QBST：有人在搜索「pencil」

　　當(dāng)有人在谷歌中輸入搜索詞「pencil」時(shí)，QBST(Query Based Salient Terms)開始工作。

　　QBST 負(fù)責(zé)分析用戶輸入的搜索詞，根據(jù)重要性和相關(guān)性為其中包含的各個(gè)詞語分配不同的權(quán)重，并分別進(jìn)行相關(guān) DocID 的查詢。

　　詞匯加權(quán)過程相當(dāng)復(fù)雜，涉及 RankBrain、DeepRank(前身為 BERT)和 RankEmbeddedBERT 等系統(tǒng)。

　　QBST 對于 SEO 很重要，因?yàn)樗鼤�影�?Google 對搜索結(jié)果的排名，從而影響網(wǎng)站可以獲得多少流量和可見度。

　　如果網(wǎng)站包含與用戶查詢匹配最常用的術(shù)語，QBST 就會讓網(wǎng)站排名更高。

　　經(jīng)過 QBST 后，相關(guān)詞匯如「pencil」，會被傳遞給 Ascorer 做進(jìn)一步處理。

　　Ascorer：創(chuàng)建「綠環(huán)」

　　Ascorer 從倒排索引(即詞匯索引)中提取「pencil」條目下的前 1000 個(gè) DocID，按 IR 得分排名。

　　根據(jù)內(nèi)部文件，這個(gè)列表稱為「綠環(huán)」。在業(yè)內(nèi)，這被稱為發(fā)布列表(posting list)。

　　在我們關(guān)于「鉛筆」例子中，相應(yīng)文檔在發(fā)布列表中排名第 132 位。如果沒有其他系統(tǒng)的介入，這將是它的最終位次。

　　Superroot：「千里挑十」

　　Superroot 負(fù)責(zé)對剛剛 Mustang 篩選出的 1000 個(gè)候選網(wǎng)頁重新排名，將 1000 個(gè) DocID 的「綠環(huán)」縮減為 10 個(gè)結(jié)果的「藍(lán)環(huán)」。

　　這個(gè)任務(wù)具體由 Twiddlers 和 NavBoost 執(zhí)行，其他系統(tǒng)可能也有參與，但由于信息不準(zhǔn)確，具體細(xì)節(jié)尚不清楚。

　　Mustang 生成 1000 個(gè)潛在結(jié)果，Superroot 將其過濾為 10 個(gè)

　　Twiddlers：層層過濾

　　各種文件表明，谷歌使用了數(shù)百個(gè) Twiddler 系統(tǒng)，我們可以將其視為類似于 WordPress 插件中的過濾器。

　　每個(gè) Twiddler 都有自己特定的過濾目標(biāo)，可以調(diào)整 IR 分?jǐn)?shù)或者排名位次。

　　之所以用這種方式設(shè)計(jì)，是因?yàn)?Twiddler 相對容易創(chuàng)建，而且無需修改 Ascorer 中復(fù)雜的排名算法。

　　排名算法的修改非常具有挑戰(zhàn)性，因?yàn)樯婕皾撛诘母弊饔�，需要大量的�?guī)劃和編程。相反，多個(gè) Twiddler 并行或順序操作，并不知道其他 Twiddler 的活動。

　　Twiddler 基本可以分為兩種類型：

　　-PreDoc Twiddlers 可以處理幾百個(gè) DocID 的集合，因?yàn)樗鼈儙缀醪恍枰�額外的信息;

　　-相反，「Lazy」類型的 Twiddler 需要更多的信息，例如來自 PerDocData 數(shù)據(jù)庫的信息，需要相對更長的時(shí)間和更復(fù)雜的過程。

　　因此，PreDocs 先接收發(fā)布列表并減少網(wǎng)頁條目，然后再使用較慢的「Lazy」類型的過濾器，兩者結(jié)合使用大大節(jié)省了算力和時(shí)間。

　　兩種類型的、超過 100 個(gè) Twiddler 負(fù)責(zé)減少潛在的搜索結(jié)果數(shù)量并重新排序

　　經(jīng)過測試，Twiddler 有多種用途，開發(fā)者可以嘗試使用新的過濾器、乘數(shù)或特定位置限制，甚至可以做到非常精準(zhǔn)的操控，將一個(gè)特定的搜索結(jié)果排名到另一個(gè)結(jié)果的前面或后面。

　　谷歌的一份泄露的內(nèi)部文件顯示，某些 Twiddler 功能應(yīng)僅由專家與核心搜索團(tuán)隊(duì)協(xié)商后使用。

　　如果您認(rèn)為自己了解 Twidder 的工作原理，請相信我們：您不了解。我們也不確定自己是否了解

　　還有一些 Twiddlers 僅用于創(chuàng)建注釋，并將這些注釋添加到 DocID 中。

　　在 COIVD 期間，為什么你所在國家的衛(wèi)生部門在 COVID-19 搜索中總是排在第一位?

　　那正是因?yàn)?Twiddler 會根據(jù)語言和地區(qū)，使用 queriesForWhichOfficial 來促進(jìn)官方資源的精確分配。

　　雖然開發(fā)者無法控制 Twiddler 重新排序的結(jié)果，但了解其機(jī)制可以更好地解釋排名波動和那些「無法解釋的排名」。

　　質(zhì)量評估員和 RankLab 實(shí)驗(yàn)室

　　全球范圍內(nèi)有數(shù)千名質(zhì)量評估員負(fù)責(zé)為谷歌評估搜索結(jié)果，對新算法或過濾器進(jìn)行上線前的測試。

　　谷歌表示，他們的評分僅供參考，不會直接影響排名。

　　這本質(zhì)上是正確的，但他們的評分和投標(biāo)票的確對排名產(chǎn)生了極大的間接影響。

　　評估員通常在移動設(shè)備上進(jìn)行評估，從系統(tǒng)接收 URL 或搜索短語，并回答預(yù)設(shè)的問題。

　　例如，他們會被問到，「這篇內(nèi)容作者和創(chuàng)作實(shí)踐是否清晰?作者是否擁有該主題的專業(yè)知識?」

　　這些答案會被存儲起來并用于訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)算法，讓算法能夠更好地識別高質(zhì)量、值得信賴的頁面，和不太可靠的頁面。

　　也就是說，人類評估者提供的結(jié)果成為深度學(xué)習(xí)算法的重要標(biāo)準(zhǔn)，谷歌搜索團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建的排名標(biāo)準(zhǔn)反而沒那么重要。

　　想象一下，什么樣的網(wǎng)頁會讓人類評估者覺得可信?

　　如果某個(gè)網(wǎng)頁包含作者的照片、全名和 LinkedIn 鏈接，通常會顯得令人信服。反之，缺乏這些特征的網(wǎng)頁會被判定為不那么可信。

　　接著，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將識別這一特征為關(guān)鍵因素，經(jīng)過至少 30 天的積極測試運(yùn)行，模型可能開始自動將此特征用作排名標(biāo)準(zhǔn)。

　　因此，具有作者照片、全名和 LinkedIn 鏈接的頁面可能會通過 Twiddler 機(jī)制獲得排名提升，而缺乏這些特征的頁面則會出現(xiàn)排名下降。

　　另外，根據(jù)谷歌泄露的信息，通過 isAuthor 屬性和 AuthorVectors 屬性(類似于「作者指紋識別」)，可以讓系統(tǒng)識別并區(qū)分出作者的獨(dú)特用詞和表達(dá)方式(即個(gè)人語言特征)。

　　評估員的評價(jià)被匯總成「信息滿意度」(IS)分?jǐn)?shù)。盡管有許多評估員參與，但 IS 評分僅適用于少數(shù) URL。

　　谷歌指出，許多沒有被點(diǎn)擊的文檔可能也很重要。當(dāng)系統(tǒng)無法進(jìn)行推斷時(shí)，文檔會被自動發(fā)送給評估員并生成評分。

　　評估員相關(guān)的術(shù)語中提到了「黃金」，這表明某些文檔可能有一個(gè)「黃金標(biāo)準(zhǔn)」，符合人類評估員的預(yù)期可能有助于文檔達(dá)到「黃金」標(biāo)準(zhǔn)。

　　此外，一個(gè)或多個(gè) Twiddler 系統(tǒng)可能會將符合「黃金標(biāo)準(zhǔn)」的 DocID 推進(jìn)排名前十。

　　質(zhì)量評估員通常不是谷歌的全職員工，而是隸屬于外包公司。

　　相比之下，谷歌自己的專家在 RankLab 實(shí)驗(yàn)室中工作，負(fù)責(zé)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)、開發(fā)新的 Twiddler 以及進(jìn)行評估和改進(jìn)，看 Twiddler 能否提高結(jié)果質(zhì)量還是僅僅只能過濾掉垃圾郵件。

　　經(jīng)過驗(yàn)證并有效的 Twiddler 隨后被集成到 Mustang 系統(tǒng)中，使用了復(fù)雜、互連且計(jì)算密集型的算法。

　　NavBoost：用戶喜歡什么?

　　在 Superroot 中，另一個(gè)核心系統(tǒng) NavBoost 在搜索結(jié)果排名方面也發(fā)揮著重要作用。

　　Navboost 主要用于收集用戶與搜索結(jié)果交互的數(shù)據(jù)，特別是他們對不同查詢結(jié)果的點(diǎn)擊量。

　　盡管谷歌官方否認(rèn)將用戶點(diǎn)擊數(shù)據(jù)用于排名，但聯(lián)邦貿(mào)易委員會(FTC)披露的一封內(nèi)部電子郵件指示，點(diǎn)擊數(shù)據(jù)的處理方式必須保密。

　　谷歌對此進(jìn)行否認(rèn)涉及兩方面的原因。

　　首先，站在用戶的角度來看，谷歌作為搜索平臺無時(shí)無刻監(jiān)視用戶的在線活動，這會引起媒體對于隱私問題的憤怒。

　　但站在谷歌的角度來看，使用點(diǎn)擊數(shù)據(jù)是為了獲得具有統(tǒng)計(jì)意義的數(shù)據(jù)指標(biāo)，而不是監(jiān)控單個(gè)用戶。

　　FTC 文件確認(rèn)了點(diǎn)擊數(shù)據(jù)將會影響排名，并頻繁提到 NavBoost 系統(tǒng)(在 2023 年 4 月 18 日的聽證會上提到 54 次)，2012 年的一次官方聽證會也證明了這一點(diǎn)。

　　自 2012 年 8 月起，官方明確表示點(diǎn)擊數(shù)據(jù)會影響排名

　　搜索結(jié)果頁面上的各種用戶行為，包括搜索、點(diǎn)擊、重復(fù)搜索和重復(fù)點(diǎn)擊，以及網(wǎng)站或網(wǎng)頁的流量都會影響排名。

　　對用戶隱私的擔(dān)憂只是原因之一。另一種擔(dān)憂是，通過點(diǎn)擊數(shù)據(jù)和流量進(jìn)行評估，可能會鼓勵(lì)垃圾郵件發(fā)送者和騙子使用機(jī)器人系統(tǒng)偽造流量來操縱排名。

　　谷歌也有反制這種情況的方法，例如通過多方面的評估將用戶點(diǎn)擊區(qū)分為不良點(diǎn)擊和良好點(diǎn)擊。

　　所使用的指標(biāo)包括在目標(biāo)頁面的停留時(shí)間、在什么時(shí)間段查看網(wǎng)頁、搜索的起始頁面、用戶搜索歷史中最近一次「良好點(diǎn)擊」的記錄等等。

　　對于每個(gè)在搜索結(jié)果頁面(SERPs)中的排名，都有一個(gè)平均預(yù)期點(diǎn)擊率(CTR)作為基準(zhǔn)線。

　　例如，根據(jù) Johannes Beus 在今年柏林 CAMPIXX 大會上的分析指出，自然搜索結(jié)果的第 1 位平均獲得 26.2% 的點(diǎn)擊，第 2 位獲得 15.5% 的點(diǎn)擊。

　　如果一個(gè) CTR 顯著低于預(yù)期的比率，NavBoost 系統(tǒng)會記錄下這一差距，并相應(yīng)地調(diào)整 DocID 的排名。

　　如果「expected_CRT」與實(shí)際值偏差較大，則排名會相應(yīng)調(diào)整

　　用戶的點(diǎn)擊量基本上代表了用戶對結(jié)果相關(guān)性的意見，包括標(biāo)題、描述和域名。

　　根據(jù) SEO 專家和數(shù)據(jù)分析師的報(bào)告，當(dāng)全面監(jiān)控點(diǎn)擊率時(shí)，他們注意到了以下現(xiàn)象：

　　如果一個(gè)文檔在搜索查詢中進(jìn)入前 10 名，而 CTR 顯著低于預(yù)期，可以觀察到排名將在幾天內(nèi)下降(取決于搜索量)。

　　相反，如果 CTR 相對于排名來說高得多，排名通常會上升。如果 CTR 較差，網(wǎng)站需要在短時(shí)間內(nèi)調(diào)整和優(yōu)化標(biāo)題和內(nèi)容描述，以便獲得更多的點(diǎn)擊。

　　計(jì)算和更新 PageRank 是耗時(shí)且計(jì)算密集的，這就是使用 PageRank_NS 指標(biāo)的原因。NS 代表「最近的種子」，一組相關(guān)頁面共享一個(gè) PageRank 值，該值暫時(shí)或永久地應(yīng)用于新頁面。

　　谷歌在一次聽證會上就如何提供最新信息樹立了一個(gè)良好典范。例如，當(dāng)用戶搜索「斯坦利杯」時(shí)，搜索結(jié)果通常會顯示一個(gè)水杯。

　　然而，當(dāng)斯坦利杯冰球比賽正在進(jìn)行時(shí)，NavBoost 會調(diào)整結(jié)果以優(yōu)先顯示關(guān)于比賽的實(shí)時(shí)信息。

　　根據(jù)最新發(fā)現(xiàn)，文檔的點(diǎn)擊指標(biāo)包含了 13 個(gè)月的數(shù)據(jù)，有一個(gè)月的重疊，以便與前一年進(jìn)行比較。

　　出乎意料的是，谷歌實(shí)際上并沒有提供太多個(gè)性化的搜索結(jié)果。測試結(jié)果已經(jīng)表明，對用戶行為進(jìn)行建模并調(diào)整，比評估單個(gè)用戶的個(gè)人偏好更能帶來優(yōu)質(zhì)的結(jié)果。

　　然而，個(gè)人偏好，例如對搜索和視頻內(nèi)容的偏好，仍然包含在個(gè)性化結(jié)果中。

　　GWS：搜索的結(jié)尾和開端

　　谷歌網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器(GWS)負(fù)責(zé)呈現(xiàn)搜索結(jié)果頁面(SERP)，包括 10 個(gè)「藍(lán)色鏈接」，以及廣告、圖片、Google 地圖視圖、「People also ask」和其他元素。

　　FreshnessNode、InstantGlue(在 24 小時(shí)內(nèi)反應(yīng)，延遲約 10 分鐘)和 InstantNavBoost 等這些組件可以在頁面顯示前的最后時(shí)刻調(diào)整排名。

　　FreshnessNode 可以實(shí)時(shí)監(jiān)測用戶搜索行為的變化，并根據(jù)這些變化調(diào)整排名，確保搜索結(jié)果與最新的搜索意圖匹配。

　　InstantNavBoost 和 InstantGlue 在最終呈現(xiàn)搜索結(jié)果之前，對排名進(jìn)行最后的調(diào)整，例如根據(jù)突發(fā)新聞和熱門話題調(diào)整排名等。

　　因此，要想取得高排名，一個(gè)優(yōu)秀的文檔內(nèi)容還得加上正確的 SEO 措施。

　　排名可能會受到多種因素的影響，包括搜索行為的變化、其他文檔的出現(xiàn)和實(shí)時(shí)信息的更新。因此，必須認(rèn)識到，擁有高質(zhì)量的內(nèi)容和做好 SEO 只是動態(tài)排名格局中的一部分。

　　谷歌的 John Mueller 強(qiáng)調(diào)，排名下降通常并不意味著內(nèi)容質(zhì)量不佳，用戶行為的變化或其他因素可能會改變結(jié)果的表現(xiàn)。

　　例如，如果用戶開始偏好更簡短的文本，NavBoost 將自動相應(yīng)地調(diào)整排名。然而，Alexandria 系統(tǒng)或 Ascorer 中的 IR 分?jǐn)?shù)是保持不變的。

　　這告訴我們，必須在更廣泛的意義上理解 SEO。如果文檔內(nèi)容與用戶搜索意圖不一致，僅僅優(yōu)化標(biāo)題或內(nèi)容是無效的。

　　本文來自微信公眾號：微信公眾號(ID：null)，作者：新智元