谷歌算法

1. 谷歌和百度的算法究竟有什么不同

网络与谷歌是国内外搜索引擎巨头，各自有其不同理念，一方面，谷歌注重PR值，而网络尊重原创。

或许用户不能理解这两句话内涵，如果你经常上网在线就了解，因为你如果在博客上写一篇新闻，同时发到此网站，那么，谷歌不会收录你的网站，还有就是过段时间收录了，但是你排在大网站的后面。而网络则不同，肯定会收录你的网站。

此外，打个不恰当的比喻，网络就是支持中小企业，而谷歌就是资本家，为什么？因为就是你的网站没有PR值，还有就是PR值很低，那么，你的原创也排不到别人网站转载，因此，网络这点值得表扬。

还有就是网络竞价排名，记住了,首页写,"推广"字样的都是竞价排名 或者说我们在搜索时间.关键词里加个空格或者标点.那么机器关键词里设置的关键词就起不了作用.

此外，网络最近很低调，而谷歌，最近好象在京华时报还做起来广告。

当然，关于网站上的发网络联盟，全是借助网络进行炒作，有一些网站都是从网络来的，而这方面，谷歌则不同，从谷歌来的用户非常的少，三十个IP中谷歌一个就不错了。

还有算法上面的区别
我们直接分析博百优在网络和谷歌首页排名情况，就可以知道，网络与谷歌的排名算法有较大的出入，不过随着时间的推移，这种差异会越来越小，毕竟搜索引擎排名的核心思想都是差不多的，都是给用户提供最实用的信息。
一、分析谷歌与网络的细节异同
1、从这次比赛看来，谷歌对新站有特别照顾机会，前期会获得不错的排名，不过，慢慢的又会降下来，网络虽然对新站也有特别照顾机会，不过和老网站比起来，这些机会几乎看不到了。
2、网络的老站权重继承
很明显，这次比赛,大部分人都是通过修改标题形式参赛，所以在短时间内都在网络获得不错的排名,这都利益于老站权重的继承，看谁原站的权重高,在前期就排的最前面，谷歌似乎这种情况不太明显，改了标题后,就会从新对你考察，考察你的相关内容是否丰富，是否相关性很强，在决定你的排名情况，而不考虑以前权重有多高。
3、虽然网络和谷歌对外链的数量和质量影响网站权重的重要因素，但谷歌更注重外链的质量上，如果你的站外链质量非常多，一般都能获得不错的排名。
4、对原创文章的分析上，谷歌分析水平比网络更高，对原创质量要求更高，伪原创分辩能力更强。这一点不得不承认谷歌技术的先进。
5、谷歌对主域名排名更具有优先权，博百优官方网子论坛，虽然外链和内容上都远远超过其它参赛站点，但在谷歌前几页都找不到博百优官方网子论坛，期重要原因是谷歌对主域名具有更高的权重。
二、分析以下几个重要因素的异同
1、原创方面
网络和谷歌对原创都非常看重,内容为王，这是永久的真理，不过谷歌对原创文章质量分析能力更强。
2、外链方面
无论是网络和谷歌，外链绝对是影响排名的重要因素，质量比数量更重要，但谷歌更看重高质量的外链，对排名的作用会更大一些。
3、内容相关性方面
无论哪个搜索引擎，内容与主题越相关,排名肯定更有优势,，但放在一起对比，发现，谷歌对内容高度相关的站点，更具有排名优先权。而网络可能还会去考察其它因素。
4、快照方面
这一点二者都一样，快照越新,相应权重会越高一些，但要在其它重要因素的前提下才能发挥作用。这个分析并不是很权威,有些可能和大家所想的有出入，不过没关系，这个分析是初版，以后会总结和分析出更完美版。

望采纳·

2. 谷歌算法怎么这么

广告收入的大头是给站长的 ... 但是最终点击的价格还有最后的有效点击计数 的算法不明

3. 请问SEO中现在如果想研究GOOGLE算法，该怎么着手。

1、网络广告为了提高网站的知名度，可以选择一些访问量较高或与本企业网站内容相近的网站上做必要的网络广告宣传，这也是提高企业网站知名度的一条捷径。 2、广告交换Internet上有许多的广告交换组织，如WanDotSEO外链广告平台等，这种广告交换的方法是在本企业的网站上放置该组织的一个广告条，本企业网站的广告就能按调用该广告多次数的一定比率，在该组织的其他会员网站上出现。3、线下宣传定期做些与网站有关的线下活动，多认识朋友，交换名片。 4、搜索引擎登陆很传统也最有效的办法。每个搜索引擎都是一个巨大的网上数据库，里面存储了丰富的站点信息，供使用者搜索、查询。互联网用户在上网查找信息时，通常进入搜索引擎，输入特定的关键词，就能找到包含所需信息的相关网站，所以新开通的网站必须在各大蓍名搜索引擎上进行登记注册。本人推荐手动提交方式注册，一些软件的注册率太底。 5、友情链接可与自身网站内容相近的网站做友情链接，这样可提高双方网站的访问量和知名度，如果能和着名网站做友情链接那样效果会更好。友情链接不要乱做，做得太多就没有意义。Google对过度的友情链接视为作弊。而且如果与垃圾站连接，还当心连带责任。

4. Google用了哪些数值算法

首先，每个数值的值出现的概率比较平均，所以用哈夫曼（Huffman）算法无法取得太专业了,建议你去专门的论坛去问.用英文去google搜下,或者google 讨论组.

5. 谷歌人工智能算法哪个方面比较强

利用人工智能，谷歌将强化自己的搜索能力，加强公司在该领域的竞争优势。而使用TensorFlow，该公司的开源应用程序为其他基于云的平台创建了先例，并允许研究团体利用公司的资源来推进 AI 的集成。

6. 谷歌企鹅算法是指什么

美国时间2012年4月24号周二，谷歌推出新的算法更新方案，代号“Penguin Update”。Penguin，直译为企鹅，是谷歌继2011年2月24号发布的“熊猫”之后再次推出的新算法调整。其目标直指那个通过过分SEO手段提高排名的网站，意在降权那些充斥着广告的网站。随后，谷歌预计在4月底开始惩罚“过度优化”的网站排名，并鼓励那些使用白帽技术的优化工程师。

进程

美国时间2013年05月22日，谷歌推出升级版算法更新方案“Penguin 2.0”。
美国时间2013年10月04日，谷歌推出升级版算法更新方案“Penguin 2.1”。[1]
美国时间2014年10月17日，谷歌推出升级版算法更新方案“Penguin 3.0“。[2]

目的

"白帽"SEO可以提高网站的可用性，帮助创建丰富的内容，或者使网站访问更快，这些对用户和搜索引擎都是比较友好的，良好的搜索引擎优化也意味着良好的营销思维的创造性的方式，使网站更具吸引力，这可以帮助搜索引擎以及社会媒体。

背景

网站在网络上，它可以转化为更多的人链接或访问一个网站。相反使用黑帽的垃圾网站，它们是在追求更高的排名或者流量，他们所使用的技术，是不利于用户的，目的是寻找捷径或漏洞，以提高他们网站的排名。我们每天都会看到各种黑帽技术。从关键词堆积到试图操控搜索排名的链接计划。我们的许多排名变化的目标是帮助搜索者找到网站，提供出色的用户体验和满足他们的信息需求。我们推出了熊猫算法，在搜索结果中成功的反馈更高品质的网站。在今年早些时候，我们推出了“页面布局算法”，降低没有多少优质内容的网站的排名。在接下来的一些日子，我们将推出一个重要的算法变化针对垃圾网站，这种变化将降低网站的排名，我们的排名算法中一直有针对垃圾内容网站的算法，但是这次有另一个重要的改进。我们努力减少垃圾网站，推荐高质量的内容，创建良好的用户体验和白帽的SEO方法，而不是积极从事Spam技术。

手段

1、对运用黑帽手法的网站，倡导运用白帽手法优化；
2、少量的关键词堆砌，包括站内和站外；
3、不相关的spun内容中随机拔出链接，这个是这次算法针对的一个次要方面；
4、一切言语的网站都会遭到影响；
5、搜索的关键词后果能否是用户所想要的。

影响

对于这次谷歌过度优化惩罚算法，虽然对于外贸行业来说是一个打击，但是我们也要看到好的一面，那就是谷歌算法正在不断完善，互联网正在净化，这也体现了谷歌的一个公平性。只要我们按照谷歌那样做，不使用黑帽手法，关键词堆砌以及不相关的链接随机插入等等，相信你网站的排名提高指日可待。

第一次调整

目标：保护原创
方式：为原创作者提供文章点击率和展示次数。
本质：为用户提供更好的搜索体验。
与网络比较：在国内，SEO伪原创已经让网络变成了“百毒”，各种各样的伪原创泛滥，以至于网络开始关注SEO了，去年，google推出Google Panda，即熊猫算法，旨在反垃圾，保护原创；
2012年3月，网络SEO：会出现网络提示您:SEO是一项非常重要的工作,请参考网络关于SEO的建议。可见，无论是国内还是国外，都在保护原创内容了。

如何应对

避免关键词堆砌

在更新内容的时候，保持 2%-3%的关键词密度就 OK 了，保持自然，不用刻意添加。
关键词密度公式如下：=*100)/关键词密度=（关键词数量*100)/*100)/文章数量

避免 Cloaking（伪装）
Cloaking 是一个黑帽技术，也就是搜索引擎看到的和用户看到的内容不是一样的，这些页面将会被 Google 删除或者整站惩罚。

避免重复内容

在 2011 年 panda 更新的时候对这个还不是很严格，但是对于现在的企鹅算法，重复内容显然不被接受，所以尽量保持文章原创和独立性非常重要。
Tips：
原创文章成本比较高，很多人都会用伪原创的，这里我建议手动，用 TBS 去更改句子、词语及语法，因为手动的质量会更好高，另外我建议找两篇差不多内容的文章自行合并调整一下，这样原创度更高。还可以为文章添加图片或者视频，这样会让 Google 认为更加有质量。

避免过多的垃圾链接

外链数量不需要太多，只要合理的每天做一点就好了，必须要记住的一点是，质量比数量重要。

7. 百度和Google的搜索算法，技术有何差异

网络是中国的，谷歌是美国的。各有侧重不能不可比较。技术都是一样的侧重不同罢了。网络侧重的是中国民俗，谷歌是侧重美国民俗。因为国情国法不同所以无可能比较量级。【搜索引擎技术是硬件加软件。硬件是实际使用的机器，软件是程序编程】搜索产品搜索引擎产品其实包括很多种类，并不限于我们最熟悉的全网搜索引擎。简单分类罗列一下：*全网搜索：包括市场份额最高的几大搜索引擎巨头，Google,Yahoo,Bing。*中文搜索：在中文搜索市场中，网络一家独大，其它几家如搜狗、搜搜、有道，市场份额相对还比较小。*垂直搜索：在各自的垂直领域成为搜索入口的，购物的淘宝，美食的大众点评，旅游的去哪儿，等等。*问答搜索：专注于为问句式提供有效的答案，比如Ask.com；其它的如问答社区像Quora和国内的知乎，应该也会往这方面发展。*知识搜索：典型代表就是WolframAlpha，区别于提供搜索结果列表，它会针对查询提供更详细的整合信息。*云搜索平台：为其它产品和应用提供搜索服务托管平台(SaaS或是PaaS)，Amazon刚刚推出它的CloudSearch,IndexTank在被Linkedin收购之前也是做这项服务。*其它：比始DuckDuckGo，主打隐私保护，也有部分用户买帐。各种搜索产品在各自领域都需要解决特定的技术和业务问题，所以也可以建立相对通用搜索的优势，来得到自己的市场和用户。搜索技术搜索引擎所涉及和涵盖的技术范围非常广，涉及到了系统架构和算法设计等许多方面。可以说由于搜索引擎的出现，把互联网产品的技术水平提高到了一个新的高度；搜索引擎无论是在数据和系统规模，还是算法技术的研究应用深度上，都远超之前的简单互联网产品。列举一些搜索引擎所涉及到的技术点：*爬虫(Crawling)*索引结构(InvertedIndex)*检索模型(VSM&TF-IDF)*搜索排序(RelevanceRanking&Evaluation)*链接分析(LinkAnalysis)*分类(Document&QueryClassification)*自然语言处理(NLP:Tokenization,Lemmatization,POSTagging,NER,etc.)*分布式系统(DistributedProcessing&Storage)*等等虽然搜索引擎涉及的技术方方面面，但归结起来最关键的几点在于：*系统：大规模分布式系统，支撑大规模的数据处理容量和在线查询负载*数据：数据处理和挖掘能力*算法：搜索相关性排序，查询分析，分类，等等系统搜索引擎系统是一个由许多模块组成的复杂系统。核心模块通常包括：爬虫，索引，检索，排序。除了必需的核心模块之外，通常还需要一些支持辅助模块，常见的有链接分析，去重，反垃圾，查询分析，等等。[附图：搜索系统架构概念模型]*爬虫从互联网爬取原始网页数据，存储于文档服务器。*文档服务器存储原始网页数据，通宵是分布式Key-Value数据库，能根据URL/UID快速获取网页内容。*索引读取原始网页数据，解析网页，抽取有效字段，生成索引数据。索引数据的生成方式通常是增量的，分块/分片的，并会进行索引合并、优化和删除。生成的索引数据通常包括：字典数据，倒排表，正排表，文档属性等。生成的索引存储于索引服务器。*索引服务器存储索引数据，主要是倒排表。通常是分块、分片存储，并支持增量更新和删除。数据内容量非常大时，还根据类别、主题、时间、网页质量划分数据分区和分布，更好地服务在线查询。*检索读取倒排表索引，响应前端查询请求，返回相关文档列表数据。*排序对检索器返回的文档列表进行排序，基于文档和查询的相关性、文档的链接权重等属性。*链接分析收集各网页的链接数据和锚文本（AnchorText），以此计算各网页链接评分，最终会作为网页属性参与返回结果排序。*去重提取各网页的相关特征属性，计算相似网页组，提供离线索引和在线查询的去重服务。*反垃圾收集各网页和网站历史信息，提取垃圾网页特征，从而对在线索引中的网页进行判定，去除垃圾网页。*查询分析分析用户查询，生成结构化查询请求，指派到相应的类别、主题数据服务器进行查询。*页面描述/摘要为检索和排序完成的网页列表提供相应的描述和摘要。*前端接受用户请求，分发至相应服务器，返回查询结果[附图：爬虫系统架构]爬虫系统也是由多个模块构成：*URLScheler存储和高度待爬取的网页地址。*Downloader根据指定的网页列表爬取网页内容，存储至文档服务器。*Processer对网页内容进行简单处理，提取一些原始属性，为爬取的后续操作服务。*TrafficController爬取流量控制，防止对目标网站在短时间内造成过大负载[附图：搜索系统架构实例：Google这是Google早期的一张系统架构图，可以看出Google系统的各模块基本和前面概念模型一致。所以一个完整的全网搜索系统的大致系统架构是类似的，区别和竞争力体现在细节实现和优化上。数据除了搜索引擎系统提供了系统支撑外，搜索结果质量很大程度上依赖于源数据的数量和质量，以及数据处理的能力。全网数据的主要来源通常是从互联网上进行自动爬取，从一些高质量的种子站点开始，并沿网页链接不断，收集巨量的网页数据；这通常能达到数据在数量的要求，但也不可避免混入了大量的低质量网页。除了自动爬取来的数据外，搜索引擎的数据来源还可以来自人工收集、合作伙伴提供、第三方数据源和API、以及购买；这些来源通常会有更好的质量保证，但在数量规模和覆盖率上会相对少一些，可以和爬取的数据形成有效的互补。收集到足量的原始数据后，需要进行各种数据处理操作，把原始数据转换成在线检索需要的数据。这个过程通常包括：网页分析，数据抽取，文本处理和分词，索引及合并；最终生成的数据会包括：词典，倒排表，正排表，文档权重和各种属性。最终生成的数据要布署上相应的在线检索服务器上，通常会进行数据分区和分片布署，数据内容更丰富时还可能根据内容分类和主题进行分别布署，比如新闻时效类的网页可能就会独立布署，针对性地响应时效类的查询[附图：索引数据：字典、倒排表、正排表]这张图来源于Google早期的索引数据结构，包括词典、倒排表、正排表。算法有了相当数量的高质量数据之后，搜索结果的质量改进就取决于搜索算法的准确性上。现在的搜索引擎通常通过向量空间模型（VSM=VectorSpaceModel）来计算查询和各文档之间的文本相似性；即把查询或文档抽象成一个词向量，然后再计算向量在向量空间中的夹角，可以用余弦公式得出，作为文本相似度的度量值。在基本的向量空间模型基础上通常会进一步加入词的权重值进行改进，通过经典的TF-IDF公式得出，即词频（TF）乘上逆文档频率（IDF）；其中TF=TermFrequency，即该词在所在文档中的出现次数；IDF=InvertDocumentFrequency，即包含该词的文档数除以总文档数，再取反，通常还会取对数来降维，这个值值越大表示这个词越能代表文档特征。除了通过向量空间模型得出的文本匹配评分外，每个文档还会有自己本身的质量评分，通常由网页链接数据计算得出，代表了该网页本身的流行度权重。最终的评分会以文本匹配的查询时动态评分和文档静态评分为基础计算得出；搜索引擎的评分计算都会考虑很多因素，但这两项通常是评分计算的基础。有了确定的排序算法后，另一个重要的任务就是评估搜索结果的质量。由于搜索结果的好与坏是一个比较主观的过程，所以进行定量的评估并不容易。常见的做法是通过事先选定一批查询，通过人工评估或是预先设定标准值的方式，逐个评估每个设定查询搜索结果，最终得到一个统计结果，作为搜索算法的评估度量。另一类做法是直接通过线上的用户点击数据来统计评估搜索结果质量，或是通过A/B测试来比较两种排序算法的点击效果来衡量。合理而有效的评估方法，是搜索算法可以不断改进和比较的前提。查询分析是另一个对搜索结果影响很大的方面，主要任务是把用户的查询文本转换成内部的结构化的搜索请求。涉及的处理可能包括基本的分词处理，专有名词的识别和提取，或是查询模式的识别，或是查询分类的识别。这些处理的准确性将能极大地改进搜索请求的方式，进一步影响搜索结果的相关性和质量。开源方案近年来在搜索公司内部搜索系统和技术的改进和发展的同时，一批开源的搜索系统和解决方案也逐渐发展和成熟起来。当然开源系统在功能全面性、复杂性和规模上都不能与专业的搜索引擎系统相比，但对于中小企业的搜索应用来说应该已经能很好地满足需求，而且也成功应用到了一些大规模的产品系统中（比如Twitter的搜索就使用和改进了Lucene）。现在比较常见的开源搜索解决方案有：*LuceneLucene自然是现在最流行，使用度最高的搜索开源方案。它用Java开发，以索引和检索库的方式提供，可以很容易地嵌入需要的应用中。*Solr&SolrCloudSolr是Lucene的子项目，同属Apache软件基金会项目；它是基于Lucene之上实的一个完整的搜索服务应用，提供了大量的搜索定制功能，可以满足大部分的搜索产品需求。SolrCloud是Solr为了加强其分布式服务能力而开发的功能，目前还在开发阶段，将在Solr4.0发布。*Zoie&Sensei(Linkedin)Zoie是Linkedin公司在Lucene基础上实现的准实时索引库，通过加入额外的内存索引，来达到准实时索引的效果。Sensei是Linkedin公司在Zoie基础上实现的分布式搜索服务，通过索引分区来实现分布式搜索服务。*ElasticSearchElasticSearch也是刚推出不久的一个基于Lucene实现的分布式搜索服务，据说在分布式支持和易用性上都有不错的表现。因为还比较年轻，真实的应用应该还不多，需要观察。因为也是基于Lucene的分布式开源搜索框架，基本上会与SolrCloud和Sensei形成正面竞争关系。*其它开源产品除了Lucene家族以外，还有一些其它的开源产品，比如Sphinx和Xapian，也有不少的应用；但近年来的更新频率和社区活跃度都不太能和Lucene系的产品相比。*托管平台除了开源产品外，现在还出现了一些基于云计算和云服务的搜索服务，比如Amazon新近推了的CloudSearch，还有更早一些的IndexTank（已被Linkedin收购）。这类服务无需自己布置搜索系统，直接使用在线服务，按需付费，所以也将是开源产品的替代方案和竞争对手。附几张上面提到的开源系统的概念模型和架构图：[附图：Lucene概念模型][附图：Lucene工作流程][附图：Sensei系统架构][附图：SolrCloud系统架构]现状与未来：传统的搜索引擎经过了十几年的发展，目前在技术和产品上都已走向逐渐稳定和成熟，通用搜索的市场也基本进入饱和，不像早些年一直呈现高增长率。同时，在各个垂直领域，也出现了很多和产品结合的很好的垂直搜索产品，比如淘宝的购物搜索，大众点评的美食搜索，去哪儿和酷讯的旅游搜索等，也都在各自领域占据了相当大的市场，成为除了通用搜索引擎之外的重要的用户入口。在开源领域，各种开源产品和解决方案也逐渐发展成熟，通用搜索技术不再为大公司所专有，中小企业能够以较低的成本实现自己的搜索应用。现在搜索引擎产品之间的竞争的在数据、应用方式和产品形态上，在系统架构和基本算法上区分并不大。搜索引擎在未来发展上，一是搜索将不仅仅以独立产品的形式出现，的会作为搜索功能整合到的产品和应用中。在产品形态上，基于传统的搜索引擎，会演化出像推荐引擎，知识引擎，决策引擎等形式的产品，更好地满足和服务用户需求。而搜索引擎所涉及和发展起来的各种技术，会更广泛地应用到各种基它产品上，比如自然语言处理，推荐和广告，数据挖掘，等等。总之，搜索引擎对互联网技术和产品带来的影响是巨大的，未来也仍将有很大的发展和应用空间。

8. Google搜索与Bai搜索的技术算法及区别

GOOGLE的计算方法现在已经不适用了..
同行啊

9. 了解谷歌规则就能懂谷歌

淡定，
我相信没人敢说自己是专家，只不过别人实践的多，也确实有了很大的效果，我觉得google没有一沉不变的算法规则，
大家都需要不断的跟进，摸索，总结，再去实践。