網(wǎng)站優(yōu)化SEO中搜索引擎糾錯(cuò)算法

badcase翻譯過來就是壞案例的意思，經(jīng)過大量的壞案例記錄，搜索引擎會收集很多的案例資料，假如下次碰到不合理的搜索結(jié)果，就會將這些案例的特征進(jìn)行印證，假如有類似的就進(jìn)行調(diào)整，當(dāng)然這需要一個(gè)很強(qiáng)大的搜索算法。

一套搜索算法除了強(qiáng)壯的程序機(jī)制，還有一組經(jīng)驗(yàn)參數(shù)來輔助運(yùn)營，這種參數(shù)設(shè)定完全是經(jīng)驗(yàn)活，而且除了更終結(jié)果數(shù)據(jù)說話，并無十分明確的前期定義方法，比如外鏈權(quán)值多少，標(biāo)題權(quán)值多少，內(nèi)文加粗權(quán)值多少，點(diǎn)擊率權(quán)值多少，這些都需要在運(yùn)營中不斷調(diào)整，以保證結(jié)果的可信性。

1、在智聯(lián)招聘看到了搜索評測專員這個(gè)職位，有一份工作內(nèi)容為“以用戶角度，客觀、公正地評判搜索質(zhì)量，收集搜索badcase”

2、在百度校園看到這么一條信息，“搜索引擎所特有的搜索廣告需要提供給用戶和廣告主盡可能高匹配度的關(guān)鍵詞，也要及時(shí)發(fā)現(xiàn)上述那些檢索詞和廣告詞不符的badcase。”

3、看到關(guān)于百度鳳巢的這么一段描述“更原始的方法是人工查找這樣的badcase，但跟海量的數(shù)據(jù)相比，這樣的方法會耗費(fèi)大量的人力，而人工監(jiān)控badcase也是十分有限的。即使是依靠廣告主的投訴來消除badcase，也不能解決根本問題。”

到這里，可以判定出這是搜索引擎的的一種常見現(xiàn)象，而得出網(wǎng)站SEO優(yōu)化中的Badcase有以下幾種可能：

1、不符合搜索用戶體驗(yàn)的百度搜索結(jié)果

2、網(wǎng)站在搜索結(jié)果里的表現(xiàn)很不正常

搜索引擎并不是對每一個(gè)查詢都能給出更好的結(jié)果，存在一些用戶需求沒有滿足、體驗(yàn)不好的情況(BadCase)，他們需要基于海量搜索數(shù)據(jù)進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)這些BadCase，推動產(chǎn)品升級改進(jìn)，使搜索引擎更加精準(zhǔn)。

研究發(fā)現(xiàn)了多類BadCase，如不出官網(wǎng)結(jié)果、搜索結(jié)果摘要差甚至無摘要、相關(guān)性差、搜索詞糾錯(cuò)錯(cuò)誤等，對此，他們針對大搜索建立十多個(gè)缺陷挖掘模型，建立起“用戶滿足度挖掘模型”、“尋址類搜索挖掘模型”、“糾錯(cuò)詞BadCase挖掘模型”等不同BadCase類型的挖掘方法。在過去的一年時(shí)間中累計(jì)挖掘各類產(chǎn)品缺陷超過5萬個(gè)，有效推動產(chǎn)品的升級和改進(jìn)，成為產(chǎn)品升級決策的一個(gè)重要參考依據(jù)。

例如，當(dāng)用戶使用搜索引擎查找某個(gè)網(wǎng)址的時(shí)候，有可能會因?yàn)椴樵冊~不合適、網(wǎng)頁未收錄或者相關(guān)性排序不合理等原因?qū)е滤阉鹘Y(jié)果中沒有出現(xiàn)用戶想要的網(wǎng)址或者想要的網(wǎng)址比較靠后，天線貓和他的團(tuán)隊(duì)所做的一部分工作就是找出這樣的信息，正確展現(xiàn)真實(shí)的官網(wǎng)，僅這一部分工作，就為產(chǎn)品線挖掘了大量正確官網(wǎng)數(shù)據(jù)，大大提高了尋址類需求的滿足度，為用戶提供更加正確的搜索結(jié)果。

“為了讓搜索結(jié)果更正確、用戶體驗(yàn)更好，我們在這個(gè)項(xiàng)目中通過數(shù)據(jù)分析，做了很多優(yōu)化工作。比如用戶在百度中搜索劉德華，搜索結(jié)果不僅展現(xiàn)劉德華的相關(guān)資料，還會在網(wǎng)頁右側(cè)‘其他人還搜’中展現(xiàn)于劉德華關(guān)系密切的人物，更貼心的是，在網(wǎng)頁底端的‘相關(guān)搜索’中，還有各類與劉德華相關(guān)的搜索熱詞。我們通過數(shù)據(jù)分析提出針對“其他人還搜”和“相關(guān)搜索”兩個(gè)區(qū)域的改進(jìn)措施，有效提升了這兩個(gè)區(qū)域的點(diǎn)擊率。根據(jù)我們的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，在‘知心百科“其他人還搜”卡片內(nèi)實(shí)體入退場策略優(yōu)化’中，我們的項(xiàng)目研究成果給“其他人還搜”帶來了11.4%的點(diǎn)擊率提升;在‘相關(guān)搜索’結(jié)果優(yōu)化后，我們帶來了約17%的“相關(guān)搜索”結(jié)果點(diǎn)擊收益，這些數(shù)據(jù)充分說明在我們在大數(shù)據(jù)挖掘中得到的價(jià)值判定是正確的，對網(wǎng)民的需求分析比較到位。”

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