在互联网时代，搜索引擎可以说是日常生活的一部分。不仅如此，搜索引擎历经20多年的风霜雨雪，仍然牢牢占据着流量入口，不得不让人感叹。
而且，提起搜索引擎，我们都会想到一家高大上的巨无霸公司和一家被黑出xiang的巨霸公司。足以见得搜索引擎的巨大作用。
作为产品人，对此当然不能视而不见，也应该了解了解其工作原理。
搜索引擎工作原理大致可以分为3个步骤
1. 爬行与抓取
2. 预处理
3. 排序
所谓一图胜千言，没图我说个……
下面详细叙述：
- 爬行与抓取
简单地说：就是搜索引擎蜘蛛沿着互联网络爬行并抓取其爬行的页面，将这些抓取的页面存储起来。
说到这，你可能会问：为什么叫「蜘蛛」？
为了抓取尽量多的页面，搜索引擎会跟踪页面上的链接，从一个页面爬行到下一个页面，好像蜘蛛在蜘蛛网上爬行那样，这就是搜索引擎蜘蛛这个名称的由来。
搜索引擎在跟踪网络上的链接时，会使用一定策略，因为现在的网络链接太多。最简单的爬行遍历策略有两种，一种是深度优先，一种是广度优先。
还有一点值得一提：搜索引擎访问网站页面时类似于普通用户使用的浏览器。搜索引擎蜘蛛抓取的数据存入原始页面数据库，其中的页面数据与用户浏览器得到的HTML完全一样。
- 预处理
由于抓取的页面数量太大（以"亿"为单位），无法快速实时排序，所以需要预处理。这就是产品设计中的「复杂性守恒原则」，我们没办法让用户等待十几秒甚至更久，就只能在后台处理上下功夫。
在一些资料中，「预处理」也被称为「索引」，因为「索引」是预处理最主要的内容。
预处理的过程比较复杂，值得一提的有这么几点：
去重：对于内容相似度高的，搜索引擎不喜欢，因为用户不喜欢这样的内容。而且，搜索引擎的去重算法很可能不止于页面级别，而是进行到段落级别。因此，混合不同文章、交叉调换段落顺序也不能使转载和抄袭变成原创。所以，少抄袭，多原创吧。
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正向索引：可以简称为「索引」。通过这个步骤，搜索引擎将页面及关键词形成词表结构存储进索引库。简化的索引词表形式如下。你看，这样就得到了每个文件（如每个页面）的对应关键词。这样用户就能搜索了吗？还不行。
文件ID 内容 文件1 关键词1，关键词2，关键词7…… 文件2 关键词1，关键词3，关键词8…… 文件3 关键词2，关键词4，关键词6…… …… …… -
倒排索引：正向索引虽然提供了文件与关键词的对应关系，但无奈用户搜索的是关键词，因此搜索引擎还需根据这些对应关系找到某关键词对应的文件，这样的计算量无法满足实时返回排名结果的要求。因此，还需要倒排索引。倒排索引与正向索引刚好相反，它以关键词为关键，简单来说如下表：
关键词 文件 关键词1 文件1，文件2，文件7…… 关键词2 文件1，文件3，文件8…… 关键词3 文件2，文件4，文件6…… …… ……
得到了倒排索引，就能很快地根据用户搜索的关键词找到对应文件，但这样就够了吗？别天真啊。
通过上述步骤，其实只得到了页面本身的内容。说白了，就是页面本身告诉搜索引擎自己如何如何。
俗话说：王婆卖瓜，自卖自夸。
就像我们网购时不仅会看店家给的商品介绍，还会看看买家的评论一样，页面内容质量，也需要其他人的评价——这里的「其他人」指「其他页面。」所以，我们还需要链接关系计算。
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链接关系计算：每个页面上都有链接，不同页面之间用链接互相关联起来，这些关联关系，就形成了其他页面对某个页面的评价。这些复杂的链接指向关系形成了网站和页面的链接权重。说到链接关系计算，有这么几类算法比较出名。
- 李彦宏超链分析专利-1997
- HIITS算法-1997
- TrustRank算法-2004
- Google PR-1996
- Hilltop算法-2000
- 排名
发现没有：排名，是用户是用户唯一能感觉到的步骤，爬行与抓取、预处理，都在后台完成。正因如此，用户才会感到用起来十分快捷。
排名的过程也比较复杂，其中值得一提的有如下几点：
- 搜索词处理：说白了，就是处理用户输入的关键词。这一步对用户来说更为关键，因为搜索引擎还不够智能，需要我们去学习一些高级指令，以获得更为精准的内容。
但由于每个关键词对应的文件数量都可能是巨大的（如几亿个），处理如此庞大的数据量，无法满足用户对「快」的需求。同时，用户并不需要所有内容，他们往往只查看前几页内容，甚至很多用户只查看第一页的前几条内容。因此，选择一定数量的内容进行处理，很有必要。这就涉及到选择初识子集。
但如何选择呢？这是一个问题。
选择初识子集：选择出示子集，关键在于「权重」。所以说权重有多重要，即使页面做得好，但权重不高，连做备胎的机会都没有。
相关性计算：这是排名过程中最重要的一步，最终搜索结果页面的排名基本按照相关性从高到低排序。
但到此就结束了吗？还没有哦。
排名过滤及调整：为了保证用户搜索结果更符合用户需求，搜索引擎需要过滤掉那些处心积虑钻空子的页面，在这一步，搜索引擎会找出这些页面并施加惩罚。典型的例子是百度的11位。所以，过度优化有风险。
查询及点击日志：通过这一步，搜索引擎记录了用户的一些数据，从而为后续的优化提供依据。这和产品日常工作中的数据埋点有些相似。
