SEO優(yōu)化中如何提高百度蜘蛛的抓取頻次百度蜘蛛的抓取規(guī)則總結分享

搜索引擎蜘蛛抓取的原始頁面，并不能直接用于查詢排名處理。搜索引擎數(shù)據(jù)庫中的頁面數(shù)都在數(shù)萬億級別以上，用戶輸入搜索詞后，靠排名程序?qū)崟r對這么多頁面分析相關性，計算量太大，不可能在一兩秒內(nèi)返回排名結果。因此抓取來的頁面必須經(jīng)過預處理，為很后的查詢排名做好預備。

和爬行抓取一樣，預處理也是在后臺提前完成的，用戶搜索時感覺不到這個過程。

1.提取文字

現(xiàn)在的搜索引擎還是以文字內(nèi)容為基礎。蜘蛛抓取到的頁面中的HTML代碼，除了用戶在瀏覽器上可以看到的可見文字外，還包含了大量的HTML格式標簽、JavaScip程序等無法用于排名的內(nèi)容。搜索引擎預處理首先要做的就是從HTML文件中去除標簽、程序，提取出可以用于排名處理的網(wǎng)頁面文字內(nèi)容。

2.中文分詞

分詞是中文搜索引擎特有的步驟。搜索引擎存儲和處理頁面及用戶搜索都是以詞為

基礎的。英文等語言單詞與單詞之間有空格分隔，搜索引擎索引程序可以直接把句子劃分為單詞的集合。而中文詞與詞之間沒有任何分隔符，一個句子中的所有字和詞都是連在一起的。搜索引擎必須首先分辨哪幾個字組成一個詞，哪些字本身就是一個詞。比如“減肥方法”將被分詞為“減肥”和“方法”兩個詞。

中文分詞方法基本上有兩種，一種是基于詞典匹配，另一種是基于統(tǒng)計。

基于詞典匹配的方法是指，將待分析的一段漢字與一個事先造好的詞典中的詞條進行匹配，在待分析漢字串中掃描到詞典中已有的詞條則匹配成功，或者說切分出一個單詞。

按照掃描方向，基于詞典的匹配法可以分為正向匹配和逆向匹配。按照匹配長度優(yōu)先級的不同，又可以分為很大匹配和很小匹配。將掃描方向和長度優(yōu)先混合，又可以產(chǎn)生正向很大匹配、逆向很大匹配等不同方法。

詞典匹配方法計算簡單，其正確度在很大程度上取決于詞典的完整性和更新情況。基于統(tǒng)計的分詞方法指的是分析大量文字樣本，計算出字與字相鄰出現(xiàn)的統(tǒng)計概率，幾個字相鄰出現(xiàn)越多，就越可能形成一個單詞。基于統(tǒng)計的方法的優(yōu)勢是對新出現(xiàn)的詞反應更快速，也有利于消除歧義。

3.去停止詞

無論是英文還是中文，頁面內(nèi)容中都會有一些出現(xiàn)頻率很高，卻對內(nèi)容沒有任何影響的詞，如“的”、“地”、“得”之類的助詞，“啊”、“哈”、“呀”之類的感嘆詞。“從而”“以”、“卻”之類的副詞或介詞。這些詞被稱為停止詞，因為它們對頁面的主要意思沒什么影響。英文中的常見停止詞有the，a，an，to,of等。

搜索引擎在索引頁面之前會去掉這些停止詞，使索引數(shù)據(jù)主題更為突出，減少無謂的計算量。

4.消除噪聲

絕大部分頁面上還有一部分內(nèi)容對頁面主題也沒有什么貢獻，比如版權聲明文字、導航條、廣告等。以常見的博客導航為例，幾乎每個博客頁面上都會出現(xiàn)文章分類、歷史存檔等導航內(nèi)容，但是這些頁面本身與“分類”、“歷史”這些詞都沒有任何關系。用戶搜索“歷史”、“分類”這些關鍵詞時僅僅因為頁面上有這些詞出現(xiàn)而返回博客帖子是毫無意義的，完全不相關。所以這些區(qū)塊都屬于噪聲，對頁面主題只能起到分散作用。

搜索引擎需要識別并消除這些噪聲，排名時不使用噪聲內(nèi)容。消噪的基本方法是根據(jù)HTML標簽對頁面分塊，區(qū)分出頁頭、導航、正文、頁腳、廣告等區(qū)域，在網(wǎng)站上大量重復出現(xiàn)的區(qū)塊往往屬于噪聲。對頁面進行消噪后，剩下的才是頁面主體內(nèi)容。

5.去重

搜索引擎還需要對頁面進行去重處理。

同一篇文章經(jīng)常會重復出現(xiàn)在不同網(wǎng)站及同一個網(wǎng)站的不同網(wǎng)址上，搜索引擎并不喜歡這種重復性的內(nèi)容。用戶搜索時，假如在前兩頁看到的都是來自不同網(wǎng)站的同一篇文章，用戶體驗就太差了，雖然都是內(nèi)容相關的。搜索引擎希望只返回相同文章中的一篇，所以在進行索引前還需要識別和刪除重復內(nèi)容，這個過程就稱為“去重”。

6.尤其文件處理

除了HTML文件外，搜索引擎通常還能抓取和索引以文字為基礎的多種文件類型，如PDF、Word、WPS、XLS、PPT、TXT文件等。我們在搜索結果中也經(jīng)常會看到這些文件類型。但目前的搜索引擎還不能處理圖片、視頻、Flash這類非文字內(nèi)容，也不能執(zhí)行腳本和程序。

雖然搜索引擎在識別圖片及從Flash中提取文字內(nèi)容方面有些進步，不過距離直接靠讀取圖片、視頻、Flash內(nèi)容返回結果的目標還很遠。對圖片、視頻內(nèi)容的排名還往往是依據(jù)與之相關的文字內(nèi)容，具體情況可以參考后面的整合搜索部分。

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