谷歌算法与百度算法
① 百度SEO和谷歌SEO的区别有哪些
以下选自“我爱优化网”。
首先来看网络优化，网络作为全球最大的中文搜索引擎，针对中文站点当然会给予优先权。如果网站的服务器还是在国内，那么被网络收录的机会和速度都会加倍的。
再来看谷歌优化，和网络一样谷歌也会给本地服务器优先权，但是不会像网络那样的明显，而对于语言限制的话并不多，这里需要特别强调是要重点优化的语言最好还是能占网站大部分的页面，语言穿插对整个网站的排名有很大的不利的影响，语言的唯一性还是很重要的。至于域名种类的话使用本地域名有助于排名，跟网络相反，谷歌的人工干预没网络那么明显，谷歌很看重外部链接当然更看重PR。
从搜索引擎的算法来看，网络没有一个比较全面的网站优化标准，网络人工干预强烈导致网络算法不太稳定，可能有很多套算法，而网站权威越高，排名就越好，网络有很强的门户观念，如果你的网站内容被像新浪之类的门户站点盯上，那么你的原创就成了伪原创，原因很简单，你的权重不如人家。网络对网站内容的原创新也很高，复制的内容很难收录，并且非常注重网站首页的权重，热词在首页的频率要多，内链方面重要性一般，对网站的keyword和meta关注比较低，对于拼音的搜索能力比较强，对网站的收录普片比较慢，有一个缓冲期;
而对于谷歌，基本上有一套方法去优化，算法相对标准清楚，对网站平台权重会比较公平，即使是新站也有给予优化的机会，对于原创性好的网站会比较容易提升排名，但是不会处罚复制内容，相对更加关注网站首页的内容相关性和外联导入的登陆页，首页不是唯一重要的，并且对于网站内链比较重要，对于网站的keyword和meta属性比较关注，完全可以透过这两个属性来优化，然后网站收录相对较快，但是收录量有时不太稳定，例如北京摄影工作室的收录就是上上下下的状态，但是这并不会影响到网站的排名。
不管是网络优化还是谷歌优化，都不能抱着一颗为了优化而优化的心态。作为一个合格的SEO从业人员，网站的用户体验才是我们一直应该关注的。只有用户喜欢你的网站，搜索引擎才会喜欢你的网站，毕竟搜索引擎也是网站的一个普通访问者，不是吗?
② 究竟怎样才能了解百度算法谢谢了，大神帮忙啊
网络算法是指网络公司对于网站排名的一种计算公式,谷歌的就是谷歌算法.而这种算法是琢磨不透的,我们只能通过蜘蛛对于网站抓取的修改
③ 百度SEO和谷歌SEO有什么不一样
对于不同搜索引擎的优化，原理是相通的，基本方法也大同小异，只是在一些细节有不同罢了。不同搜索引擎的未来趋势是越来越相似，SEO人员应该更多地考虑搜索引擎的相似之处。只要抓住SEO的根本原理，做好基础优化，一般来说所有的搜索引擎排名都会不错，不同的搜索引擎上细微差别造成不同的排名是正常的，但对一个优秀的网站来说，不会有太大的区别。 在收录方面，Google很容收录新的网站，一个新网站上线后，如果有几个相对不错的外链，Google就会很快收录新网站，网站上内容就是转载的文章不是原创，影响也不会太大。但是GOOGLE有沙盒效应，收录容易，想获得好的排名就比较难了。网络正好相反，新网站让网络收录是一个难题，要需要比较长的考核期。但是一旦被收录，比较容易获得排名和流量。网站在开始的时候原创性对于网络来说比较重要。 网络对首页比较看重，对内页相对要次要，而GOOGLE对所有页面一视同仁，不管是首页还内页，在搜索结果时，Google返回的内页想对要多。而要在网络获得好的排名，而是需要首页，因此可能会影响网站架构及不同关键词在网站上的分布处理。 Google对外链接很重视，对页面内容则没有这么敏感。经常看到排在第一页的页面中，关键词在页面上出现一次的也没有，有的出现十次的也有。但是还是建议大家把关键词密度控制在2%到8%之间。Google对于关键词在页面上出现在的次数、位置、看不出明显、有规律的偏好。而查看排在前几十位的页面的外部链接，排在前面的通常比排在后面的外部链接质量高，数量也多。 网络对外部链接的依赖性相对要小，对页面的相关性却比较敏感，主要体现在，在网页的正确位置出现关键词有助于排名，但对关键词显得堆积时更容易引来惩罚。相对于GOOGLE不会因为关键字出现多次给予好的排名，也不会因为关键词出现次数给予惩罚。 网络排名经常大起大落，而GOOGLE对网站的排名总是渐近式的，在几个月的时间内平稳增长。网络上的排名可能在一夜之间全部消失。网络对网站更新比较看重，持续有规律增加内容往往可以有效地提高在网络的排名。GOOGLE对更新没有这么敏感，当然持续更新肯定是好事。总的来说。本质上各搜索引擎没有区别，只要大家做好基本优化工作就可以了。
④ 百度算法有哪些
网络搜索引擎算法：绿萝算法、绿萝算法2.0、石榴算法、原创星火计划、冰桶算法、飓风1.0,2.0,3.0，极光算法，烽火算法等等
⑤ 百度SEO和谷歌SEO有差别吗
其实没有差别，从事的人高低水平不平，导致了有差别。
一个网站做好之后，你会发现你的网站在各个搜索引擎都有排名。但是某个关键词排名在哪个位置，是个人控制不了的。
我们能控制了的，是尽可能好的优化网站，提高网站权重，使网站更多的关键词获取到排名。
网络和谷歌的算法一定是不一样的。这是必然现象。就像摩天大楼，每一座都不一样。但要盖这个摩天大楼所用的知识是一样的。
所以优化网站，尽自己所能好好优化，只要按照正确的方法排名一定会有的。不要把大量的时间浪费在研究搜索引擎的算法上。做项目更重要。
⑥ 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。
⑦ 百度公司的百度算法和google公司的google算法
一个是有钱啥干啥都行，就是竞价排名。一个是靠不断更新设计优秀的排序算法，尽量准确的提供用户所需要的结果。
两个公司的完全两条路，你奢望了。
⑧ 百度seo和google seo算法比较
网络seo和google seo算法比较
1、自家产品优势
输入任意一个热门关键词，网络首页基本都会出现网络自家产品的排名，即使这些自家产品没有做过任何SEO，它们依然能够坚挺的排在首页。SEO人如果能学会利用网络自家产品借力使力，可以达到事半功倍的效果。
而谷歌对于自家产品一视同仁，如果违反谷歌站长指南，即使是自家产品，谷歌一样格杀勿论，谷歌日本、谷歌浏览器等被降权就是很好的例子们。
所以，要做好谷歌SEO，必须严格遵守谷歌站长指南，没有捷径;要做好网络SEO，如果要短期获得效果，尝试借助网络自身平台的优势将会是一个很不错的想法。
2、搜索结果首页用户行为
在谷歌，用户找到他们想要的信息通常只需要网络用户一半的时间(谷哥是30秒，而度娘是55秒)，大部分用户只看前三个结果;
反之，在网络，用户通常会把搜索结果上的内容从头扫到尾，同时我们注意在网络的那张热力图上，红点表示点击，大量出现在网络搜索框和底部相关搜索上，而非搜索结果的网页，这对于网络来说可不算是一个给力的数据，那为啥会这样子?很大程度原因要和搜索质量有关，网络的搜索结果相对是比较混沌的，很多时候用户根本分不清那些是付费广告，那些是自然结果，而通常这些付费广告的内容又不能很好满足用户的需求，所以用户可能会选择再次提炼搜索字词，或者干脆拉到底部看相关推荐去再次寻找他们真正想要的内容。当然，可也是为什么网络用户平均要花费55秒，几乎是谷歌的两倍的搜索时间去发现他们想要的信息。
3、页面收录
从页面收录的时间来看，谷歌绝对是比网络快很多，而且通常只要在外围放置少量的外链入口谷歌就能顺着链接爬到你的网站并且建立索引，而网络则不同，对于新站不会立刻收录，甚至相当长的时间都不收录。新网站通过网络的考核期后，网络才开始收录你的网站，这个考核期对于很多站长来说是比较难熬的，考核期的时间有时候确实让人琢磨不透，有的网站甚至一个多月两个月才开始收录，也有的网站两三天就收录了，如果说是一些高质量的网站收录快，质量较差的网站收录慢也能理解，可是据了解一些非法的网站、质量很差的网站也有很多很快就被收录了，这就让人有些琢磨不透了。
所以，做网络SEO，特别是新站，不要随便去保证别人二、三个月见效之类的话，很可能两个月网络都没有把你的网站放出来，呵呵。所以一般我们和客户去谈这样类型的SEO优化，都是至少要6个月的优化期，少于这个时间一般是不做的，除非他不要保证绩效。
4、对待新站的策略
对待新站网络和谷歌都有各自的审核标准，谷歌有谷歌沙盒，网络也有自己的审核期，从持续的时间来看，基本上也差不过，都为3-6个月的时间。不同的是，过了审核期后，谷歌评判关键词排名的标准更多是从这个页面本身的质量度和外部链接的推荐情况来排序，不会因为你的站点年轻而影响某个具体页面的排名，而网络依旧会考虑整站的权重，所以新站很难从网络获取热词、难词的排名，更多的情况是通过大网站转载之后，被大网站抢去流量和排名，而对于谷歌来说，新站获取热词排名是极有可能的事情。
5、网站被K后的恢复机制
网站一定被谷歌K了之后，不用过于担心，按照谷歌站长指南调整好自己的网站，再通过谷歌管理员工具和谷歌沟通，谷歌会重新观察网站是否改正之前的作弊手段，一旦改正之后，谷歌还是会恢复的。但网络，如果网站被K，那么恢复的几率就很小了，虽然网络也有申诉通道，但是个人认为这些只是形式上的摆设，大部分得到的回复都是答非所问，当然网络也可以怪大部分站长问的问题很不明确，属于无效提问。但事实上，即使是有效提问，处理的速度和回复效率仍然是很低下的，如果要举例，足可以写一篇博文，这里暂不详述。当然这个也是和网络自身人员的素质有关，没有专人专项去管这件事情必然导致目前这种尴尬的局面。所以对于网络SEO，一定要严格遵守网络站长指南，虽然可以说有些网站作弊也能排到网络首页，这种情况我无法解释，就像为什么有些人无所作为，在公司里混混也能拿高工资，或许看到的只是表面现象。
6、robots协议遵守情况
谷歌完全遵守robots协议，一旦robots设置屏蔽谷歌蜘蛛之后，谷歌就不会对网站进行抓取和索引，但是网络似乎并不严格遵守，当给网站设置robots协议之后，网络蜘蛛有时会绕过/无视robots文件，仍然会继续爬行空间文件，当然这里只是说它们在爬行，没有放出来而已，但，个人猜测，网站数据都完完整整的被网络记录在他们的服务器内，只是没有生成摘要在搜索结果页显示而已。网络并不严格遵守robots协议。
7、外部链接评判标准
谷歌和网络对于外链的评判标准其实很不同，对于谷歌而言，外链更像是外部推荐，不仅仅局限于那个写在a标签里面可以直接点击的链接，来自social端的推荐因素也能够影响排名。而对于网络来说，链接就是链接，和social没有直接关系，同时网络也会认可那些没有写在a标签里的链接(这点谷歌是不接受的)，这个也是取决于互联网这个大环境，很多人不愿意给可以点击的外链，但是这些外链又确实是真心推荐的，到底算还是不算呢?网络站长平台说过，评判链接的唯一标准就是这条链接是否是用户真心推荐。所以，不管链接形式如何，只要这条链接推荐的东西有价值，就被网络算做一条外部链接，并且可以传递权重。
另外，外链重要程度网络和谷歌也各不相同。谷歌认为外链(外部的真实推荐)是网站的一个非常重要的信号，甚至要比一些站内SEO优化，如关键词密度，H标签、内链、URL结构都重要，因为谷歌完全有能力去索引和识别一个网站，而用户推荐的数据是谷歌所看中的。
而网络则不同，外部链接重要性占比没有谷歌那么大，一方面中国互联网的推荐机制还不够成熟，外链的可信度其实并不怎么高;另一方面，网络自身对于网站的索引和识别能力并没有谷歌那么强，所以对于网络SEO，做好站内优化、特别是关键词部署、网站结构梳理包括导航、内链机制都是非常重要的。
8、内容更新
网络似乎比谷歌更重视内容的更新，一个网站或者页面有持续更新的内容对于网络来说是很友好的。也可以搜索一些冷门行业的热门关键词看看搜索结果前十的网站异同，你会发现排在谷歌前十的网站的内容几乎不怎么更新，而如果要排到网络首页的话，网站则必须是有海量内容更新机制，网络给予新鲜内容的权重度要远高于谷歌。
9、原创识别机制
中国互联网转载和抄袭是司空见惯的事情，这个时候对搜索引擎来说，识别原创的能力就显得尤为重要，网络这方面做得非常不好。
10、热门事件效应速度
谷歌对于热门信息的处理相对较快，往往能够很准确的找到新闻源的位置，而网络更多的是依靠大网站来获取热门信息，一旦小网站上有热点内容而又没有被大网站即时发现的话，网络是很难在短期内挖掘到的，所以这就是为什么网络要和新浪微博达成战略合作关系来共享数据，也是看中微博的一个短频快的特性，包括网络也会开放API接口与各大网站进行数据共享，就是为了弥补网络蜘蛛抓取的局限性和对热点把控能力弱这样一个无法在短期弥补的特性。
⑨ 谷歌和百度的算法究竟有什么不同
收录时间
从新站收录的时间来讲，google快于网络，网络对于新站不会立刻收录，甚至相当长的时间内都不会收录，只有通过网络的考验期后，网络才会大量收录该站点内容，这需要很长一段时间，同时都会让站长们感到焦急。
区别二：内链规则
Google基本不考虑链接的深度问题，他所考虑的是符合检索者，所以很多低一级的目录页面很容易得到好的排名。而网络对待链接深度有一定的等级制度，首页权重最高，内页则会下降一个等级。
区别三：排名优化规则
google比网络慢，因为对于新站google有一个沙盒效应，新站优化的再好，六个月之内也可能没有很好的排名!不过沙盒是可以避免的，这就需要SEO人员去好好规划和设置了！因为google排名本身就比网络慢!优化不可一下子过多，要循序渐进，不能操之过急。网络可能当你收录后就可能排名很靠前，而Google不会这样，当然各搜索引擎排名也有其自身不确定的因素.需要各站长们自己在seo实践中进行总结。
区别四：内容喜好偏重
网络偏重于游戏，娱乐，音乐，休闲生活等类；google偏重于技术类， google像一个技术前辈，喜欢原创，也喜欢有技术含量的东西。其中有很多判断原创的因素，其中就有网页的反向链接，收录的时间，PR值的高低等等，很多因素加在一起决定了你的网站的排名和权重。
区别五：外链权重
谷歌重视的是链接的相关性，网络不仅重视相关性，而且还考虑连接的广泛度。所以新站需要投放大量的高质外链来增加网站的权重。不管怎样，只要是高质量的站点，网络和Google都会喜欢的。
⑩ 百度主流相关性算法有哪些你知道多少
一般是谷歌能走到哪一步，网络也会跟到哪一步。除了PR值的算法，是基于李彦宏。 这里介绍的主流算法是—— Simhash算法 1、主流算法——Simhash算法 我们一般判断文本与文本之间的相关性是很容易的。你算法的效率，直接决定了你的使用性。 通过此算法能够了解网页间的相关性对比和搜索引擎达到去重的效果。网络和谷歌都有基于此原理。这个大家可以网络一下具体解释。 2、相关性算法的对比程度 我们了解算法，是为了获得更多的权重。在应用上，我们主要在以下几个方面。 第一：外链的有效性方面。比如，你是旅游类站点，那么你做的友链都是旅游类。那么有些企业站很难找到相关的。那么可以找，本地的，同行业的。但是我们心里清楚，相关性的总比不相关性的好。那么找本地的、同行业的大家都没有底，但是不管你是找同行业的还是本地的，其实没有那么大的影响。 第二，站内相关性。比如说内链，现在内链的列表都是随机推荐的。随机推荐的效果是最差的。随机推荐的越多，质量就最低，也是网络这次算法调整的内容之一，那么那些网站是最多的？医疗站，几乎是所有行业里面最普遍的。随机生成 这里，老师将会让你彻底改变关于相关性的看法。一个是外链相关性方面，一个是内链相关性方面，一定要看仔细了。 3.外链方面的相关性方面 分两个层次的应用。这里讲两个基础的两个概念，一个是谷歌PR值算法和网络的超文本链接算法，是怎么来识别权威性的？我们在一个行业为什么要进行权威性的识别？在任何团队里面都有自己的领袖，这个是一个自然现象。因为权威性的指导，能够给信息带来信用度。对信用的评级是有一定的层级的。因为搜索引擎是一个信息平台，那么对信息就必须有一个权威性指导。所以搜索引擎就必须有两个识别，一个是枢纽，一个是权威性。那么什么是枢纽？中心的意思。 权威性的建立，是有一些枢纽组成的。一个权威性站点，是接收了很多枢纽的指向的。枢纽是链接，但是链接不一定是枢纽。这个就是ICO标签。如果你想成为权威性网站，那么你要做的应该是不同行业的链接。如果你做的都是同行业的链接，你就成为不了权威性网站。 权威是指整个互联网的权威，还是某个行业？权威可不可以跨行？旅游行业的权威网站可不可以对酒店行业网站投票？我们所说的 高权重站点，针对的是行业，不是跨行业。 我们听说一个高权重网站，我们都去发外链，以为可以带来大量权重，其实错了。他只能给他的那个行业的网站带来权重。 枢纽链接是对不同的权威网站进行指向的。这个链接的导出页面（枢纽），是对不同行业进行导向的。 如果你的网站都是同行业的，那么你不是枢纽，也不可能称为权威。做外链，请找枢纽 了解搜索引擎的相关性算法了吗？