圖書館管理員們提出最多的問題之一是：“對于什么樣的結果應該位于搜索列表的最上方，Google是如何選擇的？”現在品質工程師馬特-卡茲介紹了快速入門的知識，解釋了Google是如何在網上爬行和索引，以及如何評定搜索結果等級的。馬特也向學校圖書館管理員提出建議，告訴他們如何輔導學生。

爬行和索引

在你瀏覽包含了Google搜索結果的網頁之前，要發生很多事情。首先是在萬維網數以十億計的網頁上爬行和索引，這個工作是由Googlebot完成的，它負責與全球的網絡服務器連接以收集文件。爬行不是真的在網上漫游，而是訪問網絡服務器返回到一個特定的網頁上，接著掃描該網頁建立超鏈接并為每一個網頁編上號碼。爬行可收集大量的文件，但這些文件還不能直接用于搜索。

如果沒有索引，在你想查詢如“civil war”（南北戰爭）等內容時，Google的服務器將不得不在你每次搜索時閱讀每一份文件的內容。因此第二個步驟是要建立一個索引，這樣就需要“轉換”爬行所獲得的數據。為了不必在每一份文件上掃描每一個單詞，就需要在數據上做些文章，以便顯示包含了特定單詞的所有文件。例如，假設單詞“civil”在編號為3、8、22、56、68和92的文件上出現過，而單詞“war”出現編號為2、8、15、22、68和77的文件上。

一旦建立了索引，就開始對文件進行等級評定并確定它們的相關性。假如某個人上Google搜索并輸入“civil war”，為呈現和評價搜索結果需要做兩件事：一是查找包含了用戶提問的網頁；二是按照相關性排定匹配網頁的位置。Google已經開發出一個有趣的技術可加速第一步驟的過程：不是將所有索引存儲在一臺電腦上，而是使用數百臺電腦做這種工作。由于任務被分配到很多電腦上，使得查詢答案更為迅速。

為更加形象地描述這個過程，可以設想下一本30頁厚書的索引。如果一個人在索引中查找數頁的信息，那么每一次搜索都至少需要花幾秒鐘的時間；但如果你將索引的每一頁分給不同的人去查找呢？三十個人分別查找索引的不同部分，要比一個人獨自查找快的多。同樣，Google也是將數據分配到各臺電腦上以便可以更快地查找文件。

如何查找包含了用戶提問的網頁？讓我們返回到上面舉的“civil war”例子。單詞“civil”在編號為3、8、22、56、68和92的文件上，單詞“war”在編號為2、8、15、22、68和77的文件上，我們可以在網頁上顯示文件并尋找包含兩個單詞的文件（從下表中可以看出是8、22和68號文件）。

單詞civil 3 8 22 56 68 92
單詞war 2 8 15 22 68 77
兩個單詞都出現 8 22 68

包含了一個單詞的文件列表被稱為“文件標識列表”，查找包含兩個單詞的文件被稱為“文件標識列表的交集”。

評定搜索結果

有了包含用戶提問的網頁后，就該按照相關性評定網頁了。Google使用了很多技術，其中PageRank算法是最有名的。PageRank評定的是兩種事情：從網站到某一網頁有多少個鏈接，提供鏈接的網站的排名。使用PageRank，來自CNN和紐約時報網站的鏈接的價值，是很多不太有名網站的兩倍。

除了PageRank外Google還使用了很多其他技術，例如一份文件所包含的“civil”和“war”兩個單詞靠的很近，就比只使用了“war”單詞的包含“Revolutionary War”（獨立戰爭）的文件相關性要大的多。另外在題目中出現了“civil war”的網頁，它的相關性就比題目為“19th Century American Clothing”（19世紀的美國服裝）要重要的多。同樣如果“civil war”在網頁上出現了數次，比出現一次的網頁要相關的多。

Google的目的是要找到知名度和相關性都大的網頁。如果兩個網頁出現匹配提問的信息數量幾乎一樣，我們常常會選擇更有名網站的鏈接。但如果其他方面表明一個網頁更為相關，也會選擇更少鏈接或更低排名的網頁。例如，一個網頁全篇都是講“南北戰爭”的內容，會比只是略微提到“南北戰爭”的網頁更為有用，即使這個網頁是出現不太有名的網站上。一旦我們有了文件的列表和分值，就會選擇最高分值、最匹配的文件。

Google從包含了提問單詞的每一份文件中提取幾句話作為摘要顯示，接著將排好的URLs和摘要顯示在搜索結果上。正如你所知道的運行一個搜索器需要大量的計算資源。每一次搜索需要500臺以上的電腦一起工作，搜索的時間還不到半秒鐘。