爬行和抓取
爬行和抓取是搜索引擎工作的第一步，完成数据收集任务。
蜘蛛
跟踪链接
为了抓取网上尽量多的页面，搜索引擎蜘蛛会跟踪页面上的链接，从一个页面爬到下一个页面，就好像蜘蛛在蜘蛛网上爬行那样，这也就是搜索引擎蜘蛛这个名称的由来。最简单的爬行遍历策略分为两种，一是深度优先，二是广度优先。
深度优先搜索
深度优先搜索就是在搜索树的每一层始终先只扩展一个子节点，不断地向纵深前进直到不能再前进(到达叶子节点或受到深度限制)时，才从当前节点返回到上一级节点，沿另一方向又继续前进。这种方法的搜索树是从树根开始一枝一枝逐渐形成的。
深度优先搜索亦称为纵向搜索。由于一个有解的问题树可能含有无穷分枝，深度优先搜索如果误入无穷分枝(即深度无限)，则不可能找到目标节点。所以，深度优先搜索策略是不完备的。另外，应用此策略得到的解不一定是最佳解(最短路径)。
广度优先搜索
在深度优先搜索算法中，是深度越大的结点越先得到扩展。如果在搜索中把算法改为按结点的层次进行搜索， 本层的结点没有搜索处理完时，不能对下层结点进行处理，即深度越小的结点越先得到扩展，也就是说先产生 的结点先得以扩展处理，这种搜索算法称为广度优先搜索法。
在深度优先搜索算法中，是深度越大的结点越先得到扩展。如果在搜索中把算法改为按结点的层次进行搜索， 本层的结点没有搜索处理完时，不能对下层结点进行处理，即深度越小的结点越先得到扩展，也就是说先产生 的结点先得以扩展处理，这种搜索算法称为广度优先搜索法。
吸引蜘蛛
哪些页面被认为比较重要呢?有几方面影响因素：
· 网站和页面权重。质量高、资格老的网站被认为权重比较高，这种网站上的页面被爬行的深度也会比较高，所以会有更多内页被收录。
· 页面更新度。蜘蛛每次爬行都会把页面数据存储起来。如果第二次爬行发现页面与第一次收录的完全一样，说明页面没有更新，蜘蛛也就没有必要经常抓取。如果页面内容经常更新，蜘蛛就会更加频繁地访问这种页面，页面上出现的新链接，也自然会被蜘蛛更快跟踪，抓取新页面。
· 导入链接。无论是外部链接还是同一个网站的内部链接，要被蜘蛛抓取就必须有导入链接进入页面，否则蜘蛛根本没有机会知道页面的存在。高质量的导入链接也经常使页面上的导出链接被爬行深度增加。一般来说网站上权重最高的是首页，大部分外部链接是指向首页，蜘蛛访问最频繁的也是首页。离首页点击距离越近，页面权重越高，被蜘蛛爬行的机会也越大。
地址库
为了避免重复爬行和抓取网址，搜索引擎会建立一个地址库，记录已经被发现还没有抓取的页面，以及已经被抓取的页面。地址库中的uRL有几个来源：
(1)人工录入的**网站。
(2)蜘蛛抓取页面后，从HTML中解析出新的链接uRL，与地址库中的数据进行对比，如果是地址库中没有的网址，就存入待访问地址库。
(3)站长通过搜索引擎网页提交表格提交进来的网址。
蜘蛛按重要性从待访问地址库中提取uRL，访问并抓取页面，然后把这个uRL从待访问地址库中删除，放进已访问地址库中。
大部分主流搜索引擎都**一个表格，让站长提交网址。不过这些提交来的网址都只是存入地址库而已，是否收录还要看页面重要性如何。搜索引擎所收录的绝大部分页面是蜘蛛自己跟踪链接得到的。可以说提交页面基本t是毫无用处的，搜索引擎更喜欢自己沿着链接发现新页面。
文件存储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是完全一样的。每个uRI，都有一个独特的文件编号。
爬行时的复制内容检测
检测并删除复制内容通常是在下面介绍的预处理过程中进行的，但现在的蜘蛛在爬行和抓取文件时也会进行定程度的复制内容检测。遇到权重很低的网站上大量转载或抄袭内容时，很可能不再继续爬行。这也就是有的站长在日志文件中发现了蜘蛛，但页面从来没有被真正收录过的原因。
预处理
在一些SEO材料中，“预处理”也被简称为“索引”，因为索引是预处理最主要的步骤。
搜索引擎蜘蛛抓取的原始页面，并不能直接用于查询排名处理。搜索引擎数据库中的页面数都在数万亿级别以上，用户输入搜索词后，靠排名程序实时对这么多页面分析相关性，计算量太大，不可能在一两秒内返回排名结果。因此抓取来的页面必须经过预处理，为最后的查询排名做好准备。
和爬行抓取一样，预处理也是在后台提前完成的，用户搜索时感觉不到这个过程。
1.提取文字
现在的搜索引擎还是以文字内容为基础。蜘蛛抓取到的页面中的HTML代码，除了用户在浏览器上可以看到的可见文字外，还包含了大量的HTML格式标签、 Javascript程序等无法用于排名的内容。搜索引擎预处理首先要做的就是从HTML文件中去除标签、程序，提取出可以用于排名处理的网页面文字内 容。
除去HTML代码后，剩下的用于排名的文字只是这一行：
今天愚人节哈
除了可见文字，搜索引擎也会提取出一些特殊的包含文字信息的代码，如meta标签中的文字、图片替代文字、Flash文件的替代文字、链接锚文字等。
2.中文分词
分词是中文搜索引擎特有的步骤。搜索引擎存储和处理页面及用户搜索都是以词为基础的。英文等语言单词与单词之间有空格分隔，搜索引擎索引程序可以直接把句子 划分为单词的集合。而中文词与词之间没有任何分隔符，一个句子中的所有字和词都是连在一起的。搜索引擎必须首先分辨哪几个字组成一个词，哪些字本身就是一 个词。比如“减肥方法”将被分词为“减肥”和“方法”两个词。
中文分词方法基本上有两种，一种是基于词典匹配，另一种是基于统计。
基于词典匹配的方法是指，将待分析的一段汉字与一个事先造好的词典中的词条进行匹配，在待分析汉字串中扫描到词典中已有的词条则匹配成功，或者说切分出一个单词。
按照扫描方向，基于词典的匹配法可以分为正向匹配和逆向匹配。按照匹配长度优先级的不同，又可以分为最大匹配和最小匹配。将扫描方向和长度优先混合，又可以产生正向最大匹配、逆向最大匹配等不同方法。
词典匹配方法计算简单，其准确度在很大程度上取决于词典的完整性和更新情况。
基于统计的分词方法指的是分析大量文字样本，计算出字与字相邻出现的统计概率，几个字相邻出现越多，就越可能形成一个单词。基于统计的方法的优势是对新出现的词反应更快速，也有利于消除歧义。
基于词典匹配和基于统计的分词方法各有优劣，实际使用中的分词系统都是混合使用两种方法的，快速高效，又能识别生词、新词，消除歧义。
中文分词的准确性往往影响搜索引擎排名的相关性。比如在百度搜索“搜索引擎优化”，从快照中可以看到，百度把“搜索引擎优化”这六个字当成一个词。
而在Google搜索同样的词，快照显示Google将其分切为“搜索引擎”和“优化”两个词。显然百度切分得更为合理，搜索引擎优化是一个完整的概念。Google分词时倾向于更为细碎。
这种分词上的不同很可能是一些关键词排名在不同搜索引擎有不同表现的原因之一。比如百度更喜欢将搜索词完整匹配地出现在页面上，也就是说搜索“够戏博客” 时，这四个字连续完整出现更容易在百度获得好的排名。Google就与此不同，不太要求完整匹配。一些页面出现“够戏”和“博客”两个词，但不必完整匹配 地出现，“够戏”出现在前面，“博客”出现在页面的其他地方，这样的页面在Google搜索“够戏博客”时，也可以获得不错的排名。
搜索引擎对页面的分词取决于词库的规模、准确性和分词算法的好坏，而不是取决于页面本身如何，所以SEO人员对分词所能做的很少。唯一能做的是在页面上用某种形 式提示搜索引擎，某几个字应该被当做一个词处理，尤其是可能产生歧义的时候，比如在页面标题、h1标签及黑体中出现关键词。如果页面是关于“和服”的内 容，那么可以把“和服”这两个字特意标为黑体。如果页面是关于“化妆和服装”，可以把“服装”两个字标为黑体。这样，搜索引擎对页面进行分析时就知道标为 黑体的应该是一个词。
3.去停止词
无论是英文还是中文，页面内容中都会有一些出现频率很 高，却对内容没有任何影响的词，如“的”、“地”、“得”之类的助词，“啊”、“哈”、“呀”之类的感叹词，“从而”、“以”、“却”之类的副词或介词。 这些词被称为停止词，因为它们对页面的主要意思没什么影响。英文中的常见停止词有the，a，an，to，of等。
搜索引擎在索引页面之前会去掉这些停止词，使索引数据主题更为突出，减少无谓的计算量。
4.消除噪声
绝 大部分页面上还有一部分内容对页面主题也没有什么贡献，比如版权声明文字、导航条、广告等。以常见的博客导航为例，几乎每个博客页面上都会出现文章分类、 历史存档等导航内容，但是这些页面本身与“分类”、“历史”这些词都没有任何关系。用户搜索“历史”、“分类”这些关键词时仅仅因为页面上有这些词出现而 返回博客帖子是毫无意义的，完全不相关。所以这些区块都属于噪声，对页面主题只能起到分散作用。
搜索引擎需要识别并消除这些噪声，排名时不使用噪声内容。消噪的基本方法是根据HTML标签对页面分块，区分出页头、导航、正文、页脚、广告等区域，在网站上大量重复出现的区块往往属于噪声。对页面进行消噪后，剩下的才是页面主体内容。
5.去重
搜索引擎还需要对页面进行去重处理。
同 一篇文章经常会重复出现在不同网站及同一个网站的不同网址上，搜索引擎并不喜欢这种重复性的内容。用户搜索时，如果在前两页看到的都是来自不同网站的同一 篇文章，用户体验就太差了，虽然都是内容相关的。搜索引擎希望只返回相同文章中的一篇，所以在进行索引前还需要识别和删除重复内容，这个过程就称为“去 重”。