搜啥啥不行！文心一言和GPT-4快救救搜索引擎吧
巧了不是，昨天 OpenAI 刚公布了 GPT-4（现在已经集成到微软新 Bing），今天百度就发布了“文心一言”，不久之后也将集成到百度搜索引擎当中。搜索领域已经很久没有这么热闹了。
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不妨想想看，在拥有了 AI 语言对话功能的百度搜索中问它：“李彦宏为啥能青春永驻呢？”它会怎么回答，会不会给你推荐抗衰医美医院？
过去几周，“脑力劳动者”尝到这一轮AI技术爆发和信息搜索产品相结合的甜头，发现拿来做“个人助理”，做些苦活累活也还不错。
当你有疑问，不想查大量的文献资料，它替你查，并且“消化”完讲“人话”总结给你。在新 Bing 界面中，你现在最多一次可以跟它对话 15 轮。它有“理解”上下文的能力，所以你可以追问一个未被解答清楚的疑问。
跟新 Bing 对话丨图片来源微软 Bing
这是与传统搜索引擎在体验上最大的区别。进一步解释，新 Bing的工作原理是，将用户的问题，转化为“搜索语句”。在传统搜索引擎里进行搜索，找到资料，结合用户位置、时间信息，以及上下文，有针对性地为用户的问题，给出一个回复，同时把参考资料源标出来。
被人诟病的是，它参考的源质量没有保障，有大量 UGC（普通用户生产的内容），和未经权威认证的内容。然后它就拿着这些东西，“胡编乱造”。
但它至少态度好。想想也就算了，毕竟才“刚毕业”。人们一下子就把它和传统的搜索引擎对比起来。对于完全公开的事实，信息查询，它至少帮你节省了查、读材料的时间。
这样下去的话，传统搜索引擎就会被“抛弃”吗？它是怎么慢慢变得越来越难用的？
搜索引擎是怎么工作的
人们一直在想办法得到更准确的答案。在万维网还没有出现以前，人们依赖ftp协议共享文件资源。当有一个可搜索的文件名列表（叫Archie）出现——你得一字不差地输进去文件名，返回的是一个能下载该文件的ftp地址。
Archie丨图片来源 Twitter @Newegg
听起来就很费劲，但毕竟刚1990年，人们才开始“搜索”互联网。由此被引出的对网页搜索的需求，让开发者们想到两种解决办法。
其中一种，是通过人力收录和汇编URL（学名是统一资源定位器，可以理解成就是网址），比如曾经被大家所熟悉的Yahoo；另外一种，他们开发一个查找万维网的自动程序，并将匹配用户搜索的查找结果返回。这种自动程序叫做爬虫。
爬虫bot丨图片来源 101 Computing
并不是接收到用户查询指令后，爬虫去海量的万维网中找“答案”，而是爬虫定期去爬新的网页，收集到原始页面数据库里，再进行预处理，最后根据查询关键词，对网页排序后返回。由于数据的储存限制，起先没有能力保存下爬取到的所有数据，只爬URL、标题和简介。后来能爬全文的爬虫出现，才更为接近如今的搜索引擎的概念。
想知道“为什么给这些网页排在第一页？”，得先知道搜索引擎是怎么工作的。
像上文提及，爬虫做完了第一步的收集工作，要对数据做预处理，比如：去重，把营销号内容删除，判断一个后收集来的网页，是不是抄袭的，等等。
然后怎么能快速“匹配”呢？还得把数据分类。搜索引擎在处理页面，和用户搜索时，都是以词为基础的。
页面转换为一个由许多关键词组成的集合，倒过来，每个关键词都对应着一系列文件。当用户搜索某个关键词时，程序在“倒排索引”中找到这个关键词的同时，也知道了包含这个关键词的所有文件，以及关键词在每一个页面上出现的频率、格式、位置等等。
但是搜索引擎怎么知道“如何断句”？尤其在中文语境下，比如输入“香蕉牛奶”时，知道不仅指“香蕉和牛奶”，还指“香蕉味的牛奶”。这要通过对海量网页上的文字样本学习，计算出字与字相邻出现的概率，几个字相邻出现越多，越可能构成一个词。
一位卡内基梅隆大学的计算机科学家，将搜索定义为“检索，和有选择的信息传递。”选择给用户展示什么，决定这一点的关键词是“相关性”。
最开始，搜索引擎只是以在数据库中找到匹配信息的先后次序排列搜索结果。后来，利用简单的内容分析，多了更多相关性维度。
我们知道了，用户的提问要被拆解成一串关键词。词频和密度是一个因素，搜索词在页面中出现的次数多，密度越高，说明页面和搜索词越相关。同样还有，如果关键词有特殊格式（在标题、标签、黑体、H标签、锚文字），越靠前出现的关键词，大概率与网页内容关系越大。
搜索引擎怎么知道，我想搜的“苹果”是“iPhone”？
但你发现，好像没有一种“相关性”能解决“链接质量“的问题。Google凭借PageRank（超链分析算法）解决了这个问题，并也因此崛起。这种算法通过评估一个网页的入链质量和数量，就好比，不仅科技大佬在研究ChatGPT，你刷快手极速版的奶奶恨不得也来问一句，“这玩意儿怎么念？”
所以基于“越多网页指向A网页，A网页越重要”和“越多高质量的网页指向A网页，A网页越重要”两点，算法给一个网页打分（PR值），PR值越高的网页，越能排序靠前。是被NYT引用，还是被机器人批量生产的网页引用，权重是不同的。
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当然排序程序是一个“复杂算法”，超链分析只是其中一个“因子”。数字营销公司backlinko总结了13个最为影响谷歌搜索排名的因素：
· 内容质量
· 内容独特性
· 完全可抓取的页面
· 在任何设备上运行良好
· 超链数量
· 域名权重，域名权重越高，网站上所有网页的排名就越高
· 锚文本
· 网页加载速度
· 关键词匹配程度
· RankBrain（一种语义理解算法，理解关键词背后所指的概念，而不是局限在字眼本身，这关系到当搜索引擎被提问了一个从未有过的问题，它要如何理解你想问什么。）
· 匹配搜索意图（如果你从第一个搜索结果中点进去，并且很快返回，意味着这条结果没让你满意。）
· 内容新鲜度
· 专业、权威和可信度
这些只是众多影响因子中的部分，将其挨个拆解后还需细究，比如怎么辨别内容质量？可以参考以下几个标准，篇幅越长理应更加全面；客观事实陈列，比“主观抒情”有用；结构化内容更易（人和机器）读。
综合以上，“排名算法”决定了当你搜“苹果价格”，是推荐“红彤彤带把的水果”，还是“苹果公司”；也决定了今天更靠前的结果是iPhone14，而非初代iPhone价格。
搜索引擎“变坏了”
2006年，研究者针对12570个“查询”在Ask Jeeves，Google，MSN Search，和Yahoo上第一页搜索结果，发现84.9%的结果是每个搜索引擎独有的，1.1%是所有搜索引擎共有的。只有7%的顶部搜索结果是相似的。
而2011年，研究者搜集40000个查询在Google，Bing上的返回结果。域名的重合度为29%，Google的独有域名更多。不看排名，结果集之间的相似度增加了。“这表明Google和Bing有不同的排名偏好，但索引的源大多相同。”
相似的，一份2016年的研究显示，在Google和Bing上67个“信息查询”（informational query）的排名前10的返回结果有高重合度，排名前5的结果相似度略微更高一些。
这些研究进展并不能完全回答“为什么在百度和搜狗上搜到的第一个结果不同。”但似乎表明了，不同搜索引擎上的搜索结果重叠随着时间增加，排序算法是结果呈现差异的主导原因。
原因在于爬虫和索引是纯粹的技术部分，发展至今，各家技术都已成熟，相差无几。而在排序和展示的阶段，则是资本和商业的考量。这导致你觉察到“怎么排在前面的，不是广告（竞价排名），就是搜索引擎自家的内容？”
竞价排名最早能追溯到一家叫GoTo的公司（后改名叫Overture），它靠拍卖关键词，点击收费赚得盆满钵满。当然后来也得到其他搜索引擎的效仿。
搜索引擎广告丨图片来源 Digital Main Street
“搜不到”这件事也不仅仅因为搜索引擎想赚钱。在互联网发展过程中，诞生了一个“职业”叫搜索引擎优化（SEO）。
既然搜索引擎设计了一套排名算法，理应可以利用“规则”提高网站在搜索引擎内的自然排名。但更多时候是反面教材。低权重，低质量的网页投机取巧试图“骗过”搜索引擎系统排在前面。
既然搜索引擎都把入链当做排名的主要因素之一，想要从其他网站获得“自然链接”并不是那么容易。有人干脆另建多个网站，然后指向想要提升排名的网站即可——大量“垃圾链接”应运而生。
再比如“人为制造”关键词，让搜索引擎去抓取，但用户点进去却发现没有想要的信息。在网页的HTML文件中，写入只能被搜索引擎“看到”，但无法被用户看到的关键词，以此增加关键词密度，网页和搜索请求之间的“相关性”。
提升排名这事儿有多重要？据Backlinko的一篇报告，Google自然搜索（无广告介入）中排名第一的搜索结果点击率有27.6%，前三名占了总点击数的54.4%，只有0.63%的人会点到第二页。
渐渐地，你发现很多网站不提供有效信息却排名靠前，以“废话文学”为例的低质量内容泛滥其中。
如果说竞价（或人工干预）排名，是搜索引擎“选择”的结果，那么搜索范围的收窄让搜索引擎的存在变了味。
每个人都有了自己的“搜索引擎”
2008年淘宝禁止百度爬虫。国内外类似例子并不少见。其中关乎谁是那个“流量入口”，以及商业利益的权衡。对于用户来说，就是搜索引擎不好用了。这在移动互联网时代就更明显了。
在数据垄断的分割下，用户被希望直接在各自App之内完成行为闭环。新增的互联网内容被“锁死”在各自的App里。
你想知道哪位KOL刚说了什么？去微博和Twitter。如果是想被剧透《黑暗荣耀》的结局，去豆瓣找，搜索引擎上只能搜到XX号的“鸡汤话”。当你萌生“吃川菜”的想法，大概率是希望找一家平价高，还划算，距离又近的饭店，最好还能知道怎么去那儿，而不是“川菜中的八大菜系，你都知道哪些？”。
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你知道通常在哪里能得到更有“针对性”的答案。这时候，我们往往“并不是想要一个事实，或客观存在的结果”。Bessemer Venture Partners（一家老牌的股权投资机构）合伙人 Talia Goldberg 将这种搜索行为解释为“主观搜索”（Subjective Search）。
严格意义上，小红书等不是“搜索引擎”，但当我们想解决生活中遇到的大多数问题时，他们已经非常好用了。他们涵盖了新闻资讯、评论和生活经验的动态信息，保证了我们想获得“新知”的时效性。更像“加工”了各类公开信息（传统搜索引擎）后的一份实用建议，详尽的操作指南。
小红书搜索丨图片来源小红书
但如果你对“推荐算法”持有怀疑，“主动搜索”依然是打破信息茧房，和警惕技术的有效方式。
互联网上冗余和繁杂的内容，需要耐心查找，这里有一份搜索技巧指南：
· “搜索词site:网站链接”在特定网站中进行搜索
注意：site后面:要用英文字符
举例：人工智能site:www.guokr.com，指搜索果壳网中与人工智能相关的文章
· “搜索词 -排除内容”在搜索结果中排出不想看到的内容
注意：搜索词后面要跟空格，-是英文减号，后面不跟空格
举例：滑盖手机 -诺基亚，指有关滑盖手机的页面，但排除与诺基亚有关的部分
（类似的，“与”可以用“空格”表示，“或”用“or”表示）
前面两个搜索语法还能混用
举例：滑盖手机 -site:www.taobao.com，指有关滑盖手机的页面，但排除掉淘宝
· “《搜索词》”搜索作品，而不是词语
· “intitle:搜索词”只显示标题中含搜索词的结果
注意：“:”是英文字符
举例：intitle:三体动画版，指标题中含三体动画版的内容
· “搜索词 filetype:格式后缀”搜索特定格式的文件
注意：“:”是英文字符
举例：简历模板 filetype:doc，指Word格式的简历模版”
人们的搜索习惯变了。但是目的没变。那就是缩短，提问和答案之间的时间。2012年，Google 打造“知识图谱”项目。意思是，所有事物都能组成一张关系网，当用户搜A，Google就把跟A“相关”的信息片段式呈现在结果页面上。直接片段式呈现目的是，让搜索引擎直接回答用户问题，而用户无须再点进链接看了。
Larry Page和Sergey Brin已经被Google召回，参与到公司业务中（就是曾经写PageRank算法的），Brin甚至亲自下场为Google聊天机器人写代码。
看来人们需要一个全新的信息获取手段，来取代传统搜索引擎，“就像搜索引擎杀死黄页一样”。
参考文献
[1] https://backlinko.com/hub/seo/ranking-factors
[2] https://arxiv.org/abs/2207.07330
[3] https://cloud.tencent.com/developer/article/1080811
[4] http://www.cjzzc.com/article/721.html
作者：温豪、沈知涵
编辑：沈知涵