搜索引擎是怎么排名的？百度搜索顺序怎么排的？seo关键词排名时网站优化的关键所在，搜索引擎排名过程决定了关键词排名位置。今天，烨晟网络（ www.yeshengweb.com ）带来的是《搜索引擎是怎么排名的（百度搜索排名是怎么算的）》。希望对大家有所帮助。
错误君本小节带来的是搜索引擎排名过程简化版。至于这个简化版大家懂的，也就是原理上来讲的排名过程，真正实际应用的过程比这个不知道复杂多少倍。
用户搜索词处理
1）中文分词
将短句转换为词形式，如“错误教程”会被分词成为“错误”和“教程”，甚至可以继续分成“错”、“误”等。
2）去停止词
将无用效果词全部去掉，如“the”、“的”、“得”等等。
3）指令与逻辑处理
一般，分词之后，会将分词的两种形式以且的逻辑处理。指令是指搜索引擎的高级指令，比如双引号，减号，site等。例如查询“错误SEO”，就必须完全匹配这个词，不能是出现“错误”和“SEO”这两个词分开出现。详见《搜索引擎高级搜索方法有哪些》。
4）明显拼写错误纠正
搜索纠错功能，如“博人转”自动出现“博人传”的结果页面，搜索“cuowu”，直接出现“错误”的结果页面。
5）下拉词
在搜索引擎搜索框输入较少文字时，一般都会出现几个拉下词，这样子让我们可以更精准搜索，从而更容易找到我们想要的内容。
6）整合搜索
整合搜索可能是视频整合，也可能是资讯整合。一般视频整合和资讯整合都是一些稳定输出优质内容的新闻源网站。
文件匹配
处理搜索词之后，搜索引擎得到了用户的几个词，然后去寻找包含这些词的所有文件。然后找到同时包含这几个词的文件，然后开始进行排序。但也会有一种情况就是可能只包含其中某些词，依然有很好的排名。
关键词1：文件1，文件5，文件19…
关键词2：文件3，文件5，文件28…
如果用户搜索词同时包含了“关键词1”和“关键词2”，参与排名的就是文件5。
子集选择
对文件的范围进行限定，例如对一万个页面进行排序。
相关性计算
搜索引擎要准确地判断用户查询词与页面的相关性，按相关性强弱完成页面集合的初步筛选和排序。页面与关键词的相关性可以从下面几个方面来考虑：
1）查询词相关性
搜索引擎首先要判断用户查询词的语义，因为同一个词在不同的场景下，可以代表不同的意思，只有正确判断语义后，才能更好地去匹配相关性强的页面。如果判断错误，那么就可能造成搜索结果页面全完不是用户所需的内容，这样会大大降低用户的搜索体验。例如，用户搜索“苹果”，搜索引擎给出的都是iPhone的结果，但那个用户可能真的只想搜索普通的苹果。当然，搜索引擎结果中大部分都显示iPhone是正常的，因为大部分用户去搜索“苹果”这个词的时候，其语义也是iPhone。当然，也会显示一些真正的苹果的结果页面。
2）用户相关性
某个用户看到过哪篇文章，哪个网站，则这个用户在此搜索某个词时，这篇文章和这个网站会有不一样的排名。某个用户是某个领域的专家，或者说经常关注这方面的爱好者，当他搜索这个领域的某些词时，他可能会对多次进入的网站的排名产生积极的作用。当然，这些用户相关性可能就是SEO中常说的个性化搜索或个人化搜索。
索引排序计算
除了查询词相关性和用户相关性外，搜索引擎一般给予某篇文章的索引项的排名通常还会有以下几点影响因素：
1）关键词频率和密度
关键词出现的频率和密度是比较重要的，但是千万不要做关键词堆砌。
2）关键词位置与表现形式
关键词一般在首位等位置出现，表现形式以标签形式、链接形式、加粗等用来做强调。
3）关键词是否完美匹配
关键词完整出现也是影响相关性的因素之一，如出现“搜索引擎优化”和出现“搜索引擎中的各种优化问题”是不同的效果。而且这两个词之间的离的越远效果越差。
4）网站权重与页面权重
整站的权重与页面的权重对排名有着非常大的影响。
5）链接投票
页面有多少从外部来的链接投票，影响着关键词的排名。当然，高权重且有相关性的网站才是最有效的。站内锚文本链接指向同样也起着相同的作用。
6）关键词的常用程度
例如，“seo优化”，其实“优化”很容易出现，但“seo”单指seo行业，假如分词技术将其分成两个词，那么“seo”必然是比较重要的那一个，而“优化”作用要小的多。
排名过滤与调整
通过以上相关性的计算，基本的排名已经确定，但是还需要进行一些微调，例如作弊嫌疑的页面过滤，权重高和相关性强的网站排名靠前。
排名展示
排名确定之后，搜索引擎会将页面的标题标签、描述标签等调用并显示，但如果用户搜索词并不在描述标签内，搜索引擎可能会将文章中提到搜索词的地方提取出来作为页面摘要。
搜索缓存
大部分人搜索词几乎是一样的，所以，搜索引擎会将最常见的搜索词和结果存入缓存，当用户搜索时可直接调用，提升排名效率，缩短了搜索结果出现的时间。
用户查询及点击日志
搜索用户的一些数据都是可以被搜索引擎记录的，作为了影响排名的数据。例如：用户的IP地址、查询词、点击了哪些页面、反复搜索了几次等等。
