Google 搜尋是我們幾乎每天都在使用的工具，但你是否曾想過它的運作原理是什麼？這篇文章將帶你一起深挖，來自 Google 排名團隊 (Ranking Team) 的首席工程師 Paul Haar 對 Google 搜尋的詮釋，他在一場研討會分享了一些自己的在 Google 的工作經歷，並同時詳細揭露了背後的運作模式。
在你搜尋之前發生了什麼？
在你搜尋一個關鍵字之前，其實 Google 已經做了許多準備工作。一開始，Google 搜尋機器人 (Googlebot) 會檢索 (Crawl) 所有可能被訪問的網頁，並收集整個網路的資訊。這個過程叫做索引 (Index)，目地是建立一個足夠龐大的資料庫，讓 Google 可以快速回答你所搜尋的問題。
不僅是收集資料，Google 還會對檢索到的網頁進行深入分析，從連結提取 (Extract Link) 到語意理解 (Annotate Semantic)、知識圖譜 (Knowledge Graph) 和地址提取 (Extract Address) 等，這些都能讓 Google 更容易理解網頁的內容。此外，Google 為了能夠蒐集完整的網頁內容，還會渲染 JavaScript 和 CSS 檔案，確保第三方網頁的內容在實際顯示時不會有差異，以便為用戶提供最準確的網頁資訊。
在收集資料後，Google 會建立一個網頁索引，簡單來說就是將龐大的網路內容進行更細的分類，一旦需要為為使用者提供解答，Google 就可以快速找到相關網頁。深入來說，它會把網頁分成數百萬個片段 (Shards)，將蒐集到的全部內容分類到這些片段中，而一些更詳細的資料則是會透過網頁的元資料 (Metadata) 來呈現。元資料包括了標題、描述、關鍵字、作者資訊以及其他有助於描述網頁內容的屬性。
當你按下搜尋時發生了什麼？
在你查詢了一個關鍵字後，其實背後也有一連串複雜的步驟在運行。
首先，Google 必須理解你所輸入的關鍵字。這個過程被稱為查詢理解 (Query Understanding)，Google 會試圖識別你搜尋中的實體 (Entity)，例如你輸入了「台北 101」或「周杰倫」，Google 會確保理解你所指的這些特定名詞。同時，Google 還會嘗試理解查詢關鍵字中是否有同義詞，例如「蘋果」可能代表「公司」或「水果」，這就需要根據上下文來決定其正確的含義。
在理解你的查詢關鍵字之後，Google 會將這些資訊發送到數百萬個資料片段中進行查詢，這一過程中每個片段會提供一些與查詢相關的網頁，並根據各自的相關性進行評分。這些網頁的評分過程尤其關鍵，因為它決定了哪些網頁最具價值，且應該優先提供給使用者。
為確保你不會看到重複或垃圾內容出現在搜尋結果中，在初步篩選出數個網頁之後，Google 還會對這些搜尋結果進行進一步的調整，以避免低品質的結果影響到使用者的搜尋體驗。
如何決定搜尋結果中的網頁排序？
Google 的最大的挑戰實際在於排序搜尋結果，這個過程中最重要的就是評分訊號。眾所周知，Google 擁有上百種決定網頁排名的訊號，而其大可被分為兩大類。因篇幅關係，以下只會舉幾個訊號為例。
網頁訊號
一類是網頁本身的訊號，例如頁面的權重 (PageRank)、語言是否匹配，還有頁面是否對行動裝置友好。頁面的權重是由 PageRank 這樣的指標來衡量的，它取決於其他網頁連到該頁面的數量，普遍來說擁有越多連結的網頁越重要。而語言匹配則確保使用者能夠看到符合自己語言需求的內容。此外，隨著手機和平板上等行動裝置變得越來越普及，網頁對行動裝置的友好性也變得更加重要，而 Google 也希望這些想要出現在搜尋結果前幾名的網頁，也能夠提供使用者良好的瀏覽體驗。
查詢相關訊號
另一類則是查詢相關的訊號，這些訊號會同時考慮網頁與使用者查詢關鍵字之間的關係。例如，當關鍵字在網頁中出現時，該網頁就有可能與這次查詢高度相關。語意理解 (Semantic Understanding) 則幫助 Google 進一步瞭解使用者的真正意圖，這樣即使使用者輸入的字詞和網頁中不完全相同或甚至完全不同，只要是同一個意思，Google 也能識別出來並給出正確的搜尋結果。
如何確保用戶擁有最佳使用體驗？
為了確保用戶擁有最佳的使用體驗，Google 會進行大量的實驗和人工測試來調整搜尋結果。
即時實驗
Google 會進行即時實驗 (Live Experiments)，通常以 A/B 測試的形式進行，隨機顯示不同版本的搜尋結果，並觀察用戶的點擊行為，以此來衡量哪個版本的結果更符合使用者需求。例如，41 種藍色實驗，就是 Google 嘗試找出哪一種連結顏色最吸引使用者的案例。這類實驗會著重於如何解釋使用者的行為，尤其是在搜尋結果中已經提供了答案的情況下，用戶可能不會點擊網頁連結，這都會讓評估該結果變得非常複雜。
人工評估
除了即時實驗之外，Google 還依賴人工來評估搜尋結果的品質。Google 會讓經過培訓的評價員 (Raters) 來審查搜尋結果，並根據標準化的指南對其進行評分。這些指南詳細解釋了如何評估頁面的「需求滿足度」和「頁面品質」。需求滿足度指的是頁面是否能有效解決使用者的需求，評價從「完全滿足」到「完全不滿足」都有。而頁面品質則關注頁面的整體水準，例如內容的專業性、權威性和可信度。
不斷改進演算法
搜尋演算法的改進是一個不斷反覆的過程。Google 的工程師們通常會先提出一個想法，這些想法可能是為了解決某個已知的問題，或者是在探索數據中所發現。接著，他們會進行實驗，編寫代碼來測試這些想法，生成數據並進行分析。
在實驗的初期階段，這些調整可能需要花費數週甚至數月的時間才能完成。一旦證實調整後成效有改善，工程師們會提交改進計劃給每週的發佈審核會議進行審核。在這些會議中，負責該領域的主管會詳細討論改進是否有利於使用者體驗，並決定是否將其整合到正式版本中。
這些改進有時從審核通過到實際上線可能需要很長的時間，有些情況下甚至長達數年之久，但這一過程都是確保了所有變更都是為了提升用戶體驗，使搜尋結果更加精確且有價值。
