了解搜索引擎抓取網(wǎng)頁過程有助于理清SEO工作方向，本文中笨鳥將結(jié)合網(wǎng)絡(luò)創新科技、圖書等資源及個人理解來探討搜索引擎抓取過程及對SEO的指導(dǎo)意義服務延伸。

首先，看一下搜索引擎抓取的簡要過程具有重要意義，如圖：

上圖簡要的描繪了SE抓取過程原理進一步，雖然在分布式信息采集中需要爬蟲之間有通信，但針對單一爬蟲大概過程便如圖所示強大的功能，下面針對每個步驟做解析：

1實際需求、總鏈接庫

總鏈接庫存放著爬蟲曾經(jīng)爬取過的URL及時刻新增的URL，由調(diào)度系統(tǒng)控制提取出新URL或需要重訪的URL交由爬蟲爬取優勢∩浦\新篇？傛溄訋熘写娣诺腢RL都是優(yōu)選不重復(fù)的，這樣保證了爬蟲的不重復(fù)抓取便利性、避免陷入循環(huán)陷阱方法。

2、抓取策略

相對于整個互聯(lián)網(wǎng)新增內(nèi)容提供有力支撐，SE資源是有限的切實把製度。全部抓取是不可能的事，需要SE以很小成本抓取很大量重要內(nèi)容自行開發，這便需要抓取優(yōu)先級調(diào)配策略進行部署。在調(diào)度系統(tǒng)中，待抓取URL成隊列結(jié)構(gòu)應用情況，抓取策略便起到了對這些隊列進行排序的作用保護好。

爬蟲的抓取策略很多，不過其目標都是優(yōu)先爬取重要網(wǎng)頁解決問題。常見如：寬度優(yōu)先遍歷策略系列、深度優(yōu)先遍歷策略、PR優(yōu)先策略相互配合、反鏈優(yōu)先策略慢體驗、OPIC策略、大站優(yōu)先策略等智能化。

寬度優(yōu)先遍歷策略指抓取某一起始頁面后科技實力，將該頁面內(nèi)所有鏈接放入待抓取隊列末尾，不對網(wǎng)頁重要性進行評級技術研究，按順序依次抓取重要的，如圖遍歷路徑：AB-C-D-EHFG;

深度優(yōu)先遍歷策略指抓取某一起始頁面后，選取其中某一鏈接進行跟蹤抓取直至抓取完畢姿勢，進入下一起始頁相互融合，繼續(xù)跟蹤抓取，如圖遍歷路徑：ABC-F-GDE-H;

PR優(yōu)先策略在此指非完全PR策略綠色化，因為PR是個針對全體網(wǎng)頁的算法不同需求，而爬蟲抓取過程中只能針對某個網(wǎng)頁集合進行PR計算，故稱非完全PR優(yōu)先策略保持穩定。在這種策略中總之，根據(jù)待抓取隊列中URL的非完全PR值來確定抓取順序。當然支撐作用，這種PR值并非每抓取一個頁面計算一次研學體驗，而是在抓取一定量如X個頁面后，將所有下載頁面重新計算一遍新的非完全PR值最為突出。根據(jù)這些PR值落實落細，確定待下載隊列中URL的下載順序。在未抓取到X個頁面前發展目標奮鬥，新抓取頁面中提取出的URL可能重要性要高于之前的URL技術先進，將這些URL以PR為0放在待下載隊列的末尾是不合適的。此時延伸，就要根據(jù)這個頁面所有反鏈計算一個臨時PR認為，以次插入到待下載隊列;

反鏈優(yōu)先策略指根據(jù)網(wǎng)頁被其他網(wǎng)頁鏈接的數(shù)量來確定待抓取隊列中URL的抓取順序;

OPIC策略，OnlinePageImportanceComputation新趨勢，在線頁面重要性計算反應能力。這種策略類似于PR優(yōu)先，本質(zhì)上也是給頁面賦予了“質(zhì)量分”學習。在算法開始前結構重塑，給所有頁面賦予相同的初始“現(xiàn)金”(cash)，當某個頁面被下載后應用優勢，該頁面將自己的“現(xiàn)金”平均分配給頁面中所有鏈接高質量發展，并清空自身現(xiàn)金全方位。對于待抓取URL，根據(jù)現(xiàn)金量進行重要性排序抓取更默契了。

大站優(yōu)先策略指對于待抓取URL先進技術，根據(jù)其歸屬域名進行分類整理，優(yōu)先下載待下載URL數(shù)量多的鏈接不合理波動。

其他策略如根據(jù)URL中目標層級宣講手段，URL后綴及URL中字符串等確定抓取排序。

在實際抓取中積極拓展新的領域，往往是多種策略組合使用的配套設備。以上策略對于SEO提高收錄有很多指導(dǎo)意義，如：控制入鏈數(shù)相對開放、控制出鏈數(shù)推進高水平、控制網(wǎng)站結(jié)構(gòu)及外鏈權(quán)重(數(shù)量、質(zhì)量拓展應用、Nofollow等)資料、增加新內(nèi)容更新頻率等。

3關註度、爬蟲

爬蟲是根據(jù)指定URL下載網(wǎng)頁內(nèi)容的程序或腳本橫向協同，一般搜索引擎均采用分布式爬蟲架構(gòu)。分布式爬蟲由數(shù)據(jù)中心敢於挑戰、分布式抓取服務(wù)器不斷創新、分布式爬蟲程序組成，數(shù)據(jù)中心由多臺抓取服務(wù)器組成提供了遵循，每臺抓取服務(wù)器可承載多個爬蟲程序參與水平。

常見分布式架構(gòu)有主從式分布爬蟲和對等式分布爬蟲。

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