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搜尋引擎種類與差異

Google、Bing、Yahoo... 你得知道他們各自的特性。

作者：哇哇工作站更新於：2025年8月18日
搜尋引擎種類與差異

主要搜尋引擎大盤點

Google：全球主宰者的運作原理

Google：全球主宰者的運作原理

Google 擁有無數使用者，每天處理超過十億次的搜尋請求。它之所以能成為「全球主宰者」，並非單靠一個技巧，而是透過三大核心流程：爬蟲（Crawling）、**索引（Indexing）**與 排序演算法（Ranking Algorithm），再加上不斷迭代的技術優化。

1️⃣ 爬蟲：像是「網路探險家」

Google 的爬蟲會從已知網址開始，透過超連結逐步擴散。想像你在台北逛街，看到一個標示寫著「更多餐廳資訊」，你點進去就等於爬蟲跟隨這條路徑。

2️⃣ 索引：建立「巨型資料庫」

抓到的網頁內容會被拆解成關鍵字、標題、內文與結構，然後存進索引。舉例來說，如果你搜尋『台北牛肉麵』，Google 先從索引裡找「牛肉麵」這個關鍵字，再確認哪些網頁最符合。

3️⃣ 排序演算法：決定答案的優先順序

Google 使用數百項排名因子來判斷哪一篇結果應該排在前面。這些因子包括：

  • 網頁內容的相關度與深度

  • 內部連結結構（像是站內導覽）

  • 使用者行為數據（點擊率、停留時間）

  • 行動裝置相容性（因為現在大部分搜尋都來自手機）

Google 會把這些因素加權計算，最後產生一個「排名分數」。分數越高的結果就排得越前面。

為何 Google 總是最先出現？

  • 速度：它的爬蟲每天抓取上百萬個新頁面，確保資訊即時更新。

  • 精準度：演算法持續學習使用者偏好，即使搜尋詞很簡單也能給出符合需求的答案。

  • 生態系統：從 Gmail、YouTube 到 Android，Google 的服務相互連結，讓使用者更黏著。

Google 排序背後的技術細節

A. PageRank：從「推薦」到「權重"

早期，Google 的核心是 PageRank。它像是在說：「這個網頁被多少其他網頁推薦？」如果一篇文章連結來自許多高質量的網站，它就會獲得更高的分數。

B. Hummingbird：語意搜尋

Hummingbird 讓 Google 能理解整句話，而不只是單字。舉例來說，搜尋『台北怎麼去捷運站？』時，它會先解析「如何前往」與「台北」兩個主題，再找出最符合的導航資訊。

C. RankBrain：機器學習

RankBrain 使用人工智慧預測使用者真正想要的是什麼。假設有人在搜尋『新北市三重區美食』，但實際上他可能是想找「餐廳評價」。RankBrain 能調整結果以符合這個潛在需求。

D. 移動優先（Mobile‑First）

現在大部分人用手機搜尋，Google 於2018年正式把移動版索引作為主導。若你寫的網站在手機上載入慢或排版亂，排名就會下降。

如何讓自己的網頁順利進入 Google 的「好」區域

  • 內容優質：提供實用資訊、案例與數據；避免重複文字。

  • 技術友善：使用 HTTPS、設定 robots.txt 與 sitemap.xml，確保爬蟲能順利抓取。

  • 速度快：圖片壓縮、延遲載入，減少載入時間。

  • 行動優化：響應式設計、觸控友善元件。

  • 關鍵字自然融入：不要過度堆砌，讓文字保持流暢。

小結

Google 之所以能「掌控全球搜尋市場」，是因為它把龐大的資料、先進的演算法以及使用者行為洞察三者融合在一起。對於內容創作者來說，理解這些原理並落實到網站設計與寫作，就是走向成功的關鍵。

Bing：微軟的搜尋夥伴

Bing：微軟的搜尋夥伴

Bing 是微軟推出的網路搜尋引擎，早在2009年才正式對外開放。雖然 Google 占據了大部分市場份額，但 Bing 仍以獨特功能和深度整合 Windows 生態系統，為使用者帶來不同的搜尋體驗。

1️⃣ 與 Google 的差異

  • 介面設計：Bing 採用大片背景圖與動態標題，給人一種「視覺畫廊」感。舉例來說，當你搜尋「東京晴天」，首頁就會顯示東京街景的相框。
  • 影像搜尋：Bing 的圖片搜尋功能可以直接在結果中預覽縮圖並點擊查看原尺寸，且提供「圖片類型」與「版權狀態」篩選。Google 需要額外開啟「工具」才可設定。
  • 影片搜尋：Bing 將 YouTube、Vimeo 等平台的影片直接嵌入結果頁面，可即時播放，省去點進再跳轉的步驟。

2️⃣ Bing 的特色功能

  • 小冰聊天機器人：在搜尋框右側會顯示一個對話視窗，使用者可直接跟「小冰」聊天、查詢天氣、設定鬧鐘等。
  • Bing Maps：整合路線規劃與即時交通資訊；若你開啟 Edge，點擊搜尋結果的地址即可自動跳轉至 Bing 地圖並顯示導航。
  • Rewards 計畫：使用 Bing 搜尋累積點數，可兌換禮品卡、電影票等。舉例：一次搜尋「台北夜市」就能賺 10 點，十次加起來就有一張電影券！

3️⃣ 在 Windows 11 中設定為預設搜尋引擎

  • 步驟 1：開啟 Edge，點選右上角三個點 > 設定。
  • 步驟 2：在左側選單中選「隱私、搜尋與服務」，往下捲到「地址列」區塊。
  • 步驟 3：將預設搜尋引擎改成 Bing，確定後即可在桌面上直接輸入關鍵字就會使用 Bing 搜尋。

4️⃣ SEO 小技巧：如何讓網站對 Bing 更友好

  • 標題與描述：Bing 對於 meta title 與 description 的長度偏好略高，建議保持在 60~70 字元。舉例：「台北最佳夜市指南｜品嚐小吃、地圖行走」比「夜市」更易被抓取。
  • 結構化資料：使用 JSON-LD 格式加入產品或文章資訊，Bing 對此友好度高，可提升搜尋結果的卡片顯示機率。
  • 頁面速度：雖然 Google 仍是速度優先，但 Bing 在「網站速度」測試上同樣重視。可透過壓縮圖片、使用瀑布流載入等方式改善。

5️⃣ 常見問題 Q&A

  • Q：Bing 是否會跟 Google 一樣被廣告填滿？ A：雖有廣告，但 Bing 的廣告佈局較為簡潔，且常在搜尋結果右側顯示，對使用者干擾較小。
  • Q：我可以把 Bing 的搜尋結果導出成 CSV 嗎？ A：Bing 本身沒有直接功能；但可利用 Power Automate 或第三方插件抓取結果並轉存為表格。

6️⃣ 結語

如果你還沒試過 Bing，趕快把它加入你的搜尋工具箱。從視覺化的首頁，到多元的多媒體搜尋，再到與 Windows 11 的無縫整合，Bing 確實是一個值得一用的夥伴。

DuckDuckGo：隱私保護先鋒

DuckDuckGo 是怎麼保護隱私的？

你可能會想，為什麼有些人還是選擇用 DuckDuckGo 而不是 Google 或 Bing？因為它不收集個人資料，也不跟蹤你的搜尋。舉例來說，如果你在搜尋「台北捷運路線圖」時，DuckDuckGo 只會把這個關鍵字送給其伺服器，然後回傳結果；但它不會把你的 IP、裝置 ID 或瀏覽紀錄存進資料庫。這樣一來，即使有人想要追蹤你，也無法從搜尋歷史找到任何線索。

主要隱私保護功能

  • 匿名搜尋：不需要登入就能使用，所有查詢都以「anonymous」方式傳送。
  • 加密連結：使用 HTTPS 為每一次請求加上安全鎖，確保資料在傳輸過程中不被竊聽。
  • 無個人化廣告：搜尋結果不會根據你的歷史或興趣做調整，因此你看到的廣告跟你沒關係，也不會把你當作目標客戶。

如何在瀏覽器中設為預設搜尋引擎？

  • Google Chrome：點擊右上角三個點 → 設定 → 搜尋引擎 → 管理搜尋引擎，將 DuckDuckGo 加入並設定為預設。
  • Firefox：打開選單 → 偏好設定 → 搜尋，在「預設搜尋引擎」中挑選 DuckDuckGo。
  • Microsoft Edge：點擊右上角三個點 → 設定 → 隱私、搜尋與服務 → 地址列與搜尋，再把 DuckDuckGo 設為主搜尋引擎。

進階使用技巧

  • bangs 功能：在關鍵字前加上叹號 (ex. !w 如何安裝 Python)，直接跳轉到指定網站的搜尋結果。這個功能省下你點開搜尋引擎再輸入目標網址的時間。
  • 自訂篩選器：使用 +site: 或 -filetype:pdf 等符號，快速縮小搜尋範圍，例如 台北 2024 +site:wikipedia.org -filetype:pdf 將只顯示 Wikipedia 上的 PDF 以外資料。

常見疑問

  • DuckDuckGo 能否被政府監控？：因為它不儲存個人資訊，理論上很難被追蹤。當然，如果你在公共網路下搜尋，也要注意 VPN 的使用。
  • 我還是想看廣告嗎？：若你只想看到廣告但又想保護隱私，可以考慮安裝「AdGuard」或「uBlock Origin」這類擋廣告插件，配合 DuckDuckGo 使用效果更佳。

快速參考表：DuckDuckGo 的隱私與功能要點

功能 說明 範例操作
匿名搜尋 不儲存個人資料 在網址列輸入關鍵字直接搜尋
加密連結 使用 HTTPS 保護傳輸安全 https://duckduckgo.com/
bangs 直接跳轉指定網站 !g Python tutorial → Google 搜尋 Python 教學
篩選器 限定搜尋範圍 台北 +site:wikipedia.org -filetype:pdf
擋廣告插件 配合使用提升隱私 安裝 AdGuard 或 uBlock Origin

搜尋引擎演算法深度剖析

排名因素概覽

排名因素概覽

在搜尋引擎上取得好排名，關鍵不只是把關鍵字塞進標題。其實有不少「隱藏」的規則，像是網站速度、外部連結、用戶體驗……下面就一起來拆解這些因素，讓你知道該從哪裡著手。

1️⃣ 內容品質 (On-Page)

  • 關鍵字相關度：標題、內文、圖片 alt 應與搜尋意圖一致。舉例，若你賣「台北手搖飲」，就把「台北 手搖 飲」放在 H1 或 H2 內。

  • 資訊完整性：回答使用者可能想問的問題。像是「怎麼做低糖抹茶拿鐵？」不只說方法，還加上咖啡因含量、熱量表等。

  • 可讀性與排版：段落短、列表清晰、關鍵字自然插入。別把文字塞成一大塊，讓人看得頭昏眼花。

2️⃣ 技術面 (Technical)

  • 網站速度：首頁秒數低於3秒會減分。可以用瀏覽器開發者工具看「網路」(network) 頁籤，確認圖片是否已壓縮。

  • 行動裝置友善度：Google 以手機版為主導，確保文字不被放大、按鈕易點擊。可用 Google 的移動端測試工具檢查。

  • 安全協定 (HTTPS)：網站必須使用 SSL，否則搜尋引擎會標記「非安全」。

3️⃣ 外部連結 (Off-Page)

  • 高質量反向連結：被可信賴的網站引用，像是新聞、政府或大學域名。舉例，「台北市議會」回鏈到你寫的「台北交通指南」。

  • 內部連結結構：合理地把重要頁面互相串接，提高爬蟲抓取效率，並分配權重。

  • 社群分享與評論：雖不直接算排名，但活躍的討論能帶來自然流量。像是「小紅書」或「Facebook 群組」上的貼文連結回你網站。

4️⃣ 用戶體驗 (UX)

  • 停留時間與跳出率：用戶在頁面逗留越久、離開率越低，表示內容符合需求。可用 Google Analytics 看平均停留時長。

  • 互動元素：問卷、投票、即時聊天等能提升黏著度。像是「訂閱」按鈕放在顯眼位置，可增加回訪率。

  • 網站結構與導航：菜單清晰，面包屑（Breadcrumb）讓使用者知道自己在哪裡。舉例，首頁 > 產品 > 手搖飲 > 台北手搖飲。

總結表格：常見排名因素與簡易檢查清單

排名層面 主要因素 快速檢查方式 範例說明
內容品質 關鍵字相關度、資訊完整性、可讀性 查看標題與 H1 是否包含目標關鍵字；閱讀全文確保回答問題 「台北手搖飲」在 H1，內文說明低糖抹茶拿鐵做法
技術面 網站速度、行動裝置友善度、安全協定 用 Lighthouse 檢測首屏載入時間；確認 HTTPS 是否有效 首頁 2.5 秒，已加 SSL
外部連結 高質量反向連結、內部結構、社群分享 查看 Ahrefs 或 Google Search Console 的外部連結數據 「台北市議會」回鏈至交通指南
用戶體驗 停留時間、互動元素、導航結構 用 GA 看平均停留時長；確認按鈕位置合理 「訂閱」按鈕置於頁面頂部右側

重大更新歷史與影響

重大更新歷史與影響：從 Google 至其他搜尋引擎的演進

在網路時代，搜尋引擎就像是資訊的守門員。隨著使用者需求變化，搜尋引擎也不斷調整演算法，確保結果更貼近「你想要的是什麼」而不是單純關鍵字比對。

1️⃣ Google 的大更新旅程

2012 年：Panda (內容品質)
  • 目標：降低低質量、重複內容網站的排名。
  • 實際例子：某個部落格因為貼滿廣告且文章內容寬鬆，結果被降權；而同一主題寫得深入、有引用原始資料的站則排名提升。
2013 年：Penguin (外部鏈結)
  • 針對購買或交換連結的網站進行懲罰。
  • 舉例：小公司為了短期流量，與其他不相關的站交換大量連結；被 Penguin 降低排名後，才開始專注於自然鏈結。
2014 年：Hummingbird (語義搜尋)
  • 改善對長尾關鍵字和口語化查詢的理解。
  • 比如「怎樣買台北車票？」不再只看「台北 車票」兩個詞，而是抓住「購買」這個動作。
2015 年：Mobilegeddon (行動優先)
  • 移動裝置版網站速度慢的，會被降權。
  • 例子：一家餐廳網站在手機上載入超過10秒，排名跌到第十頁；調整後即回升。
2016 年：RankBrain (機器學習)
  • 用 AI 判斷查詢意圖，提供更精準結果。
  • 想像你輸入「蘋果」，系統會根據你之前的搜尋習慣判定你是想看水果還是品牌。
2018 年：BERT (自然語言處理)
  • 更深入理解句子結構，提升長句查詢準確度。
  • 舉例：「我想在台北找一家有免費 Wi‑Fi 的咖啡廳」的搜尋結果，比單純關鍵字更合適。
2022 年：Page Experience Update (使用者體驗)
  • 評估網站速度、可互動性與安全性。
  • 小例子：某個部落格因為加載慢且沒有 HTTPS，排名被拉低；後續改版即升回。

2️⃣ 影響範疇

  • 內容創作者：必須寫真實、有深度的文章，而不是僅靠關鍵字堆砌。
  • 網站管理員：需要持續優化頁面速度、移除低質量內連結。
  • 行銷人員：SEO不再是單純關鍵字投資，更多的是「用戶體驗」與「內容價值」。

3️⃣ 如何應對未來更新？

  • 先把網站當作使用者，而非搜尋引擎。
  • 定期檢查 Google Search Console 的警告訊息，快速修正問題。
  • 學習最新的 AI 技術，例如利用 NLP 工具分析關鍵字意圖。

小結：

每一次重大更新都像是對搜尋引擎「重新評分」的機制。若能跟著趨勢調整，才能在資訊洪流中保持可見度。

AI驅動的搜尋趨勢

AI 驅動搜尋的演進

隨著語言模型越來越強大，搜尋引擎不再只是把關鍵字對照資料庫，而是能夠理解使用者真正想要的是什麼。舉個例子：當你在手機上輸入「台北最近的咖啡店」時，系統會先判斷這是一個地理位置＋興趣類別的查詢，再回傳符合條件且評價高的店家。

以下列出幾個重要里程碑：

  • 2018 年：Google 推出了 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），讓搜尋能夠把句子雙向理解，從而更準確抓住語境。
  • 2020 年：OpenAI 發表 GPT‑3，展示了以自然語言生成內容的潛力，搜尋引擎開始嘗試直接回答問題，而不是只給連結清單。
  • 2022 年：Google BARD 與 Gemini 等模型加入搜尋中，能夠在同一個畫面裡提供摘要、相關問答與多媒體資料。

實務案例與應用

以下說明三種常見場景，如何把 AI 整合進搜尋功能：

  • 電子商務：在商品頁面加入「自然語言問答」區塊，例如使用者可直接詢問「這雙鞋子適合跑步嗎？」系統即時回覆並附上評價與相關影片。
  • 本地搜尋：結合地圖 API 與語音辨識，讓使用者說：「附近的早餐店」，即可得到距離最近、評分最高且營業時間開放的選項。
  • 智能客服：把 AI 內嵌進聊天機器人中，當客戶輸入「我忘記密碼」時，系統自動辨識並引導至重設流程，而非僅提供文字說明。
範例程式碼

以下示範如何使用 OpenAI API 來解析搜尋意圖：

import openai

def parse_query(user_input: str) -> dict:
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4o-mini",
        messages=[{
            "role": "system",
            "content": "請協助解析使用者的搜尋意圖，並回傳結構化資料。"
        }, {
            "role": "user",
            "content": user_input
        }]
    )
    return response.choices[0].message.content

print(parse_query("台北最近的咖啡店"))
效能比較表格

| 指標 | 傳統搜尋 | AI 驅動搜尋 |
|----------------|--------------|---------------|
| 回答準確度 | 78% | 92% |
| 使用者滿意度 | 4.2/5 | 4.7/5 |
| 平均停留時間 | 12 秒 | 18 秒 |

欲進一步了解實作細節，歡迎參考官方文件。