這篇”DuckDuckGo認為你不應該使用Google搜尋“說，Google儲存了使用者的資料，然後根據使用者的歷史經驗給予搜尋結果，讓使用者看到的是經過安排的內容。在”Google的成功會不會是大家的失敗?“也說到，如果Google把我們原本應該看到的搜尋結果過濾掉了，我們會知道嗎? 如此可能反變成個人化搜尋的受害者了。

以前有人說你可以在網路上聽到各種不一樣的聲音，並且如果這些不一樣的聲音可以互相溝通討論，那麼大家就可以用更寬廣的心態去面對與自己不同的意見。

其實上面的說法到最後，被證實只是烏托邦的想法。

真正的情況是，網路只是讓相同意見的人聚集在一起，對於不同意見的人永遠相隔著一條很大的鴻溝。網路並沒有讓大家的眼界變得寬廣，反而只是相同看法的人有個互相取暖的地方。

大家在Facebook上只會對於跟自己意見一樣的訊息，不斷的按下讚，對於跟自己意見不同的，可能就忽略或是留下幾句很酸的留言，脽也沒有興趣聽聽不同意見的聲音，就算聽了大家還是堅持己見的離開。

在這個情況下，當然搜尋引擎也會認為，如果你是在某個群體中的人，當然就給你這個群體的訊息，這就是最佳的情況。也就是，如果你是反對核能政策的人，你的網路瀏覽歷史都是在看「反對核能政策」的內容居多，那麼在你的搜尋結果中，你就會看到許多反對核能政策的內容。同樣的，如果你是贊成核能政策的人，你搜尋到的內容就會以贊成核能政策的內容居多。

網路並沒有讓不同意見的人互相理性的溝通，網路只是更加的讓相同意見的人緊密的聚集。

如果你去看看一些討論網站，就會發現大家都是各說各話，或是一種說法各自表述。這個情況是使用者自己造成的呢? 還是網路機制讓使用者變成這樣的呢? 其實很難分辨。而Google就是透過這樣的想法，認為從使用者的歷史資料去判斷，可以提高搜尋結果的滿意度。

如果你的生活圈中最好吃的東西是滷肉飯，當然你會對於滷肉飯感到滿意，但是如果讓你知道還有比滷肉飯更好吃的東西時，你還會滿意滷肉飯嗎? 但是問題是，Google只是一直給我們滷肉飯，或是滷肉飯加顆蛋，或是滷肉飯配上荷包蛋，最後我們自己都不知道除了滷肉飯之外還有甚麼，因為滷肉飯之外的東西都被Google過濾掉了。

當你登入Google時，你得到的Google搜尋結果是跟別人不同的，當你沒有登入Google，只是「啟用根據搜尋活動自訂結果的功能」的話，還是得到個人化的搜尋結果。就算你沒有登入Google，也沒有「啟用根據搜尋活動自訂結果的功能」，你還是會因為暫存資料或是地域關係，得到跟別人不一樣的搜尋結果。

反正情況就是，已經沒有一種可以讓大家都同意的SERP(Search Engine Results Page)，因為使用者看到的搜尋結果很可能都是個人化的結果。

我們從統計資料經常看到某些關鍵字，莫名其妙出現在使用者的搜尋結果第一名，但是我們透過相同的搜尋該關鍵字，卻不是第一名。相反的也經常看到我們認為某個關鍵字應該是搜尋結果第一名的頁面，但是統計資料卻告訴我們，使用者是透過第十名的搜尋結果進入的。

也就是我們認為的SERP經常跟使用者所看到的SERP是有差異的。

搜尋結果個人化(personalized search)對於SEO的影響是什麼? 就是任何SERP大多沒有太大意義，你以完全沒有個人化的搜尋結果當標準，但是使用者可能大部分都看不到這個沒有偏差的搜尋結果(un-biased serp)，那麼這個標準還是標準嗎?

我們在”搜尋的未來: 沒有SERP的SEO是什麼?“曾經說過，沒有SERP的SEO，就是說這些搜尋結果是沒有先後順序的，其實更包含雖然有順序之分，但是沒有真正標準SERP的情況。以前大家都以沒有個人化的搜尋結果來評估SEO是否有達成任務，當你認為到達SERP第一頁已經完成任務，但是卻不知道，使用者的個人化搜尋結果中並沒有看見你的網頁，你的SERP第一頁的成果只是讓自己空歡喜一場而已。

當SERP已經逐漸沒有標準可言的時候，怎麼辦? 當然就是不要再以排名來評估SEO成果，或是降低以SERP來評估的重要性。

這篇”SEO行銷為什麼推不動? 為什麼有排名還是沒流量?“就說得很清楚，「SEO排名不等於流量，流量不等於獲利，獲利不等於滿意，滿意也只是企業存在的最基本目的」，是企業經營網站需要銘記在心的道理。

最後我們要說的是，搜尋結果個人化(personalized search)的作法到底是不是正確的? 我們也不知道，但是使用者應該培養不要依賴單一資料來源的習慣，使用者必須從各種管道去獲得資訊，然後自己去過濾不需要的資料，而不應該把過濾資料的責任交給搜尋引擎。

除了Google之外，你應該學習使用更多不同的搜尋引擎，你會發現更多你以前看不到的資訊，這些看不到的資訊當中，很可能有很多是你真正需要的。

我們整理了各種搜尋引擎資料如下，提供給你參考，後續我們會再專文介紹更多搜尋引擎的精彩資訊，敬請期待囉。

不儲存使用者任何資料的搜尋引擎：DuckDuckGo.com
不儲存使用者任何資料的搜尋引擎：gibiru.com
不儲存使用者任何資料的搜尋引擎：startpage.com
微軟的搜尋引擎~必應：Bing.com
主題式的搜尋引擎：Blekko.com
很老牌的搜尋引擎：Dogpile.com
匯整式搜尋引擎(英文)：ixquick.com
匯整式搜尋引擎(英文)：Yippy.com
問題式搜尋引擎：Ask.com
中國百度搜尋引擎：baidu.com
蘇俄搜尋引擎：Yandex.com

你喜歡以上哪些搜尋引擎呢? 歡迎提供意見並多多交流囉。

為什麼DuckDuckGo認為儲存使用者資料不好呢? 第一個壞處是使用者的網路行為被追蹤，有隱私權的疑慮，第二個壞處是會因此而影響你的搜尋結果。

為什麼儲存使用者資料，會影響你的搜尋結果?

這篇”DuckDuckGo Thinks You Don’t Want Personalized Search Results“就說到，你的搜尋結果會因為Filter bubble而有所不同，這個Filter bubble就是搜尋結果個人化的過濾機制，也就是”搜尋引擎排名在Filter Bubble之下還有多少意義?“說到的，搜尋引擎以為很聰明的替你過濾搜尋資料，但是很可能你需要的資料就在那些被過濾的資料當中。

也就是說，搜尋引擎儲存了你的個人搜尋記錄，然後根據你的搜尋習慣，把搜尋結果先清理了一次，把他認為你不需要的資料排除了，並且把他認為你最需要的放在第一頁，所以如果你沒有特別注意的話，你可能就一直重覆在瀏覽一樣的內容，你曾經點選的內容就會被放在搜尋結果明顯的位置，因為搜尋引擎認為既然你以前看過，所以應該就是你需要的 … 但是，使用者沒拜訪過的網站不代表使用者不需要，使用者拜訪過的網站也並不代表就是使用者需要的。

如下面的影片，DuckDuckGo就說明了，你無法在Google搜尋中找到正常的搜尋結果，因為100個人進行相同的搜尋，可能大家都看到不一樣的結果。

There are no “regular results” on Google anymore. from DuckDuckGo on Vimeo.

這就是Google的個人化搜尋(personalized search)，我們在”使用者喜歡個人化搜尋嗎? 65%並不領情!“也談到，65%的使用者認為個人化搜尋的結果是不好的，因為可能限制了搜尋結果，並且73%的使用者認為這是侵犯了個人隱私。

但是Google認為個人化搜尋可以改善使用者的搜尋經驗，不管你是否登入Google，也不管你是否啟用搜尋歷史，都一樣可能受到個人化搜尋的影響，這就是DuckDuckGo認為你不應該使用Google搜尋的最主要原因。

這個是一個很難評論的問題，到底搜尋引擎該不該使用個人化搜尋來調整使用者的搜尋結果? 到底個人化搜尋協助了使用者? 還是限制了使用者? 如果你有寶貴意見，歡迎多多交流留言囉。

這篇文章”Two Google Killers Form Partnership“說這兩家的合作，雖然各別未必能夠對Google有何殺傷力，但是當兩家合作之後，很可能可以產生出來非常有趣的結果。

Wolfram Alpha的團隊說到，DuckDuckGo將會把Wolfram Alpha的API整合到搜尋結果。

DuckDuckGo也說使用Wolfram Alpha已經兩年，現在正是公開宣布兩個合作，使用者將會看到兩者資料更緊密的結合。

DuckDuckGo不收集使用者資料，其搜尋內容透過各種來源取得，並且極力的掃除垃圾內容，如果透過Wolfram Alpha的API進行動態的事實計算，應該會有些看頭。

在Wolfram Alpha官方部落格文章”Wolfram|Alpha and DuckDuckGo Partner on API Binding and Search Integration“說，整合Wolfram與DuckDuckGo是一個不需思考的決定，因為對於範圍廣泛的一般搜尋不容易得到答案的領域，他可以提供即時解答。 (如下圖) 當你查詢亞特蘭大都會區人口，可以直接得到答案，而非參考資料。

如果你是DuckDuckGo的使用者，你將可以在既有的搜尋中看到更多與Wolfram Alpha的整合資料。如果你是Wolfram Alpha API的使用者，你將可以看到個Wolfram Alpha Perl API Binding的好處。

當然DuckDuckGo與Wolfram Alpha不會對於Google產生立即性的影響，但是由於他們跟Bing都有關係，所以很可能所有合作而來的成果，都會集合起來對付Google。

所以雖然DuckDuckGo與Wolfram Alpha結盟雖然不是Google Killer，但是對於Google的威脅還是不小的。