Google的演算法技術不會空穴來風，也就是一定存在某些技術，然後被應用在Google的搜尋上。但是可不要誤會，你在各種地方看到Google申請通過某些專利，並不代表這些專利都會使用在Google的搜尋演算法上。

我們來看看Matt Cutts關於Google演算法與Google專利的說法 …

就是說我們可以透過Google的專利來瞭解搜尋引擎可能的處理方式，但是這些專利不會都使用在Google的搜尋引擎上，這些專利不是Google的Golden Truth (黃金定律)。

但是也不要認為既然Google演算法未必與專利有關係，所以我們就不需要再去研究Google專利。我們可以透過Google專利去驗證某些演算法，經過實驗，發現某些Google演算法的處理方式很類似某些專利的說法，那麼我們就可以比較有信心的認為，確實某些Google演算法與某些專利有關係。

Google演算法未必與專利有關係，但是我們可以由Google專利的方向，去瞭解Google演算法的發展。

但是要知道什麼是完美的搜尋引擎 (The perfect search engine)有這麼簡單嗎? 其實並不難，困難的是我們還必須知道，目前哪些可以應用的技術是成熟的，如此才能預測搜尋引擎可能演進的軌跡。

這篇”How Would You Create The Perfect Search Engine?“提到如何建立一個完美的搜尋引擎，其中有一個影片探討完美的搜尋引擎，我們先來看看內容 …

影片中提到完美的搜尋引擎的要素，包括以下幾個項目:

(1)User experience (使用者經驗)

— Query format (查詢詞的格式) 可以允許透過image/audio/voice/text當成查詢的輸入。

— SERP integration (搜尋結果的整合) 應該回覆product/news/maps/video/images/website … 等等各類可能被需要的資訊。

— SERP interaction (搜尋結果的互動) 應該提供什麼方式讓搜尋者過濾出需要的資訊，如Transactions/Recommendations/Refinement tools/Onebox answer/Links … 等等。

(2)Relevancy algorithm (相關性演算法)

— On-page elements (頁內元素) 包括頁內的文字新鮮度、頁內結構、關鍵字密度、標題標記 … 等等。

— Links (連結) 包括backlinks與outbound links的數量與品質。

— Social signals (社交訊號) 網站內容在各種社交平台上的影響層面。

— Personalization (個人化) 依照每個人的歷史資料、個人喜好需求、地理位置、社交情況 … 等等，而改變相關性計算的權重。

— Contextual signals (語境訊號) 以搜尋者的各種狀況，如搜尋時的日期時間、作業系統、設備、地點 … 等等來決定相關性計算。

總之，我們希望搜尋引擎能夠給搜尋者所需要的資訊，但是問題是這麼多種類型的資訊，搜尋引擎怎麼知道「搜尋者的意圖」呢? 其實現在決定搜尋引擎是否完美，很大的部分決定在於搜尋引擎要能夠猜測搜尋者到底要什麼? 如果無法精準的猜測，至少需要提供界面，或是上面說的SERP interaction(搜尋結果的互動)方式，讓搜尋者去挑選真正需要的資訊。

相對於「猜測搜尋者的意圖」，搜尋引擎對於相關性的計算，其實已經比較成熟，因此你的網頁是否與某個關鍵字相關，是否能夠出現在搜尋排名優秀的位置，除了相關性之外，就取決於~關鍵字的精準、QDF、QDD等因素來決定。

現在你已經知道什麼是「完美的搜尋引擎」，所以你應該知道Google或是Bing會在哪些方面追求精準，你也應該要知道如何改善你的網站，才能夠逐漸的提升搜尋排名。