Google非常重視網路上的社交訊號，雖然不是搜尋排名最高的權重，但是算是搜尋引擎優化作業不能忽視的項目。

日前Twitter與Google合約到期而使得Google Realtime Search(即時搜尋)停止服務，這個問題在SearchEngineLand的文章”Google Realtime Search & The Aftermath Of The Google-Twitter Split“，有了詳細的說明。

Twitter的Firehose是提供給外界抓取Tweet的一個管道， 但是並非唯一的管道，例如Topsy也可以搜尋到各種社交網路上的訊息(如下圖)，當然也可以抓取Tweet，Topsy的資料索引可以回溯到2008年五月，至於為何Topsy仍舊可以抓取，而Google不能呢? 這個問題並未獲得答覆。

微軟Bing當然也把Twitter訊息納入搜尋中，你可以在Bing Social中查詢各種社交訊息，但是其資料並非真的及時，只能說可以搜尋短期間內的資料，他也不能搜尋久遠的資料。

對於原本習慣使用Google Realtime Search的使用者可以用WhatTheTrend來搜尋即時的趨勢，但是缺點是中文的使用上有許多問題，那麼也許很多人會疑問，為何Twitter不提供這些搜尋呢? Twitter本身有提供部分功能的搜尋，但是都不太完整，這個應該是Twiiter目前很想做的事情。

其實對於Twitter而言，因為資料量太大，所以搜尋的難度頗高，根據Kissmetrics的資料，Twitter每週有十億個Tweet，根據HubSpot的統計資料，其中每100個 Tweet有8個是值得的推文，也就是每週就有八千萬個有品質的訊息。

但是雖然Twitter關閉了Google的Firehose，但是Google仍舊可以從正常的網路抓取來索引Tweet(如下圖)，可以看出大約是一天的延遲。

我們在Google收購PostRank文章也提過，Google透過PostRank將可以更完整的了解網頁內容在社交網路的社交指標，所以對於Google而言，Twitter關閉firehose，只是讓及時訊息消失，並不能阻止Google的資料抓取及社交指標的評估。

目前對於Twitter關閉Google抓取的問題，尚無更多的訊息，但是問題應該在於各懷鬼胎而非權利金的問題，Twitter此舉其實對於Google影響並不大，反而對於本身的發展有所影響，寧可少了由Google過來的流量，想必應該是為了更高的目標吧!?

當你嚐試連上http://google.com/realtime，你會看到下面的結果

剛好SearchEngineLand的這篇”Google Realtime Search Goes Missing“也提到這個問題，他說Google這陣子在進行UI (User-Interface) 的重新設計，並且已經確定取消Google Wonder Wheel (搜尋羅盤)，目前尚不知道是否以後會不會重新提供這個服務。

除了Realtime Search與Google Wonder Wheel不見了之外，Google許多介面也都呈現不同的樣貌，這些應該都跟Google+有關。

Google Wonder Wheel (搜尋羅盤)不見了，是否意味著Google在語意上的策略改變呢? 應該是搜尋羅盤所呈現的無法滿足需求才會消失，也就是這個搜尋羅盤並沒有正確的顯示相關性。

而Realtime Search會消失，是否表示不再積極的擷取Facebook與Twitter的訊息呢? 還是只是暫時性的消失呢?

不管是什麼原因，可見Google+ Project的推動，確實牽動了許多原本的運作，也許再過幾天就可以知道到底Google Realtime Search發生什麼事了。

[補記]

Google非官方部落格”Google Realtime Search, Temporarily Unavailable“談到，只是因為要跟Google+1整合而暫時停止Google Realtime Search(即時搜尋)。並說到Google+目前沒有提供訊息的搜尋，但是未來會提供，並且講了一句很好玩的話: It’s strange to see that Google had to disable a service to add support for a new site. 看到Google必須停止服務來增加支援是很奇怪的事情 … 確實是非常罕見。

這所有的犧牲都是為了Google+，但是為什麼Google Realtime search跟Google Wonder Wheel會跟Google+有關係呢? Realtime search是著眼於即時的社交訊息，所以當然跟Google+有關係，Google Wonder Wheel則是抓出訊息間的相互關係，因此可能連Google+內的訊息，都會被拿來進行語意分析 … 前者是主要用來打Facebook的，後者則是主要用來打Twitter的，當Google+既可以快速搜尋activity stream，又能用來分析stream的語意，這個如果受到使用者的喜愛，確實可以打死Facebook跟Twitter的啦。

[2011/07/05補記]

這篇”As Deal With Twitter Expires, Google Realtime Search Goes Offline“說到Google Realtime search不見的原因是因為Google與Twitter已經停止資料合作，但是文章也很質疑這種說法，因為Google搜尋還是存在Twitter訊息，而Google Realtime search也不是只有Twitter訊息，為何單單因為與Twitter合作停止而停止呢? 況且為何會跟Twitter停止合作呢?

但是不管如何，這種情況使得Google+更加重要，身為搜尋的領先者，Facebook、Microsoft、Twitter似乎都變成了敵人，如果Google這次的社交工程再不成功，可能地位已經無法繼續保持了。

[2011/07/07後記]

當你嚐試連上http://google.com/realtime，已經被轉到一般的Google Search。

這個Klout由ReadWriteWeb的這篇”Klout Chrome Extension Brings Scores to the Twitter Timeline“談到，你如果使用Google Chrome瀏覽軟體的話，可以由此去安裝Klout Extension。

安裝了Klout之後，你就可以登入後由timeline看到所有推文的評分(如下圖)

看到這些評分資料可以做什麼呢? 就是讓你有所依循，可以挑選分數較高的先看或是回文。

但是這些評分資料是怎麼來的呢? 根據Klout的說法~http://klout.com/kscore，The Klout Score is the measurement of your overall online influence.  這些分數是你的總體線上影響力，也就是看你的跟隨者數量及質量，結果分數由1到100，利用在Facebook及Twitter上的35個變數來評估True Reach(真實到達率)、Amplification Probability(放大機率)、Network Score (網路分數)。

True Reach(真實到達率)是指你的跟隨者與朋友數目。又分成Reach與Demand，Reach是指你的訊息能夠到達的程度，Demand是指你存在的需要度，也就是透過你的關係而被別人需要的程度。

Amplification Probability(放大機率)是指你的訊息被retweet、like、comment或是談論到的數目。又分成engagement、velocity、activity。

Network Score (網路分數)是指質量方面，也就是你所能擴散的對象在網路上的投入程度。

所以Klout所評估的不只是數量上的加減，還是品質上的投入。

而Klout也提到了，他們不只是數量上的加減，對於未活動的帳號及垃圾帳號，都進行過濾了。

所以從上面的分數評估來源可以知道，基本上已經可以過濾不少的雜訊，而這個評分雖然只有跟Twitter有關，未來可以預知的是會更大的擴及更多的社交網路。

我們不是只要介紹Klout，而是未來不僅是社交網路的訊息，只要是在網路上的資訊都會可以比照辦理，也就是都會出現一個評等分數，部落格與網站已經有太多分數了，不僅Twitter、推文、粉絲團、Facebook的訊息 …. 及各種搜尋結果也都是可以加以評等，這些評等的智慧會越來越聰明。

除了Klout之外，如PostRank也是知名的評分服務 (如下圖)，他還有許多plugin及分析服務。

以及PeerIndex、Traackr、WE twendz pro 都是類似的服務。

你可以瀏覽更多的參考資料:
Rating 4 social media influence-scoring platforms
14 free tools to measure your social influence

所以最後可能連人也都會有一個分數，來說明你活著在網路上產生的價值，從你第一天上網路的零分開始，慢慢的累積分數，然後到最後蓋棺論定時，根據你的最後分數來寫你的墓誌銘 … 嗚呼哀哉，這個可能不是胡思亂想，你希望在最後得時刻，得到幾分呢?

話題扯遠了，我們要談的還是回歸搜尋的部份。當搜尋到的資料也可以被評分的時候，表示的是你無法透過做假的資料來得到很高的分數，也就是我們在”2011年的SEO趨勢是什麼?“說過，「搜尋與社交會更加緊密，搜尋社交化已經是必然的現象，SEO與SMO(Social Media Optimization)已經密不可分，進行SEO也必須進行SMO，進行SMO也必須SEO，而搜尋的資料來源也更將社交媒體靠近，如blekko的slashtags。」

我們也在”Blekko 一個不太一樣的搜尋引擎“，說到這個從2008年就開始追蹤的Blekko搜尋引擎，他們的slashtags會讓「人」的角色會開始更加重要。

不要認為這些會離我們很遙遠，這些評分來影響搜尋結果，很快就會造成SEO搜尋引擎優化的重大改變。

剛好SEOmoz也出了一篇文章”Google + Bing Confirm that Twitter/Facebook Influence SEO“，剛好跟我們所說的2011年的SEO趨勢互相呼應，所以我們來看看他們怎麼說的。

Search Engine Land的丹尼蘇利文訪問Google跟Bing，詢問他們對於Twitter/Facebook的影響效果，他們表示 “that links shared through Twitter and Facebook have a direct impact on rankings” 在推特與臉書的分享連結中，對於搜尋排名有直接的影響。

丹尼蘇利文問: 如果某篇文章在推特(Twitter)內被推出來，你認為推文(Tweet)內的連結是一個重要訊號嗎?

Bing: 我們會看社交網路的使用者信賴度。我們會看你跟隨多少人，多少人跟隨你，如果某篇文章被各種不同的人所推，而這些人都具有可信度的話，這篇文章就會很重要。

Google: 是的，我們會認為這是個訊號， 會當成自然搜尋及新聞搜尋的排名因素，我們也會用來強化新聞，如果被很多人推，當然這個新聞就是熱門的。

丹尼蘇利文問: 你們是否嘗試去計算信賴度? 例如這些推文到底來自哪些人?

Bing: 是的，我們會因為推的人不同而有不同的信賴度，如一些知名人物或是出版商當然就會不一樣。

Google: 是的，我們會因為推的人不同而有不同的信賴度，但是實際上我們都不認識。

丹尼蘇利文問: 不同人的推文上的連結的重要性會不同嗎?

Bing: 是的

Google: 作者的信賴度跟Pagerank又不同，在某些時候這個因素會用在普通搜尋上。

所以重點對於Twitter、Facebook是一樣的: 信賴度、多樣性。也就是說，被一個具備信賴度的用戶所推薦還未必是重要的，但是如果被許多重要的用戶所推薦，那麼其重要性應該就更加值得注意了。

對於這些社交效應上，SEOmoz整理了重點如下:

Diversity of Sources 來源的多樣性:這個因素跟一般網站連結強調的一樣，社交網路連結到你的網站也是必須具備多樣性。

Timing 時效因素:被社交網路連結的時間是文章剛出爐還是舊文章，新文章就被連結與舊文章被連結各代表不同的意義。

Surrounding Content 周圍的內容:在推薦連結的週遭的文字，可以協助搜尋引擎分析該連結的關係。

Engagement Level 投入程度:推薦連結被點選的程度或是被重推的程度。

Quantity of Friends/Followers 朋友與跟隨者的品質:推薦者的週遭用戶品質。

Importance of Friends/Followers 朋友與跟隨者的重要度:推薦者的週遭用戶重要度。

Analysis of Friends/Followers Ratios 朋友與跟隨者的比例分析:推薦者的週遭用戶是否自然或是之間的互動性。

Topic Focus / Relevance 主題的聚焦度與相關性:推薦者所談論主題與推薦連結的相關性。

Association Bias 關聯的偏差: 這個跟多樣性有些相關，也就是推薦者與被推薦間的關係，如果推薦者都只固定推薦某些連結，或是某些網站都固定被某些人推薦，這些推薦的參考性就會降低。

目前Google與Bing的搜尋已經越來越跟Twitter/Facebook關係密切，而由他們的觀點來看，作弊已經越來越難了，除非投入大量的人工進行操作。但是如果你有資源可以投入大量的人工進行操作的話，倒不如把這些資源用在品質的改善上，可能還比較有用了。

根據Twitter的工程部落格網站表示，已經不是Summize的架構，也不使用MySQL資料庫，目前Twitter的最大挑戰是如何平順的由舊架構轉移到新架構上，而不影響現有用戶的使用。

文章中提到使用Inverted index而非傳統的關聯式資料庫 (如MySQL)，以及Java為主的Lucene開放源系統，以應付每秒1000個推文，以及每秒12,000個搜尋。

由於Twitter是即時的訊息系統，因此必須要把索引延遲降低到10秒內，也就是推文發出後的十秒鐘內就必須可以搜尋得到。

目前使用Lucene為主架構，但是因為它並不是real-time的系統，因此必須要大幅修改，並且必須要讓原有的Lucene API可以使用。因此Twitter工程團隊修改了Lucene的記憶體資料結構核心，但是Lucene的search layer則沒有修改。

目前新的架構已經開始使用，並且比以前更加快速、使用更少的資源、可以索引更多的推文 … 但是美中不足的是~使用中文搜尋的速度跟搜尋量都還不盡滿意。

作者設計了幾個實驗，他把15個網站拿來當實驗對象，並且每個網站都有自己的Twitter帳號，跟隨者數目從75個到1500個不等。

並且透過監看是否刊登新產品訊息、是否將此訊息送到Twitter、是否Googlebot來訪、是否被Google索引，然後分別以三種情況去比較: 只有Twitter link、只有內部自我link、兩者都有的時候，來看看這三種情況下，被Google抓取與索引的快慢。

以下是只有Twitter link時，被Googlebot抓取的狀況 …

以下是只有Twitter link時，被Google索引的狀況 …

以下是只有內部自我 link時，被Googlebot抓取的狀況 …

以下是只有內部自我 link時，被Google索引的狀況 …

以下是Twitter/內部自我link都有時，被Googlebot抓取的狀況 …

以下是只有Twitter/內部自我link都有時，被Google索引的狀況 …

作者根據以上的數據，做出的結論是:

當新產品訊息發表後，如果同時有內部link跟Twitter link，並且這個Tweet能夠有3個以上的retweet的話，能夠加快被Google抓取跟索引的時間。

為何我們不詳細說明以上的數據，因為數據並不重要，其實結論也不太重要。但是這樣的文章常會讓許多初學者當成定理，新文章就是要有推文的連結，因此就拼命做tweet跟retweet ….

其實這類的文章常會用一堆的數據來證明，但是他沒有說這15個網站的背景資料，也沒有說明這些Twitter帳號的細節，為什麼這些資料很重要呢? 因為不可能單一因素或兩個因素就會影響Google的抓取跟索引，也就是說體質必須與這15個網站類似，並且Twitter的互動度也要類似，才能確定上面的結論。

我們不是說上面的結論是錯誤的，而是說你可能跟著做半天，結果會發現沒有效果。