一、 數據挖掘

此方法需要搜索引擎統計并分析如下用戶搜索行為:

1. 首點擊排位:

對于任意關鍵詞，統計用戶首點擊排位，得到結果為平均值或概率分布。若不考慮UI設置帶來的視覺體驗，能否在第一時間搜索到目標對用戶體驗的影響是較大的，用戶首點擊的搜索結果代表了兩種可能:一是結果相關性和二是習慣。毫無疑問，用戶會在搜索結果中優先選擇與自己希望得到的信息相關性較高的，統計其首點擊排位，反應了用戶在搜索此關鍵詞時較可能感興趣的信息，進而改進搜索結果排位;對于某些關鍵詞，搜索結果所給出的簡介可能無法令用戶判斷出相關性，在這種情況下，并非所有用戶都會在搜索結果中優先選擇第一個，此時統計首點擊的排位也有意義，它反應了用戶的習慣，對于類似的關鍵詞，可以合理的安排排位縮短用戶搜索成功的時間。

2. 嘗試次數:

用戶在修改關鍵詞前嘗試不同搜索結果的次數。一般來講，用戶在第一頁無法得到滿意結果便會開始完善自己的關鍵詞或選擇相關搜索，三頁之后的搜索結果極少被點擊到。統計用戶的嘗試次數，可以更為合理的安排每頁顯示的所搜結果個數，縮短用戶搜索成功的時間。

3. 錯寫糾正: 

百度搜索引擎對于未切換輸入法、錯別字等錯寫已經有了比較完善的糾正能力，但對于一些生僻詞匯，錯寫糾正的結果是否符合用戶的需求仍有待驗證。

4. 相關搜索:

通過統計用戶搜索行為，對比用戶連續兩次搜索關鍵詞的關系，通過一定的算法給出相關搜索。相關搜索相當給用戶提供了完善搜索關鍵詞的選項，其要點應是盡量做到完備。

5. 垂直引入:

以百度搜索引擎為例，在網頁中搜索“謝霆鋒”，搜索結果前三位分別為百科、視頻、貼吧搜索結果的垂直引入。同樣可以通過分析用戶連續兩次搜索關鍵詞的關系、用戶對于某些特定關鍵詞選擇的功能搜索，使用聚類、二叉樹等方法得到合理的搜索功能引入方案。

6. 廣告相關性:通過用戶對廣告的點擊量分析搜索關鍵詞與廣告相關性，用戶對推廣鏈接的點擊量可以較好的反應關鍵詞與廣告的相關性，相關性越高，用戶對于廣告的興趣的點擊可能性越高。

二、 橫向對比

每種搜索引擎均有其優缺點，舉簡單的例子:一些人在搜索中文關鍵詞時選擇百度，搜索英文關鍵詞時選擇谷歌;搜索生活相關的東西使用百度，搜索專業文獻選擇谷歌。類似的選擇反應了用戶對于搜索引擎部分功能的評價。

由此可以提出這樣的想法可以:在搜索某類關鍵詞時，對比競爭對手給出的結果，通過合理的引入，提高搜索引擎的搜索效果。

三、 用戶建模

此方面實際是用戶需求細分的過程。可以設置用戶登錄系統，對用戶信息和搜索行為進行聚類分析，理解不同類型的用戶的興趣點和搜索行為特點，在此系統中，第一方面的所有方法均適用且可以得到更好的結果。

潛在風險:

1. 惡意刷流量軟件:此類軟件會造成某些搜索結果排位靠前，卻并非用戶所需，造成用戶體驗的降低。

2. 非正常的用戶行為:如某些內容不健康的網站的首點擊率非常高，很可能出現在用戶搜索結果的第一頁中，但其信息卻與關鍵詞毫無關系。

3. 時新性:由于通過用戶搜索行為改進的搜索引擎給出的搜索結果都是從已有信息中得出的。這樣會造成搜索結果的時新性很差:一個新生事物，無論它具有多么大的吸引力或轟動性，均不可能出現在搜索結果的第一頁中。

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