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以前通过WEB日志的用户分析主要是简单的基于日志中的访问时间/IP地址来源等，很明显，基于搜索引擎关键词的统计能得到的分析结果更丰富、更直观。因此，搜索引擎服务的潜在商业价值几乎是不言而喻的，也许这也是Yahoo! Altavista等传统搜索引擎网站在门户模式后重新开始重视搜索引擎市场的原因，看看Google的年度关键词统计就知道了，在互联网上有谁比搜索引擎更了解用户对什么更感兴趣呢？
请看本站的反相链接统计：http://www.chedong.com/log/2003_6.log
需要注意的是：由于Google针对Windows 2000中的IE使用的是UTF-8方式的编码，因此很多统计有时候需要在UTF-8方式下查看才是正确字符显示。从统计中能够感受到：在使用水平比较高的IT开发人员中Google已经成为最常用的搜索引擎。而使用百度的用户也已经大大超过了传统的搜狐，新浪等门户站点，因此传统门户网站在搜索引擎上的优势将是非常脆弱的。而从技术的发展趋势来看，以后还会有更多的利用互联网媒体做更深层次数据挖掘的服务模式出现：
转载自cnblog.org——“突发”文字可能揭示社会趋势
在“新科学家”(New Scientist)在线杂志上，公布了康奈尔大学的一个新研究成果，引人注目，也许与Google 收购Pyra 的动机有关。
这所大学的计算机科学家 Jon Klenberg 开发了一个计算机算法，能够识别一篇文章中某些文字的“突发”增长，而且他发现，这些“突发”增长的文字可以用来快速识别最新的趋势和热点问题，因此能够更有效地筛选重要信息。过去很多搜索技术都采用了简单计算文字/词组出现频率的方法，却忽略了文字使用增加的速率。
Jon 特别指出，这种方法可以应用到大量Weblog上，以跟踪社会趋势，这对商业应用也很有潜力。例如，广告商可以从成千上万的个人Blog 中快速找到潜在的需求风尚。而且只要Blog 覆盖话题范围足够大（实际上发展趋势确实如此），这项技术对政治、社会、文化和经济等领域也都会有实际意义了。
虽然Google 新闻的内部算法至今没有公开，但是人们猜测这种完全由机器所搜集的头条新闻应当不是Google搜索引擎中惯用的鸽子算法，很可能与这种“突发”判断算法有关。如此说来，Google收购Blog工具供应商的举动确实还有更深层次的远见了。
- NewScientist.com news, Word 'bursts' may reveal online trends
- 还没有写完这些介绍，在 SlashDot 上也看到了很多有关这个发现的讨论
附：Google官方的站点设计指南
- Make a site with a clear hierarchy and text links. Every page should be reachable from at least one static text link. 让网站有着清晰的结构和文本链接，所有的页面至少要有一个静态文本链接入口
批注：尽量不要用图片和JAVASCRIPT
- Offer a site map to your users with links that point to the important parts of your site. If the site map is larger than 100 or so links, you may want to break the site map into separate pages.
为用户提供一个站点地图：转向网站的重要部分。如果站点地图页面超过100个链接，则需要将页面分成多个页面。
批注：索引页不要超过100个链接：SPIDER只考虑页面中头100个链接
- Create a useful, information-rich site and write pages that clearly and accurately describe your content.
用一些有用的，信息量丰富的站点，清晰并正确的描述你的信息。
- Think about the words users would type to find your pages, and make sure that your site actually includes those words within it.
想像用户可能用来找到你的关键词，并保证这些关键词在网站中出现。
批注：少用“最大”，“最好”之类的形容词，用用户最关心的词，比如：下载，歌星名字，而不是一些抽象名词。
- Try to use text instead of images to display important names, content, or links. The Google crawler doesn't recognize text contained in images.
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