学习谷歌搜索检索规则助力精准检索

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OLink Lv6
学习谷歌搜索检索规则助力精准检索

阅读完这篇文章后,你应该浏览一下指导,了解我们博客的主要方面。

语法 语法说明 示例 示例解释
1 + 也可以用AND,搜索包含多个关键词的结果 生物信息学 + R语言
生物信息学 AND R语言
搜索包含【生物信息学】和【R语言】两个词的页面
2 OR 或者 生物信息学 OR R语言 搜索包含【生物信息学】或【R语言】两个词的页面
3 - 不包含减号后面词的页面 生物信息学 -进化树 搜索不包括【进化树】的【生物信息学】的页面
4 “” 双引号,精确匹配 “生物信息学” 精确匹配【生物信息学】这个关键词的页面
5 * 星号,通配符,模糊搜索,星号代替某个字 **搜索 星号可以为任何字
6 @ 在用于搜索社交媒体的字词前加上@ Taylor Swift @Instagram 搜索ins上的霉霉
7 $ 在数字前加上$搜索特定价格 ChatGPT $20 搜索20$的ChatGPT会员
8 # 搜索 # 标签 #taylorswift 搜索标签霉霉
9 .. 两个点,在两个数字之间加上.. 在数字范围内执行搜索 Pixel 9 pro 1000..1500 搜索1000-1500的谷歌手机
10 filetype 指定某一种文件类型的资源 R语言实战 filetype:pdf 搜索类型为pdf的R语言实战网页
11 site 在指定站点搜索 生物信息学 site:https://www.zhihu.com 在知乎中搜索包含生物信息学的网页
12 cache 查看网站的 Google 缓存版本,会直接显示缓存页面 cache:weibo.com 查看微博的谷歌快照
13 info 在网址前加info:,获取网站详情 info:github.com 搜索github网站详情
14 related 搜索与某个网站有关联的页面 related:sina.com 和新浪网网站结构内容相似的一些其它网站
15 link 返回所有链接到某个URL地址的网页 link:www.csdn.net 搜索所有含指向【www.csdn.net】链接的网页
16 inurl 搜索查询词出现在url 中的页面 inurl:生物信息学 搜索链接url中有【生物信息学】的网页
17 intitle 搜索查询词出现在页面标题(title)中的页面,支持中文和英文 intitle:生物信息学 搜索页面标题中有【生物信息学】的网页
18 intext 搜索查询词出现在页面正文(title)中的页面,支持中文和英文 SEO intext:GO富集分析 在正文包含【GO富集分析】的网页中搜索【SEO】
19 inanchor 搜索链接锚文字(即链接显示的文字)中包含搜索词的页面 inanchor:前端 搜索链接锚文字中包含【前端】的页面
20 allinurl 即all+inurl 页面url中包含多个关键词的页面 allinurl:SEO 搜索引擎优化 相当于 :inurl:SEO inurl:搜索引擎优化
21 allintitle 即all+intitle 页面标题中包含多个关键词的页面 allintitle:SEO 搜索引擎优化 相当于:intitle:SEO intitle:搜索引擎优化
22 allintext 即all+inanchor 页面正文包含多个关键词的页面 allintext:SEO 搜索引擎优化 相当于:intext:SEO intext:搜索引擎优化
23 allinanchor 即all+inanchor 页面链接锚文字包含多个关键词的页面 allinanchor:SEO 搜索引擎优化 相当于:inanchor:SEO inanchor:搜索引擎优化
24 weather weather/time/sunrise/sundown+城市名,返回城市的天气/时间/日出时间/日落时间 weather:beijing 显示北京的天气
25 music 也可以用songs,歌手名字+music/songs Taylor Swift music
Taylor Swift songs
返回霉霉的各首歌曲
上述表格的符号全为英文状态下的符号,空格一定要有。

虽然有那么多语法,但是我们不需要全部记忆,只需要在我们需要的时候看一下在进行检索,用多了就记住了,而且不是都很常用,一般常用的是1,3,4,10, 11,16-18。语法不是单一的,是可以一起使用的。比如:

"生物信息学" site: www.blog.csdn.net

就是搜索CSDN中包括生物信息学的文章。因为CSDN提供搜索服务,所以这只是一个举例,有些网站并不提供检索服务,才是适用场景。请注意,语法是工具, 不是你记忆的累赘,如果没有多少使用场景可以不使用,而是依靠现有的Large Language Model(LLM),即现有的生成式AI模型,可以提升我们的效率。

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  • Title: 学习谷歌搜索检索规则助力精准检索
  • Author: OLink
  • Created at : 2024-11-01 15:49:03
  • Updated at : 2025-01-07 12:48:39
  • Link: https://alllinkofficial.wordpress.com/2024/11/01/googlesearch/
  • License: This work is licensed under CC BY-NC-SA 4.0.
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