Đã bao giờ bạn tự hỏi Google tìm kiếm hay Google Search hoạt động như thế nào để sàng lọc hàng tỷ trang web chỉ trong vài giây và hiển thị kết quả tìm kiếm có liên quan nhất hay chưa? Cùng tìm hiểu chi tiết qua bài viết dưới đây nhé!
1. Google Search là gì?
Google Tìm kiếm hay Google Search (còn được gọi đơn giản là Google.com) là công cụ tìm kiếm được phát triển bởi Google. Công cụ này cho phép người dùng tìm kiếm các thông tin trên web bằng cách nhập từ khóa hoặc cụm từ.
Google Search sử dụng các thuật toán để phân tích và xếp hạng các trang web dựa trên mức độ liên quan với truy vấn tìm kiếm của người dùng. Đây là công cụ tìm kiếm phổ biến nhất trên toàn thế giới, với 139,95 tỷ lượt truy cập hàng tháng, tính đến tháng 1/2025, theo Semrush.
2. Lịch sử phát triển của công cụ tìm kiếm Google
Lịch sử phát triển của Google Search bắt đầu từ năm 1996, khi hai nghiên cứu sinh tại Đại học Stanford là Larry Page và Sergey Brin nghiên cứu dự án để cải thiện cách các công cụ tìm kiếm xếp hạng các trang web. Mục đích là phát triển một công cụ tìm kiếm có thể hiểu được ý nghĩa của truy vấn thay vì chỉ khớp với các từ khóa.
Thuật toán PageRank ra mắt
Năm 1998, Page và Brin thành lập Google Inc. và công ty bắt đầu triển khai công cụ tìm kiếm cho người dùng. Phiên bản đầu tiên của Google Search khá đơn giản, chỉ bao gồm một khung văn bản để nhập truy vấn và hiển thị danh sách kết quả.
PageRank là thuật toán xếp hạng độc đáo được phát triển bởi Google Inc.. Thuật toán này dựa trên ý tưởng đánh giá tầm quan trọng của một trang web có thể xác định bằng số lượng và chất lượng của các liên kết trỏ đến trang đó.
Cho đến ngày nay, PageRank vẫn là một trong những thuật toán phổ biến nhất mà Google triển khai để xác định các trang có thẩm quyền và đáng tin cậy từ hàng triệu trang web có nội dung tương tự trong kho lưu trữ.
Google Doodle ra mắt
Google.com được đăng ký làm tên miền vào năm 1997. Đến năm 1998, Google Doodle đầu tiên đã được ra mắt. Cũng vào năm này, công cụ tìm kiếm Google đã chính thức ra mắt, với hơn 26 triệu trang web trong chỉ mục đầu tiên. Con số này đã tăng lên đến 1 tỷ trang vào năm 2000.
Kỷ nguyên AdWords và sự ra đời của Google Images
Google đã ra mắt AdWords, hiện là Google Ads, vào năm 2001. Người dùng bắt đầu thấy các quảng cáo tìm kiếm có liên quan hiển thị ở đầu SERP (trang kết quả tìm kiếm).
Một trong những tính năng trực quan nhất của Google là tính năng kiểm tra chính tả cũng được ra mắt vào năm 2001. Trước khi tính năng ra mắt, nếu người dùng nhập sai chính tả trong truy vấn tìm kiếm của họ, Google sẽ tìm kiếm các trang có cùng lỗi chính tả, điều này dẫn đến kết quả tìm kiếm không tối ưu.
Vào tháng 7/2001, công cụ tìm kiếm hình ảnh Google Images ra mắt, lấy cảm hứng từ chiếc váy xanh Versace rừng rậm của Jennifer Lopez tại Lễ trao giải Grammy năm 2000. Google Images đã trải qua nhiều lần cải tiến trong những năm qua. Vào năm 2011, tính năng Search by image được tích hợp để cho phép người dùng tải lên hình ảnh và tìm kiếm các hình ảnh tương tự thông qua công cụ tìm kiếm.
API của Google chính thức được phát hành
Vào năm 2002, bộ API đầu tiên của Google chính thức được phát hành, cho phép các nhà phát triển tích hợp công cụ tìm kiếm với các chương trình, phần mềm của họ. Vào thời điểm đó, API Google có thể truy vấn hơn 2 tỷ tài liệu web từ chỉ mục và tương thích với các môi trường được phát triển bằng Java, Perl và Visual Studio.
Google News và Google Shopping
Cuối năm 2002, Google đã cho ra mắt tính năng News để cung cấp tin tức cho người dùng trong thời gian thực. Tính năng này sau đó đã được cải tiến, có khả năng thu thập và nhóm các nội dung tin tức cùng một chủ đề trong thời gian thực. Điều này cho phép người dùng truy cập các bài viết của nhiều tác giả và nhà xuất bản khác nhau để có được góc nhìn từ mọi phía.
Froogle (Frugal + Google), hiện là Google Shopping, là tính năng tiếp theo của công cụ tìm kiếm. Khi xu hướng mua sắm trực tuyến bắt đầu xuất hiện, Google đã ra mắt Froogle vào cuối năm 2002, cho phép người dùng có thể tìm kiếm thông tin các sản phẩm được các doanh nghiệp niêm yết trực tuyến.
Google Local ra mắt và liên tục cải tiến nhiều năm qua
Google Local chính thức được ra mắt vào năm 2004. Ngày nay, kết quả danh sách địa phương của Google đóng vai trò là cổng thông tin quan trọng cho thông tin liên hệ doanh nghiệp, kết hợp danh sách doanh nghiệp tiêu chuẩn với thông tin hiện tại như Map, chỉ đường, đánh giá, sản phẩm, trang web liên quan, xếp hạng,…
Tính năng Google Autocomplete hay Google Suggest
Autocomplete là tính năng trực quan được thiết kế tự động dự đoán truy vấn trên thanh tìm kiếm khi người dùng bắt đầu nhập. Tính năng này lần đầu tiên ra mắt với tên gọi Google Suggest vào năm 2004. Theo Google, tính năng Suggest giúp giảm thời gian người dùng nhập truy vấn gần 25%.
Google Maps ra mắt
Google Maps lần đầu tiên được ra mắt vào năm 2005. Sau đó vài tháng, công cụ được bổ sung thêm các tính năng chỉ đường và hệ thống hình ảnh chụp từ vệ tinh. Kể từ khi ra mắt đến nay, Google Maps đã được cập nhật và cải tiến đáng kể, và hiện cung cấp nhiều tính năng ngoài bản đồ và chỉ đường.
Một số bản cập nhật và cải tiến đáng chú ý của Google Maps bao gồm:
- Giới thiệu hình ảnh vệ tinh và chế độ xem phố (street view)
- Tích hợp thông tin và đánh giá doanh nghiệp địa phương
- Cập nhật tính năng cung cấp thông tin giao thông và phương tiện công cộng theo thời gian thực
- Mở rộng phạm vi bản đồ, bao gồm nhiều quốc gia và khu vực hơn
- Giới thiệu các tính năng mới như indoor maps, điều hướng khi đi bộ và thông tin giao thông theo thời gian thực
Ra mắt Google Sitemap và Mobile Web Search
Để giúp chủ sở hữu trang web dễ dàng hơn trong việc lấy thông tin của họ trên Google tìm kiếm, Google Sitemap đã được ra mắt vào năm 2005. Sitemap cũng giúp Google hiểu rõ hơn về tổ chức và cấu trúc của các trang web để công ty có thể cung cấp kết quả tìm kiếm chính xác và phù hợp hơn.
Ban đầu, Google Sitemap được thiết kế khá đơn giản, cho phép admin quản trị website gửi file sơ đồ trang web XML tới Google. File này chứa thông tin về các trang trên trang web, bao gồm URL, ngày sửa đổi gần nhất và mức độ ưu tiên của trang. Công cụ sau đó được cập nhật và tích hợp các tính năng mới, đổi tên thành Google Webmaster Tools và ngày nay được gọi là Google Search Console.
Sự phát triển của kết quả tìm kiếm trên Google
Trong những năm qua, Google đã liên tục cập nhật và cải tiến thuật toán tìm kiếm, kết hợp các công nghệ và nguồn dữ liệu mới để cải thiện độ chính xác và tính liên quan của kết quả.
Điển hình như việc tích hợp Knowledge Graph vào năm 2012 cung cấp cho người dùng nhiều kết quả thông tin hơn. Bản cập nhật Hummingbird vào năm 2013 cải thiện khả năng hiểu ý nghĩa đằng sau truy vấn của công cụ tìm kiếm thay vì tập trung vào các từ khóa.
Ngoài những bản cập nhật lớn này, gã khổng lồ tìm kiếm cũng cho ra mắt một số tính năng và công cụ để nâng cao trải nghiệm tìm kiếm cho người dùng, bao gồm:
Tìm kiếm bằng giọng nói: Ban đầu chỉ có sẵn trên ứng dụng Google cho điện thoại, tính năng Voice Search (tìm kiếm bằng giọng) cho phép người dùng thực hiện tìm kiếm bằng giọng nói trên thiết bị của họ. Với tính năng này, người dùng có thể đặt câu hỏi cho Google, đưa ra lệnh bằng giọng nói và điều khiển thiết bị của mình mà không cần chạm tay.
Google Trends: Ra mắt lần đầu vào năm 2007, Google Trends sử dụng dữ liệu tổng hợp để giúp hiểu rõ hơn về các chủ đề đang thịnh hành trên toàn cầu.
Google Translate (Google dịch): Translate ra mắt lần đầu tiên vào năm 2006, giúp người dùng dễ dàng tìm kiếm hơn. Công cụ bao gồm bản dịch văn bản từ tiếng Ả Rập sang tiếng Anh và ngược lại hiện đã phát triển lên hơn 100 ngôn ngữ.
Google My Business: Ra mắt vào năm 2014, Google My Business trao cho chủ doanh nghiệp nhiều quyền kiểm soát hơn đối với thông tin họ muốn hiển thị trên kết quả tìm kiếm.
Knowledge Graph: Knowledge Graph/Panel là cơ sở dữ liệu thông tin khổng lồ về con người, địa điểm và sự vật được Google sử dụng để cung cấp cho người dùng kết quả tìm kiếm chính xác và có liên quan hơn. Tích hợp Knowledge Graph với các thuật toán tìm kiếm của Google cung cấp cho người dùng thông tin về nhiều chủ đề, bao gồm định nghĩa, hình ảnh và thông tin liên quan.
Featured Snippets (đoạn trích nổi bật): Tính năng được gã khổng lồ tìm kiếm cho ra mắt vào năm 2014, hiển thị mô tả ngắn gọn về nội dung của trang phía trên liên kết màu xanh lam. Định dạng SERP này giúp người dùng tìm kiếm có thể tìm thấy các trang có liên quan nhất đến truy vấn của họ và cung cấp cho chủ sở hữu trang web giải pháp để tăng khả năng hiển thị tìm kiếm.
People Also Ask: People Also Ask (PAA) của Google là một tính năng trong kết quả tìm kiếm của Google, hiển thị danh sách các câu hỏi và câu trả lời liên quan, thường dưới dạng danh sách thả xuống. Khi người dùng click vào câu hỏi, câu trả lời sẽ hiển thị ngay bên dưới.
Discover: Nguồn cấp dữ liệu được cá nhân hóa cung cấp cho người dùng nội dung phù hợp với sở thích cụ thể của họ mà không cần nhập truy vấn tìm kiếm.
Tính năng AR: Các tính năng thực tế tăng cường (AR) của Google cho phép người dùng tìm kiếm xem các vật thể 3D trực tiếp từ Google Search.
Google Lens: Google Lens ra mắt vào năm 2017, là công cụ tìm kiếm trực quan sử dụng công nghệ thị giác máy tính để nhận dạng các vật thể và văn bản trong hình ảnh và cung cấp thông tin có liên quan.
Hum To Search: Tính năng Hum To Search của Google được thiết kế để nhận diện các bài hát trùng khớp dựa trên tiếng ngân nga, tiếng huýt sáo hoặc giai điệu người dùng trong 10 – 15 giây.
Multisearch: Multisearch là một trong những cải tiến mới nhất của Google đối với công cụ tìm kiếm. Tính năng này cho phép người dùng tìm kiếm các thông tin theo nhiều cách khác nhau, bằng văn bản, giọng nói và hình ảnh.
3. Thuật toán tìm kiếm của Google hoạt động như thế nào?
Thuật toán Google Search (bao gồm nhiều thuật toán áp dụng cho các khía cạnh khác nhau của tìm kiếm) hoạt động bằng cách tìm và lưu trữ các trang trong cơ sở dữ liệu và hiển thị các trang phù hợp nhất cho các truy vấn tìm kiếm khác nhau. Dưới đây là tổng quan quy trình này:
Crawl dữ liệu
Crawl Web: Google Search sử dụng phần mềm tự động được gọi là Web Crawler để thu thập dữ liệu từ các trang web. Googlebot, là trình thu thập dữ liệu, hoạt động bằng cách truy cập các trang web để khám phá nội dung.
Thu thập dữ liệu theo thuật toán: Thuật toán xác định các trang web nào cần thu thập dữ liệu, tần suất thu thập dữ liệu và số trang cần tìm nạp từ mỗi trang web. Quy trình này được thiết kế để tránh quá tải các trang web đồng thời đảm bảo nội dung được cập nhật thường xuyên.
Hiển thị trang: Googlebot sử dụng một phiên bản Chrome để hiển thị các trang, cho phép chạy JavaScript và lập chỉ mục nội dung động một cách chính xác. Điều này mô phỏng cách trình duyệt của người dùng tải và xem một trang web.
URL: Bước đầu tiên trong quá trình crawl dữ liệu liên quan đến kiểm tra URL, trong đó Googlebot xác định các trang mới và trang đã cập nhật để thêm vào chỉ mục của Google.
Lập chỉ mục (Index)
Phân tích nội dung: Sau khi thu thập dữ liệu của trang web, Google sẽ phân tích nội dung của trang đó, bao gồm văn bản, hình ảnh và video. Thông tin này sau đó sẽ được lưu trữ trong chỉ mục của Google, một cơ sở dữ liệu khổng lồ đóng vai trò là xương sống của công cụ tìm kiếm.
Nội dung trùng lặp (Duplicate) và thẻ Canonical: Googlebot xác định nội dung trùng lặp và thẻ Canonical của trang web. Điều này để đảm bảo phiên bản chuẩn được lập chỉ mục và sử dụng trong kết quả tìm kiếm.
Sitemap và robots.txt: Các trang web có thể sử dụng sitemap để làm nổi bật các trang quan trọng để đảm bảo Googlebot có thể tìm thấy và lập chỉ mục nội dung ưu tiên. Ngoài ra, các file robots.txt có thể chỉ định những phần nào của trang web được crawl, giúp quản lý quy trình lập chỉ mục.
Tối ưu hóa để lập chỉ mục
Google Search Console: Bộ công cụ miễn phí này cho phép quản trị viên website tối ưu hóa cách crawl dữ liệu và lập chỉ mục nội dung của họ. Google Search Console cung cấp thông tin chi tiết về cách Google xem một trang web và đưa ra các đề xuất để cải thiện.
JavaScript: Các trang web phụ thuộc nhiều vào JavaScript có thể áp dụng các phương pháp như nén minify JavaScript và CSS để đảm bảo Googlebot có thể truy cập nội dung của họ, qua đó tăng khả năng hiển thị trang web trong kết quả tìm kiếm.
Crawl Budget: Google phân bổ Crawl Budget cho mỗi trang web, tức là số trang mà Google sẽ thu thập dữ liệu trong một khoảng thời gian nhất định. Quản lý Crawl Budget một cách hiệu quả có thể cải thiện tốc độ lập chỉ mục của trang web.
Trả về kết quả tìm kiếm
Khi người dùng nhập truy vấn tìm kiếm, thuật toán xếp hạng của Google sẽ xác định kết quả có liên quan và hữu ích nhất để hiển thị. Thuật toán này tính đến nhiều yếu tố như mức độ liên quan của từ khóa, chất lượng trang, backlink và tín hiệu của người dùng trên website (User Signals).
4. Các tiêu chí xếp hạng Google Search
Các công cụ tìm kiếm phổ biến, bao gồm cả Google Search sử dụng các thuật toán phức tạp để xếp hạng các trang dựa trên nhiều tiêu chí khác nhau. Các tiêu chí này xác định mức độ liên quan và chất lượng của các trang web để phản hồi truy vấn của người dùng.
Dưới đây là một số tiêu chí chính ảnh hưởng đến cách công cụ tìm kiếm xếp hạng trang web:
Mức độ liên quan: Mức độ liên quan đề cập đến mức độ hữu ích của kết quả tìm kiếm đối với người tìm kiếm. Google đánh giá mức độ liên quan bằng cách xem xét nhiều yếu tố khác nhau. Ở cấp độ cơ bản, Google sẽ kiểm tra xem một trang có chứa cùng các từ khóa với truy vấn tìm kiếm hay không.
Đồng thời phân tích dữ liệu tương tác của người dùng để xác định xem kết quả tìm kiếm có hữu ích hay không. Các trang phù hợp với ý định của người dùng và cung cấp nội dung có liên quan có xu hướng xếp hạng cao hơn.
Backlink: Backlink là các liên kết từ các trang web này sang trang web khác. Đây là một trong những tiêu chí xếp hạng quan trọng nhất của Google. Các backlink chất lượng cao từ các trang web uy tín và có thẩm quyền có thể cải thiện đáng kể thứ hạng của một trang. Theo đó, các trang có backlink chất lượng cao thường được xếp hạng cao hơn các trang có nhiều backlink chất lượng thấp.
Độ mới: Độ mới là tiêu chí xếp hạng phụ thuộc vào truy vấn. Tiêu chí này quan trọng hơn đối với các yêu cầu tìm kiếm cập nhật thông tin. Độ mới giúp đảm bảo người dùng nhận được thông tin mới nhất và phù hợp nhất với truy vấn của họ.
Tốc độ tải trang: Tốc độ tải trang là tiêu chí xếp hạng cho cả tìm kiếm trên máy tính và thiết bị di động. Thời gian tải trang nhanh hơn giúp cải thiện trải nghiệm của người dùng. Trong đó, trải nghiệm người dùng đóng vai trò quan trọng trong bảng xếp hạng của Google.
Thân thiện với thiết bị di động: Giao diện thân thiện với thiết bị di động đã trở thành tiêu chí xếp hạng quan trọng, đặc biệt là kể từ khi Google chuyển sang lập chỉ mục ưu tiên thiết bị di động vào năm 2019. Hầu hết các công cụ tìm kiếm ưu tiên các trang web cung cấp trải nghiệm mượt và phản hồi nhanh trên thiết bị di động.
5. Các thuật toán tìm kiếm cốt lõi của Google
Học máy
Google sử dụng các thuật toán học máy như mạng nơ-ron và trí tuệ nhân tạo AI để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ và cập nhật theo thời gian thực cho các thuật toán tìm kiếm của mình. Điều này cho phép công ty liên tục cải thiện kết quả tìm kiếm và cung cấp cho người dùng thông tin có liên quan và tin cậy nhất.
PageRank
PageRank là một trong những thuật toán gốc của Google và được phát triển để đánh giá tầm quan trọng của các trang web dựa trên số lượng và chất lượng liên kết trỏ đến trang web. Thuật toán này xem xét cả số lượng và chất lượng liên kết cũng như mức độ liên quan của các trang liên kết để xác định thứ hạng của trang web.
Hummingbird
Hummingbird là bản cập nhật quan trọng cho thuật toán tìm kiếm của Google được giới thiệu vào năm 2013. Thuật toán này nhấn mạnh ý nghĩa đằng sau truy vấn tìm kiếm của người dùng thay vì chỉ các từ khóa riêng lẻ. Hummingbird sử dụng thông tin này để trả về kết quả tìm kiếm có liên quan và chính xác hơn.
RankBrain
Thuật toán dựa trên AI của Google được ra mắt vào năm 2015 và được sử dụng để liên kết các trang web với các khái niệm, cho phép Google hiển thị các trang có thể không chứa chính xác các từ khóa trong truy vấn. RankBrain sử dụng các thuật toán học máy để phân tích lượng lớn dữ liệu, hiểu mối quan hệ giữa các từ và cụm từ trong truy vấn và thiết lập liên kết với một khái niệm.
Điều này cho phép công cụ cung cấp kết quả có liên quan và chính xác hơn cho các truy vấn tìm kiếm, đặc biệt là những truy vấn dài, phức tạp hoặc chưa từng thấy trước đây. Ngoài ra, bằng cách hiểu rõ hơn ý định đằng sau truy vấn tìm kiếm của người dùng, RankBrain giúp đưa ra các kết quả có nhiều khả năng khớp với những gì người dùng đang tìm kiếm.
BERT
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) là một mô hình học máy tiên tiến được Google sử dụng để xử lý và hiểu ngôn ngữ tự nhiên. Thuật toán được sử dụng để hiểu rõ hơn ngữ cảnh và ý nghĩa đằng sau các truy vấn tìm kiếm của người dùng, cho phép công cụ trả về kết quả tìm kiếm có liên quan và chính xác.
MUM
MUM hay Multitask Unified Model là hệ thống dựa trên AI mà mới đây Google đã thêm vào hệ thống xếp hạng để hiểu các truy vấn phức tạp tốt hơn. MUM được lập trình với hơn 75 ngôn ngữ khác nhau và là hệ thống đa phương thức, có thể hiện thực hóa thông tin trên nhiều định dạng đầu vào, bao gồm cả văn bản và hình ảnh.
Google Cloud
Google sử dụng nền tảng điện toán đám mây của mình, Google Cloud, để lưu trữ và xử lý lượng dữ liệu khổng lồ được sử dụng trong các thuật toán tìm kiếm. Do đó, Google Cloud cung cấp khả năng mở rộng và độ tin cậy để xử lý hàng tỷ truy vấn tìm kiếm được Google xử lý hàng ngày.
Bài viết trên đây Vbee vừa chia sẻ cho bạn một số thông tin để hiểu rõ hơn về Google Search cũng như cách thức hoạt động của thuật toán tìm kiếm của Google. Hy vọng rằng những thông tin trên đây sẽ hữu ích với bạn!
