這本書是目前市面上最全的搜尋引擎優化(SEO)相關的書籍，Eric與Stephan都耕耘SEO超過20年的經驗了。儘管第三版是2015年出版，某些內容需要更新，但提到的概念仍然適用。除了摘要與翻譯，我會盡量將英文附註在文章中方便對照。第二章主要討論搜尋引擎是如何運作。
網頁排序原則
網站排序主要依照: 文件分析(document analysis)，關聯性分析(link analysis)，以及使用者先前的搜尋紀錄(search history)。
文件分析的目的是評量文件的品質，主要是以可讀性，使用者評價，以及與在地網站的連結。舉例而言，一個美國的使用者搜尋籃球相關的關鍵字，如果網頁建置在美國，且同時可以連結到其他很多同樣是籃球的網頁，則此網頁(舉例NBA.com) 搜尋時會優先顯示。
關聯性分析則是評量網頁內容跟搜尋的關鍵字有多相關。這部分考慮非常多，像是
- 鄰近搜索(proximity search) - 參照網頁地點，內容，網頁的標記(tag)等等資訊，我們可以決定兩個網頁有多相似。
- 模糊邏輯(fuzzy logic) - 透過大量資料，電腦可以學到橘子，相比於香蕉，比較常跟圓形一起出現，而香蕉則比較常跟長形一起出現。
- 知識樹(knowledge graph) - 比如名人吳宗憲會跟他的兒女名字連結在一起
- 邏輯運算子 - 可以將多個關鍵字做and/or 的邏輯關聯
- 關鍵字的權重(term weight) - 比如說語助詞的權重會非常低。
垂直搜尋(Vertical Search)
垂直搜尋是指針對特定群體或主題的搜尋，比如以下所列。當我們偵測到使用者有特殊的意圖的時候，我們可以針對特定主題來優先提供某些內容。舉例而言，使用者搜尋台北+與天氣有關的關鍵字，則Google會優先提供台北的天氣預報。
- 特殊目的的搜尋，像是房地產(Redfin)，旅遊(TripAdvisor)
- 圖片搜尋(Google image, Instagram)
- 影片搜尋(Youtube)
- 天氣
- 新聞搜尋 - 注重時效性
