故事開始
在 1997 年的時候，我加入了學長成立的網路公司，當時公司的主要業務，是網頁設計，主要的客戶群是工廠、及實體商店，而我則是負責管理設計部門。
公司剛開始有一條中華電信的 64K 數據專線，一個月二萬多，後來升到了 256K，一個 domain 需要一個實體 IP，而一片網路卡(好像)只能設定一個 IP，公司內堆疊了一堆主機，每部主機都插滿了網路卡 … 總之，那時候的網站經營成本不低，所以網站設計的收費也不低。
這些花了不少錢設計了自己專屬網站的工廠、實體商店，不外乎是為了帶進更多的電話、客人，所以他們都很在乎曝光率。
那時還不是 Google 獨大的年代，搜尋引擎百家爭鳴，或許沒有百家，但大大小小至少十幾二十家，當時幫客戶設計網站，都會附帶幫忙登錄到各大搜尋引擎的服務。
突發奇想
為了在業務上尋求突破，我向學長提議了開發自家搜尋引擎的計畫，一方面可以向客戶展示我們公司的技術實力，一方面可以讓客戶的網站，在我們自家的搜尋引擎優先顯示，提供額外的加值服務。
於是 「UFO 搜尋引擎」 誕生了，我用 ColdFusion (https://zh.wikipedia.org/zh-tw/Adobe_ColdFusion) 加上資料庫系統(哪一種資料庫我已經不記得了)，簡單的做出了一個提供網站登錄、修改功能，前端開放以分類、或關鍵字搜尋的陽春搜尋引擎，包含開放登錄者有修改功能，讓他們修改聯絡資料，其實我有一點把它當成網路黃頁般的設計，因為登錄的網站大部分是工廠及店家。
這顆搜尋引擎雖然非常陽春，連關鍵字比對都只是採用 LIKE 語法，不過在工廠、店家搶搭網路熱潮的年代，這顆搜尋引擎其實也是蠻多人來捧場的，我記得最旺的時期，每天新登錄的網站大約有 500 家以上，這其中有大部分是來自其他網頁設計公司的代登案件。
貓抓老鼠
一開始設計的搜尋結果頁（Search Engine Results Pages），只有內定的排序方式，是以最後修改時間排序，越新的優先排序，登錄及修改網站有審查機制，是由我一個人審查，那是我每天上班的第一件事，而當我審查了一段時間之後，發現了一個現象，有一些網站總是不定期來修改資料，頻繁到太不正常，過一陣子我才弄懂，原來是有某幾家設計公司，一直在透過這種方法，為他們的網站客戶爭取到更好的 SERP 排名 ….
於是我開始思考如何防止這類的作弊行為，限制可修改登錄資料的時間間隔、改以網站登錄時間來排序等等。
過了一陣子，我把這一套程式移植，另外開闢了二手屋及二手車的買賣網站，又遇到了不同的情境，有些二手屋或二手車會修改價格、物件內容，理應讓修改過的物件優先排序，但又得過濾作弊。
接著，又發現同一物件有重複刊登的情形，又得再加強登錄審查規則，感覺好像在貓抓老鼠。
然後，我又發現二手網站網友刊登資料的品質不一，有的連照片都沒有，首頁列出的新進物件一堆無照片的，看起來實在不吸引人入內查詢，於是我又改了程式，讓有照片的案件優先。
然後又覺得新進物件穿插了一些商品描述太過簡單的物件，看起來有損網站的品質，所以我又加強了商品描述字數的判斷，太短的往後面排。
那一段時期，一直處在對抗狀態，整天都在思考如何讓我的 SERP 呈現更理想，思考如何讓作弊者無法得逞，讓守規則的人得到優待，那時候應該還沒有 SEO 這個詞，但現在回想起來，其實我就是在設計 SEO 的規則啊，雖然很陽春，但的確是那個角色。
回到現實
現今 Google 搜尋引擎核心程式的複雜度已不可同日而語，排名的影響因素早已多如牛毛，在導入機器學習(Machine Learning)的演算法之後，排名影響因素更是難以量化計數。
而如今我已不再負責經營搜尋引擎，不用再與刊登者鬥智，轉變成了 Google 搜尋引擎的刊登(提交)者、使用者，思考著如何讓我的客戶網站能爭取到更好的排名，不過，就因為曾經扮演過那個角色，使得我的 SEO 思考邏輯常會站在 Google 的角度，另外，為了弄懂機器學習(Machine Learning)的邏輯，我又花了一些時間，從 CNN (卷積神經網路) 的運作原理學起，讀了不少有關監督式學習的文章，理解了分類（Classification）演算法，甚至實作了簡單的 Tensorflow 程式。
持續探索
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含有 UFO 搜尋引擎的歷史遺跡
http://www2.nsysu.edu.tw/GSA/search/
http://lins.fju.edu.tw/mao/internet/zsearch_taiwan.html
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