百度爬虫：批量页面只有一部分被发现时怎样划分对照组

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百度爬虫：批量页面只有一部分被发现时怎样划分对照组

先给结论：不要按“已发现”和“未发现”直接分组，而应先按页面模板、入链来源和内容生成时间做分层，再把每层随机拆成处理组与对照组。因为百度爬虫的发现行为往往由模板级或目录级因素驱动，按发现结果分组会把原因和结果混在一起，后续无论怎么改都难以判断是哪项改动起了作用。

为什么按“已发现/未发现”分组会失效

假设你手上有 2000 个商品页，百度爬虫只抓了其中 600 个。最直观的做法是把这 600 个归为 A 组、剩下 1400 个归为 B 组，然后对 B 组做优化。问题在于，这两组从划分那一刻起就已经不是同一批页面了：被发现的页面很可能集中在某个分类目录、某套模板、某个上线较早的批次里。你之后观察到的差异，可能来自模板本身，而不是你的优化动作。

更麻烦的是，这种分组方式没有对照组。你改了 B 组，B 组发现率上升，但 A 组同期也可能因为站点整体被抓取而上升。缺少同期未改动的对照，就无法把变化归因到具体动作上。

可区分原因的证据通常长这样：如果未发现页面高度集中在某一个模板或某一个目录，说明问题更可能是结构或入口层面的；如果未发现页面分散在各模板、各目录，只是零星缺失，说明更可能是单页质量或链接深度问题。这两种判断导向完全不同的处理方向。

按什么维度分层，才能得到可比的组

分层的目的，是让处理组和对照组在关键变量上尽量一致。对批量页面，建议至少考虑三个维度：

具体做法：先按模板把 2000 个页面切成若干层，比如详情页 1500 个、聚合页 500 个。在详情页这一层内，再按入链深度分成“浅层”和“深层”。然后在每个小格子里，用随机方式把页面分到处理组和对照组。这样两组在模板和深度上是可比的，差异才更可能来自你的改动。

一个注明假设的短例子

假设你有 1200 个详情页，其中 400 个已被发现、800 个未发现。先按入链深度分：浅层 500 个、深层 700 个。在浅层里随机取 250 个作为处理组、250 个作为对照组；深层同样各取 350 个。对处理组统一增加一条从相关分类页指向它的内链，对照组不动。观察一段时间后，比较两组在百度爬虫抓取日志中的出现次数变化。这个例子中的数字只是说明分层与随机化的比较方法，不代表任何实际抓取比例或效果。

两种做法的取舍：全量改动还是分层对照

你面前通常有两个看似合理的选择。

做法一：对全部未发现页面统一加内链或统一改模板。 它成立的条件是，你已经通过日志或页面结构确认未发现页面的问题高度同质，比如全部缺少站内入口。代价是，一旦效果不理想，你无法判断是哪个环节的问题，而且全量改动会同时改变多个变量，后续很难回退到干净状态。

做法二：先分层，再只对处理组做改动，保留对照组。 它成立的条件是你有足够的页面数量，能在每一层里分出可比的组；页面太少时，随机分组可能仍然不均衡。代价是需要多一轮观察周期，短期内看到的是组间差异而不是全站数字。

选择依据可以落到一个动作上：先导出百度爬虫日志，按 URL 归类到模板和目录，看未发现页面是集中还是分散。如果集中度很高，说明问题在结构层，做法一可能更直接；如果分散，说明需要逐层验证，做法二更稳妥。这个动作的结果直接决定你下一步是改结构还是做分层实验。

执行时容易踩的几个坑

第一，把站点地图当成收录保证。提交站点地图只是提供发现线索，百度爬虫是否抓取、是否索引仍是独立环节，不能用站点地图提交量代替发现率。

第二，用 robots.txt 做“临时移除”。robots.txt 限制的是抓取，不是索引移除；已索引的页面不会因为加了限制就自动消失，用它来清理批量页面往往会得到与预期不符的结果。

第三，观察窗口太短。抓取和索引之间存在时间差，处理组刚改完就下结论，容易把正常波动当成效果。建议在改动前后各留出足够观察期，并同时看处理组与对照组的相对变化。

第四，忽略抓取日志本身的噪声。某段时间抓取量下降，可能是站点整体响应变慢、也可能是爬虫调度变化，不能单独作为某一组处理失败的证据。要结合同期对照组的表现一起看。

把分层、随机分组和同期对照这三件事固定下来，你手上的批量页面问题就从“哪些没被发现”变成了“哪一层、哪一项改动带来了可比较的差异”，后续每一步调整都有依据可循。

图1 图2
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