走出Google & Yahoo，搜尋引擎大不同—替代性搜尋引擎推薦

大部份的人應該或多或少都會有在網路上搜尋資料的經驗。「搜尋」這件事甚至可以說是網路瀏覽的一種本質。目前最有名的兩大搜尋系統「Google」和「Yahoo」相信也是許多人設為首頁的上網必經之處。毫無疑問的，Google和Yahoo確實擁有優秀的搜尋引擎，並且對於搜尋結果的計算也有一定的優化，並能適應不同語系的需求，我還是會建議所有朋友都把Google和Yahoo當作我們必備的網路工具。但是如果我們對於資訊希望能到達更有效、更便捷、更進一步、甚至更有創意的把握，那麼我們可以走出Google和Yahoo看看，網路上其實還有許多可能會讓我們驚豔的選擇。這篇文章將介紹幾個優秀的替代性搜尋引擎（Alternative Search），它們讓網路搜索展現了更豐富的面貌。

如果大家有注意到我的部落格右方推薦閱讀中的「The Top 100 Alternative Search Engine」，或者你早就在使用各種替代性的搜尋引擎，那麼這篇文章的意義就在於這是我針對其中自己喜愛的搜尋引擎所作的延伸討論。如果你並沒有閱讀過那篇 Top 100列表，也很少或沒有使用過Google(Yahoo)以外的搜尋引擎的話也沒關係，因為這樣一來這篇文章就可以作為一個拋磚引玉的開始，或許你可以從這裡找到對你有用的網路搜索方式。

（本篇文章所列的搜尋引擎的選擇標準與其分類是不精確的、依照個人喜好的、以其最具有特色之處為主的。本篇文章也排除各種專門的影像或音樂搜尋引擎，因為目前我對於影音搜索並不是很有興趣^^）

• 百川納海的整合性搜尋引擎：

＊＊＊Search.com：http://www.search.com/

整合性的搜尋引擎(MetaSearch)，就像一個圖書館資料庫一樣，它綜合了幾個搜尋引擎的資料，重新排序搜索的結果，讓你可以一石二鳥，一次將各個搜尋引擎的資料整合起來查找。

Search.com是這個領域的領先者之一，它支援中文，整合了Google、MSN、Ask、OpenDirectory等知名搜尋引擎，並且透過Thumbnail提供某些網站的快照。在網頁搜索中也提供了「出於同一個網站」、「相似網站」等延伸搜索方式。而且Search.com除了Web搜索外，當然也整合了影音、 blog、download等等非常多的不同搜索方式。Search.com作為一個優秀的整合性搜尋引擎，其實它不只是Google、Yahoo的替代者，它就「搜尋」這件事上甚至具有可以取代「單一」搜尋引擎的可能。

＊＊Sidekiq：http://www.sidekiq.com/

這是一個最沒有特色但是也最有特色的整合性搜尋引擎。基本它也也不能說是整合，因為SideKiq不是把多個網站的搜尋結果整合起來羅列，而是把非常多知名的搜尋引擎全部整合到左邊的側邊欄內，當你輸入關鍵字後，你可以很方便的在側邊欄裡切換不同的搜尋引擎以查找不同的搜尋結果，雖然實際上你還是連到每個獨立搜尋引擎的網頁去各自查找，但是SideKiq讓你只要在一個網頁裡面就可以完成切換多個搜尋引擎的工作。

是不是感覺很簡單，但是別小看它。因為SideKiq包含的搜尋引擎真的「非常多」（到一種誇張的地步）。從一般性的網頁搜尋、影音搜尋到特殊分類的搜尋全部都具備。因此或許你會覺得這才是一個可以取代你原本單一搜尋的最好選擇。如果你要用中文搜索，SideKiq基本上支援中文，不過使用時也要看看你在側邊欄選擇的那個搜尋引擎本身有沒有支援中文才行。

＊FindForward：http://www.findforward.com/

FindForword基本上是像類似SideKiq型態的綜合搜尋引擎，它們都不是像Search.com那樣把資料都整合在一起，而是讓使用者於單一個網頁裡面各自選擇用哪種方式來搜索。不過FindForward不是用側邊欄的方式，而是用一個更簡潔的下拉式選單來選擇不同的搜尋方式。

FindForword支援中文，而且連介面都有簡體中文化了。它雖然沒有像SideKiq那種近乎瘋狂的引擎收集癖，但是在精不在多，它以Google的引擎為主，並在不同的搜索方式中納入了MSN、Yahoo、Ask、Technorati、Blogline等等。其實就一般的搜尋來說這些也真的足夠了。

• 優化結果的分類式搜尋引擎：

＊＊＊Clusty：http://clusty.com/

這是一個分類式的搜尋引擎，這種技術可以在實際的意義上改善我們的搜尋體驗。Clusty也是我目前最喜歡的搜尋引擎之一。Clusty在基礎上是一個整合式的搜尋引擎，它綜合了幾個搜尋引擎的搜索結果，但是它不會直接將所有的搜索結果列出來，而會顯示分類後的結果。於是我們不用再被一長串沒有歸類的列表而苦惱，也比較不容易因為重要的資料排在搜尋結果後面而忽略了它們。分類式的搜尋可以讓我們更舒適的閱讀搜索結果，也使我們容易發現我們想要的內容，並且確實把握住相關聯的、真正想要的內容。

Clusty提供了自動的「Clusters」分類方式。例如我在搜尋欄鍵入「防火牆」三個字，它會自行歸納出「Firewall」、「防火牆」、「linux」、「Windows」、「taiwan」、「Skype與防火牆」、「Symantec」等等分類，而像「Windows」這種大分類底下還會有個別的小分類，然後我就可以依據我想要的分類進行檢索。Clusty應該是依據搜索到的網頁內容等資訊進行智能歸類，而它的歸類能力非常令人激賞，從上面的例子我們可以看到在「防火牆」這個關鍵字底下，Clusty除了主要內容上的分類外，還幫我們區分出了網頁的語系、適合的作業系統、生產的公司、甚至還有相關應用等等區別。這樣的搜索結果，是不是比起一般搜尋引擎更能提供利於使用的資訊呢？

Clusty除了用上述「Clusters」的分類方式來歸納搜索結果外，也提供了依據「Sources」來源的搜索引擎進行分類（例如Ask、MSN等等），或是依據「Sites」網站的類型進行分類（例如com、net、org等等）。Clusty的分類搜索結果功能做得非常有效且友善，並且它完全支援中文的搜索。如果硬要說它有什麼不足的話，就是它似乎沒有整合Google和Yahoo的搜索結果，但是，這不正是可以當作我們在Google和Yahoo外的最好輔助嗎？

＊＊Mooter：http://www.mooter.com/moot

這也是一個依據搜索結果的關聯性將網頁進行分類的搜尋引擎。當你輸入一個要搜索的字詞後，Motter不會馬上顯示出搜索後的內容，而是先提供了一個放射狀連結圖，這個放射狀連結圖的中心是顯示所有結果的按鈕，而四周連結出去的則是和這個關鍵字相關的分類，你可以點進你真正想要尋找的分類去查看結果。

例如我輸入「Firewall」，就會出現如「internet」、「security」、「proxy」、「movie」等等分類，如果我這一次是想找哈里遜福特所演的那一部動作片的話，我就可以點進「movie」的叢集（Cluster），而不用再被一推安全軟體的搜索結果干擾了。

Mooter提供的Cluster分類方式比較沒有像Clusty那麼詳細與深入，但是也比較是屬於關鍵大方向上的分類。而且它的使用介面頗為新奇有趣，可惜Mooter並不支援中文的搜索。

＊DumbFind：http://www.dumbfind.com/

這是一個讓你透過手動的增加tag分類的方式，來優化你自己的搜索結果。所以它提供了兩個欄位的搜索輸入視窗，上面是讓你輸入正常的要搜尋的關鍵字，下面則是讓你為你的關鍵字增加一些關聯性的tag，然後DumbFind會將與你輸入的tag相關的內容排在搜索結果的最前面。

例如我這裡輸入「firewall」，然後在tag部份輸入「freeware」，像jetico這些免費防火牆的網站就會被排序在比較前面。其實這有點像是Google的組合式搜索，不過DumbFind還有一個特色就是會在左方列出非常豐富的相關類別與標籤，你可以藉此做出方便的延伸搜索。可惜的是DumbFind並不支援中文。

• 給專門需求的特殊搜尋引擎：

＊＊＊MetaGlossary.com：http://www.metaglossary.com/

就像它的名字一樣，這是一個專門搜尋術語、概念、詞彙的定義的搜尋引擎。不知道大家有沒有這樣的經驗，有時候我上網搜尋只是想要找一找像是「iphone」、「SEO」這些術語的定義與內涵，結果一般的搜尋引擎跑出了一推賣iphone的廣告或是推銷SEO的服務，增加了我要從中揀取的時間。

而MetaGlossary就是為了幫你解決這個問題而設計的搜尋引擎，它專門用來尋找網路上針對你要找的術語所下的定義，所以你的搜尋結果除了列出許多網路連結外，每個連結前還會包含一段該連結網站裡針對詞彙意義的文字描述，你完全可以在MetaGlossary上直接完成你這次的搜尋工作，而不一定需要連結出去。或許你會說這不是和維基百科類似嗎？事實上MetaGlossary也常常會搜尋到Wikipedia上面的內容，但是它的獨特處在於它是一個「網路搜尋」，所以可以列出不同網站針對不同術語或概念的解釋，而它的解釋比較簡潔直接，但是也包含了更廣泛的詞彙。另外MetaGlossary也會列出與你輸入的字詞相關聯的詞彙，讓你可以方便的作延伸搜尋。

可惜MetaGlossary並不支援中文的搜索，但是包含中文世界詞彙的搜索，例如「Taiwan」、「Confucianism(儒學)」等詞彙都可以在這裡找到網路上各種解釋和定義。

＊＊Keotag：http://www.keotag.com/

這是一個針對各個社交性書籤、部落格搜尋引擎、網路RSS閱覽器等等服務所作的搜尋引擎。它專門搜尋上述Web2.0服務的「Tag」（標籤和關鍵字），並且列出最近被發佈或收藏在這些服務裡的連結。

我們都知道這些Web2.0服務都是以Tag的方式來分類收藏他們的內容，而Keotag便利用這個特性來達成這些Web2.0服務的統合搜索。它的優點在於因為社交性的Web2.0服務不是一個機械式的東西，透過人為篩選和發佈後的內容有時候可能對我們更具效用，像我就常常到各種社交性書籤去搜尋資料。而Keotag讓我們不用一個個站去找了，因為Keotag將這些Web2.0網站的搜尋引擎都統合在一起，另外Keotag也提供了關鍵字搜尋的RSS訂閱服務。

Keotag的缺點是他不支援中文的搜索，會出現亂碼。另外它似乎只能顯示最新發佈的文章。不過它的網站上還是Beta的字樣，或許以後還會繼續改進吧！

• 部落格的專業搜尋引擎：

＊＊ICEROCKET：http://blogs.icerocket.com/index?tab=blog

Blog搜尋引擎其實很多，優秀的也不少，像是Technorati或是Google自己的Blog搜尋都不錯。所以我這裡只列舉兩個有自己特色的Blog搜尋引擎來介紹。

IceRocket像大部分的部落格搜尋器一樣可以依據文章的發表日期來排序或分類，也具備了一般BLOG搜尋引擎該有的功能。但是IceRocket的特色在於對每一個搜尋結果會提供詳細的資料，例如來源的部落格、作者、文章字數、文章的分類tag、文章的相關連結等等，你可以直接點擊這些資訊來作進一步的搜索。其中依據文章Tag來搜索的功能頗為實用，你可以透過這種方法搜尋各個部落格相同分類的文章。

IceRocket的使用介面也頗友善，不管是要訂閱或收藏搜索結果都有很直覺化的按鈕。IceRocket也提供了一些部落格工具來讓部落客使用。另外IceRocket支援中文搜索。在「未完成-Incomplete」的這篇文章裡提到IceRocket的搜索結果頗齊全，有興趣的人可以參考看看：http://in.comengo.net/archives/blog-search-engine/

＊＊Sphere：http://www.sphere.com/

Sphere也是一個支援中文的Blog搜尋引擎，但是它的中文搜尋結果似乎不是很齊全（純主觀感受）。不過在英文的Blog搜索上，Sphere認為自己是以提供優質的搜索結果為目標。Sphere還提供了幾個滿有特色的功能。例如它可以搜索和關鍵字相關的「Featured blog」（特色部落格），這讓你可以更容易拜訪到好的部落格。也可以透過「Related Media」來檢視與關鍵字相關的圖片或書籍。

不過Sphere真正讓我想要介紹的是它提供的一個瀏覽器小工具，連到：http://www.sphere.com/tools ，就可以透過拖曳的方式在瀏覽器工具列放入「Sphere it！」這個小工具，然後你在瀏覽某些內容你感興趣的網頁時按下「Sphere it！」，就會透過Sphere搜索與你目前瀏覽的網頁主題相關的部落格文章，這個功能確實還滿有趣的，使用上也頗實用。不過要注意的是「Sphere it！」時最好該網頁的內容是有明確、單一主題的，這樣會有比較好的搜尋結果。

• 其他有意思的搜尋引擎：

接下來又到了最後應該要輕鬆一下的時間了，下面就提供三個「好玩」的搜尋引擎來給大家解解悶，並作為本文結束：

ChaCha Search：http://www.chacha.com/

這是一個可以讓你「聊天」的搜尋引擎！！錯了錯了，是可以讓你透過「詢問」的方式來搜尋的網站。你只要在網頁右方的輸入欄打個關鍵字，就會有「專人」say hallo來幫你解決搜尋的煩惱。別懷疑，是真正的人喔！這些解答者都是網路上各領域的高手，透過類似網路MSN的談話介面，你就把所有搜尋不到想要資料的煩惱都向它傾訴吧！（其實這個網站不只是有趣，它可能真的可以幫助你喔！）

Ms.Dewey：http://www.msdewey.com/

這個微軟附屬的網站透過Flash的方式，會有一位美麗的Dewey小姐現身陪伴你一起在網路上搜尋，並且在過程中動作頻頻來吸引起你的注意，當然也是會用語音來幫助你搜尋啦！但是我怎麼看都是Kuso成份居多。

Yoople：http://www.yoople.net/search.php

這是一個目前還在Beta的web2.0搜尋引擎，它以Yahoo為核心，但是它讓使用者可以用拖曳的方式自己排列每個搜尋結果的序位。Yoople聲稱這種「人為」排序法更符合使用者的需求。不過目前可能是還在Beta吧！我總覺得搜尋結果並不會特別突出。

搜尋引擎，優秀的搜尋引擎絕對不只上面這些。即使像Google也會不斷的推陳出新，推出像Searchmash這樣的新服務。不過一個搜索引擎可能不夠，但太多的引擎也沒必要，我也不會每次找資料時都把這篇文章裡提到的引擎掃一遍，通常都是針對不同的需求選擇不同的兩、三個搜尋引擎就真的夠多了。