我们还是拿百度专利里面的具体的例子，拿出你的手机，或者浏览器，搜索“鲜花”。

1. 百度下拉词

2. 相关搜索词

3. 推荐词

当点击某个搜索结果后，返回搜索结果，该结果底部会出现推荐词。有些人称这些词为熊掌号流量词，反正推神网不知道这玩意跟熊掌号有毛关系？

注意百度下拉、推荐词与相关搜索的区别：

1. 百度下拉词中一般是以“鲜花”开头的词语，是字面上的关系

2. 推荐词 可以不以“鲜花”开头，但是基本都包含“鲜花”，所以也是字面上的关系

3. 相关搜索中并不一定包含“鲜花”，更具有语义关联关系。

从用户体验上讲，用户从搜索结果的头部查找到搜索结果的底部，那说明没有太满足用户的需求，应该让用户换一下词。也就是说从紧密程度上看，下拉词>推荐词>相关搜索词。好了，我们继续挖。

下拉词、推荐词、相关搜索与地域的关系

我们拿一个地域相关的来看一下这些词与地域的关系，比如搜“冰箱维修”：

注意百度下拉、推荐词、相关搜索与地域的关系：

1. 百度下拉词 几乎没什么关系

2. 推荐词、相关搜索均有地域关系

下拉词、推荐词、相关搜索与时间的关系

为了验证这些词跟时间的关系，我们找一个热词就行了，用“百度热榜”里面的“霍元甲”吧。

注意百度下拉、推荐词、相关搜索与时间的关系：

1. 百度下拉词、 相关搜索，与搜索词热度高度相关，当一个搜索词在某个时间段内的搜索量超过一定阀值的时候，就会出现在下拉。

2. 推荐词 未发现与搜索词热度相关

下拉词、推荐词、相关搜索与词的关系

这些词，你懂的，即使百度指数有，但是就是没有下拉，所以刷到一个亿也没啥用哦

通过上面的几个现象，我们可以认为，百度下拉词、推荐词、相关搜索，是一套由指数词、长尾搜索词、相关地域词、高热度搜索词组成的推荐系统。

那么百度底层如何运作？

无论用户搜索什么，百度都会在浏览器本地，以及请求网址中记录用户的行为。主要是记录 某个用户在什么时候搜索什么词。所以无论刷下拉词还会推荐词，还是相关词搜索词，真实靠谱的ip地址，用户cookie都是必不可少的。

但是从成本来讲，比快速排名要小很多。

百度下拉热度统计算法以及如何刷

首先： 预估刷下拉最低阀值

当一个词的热度在一段时间内，达到一定搜索流量的时候，就会获得出现下拉的最低阀值。百度有不同的热度统计方式，比方说天级热度上下拉要超过10000次，周级热度要超过200000次等等。

当有10个用户在1天搜索“霍元甲后人评马保国被KO”的时候，真没有多少量。但是如果一天内有400万个人搜索的时候，自然就不得不上下拉了。