在搜索引擎蜘蛛系统中，待爬取URL队列是很关键的部分，需要蜘蛛爬取的网页URL在其中顺序排列，形成一个队列结构，调度程序每次从队列头取出某个URL，发送给网页下载器页面内容，每个新下载的页面包含的URL会追加到待爬取URL队列的末尾，如此形成循环，整个爬虫系统可以说是由这个队列驱动运转的。

1、大站优化策略

大部优化策略思路很直接：以网站为单位来选题网页重要性，对于待爬取URL队列中的网页根据所属网站归类，如果哪个网站等待下载的页面最多，则优化先下载这些链接，其本质思想倾向于优先下载大型网站。因为大型网站往往包含更多的页面。鉴于大型网站往往是著名企业的内容，其网页质量一般较高，所以这个思路虽然简单，但是有一定依据。实验表明这个算法效果也要略优先于宽度优先遍历策略。
 
搜索引擎蜘蛛每天是怎么样去爬取我们的网的呢？针对这些你有多少的了解？那搜索引擎蜘蛛的爬取过程又是怎么样的呢？在搜索引擎蜘蛛系统中，待爬取URL队列是很关键的部分，需要蜘蛛爬取的网页URL在其中顺序排列，形成一个队列结构，调度程序每次从队列头取出某个URL，发送给网页下载器页面内容，每个新下载的页面包含的URL会追加到待爬取URL队列的末尾，如此形成循环，整个爬虫系统可以说是由这个队列驱动运转的。同样我们的网站每天都要经过这样一个队列，让搜索引擎进行爬取的。
 
那么待爬取URL队列中的页面URL的排列顺序是如何来确定的呢？上面我们说了将新下载页面中的包含的链接追加到队列尾部，这固然是一种确定队列URL顺序的方法，但并非唯一的手段，事实上，还可以采纳很多其他技术来实现，将队列中待爬取的URL进行排序。那么究竟搜索引擎蜘蛛是按照什么样的策略进行的爬取呢？以下我们来进行更深入的分析吧。
 
2、宽度优化遍历策略

宽度优化遍历是一种非常简单直观且历史很悠久的遍历方法，在搜索引擎爬虫一出现就开始采用了。新提出的抓取策略往往会将这种方法作为比较基准，但应该注意到的是，这种策略也是一种相当强悍的方法，很多新方法实际效果不见昨比宽度优化遍历策略好，所以至今这种方法也是很多实际爬虫系统优先采用的爬取策略。网页爬取顺序基本是按照网页的重要性排序的。之所以如此，有研究人员认为，如果某个网页包含很多入链，那么更有可能被宽度优化遍历策略早早爬到，而入链这个数从侧面体现了网页的重要性，即实际上宽度优化遍历策略隐含了一些网页优化级假设。
 
3、OPIC策略

OPIC的字面含义是“在线页面重要性计算”，可以将其看做是一种改进的PageRank算法。在算法开始之前，每个互联网页面都给予相同的现金，每当下载了某个页面P后，P就将自己拥有的现金平均分配给页面中包含的链接页面，氢自己的现金清空。而对于待爬取URL队列中的网页，则根据其手头拥有的现金金额多少排序，优先下载现金最充裕的网页，OPIC从大的框架上与PageRank思路基本一致，区别在于：PageRank每次需要迭代计算，而OPIC策略不需要迭代过程。所以计算速度远远快与PageRank，适合实时计算使用。同时，PageRank，在计算时，存在向无链接关系网页的远程跳转过程，而OPIC没有这一计算因子。实验结果表明，OPIC是较好的重要性衡量策略，效果略优于宽度优化遍历策略。
 
4、非完全pagerank策略

PageRank是一种著名的链接分析算法，可以用来衡量网页的重要性。很自然地，可以想到用PageRank的思想来对URL优化级进行排序。但是这里有个问题，PageRank是个全局性算法，也就是说当所有网页下载完成后，其计算结果才是可靠的，而爬虫的目的就是去下载网页，在运行过程中只能看到一部分页面，所以在爬取阶段的网页是无法获得可靠的PageRank得分的。对于已经下载的网页，加上待爬取的URL队列中的一URL一起，形成网页集合，在此集合内进行PageRank计算，计算完成之后，将待爬取URL队列里的网页按照按照PageRank得分由高低排序，形成的序列就是爬虫接下来应该依次爬取的URL列表。这也是为何称之为“非完全PageRank”的原因。