有许多新的搜索引擎（最新统计有100多个）都在开创一些搜索技术的创新。下面是一份17大搜索创新清单，我们认为，这些创新将来会是破坏性的（译者：关于破坏性创新，请参见这里
[其中的某些创新也在Google的存在各种产品中，但是，正如下文所述，Google的主搜索页中不是缺失了这些功能，就是功能还很有限。]
查询预处理
这类改进的主要目的是应用逻辑来尽量预测用户的意图，并由此改进查询的输入。
1. 自然语言处理
这一功能最初是由Ask.com开创的。同期最著名的例子是Hakia
2. 个人相关性（亦称“个性化”）
长久以来，大家认为按某特定用户的兴趣和要求处理查询，能获得更高相关性的搜索结果。 Google已在其搜索引擎中支持这一功能，但需要登陆才能使用。很多用户理所当然地不情愿这样做，因为这样可能会给Google提供追踪其特殊的搜索内容的条件。 [即使John Battelle也认为这个想法有点可怕
3. 定制的、专门的搜索
这是一个简单但强大的功能。这一应用的典型代表是SimplyHired，一个求职招聘的垂直搜索引擎，能提供强大的、预设的搜索，比如“适合年纪大的员工的雇主”、“允许上班带狗的雇主”等。
信息来源
这些改进着重于潜在的数据来源：额外的内容类型和对数据来源的限制，提高了搜索结果的可靠性（减少垃圾信息）。
4. 新的内容类型
今天的年轻人正像交流文字信息一样，在手机上舒服地交流照片和视频，成为这个时代的标记。在网上，富媒体内容-图片、音频、视频、电视等，及与其内容有关的语义信息一起正在爆炸性地增长。搜索引擎也愈加需要相应地支持这些内容类型。一些支持丰富内容的搜索引擎的示例如下：
-富媒体搜索：音频 (odeo
-专业化内容搜索：博客 (Technorati
当然，Google在这一领域也非常活跃，如Google Blogsearch
5. 限定的数据来源
最使搜索用户烦心的问题之一是垃圾信息。由于营销商们更加聪明，正日益使用更多侵略性的SEO（搜索引擎优化）技巧，搜索结果的质量就又下降了。 (Google，作为最流行的搜索引擎，更是众矢之的。) 对一系列受信任站点的限制性搜索排除了这一问题，尽管它也缩小了搜索内容的领域—它为某些类型的搜索很好地提供了真实的、优质的结果，比如，当为一个小学项目研究火山时，搜索维基百科（Wikipedia）、国家地理（National Geographic）和科学/教育站点。
这一应用最好的例子来自A9.com
6. 特定领域的搜索（垂直搜索）
通过聚焦一个单一的垂直方向，搜索引擎能提供更好的用户体验，它对某一特定领域更加全面、简明。针对不同的领域有令人难以置信的大量的垂直搜索引擎，更多资料请查看Alex Iskold在读写网（Read/WriteWeb）
算法改进
这些改进着重于提高潜在的搜索算法以提高搜索结果的相关性并提供新的搜索能力。
7. 参数搜索
这类搜索更接近于数据库查询，而不象文本搜索。它回答的问题从本质上不同。参数搜索有助于发现问题解决方案，而不是文本文档。比如，Shopping.com
Google已在通用层面上组合了这一特性，比如在高级搜索页面上的参数，但是冲淡了它的有用性。当你深入进标准的搜索结果，或当你限定搜索某一特定垂直领域时，附加参数的强大功能最能充分体现出来。
8. 社会化信息输入
Yahoo! 的Bradley Horowitz相信社会化输入
当然，Google那功勋卓著的网页排名（PageRank）算法也隐含地根据社会化输入。由于网页排名（PageRank）的一个重要组成部分是基于不同网站的外部链接的数量和特点，那些外部链接担当了收集群体智慧
9. 人工输入
为了有一个完整的认识，把这一类包括进来。像ChaCha
很难看出ChaCha这类方法怎样扩大规模，除非它设法利用社区资源。
10. 语义搜索
最近搜索领域一些令人激动的新发展与从整个网络中提取智能信息有关。 这些应用刚刚开始，他们表达了语义网络的巨大潜能。这一领域早期的先行者包括：Monitor110
11. 对发现的支持
与个性化和代理技术并肩的是发现技术，这是搜索的圣杯。尽管即时需求的搜索现在是最流行的，但大部分用户在长时间内有相当稳定的兴趣。如果你能发现新的数据源，特别是当优质的feed出现时，岂不是很爽？
在这一方向上已经有了一些试探性的尝试，将搜索与RSS的力量联合起来，比如你已经能建立一个RSS feed来输出许多 Google 和 Yahoo!中的搜索内容。Bloglines
结果显示和后处理
这些改进着重于改善结果显示和为查询后提供的“下一步”功能。
12. 分类、标签云和聚类
像Quintura
13. 结果可视化
图片比文本结果更容易让人的大脑理解和记忆。在比聚类更普遍的水平上，用专门的图形用户界面来显示搜索结果及结果之间的关系，能传达给用户更多的意义并使用户感觉到“大方向”。在某一特定的上下文中，这一方法效果特别好，比如垂直搜索引擎。 Thinkmap的Visual Thesaurus
14. 结果提炼与过滤
搜索后下一步经常是通过进一步的对结果的提炼并“深入进”结果里去。这不同于我们在Google已经用到的“关键词修改”，它不仅仅是用关键词组合来试验提交新的查询，而是试图确实地提炼结果[等于是在SQL查询的“where”子句中增加更多的条件]，这将使用户收缩其结果并趋近于想要的答案。
查询提炼是搜索处理的重要部分，尽管它还没有引起应有的注意。一个好例子是医疗搜索引擎Healia
Google最近在其结果页面底端引入了一个新按钮：“在结果中搜索”，这是正确的一步；结果还可以通过现有的 OneBox插件
15. 结果输出平台
由于社会化媒体和在线内容变得更加流行，用户数字信息可选择的数量继续增加；相应地，搜索引擎必须支持多种输出平台，包括：网络搜索，移动设备，RIA（丰富互联网应用程序Rich Internet Applications），RSS，电子邮件等。随着从不同设备接入网络更加普遍，未来的用户很可能会将更加非传统的资源来连接搜索引擎，比如：用TiVo（译者：一种可以录制数字电视节目的系统。）系统来搜索感兴趣的电影或节目，用Nintendo（任天堂）系统搜索在线游戏，甚至用冰箱的触摸屏来搜索菜谱。
现在的一些搜索引擎已经支持标准的网络浏览器和移动设备之外的附加的平台。网络搜索引擎Plazoo
为许多不同的结果类型提供支持的最简单的方法是提供开放的API，使第三方开发人员能为专业化的目标平台创建定制的用户界面。Alexa网络搜索平台
当然，Google也为几种不同的产品提供API，比如Google Base, Google Maps 和 AJAX 搜索API，尽管不是为主搜索引擎提供。手持设备能通过Google Mobile获得支持；Google Base 和 Blogsearch已经提供了RSS输出。
16. 相关服务
严格来讲，这并不是搜索功能本身的一部分。但是，一旦你完成一个查询，经常下一步自然地就是跟随这一搜索的结果。比如，你搜索工作机会以后，你就会想申请你发现的招聘岗位。从最终用户的有用性来看，这是搜索引擎全部功能的内在部分。
令人吃惊的是，这一特征除了显示与上下文相关的广告外，还没有被许多搜索引擎重点开发。这一方法的完美的例子是这个有一个有趣的名字的搜索引擎： the web's too big
Google在它的一些产品上也提供附加服务，比如Qollar是一款网站主和浏览者双方都无须安装软件就可以在网页上即时聊天的工具。使用Qollar，网站主不仅可以从网站后台实时“看见”和“跟踪”网站上每一位访客的访问情况和信息（如对方所在的城市、正在浏览的网页等），从而分析出最有价值的潜在客户，还可以向访客弹出聊天窗口，与访客进行实时对话，获取对方的采购意向、联系方式等重要的商业信息。并且还可以监测搜索引擎竞价广告的无效、欺诈或恶意点击 （防恶意点击功能介绍 ），可用作网站接待、在线客服、在线洽谈、在线沟通、在线导购、在线咨询和受理、在线售后服务、网页聊天、客户监控、网站统计、监测欺诈、恶意或无效点击。
17. 搜索代理
搜索代理与持久兴趣的搜索和把搜索结果作为feed输出这两个方向密切相关。设想某个软件有一种定期搜索查询的功能，监控网上感兴趣主题的更新信息，收集并整理结果，移除重复信息并以汇总的形式定期报告给用户。这对某些类型的、重要的但并不立刻需要结果的连续性搜索非常有用：比如，监控感兴趣的招聘、按特定参数设定的在售新房、降到某特定价格的衣服等。
Copernic
结论
很明显，Google不会坐以待毙的。正像它把个性化搜索引入到它主要的搜索引擎上，当这些其他的方法成功时，Google将继续把这些方法集成到其主搜索引擎上。比如，垂直专业化搜索是Google肯定会用的强大工具。
将来很可能在Google首页上简单的“搜索框”后面会隐藏着多种专业化搜索引擎。另一方面，试图勉强加入这些数量日益增加的复杂特性，将可能使Google或任何其他主流网络搜索引擎的整体结构非常复杂而难以改变，因此如何取舍将是越来越困难的挑战。在Software Abstractions博客的一篇文章中，我们看一看集成了上述大部分功能的主流搜索引擎