假设你马上要邀请四个好友来家里享用一顿周六晚餐。现在是周三的早晨，你考虑了一下，发现宾客中有两个素食主义者，一个清真还有一个对海鲜过敏；夏季的时令蔬果在脑中蹦出来一连串名字，但你又有点拿不定主意；想了几个好吃的大菜，但显然没烧过。这时候真恨不得有个电脑管家，只要把要求输进去就能弹出一系列好吃又靠谱的菜谱。

遇到这种问题，一般我们都会求助于互联网——如今这位“管家”的功能越来越强大。今年2月，谷歌开发了一个新工具“Recipe View”，输入各种关键字，从“想用的食材”到“喜欢的风格”，都能帮助你找到答案。而微软的搜索引擎“必应”也有它的菜谱功能，可以让你把喜欢的菜谱存起来，形成一个类似博客的记录。

在谷歌的新工具亮相之前的几个星期，美食引擎“Foodly”已经捷足先登：与Facebook网站相连的搜索结果可以告诉你哪些菜谱在你的朋友当中得到好评。而一个在罗马尼亚的厨师也建立了自己的搜索引擎“Cookzillas”，囊括了美国、英国、澳大利亚和加拿大众多网站的菜谱资源，专业性很值得肯定。

统计显示，全球单单在谷歌上的菜谱搜索量就达到1000万次/天，这些搜索结果毫无疑问地将影响到人们的饮食。但是当你键入“饼干”这个最平常不过的关键词，这些搜索引擎会像一个资深厨师一样为你挑选出最好吃、最具操作性或者最详尽的那个菜谱吗？也许没那么容易。

“挑战在于，引擎需要将‘美味’的概念数字化。”网络流量构建专家保罗·坎纳德说。

搜索引擎曾经很大程度上通过统计点击量来得出受欢迎程度。而新建立的统计模型则在尽力体现更多方面：除了点击量，还有与标题的符合程度、网友评分、图片数量等等。

谷歌算法的设计师杰克·曼卓尔曾经在接受媒体采访时说，尽管谷歌的搜索引擎不能帮你决定哪个大厨写的菜谱能做出更好吃的美食，但起码所有的搜索结果都将呈现得条理清晰一丝不苟，就像谷歌提供的其他服务一样。

纽约的阿德亚娜·桂伦是上网搜菜谱的狂热者，经验告诉她，长的菜谱总是正确的选择。“篇幅长并不意味着你需要花更多时间去做这道菜，相反，菜谱中的细节部分会很有帮助。”

但是通过一次次的体验，你一定不难发现，用这类搜索引擎搜索西餐菜谱时，排在前10位的总是那么几个大型美食网站（allrecipes.com；foodnetwork.com等）提供的信息。而那些更人性化、更细致入微的美食博客（101 Cookbooks；Chez Pim等）菜谱却难以出现在搜索结果的首页上，甚至第二页也难见它们的踪影。

“Foodly”网站的安吉亚·科瑞特说，谷歌和必应这类大型搜索网站之所以会出现这种情况，很大一部分原因是设计引擎的都是编程师而不是真正的厨师。

“这时候你需要的是一个‘厨师’，他了解食材懂得配方，而不仅仅是那些关键字和代码，”安吉亚说，“要让引擎知道‘西红柿’就是‘番茄’、‘马铃薯’就是‘土豆’，才会让搜索结果更具人性化。”比如，在搜索引擎中输入“辣味拌酱”（chili），可以得到一系列不同的结果。

在“Foodly”网站中，除了输入关键词，还可以键入排除项。考虑到辣味拌酱多包含豆类（bean）成分，所以我们尝试在搜索中把“bean”作为排除项。搜索结果中第一个菜谱完全符合要求：来自“Fine Cooking”网站，一个美国墨西哥边境风味的辣味拌酱菜谱，没有豆类的加入；但紧挨着的两个搜索结果却都包含了豆类。在“Cookzillas”网上，笔者发现一旦去除“豆类”成分，引擎就会跟着自动排除“牛肉”，呈现在眼前的前三个菜谱分别是鹿肉辣酱和猪肉绿辣酱和火鸡辣酱。

在众望所归的谷歌Recipe View上，笔者同样搜索了“辣味拌酱”，并且排除了“豆类”。但搜索结果的第一个菜谱却是辣椒粉的做法，虽然文法上符合意思，但显然不是我们需要的菜谱。排在第二的是“foodnetwork.com”网上一个评分并不高的“Guy Fieri”辣酱；第三位的菜谱则是同一个网站上评分很高的“Bobby Flay”辣酱菜谱。看来精准算法的谷歌也有令人难以理解的时候。

在必应网，排在第一位的是“allrecipes.com”的辣酱菜谱，多达400余条充满激情的评论让人深信这个菜谱的魅力。而排在第二位和第三位的菜谱则是出自“delish.com”——这个微软旗下的美食网站似乎和必应网的搜索结果有着紧密的关联——反过来，在其他网站上你很少能找到“delish.com”的信息。

看来大引擎不见得就一定大公无私。最终你会发现，整个“在网上搜最佳菜谱”这回事儿就像是网络速配约会——也许你碰巧能够找到一个绝佳配对，但就算是这样，也绝不是因为搜索引擎知道你喜欢什么而给你推荐，一切都只是碰巧而已。