尽管大多数搜索引擎都遵从这个通用模式，然而没有哪两个搜索引擎的运作模式完全相同。在不同的搜索引擎上使用同样的条件进行搜索，得到的结果不尽相同，原因就在这里。

Google公司的PageRank好（网页等级）算法是Google搜索区别于其他搜索引擎的重要一点。Google公司的共同创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林（Sergey Brin）认识的时候，两人都是斯坦福大学研究生。他们有一个课程设计项目，要寻找一种从大量数据中获取有价值信息的途径。正是这个项目导致了PageRank算法的开发。

PageRank算法根据特定网页的相似度判定其“好坏”，这种方式跟我们通常判定别人的方式一样。例如，你在大街上偶然遇到一个陌生人，这个人莫名其妙地给你解释什么是搜索，你大概不会当真。为什么要当真呢？他是个陌生人啊。你不知道他说的是不是合情合理。

然而，你却买了这本书，而且看到了这一章。很有可能，你相信我可以在计算机搜索方面说出些门道。为什么你容易相信我，而不是相信街上遇到的那个陌生人呢？这在很大程度上是因为假如我对自己谈论的主题一无所知，那么出版社是不会给我出版这本书的。（对吧？）换言之，你之所以相信我，是因为你信任的出版社信任我。

PageRank算法本质上就是采用同样的工作机理。这个算法不是去询问它所信任的人，而是要看网页是否链接到它的排序页面上。它更“信任”那些大量相关网页链接所指向的页面。换句话说，如果很多相关网页链接到某个页面上，那这个页面必定会有值得其他网页链接的理由，这个页面大概就是“好的”。同样，这个页面在PageRank排序中会有一个更高的等级，序列等级的提高有助于该页面在Google搜索结果排序位置的前移。

顺便说一句，你可能会以为PageRank源于Web page（网页）。不过，你错了。这是一个双关语，佩奇（Larry Page）是用自己的名字给这个算法命名的。

对搜索结果进行精确排序是件难事，这首先是因为我们使用的语言十分复杂。例如，假如我只是告诉你我要去bank（银行或河边），你能确定我是要去取钱吗？或许你还以为要到河边溜达呢？

与此类似，如果你在计算机上搜索apples（苹果），搜索引擎怎么能知道你要找的是一种水果还是一个公司呢？Google搜索算法以从亿万条过去的搜索结果中汇总提取的庞大数据为基础，形成有根据的猜测。如果像刚才所说的那样，你在Google搜索框中输入apples这个单词，Google搜索通常会猜想你要搜索有关水果的信息。Google搜索也会作好两手准备，排在前面的搜索结果有水果信息，同时也会有苹果公司的信息。然而，如果你输入的是单数形式的apple，那么你搜索苹果公司的可能性就会显著加大。在这种情况下，排在前面的搜索结果当中，跟苹果公司有关的信息就会占有压倒性的多数。如此一来，Google会依据搜索条件中是否含有复数标志s给出不同的排位结果。对于其他的搜索内容，问题可能会更加复杂。Google公司及其竞争对手之所以聘请数以百计的工程师，锲而不舍地调整它们的搜索引擎，以便提供相关度最高的搜索结果，原因就在于此。

获取相关度最高的搜索结果