काम के नतीजे दिखाने के लिए, आपकी खोज का मतलब यानी आपकी क्वेरी का मकसद समझना ज़रूरी है. इसलिए, हम भाषा के मॉडल बनाकर यह समझने की कोशिश करते हैं कि खोज बॉक्स में आपने जो शब्द डाले हैं वे सबसे काम के कॉन्टेंट से किस तरह मिलते-जुलते हैं.
इसमें आसान लगने वाले कई कदम शामिल हैं, जैसे कि किसी शब्द को लिखने में हुई गलती (वर्तनी की गलती) को समझना और उसमें सुधार करना. मिलते-जुलते शब्दों का मतलब समझने वाले हमारे बेहतरीन सिस्टम, काम के दस्तावेज़ खोजने में हमारी तब भी मदद करते हैं, जब आपने अपनी खोज में सटीक शब्दों का इस्तेमाल न किया हो. उदाहरण के लिए, हो सकता है कि आपने "लैपटॉप की रोशनी बदलें" खोजा हो, लेकिन लैपटॉप बनाने वाली कंपनी ने "लैपटॉप की रोशनी एडजस्ट करें" लिखा हो. हमारे सिस्टम शब्द और उनका मकसद समझते हैं और आप तक सही कॉन्टेंट पहुंचाते हैं. इस सिस्टम को बनाने में पांच साल से ज़्यादा लगे हैं. इसने सभी भाषाओं में खोज के नतीजों को 30% से ज़्यादा बेहतर किया है.
हमारे सिस्टम यह भी समझने की कोशिश करते हैं कि आप किस तरह की जानकारी खोज रहे हैं. अगर आपने अपनी क्वेरी में "खाना पकाना" या "तस्वीरें" जैसे शब्दों का इस्तेमाल किया है, तो हमारे सिस्टम पता लगाते हैं कि रेसिपी या इमेज दिखाना आपके मकसद से सबसे अच्छा मेल खा सकता है. अगर आप फ़्रेंच भाषा में कोई खोज करते हैं, तो जैसा कि आप चाहते हैं, आपको दिखने वाले ज़्यादातर नतीजे फ़्रेंच भाषा में ही होंगे. हमारे सिस्टम यह भी पहचान सकते हैं कि कई क्वेरी का स्थानीय मकसद होता है, ताकि जब आप "पिज़्ज़ा" खोजते हैं, तो आपको आस-पास के कारोबार के बारे में नतीजे मिलते हैं जो पिज़्ज़ा की डिलीवरी देते हैं.
अगर आप ऐसे कीवर्ड खोजते हैं जो रुझान में है, तो हमारे सिस्टम यह बात समझते हैं कि पुराने पेज दिखाने के बजाय, बिल्कुल नई जानकारी दिखाना ज़्यादा फ़ायदेमंद हो सकता है. इसका मतलब यह है कि जब आप खेल-कूद से जुड़े स्कोर, कंपनी का मुनाफ़ा या कुछ ऐसा खोजते हैं जो खास तौर पर नया होना चाहिए, तो आपको नई जानकारी दिखेगी.