A fi de tornar resultats rellevants, primer hem de determinar quina informació cerques, és a dir, la intenció de la consulta. Per fer-ho, creem models de llenguatge per intentar desxifrar com encaixen les poques paraules que introdueixes al quadre de cerca en el contingut més útil que hi ha disponible.

Això inclou passos aparentment senzills, com ara reconèixer i corregir els errors d'ortografia, però també el nostre sofisticat sistema de sinònims que ens permet trobar documents rellevants encara que no continguin les paraules exactes que has utilitzat. Per exemple, podries haver cercat "canviar la brillantor del portàtil" i el fabricant podria haver escrit "ajustar la brillantor del portàtil". Els nostres sistemes entenen que hi ha una relació entre les paraules i la intenció, i et connecten amb el contingut correcte. Aquest sistema, que s'ha tardat més de cinc anys a desenvolupar, millora significativament els resultats en més del 30% de les cerques en tots els idiomes.

Els nostres sistemes també intenten comprendre quin tipus d'informació estàs cercant. Si a la consulta has fet servir paraules com ara "cuinar" o "imatges", els nostres sistemes dedueixen que mostrar-te receptes o imatges segurament és el que encaixa millor amb la teva intenció. Si fas una cerca en francès, la majoria dels resultats es mostraran en aquest idioma, que probablement és el que tu vols. Els nostres sistemes també poden reconèixer que moltes consultes tenen una intenció local, per la qual cosa, quan cerques "pizza" obtens resultats sobre empreses properes que te'n porten a casa.

Si cerques paraules clau de moda, els nostres sistemes comprenen que la informació actualitzada podria ser més útil que les pàgines més antigues. Això vol dir que quan cerques resultats esportius, guanys d'una empresa o alguna cosa relacionada que és especialment nova, veuràs la informació més recent.

Després, els nostres sistemes analitzen el contingut per avaluar si conté informació que pugui ser rellevant per al que estàs cercant.

El senyal més bàsic que indica que la informació és rellevant és la presència en el contingut de les mateixes paraules clau que has introduït a la consulta de cerca. Per exemple, en les pàgines web, si aquestes paraules clau són a la pàgina o bé a les capçaleres o al cos del text, la informació podria ser més rellevant.

A més de fixar-se en les paraules clau, els nostres sistemes també analitzen si el contingut és rellevant per a una consulta d'altres maneres. També fem servir dades d'interacció agregades i anonimitzades per determinar si els resultats de cerca són rellevants per a les consultes. Transformem aquestes dades en senyals que ajuden els nostres sistemes d'aprenentatge automàtic a estimar-ne millor la rellevància. Pensa-hi: quan cerques "gossos", probablement no vols veure una pàgina amb la paraula "gossos" repetida centenars de vegades. Tenint en compte això, els algoritmes determinen si una pàgina conté altre contingut rellevant a part de la paraula clau "gossos": imatges de gossos, vídeos o fins i tot una llista de races.

És important destacar que, tot i que els nostres sistemes cerquen aquests senyals quantificables per avaluar la rellevància, no estan dissenyats per analitzar conceptes subjectius com ara el punt de vista o la tendència política del contingut d'una pàgina.

Després d'identificar el contingut rellevant, els nostres sistemes intenten donar prioritat al que sembla més útil. Per fer-ho, identifiquen senyals que poden ajudar a determinar quin contingut demostra coneixements, autoritat i fiabilitat.

Per exemple, un dels diversos factors que fem servir per ajudar-nos a determinar-ho és veure si altres llocs web destacats enllacen o fan referència a aquest contingut. Això ha demostrat ser sovint un bon senyal que la informació és de confiança. Per definir encara millor com els nostres sistemes determinen la qualitat de la informació, s'utilitzen les dades agregades procedents del procés d'avaluació de la qualitat de la Cerca.

Informació com ara la teva ubicació, l'historial de cerques anteriors i la configuració de la Cerca ens ajuda a assegurar-nos que els resultats són el contingut més útil i rellevant en cada moment.

Fem servir el teu país i la teva ubicació per oferir-te contingut rellevant en funció de l'àrea on et trobes. Per exemple, si vius a Barcelona i cerques "futbol", Google probablement et mostrarà resultats sobre la Lliga espanyola i el FC Barcelona en primer lloc. Però si cerques "futbol" a Londres, Google et mostrarà resultats sobre futbol i la Premier League. La configuració de la Cerca és també un indicador important dels resultats que probablement et semblen més útils, per exemple si has establert un idioma preferit o has activat SafeSearch (una eina que ajuda a filtrar els resultats amb contingut explícit).

La Cerca també inclou algunes funcions que personalitzen els resultats segons l'activitat del teu Compte de Google. Per exemple, si cerques "esdeveniments a prop", Google pot adaptar algunes de les recomanacions a categories d'esdeveniments que pensem que et poden interessar.

Aquests sistemes estan dissenyats perquè els resultats coincideixin amb els teus interessos, però no dedueixen característiques sensibles com la teva raça, religió o partit polític.

Pots controlar quina activitat de cerca es fa servir per millorar l'experiència amb la Cerca, com ara ajustar quines dades es desen al teu Compte de Google, a myaccount.google.com. Per desactivar la personalització de la Cerca en funció de l'activitat al teu compte, desactiva l'opció de configuració Activitat al web i en aplicacions.

També pots trobar preferències de contingut com SafeSearch a la configuració. T'ajudaran a triar si vols que els resultats de la cerca incloguin contingut gràfic que podria ser impactant per a alguns usuaris.