כדי להחזיר תוצאות רלוונטיות, קודם אנחנו צריכים להבין מה אתם מחפשים – את הכוונה של השאילתה. לשם כך, אנחנו בונים מודלים של שפה כדי לפענח איך מספר המילים המועט יחסית שאתם מזינים בתיבת החיפוש תואם לתוכן השימושי ביותר שזמין.
התהליך הזה מתחיל בשלבים שנראים פשוטים, כמו זיהוי ותיקון שגיאות כתיב, ומורחב לשימוש במערכת המתוחכמת שלנו למילים נרדפות. באמצעותה אנחנו מאתרים מסמכים רלוונטיים, גם אם הם לא מכילים בדיוק את המילים שהשתמשתם בהן. לדוגמה, ייתכן שחיפשתם "שינוי בהירות של מחשב נייד", אבל היצרן כתב "התאמת בהירות של מחשב נייד". המערכות שלנו מבינות את הקשר בין המילים לבין הכוונה והן מקשרות אתכם לתוכן המתאים. פיתוח המערכת הזו ארך יותר מחמש שנים, והיא משפרת באופן משמעותי את התוצאות ביותר מ-30% מהחיפושים בשפות שונות.
המערכות שלנו גם מנסות להבין איזה סוג מידע אתם מחפשים. אם השתמשתם בשאילתה במילים כמו "בישול" או "תמונות", המערכות שלנו יבינו שהצגה של מתכון או של תמונות תתאים בצורה הטובה ביותר לכוונה שלכם. אם ביצעתם חיפוש בצרפתית, רוב התוצאות יוצגו בצרפתית, כי סביר שאתם מעוניינים בכך. המערכות שלנו יכולות גם לזהות שלהרבה שאילתות יש כוונה מקומית, כך שכאשר אתם מחפשים "פיצה", תקבלו תוצאות בנוגע לבתי עסק בקרבת מקום שמציעים שירותי משלוחים.
אם אתם מחפשים מילות מפתח פופולריות, המערכות שלנו מבינות שמידע עדכני יהיה יותר שימושי עבורכם מאשר דפים ישנים יותר. זה אומר שכשתחפשו תוצאות ספורט, רווחים של חברה או מידע שהוא יחסית חדש, תקבלו את המידע העדכני ביותר.