Google 由兩名在史丹福大學的博士生佩吉 和布林 開始。他們帶來了一個給網頁評估的新概念。
這個概念， 稱網頁分數 （PageRank）， 是從Google 演算法重要的開端 。
網頁級別十分倚賴導入連結 （incoming link） ，並利用這種每個導入某網頁的連結相當
於給該網頁價值投一票的理論建立起邏輯系統。越多導入連結意味著該網頁越有「價值」。
而每個導入連結本身價值直接根據該連結從何而來的網頁級別，
以及相反的該頁導出連結 （outgoing link） 。

在網頁級別幫助下，Google 在服務相關的結果上證明它相當優異。
Google 成為了最普遍和最成功的網路排名搜尋引擎。由於網頁級別度量了站點外因子，
Google 感到它會比頁內因子難以動手腳。

然而道高一尺魔高一丈。網站員們已經開發出對付Inktomi 搜尋引擎的連結操作工具和計劃。
這些方法證明對Google 演算法一樣管用。許多站集中於交換、買賣大量鏈接。隨著『網站員尋求獲取連結只單單要影響Google送更多流量給該站，而不管是否對站點訪客有用否』這種行為增加，網頁級別對原始演算法的信賴度漸漸被破壞了。

此時，是Google 和其它查尋引擎對網路排名廣大範圍的站外因子仔細檢視的時候。開發更加聰明的演算法有其他原因。網際網路已經膨脹到擁有非技術的廣大族群。他們經常無法使用先進的提問技術來取得資訊；而且他們得面對比起發展早期更龐大資料、更複雜的索引。搜尋引擎必須開發具備預測性、語義性、語言性和啟發性演算法。

目前，網頁級別的縮小版仍然被顯示在Google 工具條上，
不過網頁級別只不過是Google考慮在網頁分級時超過100個因素裡中的一個。

今天，大多數搜尋引擎對網路排名的如何評等的演算法保持秘密。
搜尋引擎也許使用上百因素在排列目錄；每個因素本身和因素所佔比重可能不斷的在改變。

大部分當代搜尋引擎優化的思路──哪些有效、哪些沒效──這些很大部分在於觀察與根據內線消息來的猜測。某些優化員得執行控制下的實驗以取得不同優化方法的結果。