1990'ların ortalarında internet hızla büyürken, aradığınız bilgiyi bulmak giderek zorlaşıyordu. O dönemin arama motorları, genellikle bir sayfada aranan sözcüğün kaç kez geçtiğine bakarak sonuçları sıralıyordu. Ancak bu yöntem, kolayca kötüye kullanılabiliyordu. Bazı site sahipleri, sayfalarına popüler sözcükleri yüzlerce kez, hatta arka plan rengiyle aynı renkte yazarak görünmez biçimde ekliyordu. Sonuç olarak kullanıcılar, aradıkları konuyla ilgisiz ya da düşük kaliteli sayfalarla karşılaşıyordu.

1990'ların ikinci yarısında Stanford Üniversitesi'nde doktora öğrencisi olan Larry Page ve Sergey Brin, bu soruna farklı bir açıdan yaklaştı. Onların çıkış noktası, akademik dünyadaki atıf sistemiydi. Bilim dünyasında bir makalenin önemi, genellikle ona başka makalelerin ne kadar sık atıfta bulunduğuyla ölçülür. Çok atıf alan bir makale, büyük olasılıkla önemli ve etkili bir çalışmadır. Page ve Brin, aynı mantığın internet sayfalarına da uygulanabileceğini düşündü. Bir sayfaya başka sayfalardan verilen bağlantılar, bir tür "oy" olarak değerlendirilebilirdi.

Ancak Page ve Brin, bütün oyların eşit olmadığını fark etti. Önemli ve güvenilir bir sayfadan gelen bir bağlantı, önemsiz bir sayfadan gelen bağlantıdan çok daha değerli olmalıydı. Örneğin büyük bir üniversitenin ya da tanınmış bir haber kuruluşunun sitesinden gelen bir bağlantı, kimsenin ziyaret etmediği bir kişisel sayfadan gelen bağlantıdan daha fazla ağırlık taşımalıydı. Peki, bir sayfanın önemi nasıl belirlenecekti? Yine ona gelen bağlantılarla. Bu döngüsel görünen tanım, matematiksel olarak çözülebilen zarif bir yönteme dönüştürüldü. "PageRank" adı verilen bu yöntem, Page'in soyadı ile İngilizcede "sayfa" anlamına gelen sözcük arasında bir kelime oyunu içeriyordu.

PageRank'i anlamanın bir yolu, internette rastgele gezinen hayalî bir kullanıcı düşünmektir. Bu kullanıcı, bir sayfadan başlar ve o sayfadaki bağlantılardan birine rastgele tıklayarak başka bir sayfaya geçer. Bunu sonsuza kadar tekrarlar ve zaman zaman da tamamen rastgele yeni bir sayfaya atlar. Uzun vadede bu kullanıcının bir sayfada geçirdiği zamanın oranı, o sayfanın PageRank değerini verir. Çok sayıda önemli sayfadan bağlantı alan bir sayfa, rastgele gezinen kullanıcının sıkça ulaştığı bir sayfa olacaktır.

Page ve Brin, 1998'de bu yöntemi kullanan bir arama motoru şirketi kurdu. Şirketin arama sonuçları, rakiplerinden belirgin biçimde daha isabetliydi ve kısa sürede dünyanın en çok kullanılan arama motoru hâline geldi.

Bugün arama motorlarının sıralama yöntemleri, PageRank'ten çok daha karmaşıktır. Yüzlerce farklı etken, kullanıcının konumu ve arama geçmişi, sayfanın güncelliği ve yapay zekâ teknikleri gibi pek çok unsur hesaba katılır. Ayrıca bağlantılara dayalı sistemler de zamanla kötüye kullanılmaya başlandı. Bazı kişiler, sıralamalarını yükseltmek için yapay bağlantı ağları oluşturdu. Arama motorları ile sıralamaları manipüle etmeye çalışanlar arasındaki bu yarış, bugün de devam etmektedir.

Arama motorlarının sıralama kararları, hangi bilgilere ulaştığımızı ve dolayısıyla dünyayı nasıl gördüğümüzü önemli ölçüde etkiler. Çoğu kullanıcı, arama sonuçlarının yalnızca ilk sayfasına bakar. Bu nedenle bir arama motorunun neyi üst sıralara taşıdığı, hem ticari hem de toplumsal açıdan büyük önem taşır.