admin 
Masurarea angajamentului
Cand un motor de cautare furnizeaza o pagina cu rezultate catre tine, ei isi pot masura succesul observand cum te angajezi cu aceste rezultate. Daca faci click pe primul link, apoi imediat apesi pe butonul „back”, incercand cel de-al 2-lea link, acest lucru indica ca nu ai fost satisfacut de primul rezultat. De la inceput, motorul de cautare au cautat „long click”, unde utilizatorii fac click pe un rezultat fara sa se intoarca inapoi pe pagina de cautare imediat pentru a incerca din nou. Luate in total peste milioane si milioane de interogari pe zi, motoarele de cautare construiesc o buna fantana de date pentru a judeca calitatea rezultatele lor.
Invatarea masinii
In 2011, Google a introdus Update-ul Panda in algoritmul sau de clasare, semnificativ schimband modul in care a judecat website-ul pentru calitate. Google a inceput folosind evaluatori umani pentru a-si aprecia manual miile de site-uri, cautand continut de calitate scazuta. Google a incorporat apoi invatarea masinii pentru a imita evaluatorii umani. De indata ce computerele sale pot prezice precis ceea ce ar judeca oamenii site-ul de calitate scazuta, algoritmul a fost introdus prin milioane de site-uri scanand internetul. Rezultatul de la sfarsit a fost o schimbare seismica ce a rearanjat peste 20 la % din toate rezultatele cautarii Google.
Modele de Linking
Motoarele au descoperit mai devreme ca structura de link de pe web ar putea servi ca proxi pentru voturi si popularitate, site-uri de calitate mai mare si informatiile au castigat mai multe link-uri decat colegii mai putin folositori si de calitate mai mica. Astazi, algoritmii de analiza a linkurilor au avansat considerabil, dar aceste principii sunt adevarate.
Toate aceste atentii pozitive si emotii din jurul continutului oferit de noul site, se transforma intr-o masina de colectii de link-uri. Timpul, sursa, textul ancora si un numar de linkuri pentru noul site sutn toti factori pentru performanta potentiala pentru interogari relevante pentru motoarele de cautare.
