Анализ данных: Алгоритмы МО анализируют огромные объемы информации, включая тексты на страницах, структуру сайтов, пользовательские запросы и их поведение, ссылочные профили веб-сайтов и множество других факторов.
Определение паттернов: На основе анализа данных, МО выявляет закономерности и связи, которые помогают понять, какие характеристики страницы соответствуют запросам высокого качества.
Обучение на фидбеке: Поисковые системы постоянно собирают обратную связь — как явную, например, через механизмы отзывов, так и неявную, анализируя поведение пользователей (сколько времени они проводят на странице, возвращаются ли они обратно в поиск и т. д.). Эти данные используются для дальнейшего обучения моделей.
Адаптивное обновление: Алгоритмы МО не статичны; они адаптируются и обновляются, чтобы отражать изменения в поведении пользователей и веб-контенте.