Google搜索技術
秉持着開發“完美的搜索引擎”的信念，在業界獨樹一幟。所謂完美的搜索引擎，就如公司創始人之一 Larry Page 所定義的那樣，可以“确解用戶之意，切返用戶之需”。為了實現這一目标，Google堅持不懈地追求創新，而不受現有模型的限制。因此，Google 開發了自己的服務基礎結構和具有突破性的 PageRank™ 技術，使得搜索方式發生了根本性變化。
Google 的開發人員從一開始就意識到：要以最快的速度提供最精确的搜索結果，則需要一種全新的服務器設置。大多數的搜索引擎依靠少量大型服務器，這樣，在訪問高峰期速度就會減慢，而 Google 卻利用相互鍊接的 PC 來快速查找每個搜索的答案。 這一創新技術成功地縮短了響應時間，提高了可擴展性，并降低了成本。這也是其他公司一直在效仿的技術。與此同時，Google 從未停止過對其後端技術的改進，以使其技術效率更高。
Google 搜索技術所依托的軟件可以同時進行一系列的運算，且隻需片刻即可完成所有運算。而傳統的搜索引擎在很大程度上取決于文字在網頁上出現的頻率。Google 使用 PageRank™ 技術檢查整個網絡鍊接結構，并确定哪些網頁重要性最高。然後進行超文本匹配分析，以确定哪些網頁與正在執行的特定搜索相關。在綜合考慮整體重要性以及與特定查詢的相關性之後，Google 可以将最相關最可靠的搜索結果放在首位。
PageRank 技術：通過對由超過 50,000 萬個變量和 20 億個詞彙組成的方程進行計算，PageRank 能夠對網頁的重要性做出客觀的評價。PageRank 并不計算直接鍊接的數量，而是将從網頁 A 指向網頁 B 的鍊接解釋為由網頁 A 對網頁 B 所投的一票。這樣，PageRank 會根據網頁 B 所收到的投票數量來評估該頁的重要性。
此外，PageRank 還會評估每個投票網頁的重要性，因為某些網頁的投票被認為具有較高的價值，這樣，它所鍊接的網頁就能獲得較高的價值。重要網頁獲得的 PageRank（網頁排名）較高，從而顯示在搜索結果的頂部。Google 技術使用網上反饋的綜合信息來确定某個網頁的重要性。搜索結果沒有人工幹預或操縱，這也是為什麼 Google 會成為一個廣受用戶信賴、不受付費排名影響且公正客觀的信息來源。
超文本匹配分析：Google 的搜索引擎同時也分析網頁内容。然而，Google 的技術并不采用單純掃描基于網頁的文本（網站發布商可以通過元标記控制這類文本）的方式，而是分析網頁的全部内容以及字體、分區及每個文字精确位置等因素。Google 同時還會分析相鄰網頁的内容，以确保返回與用戶查詢最相關的結果。
Google 的創新并不限于台式機。 為了确保通過便攜式設備訪問網絡的用戶能夠快速獲得精确的搜索結果，Google 還率先推出了業界第一款無線搜索技術，以便将 HTML 即時轉換為針對 WAP、i-mode、J-SKY 和 EZWeb 優化的格式。
創始人
Larry Page 是密西根安娜堡大學的榮譽畢業生，擁有理工科學士學位larry page。他還因其出色的領導才能獲得過多項榮譽，以獎勵他對工學院的貢獻。他曾擔任密西根大學 Eta Kappa Nu 榮譽學會的會長。目前他暫時從斯坦福大學計算機研究所博士班休學，其指導教授是 Terry Winograd 博士。Google 就是由 Page 在斯坦福大學發起的研究項目轉變而來的。
他的工作經驗包括在華盛頓的 Advanced Management Systems 公司及伊利諾斯州的 CogniTek 公司從事軟件開發工作。受到他擔任計算機系教授的父親啟蒙，Page 早在 1979 年就開始使用計算機了。他于 1998 年和 Sergey Brin 共同創辦了 Google 公司。 Larry Page
Sergey Brin 出生于莫斯科，是馬裡蘭大學校本部的榮譽畢業生，擁有數學專業和計算機專業的理學士學位。已取得斯坦福大學計算機專業碩士學位，目前暫時從博士班休學。30 歲的 Sergey 是美國國家科學基金會的獎學金得主。他在斯坦福遇到了 Larry Page 并參與了後來成為 Google 的研究項目。他們于 1998 年共同創立了 Google。sergey brin
Brin 的研究興趣包括搜索引擎、從無序資源中提取信息，以及大型文字數據和科學資料的數據挖掘，等等。他在著名的學術期刊裡發表了很多文獻，其中包括 Extracting Patterns and Relations from the World Wide Web、Dynamic Data Mining: A New Architecture for Data with High Dimensionality（與 Larry Page 合著）、Scalable Techniques for Mining Casual Structures、Dynamic Itemset Counting and Implication Rules for Market Basket Data和Beyond Market Baskets: Generalizing Association Rules to Correlations。
各類國内和國際性學術、商業和科技論壇經常邀請 Brin 擔任主講人，其中包括 Academy of American Achievement、European Technology Forum、Technology, Entertainment and Design 以及“矽谷 2001”等。當他遠離公司總裁的繁務時，他又是一個吊環和潛水愛好者，或者帶着一群 Google 人在停車場上大打滑輪曲棍球。
