早期的搜尋引擎如Archie和AltaVista，僅依據關鍵字出現的頻率來排序結果。然而，這種方法無法準確反映網頁品質。1998年，Google推出PageRank演算法，依據網頁之間的連結關係來評估其重要性，革命性地提升了搜尋結果的相關性。

進入21世紀後，演算法愈加注重使用者意圖與內容語意。例如，Google的Hummingbird演算法強調語意理解，而RankBrain則引入機器學習，能根據使用者行為調整結果。近年來，BERT技術的應用更使搜尋引擎能理解自然語言的上下文，進一步提升準確度。

整體而言，搜尋演算法從單純比對文字，發展到今日結合語意分析與AI技術，展現驚人的演進歷程。