Ранние поисковики использовали лексический поиск и модель Bag of Words, которая не учитывала порядок слов и отрицания. Пользователям приходилось подбирать точные формулировки для получения результата.
Для оценки значимости страниц применялись методы TF-IDF и BM25, а алгоритм PageRank от Google начал учитывать структуру ссылок. Это позволило разделять задачи определения тематики документа и его ранжирования.
К концу 2000-х поисковые системы внедрили морфологический анализ и лемматизацию. В 2009 году Яндекс представил MatrixNet — метод машинного обучения, который автоматически определял веса факторов ранжирования.
В 2012 году Google внедрил Knowledge Graph для распознавания сущностей и связей между ними. В 2015 году появилась система RankBrain, использующая глубокое обучение для сопоставления запросов с концептами.
В 2016 году Яндекс запустил обновление «Палех» на базе нейросетей DSSM. Модель преобразует запросы и заголовки в числовые векторы, что позволяет находить релевантные страницы при отсутствии прямого совпадения слов.
