La rivoluzione introdotta da Google nel web consiste essenzialmente nel criterio in base al quale vengono ordinati i risultati di una ricerca. Volendo semplificare molto la trattazione, si può affermare che ogni volta che un sito inserisce un collegamento ad una nostra pagina, quest'ultima guadagna un punto nella valutazione di Google. In altre parole, ogni qual volta qualcuno ci "linka", la nostra pagina web acquista punti agli occhi di Google.

Gli inventori di Google, Sergey Brin e Larry Page, hanno tradotto questo concetto elementare in un algoritmo di ordinamento dell'insieme di pagine web. Prima di Google, altri criteri erano usati per ordinare le pagine web nei risultati dei motori di ricerca. Ad esempio, in base al numero di volte che la parola cercata compare nella pagina oppure in base al numero dei link che da essa partono o, ancora, in base al numero dei link che ad essa arrivano.

Con Google, l'ordinamento è stabilito dal numero delle pagine importanti che puntano alla nostra pagina. L’importanza di una pagina web, e quindi il suo posizionamento, sono trasferiti in parti uguali alle pagine alle quali essa punta attraverso dei collegamenti ipertestuali.

Immaginiamo di avere, in tutto il web, n pagine. Si può definire una matrice dei collegamenti ipertestuali, fatta di elementi unitari o nulli. Quando la pagina i linka la pagina j allora l'elemento h_i,j è uguale a uno. Altrimenti è nullo.
Se indichiamo con x_j il page-rank, ovvero l'importanza della pagina j, essa può essere espressa dalla relazione che segue:

L'insieme di queste equazioni per tutte le pagine web esistenti costituisce un sistema di equazioni lineare in n incognite. Si stima che il numero di pagine web presenti nella rete sia pari a circa 8.5 X 10⁹. Risolvere tale sistema, ossia assegnare ad ogni pagina web la sua importanza in termini di Page Rank, necessiterebbe, con il calcoltaore più potente esistente al mondo, qualcosa come 36 milioni di anni. In realtà, Google, risolve questo sistema una volta al mese circa, assegnando l'importanza a ciascuna pagina. Ciò è possibile attraverso l'utilizzo di un metodo iterativo che sfrutta una successione di approssimazioni della soluzione che, si dimostra, converge alla soluzione esatta.

Per maggiori informazioni in merito si rimanda ai seguenti articoli scientifici:

• A. Arasu, J. Novak, A. Tomkins, J. Tomlin, Page rank computation and the structure of the Web. (2002)

• A. N. Langville, C. D. Meyer, A survey of eigenvector methods for Web information retrieval, SIAM Rev. 47 (2005), pp. 135–161.

• L. Page, S Brin, R. Motwani, T. Winograd, The pagerank citation ranking: Bringing order to the Web, Presentazione Power Point.