موتورهای جستجو مانند گوگل و بینگ از خزنده‌هایی که گاهی ربات یا عنکبوت نیز نامیده می‌شوند، برای جمع‌آوری اطلاعات درباره تمام محتوایی که می‌توانند در اینترنت پیدا کنند، استفاده می‌کنند. خزنده از یک صفحه وب شناخته شده شروع می شود و پیوندهای داخلی به صفحات آن سایت و همچنین پیوندهای خارجی به صفحات سایر سایت ها را دنبال می کند. محتوای موجود در آن صفحات، به‌علاوه زمینه پیوندهایی که دنبال می‌کند، به خزنده کمک می‌کند تا بفهمد هر صفحه درباره چیست و چگونه از نظر معنایی به تمام صفحات دیگر در پایگاه داده عظیم موتور جستجو، به نام فهرست، متصل است.

هنگامی که کاربر یک پرس و جو را در کادر جستجو تایپ می کند یا بیان می کند، موتور جستجو از الگوریتم های پیچیده استفاده می کند تا آنچه را که معتقد است دقیق ترین و مفیدترین لیست نتایج برای آن پرس و جو است، بیرون بیاورد. این نتایج ارگانیک می‌تواند شامل صفحات وب پر از متن، مقاله‌های خبری، تصاویر، ویدیوها، فهرست‌های کسب‌وکار محلی و دیگر انواع محتوای خاص باشد.

عوامل زیادی در الگوریتم‌های موتورهای جستجو وجود دارد و این عوامل همیشه در حال تغییر هستند تا با تغییر رفتار کاربر و پیشرفت‌های یادگیری ماشین همگام شوند.