这篇论文的作者指出，用户访问这个网页的次数越多，用户在这个网页上用户的时间就越长，这个网页就可能更重要。根据Web 2.0的概念，这个目标是利用数百万用户对网页的重要性进行“隐式投票”。

　　谷歌注册商标的“PageRank”方法通过用户的一系列数据处理指令衡量一个网页的相对重要性。这种方法称作链接分析算法，对任何有超链接的文件中每一个组成部门都分配数字评价。 

　　谷歌称，我们认为重要的网页会得到很高的PageRank数字排名，在搜索结果中出现的次数是最多的。我们一直在采用实用主义的方法帮助改善搜索质量和创建有用的产品。我们的技术使用了网络的集合的智能来确定网页的重要性。

　　衡量互联网搜索的相关性对于谷歌、雅虎和微软都是极为重要的，因为这将使他们更准确地显示客户的广告。但是，微软及其合作者称，谷歌的PageRank没有实现这个目标，因为它允许人为地提高网页的重要性。

　　微软及其合作者称，他们的方法更优越，因为他们是以用户浏览的情况为基础的，产生的数据反映了人类的实际行为。用户行为数据可以由网络客户端的互联网浏览器记录和在网络服务器上搜集。