Un motore di ricerca web ha bisogno di alcuni moduli, il primo dei quali è il crawler; visto che non esiste un'entità centrale che raccolga e organizzi i dati, è necessario seguire i collegamenti tra una pagina e l'altra. Dato che queste ultime si modificano continuamente, oppure scompaiono, o ne appaiono di nuove, questa attività è senza fine. Altri moduli provvedono all'indicizzazione, fino ad arrivare al Ranking module, il più famoso dei quali è il PageRank di Google.

Massimo Franceschet — ricercatore all'Università di Udine — ha pubblicato un lavoro, nel quale riferisce che il primo di tali algoritmi può essere attribuito all'economista Wassily W. Leontief, premio Nobel nel 1973 per le sue ricerche in quest'area: egli sviluppò, nel 1941, un metodo per il ranking dei vari settori industriali nazionali.

Nel 1965, 33 anni prima che Sergey Brin e Larry Page pubblicassero "The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine", il sociologo Charles Hubbell pubblicò un metodo per il ranking degli individui. Le premesse erano sempre le medesime: "una persona è importante se riceve l'approvazione di persone importanti".

Come PageRank e l'algoritmo di Leontief, le uscite influenzano gli ingressi, ad infinitum. Gli stessi concetti vennero applicati da Gabriel Pinski e Francis Narin, nel 1976, nel campo della Bibliometria.

E arriviamo a Jon Kleinberg, professore della Cornell University, che esponeva un metodo di ranking molto simile a PageRank, all'incirca nello stesso periodo della pubblicazione del lavoro di Brin e Page, che lo citano nel loro documento. L'algoritmo, chiamato Hypertext Induced Topic Search (HITS), è straordinariamente simile, dal punto di vista matematico, a PageRank, anche se è stato sviluppato in modo indipendente.

Per finire, queste tecniche cominciano a prendere piede nei circoli accademici per la valutazione della qualità delle ricerche. Tradizionalmente, si procede con una peer review; l'alternativa può essere una metrica Eigenfactor, che usa un indicatore bibliometrico.