在研究过程中,Page发现从一个网页链接到另外一个网页非常简单,然而要想从一个网页逆着链接回去却不是件易事。换句话说,当你在浏览一个网页时,你并不知道有哪些网页可以链接到这个网页。Page认为,如果能得到这些信息说不定会有重要用途。
在研究如何评价网页价值时,Page的家学渊源起了作用,他发现评价网页与评价学术论文类似,不但要看内容,还要看它所引用的文章的水平以及引用它的文章的水平。对于网页来说,引用的文章就是指它所链接的网页。
有了想法之后,Page建立了一个实验用的搜索引擎BackRub。在建立之初,BackRub只是对1000万份网页进行分析,然而这1000万份网页之间有着错综复杂的关系,早就超出了一般博士课题的范围。
1996年3月时,Page将BackRub放在了他的个人主页上。此时的Page尚不知道,他已经在不知不觉之中建立了第一个网络爬行工具。
由于实验异常复杂,Page亟需他人的帮助,这时Brin加入了他的团队。Brin是俄罗斯移民,他的父亲是美国国家航空和航天局的科学家和马里兰大学的教授,他在6岁时全家移民到美国。Brin在数学方面拥有惊人的天赋,算法研究是他的强项。
Page和Brin共同开发了一套网页评级系统PageRank。该系统的原理是:当从网页 A 链接到网页 B 时,PageRank就认为“网页 A 投了网页 B 一票”。PageRank根据网页的得票数评定其重要性。然而,除了考虑网页得票数(即链接)的纯数量之外,PageRank还要分析投票的网页。“重要”的网页所投出的票就会有更高的权重,并且有助于提高其它网页的“重要性”。