全文搜索系统通过分析文档与查询的匹配程度，结合统计算法、语言规则和相关性信号来对结果进行排名。核心思想是为每个文档分配一个数值分数，反映其与搜索词的感知相关性。这个分数决定了结果的呈现顺序。虽然具体实现各不相同，但大多数系统都依赖于基础技术，例如 词频-逆文档频率 (TF-IDF) 或 BM25，并辅以现代优化以提高准确性和性能。
排名第一层通常涉及计算搜索词在文档中出现的频率（词频）以及这些词在整个数据集中有多独特（逆文档频率）。例如，在 TF-IDF 中，一个在文档中出现多次但在其他文档中很少出现的词（例如技术文章中的“区块链”）比“的”等常见词获得更高的权重。BM25 是一种更高级的变体，通过根据文档长度对词频进行归一化来改进此方法，防止较长的文档主导结果。例如，一份 10 页的提及两次“数据库”的手册可能比一篇使用该词五次的简洁博客文章排名靠后。系统还会考虑字段权重——提高标题中匹配项的优先级而非正文中的匹配项——并通过优先处理词语紧密相邻的文档来处理短语查询。
现代搜索引擎增加了同义词扩展、词干提取（将“running”匹配到“run”）和机器学习模型等层。例如，Elasticsearch 和 Lucene 允许开发者将 BM25 与自定义规则结合使用，例如提升近期文章或用户特定偏好。某些系统使用 Transformer 模型（如 BERT）来理解语义上下文，即使精确的词语不匹配，也能将关于“AI models”的文档对于“machine learning algorithms”这样的查询排名更高。然而，这些高级方法通常与传统评分并行运行，以平衡精度和计算效率。最终，排名是统计相关性、特定领域逻辑和实际约束（如查询速度）的可配置平衡。
