搜索引擎通过结合自动校正算法、上下文分析和用户行为模式来处理查询中的拼写错误。当查询包含拼写错误时，搜索引擎首先尝试通过将输入与已知术语字典、语音匹配和常用搜索短语进行比较来识别潜在的拼写错误。通常使用编辑距离（衡量纠正一个词所需的编辑次数）或 N-gram 匹配（查找重叠字符序列）等技术来建议最接近的有效术语。例如，搜索“googel”可能会根据编辑距离和之前的用户交互触发校正为“google”。
除了基本的拼写检查外，搜索引擎还会利用来自用户行为的聚合数据来完善校正。如果许多用户输入“facebok”然后立即搜索“facebook”，系统就会学习自动校正这个拼写错误的版本。查询中其余部分的上下文也起作用。例如，搜索“new yorrk times”很可能会映射到“new york times”，因为搜索引擎将“york”识别为常用短语的一部分。此外，Soundex 或 Metaphone 等语音算法有助于匹配发音相似的词（例如，“photosyntesis”到“photosynthesis”），特别是对于名称或不常用术语。
最后，搜索引擎通过根据置信度分数对可能的校正进行排名来处理歧义情况。如果一个拼写错误可以映射到多个有效词（例如，“appel”可能对应“apple”或“apply”），搜索引擎会优先选择历史搜索量更高或与查询上下文更相关的选项。一些搜索引擎还会显示“您是不是想找…？”的建议，以便用户选择预期的术语。对于开发者来说，理解这些机制突显了优化内容以适应常见变体和利用结构化数据帮助搜索引擎解释上下文的重要性，从而减少结果中的歧义。