首先，特征的选取，方法不同

当然，要先说，对于那些无论从公众角度还是从学术角度都广泛认同的特征，并不在此列，例如—关键词的命中。

那么两个公司从自己不同的想法和用户需求角度，延伸出了不同的特征。例如，谷歌的用户分布在世界各地，那么语言以及地域的特征就变得尤为明显，中国人就给中文的网页，法国人就给法语的网页，当然，即使大家都用英语搜索，那么不同地域的用户看到的结果也大不相同。而百度，由于建立初期的目标明确为中文市场，那么地域及语言的热症就会在意的很少。再比如，谷歌有个Gmail的账号体系，而百度有百度产品体系，例如：贴吧，文库等等，那两者所能获得的用户的个性化标签也就截然不同，那由于两家的自身定位不同，最终获取的特征会不尽相同。

其次，两家使用特征的方式不一样

我们这里只是进行一个概念的科普，目前利用特征的主要途径有两种：1：人工规则；2：机器学习。两者最大的区别在于，前者的规则制定主要是靠开发人员拍脑门决定的，后者的规则，则是由精通统计学方法的机器算出来的。当然，这两种方法各有利弊，人工制定的规则更加精准，但是相对而言，由于人为的因素，会显得有些武断，这会导致后期变得复杂，庞大，灵活性不够；机器的学习，更加贴合世界的数据，但是需要通过大量的标注进行数据的采集，并且，对于比较罕见的查询，由于没有历史数据，会显得比较生硬。这样看来，即使两家公司用的是完全相同的特征，使用的方法也不大可能100%相同；都用机器，那么数据的标注和优化标准会不同；如果都用人工制定规则，那么具体规则也会不同。最终的叫焦点，那就是用户的真实需求。从这个角度来说，百度还真的不是更懂中文，而是他们更懂中国网民，尤其，中国的大部分网民，还是草根的！

总结下，谷歌对于多语言多地域的搜索会更好，而百度更能够满足草根网民的基本需求。但是追起根源，依旧是有绝大部分的用户需求来决定的！