Начав с социальных отношений, которые можно вычитать из структуры WWW, поиск Google затем переходит к различным способам манипулирования и расширения этих данных. После сбора достаточного количества данных можно перейти к считыванию корреляций, определяющих социальные отношения, которые затем могут быть использованы для персонализации результатов поиска. В поисковой практике Google переплетаются различные типы людей, алгоритмов, наборов данных и процессов постоянного обновления и хранения, чтобы предоставить ответ на вопрос. Эта алгоритмическая логика, в которой переплетаются различные типы участников - люди, программное обеспечение, данные, аппаратное обеспечение и т. д., - должна продолжать обеспечивать успешную работу поисковой системы, но она также должна соответствовать корпоративной логике, которую Google приняла как коммерческая компания.
Например, одной из первоначальных проблем Google при получении финансовой прибыли от своей поисковой системы было то, как вызвать доверие к своему совершенно иному способу продажи рекламы (Auletta 2011: 3-6). Как уже упоминалось, Google проводит автоматические аукционы по распределению поисковых слов. С точки зрения рекламодателя, речь идет о том, чтобы связать его объявление с лучшим поисковым запросом или термином на лучшем сайте, в то время как для Google это баланс между доходом и доверием рекламодателя и удобством использования. Эти интересы решаются в ходе специфического аукциона, в котором победитель платит не столько, сколько он поставил, а лишь на небольшую сумму больше, чем ставка второго места. Хотя это обычно меньше, чем Google мог бы заработать, преимуществом этого процесса является создание долгосрочного доверия со стороны рекламодателей. В то же время этот процесс устраняет заинтересованность рекламодателя в том, чтобы делать ставки ниже, чем он мог бы в противном случае, из-за опасений переборщить (Levy 2011: 89-91). Это особый вид практики, опять же автоматизированный с помощью алгоритмов и сетей, который превращает результат поиска в рекламную программу, приносящую доход Google и, возможно, рекламодателю. Но поиск должен был быть на первом месте: ценность Google должна была быть установлена практикой создания функционирующей, бесплатной и привлекательной поисковой системы, чтобы затем можно было создать практики, связывающие ценность поиска с ценностью денег.
Корпоративная логика доходов и прибыли должна быть реализована после практики поиска как ценности, но эта логика также обнаруживает, что практика создания поиска может быть преобразована в практику доходов и прибыли и повторно использована. В частности, процессы персонализации могут тесно переплетаться с процессами получения прибыли от рекламы, поскольку в обоих случаях речь идет об использовании наборов данных для создания способов объединения пользователей в группы. Те же самые подсказки, которые позволяют персонализировать, могут быть использованы для создания целевой рекламы. Эти методы Google заключаются в том, чтобы перевести доверие рекламодателей и доллары через призму профилирования пользователей, аналогично персонализации. Это не значит, что персонализация и таргетированная реклама - абсолютно одинаковые процессы, просто они основаны на одной и той же идее, что корреляции и профилирование могут быть получены из обширных баз данных Google о поведении пользователей (Hillis et al. 2012). Таким образом, алгоритмическая и корпоративная логика Google переплетаются.
Важнейшим элементом деятельности Google является набор алгоритмов, которые распределяют рекламные объявления в соответствии со словами, выигранными на аукционе, по собственным или чужим сайтам. Следует особо отметить, что Google имеет доступ к рекурсиям в своих данных. Рекурсия - это процесс создания бесконечной информации путем возвращения результатов информационного процесса самому себе: когда выход служит входом для создания другого выхода, информация может расти экспоненциально и бесконечно (Jordan 2015: 29-44). Здесь мы улавливаем корпоративную причину массового хранения и обработки информации, поскольку суть рекурсии заключается в использовании собранной информации для уточнения поиска и, соответственно, для уточнения подачи рекламы. В этом смысле рекламная практика Google по сути является рекурсией некоторых поисковых практик, в частности персонализации, но при этом информация предоставляется не в виде ответов на поисковые запросы, а в виде рекламы. Хотя мы знаем об этом, природа и специфика этих практик скрыты, поскольку является коммерческой тайной, что привело к появлению индустрии "поисковой оптимизации", которая стремится найти способы повысить рейтинг клиентов в результатах поисковых систем путем анализа и манипулирования их секретными алгоритмами (Havalais 2009).