精选片段的诞生源于搜索早期的一个问题。在谷歌出现之前，包括雅虎在内的许多搜索引擎首先都是人工策划的目录。随着内容创作的爆炸式增长，人类无法跟上，尤其是在接近实时的领域，搜索引擎转向算法方法和机器管理。
当谷歌推出知识图谱时，它完全基于人工管理的数据，例如 Freebase 和 Wikidata。您可以在传统的“知识卡”（有时通常称为“答案框”）中看到这些数据。例如，此卡出现在搜索“谁是特斯拉首席执行官？”时：
答案简短而真实，并且没有相应的来源链接。这直接来自策划的知识图。如果您搜索“Tesla”，您可以在该页面的知识面板中更轻松地看到这一点：
在中间，您可以看到“首席执行官
埃隆·马斯克”的条目。这不仅仅是一个显示文本块——每个行项目都是事实，作为知识图中的结构化数据单独存在。您可以通过搜索其他事实来测试这一点，例如“特斯拉何时成立？”
虽然谷歌在将多种形式的问题与知识图谱中的答案进行 哥斯达黎加手机号码列表 匹配方面做得不错，但它们无法摆脱人类管理的限制。还有一些问题并不容易符合“事实”模型。例如，如果您搜索“特斯拉可笑模式是什么？” （请原谅奇怪的语法），你会得到这个精选片段：
谷歌的解决方案是显而易见的，尽管极其困难——获取索引中的数万亿页面并使用它们实时生成答案。所以，这正是他们所做的。如果您转到 Engadget 上的源页面，精选片段中的文本将直接取自页面副本（我添加了绿色突出显示）：
不过，这并不像用抹刀刮掉第一段并将
其翻转到 SERP 上那么简单。谷歌似乎确实相当深入地解 美国DJ 析内容的相关性，并且自推出精选片段以来，他们一直在不断改进其能力。考虑几个格式略有不同的其他示例。以下是“特斯拉多少钱？”的精选片段：
注意表格数据。该数据是从目标页面上的表中提取并重新格式化的。这不是结构化数据，而是普通的 HTML。Google 不仅解析了该表格，还确定表格数据是回答该问题的合理格式。
