以该关键词进行一次普通查询找专家文档"文集"。"专家文档"的定义有严格标准，因该"文集"应是数量上易于管理的一组网页。

从返回的专家列表中把成员站点(见下注解*)和镜象站点去掉。

根据所获得的上述专家文档对其投票的数量和质量，网页被分配以一个“局部分数”(LocalScore)。然后按网页的“局部分数”进行排名。
*注解：成员站点指来自同一个域，或域相同而后缀不同的站点，如ibm.com，ibm.co.uk，ibm.co.jp等等，或指来自相邻的IP地址的站点 (前三位IP地址相同，形如64.129.220.xxx)

此外，若两个站点均为相同IP地址下的宿主，则认为其中一个是另外一个站点的成员站点。(即：若ww.abc.com www.ibm.com 均为相同IP地址下的宿主，则认 www.abc.com 是www.ibm.co.uk的成员站点)
Hilltop算法的一个极其重要的特征在于：若没有找到搜索引擎 认为数量足够的“专家文件”(要求至少需有两票)，则该算法失效，即返回结果为零。换言之，对于高度明确化的查询条件(查询词语)，Hilltop算法的结果很可能为“0”。这是该算法的一个独特特性。如此一来，造成了SEO一族中的大部分人都深信Google的确在用“商业词”过滤名单来过滤掉商业网站。
事实上，在Hilltop算法无法奏效时，将显示“旧”Google的搜索结果。这些查询条件的集合就是SEO一族所收集并称之为的“商业词名单”。这一效果无意中却提供了一个强有力的证据，表明Google确是采用了Hilltop算法。2003年11月15号，Google基于新算法的更新之后， 某分析家就指出：在进行查询时，若对某一查询条件加上一些“不包含”的无意义字符，如“car rental – ghjkl”，则Google将会显示以往(算法变化前)的搜索结果，而绕过所谓的“商业词”过滤名单。

例如，若查找“real estate –hdfkdhgk”，则Google将试图返回所有关于“real estate”，同时内容中又不包含“hdfkdhgk”的页面。又由于包含“hdfkdhgk” 这种字眼的网页几乎没有，所以按道理来讲，Google返回的查询结果应该和“real estate”的查询结果是相同的。然而结果却出人意料：Google所显示的查询结果和采用新算法之前的搜索结果的排名是相同的。事实上，Scroogle.org这个网站就是捕捉Google的搜索结果在排名上的不同，并以此得出一个所谓的“商业词”过滤名单。

在所谓的“商业词”背后到底是什么？

我们相信，“商业词”过滤式效果只是Hilltop算法的一个衍生症状。每当用户进行类似“real estate –hdfkdhgk”的查询时，Google都会对整个查询词语进行Hilltop运算，当无法找到足够的包含这种查询词语的“专家文件”时，该算法将返回一个零值(即零效果)。 这就意味着我们通过这种多少有些滑稽的特殊排除词语绕过了Hilltop算法， 这时候Google的其它算法就该出头发挥作用了，而它们所提供的查询结果明显地和算法更新前的查询结果是一样的! 后来Scroogle.org的声名鹊起让Goolge发现了这个bug。后来Google为了防止此类漏洞，索性把查询分成两步走，先把排除条件词语放一边，将查询条件送至Hilltop进行运算，如此一来，由于Hilltop不再同时对排除条件进行解析，所以可保证其正常发挥效用，并提供相应的搜索结果，然后再将此结果传递给Google算法，Google根据最初查询中的排除条件从Hilltop提供的结果中将符合排除条件的网页剔除，然后再将结果显示给用户。这也就是为什么我们现在用上面的法子再也无法看到“旧Google”的搜索结果的原因了。

Google新算法意义何在

Hilltop算法与Google的页面等级算法及页面相关性算法的结合看起来是超佳组合，几乎无懈可击。其联姻对于链接流行度/页面等级和来自专家文件(LocalScore)的链接对你网站的排名的影响程度有着深远的意义。
我列了一个简单的公式来说明新算法的效果和影响 (谨供参考)：

“旧”Google排名公式 = {(1-d)+a (RS)} * {(1-e)+b (PR * fb)}

“新”Google排名公式 = {(1-d)+a (RS)} * {(1-e)+b (PR * fb)} *{(1-f)+c (LS)}
其中：

RS = 相关性得分：基于网页标题(Title)。元标识(Meta tags)， 正文标题(Headlines)，正文(Body text)。URL，图片Alt文字，锚文字(Anchor Text)等元素中出现的关键词得出的分数。
PR = 页面等级：(基于链接至你网站的网页数量及其PR值得出的分数。原始公式为PR (A) = (1-d) + d (PR (t1)/C (t1) + …+ PR (tn)/C (tn))，其中D为阻尼因子，一般设为0.85; 公式可描述为：A网页的其PR值等于链向该页面的所有链接页面的PR值分别除以各自的外部链接数量的总和。
LS = 行业得分(LocalScore)：根据专家文件计算得出的分数。

a，b，c = 调节控制比重：Google用于精工调整查询结果

d，e，f = 阻尼控制：Google用于精工调整查询结果。目前“f”值可能为“0”。

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