搜索引擎有些简单和可依据的工作原则适用于meta description 和meta title。例如：当建议的meta title 适用但太短的时候，搜索引擎会自动将网站名字或标语(Slogan) 附加在snippet 的标题后面。当你的meta title 适用但太长的时候，搜寻引擎会根据分析用户输入，决定显示meta description 和meta title 建议中哪些内容，决定放弃meta 建议中哪些内容。
例如：如果你的meta 内容和用户输入的搜寻片语search term 无相关性，但事实你网页内容中有一些内容和搜寻用户现在的输入更相关。搜索引擎就会放弃你ಌ在meta 里面的建议，而采用搜索引擎自己在网页内容中找到的更相关的内容。一般就是指meta title 和meta description 有该输入关键字的内容，例如“canidae 猫粮成份” (假设您正在经营一家宠物用品店)。然而，随着百度越来越多地使用AI 深度学习，你会发现SERP 中缺少确切的关键字并不罕见。原因是通过AI 深度学习，搜索引擎可能会ꦆ发现meta title 和meta description 的语义等同于标题和描述中提到的某关键字。
又例如meta 标题和meta 描述虽然和现在的搜寻用户输入内容有相关性，但搜索引擎发现从其他方便收集出来的资料显示出不同的结论(这些资料可以是从Google 我的商家内容中抽取，又或从第三方网站的反向结连中得来)。搜索引擎可以根据它自己对该网页的认知和现在搜寻用户输入的分析，改写显示在snippet 的标题和描述。搜索引擎如何收集这些信息？搜索引擎为了构建URL 索引中使用的知识图，十几年前就已经开始这样做了。最近，搜索引擎利用人工智能深入学习，以加强知识图中存在的不同实体之间的关系。
