简单讲，其不同是方方面面的。先明确一个概念。网页排序算法其实只是一个统称，并不对应一个唯一的具体算法，而是一个混杂了多种算法的排序逻辑，本质上是一个排序系统。就好像一道菜的做法，从洗菜、腌制、烹煮、调味是有很多道工序的，不是一句“大火烹算法”或“小火煮算法”能概括的。所以不能简单地说谷歌在用A算法，而百度在用B算法。两套系统是由不同研发人员，在不同的时间和地域，基于不同的资源、用户需求、用户反馈、设计思想、评价方式构造的两个不同的排序系统。可以类比MSN和QQ，亚马逊和天猫，它们的展现形式和使用体验或许类似，但内部构造的区别却是方方面面的。如果要准确回答这个问题，必须首先了解百度和Google各自的排序算法。
据坊间传闻，了解Google核心排序算法的全球总人数加起来不超过20人（包括Larry Page在内），而且这些人都在Google总部，甚至连前谷歌中国高##层都不在其中。当然这只是传闻，我相信实际人数会比这个高，其机#密程度也没到这种地步，但无论如何，我想LZ在知乎是不可能得到确切答案的（这种商业机#密即使真的有人知道，他也不可能明说的，否则就等着被起诉吧）。我只就信息检索常识的角度来说一下可能会不同的方面，以及它们对排序结果的影响，让大家有个大概的认识。这里不涉及任何公司的技术和机#密，所有涉及技术均可以从信息检索文献中查到。信息检索系统，仅就排序而言，主要流程可以归纳为两部分：特征选取，特征使用。前者选择/抽取特征，后者利用特征进行排位计算。所谓特征就是反应当前查询下，各个网页好坏的一个指标，比如PageRank，BM25，用户的个性化倾向，用户反馈等。匹配度越高的网页应该排序越靠前。
1) 特征选取的不同除了在信息检索学术界有很多公认比较好的特征两家都会使用外--比如关键词的命中比例、命中紧邻程度、命中位置、PageRank（百度用李彦宏申请专利的一个类似特征）。两个公司会根据自己不同的需要和想法使用不同的特征。比如Google的用户分布在全球各地，肯定要非常重视语言/地域特征，搜中文给中文网页更好，搜英文给英文网页就好，即使同样搜英文，大陆用户、美国用户期望看到的结果也往往不同。而百度由于在初期很长的时间内只做中文搜索，这些特征初期估计没有或者用的很轻。再比如google有gmail的账号体系，而百度有知道、贴吧的账号体系，两者能够获得用户的个性化特征也是不同的（关于个人信息的收集，互联网无隐私不是什么秘密，大家心里有数就好）。总之两家由于自身定位和信息来源的不同，拿到和使用的特征是不一样的。
2）使用特征方法的不同（本身写了很多，想了想，这段还是删了，总之是传闻，若是假的大家得不到有效知识，若是真的我可能就说了不该说的，真是倍感压力。。。）仅科普一下这个概念吧，目前利用特征主要方法主要有两种：人工规则、机器学习。两者最大的区别在于，前者的规则是开发人员拍脑袋想出来的，后者的规则是使用统计学方法由机器学出来的（具体怎么学请参见《机器学习》相关知识，简单讲就是你先人工标注大量搜索结果，注意是大量的，并告诉机器哪些是好结果，哪些是差结果，然后让机器通过这些例子自己总结规律。之后就可以让机器利用这些规律自动判断新的搜索结果好坏了）。这两种方法其实各有利弊，人工规则精准，但过于武断，后期会变得过于复杂庞大，不灵活；机器学习更贴合实际数据，但需要大量准确的标注数据，且不善于针对性地处理比较罕见的查询。
总之，即使两家公司用相同的特征，使用的方法也不可能完全相同；如果都用机器学习，标注数据和优化标准会有不同；如果都用规则，具体规则也会不同。这一切取舍选择，会以大部分实际用户的需求作为准绳。从这个角度讲，百度不是更懂中文，而是更懂中国网民，尤其是占绝大部分的草根网民。综上所述，两者算法不同处有很多。但无论如何不同，占绝大多数的用户需求会决定最终的排序效果。所以从结果而言google多国语言搜索更好、学术搜索更高；而百度娱乐搜索更好、草根需求满足更好。除了某些在知乎写了不能发表的内容，无论方法有多不同，搜索结果都是由绝大部分用户需求所决定的。
