Nella prima fase di Google Search  gli utenti facevano ricerche online e utilizzavano  servizi sempre nuovi.

Questo processo produceva dati a loro volta nuovi: non solo le parole chiave utilizzate, ma numero e pattern dei termini cercati, il loro spelling,  formulazione e punteggiatura di una query, tempo di sosta e localizzazione delle persone.

Dati collaterali, insomma, che inizialmente furono archiviati in modo casuale, ma sostanzialmente ignorati, finché Amit Patel inauaguro l’estrazione dei dati, perché era convinto che questo flusso incessante di segnali non strutturati sottesi a ogni azione online avrebbe consentito di ricostruire la vicenda dettagliata di ogni utilizzatore dei servizi di Google – opinioni, desideri, emozioni, interessi –  e quindi di costruire, se opportunamente elaborato per via algoritmica e di IA, uno strumento di rilevazione predittiva del comportamento umano.