По словам менеджера по продуктам компании Апарна Ченнапрагала (Aparna Chennapragada), Image Swirl анализирует схожесть изображений между собой "на уровне пикселей", а затем выстраивает весь массив в группы. В процессе сравнения используются различные алгоритмы, метаданные, программное обеспечение для распознавания отличий между структурами, людьми и даже датами в случае цифровых снимков. Например, поиск по ключевому слову "automobile" приведёт к появлению "матрицы" из 12 подмножеств картинок, среди которых старые фотографии автомобилей, снимки машин красного цвета, музейные экспонаты. При переходе в каждое из них возникает "кластер" из связанных изображений, выстроенных по различным критериям – освещённости, углу обзора, панораме и другим.

"Человек может легко сказать, какие изображения должны быть сгруппированы вместе, просто посмотрев на них, - говорит разработчик Google Юши Джинг (Yushi Jing). – Но вопрос в том, возможно ли научить компьютерный алгоритм идентифицировать общие признаки и объединять данные в соответствии с ними. Система не идеальна, есть ошибки, но мы надеемся усовершенствовать её". В настоящий момент Image Swirl может обработать более 200 тыс. запросов.