Mehanizem odločanja je vrsta spletne računalniške aplikacije, ki poskuša uporabniku pomagati pri odločitvi na enega od več načinov. Običajna uporaba je spletno nakupovanje, kjer stranka vnese svoje prednostne naloge za določen izdelek, motor odločanja pa določi, katere znamke in modeli najbolj ustrezajo njegovim željam. Motorji odločanja lahko delujejo tudi tako, da spremljajo uporabnikova iskanja skozi čas in uporabljajo zbrane podatke za dajanje predlogov.
Motorjev za odločanje ne smemo zamenjevati z iskalniki. Iskalniki so centralizirana lokacija, s katere lahko dostopate do različnih informacij. Po drugi strani pa motorji odločanja proizvajajo individualizirane rezultate iskanja na podlagi številnih meril.
Namesto da bi bil osnova, od koder lahko uporabnik izvaja iskanja, je tradicionalni model odločanja namenjen tako, da se njegove teme vrnejo kot rezultati iskanja drugih iskalnikov. Uporabnik lahko na primer vnese vprašanje v iskalnik. Eden najboljših rezultatov tega iskanja bi bila ustrezna tema na motorju odločanja.
Ko je na motorju odločanja, se uporabniku predstavi vrsta vprašanj, znanih kot drevo odločanja, ki je zasnovano za odpravo izbire na poti do iskanja najbolj idealne možnosti. Če bi uporabnik iskal mobilne telefone, bi se verjetno vprašanja nanašala na ceno, velikost, nosilca in željo po možnostih, kot so zvočnik, spletna zmogljivost in tako naprej. Na podlagi odgovorov na takšna vprašanja se najvišje uvrščeni odgovor na koncu predstavi s spremno razlago.
Ena od glavnih pomanjkljivosti tega modela odločanja je, da je treba teme ustvariti, preden jih lahko uporabite. Podobno kot pri wiki pristopu, takšni odločitveni motorji zahtevajo sodelovanje uporabnikov in so odvisni od razvoja skupnosti, da postanejo učinkovitejši. Stroji odločanja, ki se zanašajo na človeški prispevek, so prav tako podvrženi človeški subjektivnosti in mnenju.
Skupna rešitev za pristranskost v drevesih odločitev je omogočiti glasovanje v skupnosti. Najboljši ali najmanj subjektivni vpisi se dvignejo na vrh, slabši pa so pokopani. Zanesljivost glasovanja za razveljavitev slabih vpisov se izboljša tudi z večjo vključenostjo skupnosti, zaradi česar je še bolj pomembno imeti veliko in aktivno bazo uporabnikov.
Bolj avtomatizirani modeli motorjev odločanja so vključeni v priljubljene iskalnike in delujejo na podlagi zbranih iskalnih podatkov za predlaganje rezultatov, ki bodo uporabniku verjetno koristni. Namesto da bi se zanašali na človeški prispevek, se ta priporočila izdelajo sproti po vnaprej določenih formulah. Uporabniki lahko izboljšajo rezultate tako, da sistemu povejo, ali so v pomoč ali ne.