梅西法可以用於任何對象集合的排名，但是一定要預先定義好成對比較數據。比如乒乓球賽，成對比較數據就是兩個人PK的結果；網頁排序，成對比較數據可以是兩個網頁的流量……
梅西法的主要思路是構造一個最小二乘系統，解線性方程組，得到評分向量r。最簡單的應用是直接按評分r進行排序，預測n只隊伍的最終排名。高級一點的應用是預測未來單場比賽中兩隻隊伍的比分。高級應用需要從總的評分向量r中創造兩個新的向量，即一個攻擊評分向量o和一個防守評分向量d。通過巧妙地組合o和d，就可以預測兩隻隊伍的比分。算法細節可以參考原書。
梅西法的一個重要應用是BCS評分系統。BCS評分是由三個分數決定的，最後取三個分數之和或平均值。每個分數都是通過一個稱爲波達計數的投票方法加整合，再進行歸一化。波達計數法非常簡單，舉個例，一個班100人，從中選10個人做班幹部，班裏每個人在評分票上填上前10名的同學，排在第一名的給10分，第二名的給9分……第10名的給1分，最後把所有人的評分票收上來，統計每個同學的得分，這種方法就叫波達計數法。如果想要歸一化，可以用得分除以理論最大分數。在上例中，有100個投票者，理論最大分數就是100*10=1000分。爲什麼BCS評分系統需要對得分進行歸一化，是因爲它的最終得分是三個得分的簡單相加，而每個分數的投票者個數不一樣，所以需要歸一化。這和我們平常選班幹部的思路非常相似，只是我們在評分票上填的10個同學名字一般是不考慮先後關係的，排在第一名的給1分，排在第10名的還是給1分。