구글 기술

구글은 "완벽한 검색 엔진" 개발을 위해 독자적인 노력을 하고 있습니다. Larry Page는 "완벽한 검색 엔진"을 "사용자가 뜻하는 바를 정확히 이해하고 원하는 결과를 정확하게 제공하는 엔진"이라고 정의합니다. 이 때문에 구글은 지속적으로 기술 혁신을 추구해 오면서 기존 모델의 한계를 인정하지 않았습니다. 그 결과 구글만의 독자적인 인프라를 개발하고 검색 수행 방식을 획기적으로 변화시킨 PageRank™ 기술을 발명할 수 있었습니다.

처음부터 구글 개발자들은 가장 빠르고 정확한 결과를 제공하기 위해서는 새로운 유형의 서버를 설치해야 한다는 사실을 깨닫고 있었습니다. 대부분의 검색 엔진이 최대 부하 시 자주 속도가 느려지는 몇 대의 대형 서버로 실행되었던 데 반해 구글은 각 검색어에 대해 빠르게 대응하기 위해 PC를 연결하여 사용했습니다. 이러한 기술 혁신으로 응답 시간이 빨라지고 확장성이 향상되었으며 비용은 절감되었습니다. 구글이 이 백엔드(back-end) 기술을 계속해서 보다 효율적으로 발전시켜나가는 동안 다른 회사들은 이 아이디어를 모방하는 수준에 그쳤습니다.

구글 검색에 사용되는 소프트웨어는 일련의 동시 계산을 수행하므로 계산 속도가 매우 빠릅니다. 그러나 기존의 검색 엔진은 웹 페이지에 단어가 나타나는 빈도에 많이 좌우되었습니다. 구글은 PageRank™를 사용하여 웹의 전체 링크 구조를 검토하고 어떤 페이지가 가장 중요한지 결정합니다. 그리고 나서 하이퍼텍스트 매칭 분석을 통해 진행 중인 특정 검색에 어떤 페이지가 가장 관련성이 높은지 결정합니다. 전체적인 중요도와 검색어별 관련성을 모두 고려해 가장 관련성이 높고 신뢰할 만한 결과를 제일 먼저 게시합니다.

PageRank 기술: PageRank는 5억 개 변수와 20억 개 이상의 용어로 된 세밀한 공식을 사용함으로써 웹 페이지의 중요도를 객관적으로 평가합니다. 직접 연결되는 링크를 세는 대신 PageRank는 페이지 A에서 페이지 B로 연결된 링크를 페이지 A의 페이지 B에 대한 투표로 해석한 다음 특정 페이지의 득표 수를 기준으로 해당 페이지의 중요도를 평가합니다.

또한 일부 페이지의 투표 가치가 더 클 수 있으므로 PageRank는 투표를 하는 각 페이지의 중요도를 고려하여 링크된 페이지에 더 큰 값을 부여합니다. 즉, 중요한 페이지는 더 높은 PageRank를 받고, 검색 결과 상단에 게재됩니다. 구글의 기술은 웹의 집단적 지능을 사용해 페이지의 중요도를 결정합니다. 사람이 관여해 결과를 조작하지 않으므로, 사용자들이 유료 게재로 인해 오염되지 않고 순수하고 객관적인 정보를 공급하는 구글을 신뢰하는 것입니다.

하이퍼텍스트 일치 분석: 구글의 검색 엔진은 페이지 내용도 분석합니다. 사이트 게시자가 메타 태그를 통해 조작할 수 있는 페이지 기반 텍스트를 단순하게 검색하는 대신 구글의 기술은 페이지의 전체 내용과 글꼴 요소, 하위 구분선 및 단어의 정확한 위치를 분석합니다. 구글은 반환된 결과가 사용자의 검색어와 가장 관련성이 높은 것인지 확인하기 위해 인접한 웹 페이지의 내용까지 분석합니다.
구글의 혁신적인 기술은 데스크톱에서 그치지 않습니다. 휴대 장치를 통해 웹에 액세스하는 사용자에게까지 정확하고 신속한 검색 결과를 제공하기 위해 구글은 HTML을 WAP, i-mode, J-SKY, EZWeb용으로 최적화된 형식으로 즉시 변환하는 최초의 무선 검색 기술을 선보였습니다