**검색 엔진(Search Engine)**은 인터넷에서 웹 페이지, 이미지, 동영상 등 원하는 정보를 검색할 수 있도록 도와주는 프로그램입니다. 검색 창에 키워드 또는 검색어를 입력하면, 인터넷상에서 해당 정보를 수집하고 검색 결과를 제공합니다. 대표적인 검색 엔진으로는 구글(Google), 네이버(Naver), 다음(Daum) 등이 있습니다.
검색 엔진은 크게 크롤링(Crawling), 인덱싱(Indexing), 검색 알고리즘(Search Algorithm) 세 단계로 구성됩니다. 사용자가 입력한 검색어를 바탕으로 인터넷상의 수많은 웹 페이지를 탐색하고 수집하여(Crawling), 이를 색인화(Indexing)하고 검색어와 관련된 페이지를 신속하게 찾을 수 있도록(Search Algorithm) 도와줍니다.
크롤링(Crawling) 크롤링(Crawling)은 웹상에 존재하는 정보를 탐색하고 수집하는 것을 말합니다. 사용자가 키워드 또는 검색어를 입력하면, 검색 엔진은 미리 생성된 페이지를 활용하여 결과를 제공합니다. 크롤링을 위해 검색 엔진은 크롤러(Crawler)라고 불리는 프로그램을 사용하여 인터넷상의 다양한 웹 페이지를 자동으로 탐색합니다. 이 과정에서 웹 페이지의 콘텐츠와 링크 등의 정보 데이터를 수집하게 됩니다.
<aside> 📍 크롤러(Crawler) : 웹에서 페이지를 수집한 다음 인덱스(색인)를 생성하는 자동 소프트웨어로, 로봇(Robot) 또는 스파이더(Spider)라고도 알려져 있습니다.
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인덱싱(Indexing) 인덱싱(Indexing**)**은 검색 엔진에서 수집한 정보를 분류하여 검색 결과를 빠르게 제공할 수 있는 형태로 가공하는 과정입니다. 검색 엔진은 앞서 크롤링으로 수집된 웹페이지 데이터를 인덱싱 과정을 통해 분석하여 중요한 정보를 추출합니다. 추출한 정보는 검색 대상에 맞게 필터링되고, 검색을 위해 검색 인덱스에 저장됩니다. 이는 검색 엔진의 성능과 정확성을 결정하는 중요한 과정입니다. 적절한 인덱싱 방법을 사용하면 검색 결과의 정확성과 빠른 검색 속도를 보장할 수 있습니다.
<aside> 📍 검색 인덱스 : 검색어와 연관된 웹 페이지 정보를 담은 데이터베이스로, 각 웹 페이지의 키워드, 제목, 본문 내용, 이미지 등의 다양한 정보가 포함됩니다.
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검색 알고리즘(Search Algorithm) 검색 알고리즘(Search Algorithm)은 인덱싱된 데이터를 기반으로 검색어와 관련된 페이지를 찾아주는 역할을 합니다. 사용자가 검색어를 입력하면 그에 따른 검색 결과를 제공하기 위해 사용되며, 크롤링 및 인덱싱을 통해 수집한 웹페이지 정보의 내용, 중요도, 신뢰성 등을 고려하여 가장 관련성 높은 검색 결과를 생성합니다. 검색 엔진은 검색어의 일부분이나 유사한 검색어도 함께 고려하여, 사용자에게 최적의 결과를 제공합니다. 생성된 검색 결과는 검색 결과 페이지로 사용자에게 보여지게 됩니다.
검색 엔진에서는 여러 가지 검색 알고리즘을 동시에 사용하며, 이를 조합하여 최종적인 검색 결과를 생성합니다. 예를 들어 대표적인 검색 엔진 중 하나인 구글에서는 Page Rank라는 알고리즘을 사용하여 검색 결과의 순위를 결정하는 데에 활용합니다. 다른 검색 엔진에서는 유사한 알고리즘이 사용되며, 이러한 알고리즘들은 지속적으로 개선되고 있습니다.
<aside> 📍 Page Rank 알고리즘? 웹 페이지의 링크 구조를 분석하여 해당 페이지의 상대적인 중요도를 평가하는 알고리즘입니다. 구글(Google)의 창시자인 래리 페이지(Larry Page)와 세르게이 브린(Sergey Brin)에 의해 개발되었으며, 현재 구글 검색 엔진의 핵심 기술 중 하나로 사용되고 있습니다.
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검색 엔진의 등장 배경 검색 엔진은 인터넷 상의 방대한 양의 정보를 검색하여 사용자가 원하는 정보를 빠르게 찾아주는 역할을 합니다. 그러나 검색 엔진의 등장 전까지는 방대한 인터넷 속 정보를 찾는 것이 몹시 번거롭고 어려운 일이었습니다. 검색 엔진이 없던 인터넷 초기에는 웹 사이트의 URL을 주소창에 직접 입력하거나 북마크(즐겨찾기)를 해서 각 웹 사이트를 일일이 방문해야 해야했습니다. 이러한 방식은 사용자들이 원하는 정보를 찾는 데에 많은 노력과 시간을 쏟게 했습니다.
이에 웹 사이트들은 서로 링크를 연결하고 다른 웹 사이트들을 추천하여 사용자들이 원하는 정보를 더 빠르게 찾을 수 있도록 개선되었지만, 여전히 사용자들은 해당 사이트에서 또 다른 사이트로 이동하여 정보를 수집해야 했습니다. 더욱이 인터넷이 빠르게 성장하면서 정보의 양이 늘어남에 따라 인터넷에서 정보를 찾는 것이 점점 더 어려워지기 시작하며, 이러한 불편함을 해소하고 인터넷 사용자들이 필요로 하는 정보를 빠르고 효율적으로 제공하기 위해 개발된 것이 바로 검색 엔진입니다.
아키(Archie) 1990년 **아키(Archie)**라는 검색 엔진이 등장합니다. 많은 이들이 세계 최초의 검색 엔진으로 꼽는 아키(Archie)는 ‘Archive’의 약어로, FTP(파일 전송 프로토콜, File Transfer Protocol) 서버에 저장 및 연결된 인터넷상의 파일들을 검색하는 역할을 했습니다. 사용자들은 Archie에 접속하여 검색어를 입력하면, 검색어와 관련된 파일이 저장된 FTP 서버의 위치를 검색할 수 있었습니다. 예를 들어, 사용자가 ‘Linux’이라는 검색어를 입력하면, Linux와 관련된 파일이 저장된 FTP 서버의 위치를 알 수 있었습니다. 그러나 아키(Archie)는 텍스트 기반 검색 엔진이므로, 웹 페이지를 검색하는 데에는 한계가 존재했습니다.
<aside> 📍 FTP 서버에 저장되는 것은 주로 데이터베이스, 텍스트 문서, 로그 파일 등의 단순한 텍스트 파일이었습니다. 그러나 웹 페이지는 HTML과 같이 문서나 데이터를 구조화하는 마크업 언어로 작성됩니다. 아키(Archie)는 텍스트 기반 검색 엔진으로서 텍스트 파일을 읽어들일 순 있으나, 구조화된 웹 페이지의 내용을 분석하고 색인화할 수 없었기 때문에 웹 페이지를 검색하는 데에는 사용되지 않았습니다.
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베로니카(Veronica) 1993년에는 **베로니카(Veronica)**가 등장합니다. 베로니카(Veronica)는 ‘Very Easy Rodent Oriented Net-Wide Index to Computerized Archives’의 약어입니다. 월드 와이드 웹(WWW)이 보편화되기 전인 1990년대 초반 고퍼(Gopher) 프로토콜의 사용이 일반적이던 시절에 고퍼의 이용자수가 폭증하면서 사용자들이 고퍼 사이트를 검색할 방법이 필요해짐에 따라 Veronica 검색 엔진이 등장하게 되었습니다.
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고퍼(Gopher) 프로토콜은 인터넷에서 정보를 찾아볼 수 있는 프로토콜 중 하나입니다. 다른 검색 엔진들과는 달리, 인터넷 서버 내부에 있는 정보를 주제별로 분류하여 제공하므로 사용자는 이를 통해 사이트를 편리하게 탐색하고 텍스트 파일을 읽거나 바이너리 파일을 다운로드할 수 있습니다. 고퍼는 인터넷 초기 발전 과정에서 중요한 역할을 했으며, 검색 엔진 등 다른 기술들의 발전에도 영향을 미쳤기 때문에 검색 엔진의 등장 배경에서 꼭 언급되는 시스템입니다. (프로토콜 : 컴퓨터 네트워크나 통신 시스템에서 통신을 위한 규칙과 규약)
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Archie가 FTP 서버에 저장된 파일들을 검색하는 시스템이었다면, Veronica는 인터넷상에 존재하는 고퍼 서버(고퍼 스페이스)에 올려진 파일들 검색하는 시스템이었습니다. 이렇듯 인터넷 사용자들은 파일 전송 프로토콜(FTP)이나 고퍼(Gopher) 프로토콜을 이용하여 정보를 공유하고 검색하는 것이 일반적이었지만, 그러나 정작 ’인터넷’상에서 검색 기능을 제공하는 검색 엔진은 없었습니다.
본격적인 검색 엔진의 발전은 1991년, CERN(유럽 입자 물리학 연구소) 과학자 팀 버너스 리(Tim Berners-Lee)가 개발한 **월드 와이드 웹(World Wide Web)**의 보편화로 부터 시작되었습니다. 월드 와이드 웹은 사용자들이 웹 브라우저를 통해 인터넷 상에서 자유롭게 정보를 공유하고 연결할 수 있는 플랫폼으로, 연구자료를 공유하기 위해 만들어진 처음 목적을 넘어 일반 사용자들을 통해 급속히 영역을 확장하기 시작했고, 오늘날 인터넷(Internet)과 동일한 의미로 쓰이고 있는 만큼 검색 엔진을 비롯한 다양한 기술과 함께 인터넷을 현재의 모습으로 발전시키는 데 큰 역할을 했습니다.
알리웹(ALIWEB) 1993년, 월드 와이드 웹 전용으로 만들어진 최초의 검색 엔진 **알리웹(ALIWEB: Archie-Like Indexing for the WEB)**이 등장합니다. 웹 사이트 소유자들이 직접 웹 페이지를 등록하고 색인화할 수 있는 기능을 제공하였으며, 등록된 웹 페이지들은 서로 하이퍼링크로 연결되어 검색의 효율성을 높였습니다. (이는 현재의 검색 엔진에서 제공하는 크롤링 방식과 유사합니다.)그러나 알리웹의 이러한 수동적인 방식은 등록된 웹 페이지들만 검색할 수 있다는 문제와, 빠르게 발전하는 정보량을 처리하기에 한계를 보이며 알리웹은 곧 역사 속으로 사라지게 됩니다.
웹크롤러(WebCrawler) 1994년, 자동으로 웹 페이지를 수집하고 색인화하는 기능을 제공하는 **웹크롤러(WebCrawler)**가 등장했습니다. 다른 웹 사이트에서 데이터를 수집하여 분류하고 인덱싱하여 검색어를 입력하면 결과를 반환하는 ‘크롤링(Crawling)’ 방식으로 작동하며, 새로운 웹 사이트와 변경된 웹 사이트를 적극적으로 탐색하는 검색 엔진 중 하나였습니다. 웹크롤러(WebCrawler)는 시작 URL을 설정하면 해당 URL에서부터 하이퍼링크를 따라 웹 페이지를 자동으로 수집하여 색인화하기 때문에 등록된 페이지뿐만 아니라 링크를 통해 연결된 모든 페이지를 수집하여 검색 결과에 반영할 수 있었습니다.
웹 페이지가 등록되어 있어야만 검색 결과로 제공되었던 알리웹**(ALIWEB)**과 달리, 웹 크롤러(WebCrawler)는 검색어와 일치하는 웹 페이지를 찾아내어 검색 결과로 제공할 수 있었습니다. 오늘날 대부분의 검색 엔진은 색인(인덱스)을 최신 상태로 유지하기 위해 이 당시의 웹크롤러(WebCrawler)가 사용한 방식을 발전시켜 사용하고 있습니다.
검색 엔진의 발전 이후 Yahoo!, AltaVista, Google 등의 검색 엔진이 등장하게 되었습니다. Yahoo!는 인터넷상의 웹 사이트를 인간이 직접 분류하여 검색을 제공하는 방식으로 시작했으며, AltaVista는 검색 결과의 랭킹을 결정하는 알고리즘을 개발하여 검색 결과의 질을 향상시켰습니다. 구글(Google)은 1998년에 등장하여, 웹페이지의 랭킹을 결정하는 PageRank 알고리즘을 개발하여 검색 결과의 질과 속도를 향상하는 데에 기여했습니다.
검색 엔진은 키워드 또는 검색어를 입력하면 관련된 웹 페이지 정보를 인터넷에서 수집하고 웹 페이지의 콘텐츠, 링크, 속도 등을 분석하여 검색 결과를 제공합니다. 이때 검색어, 콘텐츠, 링크, 속도 등을 최적화하여 검색 엔진에서 웹 사이트의 노출성을 높이는 방법이 **검색 엔진 최적화(SEO, Search Engine Optimization)**입니다. 검색어와 일치하는 검색 결과를 높은 순위로 노출시키는 것이 검색엔진 최적화의 목적입니다.
검색 엔진은 SEO를 통해 웹 사이트의 노출성을 높이고, SEO는 검색엔진에서 웹 사이트의 노출성을 높이기 위해 노력합니다. 이렇게 검색엔진과 SEO는 서로 영향을 주고받기에, 검색엔진에서 웹 사이트의 노출성을 높이기 위해서는 SEO를 효과적으로 수행해야 합니다. 이처럼 검색 엔진과 SEO는 서로 밀접한 관련이 있습니다.