검색 엔진의 모든 것: 작동 원리부터 최신 AI 기술까지

서론: 정보의 바다를 항해하는 기술

현대 사회에서 검색 엔진은 단순한 정보 검색 도구를 넘어섰다. 지식을 습득하고, 중요한 의사결정을 내리며, 경제 활동을 영위하는 모든 과정의 기반이 되는 핵심 인프라로 자리 잡았다.¹ 사용자가 마주하는 것은 간결한 검색창 하나뿐이지만, 그 이면에는 수십억, 수백억 개의 웹페이지를 수초 내에 분석하고 가장 적절한 답을 찾아내는 고도로 복잡한 시스템이 숨 가쁘게 움직이고 있다.

이 기술의 발전은 인류가 정보를 소비하고 지식을 구조화하는 방식 자체를 근본적으로 바꾸어 놓았다. 초기 인터넷 환경에서 사용자가 직접 디렉터리를 탐색하며 정보를 찾아다니던 능동적 행위는, 검색 엔진의 등장으로 ‘가져오는 정보’의 시대로 전환되었다.³ 이제 인공지능(AI) 기술이 접목된 현대 검색 엔진은 한 걸음 더 나아가, 사용자의 숨은 의도까지 파악하여 질문하지 않은 답까지 예측하고 제안하는 ‘대화형 지능’으로 진화하고 있다.⁴ 이는 정보 접근성의 민주화 과정이자, 인간의 지적 활동을 보조하는 도구의 지능화 과정으로 해석할 수 있다.

본고는 검색 엔진의 가장 기본적인 개념부터 핵심적인 작동 방식, 유형별 특징, 개발 단계, 그리고 AI가 이끄는 최신 기술 동향과 미래 전망까지, 검색 엔진의 모든 것을 총망라하는 완벽한 기술 해설서가 될 것이다.

검색 엔진의 기본 개념과 역할

검색 엔진이란 무엇인가?: 정보 검색 시스템의 정의

검색 엔진(Search Engine)은 “사용자가 입력한 키워드(쿼리)나 문장에 따라 인터넷이라는 방대한 데이터 공간에서 가장 관련성 높은 정보를 찾아 정렬하여 제공하는 시스템”으로 정의할 수 있다.¹ 우리가 일상적으로 사용하는 구글(Google), 네이버(Naver), 빙(Bing) 등이 대표적인 예다.¹ 본질적으로 검색 엔진은 사용자의 질문에 가장 적합한 답을 찾아주는 ‘답변 기계(Answer Machine)’라고 할 수 있다.²

검색 엔진의 핵심 역할: 정보 발견, 정리, 그리고 제공

검색 엔진의 역할은 크게 세 가지 핵심 기능으로 나눌 수 있다. 첫째, 인터넷에 존재하는 무수한 콘텐츠를 **발견(Discover)**하고, 둘째, 발견한 콘텐츠를 컴퓨터가 **이해하고 정리(Understand and Organize)**하며, 셋째, 사용자의 질문에 가장 관련성 높은 결과를 순서대로 **제공(Offer)**하는 것이다.² 이 세 가지 역할이 유기적으로 완벽하게 연결될 때, 비로소 사용자는 만족스러운 검색 경험을 얻을 수 있다.

검색 엔진의 3단계 작동 방식: 도서관 사서에 비유하다

검색 엔진의 복잡한 작동 원리는 ‘전 세계의 모든 책을 소장한 거대한 도서관을 관리하는 초고속 인공지능 사서’에 비유할 수 있다.⁷ 이 사서는 쉴 새 없이 새로운 책을 수집하고(크롤링), 책의 내용을 분석해 색인 카드에 정리하며(인덱싱), 독자가 질문했을 때 가장 도움이 될 만한 책을 정확히 찾아 추천한다(랭킹).

1단계 – 크롤링(Crawling): 웹을 탐험하는 거미, 데이터 수집

**크롤링(Crawling)**은 ‘웹 크롤러(Web Crawler)’ 또는 ‘스파이더(Spider)’라 불리는 자동화된 로봇 프로그램이 인터넷을 항해하며 웹페이지의 콘텐츠를 발견하고 수집하는 과정이다.¹ 크롤러는 마치 거미가 거미줄을 타고 이동하듯, 기존에 알려진 웹페이지 목록(과거 크롤링 데이터나 웹사이트 운영자가 제출한 사이트맵 등)에서 시작해 페이지 내에 존재하는 하이퍼링크를 따라가며 아직 발견되지 않은 새로운 페이지로 끊임없이 이동한다.² 이 과정에서 페이지의 텍스트, 이미지, 동영상, PDF 등 모든 형태의 콘텐츠 정보를 수집한다.

웹사이트 운영자는 robots.txt라는 파일을 통해 특정 페이지에 대한 크롤러의 접근을 허용하거나 차단할 수 있으며, XML 사이트맵을 검색 엔진에 제출하여 자신의 웹사이트에 어떤 페이지들이 있는지 알려줌으로써 크롤링 과정을 더 효율적으로 유도할 수 있다.⁷

2단계 – 인덱싱(Indexing): 거대한 디지털 도서관의 색인 만들기

**인덱싱(Indexing)**은 크롤러가 수집한 방대한 데이터를 검색 엔진이 즉시 이해하고 검색할 수 있는 형태로 분석하고, 주제별로 분류하여 거대한 데이터베이스, 즉 ‘색인(Index)’에 저장하는 과정이다.¹ 인덱싱이 완료되어야만 해당 웹페이지는 비로소 검색 결과에 노출될 ‘자격’을 얻게 된다. 즉, 인덱싱은 단순 수집된 정보를 검색 가능한 ‘자산’으로 변환하는 핵심적인 단계다.²

이 색인에는 각 웹페이지의 URL뿐만 아니라, 페이지의 핵심 키워드와 주제, 콘텐츠의 유형(예: 기사, 제품, 리뷰), 최종 업데이트 날짜(Freshness), 그리고 사용자들이 해당 페이지와 얼마나 상호작용했는지를 나타내는 참여도(Engagement)와 같은 다양한 메타데이터가 함께 저장된다.⁹ 참고로 구글의 거대한 인덱스 시스템은 ‘카페인(Caffeine)’이라는 코드명으로 불린다.²

3단계 – 랭킹(Ranking)과 검색 결과 페이지(SERP) 생성

**랭킹(Ranking)**은 사용자가 검색어를 입력하는 순간, 색인된 수십억 개의 문서 중에서 해당 검색어와 가장 관련성이 높고, 신뢰할 수 있으며, 유용하다고 판단되는 문서를 찾아 중요도에 따라 순위를 매기는 과정이다.¹

이 순위는 수백 가지가 넘는 복잡한 요소를 종합적으로 평가하는 검색 알고리즘에 의해 결정된다. 대표적인 랭킹 요소로는 다음과 같은 것들이 있다.

• 백링크(Backlinks): 다른 여러 웹사이트로부터 얼마나 많이 링크되었는가. 이는 해당 문서의 ‘권위(Authority)’와 ‘신뢰도’를 나타내는 중요한 척도다.¹²
• 콘텐츠 관련성(Relevance): 사용자의 검색어와 웹페이지의 콘텐츠가 얼마나 의미적으로 일치하는가.
• 사용자 경험(User Experience): 웹페이지의 로딩 속도, 모바일 환경에서의 편의성, HTTPS를 통한 보안 등 사용자가 콘텐츠를 소비하는 과정의 질적 수준을 평가한다.¹²
• 최신성(Freshness): 콘텐츠가 얼마나 최근에 생성되거나 업데이트되었는가. 특히 시의성이 중요한 뉴스나 트렌드 관련 검색어에서 중요한 요소로 작용한다.¹⁰

이러한 랭킹 알고리즘을 통해 정렬된 결과는 **검색 결과 페이지(SERP, Search Engine Results Page)**라는 형태로 사용자에게 제공된다. 현대의 SERP는 단순히 파란색 링크의 목록을 넘어섰다. 사용자의 검색 의도(정보 탐색, 구매, 특정 사이트 방문 등)를 파악하여 가장 최적화된 형태로 정보를 제공한다.¹² 예를 들어, 질문 형식의 검색어에는 답변을 요약해 보여주는 ‘추천 스니펫(Featured Snippet)’, 특정 인물이나 장소에 대한 정보를 요약한 ‘지식 그래프(Knowledge Graph)’, 관련 이미지를 모아 보여주는 ‘이미지 팩’, 다른 사용자들이 궁금해한 질문 목록인 ‘관련 질문(People Also Ask)’, 그리고 실시간 이슈에 대한 ‘트위터 결과’ 등 매우 다채로운 요소로 구성된다.¹²

이처럼 크롤링, 인덱싱, 랭킹의 3단계는 선형적인 과정처럼 보이지만, 실제로는 서로의 품질을 결정하며 끊임없이 순환하는 유기적인 시스템이다. 예를 들어, 랭킹이 낮은 페이지라도 사용자들이 자주 클릭하고 오래 머무른다면(사용자 행동 데이터), 검색 알고리즘은 이 페이지의 품질이 높다고 판단할 수 있다.⁹ 이러한 긍정적인 신호는 검색 엔진이 해당 사이트를 더 자주 방문하도록(크롤링 빈도 증가) 유도하는 요인이 된다.⁷ 더 잦은 크롤링은 콘텐츠의 변경사항이 더 신속하게 인덱스에 반영되게 하고, 이는 ‘최신성’이라는 랭킹 요소에 긍정적인 영향을 미쳐 다시 순위 상승으로 이어질 수 있다.¹⁰ 이처럼 좋은 랭킹은 더 나은 크롤링과 인덱싱을 유도하고, 이는 다시 랭킹을 강화하는 선순환 구조를 형성한다.

목적에 따라 달라지는 검색 엔진의 유형

모든 검색 엔진이 동일한 방식으로 작동하는 것은 아니다. 처리하는 데이터의 종류와 목적에 따라 크게 웹 검색 엔진, 데이터베이스 검색 엔진, 그리고 이 둘의 장점을 결합한 하이브리드 검색 엔진으로 나눌 수 있다.

웹 검색 엔진: 비정형 데이터의 바다를 위한 역색인

구글이나 네이버와 같은 일반적인 웹 검색 엔진은 텍스트, 이미지, 동영상처럼 정해진 구조가 없는 **비정형 데이터(Unstructured Data)**를 처리하는 데 특화되어 있다.¹³ 이들의 핵심 기술은

역색인(Inverted Index) 구조다.¹⁴ 이는 책의 맨 뒤에 있는 ‘찾아보기’와 유사한 원리다. 예를 들어, ‘검색’이라는 단어를 찾기 위해 수십억 개의 문서를 처음부터 끝까지 스캔하는 대신, ‘검색’이라는 단어가 어떤 문서들의 몇 번째 위치에 나타나는지를 미리 정리해둔 목록을 참조한다. 이 덕분에 웹 검색 엔진은 상상할 수 없는 속도로 검색 결과를 반환할 수 있다.

또한, 형태소 분석과 같은 자연어 처리 기술을 통해 문장을 의미 있는 단어(토큰)로 분해하고, 문서 내용 전체에서 키워드를 찾아내는 전문 검색(Full-text Search) 기능을 제공한다.¹⁴

데이터베이스 검색 엔진: 정형화된 정보의 보고(RDBMS)

반면, MySQL이나 Oracle과 같은 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)은 미리 엄격하게 정의된 스키마(테이블, 열, 데이터 타입 등)에 따라 **정형 데이터(Structured Data)**를 저장하고 관리하는 데 최적화되어 있다.¹³ 고객 정보, 재고 수량, 거래 기록처럼 형식이 명확한 데이터를 다루는 데 뛰어나다. 데이터의 정확한 일치나 특정 범위(예: 2024년 1월 1일 이후의 모든 거래)를 검색하는 데는 매우 효율적이지만, ‘편안하고 세련된 의자’와 같은 비정형 텍스트의 의미 기반 검색에는 근본적인 한계를 가진다.

LIKE 연산자를 통한 단순 문자열 포함 여부 확인 정도가 전부다.¹⁴

혼합(하이브리드) 검색 엔진: 키워드와 시맨틱의 결합

최신 검색 기술은 앞서 설명한 두 방식의 장점을 결합하는 **하이브리드 검색(Hybrid Search)**으로 빠르게 발전하고 있다.¹⁶ 하이브리드 검색은 전통적인 키워드 기반 검색(어휘 검색)과 AI 기반의 의미 검색(시맨틱 검색)을 동시에 수행하여 그 결과를 지능적으로 결합한다.

키워드 검색은 ‘아이폰 16 프로’와 같이 명확한 검색어에 대해 높은 **정확성(Precision)**을 보장한다. 반면, 시맨틱 검색은 ‘사진 잘 나오는 스마트폰’과 같이 모호한 검색어에 대해 ‘갤럭시 S25 울트라’, ‘픽셀 10 프로’ 등 의미적으로 관련된 결과를 폭넓게 찾아줌으로써 **재현율(Recall)**을 높인다.¹⁸ 하이브리드 검색 엔진은 이 두 가지 검색 결과를 **상호 순위 융합(Reciprocal Rank Fusion, RRF)**과 같은 알고리즘을 사용해 지능적으로 재정렬함으로써, 정확하면서도 풍부한 최적의 검색 결과를 사용자에게 제공한다.¹⁹

검색 엔진은 어떻게 만들어지는가: 개발 단계별 접근

새로운 검색 엔진을 개발하는 과정은 일반적인 소프트웨어 개발 생명주기(SDLC)를 따르며, 크게 요구사항 정의, 데이터 수집, 그리고 정보 저장 및 인덱싱 단계로 나눌 수 있다.

요구사항 정의: 기능적 및 비기능적 요건 수립

모든 개발의 첫 단계는 무엇을 만들 것인지를 명확히 하는 요구사항 정의다.²¹ 검색 엔진 개발에서는 요구사항을 크게 두 가지로 나눈다.

• 기능적 요구사항(Functional Requirements): 시스템이 사용자에게 제공해야 할 구체적인 기능을 정의한다. 예를 들어, ‘사용자가 텍스트 쿼리를 입력하면 관련 문서를 순위대로 보여준다’, ‘이미지 파일을 업로드하여 유사 이미지를 검색할 수 있어야 한다’, ‘검색어 자동완성 기능을 제공한다’ 등이 여기에 해당한다.²¹
• 비기능적 요구사항(Non-functional Requirements): 시스템의 품질, 성능, 보안 등과 관련된 제약 조건을 정의한다. 예를 들어, ‘평균 검색 응답 시간은 0.5초를 넘지 않아야 한다(성능)’, ‘하루 1억 건 이상의 검색 쿼리를 안정적으로 처리할 수 있어야 한다(확장성)’, ‘사용자의 검색 기록은 암호화하여 저장해야 한다(보안)’ 등이 포함된다.²¹

데이터 수집 아키텍처: 효율적인 크롤러 설계

요구사항이 정해지면 어떤 데이터를 수집할지(웹페이지, PDF, 동영상 등) 결정하고, 이를 효율적으로 수집하기 위한 크롤러 아키텍처를 설계해야 한다. 수십억 개의 웹페이지를 수집하기 위해서는 단일 컴퓨터로는 불가능하며, 여러 서버가 작업을 나누어 처리하는 분산 크롤링 시스템이 필수적이다. 또한, 모든 페이지를 동일한 주기로 방문하는 것은 비효율적이므로, 페이지의 중요도나 변경 빈도에 따라 크롤링 자원(Crawl Budget)을 차등적으로 할당하여 중요한 페이지만을 우선적으로, 그리고 더 자주 수집하는 전략이 필요하다.⁷

정보 저장 및 인덱싱: 역색인 데이터베이스 구축

수집된 원본 데이터(HTML, 텍스트 파일 등)는 검색에 바로 사용하기 어렵다. 따라서 데이터를 검색 가능한 구조로 가공하는 과정이 필요하다. 이 과정은 텍스트에서 불필요한 태그를 제거하고(파싱), 문장을 단어 단위로 쪼개며(토큰화), 각 단어의 기본형을 추출하는(형태소 분석) 등의 작업으로 이루어진다.¹⁴

가공된 데이터는 최종적으로 역색인(Inverted Index) 구조로 데이터베이스에 저장된다. 단순히 문서에 특정 문자열이 포함되어 있는지를 확인하는(strings.Contains) 방식은 문서의 양이 많아질수록 기하급수적으로 검색 시간이 느려져 대규모 서비스에는 적용할 수 없다.²⁶ 역색인 구조는 이러한 문제를 해결하는 핵심 기술이다. 오늘날 많은 검색 엔진은 Elasticsearch나 Apache Lucene과 같은 검증된 오픈소스 검색 라이브러리를 기반으로 개발하여, 안정성을 확보하고 개발 기간을 단축하는 방식을 택하고 있다.

검색 품질 최적화: 더 빠르고 정확한 결과를 위하여

검색 엔진을 만드는 것만큼이나 중요한 것은 검색 결과의 품질을 지속적으로 개선하는 것이다. 검색 품질은 사용자의 만족도와 직결되며, 검색 엔진의 성패를 가르는 핵심 요소다.

검색 결과의 품질을 높이는 알고리즘 개선 전략

검색 품질은 전통적으로 **정확성(Precision)**과 **재현율(Recall)**이라는 두 가지 척도로 평가된다. 정확성은 ‘검색된 결과 중에서 실제 사용자가 원했던 정보의 비율’을, 재현율은 ‘사용자가 원했던 전체 정보 중에서 검색 엔진이 찾아낸 정보의 비율’을 의미한다. 예를 들어, 검색 결과 10개 중 5개가 유용했다면 정확성은 50%다. 만약 유용한 정보가 세상에 총 20개 존재했다면, 재현율은 25%(5/20)가 된다. 이 두 지표는 일반적으로 한쪽이 높아지면 다른 쪽이 낮아지는 상충 관계(Trade-off)에 있어, 서비스의 목적에 맞게 적절한 균형점을 찾는 것이 중요하다.²⁷

품질 개선을 위한 구체적인 방법으로는 쿼리 튜닝이 있다. 예를 들어, ‘김치냉장고’ 검색 시 ‘김치’ 또는 ‘냉장고’만 포함된 결과가 나오는 것을 막기 위해 두 단어가 모두 포함된 문서만 검색되도록 AND 연산자를 기본으로 적용할 수 있다.²⁸ 또한, ‘운동화’와 ‘스니커즈’처럼 사용자들이 혼용하는 단어들을 동일한 의미로 처리하는 동의어 사전을 구축하여 검색 누락을 방지할 수 있다. 더 나아가, 사용자들이 어떤 결과를 클릭하고 만족했는지(클릭, 구매, 체류 시간 등)를 분석하여 랭킹 모델을 지속적으로 학습시키는

관련성 피드백(Relevance Feedback) 메커니즘을 도입하면 검색 알고리즘을 자동으로 고도화할 수 있다.²⁹

[국내 사례] Elastic을 활용한 ‘우아한형제들’의 검색 성능 최적화

국내 대표 푸드테크 기업 ‘우아한형제들(배달의민족)’은 오픈소스 검색 엔진인 Elasticsearch를 활용하여 검색 API의 성능과 품질을 획기적으로 개선한 대표적인 국내 사례다.³¹ 서비스가 급격히 성장하며 데이터 양이 폭증하자, 특정 검색 조건에서 심각한 응답 지연(latency) 문제가 발생했고, 이를 해결하기 위해 다각적인 최적화를 진행했다.

이들의 성공적인 최적화 과정은 단순히 알고리즘을 개선하는 것을 넘어, 데이터가 저장되고 처리되는 가장 근본적인 수준, 즉 ‘인덱스 구조’와 ‘쿼리 실행 계획’을 깊이 이해하고 재설계하는 과정이 얼마나 중요한지를 명확히 보여준다.

첫째, 인덱스 타입 변경을 통해 극적인 성능 향상을 이뤘다. 카테고리 ID 필터링 시 응답 시간이 980ms까지 치솟는 문제가 있었는데, 원인은 숫자라는 이유로 integer 타입으로 설정된 필드 때문이었다. integer 타입은 범위 검색에 최적화되어 있지만, 카테고리 ID는 범위가 아닌 고유한 값을 정확히 매칭하는 용도였다. 데이터의 본질적 의미에 맞게 필드 타입을 정확한 값 매칭에 유리한 keyword 타입으로 변경하자, 응답 시간은 104ms로 9배 가까이 단축되었다.³¹ 이는 데이터의 ‘의미’에 맞는 ‘기술적 표현’을 선택하는 것이 성능 최적화의 첫걸음임을 시사한다.

둘째, 복잡한 쿼리 로직을 단순화했다. 검색 시점에 Painless 스크립트를 통해 복잡한 정렬 점수를 계산하던 로직은 상당한 부하를 유발했다. 이를 해결하기 위해, 매번 검색할 때마다 반복적으로 계산하는 대신, 데이터가 저장되는 ‘색인 시점’에 미리 점수를 계산해두는 방식으로 전환했다. 이는 ‘검색 시점(Query-time) 연산’을 ‘색인 시점(Index-time) 연산’으로 전환하는 최적화의 전형적인 사례로, aggregation 수행 속도를 2배 이상 향상시키는 결과를 가져왔다.³¹

이 외에도 불필요한 점수 계산을 막기 위해 track_scores 옵션을 false로 변경하고, 외부 Elasticsearch API를 호출하던 형태소 분석 과정을 애플리케이션 내부 라이브러리로 구현하여 네트워크 오버헤드를 제거하는 등 다층적인 최적화를 통해 시스템의 안정성과 효율성을 크게 높였다.

검색 기술의 발자취: 아이디어에서 현실로

오늘날 우리가 당연하게 사용하는 검색 기술은 하루아침에 만들어진 것이 아니다. 반세기가 넘는 시간 동안 수많은 선구자의 아이디어와 노력이 축적된 결과물이다.

개념의 탄생: 메멕스(Memex)와 SMART 시스템

검색 기술의 사상적 뿌리는 1945년, 과학자 버니바 부시가 제안한 가상의 정보 검색 장치 **메멕스(Memex)**에서 찾을 수 있다.³ 메멕스는 한 개인이 접하는 모든 책, 기록, 통신을 마이크로필름 형태로 저장하고, 정보들 사이에 ‘연관 경로(Associative Trails)’를 만들어 마치 하이퍼링크처럼 자유롭게 넘나들며 탐색하는 개념이었다. 당시 기술로는 구현 불가능한 상상이었지만, 이는 현대 월드 와이드 웹의 하이퍼텍스트 구조를 예견한 놀라운 통찰이었다.

이후 1960년대, 제라드 살튼 교수가 이끄는 팀이 개발한 SMART 정보 검색 시스템은 현대 검색 기술의 이론적 토대를 마련했다.²⁷ SMART 시스템은 세계 최초로 **벡터 공간 모델(Vector Space Model)**을 도입하여 문서와 검색어를 수학적인 벡터로 표현하고 그 유사도를 계산했다. 또한, 문서 내 단어의 중요도를 계산하는

TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) 알고리즘과 사용자의 피드백을 통해 검색 결과를 개선하는 관련성 피드백(Relevance Feedback) 등, 오늘날에도 대부분의 검색 엔진 랭킹 알고리즘의 핵심으로 사용되는 개념들을 최초로 구현하고 실험적으로 증명했다.

인터넷 초창기의 개척자들: 아키(Archie)와 고퍼(Gopher)

월드 와이드 웹이 탄생하기 전인 1990년, 최초의 인터넷 검색 엔진으로 평가받는 **아키(Archie)**가 등장했다.³ 아키는 전 세계에 흩어져 있는 공용 FTP(파일 전송 프로토콜) 서버의 파일 ‘목록’을 수집하여 데이터베이스를 구축했다. 사용자는 파일 이름을 통해 원하는 소프트웨어나 데이터를 찾을 수 있었지만, 파일의 ‘내용’까지 검색하지는 못하는 한계가 있었다.

1991년에는 메뉴 방식으로 정보를 계층적으로 탐색할 수 있는 고퍼(Gopher) 시스템이 등장했고, 이를 위한 검색 엔진인 **베로니카(Veronica)**와 **저그헤드(Jughead)**가 개발되었다.³ 이들은 고퍼 메뉴의 제목과 파일 이름을 검색 대상으로 삼았다.

현대적 검색 엔진의 등장과 발전

1993년 최초의 웹 로봇인 ‘월드 와이드 웹 원더러(World Wide Web Wanderer)’가 등장하며 본격적인 웹 크롤링의 시대가 시작되었다. 그리고 1994년, 웹페이지의 ‘내용 전체’를 검색할 수 있는 최초의 전문 검색(Full-text) 엔진인 **웹크롤러(WebCrawler)**가 탄생했다.³⁵

이후 야후(Yahoo!)의 디렉터리 서비스, 알타비스타(AltaVista), 라이코스(Lycos) 등 수많은 검색 엔진이 치열한 경쟁을 벌였다. 이 경쟁의 판도를 바꾼 것은 1998년 스탠퍼드 대학원생이었던 세르게이 브린과 래리 페이지가 설립한 구글이었다. 그들은 웹페이지의 중요도를 ‘얼마나 많은 다른 중요한 페이지로부터 링크되었는가’를 기준으로 평가하는 혁신적인 페이지랭크(PageRank) 알고리즘을 개발했고, 이를 통해 월등히 높은 품질의 검색 결과를 제공하며 시장을 석권했다.²⁷ 2000년대에 들어 구글은 검색 광고 모델인 애드워즈(AdWords)를 성공시키고, 검색 결과 조작을 위한 스팸(Spam)과의 끊임없는 전쟁을 벌이며 알고리즘을 고도화하는 ‘성숙기’를 맞이했다.²⁷

현대 검색 엔진의 진화: AI, 개인화를 만나다

2010년대 이후 검색 엔진은 인공지능(AI) 기술과 만나면서 또 한 번의 혁신적인 변화를 겪고 있다. 이제 검색 엔진은 단순히 입력된 키워드에 반응하는 것을 넘어, 사용자의 숨겨진 의도와 맥락을 이해하고 개인의 취향에 맞는 초개인화된 경험을 제공하는 방향으로 진화하고 있다.

최신 기술 동향: 시맨틱 검색과 생성형 AI의 부상

현대 검색 기술의 핵심은 **시맨틱 검색(Semantic Search)**이다. 시맨틱 검색은 단어의 표면적인 의미를 넘어, 검색어에 담긴 사용자의 ‘의도(Intent)’와 ‘문맥(Context)’을 이해하려는 시도다.⁵ 예를 들어, 사용자가 ‘재규어’를 검색했을 때, 과거에 자동차 관련 사이트를 자주 방문했다면 자동차 브랜드 ‘재규어’의 정보를, 동물 다큐멘터리를 검색했다면 동물 ‘재규어’의 정보를 우선적으로 보여주는 식이다.

이러한 시맨틱 검색을 가능하게 하는 핵심 기술은 다음과 같다.

• 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP): 인공지능이 인간의 언어를 이해하고 분석하여 핵심적인 의미를 추출하는 기술이다.⁵
• 지식 그래프(Knowledge Graph): 세상에 존재하는 수많은 개체(사람, 장소, 사물 등)와 그들 간의 관계(예: ‘서울’은 ‘대한민국’의 ‘수도’이다)를 구조화한 거대한 데이터베이스다. 검색 엔진은 지식 그래프를 참조하여 ‘서울에서 가장 높은 빌딩’이라는 검색어의 의미를 ‘롯데월드타워’라는 특정 개체와 연결할 수 있다.⁵
• 벡터 임베딩(Vector Embedding): 단어나 문장을 다차원 공간의 벡터(숫자의 배열)로 변환하는 기술이다. 이 벡터 공간에서는 의미적으로 유사한 단어들이 서로 가까운 위치에 존재하게 된다. 예를 들어, ‘자동차’의 벡터와 ‘운전’의 벡터는 ‘사과’의 벡터보다 훨씬 가깝게 위치한다. 이를 통해 검색 엔진은 검색어와 정확히 일치하지 않더라도 의미적으로 관련된 문서를 찾아낼 수 있다.⁵

최근에는 챗GPT와 같은 **생성형 AI(Generative AI)**가 검색 엔진에 통합되면서 패러다임이 다시 한번 바뀌고 있다. 이제 검색 결과는 링크 목록을 제공하는 것을 넘어, AI가 직접 정보를 요약하고 정리하여 완결된 형태의 ‘답변’을 생성해준다.⁴² 이로 인해 사용자가 다른 웹사이트로 이동할 필요 없이 검색 결과 페이지 내에서 모든 정보 탐색을 끝내는

제로클릭 검색(Zero-click Search) 현상이 가속화되고 있다.⁴²

[해외 vs. 국내] 구글과 네이버의 AI 검색 기술 비교 분석

AI 시대를 맞아 글로벌 검색 시장의 강자 구글과 국내 시장의 맹주 네이버는 각기 다른 철학과 전략으로 검색 기술을 발전시키고 있다. 두 기업의 AI 검색 전략은 각자의 핵심 비즈니스 모델과 생태계 구조를 강화하는 방향으로 뚜렷하게 나아간다.

근본적으로 구글의 검색 철학은 사용자가 원하는 정보를 가장 빠르고 효율적으로 찾아 웹 생태계의 다른 곳으로 ‘연결(Connect)’해주는 것에 있다.⁴⁵ 반면, 네이버는 사용자가 검색을 시작으로 자사의 다양한 서비스(블로그, 카페, 쇼핑, 지도 등)를 유기적으로 ‘경험하고 머무르게(Stay & Experience)’ 하는 것을 목표로 한다.⁴⁵

구글의 AI 전략은 ‘세계의 정보를 조직’하던 기존의 미션을 AI를 통해 ‘세계의 작업을 조직’하는 수준으로 확장하는 데 초점이 맞춰져 있다. 검색 결과 상단에 AI가 생성한 답변을 요약해 보여주는 ‘AI 개요(AI Overviews)’를 필두로 ⁴⁴, 한 단계 더 나아간 **AI 모드(AI Mode)**와 **에이전트 기능(Agentic capabilities)**을 선보였다. 이 기능은 사용자를 대신해 실제 ‘작업’을 수행한다. 예를 들어, “친구 4명이랑 금요일 저녁 7시에 강남역 근처에서 예약 가능한 이탈리안 레스토랑 찾아줘”와 같은 복잡하고 구체적인 자연어 요청을 이해하고, 여러 예약 플랫폼을 실시간으로 확인하여 가능한 옵션을 제시하고 예약 페이지까지 직접 연결해준다.⁶ 이는 정보 검색을 넘어 거래와 행동의 시작점까지 장악하려는 구글의 야심을 보여준다.

네이버의 AI 전략은 자사의 강력한 플랫폼 제국을 AI 기술로 더욱 공고히 하는 데 집중한다. AI 기반 개인화 추천 시스템인 **에어서치(AiRSearch)**를 통해 ⁴, 검색 결과의 핵심 단위를 **스마트블록(Smart Block)**으로 재편했다. 스마트블록은 사용자의 검색 의도와 개인의 누적된 관심사 및 취향을 다각도로 분석하여, 가장 적합한 주제의 콘텐츠들을 블록 형태로 묶어 동적으로 제공하는 기술이다.⁴⁹ 예를 들어, 동일하게 ‘제주도 여행’을 검색하더라도, 평소 맛집 콘텐츠를 즐겨보던 사용자에게는 ‘제주도 로컬 맛집’ 스마트블록을, 아웃도어 활동에 관심이 많은 사용자에게는 ‘제주 오름 추천’ 스마트블록을 우선적으로 노출한다. 이는 기존의 ‘VIEW’ 탭과 같은 획일적인 결과 나열에서 벗어나, 사용자의 모든 라이프스타일 여정을 네이버 생태계 안에서 완결시키려는 초개인화 전략의 핵심이다.⁵¹

결론적으로 구글의 AI는 ‘개방형 웹’을 무대로 활동하는 ‘지능형 중개자(Intelligent Broker)’를, 네이버의 AI는 자사의 ‘닫힌 생태계’ 안에서 완벽한 경험을 제공하는 ‘맞춤형 컨시어지(Personalized Concierge)’를 지향한다고 볼 수 있다.

결론: 검색의 미래, 사용자와 대화하는 기술로

지금까지 살펴본 바와 같이, 검색 엔진은 단순한 키워드 기반의 정보 검색 도구에서 출발하여, 사용자의 복잡한 의도를 이해하고 나아가 작업을 대신 처리해주는 ‘지능형 비서’로 빠르게 진화하고 있다. 메멕스의 상상에서 시작된 정보 연결의 꿈은 AI 기술을 통해 현실이 되었고, 이제는 우리의 일상에 없어서는 안 될 핵심 기술로 자리 잡았다.

미래의 검색은 더 이상 키보드로 텍스트를 입력하는 행위에 국한되지 않을 것이다. 스마트폰 카메라로 본 사물에 대해 질문하고(이미지 검색), 음성으로 자연스럽게 대화하며(음성 검색), AI와의 상호작용을 통해 필요한 정보를 구체화하고, 최종적으로는 검색 엔진이 능동적으로 문제를 해결해주는 형태로 발전할 것이다. 이러한 기술의 발전은 인류의 지적 탐구와 일상의 편의성을 극대화할 잠재력을 지니고 있다. 그러나 동시에 정보의 편향성, 개인 프라이버시 침해, 가짜 정보의 확산과 같은 새로운 윤리적, 사회적 과제들을 제기한다. 기술의 진보와 함께 이러한 문제들을 해결하기 위한 사회적 합의와 책임 있는 기술 개발 노력이 그 어느 때보다 중요해질 것이다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q1: 크롤링과 인덱싱의 가장 큰 차이점은 무엇인가요?

A: 크롤링은 인터넷에서 어떤 정보가 존재하는지 ‘발견’하고 수집하는 단계이고, 인덱싱은 수집한 정보를 검색할 수 있도록 ‘정리’하고 목록을 만드는 단계다. 도서관에 비유하면, 크롤링은 세상에 나온 새로운 책들을 도서관으로 가져오는 것이고, 인덱싱은 그 책의 제목, 저자, 주제 등을 도서 목록 카드에 기록하고 찾기 쉬운 서가에 꽂는 과정과 같다.

Q2: 시맨틱 검색은 기존 키워드 검색과 어떻게 다른가요?

A: 키워드 검색은 단어의 ‘문자’ 자체의 일치 여부에 집중하지만, 시맨틱 검색은 단어의 ‘의미’와 사용자의 ‘의도’를 파악하는 데 집중한다. 예를 들어, ‘서울에서 가장 높은 빌딩’이라고 검색했을 때, 키워드 검색은 해당 단어들이 포함된 웹 문서를 찾아주지만, 시맨틱 검색은 검색 엔진이 ‘가장 높은’, ‘빌딩’, ‘서울’이라는 개체와 관계를 이해하여 ‘롯데월드타워’라는 직접적인 ‘답’을 제시한다.

Q3: SEO(검색 엔진 최적화)는 검색 엔진 개발과 어떤 관련이 있나요?

A: 검색 엔진 개발은 ‘더 좋은 답을 찾는 시스템’을 만드는 것이고, SEO는 ‘자신의 콘텐츠가 시스템에게 더 좋은 답으로 선택받도록’ 만드는 활동이다. 검색 엔진 개발자들이 콘텐츠의 품질, 사용자 경험, 신뢰도 등을 평가하는 랭킹 알고리즘을 고도화하면, SEO 전문가들은 그 기준에 맞춰 웹사이트의 구조와 콘텐츠를 개선한다. 결국 둘은 검색 결과의 전반적인 품질을 높인다는 공동의 목표를 가진, 동전의 양면과 같은 상호 보완적인 관계에 있다.

참고 문헌

⁸ ascentkorea.com, “SEO 완전정복 가이드 2022”

¹¹ seo.tbwakorea.com, “구글 유출 문서를 통해 본 SEO의 미래”

¹ market-pedia.com, “SEO 1편: 검색엔진의 작동 원리”

¹² ascentkorea.com, “SERP 구성 원리 및 검색의도”

⁷ seo.com, “How Search Engines Work”

⁹ ignitevisibility.com, “How Do Search Engines Work?”

² moz.com, “Beginner’s Guide to SEO: How Search Engines Operate”

¹⁰ ahrefs.com, “How Do Search Engines Work?”

¹³ pupupee9.tistory.com, “검색엔진과 관계형 데이터베이스의 차이”

¹⁵ right1203.tistory.com, “RDBMS와 검색 엔진의 차이”

¹⁴ 12bme.tistory.com, “검색엔진 vs 데이터베이스”

²⁷ ascentkorea.com, “검색엔진 알고리즘의 짧은 역사”

⁵⁴ marketingmm.co.kr, “구글 SEO 5단계”

²⁶ xo.dev, “검색 엔진은 어떻게 동작하는가”

²⁹ journal.kiso.or.kr, “검색엔진 알고리즘의 역사”

²⁸ youtube.com, “Elasticsearch 검색 품질 개선 사례”

³¹ techblog.woowahan.com, “커머스 검색 Elasticsearch 검색 API 성능 개선기”

⁵⁵

medium.com/musinsa-tech, “검색어 분석을 통한 상품 정렬 개선”

32 techblog.woowahan.com, “Elasticsearch 병렬 테스트 도입기”

³³ techblog.woowahan.com, “검색 시스템 인덱스 구조 개편 이야기”

³ ko.wikipedia.org, “웹 검색 엔진”

³⁴ cho.sh, “사실적 진실, 감정적 진실”

³⁰ ko.wikipedia.org, “검색 엔진 (컴퓨팅)”

³⁵ researchgate.net, “History Of Search Engines”

³⁶ en.wikipedia.org, “Archie (search engine)”

³⁷ pragermicrosystems.com, “A History of the Search Engine”

³⁸

medium.com/@gargg, “The Humble Beginnings of Search: Archie and the Dawn of Digital Discovery”

56 businessresearchinsights.com, “검색 엔진 시장 보고서”

⁴² aimatters.co.kr, “생성형 AI 시대, 검색 마케팅의 미래”

⁴³ textcortex.com, “최고의 AI 검색 엔진”

⁴ sedaily.com, “네이버, 사용자 특성 반영한 ‘에어서치’ 도입”

⁵ cloud.google.com, “시맨틱 검색이란 무엇인가요?”

³⁹ elastic.co, “시맨틱 검색이란?”

⁴⁰ couchbase.com, “시맨틱 검색이란 무엇인가?”

⁵⁷ interad.com, “네이버 검색 경험의 진화”

⁶ blog.google, “AI Mode in Google Search adds personalization, agentic features”

⁵⁸ blog.google, “AI in Search: Driving more queries and higher quality clicks”

⁴⁴ search.google, “AI in Search”

⁴⁸ searchengineland.com, “Google: AI boosting search? Yes, but…”

⁴⁹ naver-career.gitbook.io, “AiRSearch – 기술 직무 안내”

²¹ min-gyeong.tistory.com, “요구사항 확인”

²² kjy1010.tistory.com, “요구사항 개발 프로세스의 이해”

²³ catisstudying.tistory.com, “소프트웨어 설계 – 요구사항 확인”

²⁴ juwon-yun.tistory.com, “요구사항 정의를 알아보자!”

²⁵ chayan-memorias.tistory.com, “요구사항 개발 및 관리”

¹⁶ couchbase.com, “하이브리드 검색: 개요”

¹⁷ skelterlabs.com, “키워드 검색, 시맨틱 검색 그리고 하이브리드 검색”

¹⁹ cloud.google.com, “하이브리드 검색 정보”

¹⁸ s-core.co.kr, “더 정확하고 유연하게 찾는 하이브리드 검색”

²⁰ elastic.co, “하이브리드 검색 종합 가이드”

⁵ cloud.google.com, “시맨틱 검색이란 무엇이며 어떻게 작동하나요?”

⁴¹ mongodb.com, “MongoDB Atlas Vector Search로 시맨틱 검색의 강력한 기능 활용”

⁴⁵ repository.kisti.re.kr, “국내외 검색포털서비스 현황”

⁴⁷ exelient.co.kr, “구글 SEO vs 네이버 SEO”

⁴⁶ interad.com, “네이버와 구글의 차이에 대한 마케팅 관점에서 이해”

⁵¹ deview.kr, “네이버 스마트블록 개인화 검색 – DEVIEW 2023”

⁵⁰ ascentkorea.com, “네이버 에어서치와 스마트블록 대응방법”

⁵³ sedaily.com, “‘내가 관심있는 정보만 쏙’…네이버, 인기글에 ‘스마트블록’ 도입”

¹⁴ 12bme.tistory.com, “검색엔진과 관계형 데이터베이스(RDBMS)의 근본적인 차이점”

³¹ techblog.woowahan.com, “Elasticsearch를 활용하여 검색 성능을 개선한 구체적인 사례”

³⁰ ko.wikipedia.org, “검색 기술의 초기 역사에서 ‘메멕스(Memex)’와 제라드 솔튼의 ‘SMART 정보 검색 시스템’이 현대 검색 엔진에 어떤 영향을 미쳤는지”

⁶ blog.google, “구글의 최신 AI 검색 기술(AI Mode, Agentic capabilities)은 기존 검색과 어떻게 다른가요?”

⁴⁹ naver-career.gitbook.io, “네이버의 개인화 검색 기술, 특히 AiRSearch와 스마트블록의 작동 원리”

⁵² deview.kr, “네이버의 ‘AiRSearch 반응형 추천’ 기술이 사용자의 검색 의도를 파악하는 구체적인 방법”

참고 자료

1. SEO 1편 | SEO는 무엇인가? 작동 원리? – 마켓피디아, 8월 27, 2025에 액세스, https://www.market-pedia.com/post/seo-1%ED%8E%B8-seo-%EC%9E%91%EB%8F%99-%EC%9B%90%EB%A6%AC
2. How Search Engines Work: Crawling, Indexing, and Ranking … – Moz, 8월 27, 2025에 액세스, https://moz.com/beginners-guide-to-seo/how-search-engines-operate
3. 검색 엔진 – 위키백과, 우리 모두의 백과사전, 8월 27, 2025에 액세스, https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%9B%B9_%EA%B2%80%EC%83%89_%EC%97%94%EC%A7%84
4. 검색엔진은 당신이 무슨 생각하는지 안다…네이버·구글 AI 더해 진화 – 서울경제, 8월 27, 2025에 액세스, https://www.sedaily.com/NewsView/22TY8OO1QZ
5. 시맨틱 검색이란 무엇이며 어떻게 작동하나요? – Google Cloud, 8월 27, 2025에 액세스, https://cloud.google.com/discover/what-is-semantic-search?hl=ko
6. AI Mode in Google Search adds personalization, agentic features, 8월 27, 2025에 액세스, https://blog.google/products/search/ai-mode-agentic-personalized/
7. How Search Engines Work: Crawling, Indexing, Ranking, & More – SEO.com, 8월 27, 2025에 액세스, https://www.seo.com/basics/how-search-engines-work/
8. 구글SEO(검색엔진최적화)가이드 – SEO를 바로 이해하기 – 어센트 코리아, 8월 27, 2025에 액세스, https://www.ascentkorea.com/seo-complete-guide-2022/
9. How Search Engines Work: A Comprehensive Guide to Google & Others, 8월 27, 2025에 액세스, https://ignitevisibility.com/how-do-search-engines-work/
10. How Do Search Engines Work? Beginner’s Guide – Ahrefs, 8월 27, 2025에 액세스, https://ahrefs.com/blog/how-do-search-engines-work/
11. 구글 검색 알고리즘 유출 11가지 핵심 내용, 8월 27, 2025에 액세스, https://seo.tbwakorea.com/blog/google-leak/
12. SEO 초심자를 위한 가이드 – SERP의 구성 원리와 검색 인텐트 – 어센트 코리아, 8월 27, 2025에 액세스, https://www.ascentkorea.com/serp-composition-principles-and-search-intent/
13. 검색시스템 이해하기 – 엔꾸꾸 – 티스토리, 8월 27, 2025에 액세스, https://pupupee9.tistory.com/170
14. [엘라스틱서치] 실무 가이드(1) – 검색 시스템 – 길은 가면, 뒤에 있다., 8월 27, 2025에 액세스, https://12bme.tistory.com/589
15. [검색엔진] 검색 엔진 리서치 – 개발잡부 – 티스토리, 8월 27, 2025에 액세스, https://right1203.tistory.com/39
16. 하이브리드 검색: 개요 – Couchbase, 8월 27, 2025에 액세스, https://www.couchbase.com/blog/ko/hybrid-search/
17. 키워드 검색, 시맨틱 검색 그리고 하이브리드 검색 – 스켈터랩스, 8월 27, 2025에 액세스, https://www.skelterlabs.com/blog/hybrid-search
18. 더 정확하고 유연하게 찾는 하이브리드 검색 : LLM의 ‘확률적 앵무새’ 한계 극복하기 – 에스코어, 8월 27, 2025에 액세스, https://s-core.co.kr/insight/view/%EB%8D%94-%EC%A0%95%ED%99%95%ED%95%98%EA%B3%A0-%EC%9C%A0%EC%97%B0%ED%95%98%EA%B2%8C-%EC%B0%BE%EB%8A%94-%ED%95%98%EC%9D%B4%EB%B8%8C%EB%A6%AC%EB%93%9C-%EA%B2%80%EC%83%89-llm%EC%9D%98-%ED%99%95/
19. 하이브리드 검색 정보 | Vertex AI – Google Cloud, 8월 27, 2025에 액세스, https://cloud.google.com/vertex-ai/docs/vector-search/about-hybrid-search?hl=ko
20. 하이브리드 검색 종합 가이드 – Elastic, 8월 27, 2025에 액세스, https://www.elastic.co/kr/what-is/hybrid-search
21. 1. 요구사항 확인 – 우당탕탕 개발일지, 8월 27, 2025에 액세스, https://min-gyeong.tistory.com/101
22. 요구사항 개발 프로세스의 이해 – Study Story – 티스토리, 8월 27, 2025에 액세스, https://kjy1010.tistory.com/m/7
23. 1. 소프트웨어 설계 – 요구사항 확인(요구사항 정의 ~ 주요 UML 다이어그램), 8월 27, 2025에 액세스, https://catisstudying.tistory.com/23
24. [정처기] 요구사항 정의를 알아보자! – Juwon – 티스토리, 8월 27, 2025에 액세스, https://juwon-yun.tistory.com/44
25. 4장. 요구사항 개발 및 관리 – 차얀의 프로그래밍 노트 – 티스토리, 8월 27, 2025에 액세스, https://chayan-memorias.tistory.com/72
26. 검색 엔진은 어떻게 작동하는가 – xo.dev, 8월 27, 2025에 액세스, https://xo.dev/articles/how-search-engine-works
27. 검색엔진 알고리즘의 변화 – 어센트 코리아, 8월 27, 2025에 액세스, https://www.ascentkorea.com/short-history-of-search-engine-algorithm/
28. [NHN FORWARD 22] 엘라스틱서치를 이용한 상품 검색 엔진 개발 일지 – YouTube, 8월 27, 2025에 액세스, https://www.youtube.com/watch?v=fBfUr_8Pq8A
29. 검색엔진 알고리즘의 변천의 역사 – KISO저널, 8월 27, 2025에 액세스, https://journal.kiso.or.kr/?p=7875
30. 검색 엔진 (컴퓨팅) – 위키백과, 우리 모두의 백과사전, 8월 27, 2025에 액세스, https://ko.wikipedia.org/wiki/%EA%B2%80%EC%83%89_%EC%97%94%EC%A7%84_(%EC%BB%B4%ED%93%A8%ED%8C%85)
31. 검색 성능 개선을 위한 Elasticsearch 인덱스 구조와 쿼리 최적화 …, 8월 27, 2025에 액세스, https://techblog.woowahan.com/20161/
32. Elasticsearch 병렬 테스트를 향한 여정 – 우아한형제들 기술블로그, 8월 27, 2025에 액세스, https://techblog.woowahan.com/18486/
33. 실시간 인덱싱을 위한 Elasticsearch 구조를 찾아서 – 우아한형제들 기술블로그, 8월 27, 2025에 액세스, https://techblog.woowahan.com/7425/
34. 앰비언트 컴퓨팅을 향해 – cho.sh, 8월 27, 2025에 액세스, https://cho.sh/ko/r/CF82AA
35. (PDF) History Of Search Engines – ResearchGate, 8월 27, 2025에 액세스, https://www.researchgate.net/publication/265104813_History_Of_Search_Engines
36. Archie (search engine) – Wikipedia, 8월 27, 2025에 액세스, https://en.wikipedia.org/wiki/Archie_(search_engine)
37. A History of the Search Engine – Prager Microsystems, 8월 27, 2025에 액세스, https://www.pragermicrosystems.com/a-history-of-the-search-engine/
38. The Humble Beginnings of Search: Archie and the Dawn of Digital Discovery | by Gaurav Garg | Medium, 8월 27, 2025에 액세스, https://medium.com/@gargg/the-humble-beginnings-of-search-archie-and-the-dawn-of-digital-discovery-ba261c1f042e
39. 시맨틱 검색이란 무엇인가? – Elastic, 8월 27, 2025에 액세스, https://www.elastic.co/kr/what-is/semantic-search
40. 시맨틱 검색이란 무엇인가요? 최종 가이드 – Couchbase, 8월 27, 2025에 액세스, https://www.couchbase.com/blog/ko/what-is-semantic-search/
41. MongoDB Atlas Vector Search로 시맨틱 검색의 강력한 기능 활용, 8월 27, 2025에 액세스, https://www.mongodb.com/ko-kr/resources/basics/semantic-search
42. [2025 AI 검색과 마케팅 트랜스포메이션] 3. AI로 인한 소비자 행동 변화, 클릭의 시대는 저물고 대화의 시대가 온다 – AI 매터스, 8월 27, 2025에 액세스, https://aimatters.co.kr/news-report/feature-article/16707/
43. 2025년 최고의 AI 검색 엔진 11가지, 8월 27, 2025에 액세스, https://textcortex.com/ko/post/best-ai-search-engines
44. AI in search, 8월 27, 2025에 액세스, https://search.google/ai-in-search/
45. 국내외 검색포털서비스 현황 : 구글, 네이버, 다음을 중심으로, 8월 27, 2025에 액세스, https://repository.kisti.re.kr/bitstream/10580/6228/1/2015-140%20%EA%B5%AD%EB%82%B4%EC%99%B8%20%EA%B2%80%EC%83%89%ED%8F%AC%ED%84%B8%EC%84%9C%EB%B9%84%EC%8A%A4%20%ED%98%84%ED%99%A9.pdf
46. 네이버와 구글의 차이에 대한 마케팅 관점에서 이해 | 인터애드, 8월 27, 2025에 액세스, https://www.interad.com/insights/naver-vs-google
47. 구글 SEO vs 네이버 SEO: 차이점과 최적화 전략 | EXELIENT(엑셀리언트), 8월 27, 2025에 액세스, https://www.exelient.co.kr/project/google-seo-vs-naver-seo/
48. Google says AI is boosting Search. Yes, but… – Search Engine Land, 8월 27, 2025에 액세스, https://searchengineland.com/google-ai-boosting-search-yes-but-460104
49. AiRSearch | 기술 직무 안내, 8월 27, 2025에 액세스, https://naver-career.gitbook.io/kr/service/search/recommendation-airs
50. 네이버 에어서치와 스마트블록 대응방법 – 어센트 코리아, 8월 27, 2025에 액세스, https://www.ascentkorea.com/naver-airsearch-smartblock/
51. 네이버 스마트블록 개인화 검색 – DEVIEW 2023, 8월 27, 2025에 액세스, https://deview.kr/data/deview/session/attach/[123]+%EC%A7%80%EA%B8%88%EA%B9%8C%EC%A7%80+%EC%9D%B4%EB%9F%B0+%EA%B2%80%EC%83%89%EC%9D%80+%EC%97%86%EC%97%88%EB%8B%A4.+%EC%9D%B4%EA%B2%83%EC%9D%80+%EA%B2%80%EC%83%89%EC%9D%B8%EA%B0%80+%EC%B6%94%EC%B2%9C%EC%9D%B8%EA%B0%80+-+%EB%84%A4%EC%9D%B4%EB%B2%84+%EC%8A%A4%EB%A7%88%ED%8A%B8%EB%B8%94%EB%A1%9D+%EA%B0%9C%EC%9D%B8%ED%99%94+%EA%B2%80%EC%83%89.pdf
52. 네이버 검색은 어떻게 나보다 더 내 의도를 잘 아는가 … – DEVIEW 2023, 8월 27, 2025에 액세스, https://deview.kr/2023/sessions/546
53. ‘내가 관심있는 정보만 쏙’…네이버, 인기글에 ‘스마트블록’ 도입 – 서울경제, 8월 27, 2025에 액세스, https://www.sedaily.com/NewsView/2D56VU420P
54. 구글 검색엔진최적화 5단계의 업무 과정만 이해하시면 됩니다 – 마름모연구소, 8월 27, 2025에 액세스, https://marketingmm.co.kr/blog/google-seo-5step/
55. 검색어 분석을 통한 상품 정렬 개선 | MUSINSA tech – Medium, 8월 27, 2025에 액세스, https://medium.com/musinsa-tech/%EA%B2%80%EC%83%89%EC%96%B4-%EB%B6%84%EC%84%9D%EC%9D%84-%ED%86%B5%ED%95%9C-%EC%83%81%ED%92%88-%EC%A0%95%EB%A0%AC-%EA%B0%9C%EC%84%A0-b92ded2923c3
56. 검색 엔진 시장 점유율 및 2033 년 전 세계 예측, 8월 27, 2025에 액세스, https://www.businessresearchinsights.com/ko/market-reports/search-engine-market-101546
57. 네이버 검색 경험의 진화 그리고 AI | InterAd, 8월 27, 2025에 액세스, https://www.interad.com/insights/evolution-of-the-naver-search-experience
58. AI in Search: Driving more queries and higher quality clicks – The Keyword, 8월 27, 2025에 액세스, https://blog.google/products/search/ai-search-driving-more-queries-higher-quality-clicks/