Google 및 Bing과 같은 검색 엔진이 순위를 매기고 결과를 표시하는 방법

누군가가 Google이나 Bing에 검색어를 입력할 때마다 뒤에서 두 가지 별도의 작업이 발생합니다. 첫째, 엔진은 이미 관련 페이지를 찾아서 복사본을 저장해야 합니다. 둘째, 저장된 페이지 중 어느 것을 먼저 표시할지 1초의 분의 몇 안에 결정해야 합니다. 두 회사 모두 이 프로세스의 작동 방식에 대한 공식적(다만 불완전한) 설명을 공개하고 있습니다.

페이지 찾기: 크롤링 및 인덱싱

Microsoft는 Bing의 프로세스를 3단계로 설명합니다. 「Bingbot」은 계속해서 수십억 개의 URL을 크롤링하며 아직 인덱싱되지 않은 페이지나 변경된 것으로 보이는 페이지를 우선시합니다. 발견된 페이지는 Bing 인덱스에 추가되고, 알고리즘이 해당 콘텐츠를 분석한 후 결과에 나타날 대상이 됩니다. Microsoft의 지원 문서에 따르면 3단계에서만 Bing의 순위 매기기 시스템이 사용자의 쿼리를 이미 인덱싱된 콘텐츠와 일치시킵니다.

Google의 자체 순위 매기기 문서는 크롤링 및 인덱싱을 동일한 단계별 방식으로 설명하지 않지만, 순위 매기기 시스템이 이미 인덱스에 있는 「수백억 개의 웹 페이지」를 평가하여 주어진 검색에 가장 관련성이 높은 것을 찾으며, 순위 매기기가 주로 사이트 기준이 아닌 페이지 기준으로 발생한다고 명시합니다.

순서를 결정하는 신호

Google의 공식 「검색 작동 방식」 페이지는 순위 매기기 신호를 5가지 범주로 분류합니다: 쿼리의 의미, 페이지 콘텐츠의 관련성, 해당 콘텐츠의 품질, 페이지의 유용성, 및 검색자의 위치, 언어, 설정 등의 컨텍스트. 의미에 관해 Google은 5년 이상에 걸쳐 구축한 언어 이해 시스템이 언어 전반에서 30% 이상의 검색 결과를 개선했다고 말합니다. 품질에 관해 Google은 다른 저명한 사이트가 페이지에 링크하거나 참조하는 것을 신뢰성의 한 지표로 지적합니다.

Google의 별도 Search Central 문서는 이 작업을 수행하는 특정 시스템의 이름을 지정합니다. PageRank 스타일의 링크 분석, 개념을 해석하기 위한 RankBrain 및 신경 매칭 시스템, 페이지의 개별 섹션을 순위 매길 수 있는 구절 순위 매기기 시스템, 및 Google의 스팸 정책을 위반하는 콘텐츠 및 동작을 탐지하는 데 사용되는 SpamBrain이 포함됩니다. 동일한 문서는 강력한 사이트 전체 신호를 갖는 것이 「사이트의 모든 콘텐츠가 항상 높은 순위를 받는 것을 의미하지 않는다」고 명시합니다.

Microsoft는 Bing의 순위 매기기 매개변수를 중요도 순서대로 나열합니다: 쿼리 의도에 대한 관련성(동의어 인식 포함), 콘텐츠 품질 및 신뢰성, 클릭률 및 결과에 소요된 시간으로 측정되는 사용자 참여, 정보의 신선도, 위치 및 언어 일치, 및 페이지 로드 시간.

링크 목록 이상

Microsoft의 문서에 따르면 Bing은 단순한 「파란색 링크」 이상을 표시합니다: 사실 질문에 대한 직접 답변, 이미지 및 비디오 카테고리, 큐레이션된 뉴스 결과, 쇼핑 가이드, 지도 기반 지역 결과. 회사는 아동 학대, 저작권 침해, 스팸, 비합의 친밀한 이미지와 관련된 콘텐츠의 순위를 낮추거나 제거하며, 그러한 제거 요청에 관한 투명성 보고서를 게시한다고 말합니다.

Google에서 결과 페이지의 형식 자체가 변하고 있습니다. TechCrunch는 Similarweb 데이터를 인용하여, 전통적인 결과 목록 위에 나타나는 AI 생성 요약인 Google의 AI Overviews가 2026년 중반 현재 1년에 걸쳐 검색의 약 15%에서 약 43%로 증가했다고 보도했습니다. 동일한 보고서는 Google의 대화형 「AI Mode」 기능 방문이 2025년 6월 1억 2600만에서 2026년 5월까지 2억 7900만으로 증가했으며, 사용자가 외부 사이트를 클릭하는 대신 결과 페이지 자체의 AI 생성 답변을 읽는 데 시간을 보내고 있음을 지적합니다.

이것이 결과를 읽는 모든 사람에게 의미하는 바

두 회사 모두 각 순위 매기기 요소에 부여되는 정확한 수학적 가중치를 공개하지 않습니다. 두 회사 모두 시스템을 단일 공식이 아닌 많은 자동화된 신호의 조합으로 설명합니다. Microsoft는 Bing의 순위 매기기를 인간이 판단한 이상적인 결과 예시로 부분적으로 훈련된 머신 러닝으로 구축된다고 설명합니다. Google은 Search Central 문서에 따르면 연속적으로 실행되는 것도 있고 정기적인 「코어 업데이트」 같은 것은 별개 이벤트로 실행되는 비슷한 자동화된 시스템의 혼합을 설명합니다.