결과 자동 생성 및 순위 지정

다음으로 Google 시스템은 콘텐츠를 분석하여 찾고 있는 내용과 관련성이 있을 수 있는 정보가 포함되어 있는지를 평가합니다.



정보의 관련성을 알 수 있는 가장 기본적인 신호는 콘텐츠에 검색어와 동일한 키워드가 포함되어 있는지 여부입니다. 예를 들어 이러한 키워드가 웹페이지의 제목 또는 본문 텍스트에 표시되면 관련성이 더 높은 정보일 수 있습니다.


Google 시스템은 정량적 신호를 찾아서 관련성을 평가하지만, 페이지 콘텐츠의 관점이나 정치적 성향과 같은 주관적인 개념을 분석하도록 설계되지는 않았습니다.

또한 Google은 합산되고 익명 처리된 상호작용 데이터를 사용하여 검색 결과가 검색어와 관련이 있는지를 평가합니다. 이러한 데이터는 머신러닝 시스템이 관련성을 더 잘 예측하도록 도와주는 신호로 변환됩니다. 사용자가 '개'를 검색할 때는 '개'라는 단어가 수백 번 나오는 페이지를 찾으려고 하는 것이 아닙니다. 이 점을 염두에 두고 알고리즘은 페이지에 단순히 키워드인 '개'뿐 아니라 개의 사진, 동영상, 품종 목록 등 관련된 다른 콘텐츠가 포함되어 있는지 평가합니다.

Google 시스템은 관련 콘텐츠를 식별한 후 가장 유용해 보이는 콘텐츠에 우선순위를 제공하려 합니다. 이를 위해 전문성, 권위, 신뢰성이 보이는 콘텐츠를 판단하는 데 도움이 되는 신호를 식별합니다.

예를 들어 품질 판단에 사용되는 다양한 요소 중 하나로, 유명한 다른 웹사이트에서 해당 콘텐츠로 연결하거나 해당 콘텐츠를 참조하는지를 파악합니다. 이는 일반적으로 신뢰할 만한 정보임을 나타내는 좋은 신호입니다. Google 검색 품질 평가 절차를 통해 합산된 의견을 통해 Google 시스템이 정보의 품질을 파악하는 방식을 세부적으로 조정할 수 있습니다.

웹은 물론 더욱 방대한 정보 생태계에 포함된 콘텐츠는 꾸준히 변화하고 있습니다. Google은 검색 결과에 대한 사용자의 신뢰를 앞으로도 이어 나갈 수 있도록 정보의 관련성과 공신력 간의 적절한 균형을 잡기 위해 지속적으로 Google 시스템의 품질을 측정 및 평가하고 있습니다.

Google 검색은 인간의 호기심을 최대한 정확하게 지식과 연결하는 것을 목표로 합니다. 이를 위해 사용자의 위치, 이전 검색 기록 같은 정보와 Google 검색 설정을 활용해 검색 시점에 가장 관련성 있는 결과를 결정합니다. 예를 들어 시카고에서 '축구'를 검색하는 사용자에게는 미식축구와 시카고 베어스 관련 검색 결과가 표시될 가능성이 높지만, 런던에서 검색하는 사용자에게는 축구와 프리미어 리그 관련 검색 결과가 표시될 수 있습니다.

Google 시스템은 사용자가 같은 페이지를 여러 번 방문했는지 인식할 수 있으며, 그러한 페이지를 검색 결과 상단에 표시합니다. 또는 사용자가 동일한 검색어를 사용하는 경우 웹 전반의 새로운 관점과 주요 뉴스를 표시할 수 있습니다. 모든 Google 검색 정보와 마찬가지로, Google 시스템은 전문성, 경험, 공신력, 신뢰성과 같은 요소를 고려하여 고품질 정보를 표시하는 동일한 접근 방식을 취합니다.

이러한 시스템은 관심분야를 맞추도록 설계되었지만 인종, 종교 또는 정당 같은 민감한 특성을 추론하도록 설계되지는 않았습니다.

사용자는 특정 주제를 팔로우하여 가장 시기적절한 정보를 얻거나, 크리에이터와 소비자가 직접 경험해 얻은 지식을 찾는 등, 손쉽게 설정을 조정하고 직접 관리가 가능합니다. 아울러 항상 맞춤설정된 결과를 확인하고 언제든지 설정을 변경할 수 있습니다.