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구글 맞춤 검색

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목차

1. 개요

구글 맞춤 검색은 2004년 구글 랩스 프로젝트의 베타 테스트로 처음 도입되어, 사용자의 검색 기록, 웹 기록, 위치 정보 등을 기반으로 검색 결과를 개인화하는 기능이다. 2005년 정식 서비스로 전환되었으며, 2009년부터는 구글 계정 로그인 여부와 관계없이 모든 사용자에게 적용되었다. 맞춤 검색은 페이지랭크 알고리즘 외에도 사용자의 위치, 검색 기록, 웹 기록, 소셜 네트워크 등을 고려하여 검색 결과를 제공하며, 검색 결과의 편향, 개인 정보 보호 문제, 검색 엔진 최적화 (SEO)의 어려움 등의 논란이 있다. 하지만, 최근 연구에서는 검색 엔진이 필터 버블을 생성한다는 주장에 대한 반박이 제기되기도 한다.

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구글 맞춤 검색
개요
제품 종류검색 엔진
개발사구글
출시일2004년 12월
서비스 종료일2024년 4월 8일
기능
주요 기능개인 맞춤 검색 결과 제공
작동 방식사용자의 검색 기록, 위치, 설정을 기반으로 검색 결과 조정
필터 버블 현상 발생 가능성
역사
초기 버전2004년 12월
서비스 종료 발표2023년 9월
서비스 종료일2024년 4월 8일
논란
개인 정보 침해 우려사용자 데이터 수집 및 활용
필터 버블 심화특정 관점 강화 및 다양한 정보 접근 제한

2. 역사

맞춤 검색은 2004년 3월 29일에 구글 랩스 프로젝트의 베타 테스트로 처음 소개되었다.[18][1] 2005년 4월 20일에는 베타 버전을 벗어나 정식 서비스로 제공되었지만, 일반 구글 검색과는 여전히 분리되어 있었다.[19][20][2][3] 2005년 11월 11일, 구글 계정이 있는 사용자만 사용할 수 있도록 일반 구글 검색의 일부가 되었다.[21][4]

2009년 12월 4일부터 개인 검색은 구글 계정에 로그인하지 않은 사용자를 포함하여 구글 검색의 모든 사용자에게 적용되었다.[22][5]

구글 계정과 관련된 개인 행동 및 관심사를 기반으로 결과를 사용자 정의하는 것 외에도, 구글은 2009년 10월[23][6]에 아는 사람을 기반으로 소셜 검색 결과를 구현했다. 동료가 비슷한 관심사를 공유한다는 가정하에 작동하면 이러한 결과는 사용자의 "소셜 서클" 내에서 사이트 순위를 높일 수 있다. 이 두 서비스는 2011년 2월까지 정규 결과에 통합되었으며 소셜 네트워크를 통해 알려진 사용자에게 공유된 콘텐츠를 포함하여 결과를 확장했다.[24][7]

2. 1. 초기 개발 (2004년 ~ 2009년)

맞춤 검색은 2004년 3월 29일, 구글 랩스 프로젝트의 베타 테스트로 처음 도입되었다.[18][1] 2005년 4월 20일, 비베타 서비스로 출시되었으나, 일반 구글 검색과는 분리되어 제공되었다.[19][20][2][3] 2005년 11월 11일에는 구글 계정을 가진 사용자에게만 일반 구글 검색의 일부로 제공되었다.[21][4]

2009년 12월 4일부터 구글 계정 로그인 여부와 관계없이 모든 사용자에게 맞춤 검색이 적용되기 시작했다.[22][5] 구글은 2009년 10월에 아는 사람을 기반으로 소셜 검색 결과를 구현하여, 사용자의 "소셜 서클" 내에서 사이트 순위를 높였다.[23][6] 이러한 소셜 검색 결과는 2011년 2월까지 일반 검색 결과에 통합되어 소셜 네트워크를 통해 알려진 사용자에게 공유된 콘텐츠를 포함하도록 확장되었다.[24][7]

2. 2. 소셜 검색 도입 (2009년 ~ 현재)

2009년 10월, 구글은 지인들을 기반으로 한 소셜 검색 결과를 구현했다.[6] 지인들이 비슷한 관심사를 공유한다는 가정 하에, 이러한 결과는 사용자의 "소셜 서클" 내의 사이트에 순위 상승을 부여했다. 2011년 2월까지 소셜 검색 결과는 일반 검색 결과에 통합되었으며, 소셜 네트워크를 통해 알려진 사용자와 공유된 콘텐츠를 포함하여 결과를 확장했다.[7]

3. 데이터 수집

구글의 검색 알고리즘은 웹 기록을 수집하고 데이터베이스에 저장하여 작동한다. 인증되지 않은 사용자의 경우 구글은 사용자의 브라우저에 익명으로 저장된 브라우저 쿠키를 살펴보고 고유한 문자열을 구글 데이터베이스에 저장된 문자열과 비교한다.[8] 구글 크롬에 로그인한 구글 계정은 사용자의 웹 기록을 사용하여 사용자가 좋아하는 사이트와 콘텐츠를 파악하고 이를 기반으로 검색 결과를 제시한다. 사용자가 제공한 데이터를 사용하여 구글은 구글 서비스를 사용한 이전 행동을 바탕으로 성별, 나이, 언어 및 관심사를 포함하는 프로필을 구성한다.[8]

사용자가 구글을 사용하여 검색을 수행하면 키워드 또는 용어가 페이지랭크 알고리즘을 기반으로 순위가 매겨진 결과를 생성하는 데 사용된다. 구글에 따르면 이 알고리즘은 "링크 투표 수를 계산하고 이를 기반으로 어떤 페이지가 가장 중요한지 결정하는 시스템"이다. "이러한 점수는 다른 많은 요소와 함께 페이지가 검색에서 좋은 순위를 차지할지 여부를 결정하는 데 사용된다." "페이지랭크는 개별 페이지의 가치를 나타내는 지표로 광대한 링크 구조를 사용하여 웹의 독특한 민주적 특성에 의존한다. 본질적으로 구글은 페이지 A에서 페이지 B로의 링크를 페이지 A가 페이지 B에 투표하는 것으로 해석한다. 그러나 구글은 단순히 투표 수 또는 페이지가 받는 링크 수 이상을 고려한다. 예를 들어, 투표를 던지는 페이지도 분석한다. 자체적으로 '중요한' 페이지에서 던져진 투표는 더 큰 비중을 차지하며 다른 페이지를 '중요하게' 만드는 데 도움이 된다. 이러한 요소 및 기타 요소를 사용하여 구글은 페이지의 상대적 중요성에 대한 견해를 제공한다."[9]

검색 부서가 2005년에 맞춤 검색 결과가 포함된 첫 번째 버전을 출시하고 이전에 방문한 사이트를 고려하기 시작한 이후, 검색 결과를 개선하기 위해 새로운 요소가 추가되었다. 구글에 따르면, 수년간의 테스트를 거쳐 내린 결론은 사용자에게 어떤 결과가 관련이 있는지 결정하는 데 비교할 수 없을 정도로 가장 좋은 지표는 사용자 데이터가 아닌 검색 구문 자체이며, 검색 결과의 개인화는 과거만큼 큰 요소가 아니라는 것이다.[10]

하버드 법대 교수인 조나단 지트레인은 개인화 필터가 구글 검색 결과를 왜곡하는 정도에 대해 이의를 제기하며 "검색 개인화의 영향은 미미했다"고 말했다.[11] 또한 구글은 사용자가 원할 경우 개인화 기능을 끄는 기능을 제공하며,[12] 구글의 검색 기록을 삭제하고 향후 검색 키워드 및 방문 링크를 기억하지 않도록 설정할 수 있다.

3. 1. 데이터 수집 방식

구글의 검색 알고리즘은 웹 기록을 수집하고 데이터베이스에 저장하여 작동한다. 인증되지 않은 사용자의 경우 구글은 사용자의 브라우저에 익명으로 저장된 브라우저 쿠키를 살펴보고 고유한 문자열을 구글 데이터베이스에 저장된 문자열과 비교한다.[8] 구글 크롬에 로그인한 구글 계정은 사용자의 웹 기록을 사용하여 사용자가 좋아하는 사이트와 콘텐츠를 파악하고 이를 기반으로 검색 결과를 제시한다.[8] 사용자가 제공한 데이터를 사용하여 구글은 구글 서비스를 사용한 이전 행동을 바탕으로 성별, 나이, 언어 및 관심사를 포함하는 프로필을 구성한다.[8]

사용자가 구글을 사용하여 검색을 수행하면 키워드 또는 용어가 페이지랭크 알고리즘을 기반으로 순위가 매겨진 결과를 생성하는 데 사용된다.[9] 구글에 따르면 이 알고리즘은 "링크 투표 수를 계산하고 이를 기반으로 어떤 페이지가 가장 중요한지 결정하는 시스템"이다.[9] "이러한 점수는 다른 많은 요소와 함께 페이지가 검색에서 좋은 순위를 차지할지 여부를 결정하는 데 사용된다."[9] "페이지랭크는 개별 페이지의 가치를 나타내는 지표로 광대한 링크 구조를 사용하여 웹의 독특한 민주적 특성에 의존한다.[9] 본질적으로 구글은 페이지 A에서 페이지 B로의 링크를 페이지 A가 페이지 B에 투표하는 것으로 해석한다.[9] 그러나 구글은 단순히 투표 수 또는 페이지가 받는 링크 수 이상을 고려한다.[9] 예를 들어, 투표를 던지는 페이지도 분석한다.[9] 자체적으로 "중요한" 페이지에서 던져진 투표는 더 큰 비중을 차지하며 다른 페이지를 '중요하게' 만드는 데 도움이 된다.[9] 이러한 요소 및 기타 요소를 사용하여 구글은 페이지의 상대적 중요성에 대한 견해를 제공한다."[9]

검색 부서가 2005년에 맞춤 검색 결과가 포함된 첫 번째 버전을 출시하고 이전에 방문한 사이트를 고려하기 시작한 이후, 검색 결과를 개선하기 위해 새로운 요소가 추가되었다.[10] 구글에 따르면, 수년간의 테스트를 거쳐 내린 결론은 사용자에게 어떤 결과가 관련이 있는지 결정하는 데 비교할 수 없을 정도로 가장 좋은 지표는 사용자 데이터가 아닌 검색 구문 자체이며, 검색 결과의 개인화는 과거만큼 큰 요소가 아니라는 것이다.[10]

하버드 법대 교수인 조나단 지트레인(Jonathan Zittrain)은 개인화 필터가 구글 검색 결과를 왜곡하는 정도에 대해 이의를 제기하며 "검색 개인화의 영향은 미미했다"고 말했다.[11] 또한 구글은 사용자가 원할 경우 개인화 기능을 끄는 기능을 제공하며,[12] 구글의 검색 기록을 삭제하고 향후 검색 키워드 및 방문 링크를 기억하지 않도록 설정할 수 있다.

3. 2. 페이지랭크 알고리즘

3. 3. 검색 결과 개인화 요소

구글은 검색 결과를 결정하기 위해 50개 이상의 요소('신호')를 사용한다.[13] 검색 결과 개인화의 주요 요소는 다음과 같다.

  • 위치
  • 검색 기록
  • 웹 기록
  • 소셜 네트워크


이러한 각 변수는 사용자가 묻는 질문에 가장 관련성이 높은 결과를 신속하게 제공하기 위해 사용자의 검색 결과 개인화에 영향을 미친다.[13]

위치 데이터는 구글이 안드로이드 스마트폰의 GPS 위치 또는 사용자의 IP 주소를 기반으로 현재 위치와 사용자가 과거에 방문한 장소에 대한 정보를 제공할 수 있게 해준다. 구글은 이 위치 데이터를 사용하여 자갓의 상세한 리뷰와 평점을 제공하는 구글 로컬 플랫폼을 통해 검색 결과와 함께 묶인 지역 목록을 제공한다.[14]

검색 기록은 2005년 처음 사용되어 개별 최종 사용자의 이전 검색 및 클릭한 링크를 기반으로 검색 결과를 개인화했다. 이후 2009년 구글은 개인화된 검색에 더 이상 사용자가 로그인할 필요가 없으며, 대신 구글이 웹 브라우저에서 익명의 쿠키를 사용하여 로그인하지 않은 사용자에 대한 검색 결과를 맞춤 설정할 것이라고 발표했다.[5]

웹 기록은 사용자가 방문한 실제 페이지의 기록이라는 점에서 검색 기록과 다르지만, 여전히 검색 결과 순위에 기여하는 요인을 제공한다. 구글의 소셜 네트워크 서비스인 Google+ 역시 연령, 성별, 위치, 직업, 친구 등 인구 통계 데이터를 수집한다.[13] 이는 주로 사용자의 주변 관계 내 사람들의 리뷰와 평점을 보여줄 때 활용된다.

4. 효과

검색 맞춤 설정이 최종 사용자에게 미치는 실제 영향을 파악하기 위해, 노스이스턴 대학교 연구진은 로그인한 사용자와 대조군을 대상으로 한 연구에서 검색 결과의 11.7%가 개인화로 인해 차이를 보인다는 것을 밝혀냈다. 이 연구는 이러한 결과가 검색 쿼리 및 결과 순위에 따라 크게 달라진다는 것을 보여주었다.[16]

Portent 팀은 'JavaScript'에 대한 검색 쿼리를 수행한 후 'Programming Textbooks' 및 'Books on HTML'에 대한 검색을 수행했고, 그 후 'JavaScript'를 검색하여 원래 결과 세트에 없던 세 개의 도서 목록을 가져와 검색 결과를 변경했다. 연구에 따르면, 테스트된 다양한 요인 중 가장 측정 가능한 영향을 미친 두 가지는 사용자가 구글 계정으로 로그인했는지 여부와 검색 사용자의 IP 주소였다. 이 연구는 또한 아마존 메커니컬 터크(AMT, 크라우드소싱 인터넷 마켓플레이스이자 아마존 웹 서비스의 일부)를 대조군과 비교하여 11.7% 개인화의 영향을 조사하여 두 그룹 간의 차이를 파악했다. 결과에 따르면, 상위 순위의 URL은 개인화에 따라 변경될 가능성이 낮으며, 가장 많은 개인화가 결과 페이지의 하위 순위에서 이루어지고 있다.[13]

4. 1. 맞춤 검색의 영향

검색 맞춤 설정이 최종 사용자에게 미치는 실제 영향을 파악하기 위해, 노스이스턴 대학교 연구진은 로그인한 사용자와 대조군을 대상으로 한 연구에서 검색 결과의 11.7%가 개인화로 인해 차이를 보인다는 것을 밝혀냈다. 이 연구는 이러한 결과가 검색 쿼리 및 결과 순위에 따라 크게 달라진다는 것을 보여주었다.[16]

Portent 팀은 'JavaScript'에 대한 검색 쿼리를 수행한 후 'Programming Textbooks' 및 'Books on HTML'에 대한 검색을 수행했고, 그 후 'JavaScript'를 검색하여 원래 결과 세트에 없던 세 개의 도서 목록을 가져와 검색 결과를 변경했다. 연구에 따르면, 테스트된 다양한 요인 중 가장 측정 가능한 영향을 미친 두 가지는 사용자가 구글 계정으로 로그인했는지 여부와 검색 사용자의 IP 주소였다. 이 연구는 또한 아마존 메커니컬 터크(AMT, 크라우드소싱 인터넷 마켓플레이스이자 아마존 웹 서비스의 일부)를 대조군과 비교하여 11.7% 개인화의 영향을 조사하여 두 그룹 간의 차이를 파악했다. 결과에 따르면, 상위 순위의 URL은 개인화에 따라 변경될 가능성이 낮으며, 가장 많은 개인화가 결과 페이지의 하위 순위에서 이루어지고 있다.[13]

4. 2. 측정 가능한 요인

노스이스턴 대학교 연구진은 구글 계정에 로그인한 사용자와 대조군을 대상으로 연구를 진행하여 검색 결과의 11.7%가 개인화로 인해 차이를 보인다는 것을 밝혀냈다. 이 연구 결과는 검색어 및 결과 순위에 따라 개인화의 영향이 크게 달라짐을 보여주었다.[16] Portent 팀은 'JavaScript' 검색 후 'Programming Textbooks' 및 'Books on HTML'을 검색한 다음 다시 'JavaScript'를 검색하여 검색 결과를 변경하는 실험을 진행했다. 실험 결과, 사용자의 구글 계정 로그인 여부와 IP 주소가 검색 결과에 가장 큰 영향을 미치는 요인으로 나타났다. 또한 아마존 메커니컬 터크를 이용한 대조군 비교 연구를 통해 상위 순위 URL은 개인화에 영향을 덜 받는 반면, 하위 순위에서 개인화가 많이 이루어짐을 확인했다.[13]

5. 논란 및 비판

구글 맞춤 검색 기능과 관련하여 여러 우려가 제기되었다. 이 기능은 사용자가 이미 찾은 정보에 따라 검색 결과가 편향되므로 새로운 정보를 찾을 가능성을 줄인다. 또한 사용자가 자신의 검색 결과가 개인 맞춤형으로 제공된다는 사실을 인지하지 못할 수 있고, 동일한 컴퓨터를 사용하는 다른 사람들의 검색 결과에도 영향을 미치기 때문에 몇 가지 개인 정보 보호 문제가 발생한다(다른 사용자로 로그인하지 않는 한).[15] 이 기능은 또한 검색 엔진 최적화 (SEO) 업계에 심각한 영향을 미친다. 모든 사용자에게 검색 결과가 동일하게 순위가 매겨지지 않으므로 SEO 노력의 효과를 파악하기가 더 어려워지기 때문이다.[15] 개인 맞춤 설정은 다양한 사용자에게 일관성이 없는 검색 환경을 제공하므로 SEO 업계는 순위 상승을 위해 개인 맞춤형 및 비 개인 맞춤형 검색 결과를 모두 인지해야 한다.[14]

개인 맞춤 검색은 검색 결과에 과도한 배경 소음을 생성하는 문제점을 안고 있다. 이는 한 번의 검색이 수행된 후 후속 검색이 이루어지는 캐리오버 효과로 볼 수 있다. 두 번째 검색은 타임아웃 기간이 충분히 높은 임계값으로 설정되지 않은 경우 첫 번째 검색의 영향을 받는다. 캐리오버 효과의 부정적인 영향의 예로는 하와이의 상점을 검색하는 경우 캘리포니아에서 동일한 상점을 보여주는 이전의 실패한 검색 결과가 캐리오버되어 소음을 발생시킬 수 있다는 것이다.[16]

그러나 최근 몇 년 동안 새로운 연구에서 검색 엔진이 이전에 생각했던 종류의 필터 버블을 생성하지 않는다고 밝혔다. 미시간 주립 대학교에서 수행한 7개 국가의 검색 엔진의 정치적 영향에 대한 연구에서 연구자들은 검색 엔진이 사람들이 이미 사용하고 있는 다른 뉴스 소스를 보완한다는 사실을 발견했다. 사용자는 이해를 얻기 위해 다양한 미디어를 통해 평균 4.5개의 뉴스 소스를 확인했으며, 정치에 특별한 관심을 가진 사람들은 훨씬 더 많은 소스를 확인했다(이 연구는 구글의 자금 지원을 받았다). 연구자들은 필터 버블이 실제 문제처럼 들리며 주로 자신 이외의 사람들에게 적용되는 것으로 보인다고 언급한다. 그럼에도 불구하고 그들의 결론은 이 문제가 과장되었고, 증거는 일화적이며, 연구에서 제시된 실증적 증거를 바탕으로 검색 엔진이 필터 버블 생성에 기여한다고 볼 수 없다는 것이다.[17]

5. 1. 필터 버블

구글 맞춤 검색 기능은 사용자가 이미 찾은 정보에 따라 검색 결과가 편향되므로 새로운 정보를 찾을 가능성을 줄인다는 우려가 제기되었다.[15] 이는 사용자가 자신의 검색 결과가 개인 맞춤형으로 제공된다는 사실을 인지하지 못할 수 있고, 동일한 컴퓨터를 사용하는 다른 사람들의 검색 결과에도 영향을 미치기 때문에 개인 정보 보호 문제로 이어진다.[15] 또한, 개인 맞춤 설정은 다양한 사용자에게 일관성이 없는 검색 환경을 제공하므로 검색 엔진 최적화 (SEO) 업계는 순위 상승을 위해 개인 맞춤형 및 비 개인 맞춤형 검색 결과를 모두 인지해야 한다.[14]

개인 맞춤 검색은 검색 결과에 과도한 배경 소음을 생성하는 문제점을 안고 있다.[16]

그러나 최근 몇 년 동안 새로운 연구에서 검색 엔진이 이전에 생각했던 종류의 필터 버블을 생성하지 않는다고 밝혔다. 미시간 주립 대학교에서 수행한 7개 국가의 검색 엔진의 정치적 영향에 대한 연구에서 연구자들은 검색 엔진이 사람들이 이미 사용하고 있는 다른 뉴스 소스를 보완한다는 사실을 발견했다. 사용자는 이해를 얻기 위해 다양한 미디어를 통해 평균 4.5개의 뉴스 소스를 확인했으며, 정치에 특별한 관심을 가진 사람들은 훨씬 더 많은 소스를 확인했다(이 연구는 구글의 자금 지원을 받았다). 연구자들은 필터 버블이 실제 문제처럼 들리며 주로 자신 이외의 사람들에게 적용되는 것으로 보인다고 언급한다. 그럼에도 불구하고 그들의 결론은 이 문제가 과장되었고, 증거는 일화적이며, 연구에서 제시된 실증적 증거를 바탕으로 검색 엔진이 필터 버블 생성에 기여한다고 볼 수 없다는 것이다.[17]

5. 2. 개인 정보 침해

구글 맞춤 검색 기능과 관련하여 여러 우려가 제기되었다. 이 기능은 사용자가 이미 찾은 정보에 따라 검색 결과가 편향되므로 새로운 정보를 찾을 가능성을 줄인다. 또한 사용자가 자신의 검색 결과가 개인 맞춤형으로 제공된다는 사실을 인지하지 못할 수 있고, 동일한 컴퓨터를 사용하는 다른 사람들의 검색 결과에도 영향을 미치기 때문에 몇 가지 개인 정보 보호 문제가 발생한다(다른 사용자로 로그인하지 않는 한).[15]

개인 맞춤 검색은 검색 결과에 과도한 배경 소음을 생성하는 문제점을 안고 있다. 이는 한 번의 검색이 수행된 후 후속 검색이 이루어지는 캐리오버 효과로 볼 수 있다. 두 번째 검색은 타임아웃 기간이 충분히 높은 임계값으로 설정되지 않은 경우 첫 번째 검색의 영향을 받는다. 캐리오버 효과의 부정적인 영향의 예로는 하와이의 상점을 검색하는 경우 캘리포니아에서 동일한 상점을 보여주는 이전의 실패한 검색 결과가 캐리오버되어 소음을 발생시킬 수 있다는 것이다.[16]

5. 3. 검색 엔진 최적화 (SEO)의 어려움

구글 맞춤 검색은 모든 사용자에게 검색 결과가 동일하게 순위가 매겨지지 않으므로 검색 엔진 최적화(SEO) 노력의 효과를 파악하기 어렵게 만든다.[15] SEO 전문가는 순위 상승을 위해 개인 맞춤형 및 비 개인 맞춤형 검색 결과를 모두 고려해야 한다.[14] 개인 맞춤 검색은 검색 결과에 과도한 배경 소음을 생성하는 문제도 야기할 수 있다. 예를 들어, 하와이의 상점을 검색한 후 캘리포니아에서 동일한 상점을 보여주는 이전 검색 결과가 영향을 미치는 경우가 있다.[16]

하지만 최근 연구에서는 검색 엔진이 이전에 생각했던 종류의 필터 버블을 생성하지 않는다는 결과가 나오기도 했다. 미시간 주립 대학교의 연구에 따르면, 검색 엔진은 사람들이 이미 사용하고 있는 다른 뉴스 소스를 보완하는 역할을 하며, 사용자는 다양한 미디어를 통해 평균 4.5개의 뉴스 소스를 확인한다는 사실을 발견했다. 연구자들은 필터 버블 문제가 과장되었을 수 있으며, 실증적 증거를 바탕으로 검색 엔진이 필터 버블 생성에 기여한다고 보기 어렵다고 결론 내렸다.[17]

5. 4. 캐리오버 효과

개인 맞춤 검색은 검색 결과에 과도한 배경 소음을 생성하는 문제점을 안고 있다.[16] 이는 한 번의 검색이 수행된 후 후속 검색이 이루어지는 캐리오버 효과로 볼 수 있다.[16] 타임아웃 기간이 충분히 높게 설정되지 않은 경우, 두 번째 검색은 첫 번째 검색의 영향을 받는다.[16] 예를 들어 하와이의 상점을 검색하는 경우, 캘리포니아에서 동일한 상점을 보여주는 이전의 실패한 검색 결과가 캐리오버되어 소음을 발생시킬 수 있다.[16]

6. 한국에서의 맞춤 검색

6. 1. 한국 검색 시장의 특수성

6. 2. 맞춤 검색 관련 국내 논의

참조

[1] 뉴스 Google takes searching personally http://news.cnet.com[...] Google 2010-07-12
[2] 뉴스 Google search gets personal http://news.cnet.com[...] CNET 2010-07-12
[3] 블로그 Search gets personal http://googleblog.bl[...] Google 2010-07-12
[4] 웹사이트 Google Personalized Search http://searchenginel[...]
[5] 블로그 Personalized Search for everyone http://googleblog.bl[...] Google 2010-07-12
[6] 블로그 Introducing Google Social Search: I finally found my friend's New York blog! http://googleblog.bl[...] Google 2014-12-01
[7] 뉴스 Google's Results Get More Personal With Search Plus Your World http://searchenginel[...] Search Engine Land 2014-12-01
[8] 웹사이트 Google Ads Settings https://www.google.c[...] Google 2018-02-08
[9] 웹사이트 What Is Google PageRank? A Guide For Searchers & Webmasters http://searchenginel[...] 2007-04-26
[10] 서적 How Technology Makes It Harder to Understand the World United Stories Publishing 2018
[11] 간행물 Is Web personalization turning us into solipsistic twits? http://www.slate.com[...] 2011-06-11
[12] 뉴스 Google Personalization on Your Search Results Plus How to Turn it Off http://insightfuldev[...] NGNG
[13] 웹사이트 Guide to Personalized Search Results - Portent https://www.portent.[...] 2014-08-28
[14] 웹사이트 Guide to Personalized Search Results http://www.portent.c[...] Portent 2014-12-01
[15] 뉴스 Google Personalized Results Could Be Bad for Search http://www.networkwo[...] Network World 2010-07-12
[16] 웹사이트 A Better Understanding of Personalized Search http://justinbriggs.[...] 2014-12-01
[17] 논문 Search and Politics: The Uses and Impacts of Search in Britain, France, Germany, Italy, Poland, Spain, and the United States 2017-05
[18] 뉴스 Google takes searching personally http://news.cnet.com[...] Google 2010-07-12
[19] 뉴스 Google search gets personal http://news.cnet.com[...] CNET 2010-07-12
[20] 블로그 Search gets personal http://googleblog.bl[...] Google 2010-07-12
[21] 웹사이트 Google Personalized Search http://searchenginel[...]
[22] 블로그 Personalized Search for everyone http://googleblog.bl[...] Google 2010-07-12
[23] 블로그 Introducing Google Social Search: I finally found my friend's New York blog! http://googleblog.bl[...] Google 2014-12-01
[24] 뉴스 Google's Results Get More Personal With Search Plus Your World http://searchenginel[...] Search Engine Land 2014-12-01


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