구글의 순위 알고리즘인  PageRank에 대해 이야기하려고 합니다. 이 주제는 그 자체로 매우 흥미롭지만, SEO 전략에 있어 근본적인 이해가 필요하기 때문에 조금 더 세세하게 알아보려고 합니다.

구글의 순위 결정 알고리즘

구글에는 웹페이지의 순위를 결정하기 위한 여러 가지 알고리즘이 있습니다. 그 중에서도 링크 분석 시스템과 PageRank가 대표적인데요. 이 두 가지 시스템은 웹페이지들 사이의 연결 구조를 분석하고 이를 바탕으로 페이지의 중요도를 결정하는 역할을 합니다.

구글의 PageRank는 처음에 구글 검색 엔진이 만들어질 때 쓰였던 핵심 순위 지정 시스템 중 하나였습니다. PageRank의 작동 원리나 구체적인 내용을 알고 싶으시다면, PageRank 연구 논문이나 특허 검색을 참고해보시는 것도 좋습니다.

링크 분석 시스템과 PageRank의 탄생 배경

1990년대의 검색 엔진들은 주로 키워드와 페이지의 설명을 통해 검색 결과를 생성했습니다. 그래서 당시 SEO 전략에서는 제목이나 H1, H2 태그 등에 키워드를 적절히 배치하는 것이 중요했습니다.

그런데 이런 방식은 검색 순위를 조작하는 것이 매우 쉬웠습니다. 즉, 키워드를 어느 정도 비중을 두어 제목이나 본문에 넣어주면 페이지가 쉽게 상위로 올라갔습니다. 이런 문제를 해결하기 위해 링크 분석 시스템과 PageRank가 등장하게 되었습니다.

PageRank 시스템의 기본 원리

PageRank 시스템은 웹사이트의 순위를 결정하기 위한 최초의 알고리즘인 링크 분석 시스템을 더욱 발전시킨 것입니다. 원래는 링크를 통한 순위 조작이 가능했지만, 시간이 지남에 따라 품질 기반의 알고리즘으로 변화하게 되었습니다.

PageRank 시스템은 Random Surfer Model을 사용하는데, 이는 검색 엔진이 페이지의 순위를 결정하기 위해 해당 페이지의 모든 아웃바운드 링크와 인바운드 링크를 분석해야 했던 과거와는 달리, 페이지를 무작위로 방문하면서 페이지의 순위를 업데이트하는 방식입니다.

Random Surfer Model

Random Surfer Model이란, 웹사이트의 각 페이지를 무작위로 방문한 다음, 해당 페이지의 아웃바운드 페이지 중 하나를 무작위로 선택하여 방문하는 방식입니다. 이 모델이 페이지를 방문할 때마다 해당 페이지의 순위 점수를 업데이트하게 되는데, 이때 링크가 많이 걸린 페이지일수록 해당 페이지를 방문할 확률이 높아지고, 따라서 순위 점수도 더 높아집니다.

Damping Factor

그러나 이런 시스템만으로는 같은 주제의 두 페이지의 연관성을 제대로 파악하기 어려운 문제가 있었습니다. 이를 해결하기 위해 도입된 것이 Damping Factor입니다. 이는 내 비슷한 페이지를 찾아내서 점수를 만들어주는 방식으로, 서로 다른 주제의 페이지들 사이의 연관성을 적절하게 반영하도록 도와줍니다.

외에도 관련된 자세한 내용은 구글 검색 센터에서 확인할 수 있습니다!

구글 검색 센터 : https://developers.google.com/search/docs/basics/how-search-works?hl=ko

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