Algorithm Research

Search Engine is a Probabilistic System

검색 엔진을 확률적 시스템으로 정의하고, 가설과 실증을 통해 구조를 해체한 연구 기록입니다.

SEOK Laboratory Editorial Team·January 28, 2025·12 min read

부분의 SEO는 직관과 일화, 사후 합리화를 통해 수행됩니다. 상관관계를 관찰하고 인과관계를 선언합니다. 알고리즘 업데이트를 읽고 설명을 창안합니다. 무엇을 최적화하는지 모른 채 최적화를 진행합니다.

이것은 최적화가 아닙니다. 미신입니다.

검색 엔진은 측정 가능한 방식으로 신호에 반응하는 확률적 시스템입니다. 그 행동은 테스트될 수 있습니다. 변수는 격리될 수 있습니다. 가설은 반증될 수 있습니다. 올바르게 취급된다면, SEO는 마케팅이 아닙니다—응용 시스템 연구입니다.

Research Note

2024년 11월부터 2025년 1월까지 진행된 47개의 실험 중, 28개는 가설이 기각되었습니다. 이는 실패가 아닙니다. 검증 과정의 일부입니다. 우리는 작동하지 않는 것을 아는 것이 작동하는 것을 아는 것만큼 가치 있다고 믿습니다.

The Illusion of Control

SEO 업계는 통제의 환상 속에 살고 있습니다. 순위가 오르면 "우리가 한 일이 효과가 있었다"고 말합니다. 순위가 내려가면 "알고리즘이 변경되었다"고 말합니다. 두 진술 모두 인과관계에 대한 증거 없이 이루어집니다.

통제된 환경이 없다면 원인을 알 수 없습니다. 대조군이 없다면 변화를 측정할 수 없습니다. 단일 변수 테스트 없이는 귀속이 불가능합니다.

Figure 1: Ranking Volatility Distribution

Position 1-3
±2.1%
Position 4-10
±8.7%
Position 11-20
±15.3%

Sample size: 3,847 keywords tracked over 90 days

From Hypothesis to Framework

모든 실험이 사용 가능한 결과를 생성하는 것은 아닙니다. 모든 검증된 결과가 컨텍스트 전반에 걸쳐 일반화되는 것은 아닙니다. 격리된 발견에서 반복 가능한 전략으로의 전환은 여러 테스트에 걸친 패턴 인식을 요구합니다.

패턴이 규칙이 되는 경우:

  1. 다양한 도메인과 콘텐츠 유형에서 재현됩니다
  2. 외부 조건의 변화에도 살아남습니다
  3. 예측 가능한 신뢰 구간 내에서 측정 가능한 결과를 생성합니다
  4. 일관된 검색 엔진 행동 모델을 통해 설명될 수 있습니다

대부분의 실험은 이 임계값에 도달하지 못합니다. 흥미롭지만 일반화할 수 없는 것을 드러냅니다. 이것은 정상입니다. 목표는 모든 테스트에서 프레임워크를 생성하는 것이 아니라 프레임워크가 될 가치가 있는 드문 패턴을 식별하는 것입니다.

Methodology

1. Hypothesis Formation

검증 가능한 가설을 수립합니다. 반증 가능성이 없는 명제는 실험 대상이 될 수 없습니다. 모든 가설은 측정 가능한 결과와 명확한 성공/실패 기준을 포함해야 합니다.

2. Empirical Data Collection

대조군과 실험군을 분리합니다. 변수를 격리하지 않으면 인과관계를 증명할 수 없습니다. 최소 30일 이상의 관찰 기간을 유지하며, 외부 변수(계절성, 알고리즘 업데이트)를 문서화합니다.

3. Statistical Validation

측정된 데이터를 통해 가설을 검증합니다. 신뢰도 수준 85% 이상에서만 결과를 '검증됨'으로 분류합니다. 실패한 실험도 동등하게 기록됩니다.

4. Framework Development

재현 가능한 패턴을 전략적 프레임워크로 전환합니다. 단일 실험에서 검증된 결과는 프레임워크가 아닙니다. 최소 3회 이상 다른 조건에서 재현되어야 합니다.

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