(1) 동작방식에 의한 분류
검색엔진을 어떤 방식으로 이용할 수 있는지에 따른 분류이다.
1) 키워드형 검색 엔진
키워드형 검색엔진은 찾고자 하는 정보와 관련된 핵심어 즉, 검색어(keyword, 주제어)를 입력하여 정보를 찾는 방법으로 '단어별 검색엔진'이라고도 한다. 현재에 와서 가장 널리 사용되는 방식으로 거의 모든 검색엔진에서 지원하고 있다. 키워드형 검색엔진은 수많은 사이트들에 대한 정보를 데이터베이스로 구축해 두었다가 사용자가 검색어를 입력하면 해당 사이트를 찾아주는 방식을 사용한다. 검색엔진은 Agent index 방식(검색엔진이 인터넷을 돌아다니면서 스스로 데이터베이스를 구축하는 방법)으로 전세계에 흩어져 있는 홈페이지를 찾아다니면서 데이터베이스를 구축·갱신한다.
키워드형 검색엔진은 사용자가 원하는 정보를 찾을 때 정확한 단어가 입력되지 않는다면 사용자가 원하는 정보를 빠른 시간 내에 찾기란 정말 힘겨울 것이다. 하지만 검색어(keyword) 즉, 검색하고자 하는 정보의 주제를 정확하게 파악하여 단어가 결정이 되었다면 효과적으로 빨리 찾을 수 있다. 그리고 요즈음은 대다수의 키워드형 검색엔진도 주제별 검색엔진을 지원하고 있다.
(가) 장점
원하는 정보를 빠르게 찾을 수 있고, 인간의 손을 거치지 않고 자동으로 데이터를 수집하고 분류함으로 데이터의 양이 풍부하다. 대부분의 사이트 전체 내용을 대상으로 간단한 키워드를 통하여 검색하므로 보다 구체적인 정보를 찾는 것이 용이하다.
(나) 단점
키워드를 선정하기 어렵고, 색인(Index)이 정확하지 않은 검색엔진의 경우에 원하는 정보를 찾을 수 없는 경우도 있다. 일반적인 내용의 키워드를 사용할 경우에는 검색 결과가 너무 방대하여 신뢰도가 떨어지며, 효율적인 검색이 불가능하다.
(다) 사용방법 및 참고사항
키워드에 전문적인 용어를 사용하는 것이 가능하며, 연산자와 옵션을 충분히 활용하여 찾고자 하는 주제와 관련 없는 문서를 최대한 배제하고 결과의 횟수를 줄이는 것이 중요하다. 그리고 검색결과에 키워드에 대한 가중치(Weight score)를 준다. 가중치란 해당 검색 결과의 컴퓨터가 주는 신뢰점수이다. 높을수록 정확한 검색결과임을 의미하지만 절대적으로 신뢰할 것은 아니다.
(라) 키워드형 검색엔진의 목록
앞에서 구분이 모호해져 가고 있다고 설명을 하였는데, 그 이유는 주제별에도 포함 될 수 있는 검색엔진이 많기 때문이다. 여기서는 처음 시작될 때 사용한 방식으로 기준을 적용한 것이다.
1) 국내
① 심마니(http://www.simmani.com)
1996년 '한글과컴퓨터'에서 개발하였으나 데이콤에서 인수하여 지금은 독립된 법인으로 운영되고 있는 우리 나라의 대표적인 검색엔진이다. 한국어로 된 웹 페이지만을 검색대상으로 하며 한글로 된 검색 연산자를 사용할 수 있다. 한영확장, 영어확장, 한글확장, 발음확장 등의 다양한 '유의어 확장' 검색방법이 특징이다. 심마니는 키워드 검색방법과 동시에 주제별 검색방식도 제공하고 있다.
② 네이버(http://www.naver.com)
삼성 SDS 정보 기술연구소의 검색 엔진팀이 제작한 검색엔진으로 인터넷을 항해한다는 의미의 Navigate와 사람을 뜻하는 접미사 'er'의 합성어로 '인터넷의 가이드', '정보의 바다 항해사'라는 의미를 지니고 있다. 국내 검색, 국외 검색, 신문 검색, 이미지 검색, 사운드 검색 등의 기능을 제공하고 이중에서 국외 검색은 해외 검색엔진들에게 얻은 결과만을 보여주는 메타방식을 유지하고 있다.
다양한 연산자(12개의 연산자)를 지원하고, 전체 웹 페이지를 1달에 1번씩 갱신하며 검색어의 분포를 기반으로 한 랭킹 기술을 사용하고 있다. 인터넷 익스플로러 4.0 이상에서는 자동 검색(Auto Search) 기능을 사용할 수 있어 주소 입력창에 '? 검색어' 형식으로 입력하면 된다. 네이버는 검색 범위(디렉토리와 웹 검색)와 검색 대상을 홈페이지 또는 제목만으로 한정시킬 수 있을 뿐만 아니라 찾은 결과를 가지고 재검색을 할 수 있다는 것이 특징이다.
③ 까치네(http://www.kachi.com)
대구대학교 전산동아리에 의해 개발된 것으로 국내에서 최초로 로봇을 장착한 검색엔진으로 도메인 검색, 호스트 검색, 재검색 등을 할 수 있다. 검색 연산자가 다양하지 않고 가장 기본적인 연산자만 지원된다. 키워드 검색, 주제별 검색이 모두 지원된다.
④ 한미르(http://www.hanmir.com)
한국통신 멀티미디어연구소에서 제작한 검색엔진으로 1996년에 서비스를 시작했으며 일본어 검색이 가능한 엔진으로 유명하다. 또한 뉴스그룹 검색과 멀티미디어 검색이 가능하고 뉴스 검색, 기독정보탐정도 있다. 국내에서는 드물게 대소문자를 구분하여 검색을 하고 재검색도 가능하다.
⑤ 코시크(http://www.kor-seek.com)
1995년에 서비스를 시작한 국내 최초의 웹 검색엔진으로 알려져 있다. 연산자를 사용할 수 없으며 자체 불리언 모드에 의해 적중도가 높은 것부터 순서대로 검색 결과가 출력된다. 확장검색과 주제별 검색, 단어별 검색을 할 수 있도록 지원하고 있다.
2) 국외
① Altavista(http://www.altavista.com)
1995년 미국의 Digital Equipment Corporation에서 서비스를 시작한 것으로 대표적인 키워드 검색엔진이다. 알타비스타는 'Super Spider'라는 자동검색 로봇을 통하여 자료를 수집하고 있으며 엄청난 데이터베이스 양에도 불구하고 상당히 빠른 속도로 검색 결과를 보여주고 있어 현재 하루에 약 3억 4천만 건의 조회가 일어나는 대용량 검색엔진으로 세계에서 가장 강력하고 빠른 서비스다.
특히 다국어 정보검색으로는 세계 유일한 검색엔진이다. 요즈음은 키워드 검색엔진 뿐만 아니라 뉴스그룹 검색, 이미지 검색, 메일링 리스트 검색, 비디오 검색, 오디오 검색 등과 함께 자연어 검색을 지원한다. 대소문자를 구분하여 검색하고 확장검색에서는 검색어에 가중치를 주어서 검색할 수 있다. 한글 알타비스타(http://www.altavista.co.kr)는 1998년 4월부터 지원하고 있으며 웹 페이지만을 검색할 수 있다.
② Lycos(http://www.lycos.com)
1995년 카네기 맬론 대학의 마이크 L. 몰딘 박사가 개발한 인터넷 검색엔진으로 A2Z서비스와 TOP 5%사이트를 제공하는 것으로 많이 알려져 있다.
SCOUT Indexer라는 자동 검색 로봇을 통해 하루 5000여개 페이지를 갱신하고 있으며 다양하고 구체적인 검색을 할 수 있다. 멀티 검색과 주제 검색이 가능하고 디스플레이 화면을 조정할 수 있다.
③ Excite(http://www.excite.com)
익사이트는 1993년 9월, 기존 키워드 검색엔진의 한계를 인식한 스탠포드 대학원의 학생 6명이 새로운 검색엔진의 개발을 목표로 개발한 것으로 사용자가 입력한 단어와 개념상 비슷해 보이는 단어를 자동으로 검색하여 결과를 보여주는 지능적 개념 검색(Intelligent Concept Extraction)이 가능한 검색엔진으로 유명하다. 웹과 뉴스그룹 검색이 가능한데 뉴스그룹은 데자뉴스(Deja News)를 이용하여 검색하는 것이다. 익사이트의 도시 검색은 여행을 하거나 도시에 대한 정보를 찾을 때에 상당히 유용하다.
④ InfoSeek(http://infoseek.go.com)
1994년 Steve Kirsch가 설립한 인포시크사(Infoseek Corp.)가 풍부하고 적절한 레코드 보유와 쉬운 검색을 위한 강력하고 간편한 사용법, 수준 높은 고객 서비스를 목표로 개발한 상업용 검색엔진으로 현재는 주제별 검색도 지원하는 상당히 공신력이 있는 사이트가 되었다. 많은 결과를 출력하지만 야후와 같이 정확한 정보를 제공하는 것이 장점이다. 다양한 분야의 검색과 재검색이 가능하며 자연어 검색도 가능하다. 최근 사이트의 이름을 'Go Network'로 개명하였다.
⑤ HotBot(http://www.hotbot.com)
1996년 5월에 서비스를 시작한 것으로 HotWired와 신생기업인 InkTomi 가 함께 InkTomi라는 검색엔진의 기술을 보다 발전시키고 대중적으로 개발한 검색엔진이다. 정교한 검색과 초보자도 사용하기 쉬운 인터페이스를 특징으로 하며 웹 문서, 유즈넷 뉴스, 전자우편 주소, 메일링 리스트, 주식 정보 등을 검색할 수 있다.
또, 특정 형태의 자료만을 대상으로 검색할 수도 있고 특정한 지역(유럽, 아시아, 아프리카 등)을 대상으로 검색할 수 있다.
