구글이 미래 검색 기술의 방향을 제시하는 중요한 연구를 발표했습니다. 2024년 5월 29일 논문으로 처음 공개되고, 2025년 6월 25일 대중에게 발표된 MUVERA(Multi-Vector Retrieval via Fixed Dimensional Encodings)는 콘텐츠와 그 콘텐츠를 찾는 사람 사이의 간격을 획기적으로 줄여주는 기술입니다. 이 기술은 검색 정확도 10% 향상, 검색 속도 90% 단축, 동일 정확도 달성 시 2-5배 적은 후보 수로 계산 효율성을 입증했습니다.
나날이 발전하는 검색 기술은 편법으로 검색 엔진을 속일 수 있는 가능성을 점점 더 낮춰가고 있습니다. 사실상 이제 유일한 검색엔진 마케팅 방법은 고객의 실제 문제를 해결하고 진정한 가치를 제공하는 양질의 콘텐츠로 승부하는 것뿐입니다.
이 시대적 변화를 기술적으로 이해하기 위해서, 이번 아티클에서는 구글 리서치 블로그와 구글의 논문을 바탕으로 구글의 차세대 검색 기술에 대해 자세하면서도 쉽게 설명드리겠습니다.
'도서관에서 반지의 제왕 찾기'로 쉽게 이해하는 MUVERA
친구가 추천한 '반지의 제왕'을 찾고 있지만 제목을 까먹었습니다. "작은 영웅이 친구들과 함께 거대한 악과 싸우는 이야기"라는 기억만 남아있죠. 도서관에서 3명의 사서에게 도움을 요청하는 상황으로 MUVERA의 원리를 알아보겠습니다.
바쁜 사서 (표지만 훑어보기)
첫 번째로 만난 바쁜 사서는 책장 사이를 빠르게 이동하며 책등과 표지만 훑어봅니다. '반지의 제왕' 앞에서 잠깐 멈춰 표지를 보더니 "음, 판타지 소설이네요"라고 말하며 후보 목록에 넣습니다. 이 사서는 빠르게 책들을 추려 몇 권의 책을 추천해줬지만, 책들의 표지만 훑어볼 뿐 내용을 상세히 파악하지 못하여 결국 엉뚱한 책을 찾아주었습니다.
단 시간에 책을 훑어볼 수 있어 매우 빠름
'해리포터'도 '나니아 연대기'도 모두 판타지로만 분류해서 진짜 원하는 스토리인지 판단 불가
꼼꼼한 사서 (모든 책 다 읽기)
두 번째로 만난 완벽주의 성향의 꼼꼼한 사서가 당신의 요청을 받고 "정확한 추천을 드리려면 직접 읽어봐야죠!"라며 의욕을 보입니다.
사서는 첫 번째 책 '드래곤라이더스'를 3일에 걸쳐 꼼꼼히 읽습니다. "음... 이 책은 드래곤과의 우정이 중심이라 찾으시는 내용과는 다르네요." 두 번째 책 '마법사의 제자'도 2일 만에 완독한 후 "이것도 스승과 제자 관계가 주요 테마라서 아니에요." 이런 식으로 계속하다 보니 일주일이 지나도 겨우 3권만 확인할 수 있었습니다.
8일째 되는 날, 드디어 '반지의 제왕'을 읽은 사서가 환호합니다. "찾았습니다! 이 책이 바로 작은 영웅이 친구들과 함께 거대한 악과 싸우는 완벽한 이야기네요!" 하지만 이미 너무 많은 시간이 흘러버렸습니다.
책의 모든 뉘앙스와 세부 내용까지 완벽하게 파악하여 정확한 추천 가능
몇 권 확인하는 데만 일주일, 100만 권을 다 읽으려면 수천 년 필요
똑똑한 사서 (책갈피 시스템 활용)
세 번째로 만난 스마트해 보이는 사서는 자신의 책갈피 시스템을 활용한다고 말합니다. 도서관 개관 전에 미리 모든 책을 읽고, 각 책마다 핵심 내용만 담은 '똑똑한 책갈피'를 만들어 두었다는 것이죠. 이 사서는 먼저 모든 책을 주제별로 그룹화한 후, 각 그룹의 핵심 특징을 압축한 '마스터 책갈피'를 만들고, 이 과정을 여러 번 반복하여 정확도를 높였습니다.
사서는 당신의 요청을 받자마자 미리 준비해둔 '똑똑한 책갈피' 시스템을 가동합니다. 먼저 당신의 질문 "작은 영웅이 친구들과 함께 거대한 악과 싸우는 이야기"를 핵심 키워드로 변환합니다. 그다음 이 키워드와 수백만 개의 책 책갈피를 30초 만에 비교해서 가장 비슷한 상위 10권을 찾아냅니다. 마지막으로 이 10권만 실제로 펼쳐서 내용을 정밀 확인한 후 '반지의 제왕'을 1순위로 추천해 주었습니다.
바쁜 사서처럼 단 시간에 책 찾기 완료
'반지의 제왕', '어스시의 마법사', '나니아 연대기' 순으로 정확한 추천
100만 권 중 단 10권만 실제 확인해도 최상의 결과
바로 이 '똑똑한 사서'의 방식이 MUVERA의 핵심입니다. 이제 기술적으로 어떻게 구현되는지 살펴보겠습니다.
MUVERA 검색 기술 핵심 요약
MUVERA는 검색의 오랜 딜레마인 '속도 vs 정확도'를 해결한 검색 기술입니다. 핵심은 고정 차원 인코딩(Fixed Dimensional Encodings, FDE)이라는 '똑똑한 바코드' 시스템입니다.
검색 기술의 근본적 딜레마
컴퓨터는 글을 숫자 묶음인 '벡터'로 변환해 이해합니다. 벡터화 방식은 두 가지입니다: 단일 벡터는 빠르지만 문서의 복잡한 의미를 놓칩니다. 다중 벡터는 정확하지만 계산 비용이 기하급수적으로 증가해 실시간 서비스가 불가능했습니다. 메모리 사용량이 수십 배 늘어나고, 모든 벡터 쌍을 비교하는 'Chamfer 유사도' 계산이 너무 복잡했기 때문입니다.
💡 쉬운 비유로 이해하기
단일 벡터: 책 한 권을 한 문장으로 요약
예: "반지의 제왕은 호빗의 영웅적 모험 이야기"
✓ 빠른 검색
✗ 세부 정보 손실
다중 벡터: 책 한 권을 챕터별 여러 문장으로 요약
예: "1장: 프로도의 평화로운 일상", "2장: 간달프의 방문"...
✓ 풍부하고 정확한 정보
✗ 검색 시간 매우 오래 걸림
MUVERA의 혁신적 해결책
구글은 '고정 차원 인코딩(FDE)'으로 이 문제를 해결했습니다. 복잡한 다중 벡터를 '똑똑한 바코드'로 압축하는 방식입니다.
MUVERA의 3단계 작동 방식
- 1압축 단계: 모든 문서의 다중 벡터를 FDE라는 '똑똑한 바코드'로 변환
- 2빠른 검색: 바코드끼리 비교하여 유사한 후보들을 빠르게 선별
- 3정밀 재평가: 선별된 후보들만 원본 다중 벡터로 최종 순위 결정
결과적으로 다중 벡터의 정확도를 유지하면서 단일 벡터만큼 빠른 검색이 가능해졌습니다.
성능 검증 결과
구글 논문(Laxman Dhulipala 외, 2024)에 따르면, MUVERA는 BEIR 벤치마크에서 다음 성과를 달성했습니다.
*BEIR: 정보 검색 시스템 성능 평가 국제 표준. 질의응답, 사실 확인 등 18개 검색 작업 중 6개로 검증.
MUVERA 기술의 핵심 혁신은 정확도 손실 범위를 수학적으로 보장한다는 점입니다. 기존 방법들이 추측에 의존했다면, MUVERA는 "몇 퍼센트 오차 범위 내에서 결과를 보장한다"고 증명할 수 있습니다.
구글의 차세대 검색 기술 MUVERA, 어디에 적용되나요?
MUVERA는 구글의 핵심 검색 기술을 발전시키는 연구로, 구글 검색과 AI 검색 모두에 적용될 잠재력이 있습니다. 구글의 논문과 공식 아티클에서는 특정 제품 적용을 명시하지 않고, 정보 검색의 근본적 효율성 개선에 초점을 맞추고 있습니다.
구글 AI 검색 (AI 개요 등)
AI 검색은 사용자 의도를 깊이 이해하고 여러 문서 정보를 종합해야 하므로 ColBERT 같은 다중 벡터 모델이 필수입니다. MUVERA는 이 과정의 막대한 계산 비용과 느린 속도를 획기적으로 개선하므로, 가장 직접적인 적용 대상입니다.
일반 구글 검색
일반 구글 검색도 이미 시맨틱 검색(단어의 표면적 의미가 아닌 문맥과 의도를 파악하는 검색 방식)을 광범위하게 사용합니다. MUVERA를 통해 검색 결과의 관련성을 높이고, 복잡한 질문에도 더 빠르고 정확한 답변을 제공할 수 있습니다.
MUVERA는 자동차의 '신형 고효율 엔진'과 같은 핵심 기반 기술입니다. 일반 세단(일반 검색)에서는 연비와 성능을, 고성능 스포츠카(AI 검색)에서는 속도를 극대화할 수 있습니다.
MUVERA의 등장과 상용화, 마케터에게 주는 시사점은?
검색 기술의 발전은 본질적으로 콘텐츠와 그 콘텐츠를 찾는 사람 사이의 간격을 좁혀주는 데 있습니다. MUVERA는 사용자의 복잡하고 미묘한 의도까지도 정확히 파악하여, 진정으로 도움이 되는 콘텐츠를 찾아주는 능력을 크게 향상시켰습니다. 구글은 이 기술의 실용성을 입증하기 위해 오픈소스 구현체를 GitHub에 공개하며 상용화 가능성을 제시했습니다.
이러한 변화는 마케팅 생태계에 명확한 분기점을 만듭니다. 사용자의 실제 문제를 해결하고 진정한 가치를 제공하는 양질의 콘텐츠로 승부하는 이들에게는 전례 없는 기회가 됩니다. 반면, 키워드 스터핑이나 링크 조작 등의 편법으로 검색 엔진을 속이며 단기적 성과를 추구해온 사람들에게는 심각한 위기가 될 것입니다.
이런 변화에 발맞춘 GEO 시대의 콘텐츠 전략에 대해 궁금하시다면 이어서 아래 아티클을 읽어 보시길 바랍니다.
[이어서 읽으면 좋은 아티클]
GEO 최적화를 위한 콘텐츠 전략(학술적 근거 + 예시 포함)
참고문헌
주요 출처
- [1] Jayaram, R., & Dhulipala, L. (2025, June 25). MUVERA: Making multi-vector retrieval as fast as single-vector search. Google Research Blog.https://research.google/blog/muvera-making-multi-vector-retrieval-as-fast-as-single-vector-search/
- [2] Dhulipala, L., Hadian, M., Jayaram, R., Lee, J., & Mirrokni, V. (2024, May 29).MUVERA: Multi-Vector Retrieval via Fixed Dimensional Encodings. arXiv preprint arXiv:2405.19504.https://arxiv.org/abs/2405.19504
