# Kagi 블루퍼스 – 잘못된 검색 결과 모음

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- Type: GN+
- Author: [neo](https://news.hada.io/@neo)
- Published: 2025-11-17T06:37:22+09:00
- Updated: 2025-11-17T06:37:22+09:00
- Original source: [help.kagi.com](https://help.kagi.com/kagi/bloopers/)
- Points: 1
- Comments: 1

## Topic Body

- **Kagi 검색엔진**이 생성한 예상치 못한 **유머러스한 검색 결과 사례**를 모은 페이지  
- 검색 품질 향상을 위해 노력하지만, **복잡한 검색 시스템의 특성상** 가끔 엉뚱한 결과가 발생함  
- ‘NZ Dollar to US’, ‘Hacker’, ‘1337 in French’, ‘Half pony’ 등 **실제 사용자 제보 이미지**가 포함됨  
- 일부 사례는 **Discord, Mastodon, X(트위터)** 등 커뮤니티에서 공유된 내용으로 구성  
- 사용자가 직접 **재미있는 검색 결과를 제보할 수 있는 이메일 링크** 제공  

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### Kagi Bloopers 개요
- Kagi는 최고의 검색 품질을 제공하기 위해 노력하지만, **사람이 만든 복잡한 시스템**이기에 가끔 **웃음을 유발하는 결과**가 나타남  
  - 이러한 사례를 모아 ‘**Bloopers**’ 페이지로 공개  
  - 사용자들이 즐길 수 있도록 구성되어 있으며, 직접 제보도 가능  

### 주요 블루퍼 사례
- **NZ Dollar to US**: Discord에서 처음 공유된 이미지로, 환율 관련 검색 결과가 엉뚱하게 표시된 사례  
- **Hacker**: Mastodon에서 공유된 결과 이미지 포함  
- **1337 in French**: X(트위터)에서 공유된 스크린샷으로, 숫자 ‘1337’의 프랑스어 해석이 잘못된 예시  
- **Half pony**: Discord에서 제보된 결과로, 검색어 해석 오류 사례  
- **1Password password generator**: X에서 공유된 이미지로, 비밀번호 생성기 관련 검색 결과의 오작동 예시  
- **Corporation**: X에서 공유된 결과로, 기업 관련 검색에서 발생한 잘못된 매칭  
- **Pop OS**: Discord에서 공유된 Pop!_OS 관련 검색 결과 오류  
- **NAD amplifiers**: Leo Fabriek이 공유한 NAD C368 앰프 검색 결과 이미지  

### 사용자 참여
- 페이지 하단에서 **“Share a blooper”** 섹션을 통해 사용자가 직접 **재미있는 검색 결과를 이메일로 제보**할 수 있음  
- 제보 이메일 주소는 **esra@kagi.com**으로 명시됨  

### 기타 정보
- 각 사례는 원본 출처(Discord, Mastodon, X 등)가 명확히 표기되어 있음  
- 페이지 상단에는 **Kagi Docs 내 다른 섹션 링크**가 포함되어 있으나, 본문은 블루퍼 사례 중심으로 구성됨  
- GitHub 링크를 통해 **문서 수정 제안**도 가능함

## Comments



### Comment 46385

- Author: neo
- Created: 2025-11-17T06:37:22+09:00
- Points: 1

###### [Hacker News 의견](https://news.ycombinator.com/item?id=45936964) 
- 제목이 "Search Results Gone Wrong"이라길래, 이 기회에 Kagi의 **“More results” 기능 버그**를 다시 언급하고 싶음  
  이 기능은 추가 결과를 보여줘야 하는데, 실제로는 **같은 결과를 반복**해서 보여줌  
  6개월 전에 버그로 보고했고, 곧 수정될 거라 했지만 아직 그대로임  
  최근 다시 확인했더니 “중복 제거가 생각보다 어렵다”는 답변을 받았음  
  캐싱 구조와 상위 소스 처리 방식 때문에 dedupe가 복잡하다고 함  
  하지만 URL 리스트 중복 제거가 그렇게 어려운 일이라고는 믿기 힘듦  
  검색 엔진의 핵심 기능인데 왜 이렇게 오래 걸리는지 모르겠음  
  [버그 리포트 링크](https://kagifeedback.org/d/7022-clicking-more-results-yields-lots-of-duplicates)
  - FAQ를 보면 Kagi가 결과를 적게 주는 이유가 **랭킹 품질이 너무 좋아서**라고 설명함  
    ([FAQ 링크](https://help.kagi.com/kagi/faq/faq.html#why-does-kagi-return-so-few-results))  
    하지만 이건 약간 **자만심**처럼 느껴짐. 혹은 다른 이유가 있을지도 모름  
    예전에 읽은 [search-timeline 아카이브 글](https://archive.org/details/search-timeline)이 떠오름.  
    여러 검색 엔진이 왜 결과 페이지를 제한하는지 의문을 제기하는 글이었음
  - Reddit에서도 비슷한 문제를 겪고 있음  
    스크롤을 내려 더 많은 글을 불러오면 이전 페이지의 글이 **80% 이상 중복**되어 나옴  
    아마 old.Reddit이나 RES 관련 버그일 듯하지만, 덕분에 Reddit을 덜 하게 됨

- “순수한 숫자와 프랑스어는 양립 불가”라는 말이 있었는데, 정말 그렇다고 생각함
  - 프랑스어 숫자 표현은 정말 **기묘한 구조**임  
    예를 들어 “60-10-8”, “4-20” 같은 식으로 표현함  
    1999년은 “천, 아홉백, 네 스무 개, 열, 아홉” 같은 식으로 읽음  
    프랑스어를 10년 넘게 배웠지만, 숫자 체계는 여전히 신기함

- 완전한 실수는 아니지만 흥미로운 경험이 있었음  
  Veterans Day에 Kagi에서 “veterans day 2025”를 검색했더니  
  답변이 “= today”라고 나와서 순간 놀랐음

- 첫 번째 blooper는 “시간 == 돈”이라는 사실을 잊은 듯함

- 잠깐 불평하자면, 이 글들 중 **진짜 검색 결과는 하나도 없음**  
  (물론 웃기긴 함)
  - 그래도 사람들이 뭔가를 검색했고, 그게 결과로 나온 거니까  
    그걸 검색 결과라고 부를 수밖에 없음

- “spaceweather”를 검색했더니 뉴햄프셔의 East Derry 날씨가 나왔음  
  우주와는 전혀 상관없는데, 아마 **우주비행사 Alan Shepherd**가 그 지역 출신이라 그런 듯함

- “Pop os”를 검색했더니 코코스 제도의 2004년 인구 추정치가 나왔음  
  [관련 링크](https://www.axl.cefan.ulaval.ca/pacifique/cocos-ile.htm)
  - 사실은 노르웨이 Innlandet 지역의 **Os 마을 인구**를 잘못 매칭한 것 같음

- Kagi가 **유료로 쓸 가치가 있는지** 궁금함
  - 나는 꽤 만족하고 있음. 다른 검색 엔진을 쓰고 싶다는 생각이 안 듦  
    만약 Kagi가 사라진다면 뭘 써야 할지 모르겠음
  - **도메인 차단 기능** 덕분에 Medium이나 UserBenchmark 같은 사이트를 걸러낼 수 있어서 좋음
  - 다만, 구독료의 일부가 **러시아 정부로 간다**는 점은 알아둬야 함  
    [관련 글](https://ounapuu.ee/posts/2025/07/17/kagi/)
  - 아내와 함께 **듀오 패키지**를 사용 중임  
    글을 많이 쓰고 출처를 자주 찾아야 해서, Google이나 DDG보다 **스팸이 적고 깔끔함**  
    1년 정도 써보고 계속 쓸지 결정할 예정임
  - 완전히 Google을 대체했음. AI 검색도 괜찮지만 **강제하지 않는 점**이 마음에 듦

- LLM 시대에 Kagi가 여전히 가치가 있는지 궁금함  
  내 이해로는 여러 검색 제공자의 결과를 **집계**하는 구조임
  - 맞음. Kagi는 **신뢰할 수 있는 출처 정보**를 제공함  
    예를 들어 Gemini로 식물학 질문을 했을 때, 문장 표현이 조금만 달라도  
    서로 **모순된 답변**을 내놓았음  
    블로그 스팸을 인용했기 때문인데, Kagi처럼 출처가 명확했다면 쉽게 걸러낼 수 있었을 것임
  - LLM이 좋은 것처럼 말하지만, 사실 그 자체가 문제라고 생각함
  - Kagi Assistant는 다른 LLM 챗앱의 **상위 호환**임  
    자체 검색 백엔드와 통합되어 있어서 더 풍부한 결과를 제공함
  - 검색 엔진의 가치를 이해하지 못한다면,  
    서로 다른 검색 엔진의 상대적 가치도 이해하기 어려울 것임