Kagi 블루퍼스 – 잘못된 검색 결과 모음

 (help.kagi.com)
1P by GN⁺ | ★ favorite | 댓글 1개
  • Kagi 검색엔진이 생성한 예상치 못한 유머러스한 검색 결과 사례를 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 이미지가 포함됨
  • 일부 사례는 Discord, Mastodon, X(트위터) 등 커뮤니티에서 공유된 내용으로 구성
  • 사용자가 직접 재미있는 검색 결과를 제보할 수 있는 이메일 링크 제공

Kagi Bloopers 개요

  • Kagi는 최고의 검색 품질을 제공하기 위해 노력하지만, 사람이 만든 복잡한 시스템이기에 가끔 웃음을 유발하는 결과가 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 제보할 수 있음
  • 제보 이메일 주소는 esra@kagi.com으로 명시됨

기타 정보

  • 각 사례는 원본 출처(Discord, Mastodon, X 등)가 명확히 표기되어 있음
  • 페이지 상단에는 Kagi Docs 내 다른 섹션 링크가 포함되어 있으나, 본문은 블루퍼 사례 중심으로 구성됨
  • GitHub 링크를 통해 문서 수정 제안도 가능함

함께 보면 좋은 글 β

GN⁺   [-]
Hacker News 의견

  • 제목이 "Search Results Gone Wrong"이라길래, 이 기회에 Kagi의 “More results” 기능 버그를 다시 언급하고 싶음
    이 기능은 추가 결과를 보여줘야 하는데, 실제로는 같은 결과를 반복해서 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

    • FAQ를 보면 Kagi가 결과를 적게 주는 이유가 랭킹 품질이 너무 좋아서라고 설명함
      (FAQ 링크)
      하지만 이건 약간 자만심처럼 느껴짐. 혹은 다른 이유가 있을지도 모름
      예전에 읽은 search-timeline 아카이브 글이 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 중복되어 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 구조임
      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 Shepherd가 그 지역 출신이라 그런 듯함

  • “Pop os”를 검색했더니 코코스 제도의 2004년 인구 추정치가 나왔음
    관련 링크

    • 사실은 노르웨이 Innlandet 지역의 Os 마을 인구를 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 간다는 점은 알아둬야 함
      관련 글
    • 아내와 함께 듀오 패키지를 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 점이 마음에 듦

  • LLM 시대에 Kagi가 여전히 가치가 있는지 궁금함
    내 이해로는 여러 검색 제공자의 결과를 집계하는 구조임

    • 맞음. Kagi는 신뢰할 수 있는 출처 정보를 제공함
      예를 들어 Gemini로 식물학 질문을 했을 때, 문장 표현이 조금만 달라도
      서로 모순된 답변을 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 호환임
      자체 검색 백엔드와 통합되어 있어서 더 풍부한 결과를 제공함
    • 검색 엔진의 가치를 이해하지 못한다면,
      서로 다른 검색 엔진의 상대적 가치도 이해하기 어려울 것임
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