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스위스 요리 음료
리벨라(Rivella)는 탄산을 곁들인 스위스의 음료로서 스위스 전역에서 가장 인기 있는 음료이다.
사과 주스도 즐기는데 사과주 형태로 나오기도 한다.
와인도 대중적이다. 많은 지방에서 생산되는데 각 언어권마다 선호하는 종류가 다르다. 리슬링과 실바너 종을 교배한 백포도주는 독일어권 스위스 지역에서 생산되며 샤살라(Chasselas)는 프랑스어권 지역에서 만든다. 적포도주인 피노 누아(Pinot Noir)는 두 언어권에서 모두 즐겨 찾는다. 이탈리아어권에서는 메를로가 인기있다.
스위스에서 맥주와 와인은 17살 이상이면 살 수 있다. 하지만 증류된 알코올을 포함하는 것은 20세 이상만 살 수 있다. 술문화를 접하며 사회에 적응하는 것은 스위스 사회에서 흔한 일이기 때문에 거의 대부분의 아이들은 14살 정도면 한 번쯤 알코올의 맛을 보게 된다.
초콜릿 음료인 오보말타인(Ovomaltine)은 미국에서 오발타인(Ovaltine)이라고 부르는데 스위스에서 유래한 것이며 계속해서 인기 상승세를 달리고 있다. 특별히 젊은이들 사이에서 인기가 있으며 음료 이외에도 빵 위에 발라서 먹는 것도 흔하다.
최적화
최적화(最適化, 문화어: 최량화)는 다음을 가리키는 말이다:
경제의 최적화에 대해 논하려면, 효용 또는 효율성을 참조하라.
프로그램 최적화
프로그램 최적화(영어: program optimization) 또는 소프트웨어 최적화(영어: software optimization)는 컴퓨터 과학에서 시스템을 수정하여 어떠한 면의 작업을 더 효과적이고 자원을 덜 사용하도록 만드는 작업을 말한다. 이를테면, 컴퓨터 프로그램을 더 빠르게 실행하거나 기억 장치나 자원을 덜 차지하게 하거나, 전력을 덜 쓰게 함으로써 최적화할 수 있다. 이러한 시스템은 인터넷과 같은 완전한 네트워크나 컴퓨터의 연결을 통해 하나의 컴퓨터 프로그램으로 실행될 수 있다.
프로그램 최적화 기본
계산 작업은 여러 방식에 따라 효율성이 달라진다. 이를테면, 1에서 N까지의 모든 정수를 합하는 다음의 C 코드를 보라.
아래의 코드는 수학 공식을 사용하여 다시 구성한 것이다: (산술 오버플로우가 없다는 가정 아래)
그러므로, 자동으로 완료되는 최적화는 비록 둘 다 기능이 똑같이 수행되지만 계산하기에 더 효과적인 방식을 채택하는 것이다. 그러나 성능 상의 중대한 개선은 실제 문제만 해결하고 부가되는 기능을 제거함으로써 이룩할 수 있다.
최적화는 언제나 명백하거나 직관적인 과정인 것은 아니다. 위의 예시에서 '최적화된' 버전은 원래의 소프트웨어보다 실제로 더 느리게 동작할 수도 있다. 이를테면 N이 작고 컴퓨터가 나누기, 곱셈보다 더하기, 루프 함수를 수행하는 쪽이 더 빠르다면 말이다.
쿰란
키르벳 쿰란 또는 간단히 쿰란(Qumran, Hebrew: חירבת קומראן, Khirbet Qumran)는 사해 서안 지구에서 북서쪽으로 들어간 건조한 평원이며, 칼리아(Kalia) 키부츠 옆에 있다.
쿰란 에세네파 주거지역
아마 이곳은 요한 히르카노스 하에 있던 시절인 134-104 BCE에 세워졌을 것이며, 많은 다른 통치(70년 티투스 황제의 예루살렘의 멸망을 포함해서)를 겪으면서 유지되어 왔다. 쿰란은 사막 언덕의 동굴들 속 질그릇 항아리에서 사해문서들이 발견된 곳에서 가장 가까운 주거지로 유명하다.
사해의 북서쪽에 있는 쿰란은 사해사본을 기록한 엣센파 사람들의 주거지역이 있었다. 이 지역은 1951∼1956년에 발견되었으며 폐허 속의 주건물은 폭 27m, 길이 44m 정도로 석고가 거칠게 발라져 있는 큰돌로 만들어졌다. 북쪽에는 수비탑이 있으며 부엌과 붙어있는 식당에서는 1,000여점의 토기가 발견되었다.
쿰란 사해문서들이 발견된 동굴
쿰란 주변 동굴에서는 두루마리 형태로 잘 보존되어 있는 사해사본이 발견되었는데 이들중 약 1/4이 구약사본이며 나머지는 구약주석, 신학서, 쿰란공동체의 규율집들로써 대부분 양피가죽이나 파리루그우에 고대 히브리어로 적어놓은 것들이다.사해구약사본은 현존하는 구약사본들 중에서 가장 오래된 것이며 에스더서만을 제외하고는 구약의 모든 책들이 전부 포함되어 있다.
윤호중
윤호중(尹昊重, 1963년 3월 27일~)은 대한민국의 정치인이다. 제17·19·20·21·22대 국회의원이다. 제5대 행정안전부 장관이다.
윤호중 생애
경기도 가평군에서 출생하여 가평초, 가평중을 나왔으며, 춘천고등학교를 거쳐 서울대학교 철학과를 졸업하였다. 서울대 재학 시절 인문대학보 지양의 편집장과 학원자율화추진위원회에서 활동하였으며, 서울대 민간인 감금 폭행 사건에 연루되어 투옥되기도 하였다. 경기도 구리시에서 17대 총선과 19대 총선, 20대 총선, 21대 총선에서 당선된 4선의 국회의원으로 더불어민주당 원내대표를 거쳐 비상대책위원장을 맡은 바 있다.
17대 국회에서는 국회 건설교통, 보건복지, 여성가족, 행정자치위원, 통일외교통상위원과 정치개혁특위 간사를 지냈고, 19대 국회에서는 기획재정위원회 간사와 서민주거복지특별위 간사 그리고 예산결산특별위원, 국제경기지원특위 위원으로 활동하였고, 20대 국회에서도 기획재정위원, 환경노동위원, 국토교통위원, 예산결산특별위원회 간사를 거쳐 21대 국회에서는 법제사법위원장과 운영위원장을 맡았으며, 국방위원, 외교통일위원으로 활동하였고, 22대 국회에 들어와서는 기획재정위원으로 활동하고 있다.
윤호중 생애
1988년 평화민주당 기획조정실 간사로 정당활동을 시작하여 김대중 대통령 비서실 국장을 지내고 당 부대변인도 맡았다. 국회에 진출한 후 당의 원내정책부대표, 대변인, 홍보기획위원장, 전략기획위원장, 민주정책연구원 부원장, 수석사무부총장을 거쳐 사무총장과 디지털소통본부장, 더불어성장본부장, 유능한경제정당위원회 기획위원장 등을 역임했다. 2010년 지방선거에서 당의 협상대표로 야5당연대를 성사시켰고, 2012년 대선에서도 문재인 후보와 안철수 후보의 후보단일화 협상에 참여했다. 2016년 8월 29일에는 추미애 대표에 의해 더불어민주당 정책위의장으로 임명됐으며, 2017년 대선에서는 문재인 대통령후보의 정책본부장으로 활동하고 집권후 국정자문위원회 기획분과위원장을 역임하고, 이해찬 대표 체제에서 당 사무총장으로서 21대 총선을 지휘, 180석의 승리를 이뤄냈다. 2021년 4월 176명 소속 국회의원중 104명의 지지로 원내대표에 피선되었는데, 이는 더불어민주당 원내대표 경선사상 최다득표이기도 하다. 2022년 대선 패배 직후 원내대표직에서 물러나 비상대책위원장으로서 제8회 전국동시지방선거를 지휘하였다. 그후 1기 이재명 대표체제(2022-24년)에서 당 통일외교안보자문회의 의장과 헌법개정특별위원회 위원장을 맡기도 했다. 2025년 21대 대통령선거에서는 이재명 후보의 경선선대위의 선대위원장에 이어 본선 당중앙선대위에서는 총괄선거대책본부장을 맡아 선거승리를 이끌어냈다.
윤호중 생애
의원외교활동으로는 한일의원연맹에 가입하여 활동하여 왔으며, 연맹의 사회문화위원장, 운영위원장, 간사장을 역임하고 현재 고문을 맡고 있다. 20대 국회에서는 한-아르메니아의원친선협회장, 21대 국회에서는 한-태국의원친선협회장을 역임하였으며, 22대 국회에서는 한-인도의원친선협회장으로 활동하고 있다.
이재명 정부 출범 이후 행정안전부 장관에 임명되었다.
윤호중 의정 활동
2004년 5월 30일~2008년 5월 29일: 제17대 국회의원(경기 구리시, 열린우리당→대통합민주신당→통합민주당, 초선)
2004년 6월~2006년 6월: 제17대 국회 전반기 건설교통위원회 위원
2004년 6월~2006년 6월: 제17대 국회 보건복지위원회 위원
2004년 6월~2006년 6월: 제17대 국회 여성위원회 위원
2005년 6월~2006년 6월: 제17대 국회 전반기 중국고구려사왜곡대책특별위원회 위원
2006년 7월~2008년 5월: 제17대 국회 후반기 예산결산특별위원회 위원
2007년 4월~2007년 8월: 제17대 국회 후반기 국회운영위원회 위원
2006년 7월~2008년 5월: 제17대 국회 후반기 행정자치위원회 위원
2006년 7월~2008년 5월: 제17대 국회 후반기 정치관계법특별위원회 위원
제17대 국회 선진교통문화정착을 위한 의원모임 간사
제17대 국회 한·요르단 의원친선협회 부회장
윤호중 의정 활동
2012년 5월 30일~2016년 5월 29일: 제19대 국회의원(경기 구리시, 민주통합당→민주당→새정치민주연합→더불어민주당, 재선)
2012년 7월~2014년 5월: 제19대 국회 전반기 기획재정위원회 위원
2013년 8월~2014년 5월: 제19대 국회 전반기 예산결산특별위원회 위원
2014년 6월~2016년 5월: 제19대 국회 후반기 기획재정위원회 간사
2016년 5월 30일~2020년 5월 29일: 제20대 국회의원(경기 구리시, 더불어민주당, 3선)
2016년 6월~2018년 5월: 제20대 국회 전반기 기획재정위원회 위원
2018년 7월~2018년 9월: 제20대 국회 후반기 예산결산특별위원회 간사
2018년 7월~2018년 10월: 제20대 국회 후반기 환경노동위원회 위원
2018년 10월~2020년 5월: 제20대 국회 후반기 국토교통위원회 위원
윤호중 의정 활동
2020년 5월 30일~2024년 5월 29일: 제21대 국회의원(경기 구리시, 더불어민주당, 4선)
2020년 6월~2021년 7월: 제21대 국회 전반기 법제사법위원회 위원장
2020년 7월~2024년 5월: 국가재조포럼 구성의원
2021년 4월~2022년 3월: 제21대 국회 전반기 정보위원회 위원
2021년 4월~2021년 7월: 제21대 국회 전반기 국회운영위원회 위원
2021년 7월~2022년 4월: 제21대 국회 전반기 국회운영위원회 위원장
2021년 8월~2022년 5월: 제21대 국회 전반기 국방위원회 위원
2022년 7월~2024년 5월: 제21대 국회 후반기 외교통일위원회 위원
2023년 10월~2023년 11월: 제21대 국회 헌법재판소장(이종석) 임명동의에 관한 인사청문 특별위원회 위원장
윤호중 범죄전력
1984년 10월 4일 서울특별시 경찰국은 윤호중을 지명수배했다고 발표했다.
1985년 6월 28일 폭력행위등처벌에관한법률위반 죄로 징역 10월이 선고되었다. 1987년 7월 10일 특별복권되었다.
1995년 3월 음주운전을 하다 경찰에 적발되었다.
1995년 5월 15일 서울서부지방법원은 윤호중에게 도로교통법위반 죄로 벌금 70만원 형을 선고하였다.
구리시는 2007년 하반기부터 개발제한구역인 구리시 토평동 일원 약 1,721,000㎡에 ‘구리월드디자인시티'를 조성하기 위한 사업계획을 추진하였고, 개발제한구역 해제를 위해 경기도의 심의를 거친 후 2013년 2월 21일 국토교통부에 도시·군관리계획변경 결정을 신청하였다. 개발제한구역 해제 여부에 대한 결정권자인 국토교통부장관이 개발제한구역 해제를 위한 관리계획변경을 결정하기 위해서는 중앙도시계획위원회의 심의를 거쳐야 하고, 중앙도시계획위원회는 2013년 12월 5일부터 2014년 12월 18일까지 총 6회에 걸쳐 위 관리계획변경안을 심의하면서 그때마다 ‘여러 조건을 보완 후 재심의'하는 내용의 의결을 하였다.
윤호중 범죄전력
중앙도시계획위원회는 2015년 3월 19일 구리월드디자인시티 사업과 관련하여 ‘수정제시안 조건부 의결'을 하였다.
중앙도시계획위원회의 위 조건부 의결만으로는 구리월드디자인시티 사업에 관한 개발제한구역이 해제되지 아니하고, 조건부 의결에 부가된 조건 사항들이 이행된 다음 국토교통부장관의 개발제한구역 해제 고시가 있어야 비로소 개발제한구역의 해제가 이루어짐에도 불구하고, 윤호중은 2015년 3월 하순경부터 같은 해 4월 2일까지 구리시 수택1동 돌다리 사거리 등 구리시내 주요 도로 12곳에 “구리월드디자인시티 그린벨트 해제! 시민여러분의 승리입니다. 새정치민주연합 구리시지역위원회”라는 내용이 기재된 현수막을 게첩하였다.
이로써 윤호중은 당선될 목적으로 자신의 행위 등에 관하여 허위의 사실을 공표하였다.
2017년 4월 5일 의정부지방법원은 공직선거법위반 죄로 윤호중에게 벌금 800,000원을 선고하였다.
목적 파일
컴퓨터 과학에서 목적 코드(object code) 또는 목적 파일은 컴파일러나 어셈블러가 소스 코드 파일을 컴파일링 또는 어셈블링해서 생성하는 파일이다. 목적 파일들은 기계어나 혹은 이에 준하는 RTL과 같은 이진 코드로 이루어져 있다. 링커는 여러 개의 목적 파일을 묶어 커널과 연결함으로써 실행 파일을 만들거나, 혹은 라이브러리를 만들어내는 데에 쓰인다. 목적 파일에서 필수적인 요소는 기계어(컴퓨터의 CPU가 직접 실행하는 코드)이다. 임베디드 시스템을 위한 목적 파일들은 기계어 이외에는 아무것도 포함하고 있지 않다. 그러나 목적 파일들은 또한 링크나 디버그를 위해 런타임 정보, 릴로케이션 정보, 프로그램 심볼의 코드로 사용하는 데이터를 포함한다.
목적 파일 잘 알려진 목적 파일 포맷
목적 파일 포맷은 목적 코드와 관련 데이터의 저장을 위해 쓰이는 컴퓨터 파일 포맷이다.
각기 다른 수많은 목적 파일 포맷이 있다. 원래는 개별 종류의 컴퓨터가 저만의 고유 포맷을 소유했으나 유닉스와 기타 포팅된 운영 체제가 출현하면서 COFF, ELF와 같은 일부 포맷들이 정의되어 여러 종류의 시스템에 쓰이게 되었다. 동일한 파일 포맷이 링커 입력과 출력으로서 모두 쓰일 수 있으며, 이러한 까닭에 라이브러리와 실행 파일 포맷으로서 사용될 수 있다.
컴파일러 최적화
컴파일러 최적화(optimizing compiler)는 컴파일러에서 출력되는 실행 프로그램의 효율성을 최적화하는 과정을 말한다. 일반적으로 프로그램의 실행 속도를 최대화하거나 프로그램이 차지하는 메모리의 양을 최소화하기 위해 많이 이용된다. 휴대용 컴퓨터가 성장함에 따라 프로그램에 의해 소비되는 전력을 최소화하는 것도 고려된다.
컴파일러 최적화 역사
1960년대 초기 컴파일러들은 단순히 코드를 올바르게 또는 효율적으로 컴파일함으로써 컴파일 시간을 최소화하는 것이 주된 관심사였다. 초기의 저명한 최적화 컴파일러 가운데 하나는 BLISS(1970년)의 것이었으며 1975년 최적화 컴파일러의 디자인에 기술되었다. 1980년대 즈음에 컴파일러를 최적화하는 것은 어셈블리어로 프로그래밍할 필요가 없을 정도로 효율적이었다.
검색 엔진 최적화
검색 엔진 최적화(영어: search engine optimization, SEO)는 웹사이트나 웹 페이지로의 웹사이트 트래픽의 품질과 양을 검색 엔진으로부터 개선하는 과정이다. SEO는 직접 트래픽, 추천 트래픽, 소셜 미디어 트래픽 또는 유료 트래픽보다는 무상 검색 트래픽(오가닉 결과로 일반적으로 불림)을 목표로 한다.
오가닉 검색 엔진 트래픽은 이미지 검색, 비디오 검색, 학술 검색, 뉴스 검색, 특정 산업 수직 검색 엔진, 대규모 언어 모델 등 다양한 종류의 검색에서 발생한다.
인터넷 마케팅 전략으로서 SEO는 검색 엔진이 작동하는 방식, 검색 엔진 결과를 결정하는 알고리즘, 사람들이 무엇을 검색하는지, 검색 엔진에 입력되는 실제 검색어 또는 키워드, 그리고 타겟 잠재 고객이 선호하는 검색 엔진을 고려한다. SEO는 웹사이트가 검색 엔진으로부터 더 많은 방문자를 유치하고 검색 엔진 결과 페이지(SERP)에서 더 높은 순위를 차지하도록 돕는 것을 목표로 방문자를 전환하거나 브랜드 인지도를 구축한다.
검색 엔진 최적화 역사
웹마스터와 콘텐츠 제공자들은 최초의 검색 엔진들이 초기 웹을 분류하기 시작한 1990년대 중반부터 웹사이트를 검색 엔진에 최적화하기 시작했다. 처음에는 웹마스터들이 페이지의 주소 또는 URL을 다양한 검색 엔진에 제출하면, 검색 엔진은 웹 크롤러를 보내 해당 페이지를 크롤링하고, 다른 페이지로의 링크를 추출하며, 페이지에서 찾은 정보를 반환하여 색인하도록 했다.
2004년 전직 산업 분석가이자 현 구글 직원인 대니 설리번의 기사에 따르면, "검색 엔진 최적화"라는 용어는 1997년에 사용되기 시작했다. 설리번은 SEO 전문가인 브루스 클레이를 이 용어를 대중화시킨 최초의 인물 중 한 명으로 꼽는다.
검색 엔진 최적화 역사
초기 버전의 검색 알고리즘은 알리웹과 같은 엔진에서 키워드 메타 태그 또는 인덱스 파일과 같이 웹마스터가 제공한 정보에 의존했다. 메타 태그는 각 페이지의 콘텐츠에 대한 안내를 제공한다. 그러나 메타데이터를 사용하여 페이지를 색인하는 것은 신뢰할 수 없는 것으로 밝혀졌다. 왜냐하면 메타 태그에 있는 웹마스터의 키워드 선택이 사이트의 실제 콘텐츠를 부정확하게 나타낼 수 있었기 때문이다. 부정확하거나 불완전한 메타 태그의 결함 있는 데이터는 페이지가 관련 없는 검색에서 잘못 분류될 가능성을 만들었다.
웹 콘텐츠 제공자들은 검색 엔진에서 좋은 순위를 얻기 위해 페이지의 HTML 소스 내 속성을 조작하기도 했다. 1997년까지 검색 엔진 설계자들은 웹마스터들이 검색 엔진에서 순위를 높이려고 노력하며 일부 웹마스터들은 과도하거나 관련 없는 키워드로 페이지를 채워 검색 결과의 순위를 조작하고 있음을 인식했다. 알타비스타 및 인포시크와 같은 초기 검색 엔진은 웹마스터가 순위를 조작하는 것을 방지하기 위해 알고리즘을 조정했다.
검색 엔진 최적화 역사
웹마스터의 통제 내에 있는 키워드 밀도와 같은 요소에 의존함으로써, 초기 검색 엔진은 남용과 순위 조작으로 고통받았다. 사용자에게 더 나은 결과를 제공하기 위해 검색 엔진은 결과 페이지가 파렴치한 웹마스터가 수많은 키워드를 삽입한 관련 없는 페이지가 아닌 가장 관련성 높은 검색 결과를 표시하도록 적응해야 했다. 이는 용어 밀도에 대한 과도한 의존에서 벗어나 의미론적 신호를 평가하는 더 전체론적인 프로세스로 이동하는 것을 의미했다.
검색 엔진은 웹마스터가 조작하기 더 어려운 추가 요소를 고려하여 더 복잡한 순위 결정 알고리즘을 개발함으로써 대응했다.
일부 검색 엔진은 SEO 산업에 접근하여 SEO 컨퍼런스, 웹 채팅, 세미나의 빈번한 후원사이자 손님으로 참여하고 있다. 주요 검색 엔진은 웹사이트 최적화에 도움이 되는 정보와 지침을 제공한다. 구글은 웹마스터가 자신의 웹사이트 색인에 문제가 있는지 여부를 파악하는 데 도움을 주는 사이트맵스 프로그램을 운영하며, 웹사이트로의 구글 트래픽에 대한 데이터도 제공한다. 빙 웹마스터 도구는 웹마스터가 사이트맵과 웹 피드를 제출하고, 사용자가 "크롤링 속도"를 결정하며, 웹 페이지 색인 상태를 추적할 수 있도록 한다.
검색 엔진 최적화 역사
2015년, 구글이 미래 제품의 핵심 기능으로 모바일 검색을 개발하고 홍보하고 있다고 보도되었다. 이에 대응하여 많은 브랜드들이 인터넷 마케팅 전략에 다른 접근 방식을 취하기 시작했다.
2020년대에는 챗GPT, Claude, Perplexity, Gemini와 같은 생성형 인공지능 도구의 등장이 생성형 엔진 최적화 또는 인공지능 최적화라고 불리는 새로운 접근 방식을 탄생시켰다. 이 접근 방식은 대규모 언어 모델(LLM)이 제공하는 AI 생성 답변에 포함될 콘텐츠를 최적화하는 데 중점을 둔다. 이러한 변화는 디지털 마케터들이 콘텐츠 형식, 권위 신호, 그리고 구조화된 데이터가 어떻게 제시되어야 콘텐츠가 더 "프롬프트 친화적"이 될 수 있는지를 재고하게 만들었다. 또한 이러한 각 전술은 Ahrefs가 "구글뿐만 아니라 여러 플랫폼에서 비선형적인 검색 여정을 위해 브랜드의 존재를 최적화하는 것"이라고 설명한 "검색 경험 최적화"의 하위 집합으로 간주되어야 한다고 주장되기도 했다.
검색 엔진 최적화 구글과 SEO 산업의 관계
1998년, 스탠퍼드 대학교의 두 대학원생인 래리 페이지와 세르게이 브린은 웹 페이지의 중요도를 평가하는 수학적 알고리즘에 기반한 검색 엔진 "백럽(Backrub)"을 개발했다. 알고리즘에 의해 계산된 숫자, 즉 페이지랭크는 인바운드 링크의 양과 강도의 함수이다. 페이지랭크는 웹 사용자가 웹을 무작위로 탐색하고 한 페이지에서 다른 페이지로 링크를 따라갈 때 특정 페이지에 도달할 가능성을 추정한다. 사실상 이는 페이지랭크가 높은 페이지가 무작위 웹 탐색자에 의해 도달될 가능성이 높으므로 일부 링크가 다른 링크보다 더 강하다는 것을 의미한다.
검색 엔진 최적화 구글과 SEO 산업의 관계
페이지와 브린은 1998년에 구글을 설립했다. 구글은 단순한 디자인을 좋아하는 증가하는 인터넷 사용자들 사이에서 충성도 높은 추종자를 확보했다. 페이지랭크와 하이퍼링크 분석과 같은 오프 페이지 요소는 온 페이지 요소(키워드 빈도, 메타 태그, 헤딩, 링크 및 사이트 구조 등)와 함께 고려되어 구글이 온 페이지 요소만으로 순위를 결정하는 검색 엔진에서 보았던 조작을 피할 수 있도록 했다. 페이지랭크는 조작하기 더 어려웠지만, 웹마스터들은 이미 잉크토미 검색 엔진에 영향을 미치기 위한 링크 구축 도구와 체계를 개발했으며, 이러한 방법들은 페이지랭크 조작에도 유사하게 적용될 수 있음이 입증되었다. 많은 사이트들은 종종 대규모로 링크를 교환, 구매 및 판매하는 데 중점을 둔다. 이러한 체계 중 일부는 링크 스패밍만을 목적으로 하는 수천 개의 사이트 생성을 포함했다.
검색 엔진 최적화 구글과 SEO 산업의 관계
2004년까지 검색 엔진은 링크 조작의 영향을 줄이기 위해 광범위한 비공개 요소를 순위 결정 알고리즘에 통합했다. 주요 검색 엔진인 구글, 빙, 야후!는 페이지 순위를 매기는 데 사용하는 알고리즘을 공개하지 않는다. 일부 SEO 전문가들은 검색 엔진 최적화에 대한 다양한 접근 방식을 연구하고 개인적인 의견을 공유해왔다. 검색 엔진 관련 특허는 검색 엔진을 더 잘 이해하는 데 정보를 제공할 수 있다. 2005년, 구글은 각 사용자에 대한 검색 결과 개인화를 시작했다. 이전 검색 기록에 따라 구글은 로그인한 사용자를 위한 결과를 만들었다.
검색 엔진 최적화 구글과 SEO 산업의 관계
2007년 구글은 페이지랭크를 전송하는 유료 링크에 대한 캠페인을 발표했다. 2009년 6월 15일, 구글은 링크에 nofollow 속성을 사용하여 페이지랭크 스컬프팅의 영향을 완화하기 위한 조치를 취했음을 공개했다. 구글의 유명 소프트웨어 엔지니어인 맷 커츠는 SEO 서비스 제공업체가 페이지랭크 스컬프팅에 nofollow를 사용하는 것을 막기 위해 구글 봇이 더 이상 nofollow 링크를 동일하게 취급하지 않을 것이라고 발표했다. 이러한 변화의 결과로 nofollow의 사용은 페이지랭크의 증발을 초래했다. 위 문제를 피하기 위해 SEO 엔지니어들은 nofollow 태그를 난독화된 자바스크립트로 대체하여 페이지랭크 스컬프팅을 허용하는 대체 기술을 개발했다. 또한, iframe, 플래시, 자바스크립트 사용을 포함한 여러 솔루션이 제안되었다.
2009년 12월, 구글은 모든 사용자의 웹 검색 기록을 사용하여 검색 결과를 채울 것이라고 발표했다. 2010년 6월 8일, 구글 카페인이라는 새로운 웹 색인 시스템이 발표되었다. 사용자가 뉴스 결과, 포럼 게시물 및 기타 콘텐츠를 이전보다 훨씬 빨리 게시한 후 찾을 수 있도록 설계된 구글 카페인은 구글이 색인을 업데이트하는 방식의 변화로, 이전보다 구글에서 항목이 더 빨리 나타나도록 했다. 구글의 카페인을 발표한 소프트웨어 엔지니어 캐리 그라임스에 따르면, "카페인은 이전 색인보다 웹 검색에서 50% 더 신선한 결과를 제공한다..." 구글 인스턴트, 실시간 검색은 검색 결과를 더욱 시의적절하고 관련성 있게 만들기 위해 2010년 말에 도입되었다. 역사적으로 사이트 관리자들은 검색 순위를 높이기 위해 웹사이트를 최적화하는 데 몇 달 또는 몇 년을 보냈다. 소셜 미디어 사이트 및 블로그의 인기가 증가함에 따라, 주요 엔진은 검색 결과 내에서 신선한 콘텐츠가 빠르게 순위를 차지할 수 있도록 알고리즘을 변경했다.
구글은 콘텐츠 품질을 위한 팬더(2011), 링크 스팸을 위한 펭귄(2012), 자연어 처리를 위한 허밍버드(2013), 질의 이해를 위한 BERT(2019) 등 검색 품질 향상을 위한 수많은 알고리즘 업데이트를 구현했다. 이러한 업데이트는 검색 기술의 지속적인 발전과 스팸 퇴치 및 사용자 경험 개선을 위한 구글의 노력을 반영한다.
2025년 5월 20일, 구글은 AI 모드가 모든 미국 사용자에게 출시될 것이라고 발표했다. AI 모드는 구글이 "쿼리 팬아웃 기술"이라고 부르는 것을 사용하는데, 이는 검색 쿼리를 여러 하위 주제로 분해하여 사용자에게 추가 검색 쿼리를 생성한다.
검색 엔진 최적화 방법
구글, 빙, 브레이브 검색 및 야후!와 같은 주요 검색 엔진은 크롤러를 사용하여 알고리즘 검색 결과에 포함할 페이지를 찾는다. 다른 검색 엔진에 이미 색인된 페이지에서 링크된 페이지는 자동으로 발견되므로 제출할 필요가 없다. 2014년과 2017년에 각각 폐쇄된 두 개의 주요 디렉토리인 야후! 디렉토리와 DMOZ는 모두 수동 제출과 인간 편집자의 검토를 요구했다. 구글은 구글 검색 콘솔을 제공하며, 이를 통해 XML 사이트맵스 피드를 생성하여 무료로 제출할 수 있어 모든 페이지, 특히 자동으로 링크를 따라가도 발견되지 않는 페이지도 확실히 찾을 수 있다. 또한 URL 제출 콘솔도 있다. 야후!는 이전에 클릭당 비용을 지불하여 크롤링을 보장하는 유료 제출 서비스를 운영했지만, 이 관행은 2009년에 중단되었다.
검색 엔진 크롤러는 사이트를 크롤링할 때 여러 요소를 살펴볼 수 있다. 모든 페이지가 검색 엔진에 의해 색인되는 것은 아니다. 사이트의 루트 디렉토리에서 페이지의 거리가 페이지가 크롤링되는지 여부에 영향을 미칠 수도 있다.
검색 엔진 최적화 방법
모바일 기기는 구글 검색의 대부분에 사용된다. 2016년 11월, 구글은 웹사이트 크롤링 방식에 큰 변화를 발표하고 색인을 모바일 우선으로 만들기 시작했는데, 이는 특정 웹사이트의 모바일 버전이 구글 색인에 포함되는 시작점이 된다는 의미이다. 2019년 5월, 구글은 크롤러의 렌더링 엔진을 최신 버전의 크로미엄 (발표 당시 74)으로 업데이트했다. 구글은 크로미엄 렌더링 엔진을 최신 버전으로 정기적으로 업데이트할 것이라고 밝혔다. 2019년 12월, 구글은 크롤러의 User-Agent 문자열을 렌더링 서비스에서 사용하는 최신 Chrome 버전을 반영하도록 업데이트하기 시작했다. 이 지연은 웹마스터가 특정 봇 User-Agent 문자열에 응답하는 코드를 업데이트할 시간을 주기 위함이었다. 구글은 평가를 실행했고 영향이 미미할 것이라고 확신했다.
검색 엔진 최적화 방법
검색 색인에 원치 않는 콘텐츠가 포함되지 않도록 웹마스터는 도메인의 루트 디렉토리에 있는 표준 로봇 배제 표준 파일을 통해 스파이더에게 특정 파일이나 디렉토리를 크롤링하지 않도록 지시할 수 있다. 또한, 페이지는 로봇 전용 메타 태그(일반적으로 <meta name="robots" content="noindex">)를 사용하여 검색 엔진의 데이터베이스에서 명시적으로 제외될 수 있다. 검색 엔진이 사이트를 방문할 때, 루트 디렉토리에 있는 robots.txt가 가장 먼저 크롤링되는 파일이다. robots.txt 파일은 분석되어 로봇에게 어떤 페이지를 크롤링하지 않을지 지시한다. 검색 엔진 크롤러가 이 파일의 캐시된 복사본을 유지할 수 있으므로, 때때로 웹마스터가 크롤링하기를 원치 않는 페이지를 크롤링할 수도 있다. 일반적으로 크롤링이 방지되는 페이지에는 장바구니와 같은 로그인 전용 페이지와 내부 검색 결과와 같은 사용자 전용 콘텐츠가 포함된다. 2007년 3월, 구글은 웹마스터들에게 내부 검색 결과 페이지를 검색 스팸으로 간주하므로 색인화를 막아야 한다고 경고했다.
검색 엔진 최적화 방법
2020년, 구글은 표준을 일몰시키고(그리고 그들의 코드를 오픈 소스화했다) 이제 이를 지시가 아닌 힌트로 취급한다. 페이지가 색인되지 않도록 충분히 보장하려면 페이지 수준 로봇 메타 태그가 포함되어야 한다.
검색 결과 내에서 웹 페이지의 중요도를 높일 수 있는 다양한 방법이 있다. 중요한 페이지에 더 많은 링크를 제공하기 위해 동일한 웹사이트의 페이지 간에 교차 링크를 설정하면 가시성을 향상시킬 수 있다. 페이지 디자인은 사용자가 사이트를 신뢰하고 일단 찾으면 머무르고 싶게 만든다. 사람들이 사이트에서 이탈하면 해당 사이트에 불리하게 작용하며 신뢰성에 영향을 미친다.
검색 엔진 최적화 방법
자주 검색되는 키워드 구문을 포함하여 다양한 검색 쿼리에 관련성 있도록 콘텐츠를 작성하면 트래픽이 증가하는 경향이 있다. 검색 엔진이 자주 다시 크롤링하도록 콘텐츠를 업데이트하면 사이트에 추가적인 가중치를 부여할 수 있다. 웹 페이지의 메타데이터, 즉 제목 태그 및 메타 설명에 관련 키워드를 추가하면 사이트 검색 목록의 관련성이 향상되어 트래픽이 증가하는 경향이 있다. 여러 URL을 통해 접근 가능한 웹 페이지의 URL 정규화를 표준 링크 요소 또는 301 리다이렉트를 통해 수행하면 다른 버전의 URL에 대한 링크가 모두 페이지의 링크 인기도 점수에 포함되도록 할 수 있다. 이는 수신 링크로 알려져 있으며, URL을 가리키고 페이지 링크의 인기도 점수에 포함되어 웹사이트의 신뢰성에 영향을 미칠 수 있다.
검색 엔진 최적화 방법
SEO 기법은 크게 두 가지 범주로 분류할 수 있다. 검색 엔진 회사가 좋은 디자인의 일부로 권장하는 기법("화이트 햇")과 검색 엔진이 승인하지 않는 기법("블랙 햇")이다. 검색 엔진은 후자의 효과를 최소화하려고 노력하며, 그중에는 스팸덱싱이 포함된다. 업계 평론가들은 이러한 방법과 이를 사용하는 전문가들을 화이트 햇 SEO 또는 블랙 햇 SEO로 분류했다. 화이트 햇은 오랫동안 지속되는 결과를 내는 경향이 있는 반면, 블랙 햇은 검색 엔진이 자신들의 행위를 발견하면 결국 일시적 또는 영구적으로 사이트가 차단될 것을 예상한다.
검색 엔진 최적화 방법
SEO 기법은 검색 엔진의 가이드라인을 따르고 속임수가 포함되지 않으면 화이트 햇으로 간주된다. 검색 엔진 가이드라인은 일련의 규칙이나 계명으로 작성되지 않았기 때문에 이는 중요한 구별점이다. 화이트 햇 SEO는 단지 가이드라인을 따르는 것이 아니라 검색 엔진이 색인하고 순위를 매기는 콘텐츠가 사용자가 볼 콘텐츠와 동일하도록 보장하는 것이다. 화이트 햇 조언은 일반적으로 검색 엔진이 아닌 사용자를 위한 콘텐츠를 만들고, 그런 다음 해당 콘텐츠를 온라인 "스파이더" 알고리즘에 쉽게 접근할 수 있도록 하는 것으로 요약된다. 알고리즘의 의도된 목적을 속이려 시도하는 것이 아니다. 화이트 햇 SEO는 여러 면에서 웹 접근성을 촉진하는 웹 개발과 유사하지만, 둘이 동일하지는 않다.
블랙 햇 SEO는 검색 엔진이 승인하지 않거나 속임수를 포함하는 방식으로 순위를 향상시키려 시도한다. 한 가지 블랙 햇 기법은 배경과 유사한 색상, 보이지 않는 div, 또는 화면 밖으로 배치된 숨겨진 텍스트를 사용한다. 또 다른 방법은 사람이 요청하는지 검색 엔진이 요청하는지에 따라 다른 페이지를 제공하는 것으로, 클로킹이라고 알려진 기법이다. 때때로 사용되는 또 다른 범주는 그레이 햇 SEO이다. 이는 블랙 햇과 화이트 햇 접근 방식의 중간으로, 사용된 방법이 사이트가 페널티를 받지 않도록 하면서도 사용자에게 최고의 콘텐츠를 제공하지는 않는다. 그레이 햇 SEO는 전적으로 검색 엔진 순위 향상에 중점을 둔다.
검색 엔진은 블랙 햇 또는 그레이 햇 방법을 사용하는 것으로 발견된 사이트에 대해 순위를 낮추거나 데이터베이스에서 목록을 완전히 제거하는 방식으로 페널티를 부과할 수 있다. 이러한 페널티는 검색 엔진의 알고리즘에 의해 자동으로 적용되거나 수동 사이트 검토를 통해 적용될 수 있다. 한 가지 예로 2006년 2월 구글이 기만적인 관행을 사용하여 BMW 독일과 리코 독일을 모두 제거한 사례가 있다. 두 회사는 이후 사과하고 문제가 되는 페이지를 수정했으며, 구글 검색 결과 페이지에 복구되었다.
블랙 햇 기법이나 다른 스팸성 전술을 사용하는 기업은 클라이언트 웹사이트가 검색 결과에서 차단될 수 있다. 2005년, 월 스트리트 저널은 고위험 기술을 사용하고 해당 위험을 고객에게 공개하지 않았다고 알려진 트래픽 파워라는 회사에 대해 보도했다. 와이어드 잡지는 같은 회사가 블로거이자 SEO 전문가인 애런 월을 차단에 대해 글을 썼다는 이유로 고소했다고 보도했다. 구글의 맷 커츠는 나중에 구글이 트래픽 파워와 일부 고객을 차단했음을 확인했다.
검색 엔진 최적화 마케팅 전략으로서
SEO는 클릭당 지불 광고 및 소셜 미디어 마케팅과 같은 다른 전략과 함께 디지털 마케팅 내의 한 접근 방식을 나타낸다. 검색 엔진 마케팅(SEM)은 검색 엔진 광고 캠페인을 설계, 실행 및 최적화하는 관행이다. SEO와의 차이점은 검색 결과에서 유료 순위와 무상 순위 사이의 차이로 가장 간단하게 설명할 수 있다. SEM은 관련성보다 중요성에 더 중점을 둔다. 웹사이트 개발자는 대부분 검색의 주요 목록으로 이동하므로 가시성을 고려하여 SEM을 가장 중요하게 생각해야 한다. 성공적인 인터넷 마케팅 캠페인은 고품질 웹 페이지를 구축하여 인터넷 사용자를 유치하고 설득하는 것, 사이트 소유자가 결과를 측정할 수 있도록 분석 프로그램을 설정하는 것, 그리고 사이트의 전환율을 개선하는 것에도 달려있을 수 있다. 2015년 11월, 구글은 160페이지에 달하는 전체 검색 품질 평가 가이드라인을 대중에게 공개했으며, 이는 "유용성"과 모바일 지역 검색으로의 초점 변화를 보여주었다. 최근 몇 년 동안 모바일 시장은 폭발적으로 성장하여 데스크톱 사용을 추월했다. 2016년 10월 스탯카운터가 250만 개의 웹사이트를 분석한 결과 페이지의 51.3%가 모바일 기기로 로드되었다. 구글은 구글 검색 콘솔의 모바일 친화성 테스트를 통해 기업이 웹사이트를 검색 엔진 결과에 맞춰 측정하고 사용자 친화성을 확인할 수 있도록 장려하며 모바일 사용의 인기를 활용하고 있는 회사 중 하나이다. 키워드가 서로 가까울수록 주요 용어를 기반으로 순위가 향상된다.
검색 엔진 최적화 마케팅 전략으로서
SEO는 적절한 투자자본수익률을 창출할 수 있다. 그러나 검색 엔진은 유기적 검색 트래픽에 대해 비용을 받지 않으며, 알고리즘이 변경되고 지속적인 추천에 대한 보장은 없다. 이러한 보장 부족과 불확실성 때문에 검색 엔진 트래픽에 크게 의존하는 비즈니스는 검색 엔진이 방문자를 보내는 것을 중단하면 큰 손실을 입을 수 있다. 검색 엔진은 알고리즘을 변경하여 웹사이트의 검색 엔진 순위에 영향을 미칠 수 있으며, 이는 심각한 트래픽 손실을 초래할 수 있다. 2010년 구글의 CEO인 에릭 슈밋에 따르면, 구글은 500개 이상의 알고리즘 변경을 단행했으며, 이는 하루에 거의 1.5회에 해당한다. 산업 분석가들은 웹사이트가 알고리즘 변경으로 인해 유기적 트래픽에 상당한 영향을 받을 수 있는 위험에 직면할 수 있다고 지적한다. 웹 크롤러 측면의 접근성(위에서 언급) 외에도 사용자 웹 접근성이 SEO에 점점 더 중요해지고 있다.
검색 엔진 최적화 국제 시장 및 SEO
최적화 기법은 대상 시장의 지배적인 검색 엔진에 매우 맞춰져 있다. 검색 엔진의 시장 점유율은 시장마다 다르며, 경쟁도 마찬가지이다. 구글은 대부분의 지역에서 지배적인 시장 점유율을 유지하고 있으며, 시장마다 비율이 다르다. 미국 이외의 시장에서는 구글의 점유율이 종종 더 높으며, 2007년 기준으로 구글이 전 세계적으로 지배적인 검색 엔진이었다는 데이터가 나타났다. 2006년 기준으로 구글은 독일에서 85-90%의 시장 점유율을 기록했다. 2024년 3월 기준으로 구글은 독일에서 여전히 89.85%의 상당한 시장 점유율을 유지하고 있다. 2024년 3월 기준으로 구글의 영국 시장 점유율은 93.61%였다.
검색 엔진 최적화 국제 시장 및 SEO
국제 시장에서 성공적인 검색 엔진 최적화(SEO)는 단순히 웹 페이지를 번역하는 것 이상을 필요로 한다. 또한 대상 시장에 적합한 국가 코드 최상위 도메인(ccTLD) 또는 관련 최상위 도메인(TLD)으로 도메인 이름을 등록하고, 현지 IP 주소 또는 서버가 있는 웹 호스팅을 선택하며, 전 세계적으로 웹사이트 속도 및 성능을 향상시키기 위해 콘텐츠 전송 네트워크(CDN)를 사용하는 것을 포함할 수 있다. 또한 콘텐츠가 대상 고객에게 관련성 있게 느껴지도록 현지 문화를 이해하는 것도 중요하다. 여기에는 각 시장에 대한 키워드 조사를 수행하고, 올바른 언어를 대상으로 hreflang 태그를 사용하며, 현지 백링크를 구축하는 것이 포함된다. 그러나 고품질 콘텐츠 생성, 사용자 경험 개선, 링크 구축과 같은 핵심 SEO 원칙은 언어나 지역에 관계없이 동일하게 유지된다.
지역 검색 엔진은 특정 시장에서 강력한 존재감을 나타낸다:
2000년대 초, 기업들은 웹과 검색 엔진이 전 세계 잠재 고객에게 도달하는 데 도움이 될 수 있음을 인식했다. 그 결과 다국어 SEO의 필요성이 부상했다. 국제 SEO 개발 초기에는 단순 번역으로 충분하다고 여겨졌다. 그러나 시간이 지남에 따라 현지화 및 트랜스크리에이션(콘텐츠를 현지 언어, 문화, 감성적 공명에 맞게 조정하는 것)이 단순 번역보다 훨씬 더 효과적이라는 것이 분명해졌다.
검색 엔진 최적화 법적 선례
2002년 10월 17일, 서치킹은 미국 연방지방법원, 오클라호마 서부지방법원에 검색 엔진 구글을 상대로 소송을 제기했다. 서치킹의 주장은 구글의 스팸덱싱 방지 전술이 계약 관계에 대한 불법적 간섭을 구성한다는 것이었다.  2003년 5월 27일, 법원은 서치킹이 "구제될 수 있는 청구를 제시하지 못했다"는 이유로 구글의 소송 기각 신청을 인용했다.
2006년 3월, 킨더스타트는 검색 엔진 순위에 대해 구글을 상대로 소송을 제기했다. 소송 이전에 킨더스타트 웹사이트는 구글 색인에서 제거되었고, 사이트 트래픽은 70% 감소했다. 2007년 3월 16일, 미국 캘리포니아 북부지방 법원 (산호세 지부)은 킨더스타트의 소송을 수정할 여지 없이 기각하고, 킨더스타트 변호사에 대해 제11조 규칙에 따른 제재 조치를 부분적으로 허용하여, 구글의 법률 비용 일부를 지불하도록 명령했다.
최적성 이론
최적성 이론 (Optimality Theory , 줄여서 OT)은 1993년 언어학자 알란 프린스와 폴 스몰렌스키가 제안한 언어학적 모델이다. 이 이론은 나중에 존 매카시와 알란 프린스에 의해 확장되어 왔다. 주로 음운론(OT와 처음 연결된 분야)에서 이 이론에 대한 관심이 많지만, 또한 다른 하위 분야의 언어학에 적용될 수 있다. (이를테면 통사론, 의미론) 최적성 이론은 보통 보편의 원칙, 언어 유형학, 언어 인지에 대한 탐구의 관심을 서로 나누는 생성문법의 개발로 여겨지기도 한다.
이 이론은  인공 신경망 연구에 기반을 두고 있기 때문에 종종 언어의 연결주의 이론이라고 불린다.  이 이론은 1990년에 제기된 조화문법의 이론을 계승한다.
최적성 이론 세 가지 요소
이 이론에는 다음과 같은 세 가지 요소가 있다.
최적성 이론은 이러한 위의 세 가지 요소들이 보편적이라고 가정한다.  문법에서의 차이는 보편적인 제약(CON)의 다른 순위를 나타낸다.  언어 습득은 이러한 제약의 순위 조절 체계로 설명될 수 있다.
최적성 이론은 입력형에서 언어의 특정한 제한은 없다고 제안한다.  이것을 어기의 풍부성이라고 한다.  모든 문법은 모든 가능한 입력을 다룰 수 있다.  예를 들면, 자음군이 없는 언어는 /flask/같은 입력을 다룰 수 있어야 한다.  자음군이 없는 언어는 이러한 문제를 어떻게 해결하느냐에 따라 다르다.  어떤 경우는 삽입현상이 나타나고 또 다른 경우는 삭제현상이 나타나기 때문이다.  어떠한 입력이 주어진다면, 생성부는 무수한 수의 후보들이나 그 입력의 가능한 결과를 나타낸다.  언어의 문법(제약 등급)은 무수한 후보들이 평가부에 의한 최적의 평가가 되는 것을 결정한다.
최적성 이론 세 가지 요소
최적성 이론에서, 모든 제약은 광범위하다.  이러한 제약은 모든 언어에 통용된다.  제약에는 두 가지 종류가 있는데, 충실성 제약(Faithfulness Constraint)과 유표적 제약(Markedness Constraint)이다.  충실성 제약은 관찰된 표면형(출력)은 몇 가지 특정한 방법으로 기저형 또는 어형(입력)과 조화한다고 규정한다. 그것은, 이러한 제역은 입력과 출력의 동일함을 규정한다는 것을 말한다.  유표적 제약은 출력의 구조적인 적정 형식에서 필요조건을 부과한다.  둘 다 이 이론의 결정적인 역할을 맡는다.  충실성 제약은 몇몇 무표적인 형태(예를 들면 [ba]같은)에서 현실화 된 것에서 모든 입력을 회피하며, 유표적인 제약은 변화의 동기를 부여한다.
최적성 이론 세 가지 요소
제약의 보편적인 성질은 언어 유형학에 관한 중간 예측으로 발전한다.  만일 문법이 오직 제약의 다른 순위를 가지기 때문에 다르다면, 가능한 인간 언어는 존재하는 제약에 의해 결정된다.  최적성 이론은 제약 순위의 변경이 있는 것보다는 문법으로 될 수 없다고 예측한다.  가능한 순위의 수는 일정한 조건을 일으키는 "계승 유형론"의 한 예로서 제약의 총 수의 계승 (수학)과 동등하다.  그러나 모든 제약이 모든 언어에서 주목할만한 영향을 보증되지는 않기 때문에 모든 잠재적인 문법을 구분하는 것은 불가능할 것이다.  두 개의 언어는 입출력 사상의 같은 범위를 생성하는 것은 가능했지만, 가장 낮게 책정된 두 개의 제약과 관련된 순위에서는 달리한다.
후보 A와 B가 있을 때, A가 B보다 위반이 적으면 제약에서 A는 B보다 우수하다.  A와 B를 구분하여, A가 가장 높게 집계된 제약의 위반이 적다면 전체 제약 계층에서 A는 B보다 낫다.  제약 계층에서 다른 모든 후보들보다 우수하면, A는 후보 집단에서 최적이다.
최적성 이론 세 가지 요소
예를 들어 제약 C1과 C2, 그리고 C3가 주어졌다. 제약 순위를 말하자면, C2가 C3보다 순위가 높고, C2는 C1보다 더 순위가 높다(C1 >> C2 >> C3)고 가정해 본다.  이 경우 위반의 다른 수를 선정하는 높은 제약 순위에서 후보 A가 B보다 높은 경우 A는 최적이다.  만일 후보 A가 제약 C2에서 B보다 위반하는 수가 적지만, 제약 C1에서 B와 위반하는 수가 같을 경우, A가 제약 C3에서 B보다 수백 개의 위반이 있더라도, A가 최적이다.  이러한 비교는 tableau라고 불리는 도표에서 나타난다.  가리키는 손가락(☞)은 최적의 후보를 표시하고, 각각의 칸은 주어진 후보와 제약의 위반의 수를 표시한다.  한 후보가 순위가 높은 제약에서 다른 후보보다 위반이 많다면, 결정적인 위반(도표에 느낌표(!)를 표시한다.)을 초래한다.  이 경우, 그 후보는 다른 후보들 중에서 뛰어나더라도, 최적으로 표시할 방법이 없다.
최적성 이론 세 가지 요소
제약은 엄격 지배(strict domination)의 위계에서 등급이 매겨진다.  엄격 지배의 엄격함(strictness of strict domination)은 높은 순위의 제약에서만 위반하는 후보는, 그 다음 후보가 다른 낮은 순위의 후보보다 더 안좋게 되더라도, 높은 순위의 제약에서만 위반하지 않은 다른 후보들보다 위계에서 더 나빠진다는 것을 의미한다.  또한 엄격 지배의 엄격함(strictness of strict domination)이라는 말은, 제약은 깨질 수 있다는 것을 의미하기도 한다.  왜냐하면, 최적의 후보는 모든 제약을 만족시킬 필요가 없기 때문이다.  언어의 범위내에서, 제약은 항상 준수할 정도로 높게, 아니면 중간 정도로 집계될 것이다.  "무표적 출현(the emergence of the unmarked)" 기간은 유표적 제약은 중간 집계로 되어 있고 몇몇 형태에서 위반을 하나, 그래도 높게 집계된 제약이 무의미할 때 주목할만한 영향이 있다는 상황을 설명한다.
최적성 이론 세 가지 요소
초기의 예는 존 매카시와 알란 프린스의 1994년에 행했던 연구에서 언급되는 "자음에서 끝나는 것에서 온 음절을 금지하는 말음이 없는(NoCoda) 제약"에 의해 제안되었다.  바랑가오어에서, 음절말음이 없는 것은 taynan (말음 /n/의 삭제를 방지하는 입력으로서의 충실성)과 같이 핵심인증으로서 항상 준수할 정도로 높은 순위에 책정되지 않는다.  그러나 첩어 형태인 '여러차례 뒤로 남겨지는(repeatedly be left behind)'ma-tayna-taynan에서, 말음 /n/ 복제되지 않는다. 매카시와 프린스의 분석에서, 이것은 왜냐하면 입력에서의 충실성은 첩어 요소로 적용되지 않고, 말음이 없는(NoCoda) 경우는 따라서 ma-taynan-taynan(말음이 없는 것을 위반하는 추가적인 요소)을 넘어서 ma-tayna-taynan를 제기하는 데서 자유롭다.  제약은 또한 깨뜨릴 수 있다. 최적의 후보는 어떠한 제약에서 그보다 더 나은 다른 경쟁 후보에게 만큼 제약을 만족시킬 필요가 없기 때문에 최적의 제약이 다른 것보다 더 높게 책정되는 경우가 있다.
프린스 같은 몇몇 최적성 이론을 연구하는 사람들은 비교 도표(comparative tableaux)를 사용할 것을 제기한다. 비교 도표는 기존의 것이나 '결점(flyspeck)'도표 로서의 같은 정보를 보여주나 정보는 가장 결정적인 것을 두드러지게 표시될 수 있다.  그러한 도표는 아래와 같다.
비교 도표에서 각각의 열은 각각의 후보보다는 승자와 패자의 쌍(the winner-loser pairs)을 표시한다.  제약이 승자와 패자의 쌍을 평가하는 칸에서, 종렬에서의 제약이 승자가 유리한 경우는 W를, 패자가 유리한 경우를 나타낼 때는 L로 표기한다.  또한, e는 제약이 한 쌍간에 차이가 없을 때에 표기한다.  이런 방법으로 자료를 나태내는 것은 일반화를 만드는 것을 쉽게 되게 한다.  예를 들어, 일관된 집계를 위해서 몇몇 W는 모든 L을 반드시 지배해야 한다. 브라소보누와 프린스의 2005년 연구에서는 융합과 비교 도표에서의 주어진 논쟁에서 필요충분조건을 성취하기 위한 자료를 나타내는 다양한 방법으로서 알려진 체계를 기술한다.
최적성 이론 예시
간략한 예로, 영어의 복수형을 보도록 하겠다.:
/cat + z/ → [cats] (smirks, hits, crepes 같은 것도 해당.)
/dog + z/ → [dogz] (wugs, clubs, moms 같은 것도 해당.)
/dish + z/ → [dishiz] (classes, glasses, bushes 같은 것도 해당.)
또한 다음과 같은 지배의 내림 구조의 제약들을 보도록 하겠다.:
M: *SS - 출력형의 인접한 치찰음의 모든 짝에서의 위반
M: Agree(Voi) - 유성음에서 불일치한 출력형의 인접한 장애음의 모든 짝에서의 위반
F: Ident(Voi) - 입력형과 출력형 사이의 유성음에서 다른 각각의 분절음에서의 위반
F: Max - 출력형에서 나타나지 않은 입력형에서 다른 각각의 분절음에서의 위반(삭제)
F: Dep - 입력형에서 나타나지 않은 출력형에서 다른 각각의 분절음에서의 위반(삽입)
(M: 유표성 제약, F: 충실설 제약)
최적성 이론 예시
제약이 아무리 다시 정리가 되더라도, 'is'라는 이형태는 항상 'iz'로 될 것이다.  예를 들면, 'dogis'가 최적이 되는 제약을 다시 정렬을 할 방법이 없다.  이것을 '조화적 경계(harmonic bounding)'라고 한다.  위반은 후보 'dogiz'가 'dogis'에 의해 초래된 위반의 부분집합이라는 것에 의해 초래된다. 엄밀히 말하면, 모음을 삽입하면, 형태소의 유성음을 변화하는 것은 제약의 불필요한 위반이다.  dog + z도표에는, 어떠한 위반도 전혀 초래하지 않은 후보 'dogz'가 있다.  문제의  제약 집단의 범위내에서, 'dogz'는 조화적으로 모든 다른 가능한 후보들을 나타낸다.  이는, 후보는 다른 후보를 조화적으로 나타내기 위해 최적이 되는 것이 필요없다는 것을 보여준다.
위의 도표는 아래의 비교 도표 형태를 사용하는 것으로 반복된다.
최적성 이론 예시
위의 dog + z 도표에서, 이러한 제약의 어떠한 순위라도 관찰된 출력형 dogz로 생성된다는 것을 관찰할 수 있다.  패자로 선호된(loser-preferring) 어떠한 비교도 없기 때문에, 이러한 제약들의 어떠한 순위에서도 dogz는 최적으로 된다.  이는 어떠한 순위도 입력형에 기초해서 평가될 수 없다는 것을 의미한다.
cat + z 도표는 하나의 W와 하나의 L을 가진 열을 포함한다.  이는 제약 Agree, 제약 Max, 그리고 제약 Dep 모두 반드시 제약 Ident를 지배한다는 것을 보여준다.  그러나, 어떤 서열도 입력형에 기인한 이러한 제약에서 평가될 수  수 없다.  이 도표에 기인하여, 다음이 같은 서열이 집계되었다.: