I motori di ricerca semantica utilizzano varie tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), rappresentazione della conoscenza e machine learning per comprendere la semantica delle query di ricerca e dei contenuti web. Ecco una panoramica della procedura:

• Analisi della query: il motore di ricerca analizza la query dell'utente per identificare parole chiave, frasi ed entità. Inoltre, tenta di interpretare l'intento di ricerca dell'utente analizzando le relazioni tra questi elementi.
• Integrazione di Knowledge Graph (grafici di conoscenza): i motori di ricerca semantica spesso sfruttano i knowledge graph, ampi database che contengono informazioni su entità e relazioni tra di loro. Queste informazioni aiutano il motore a comprendere il contesto della query di ricerca.
• Analisi dei contenuti: in modo simile a come un motore di ricerca analizza le query, esamina anche il contenuto delle pagine web per determinarne la pertinenza a una particolare ricerca. Questa analisi va oltre la corrispondenza delle parole chiave e prende in considerazione fattori come l'argomento generale, il sentiment e le entità menzionate nei contenuti.
• Risultati restituiti e recupero: in base all'analisi della query e dei contenuti, il motore di ricerca potrebbe restituire pagine web in base alla loro pertinenza e somiglianza semantica con la query di ricerca. Quindi recupera e mostra all'utente i risultati più pertinenti.

La ricerca semantica è importante per diversi motivi:

• Pertinenza migliorata: comprendendo il significato di una query di ricerca, soprattutto se complessa o ambigua, i motori di ricerca possono fornire risultati più pertinenti. Ciò significa che gli utenti hanno maggiori probabilità di trovare esattamente ciò che cercano al primo tentativo.
• Esperienza utente migliorata: quando i risultati di ricerca sono altamente pertinenti, gli utenti hanno un'esperienza più soddisfacente. Possono trovare rapidamente le informazioni di cui hanno bisogno senza dover scorrere pagine di link irrilevanti.
• Maggiore coinvolgimento: la pertinenza è fondamentale per il coinvolgimento. Quando gli utenti trovano ciò che cercano, è più probabile che passino del tempo a interagire con i contenuti, poiché trovano più rapidamente ciò che cercano.

Vediamo in che modo la ricerca semantica si differenzia da altre metodologie di ricerca.

Mentre la ricerca semantica mira a comprendere il significato e l'intento alla base di una ricerca, la ricerca per parole chiave si concentra maggiormente sulla ricerca di corrispondenze esatte tra le parole chiave in una query e le parole chiave in un documento.  La ricerca semantica è più efficace nel cogliere le reali esigenze informative dell'utente, soprattutto con query complesse che coinvolgono sinonimi, termini ambigui o relazioni implicite tra concetti.

La ricerca lessicale, simile alla ricerca di parole chiave, si basa sull'abbinamento di parole e frasi in base alla loro forma letterale senza considerare il loro significato sottostante, mentre la ricerca semantica, ancora una volta, mira a comprendere il significato e le relazioni tra parole e frasi. 

La ricerca contestuale espande la ricerca tradizionale tenendo conto del contesto dell'utente, come la sua posizione e le interazioni passate. La ricerca semantica, sebbene possa sfruttare gli indizi contestuali, si concentra principalmente sulla comprensione del significato di parole e frasi all'interno della query di ricerca stessa. Pensa alla ricerca contestuale come all'utilizzo di indizi esterni sull'utente, mentre la ricerca semantica si concentra sulla decifrazione del significato intrinseco della query.

La ricerca vettoriale si basa sulla rappresentazione del testo come vettori matematici in uno spazio ad alta dimensione. Quindi calcola la distanza tra il vettore della query e i vettori dei documenti per trovare il contenuto più simile. Sebbene la ricerca semantica possa utilizzare rappresentazioni vettoriali, è un concetto più ampio che comprende varie tecniche per comprendere il significato e le relazioni tra le parole.

La ricerca semantica può avere un'ampia gamma di applicazioni in vari settori:

La ricerca semantica può migliorare le piattaforme di e-commerce consentendo una scoperta dei prodotti più accurata e pertinente. Ad esempio, un utente che cerca "guanti invernali caldi" potrebbe visualizzare risultati che includono guanti realizzati in lana, pile o altri materiali caldi, anche se le descrizioni dei prodotti non menzionano esplicitamente la parola "caldo".

In un contesto aziendale, la ricerca semantica può aiutare i dipendenti a trovare rapidamente ed efficientemente informazioni pertinenti all'interno di database aziendali, intranet e repository di conoscenza. Ciò può migliorare la produttività e il processo decisionale fornendo ai dipendenti le informazioni di cui hanno bisogno quando ne hanno bisogno.