Semantische Suchmaschinen verwenden verschiedene Techniken aus Natural Language Processing (NLP), Wissensrepräsentation und maschinellem Lernen, um die Semantik von Suchanfragen und Webinhalten zu verstehen. So funktioniert der Prozess:

• Suchanfrageanalyse: Die Suchmaschine analysiert die Suchanfrage der Nutzer*innen, um Keywords, Wortgruppen und Entitäten zu identifizieren. Außerdem versucht sie, die Suchabsicht der Nutzerin oder des Nutzers zu interpretieren, indem sie die Beziehungen zwischen diesen Elementen analysiert.
• Knowledge Graph-Einbindung: Semantische Suchmaschinen nutzen oft Knowledge Graphs, riesige Datenbanken mit Informationen zu Entitäten und ihren Beziehungen. Diese Informationen helfen der Suchmaschine, den Kontext der Suchanfrage zu verstehen.
• Inhaltsanalyse: Ähnlich wie eine Suchmaschine Abfragen analysiert, werden auch die Inhalte von Webseiten analysiert, um ihre Relevanz für eine bestimmte Suche zu bestimmen. Diese Analyse geht über das Keyword-Matching hinaus und berücksichtigt Faktoren wie das allgemeine Thema, die Stimmung und die Entitäten, die im Inhalt erwähnt werden.
• Rückgabe und Abruf von Ergebnissen: Auf Grundlage der Analyse der Abfrage und des Inhalts kann die Suchmaschine Webseiten zurückgeben, die hinsichtlich ihrer Relevanz und semantischen Ähnlichkeit zur Suchanfrage ausgewählt wurden. Anschließend werden die relevantesten Ergebnisse abgerufen und dem Nutzer angezeigt.

Die semantische Suche ist aus verschiedenen Gründen wichtig:

• Verbesserte Relevanz: Wenn Suchmaschinen die Bedeutung einer Suchanfrage verstehen, insbesondere komplexe oder mehrdeutige, können sie relevantere Ergebnisse liefern. So finden Nutzer mit größerer Wahrscheinlichkeit beim ersten Versuch genau das, was sie suchen.
• Optimierte Nutzerfreundlichkeit: Wenn die Suchergebnisse sehr relevant sind, sind die Nutzer zufriedener. Sie können die gewünschten Informationen schnell finden, ohne sich durch Seiten mit irrelevanten Links wühlen zu müssen.
• Mehr Interaktionen: Relevanz ist der Schlüssel zu mehr Interaktionen. Wenn Nutzer schnell finden, wonach sie suchen, ist die Wahrscheinlichkeit größer, dass sie sich die Zeit nehmen, mit den Inhalten zu interagieren.

Sehen wir uns an, wie sich die semantische Suche von anderen Suchmethoden unterscheidet.

Während die semantische Suche darauf abzielt, die Bedeutung und Absicht einer Suche zu verstehen, konzentriert sich die Keyword-Suche eher darauf, genaue Übereinstimmungen zwischen den Keywords in einer Abfrage und den Keywords in einem Dokument zu finden.  Die semantische Suche kann den Informationsbedarf der Nutzer*innen besser erfassen, insbesondere bei komplexen Abfragen mit Synonymen, mehrdeutigen Begriffen oder impliziten Beziehungen zwischen Konzepten.

Die lexikalische Suche ähnelt der stichwortbasierten Suche, da sie Wörter und Phrasen anhand ihrer wortwörtlichen Form abgleicht, ohne die zugrunde liegende Bedeutung zu berücksichtigen. Die semantische Suche zielt dagegen darauf ab, die Bedeutung und Beziehungen zwischen Wörtern und Phrasen zu verstehen. 

Die kontextbezogene Suche geht über die herkömmliche Suche hinaus, da sie den Kontext des Nutzers, z. B. den Standort und frühere Interaktionen, berücksichtigt. Die semantische Suche kann zwar kontextbezogene Hinweise nutzen, konzentriert sich aber hauptsächlich auf das Verständnis der Bedeutung von Wörtern und Wortgruppen in der Suchanfrage selbst. Bei der kontextbezogenen Suche werden externe Hinweise über den Nutzer verwendet, während sich die semantische Suche auf die Entschlüsselung der inneren Bedeutung der Anfrage konzentriert.

Die Vektorsuche basiert auf der Darstellung von Text als mathematische Vektoren in einem hochdimensionalen Raum. Anschließend wird der Abstand zwischen dem Abfragevektor und den Dokumentvektoren berechnet, um die ähnlichsten Inhalte zu finden. Die semantische Suche kann zwar Vektordarstellungen verwenden, ist aber ein umfassenderes Konzept, das verschiedene Techniken umfasst, um die Bedeutung und Beziehungen zwischen Wörtern zu verstehen.

Die semantische Suche kann in vielen Branchen und für verschiedene Anwendungen eingesetzt werden:

Die semantische Suche kann E-Commerce-Plattformen zugutekommen, indem sie eine genauere und relevantere Produktsuche ermöglicht. Wenn ein Nutzer beispielsweise nach „warmen Winterhandschuhen“ sucht, werden ihm auch Ergebnisse mit Handschuhen aus Wolle, Fleece oder anderen warmen Materialien angezeigt, auch wenn in den Produktbeschreibungen nicht ausdrücklich das Wort „warm“ vorkommt.

In einem Unternehmenskontext kann die semantische Suche Mitarbeitern helfen, relevante Informationen in Unternehmensdatenbanken, Intranets und Wissensdatenbanken schnell und effizient zu finden. Das kann die Produktivität und Entscheidungsfindung verbessern, weil die Beschäftigten die Informationen erhalten, die sie gerade brauchen.