Los buscadores semánticos utilizan diversas técnicas de procesamiento del lenguaje natural (PLN), representación del conocimiento y aprendizaje automático para entender la semántica de las consultas de búsqueda y del contenido web. A continuación, se describe el proceso:

• Análisis de consultas: el buscador analiza la consulta del usuario para identificar palabras clave, frases y entidades. También intenta interpretar la intención de búsqueda del usuario analizando las relaciones entre estos elementos.
• Integración de gráficos de conocimiento: los buscadores semánticos suelen aprovechar los gráficos de conocimiento, que son grandes bases de datos que contienen información sobre entidades y sus relaciones. Esta información ayuda al buscador a entender el contexto de la consulta de búsqueda.
• Análisis de contenido: al igual que un buscador analiza las consultas, también examina el contenido de las páginas web para determinar su relevancia para una búsqueda concreta. Este análisis va más allá de la coincidencia de palabras clave y tiene en cuenta factores como el tema general, el sentimiento y las entidades que se mencionan en el contenido.
• Devolución y recuperación de resultados: en función del análisis de la consulta y el contenido, el buscador puede devolver páginas web según su relevancia y similitud semántica con la consulta de búsqueda. A continuación, extrae y muestra los resultados más relevantes para el usuario.

La búsqueda semántica es importante por varios motivos:

• Relevancia mejorada: al entender el significado de una consulta de búsqueda, especialmente si es compleja o ambigua, los buscadores pueden ofrecer resultados más relevantes. De esta forma, los usuarios tienen más probabilidades de encontrar exactamente lo que buscan a la primera.
• Experiencia de usuario mejorada: cuando los resultados de búsqueda son muy relevantes, los usuarios tienen una experiencia más satisfactoria. Pueden encontrar rápidamente la información que necesitan sin tener que rebuscar entre páginas de enlaces irrelevantes.
• Mayor interacción: la relevancia es clave para la interacción. Cuando los usuarios encuentran lo que buscan, es más probable que pasen tiempo interactuando con el contenido, ya que encuentran lo que buscan más rápidamente.

Veamos en qué se diferencia la búsqueda semántica de otras metodologías de búsqueda.

Mientras que la búsqueda semántica pretende entender el significado y la intención de una búsqueda, la búsqueda por palabras clave se centra más en encontrar coincidencias exactas entre las palabras clave de una consulta y las palabras clave de un documento. La búsqueda semántica es más eficaz a la hora de captar las necesidades reales de información de los usuarios, especialmente en el caso de consultas complejas que incluyen sinónimos, términos ambiguos o relaciones implícitas entre conceptos.

La búsqueda léxica, similar a la búsqueda por palabras clave, se basa en la coincidencia de palabras y frases según su forma literal sin tener en cuenta su significado subyacente, mientras que la búsqueda semántica, de nuevo, pretende entender el significado y las relaciones entre palabras y frases. 

La búsqueda contextual amplía la búsqueda tradicional teniendo en cuenta el contexto del usuario, como su ubicación e interacciones anteriores. Aunque la búsqueda semántica puede aprovechar las señales contextuales, se centra principalmente en entender el significado de las palabras y las frases que se incluyen en la consulta de búsqueda. La búsqueda contextual se basa en pistas externas sobre el usuario, mientras que la búsqueda semántica se centra en descifrar el significado intrínseco de la consulta.

La búsqueda vectorial se basa en representar el texto como vectores matemáticos en un espacio de gran tamaño. A continuación, calcula la distancia entre el vector de consulta y los vectores de documento para encontrar el contenido más similar. Aunque la búsqueda semántica puede usar representaciones vectoriales, es un concepto más amplio que abarca varias técnicas para entender el significado y las relaciones entre las palabras.

La búsqueda semántica puede tener una amplia gama de aplicaciones en distintos sectores:

La búsqueda semántica puede mejorar las plataformas de comercio electrónico al permitir que los usuarios encuentren productos más precisos y relevantes. Por ejemplo, un usuario que busque "guantes de invierno cálidos" podría ver resultados que incluyan guantes de lana, forro polar u otros materiales cálidos, aunque en las descripciones de los productos no se mencione explícitamente la palabra "cálidos".

En un entorno empresarial, la búsqueda semántica puede ayudar a los empleados a encontrar información relevante de forma rápida y eficiente en las bases de datos, las intranets y los repositorios de conocimiento de la empresa. Esto puede mejorar la productividad y la toma de decisiones, ya que los empleados disponen de la información que necesitan cuando la necesitan.