Los motores de búsqueda semántica emplean varias técnicas de procesamiento de lenguaje natural (PLN), representación del conocimiento y aprendizaje automático para comprender la semántica de las búsquedas y el contenido web. A continuación, se detalla el proceso:

• Análisis de la consulta: El motor de búsqueda analiza la consulta del usuario para identificar palabras clave, frases y entidades. También intenta interpretar la intención de búsqueda del usuario mediante el análisis de las relaciones entre estos elementos.
• Integración de gráficos de conocimiento: Los motores de búsqueda semántica a menudo aprovechan los gráficos de conocimiento, que son bases de datos extensas que contienen información sobre entidades y sus relaciones. Esta información ayuda al motor a comprender el contexto de la búsqueda.
• Análisis de contenido: De forma similar a como un motor de búsqueda analiza las consultas, también examina el contenido de las páginas web para determinar su relevancia en una búsqueda en particular. Este análisis va más allá de la concordancia de palabras clave y considera factores como el tema general, la opinión y las entidades mencionadas en el contenido.
• Devolución y recuperación de resultados: Según el análisis de la búsqueda y el contenido, el motor de búsqueda podría mostrar páginas web según su relevancia y similitud semántica con la búsqueda. Luego, recupera y muestra los resultados más relevantes para el usuario.

La búsqueda semántica es importante por varios motivos:

• Pertinencia mejorada: Los motores de búsqueda pueden entregar resultados más relevantes si entienden el significado detrás de una búsqueda, especialmente las complejas o ambiguas. Esto significa que los usuarios tienen más probabilidades de encontrar exactamente lo que buscan la primera vez.
• Experiencia del usuario mejorada: Cuando los resultados de la búsqueda son muy relevantes, los usuarios tienen una experiencia más satisfactoria. Pueden encontrar rápidamente la información que necesitan sin tener que navegar por páginas de vínculos irrelevantes.
• Mayor participación: La relevancia es clave para la participación. Cuando los usuarios encuentran lo que buscan, es más probable que pasen tiempo interactuando con el contenido, ya que lo encuentran más rápido.

Veamos cómo la búsqueda semántica se diferencia de otras metodologías de búsqueda.

Mientras que la búsqueda semántica tiene como objetivo comprender el significado y la intención detrás de una búsqueda, la búsqueda de palabras clave se enfoca más en encontrar coincidencias exactas entre las palabras clave de una búsqueda y las palabras clave de un documento.  La búsqueda semántica hace un mejor trabajo a la hora de captar las verdaderas necesidades de información del usuario, especialmente con consultas complejas que incluyen sinónimos, términos ambiguos o relaciones implícitas entre conceptos.

La búsqueda léxica, similar a la búsqueda de palabras clave, se basa en la coincidencia de palabras y frases según su forma literal sin considerar su significado subyacente, mientras que la búsqueda semántica, de nuevo, tiene como objetivo comprender el significado y las relaciones entre palabras y frases. 

La búsqueda contextual se expande a partir de la búsqueda tradicional, ya que tiene en cuenta el contexto del usuario, como su ubicación y las interacciones anteriores. Si bien la búsqueda semántica puede aprovechar las pistas contextuales, se enfoca principalmente en comprender el significado de las palabras y las frases dentro de la propia consulta de búsqueda. Piensa en la búsqueda contextual como el uso de pistas externas sobre el usuario, mientras que la búsqueda semántica se enfoca en descifrar el significado intrínseco de la búsqueda.

La búsqueda de vectores se basa en la representación de texto como vectores matemáticos en un espacio de alta dimensión. Luego, calcula la distancia entre el vector de consulta y los vectores de documento para encontrar el contenido más similar. Si bien la búsqueda semántica puede usar representaciones de vectores, es un concepto más amplio que abarca varias técnicas para comprender el significado y las relaciones entre las palabras.

La búsqueda semántica puede tener una amplia variedad de aplicaciones en diferentes industrias:

La búsqueda semántica puede mejorar las plataformas de comercio electrónico, ya que permite descubrir productos de forma más precisa y relevante. Por ejemplo, un usuario que busque "guantes de invierno cálidos" podría ver resultados que incluyan guantes de lana, polar y otros materiales cálidos, incluso si las descripciones de los productos no mencionan explícitamente "cálido".

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 proporciona a los empleados la información que necesitan cuando la necesitan.