Mesin telusur semantik menggunakan berbagai teknik dari natural language processing (NLP), representasi pengetahuan, dan machine learning untuk memahami semantik kueri penelusuran dan konten web. Berikut rincian prosesnya:

• Analisis kueri: Mesin telusur menganalisis kueri pengguna untuk mengidentifikasi kata kunci, frasa, dan entity. Proses ini juga mencoba menafsirkan maksud penelusuran pengguna dengan menganalisis hubungan antara elemen-elemen tersebut.
• Integrasi pustaka pengetahuan: Mesin telusur semantik sering memanfaatkan pustaka pengetahuan, yaitu database besar yang berisi informasi tentang entity dan kaitan diantaranya. Informasi ini membantu mesin memahami konteks kueri penelusuran.
• Analisis konten: Mirip dengan cara mesin telusur menganalisis kueri, analisis konten juga memeriksa konten halaman web untuk menentukan relevansinya dengan penelusuran tertentu. Analisis ini tidak hanya mencocokkan kata kunci, tetapi juga mempertimbangkan faktor seperti topik keseluruhan, sentimen, dan entity yang disebutkan dalam konten.
• Tampilan dan pengambilan hasil: Berdasarkan analisis kueri dan konten, mesin telusur dapat menampilkan halaman web sesuai relevansi dan kemiripan semantiknya dengan kueri penelusuran. Kemudian, sistem akan mengambil dan menampilkan hasil yang paling relevan kepada pengguna.

Penelusuran semantik penting karena beberapa alasan:

• Peningkatan relevansi: Dengan memahami makna di balik kueri penelusuran, terutama makna kompleks atau ambigu, mesin telusur dapat memberikan hasil yang lebih relevan. Artinya, pengguna lebih cenderung menemukan apa yang mereka cari pada percobaan pertama.
• Pengalaman pengguna yang lebih baik: Pengguna akan mendapatkan pengalaman yang lebih memuaskan jika hasil penelusuran sangat relevan. Mereka dapat dengan cepat menemukan informasi yang dibutuhkan tanpa harus menelusuri halaman berisi link yang tidak relevan.
• Peningkatan interaksi: Relevansi adalah kunci untuk interaksi. Saat pengguna menemukan konten yang mereka cari, mereka cenderung menghabiskan waktu untuk berinteraksi dengan konten tersebut karena mereka dapat menemukan konten yang mereka cari dengan lebih cepat.

Mari kita pelajari perbedaan penelusuran semantik dengan metodologi penelusuran lainnya.

Meskipun penelusuran semantik bertujuan untuk memahami makna dan maksud di balik penelusuran, penelusuran kata kunci lebih berfokus untuk menemukan kecocokan persis antara kata kunci dalam kueri dan kata kunci dalam dokumen.  Penelusuran semantik lebih baik dalam menangkap kebutuhan informasi pengguna yang sebenarnya, terutama dengan kueri kompleks yang melibatkan sinonim, istilah ambigu, atau hubungan tersirat antara konsep.

Sama seperti penelusuran kata kunci, penelusuran leksikal mengandalkan pencocokan kata dan frasa berdasarkan bentuk literalnya tanpa mempertimbangkan makna yang mendasarinya. Sementara itu, penelusuran semantik bertujuan untuk memahami makna dan hubungan antara kata dan frasa. 

Penelusuran kontekstual memperluas penelusuran tradisional dengan mempertimbangkan konteks pengguna, seperti lokasi dan interaksi sebelumnya. Meskipun dapat memanfaatkan petunjuk kontekstual, penelusuran semantik berfokus untuk memahami arti kata dan frasa dalam kueri penelusuran itu sendiri. Anggaplah penelusuran kontekstual sebagai penggunaan petunjuk eksternal tentang pengguna, sedangkan penelusuran semantik berfokus pada penguraian makna intrinsik kueri.

Penelusuran vektor mengandalkan representasi teks sebagai vektor matematis dalam ruang berdimensi tinggi. Kemudian, model ini menghitung jarak antara vektor kueri dan vektor dokumen untuk menemukan konten yang paling mirip. Meskipun penelusuran semantik dapat menggunakan representasi vektor, penelusuran semantik adalah konsep yang lebih luas yang mencakup berbagai teknik untuk memahami makna dan hubungan antarkata.

Penelusuran semantik dapat mencakup berbagai aplikasi di berbagai industri:

Penelusuran semantik dapat meningkatkan performa platform e-commerce dengan memungkinkan penemuan produk yang lebih akurat dan relevan. Misalnya, pengguna yang menelusuri "sarung tangan musim dingin yang hangat" dapat melihat hasil yang menyertakan sarung tangan yang terbuat dari wol, bulu, atau bahan hangat lainnya, meskipun deskripsi produk tidak secara eksplisit menyebutkan "hangat".

Di lingkungan perusahaan, penelusuran semantik dapat membantu karyawan menemukan informasi yang relevan dengan cepat dan efisien dalam database perusahaan, intranet, dan repositori pengetahuan. Hal ini dapat meningkatkan produktivitas dan pengambilan keputusan dengan memberikan informasi yang diperlukan karyawan pada saat dibutuhkan.