I motori di ricerca semantica utilizzano varie tecniche, tra cui 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 delle query: il motore di ricerca analizza la query dell'utente per identificare parole chiave, frasi edentità. Inoltre, cerca di interpretare l'intenzione 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 i contenuti delle pagine web per determinarne la pertinenza rispetto a una determinata 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. Recupera quindi i risultati più pertinenti e li mostra all'utente.

La ricerca semantica è importante per diversi motivi:

• Maggiore pertinenza: 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 sfogliare pagine di link non pertinenti.
• 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.

Analizziamo le differenze tra la ricerca semantica e 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 rilevare le reali esigenze di informazione degli utenti, 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 si estende oltre la ricerca tradizionale tenendo conto del contesto dell'utente, come la sua posizione, e delle interazioni precedenti. 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. La ricerca contestuale si basa su indizi esterni relativi all'utente, mentre la ricerca semantica si concentra sul tentativo di decifrare il 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 di query e i vettori dei documenti per trovare i contenuti più simili. 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 in modo rapido ed efficiente informazioni pertinenti all'interno dei database aziendali, delle intranet e dei repository di conoscenza. Questo può migliorare la produttività e il processo decisionale fornendo ai dipendenti le informazioni di cui hanno bisogno quando ne hanno bisogno.