セマンティック検索エンジンは、自然言語処理（NLP）、知識表現、ML などのさまざまな手法を使用して、検索クエリとウェブ コンテンツのセマンティクスを理解します。プロセスの詳細は次のとおりです。

• クエリの分析: 検索エンジンは、ユーザーのクエリを分析して、キーワード、フレーズ、エンティティを特定します。また、これらの要素間の関係を分析することで、ユーザーの検索意図を解釈しようとします。
• ナレッジグラフのインテグレーション: セマンティック検索エンジンは、エンティティとその関係性に関する情報が格納された大規模なデータベースであるナレッジグラフを活用することがよくあります。この情報は、検索クエリのコンテキストを理解するために役立ちます。
• コンテンツ分析: 検索エンジンがクエリを分析するのと同様に、ウェブページのコンテンツを分析して、特定の検索との関連性を判断します。この分析では、キーワードの一致だけでなく、コンテンツ全体のトピック、センチメント、コンテンツ内で言及されているエンティティなどの要素も考慮されます。
• 結果の返却と取得: 検索エンジンは、クエリとコンテンツの分析に基づいて、検索クエリとの関連性と意味的類似性に基づいてウェブページを返すことができます。その後、ユーザーにとって最も関連性の高い結果を取得して表示します。

セマンティック検索が重要な理由はいくつかあります。

• 関連性の向上: 検索クエリ、特に複雑またはあいまいなクエリの背後にある意味を理解することで、検索エンジンはより関連性の高い結果を返すことができます。つまり、ユーザーは探しているものを最初に試したときに見つけられる可能性が高くなります。
• ユーザー エクスペリエンスの向上: 検索結果の関連性が高ければ、ユーザーはより満足のいくエクスペリエンスを得ることができます。ユーザーは、関連のないリンクのページを閲覧することなく、必要な情報をすばやく見つけることができます。
• エンゲージメントの強化: エンゲージメントの鍵は関連性です。ユーザーが探しているものをすぐに見つけられると、コンテンツを操作する時間が長くなる傾向があります。

セマンティック検索が他の検索方法とどのように異なるのかを詳しく見ていきましょう。

セマンティック検索は検索の背後にある意味と意図を理解することを目的としていますが、キーワード検索はクエリのキーワードとドキュメントのキーワードとの完全一致を見つけることに重点を置いています。セマンティック検索は、ユーザーの真の情報ニーズを捉えるのに優れています。特に、同義語、あいまいな用語、コンセプト間の暗黙の関係を含む複雑なクエリでは効果的です。

キーワード検索に似た形態素検索は、言葉やフレーズを文字通りの形で照合し、その基盤となる意味を考慮しません。一方、セマンティック検索は、言葉やフレーズが持つ意味と関係性を理解することを目的としています。

コンテキスト検索は、ユーザーの位置情報や過去のインタラクションなどのコンテキストを考慮して、従来の検索を拡張します。セマンティック検索は、コンテキストの手がかりを活用することもできますが、主に検索クエリ自体の単語やフレーズを理解することに焦点を当てています。コンテキスト検索はユーザーに関する外部的な手がかりを利用するのに対し、セマンティック検索はクエリの本質的な意味を解読することに重点を置いています。

ベクトル検索では、テキストを高次元空間内の数学的ベクトルとして表現します。次に、クエリベクトルとドキュメント ベクトルの間の距離を計算して、最も類似したコンテンツを特定します。セマンティック検索はベクトル表現を使用できますが、セマンティック検索は、単語の意味と関係を理解するためのさまざまな手法を含む、より広い概念です。

セマンティック検索は、さまざまな業界で幅広く応用できます。

セマンティック検索は、商品の検索精度と関連性を高めることで、e コマース プラットフォームを強化する可能性があります。たとえば、ユーザーが「暖かい冬用手袋」を検索すると、商品説明に「暖かい」とは明確に記載されていなくても、ウール、フリース、その他の暖かい素材で作られた手袋を含む結果が表示されます。

企業環境では、セマンティック検索により、従業員は会社のデータベース、イントラネット、ナレッジ リポジトリ内で関連する情報を迅速かつ効率的に見つけることが可能です。これにより、従業員が必要なときに必要な情報を入手できるようになり、生産性と意思決定が向上する可能性があります。