시맨틱 검색엔진은 자연어 처리(NLP), 지식 표현, 머신러닝의 다양한 기술을 사용하여 검색어와 웹 콘텐츠의 시맨틱을 이해합니다. 이 과정은 다음과 같이 세분화할 수 있습니다.

• 검색어 분석: 검색엔진은 사용자의 검색어를 분석하여 키워드, 문구, 항목을 식별합니다. 또한 이러한 요소 간의 관계를 분석하여 사용자의 검색 의도를 해석하려고 합니다.
• 지식 그래프 통합: 시맨틱 검색엔진은 항목과 항목 간의 관계에 대한 정보가 포함된 방대한 데이터베이스인 지식 그래프를 활용하는 경우가 많습니다. 이 정보는 검색엔진이 검색어의 컨텍스트를 이해하는 데 도움이 됩니다.
• 콘텐츠 분석: 검색엔진이 쿼리를 분석하는 것과 유사하게 웹페이지의 콘텐츠를 검사하여 특정 검색어와의 관련성을 판단합니다. 이 분석은 키워드 검색을 넘어 콘텐츠 내에서 언급된 전체 주제, 감정, 항목과 같은 요소를 고려합니다.
• 결과 반환 및 검색: 검색어와 콘텐츠에 대한 분석을 바탕으로 검색엔진은 검색어와의 관련성 및 시맨틱 유사성에 따라 웹페이지를 반환할 수 있습니다. 그런 다음 사용자에게 가장 관련성 높은 결과를 가져와 표시합니다.

시맨틱 검색이 중요한 이유는 다음과 같습니다.

• 관련성 개선: 검색엔진은 특히 복잡하거나 모호한 검색어의 의미를 이해함으로써 관련성이 더 높은 결과를 제공할 수 있습니다. 즉, 사용자가 처음 검색할 때 원하는 결과를 정확히 찾을 가능성이 높아집니다.
• 사용자 경험 향상: 검색 결과가 관련성이 높으면 사용자는 더 만족스러운 경험을 하게 됩니다. 관련 없는 링크가 가득한 페이지를 뒤져볼 필요 없이 필요한 정보를 빠르게 찾을 수 있습니다.
• 참여 증대: 관련성이 참여의 핵심입니다. 사용자가 원하는 정보를 더 빨리 찾으면 콘텐츠와 상호작용하는 데 더 많은 시간을 할애할 가능성이 높습니다.

시맨틱 검색이 다른 검색 방법과 어떻게 다른지 자세히 살펴보겠습니다.

시맨틱 검색은 검색의 의미와 의도를 이해하는 것을 목표로 하는 반면, 키워드 검색은 쿼리의 키워드와 문서의 키워드 간의 일치 여부를 찾는 데 더 중점을 둡니다.  시맨틱 검색은 특히 동의어, 모호한 용어 또는 개념 간의 암시적 관계가 포함된 복잡한 검색어의 경우 사용자가 요구하는 진정한 정보를 포착하는 데 더 효과적입니다.

어휘 검색은 키워드 검색과 유사하게 단어와 구문의 기본 의미를 고려하지 않고 문자 형태를 기반으로 일치하는 단어와 구문을 찾는 반면, 시맨틱 검색은 단어와 구문의 의미와 관계를 이해하는 것을 목표로 합니다. 

컨텍스트 검색은 위치, 과거 상호작용과 같은 사용자의 컨텍스트를 고려하여 기존 검색을 확장합니다. 시맨틱 검색은 컨텍스트 신호를 활용할 수 있지만 주로 검색어 자체에 포함된 단어와 구문의 의미를 이해하는 데 중점을 둡니다. 컨텍스트 검색은 사용자에 대한 외부 단서를 사용하는 반면, 시맨틱 검색은 검색어에 내재된 의미를 해석하는 데 중점을 둡니다.

벡터 검색은 텍스트를 고차원 공간의 수학적 벡터로 표현하는 데 의존합니다. 그런 다음 쿼리 벡터와 문서 벡터 간의 거리를 계산하여 가장 유사한 콘텐츠를 찾습니다. 시맨틱 검색은 벡터 표현을 사용할 수 있지만 단어의 의미와 관계를 이해하기 위한 다양한 기술을 포괄하는 더 광범위한 개념입니다.

시맨틱 검색은 다양한 산업에서 폭넓게 활용될 수 있습니다.

시맨틱 검색은 보다 정확하고 관련성 높은 제품 탐색을 지원하여 전자상거래 플랫폼을 개선할 수 있습니다. 예를 들어 사용자가 '따뜻한 겨울용 장갑'을 검색하면 제품 설명에 '따뜻한'이라는 단어가 명시적으로 언급되지 않더라도 울, 플리스 또는 기타 따뜻한 소재로 만든 장갑이 포함된 결과가 표시될 수 있습니다.

기업 환경에서 시맨틱 검색은 직원이 회사 데이터베이스, 인트라넷, 지식 저장소 내에서 관련 정보를 빠르고 효율적으로 찾는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 직원에게 필요한 정보를 필요한 시점에 제공하여 생산성과 의사 결정을 개선할 수 있습니다.