Os mecanismos de pesquisa semântica usam várias técnicas de processamento de linguagem natural (PLN), representação de conhecimento e aprendizado de máquina para entender a semântica das consultas de pesquisa e do conteúdo da Web. Confira os detalhes do processo:

• Análise de consultas: o mecanismo de pesquisa analisa a consulta do usuário para identificar palavras-chave, frases e entidades. Ele também tenta interpretar a intenção de pesquisa do usuário analisando as relações entre esses elementos.
• Integração do mapa de informações: os mecanismos de pesquisa semântica geralmente usam mapas de informações, que são grandes bancos de dados com informações sobre entidades e os relacionamentos entre elas. Essas informações ajudam o mecanismo a entender o contexto da consulta de pesquisa.
• Análise de conteúdo: assim como um mecanismo de pesquisa analisa consultas, ele também examina o conteúdo das páginas da Web para determinar a relevância delas para uma pesquisa específica. Essa análise vai além da correspondência de palavras-chave e considera fatores como o tema geral, o sentimento e as entidades mencionadas no conteúdo.
• Retorno e recuperação de resultados: com base na análise da consulta e do conteúdo, o mecanismo de pesquisa pode retornar páginas da Web de acordo com a relevância e a semelhança semântica com a consulta de pesquisa. Em seguida, ele recupera e exibe os resultados mais relevantes para o usuário.

A pesquisa semântica é importante por vários motivos:

• Maior relevância: ao entender o significado de uma consulta de pesquisa, especialmente as complexas ou ambíguas, os mecanismos de pesquisa podem entregar resultados mais relevantes. Isso significa que os usuários têm mais chances de encontrar exatamente o que estão procurando na primeira tentativa.
• Experiência do usuário aprimorada: quando os resultados da pesquisa são altamente relevantes, os usuários têm uma experiência mais satisfatória. Eles podem encontrar as informações necessárias rapidamente sem precisar rolar páginas de links irrelevantes.
• Maior engajamento: a relevância é fundamental para isso. Quando os usuários encontram o que procuram rapidamente, eles passam mais tempo interagindo com o conteúdo.

Vamos analisar as diferenças entre a pesquisa semântica e outras metodologias de pesquisa.

Enquanto a pesquisa semântica visa entender o significado e a intenção por trás de uma pesquisa, a pesquisa por palavra-chave se concentra mais em encontrar correspondências exatas entre as palavras-chave em uma consulta e as palavras-chave em um documento.  A pesquisa semântica é mais indicada para capturar as verdadeiras necessidades de informação do usuário, especialmente com consultas complexas que envolvem sinônimos, termos ambíguos ou relações implícitas entre conceitos.

A pesquisa lexical, semelhante à pesquisa por palavra-chave, conta com correspondência de palavras e frases com base na forma literal, sem considerar o significado subjacente. Já a pesquisa semântica busca entender o significado e as relações entre palavras e frases. 

A pesquisa contextual expande a pesquisa tradicional ao levar em conta o contexto do usuário, como localização e interações anteriores. A pesquisa semântica, embora possa aproveitar os indicadores contextuais, foca principalmente em entender o significado de palavras e frases na própria consulta de pesquisa. A pesquisa contextual usa pistas externas sobre o usuário, enquanto a pesquisa semântica se concentra em decifrar o significado intrínseco da consulta.

A pesquisa vetorial depende da representação do texto como vetores matemáticos em um espaço de alta dimensão. Em seguida, ele calcula a distância entre o vetor de consulta e os vetores de documento para encontrar o conteúdo mais semelhante. Embora a pesquisa semântica possa usar representações de vetores, ela é um conceito mais amplo que engloba várias técnicas para entender o significado e as relações entre palavras.

A pesquisa semântica pode ter uma ampla gama de aplicações em vários setores:

A pesquisa semântica pode melhorar as plataformas de e-commerce ao permitir a descoberta de produtos mais precisa e relevante. Por exemplo, um usuário que pesquisar por "luvas de inverno quentes" vai receber resultados que incluem luvas de lã, fleece ou outros materiais quentes, mesmo que as descrições dos produtos não mencionem explicitamente "quente".

Em um ambiente corporativo, a pesquisa semântica ajuda os funcionários a encontrar informações relevantes com rapidez e eficiência nos bancos de dados, intranets e repositórios de conhecimento da empresa. Isso pode melhorar a produtividade e a tomada de decisões, fornecendo aos funcionários as informações necessárias no momento certo.