¿Qué es la búsqueda semántica?
Publicado: 2021-12-03¿Qué es la búsqueda semántica y por qué es importante para el SEO?
Actualizado 1.18.2022
Las empresas pueden proporcionar más valor a las necesidades de su público objetivo mediante el uso de modernas técnicas de búsqueda semántica .
Ha creado meticulosamente su red de datos para que sea rica en información de clientes internos y externos. Pero para que sean realmente efectivos, sus señales contextuales deben transmitirse de una a otra, con una jerarquía de temas consistente. Cuando la entidad no es bien conocida y faltan datos, la recuperación de información abierta (Open IR) encuentra entidades no identificadas. Esta información luego se agrupa con temas relacionados semánticamente. Comprender las respuestas a las preguntas de los candidatos y cómo se ordenan las preguntas es parte de la experiencia en SEO semántico. Aquí es donde la búsqueda semántica involucra el aprendizaje automático. Comenzaremos proporcionando definiciones y conceptos básicos.
Tabla de contenido
- ¿Qué es la búsqueda semántica?
- ¿Qué es la semántica?
- ¿Qué es la Web Semántica?
- ¿Importa la semántica en el SEO?
- ¿Cómo funciona la búsqueda semántica?
- Cómo utilizar el SEO semántico para construir su nube de datos web
- 1. El éxito del SEO semántico comienza con la investigación de mercados
- 2. Componer texto basado en análisis semántico y co-ocurrencia
- 3. Tome la vista de los motores de búsqueda
- 4. Utilice las estadísticas de la consola de búsqueda de Google
- 5. Adaptar un enfoque multimodal al SEO
- 6. Responda preguntas usando Knowledge Graphs y Google Business Profile
- 7. Agregue datos estructurados para texto, imágenes, productos y videos
- 8. Manténgase actualizado con las actualizaciones de Google
- ¿En qué se diferencian el SEO tradicional y el SEO semántico?
- Resumen de la historia de la búsqueda semántica
- Modelos de temas semánticos en la búsqueda semántica
¿Qué es la búsqueda semántica?
La búsqueda semántica es buscar por significado. Representa la búsqueda con connotación, que es diferente de la búsqueda léxica en la que el motor de búsqueda busca coincidencias literales de las palabras de consulta o variantes de las mismas, sin comprender la esencia general de la consulta. Se refiere al esfuerzo de un motor de búsqueda para producir los resultados SERP más relevantes y confiables posibles que se alineen con la intención de los buscadores.
La búsqueda semántica también se denomina búsqueda neuronal y aprovecha los algoritmos de aprendizaje profundo de última generación para mostrar resultados contextuales y relevantes para las consultas de los usuarios. Implica una búsqueda orientada a entidades que se basa en contenido conectado que se agrupa correctamente como base de conocimientos.
¿Qué es la semántica?
“Semántica”, según Oxford Languages, es “la rama de la lingüística y la lógica que se ocupa del significado. Hay una serie de ramas y subramas de la semántica, incluida la semántica formal, que estudia los aspectos lógicos del significado, como el sentido, la referencia, la implicación y la forma lógica, la semántica léxica, que estudia los significados de las palabras y las relaciones entre palabras, y la semántica conceptual. la semántica, que estudia la estructura cognitiva del significado”.
Lo que me llama la atención es la diferencia entre el “significado de las palabras consultadas” (búsqueda semántica) y la “coincidencia de palabras en una consulta” (búsqueda léxica)”.
En el espacio de comercio electrónico, la búsqueda léxica identifica productos haciendo coincidir palabras y sus variantes; en contraste, la búsqueda semántica identifica productos por significado y contexto.
Cuando realmente queremos entender a una persona con la que estamos hablando, buscamos captar lo que creemos que está tratando de decir. Los conceptos, ideas y necesidades que transmiten sus palabras combinados con un “sentimiento” creado por la forma en que se expresan o el contexto de la conversación son fundamentales para tener una respuesta sabia. Del mismo modo, el análisis semántico hace que cualquier tema (o consulta de búsqueda) sea más fácil para el aprendizaje automático para descifrar la intención y responder más como lo haría un ser humano.
Aquí es donde la semántica de oraciones (semántica de oraciones), así como la semántica de frases, tienen un papel en la estructuración semántica del contenido .
La semántica de oraciones (semántica de oraciones), así como la semántica de frases, se ocupa del significado de unidades sintácticas más grandes que las palabras, como frases, cláusulas y oraciones, y las relaciones semánticas entre ellas. Las preposiciones juegan un papel importante en el análisis de las relaciones de significado entre oraciones y dentro de ellas. Por ejemplo, la ubicación y el calzado de una persona pueden ser completamente diferentes si dice "los mejores zapatos para ir a la encía" frente a "los mejores zapatos en el gimnasio". En LifeTIME fitness, siempre debemos cambiarnos los zapatos de calle antes de ingresar al área de entrenamiento. Aquí las pequeñas palabras "going to" y "at" cambian el contexto de qué zapatos son los mejores.
Las preposiciones muestran dirección, tiempo, lugar, ubicación, relaciones espaciales o introducen una entidad. La búsqueda semántica es una técnica de búsqueda de datos que toma grandes pistas de preposiciones y declaraciones antes y después de una frase clave. En SEO semántico, cada palabra en una oración puede tener más valor.
¿Qué es la Web Semántica?
La Web Semántica ofrece un marco ampliamente aceptado que permite compartir y refinar datos a través de los límites de la aplicación, la empresa y la comunidad.
Google se ha basado en el análisis semántico para construir una mejor base de conocimientos sobre en qué consiste cada tema, sus nodos conectados y qué tan relevante es cada documento o pasaje web para cada consulta de búsqueda. La autoridad temática y la web semántica se discuten con mayor frecuencia a medida que los SEO refinan su concepto de motores de búsqueda estructurados. Dado que evoluciona continuamente, las definiciones también lo hacen.
En un informe reciente de 2021, Gartner enfatizó que la búsqueda semántica es esencial para una gestión eficaz del conocimiento y el contenido. El razonamiento identificó su capacidad para “(ampliar la búsqueda) el rendimiento analizando el significado subyacente de los documentos/registros, así como las consultas planteadas para recuperarlos”. Las capacidades de etiquetado automático permiten que las aplicaciones consuman contenido para aprovechar los metadatos enriquecidos, una buena mejora en las experiencias de búsqueda web semántica de los clientes a través de la personalización y las recomendaciones basadas en la intención.
El adagio "Conocerás un objeto por la compañía que mantiene" amplía cómo Firth en 1957 resumió este concepto como "conocerás una palabra por la compañía que mantiene". El SEO semántico se expande para incorporar relaciones de entidad enriquecidas por imagen y audio también. El estudio adicional de las representaciones semánticas derivadas de la co-ocurrencia de objetos en escenas visuales utiliza el etiquetado de metadatos de imágenes que proporciona información basada en imágenes más directamente en los modelos de representación.
¿Importa la semántica en el SEO?
Antes de que se implementara el SEO semántico, los sistemas de Internet eran menos óptimos para que las personas encontraran respuestas y productos.
La búsqueda semántica ayuda a una mejor prominencia en los resultados de búsqueda relevantes. Mejora la calidad y cantidad del tráfico orgánico a un sitio web o una página web desde los motores de búsqueda. Al mismo tiempo, agrega otra capa de complejidad a la optimización de motores de búsqueda. Tareas más avanzadas como la investigación de temas, la gestión de su capa de datos, la búsqueda visual, el podcasting y la optimización de contenido de nuevas formas. Una capa semántica es una representación comercial de los datos y el vocabulario generales de la empresa que ayuda a los usuarios finales a acceder a los datos de manera autónoma utilizando términos comerciales comunes.
La presentación visual de su marca, productos, servicios y conceptos se ha convertido en un jugador más importante en esta forma de búsqueda. Esto amplía tanto las tareas como el alcance de su negocio.
Las tecnologías de asistencia de búsqueda por voz pueden aumentar los elementos semánticos de una página web. El HTML semántico no tarda más en escribirse que el contenido no semántico. Tanto HTML como el marcado semántico deben seguir las pautas estándar. Esta es una forma en que un SEO optimiza su contenido. Además, una de las mejores ayudas de accesibilidad que puede tener un usuario de lector de pantalla son los métodos del lado del cliente que aprovechan las API de accesibilidad para recuperar y manejar la información que muestran los navegadores.
¿Cómo funciona la búsqueda semántica?
La búsqueda semántica funciona impulsando el tráfico web relevante y responde las preguntas de las personas al comprender el significado de sus consultas. El marcado semántico ayuda al proporcionar información en formatos de datos que los motores de búsqueda entienden.
Las personas a menudo no siempre buscan usando las palabras de coincidencia exacta que usa una página web. Su historial de búsqueda personal influye. Su contenido web puede ser más útil que una respuesta palabra por palabra a su consulta. La búsqueda se ha vuelto mucho más conversacional que nunca. Google, Bing y otros motores de búsqueda deben devolver resultados relevantes para complacer a los usuarios. Esto significa la necesidad continua de evolucionar y adaptarse a esta forma de búsqueda y gestión de respuestas de búsqueda mediante aprendizaje automático.
En ¿Qué es la búsqueda semántica? de Ahrefs. Cómo afecta al SEO Artículo del 29 de julio de 2021, Michal Pecanek explica cómo alrededor del 40 % de las palabras en inglés son polisémicas. En el idioma inglés de los Estados Unidos, muchas palabras tienen dos o más significados. Esto crea un gran desafío para que lo resuelva la búsqueda semántica.
Por ejemplo, es posible que necesite un ventilador en un día caluroso; o puede que seas fanático del equipo de fútbol Vikings. Michal usó el ejemplo de que la palabra clave "python" tiene 533,000 búsquedas mensuales solo en los EE. UU. Esto aclara por qué los motores de búsqueda necesitaban evolucionar semánticamente.
Cómo utilizar el SEO semántico para construir su nube de datos web
El SEO semántico está revolucionando por completo las técnicas modernas de SEO. Estos son los pasos que puede seguir:
1. El éxito del SEO semántico comienza con una sólida investigación de marketing.
2. Componga texto para su marketing de contenido basado en análisis semántico y co-ocurrencia.
3. Tome la vista de cómo los motores de búsqueda entienden y califican su contenido.
4. Deje que Google Search Console Insights informe su estrategia de SEO.
5. Adaptar un enfoque multimodal al SEO.
6. Responda preguntas usando Knowledge Graphs y su perfil comercial de Google
7. Agregue datos estructurados para texto, imágenes, productos y videos.
8. Manténgase actualizado sabiendo lo que dice Google sobre sus actualizaciones de búsqueda.
Aquí hay 8 pasos a seguir que mejorarán la forma en que su negocio se muestra en la búsqueda semántica. Avancemos en sus habilidades de SEO semántico observando cada paso con más detalle.
1. El éxito del SEO semántico comienza con la investigación de mercados.
La investigación de mercado y el estudio de cómo las palabras ayudan a las empresas a llegar a la audiencia adecuada son fundamentales. Ayuda a identificar los significados de las palabras, las relaciones y sus conexiones en el texto. La evaluación de fragmentos de búsqueda devueltos para una consulta de búsqueda en particular nos ayuda a construir oraciones completas que pueden ser más ricas en significado y valor.
El SEO semántico se ha convertido en una técnica de marketing necesaria para mejorar el tráfico de un sitio web al proporcionar a los motores de búsqueda datos significativos. Pero debe comenzar con una investigación sólida y objetivos claros.
2. Componer texto basado en análisis semántico y co-ocurrencia.
El análisis semántico es un nicho de la lingüística que descubre conexiones entre conceptos y entidades (es decir, nombres de lugares, personas, eventos, marcas, etc.). El algoritmo de Google "piensa" más que palabras y evalúa un contexto más humano. Se llama Procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés), que es utilizado por los procesos de recuperación de información de BERT y MUM que intentan determinar lo que realmente quiere un buscador, y luego lo comparan con el contenido web que proporciona eso. Ha revolucionado lo que se necesita para lograr el éxito en el marketing de contenidos en mercados competitivos.
Google se ha comprometido con el análisis semántico para construir una comprensión inigualable, hasta ahora, de cuál es la composición de cada tema y, por lo tanto, qué tan importante es cada documento web para cada consulta de búsqueda. Esto significa que antes de escribir una nueva pieza de contenido o revisar una existente, la investigación puede ayudar a obtener una visión general del análisis textual automatizado. Los detalles proporcionan información de marketing que es útil para la escritura semántica.
3. Tome la vista de cómo los motores de búsqueda entienden y califican su contenido.
Esto informará cómo crear temas de SEO para su contenido que coincidan con lo que Google está buscando y que satisfaga las necesidades de los buscadores. Esto va mucho más allá de las palabras clave y nos lleva a los "vocabularios de entidades". Cree grupos de contenido que se agrupen semánticamente en temas en lugar de palabras clave. Los motores de búsqueda pueden potencialmente aprovechar aplicaciones como la clasificación, la similitud semántica, el agrupamiento semántico, las aplicaciones de lista blanca, lo que implica seleccionar la respuesta correcta entre muchas alternativas.
Cada consulta de búsqueda es una consulta individual que tiene una entidad tangible. Google identifica cuál es la entidad y cómo la consulta de esa persona está solicitando información sobre la entidad. Los motores de búsqueda catalogan el contenido aceptable y lo organizan en torno a cada contexto de tal manera que las máquinas puedan entenderlo, valorar su singularidad y luego relacionarlo con las consultas.
La inteligencia artificial (IA) enseña a las máquinas a pensar y, lo que es más importante, a interpretar y actuar como lo hacen los seres humanos. Esta área de la informática se está expandiendo rápidamente en formas que afectan todas las áreas de nuestras vidas: cómo obtenemos consejos relacionados con la atención médica, cómo encontramos el producto adecuado, cómo las empresas comunican quiénes son. En nuestro contexto, esto influye mucho en el marketing de contenidos.
4. Use Google Search Console Insights para informar su estrategia de SEO.
Los informes de datos de usuario de Google Search Console ayudan a identificar dónde y cuándo una página web específica sobre un tema se clasifica para múltiples consultas de búsqueda relacionadas. La comprensión del lenguaje natural ha evolucionado notablemente en los últimos años. El desarrollo de vectores de palabras facilita que los algoritmos aprendan sobre las relaciones de las palabras, entrenados en ejemplos del uso real del lenguaje humano. El informe de rendimiento muestra métricas importantes que reflejan qué tan bien el texto y las relaciones semánticas influyen en los resultados de la Búsqueda de Google. Puede saber con qué frecuencia surge una consulta; posición promedio en los resultados de búsqueda; clic por calificaciones; y sobre características especiales (como resultados enriquecidos) que ha obtenido en SERP.
Google Search Console le permite filtrar informes por consultas, páginas, apariencia de búsqueda y más. Puede usar estos conocimientos para mejorar su SEO semántico para que pueda escribir contenido con una profundidad temática mejorada.
5. Adaptar un enfoque multimodal al SEO.
La búsqueda multimodal incluye imágenes que vemos, lo que escuchamos y las palabras que leemos.
Esto incluye el uso de taxonomías y jerarquías contextuales y conceptuales junto con gráficos temáticos. Requiere un proceso paso a paso para que la escritura SEO semántica satisfaga cada intención de búsqueda macro y micro. Enriquezca su contenido con varias modalidades como video, audio, tablas, infografías y demás. Esto ayuda a que un motor de búsqueda multimodal tenga contenido más relevante mediante el cual pueda verificar la autoridad de su tema.
El SEO semántico moderno incluye la implementación de marcado de esquema que puede aumentar los clics de SERP. Hay tipos de datos estructurados de comercio electrónico esenciales que aumentan la comprensión de los productos por parte de los motores de búsqueda. Esto ofrece una forma para que los compradores encuentren información de respuesta mientras realizan la investigación de productos.
A medida que las personas intentan recopilar datos sobre entidades y posibles compras, los minoristas pueden aprovechar el esquema para obtener visibilidad en los bienes raíces SERP de Google. Google nos está sorprendiendo con su búsqueda multimodal y la frecuencia con la que se prueban y se incorporan nuevas funciones SERP en su núcleo de búsqueda.
6. Responda preguntas usando Knowledge Graphs y su perfil comercial de Google
Tanto los gráficos de conocimiento como el perfil comercial de Google de una empresa son formas fáciles de proporcionar respuestas a preguntas comunes. Puede influir en su gráfico de conocimiento para que las respuestas que proporcione se muestren de manera destacada. De esta forma, un sitio puede soportar consultas y anticiparse predictivamente a las necesidades de los consumidores.
La búsqueda recopilará información sobre usted de la Web de datos y la utilizará para responder preguntas que sean relevantes. El SEO semántico es una gran promesa. Al igual que los dispositivos inteligentes crean automóviles, sistemas de seguridad, electrodomésticos y conexiones de correo electrónico globales más inteligentes, todas las marcas deben permanecer alerta y conocer las tecnologías clave que impulsarán el cambio y tendrán respuestas ágiles.
Lleve la identificación de las consultas de los consumidores un paso más allá y alinéelo con los objetivos de los consumidores en cada paso del proceso de compra. El análisis de consultas semánticas puede moverse para enrutar consultas a modelos específicos del concepto. Responda las preguntas más relevantes en cada fase de construcción de relaciones. Su negocio puede proporcionar respuestas y resolver problemas de manera consistente a través de su gráfico de conocimiento. Además, los nodos relacionados semánticamente pueden conectar los productos que aparecen en su perfil comercial de Google con las páginas de sus productos. El usuario puede seleccionar un enlace asociado con uno de sus productos listados.
7. Agregue datos estructurados para texto, imágenes, productos y videos.
Los datos estructurados agregan puntos de datos valiosos que los motores de búsqueda entienden fácilmente. Cuantos más metadatos de alta calidad y contenido estructurado se proporcione, más ayuda se brinda a los motores de búsqueda semánticos. Ayuda a su huella de datos y al proceso de hacer coincidir el contenido con la intención del usuario. El uso de datos estructurados contribuye a una web mejorada semánticamente. Dado el rápido crecimiento y desarrollo del marcado semántico y las tecnologías relacionadas, es mejor tener una persona capacitada asignada para auditar, corregir e implementar el marcado de datos estructurados de productos nuevos o rotos.
Schema.org (a menudo denominado "esquema") es un vocabulario semántico de etiquetas (o microdatos) que, cuando se agrega a su código HTML, mejora la forma en que los motores de búsqueda lo leen y lo entienden. Cuando se convierte en una entidad reconocida y confiable en el Gráfico de conocimiento de Google, aumenta la comprensión de Google sobre quién es usted y su experiencia. Puede corregir desalineaciones y también tener un impacto inmediato en el filtrado de consultas de imágenes y videos que se refieren a la entidad.
Schema no solo es reconocido por Google, Bing, Yahoo! y Yandex, además, ellos mantienen este vocabulario semántico. Es probable que otros motores de búsqueda sigan la práctica de usar este marcado para cambiar la forma en que muestran los resultados de búsqueda.
8. Manténgase actualizado con las actualizaciones de Google.
¡Ciertamente sabemos que este paso no es fácil! Sin embargo, cuando amas el proceso de aprendizaje, para que puedas “pensar” como un motor de búsqueda semántica, los resultados son muy gratificantes.
Las publicaciones, artículos y respuestas de foros de Google que involucran el SEO semántico suelen incluir información sobre datos estructurados, esquemas, ontologías, gráficos de conocimiento y recuperación de documentos. Aquí hay algunos ejemplos a continuación que ofrecen mucha información:
“A veces, la Búsqueda de Google muestra cuadros especiales con información sobre personas, lugares y cosas. Llamamos a estos paneles de conocimiento. Están diseñados para ayudarlo a comprender más rápidamente sobre un tema en particular al mostrar hechos clave y facilitar la exploración de un tema en mayor profundidad. La información dentro de los paneles de conocimiento proviene de nuestro gráfico de conocimiento, que es como una enciclopedia virtual gigante de hechos”. — Danny Sullivan, mayo de 2020
“La comprensión del lenguaje natural ha evolucionado sustancialmente en los últimos años, en parte debido al desarrollo de vectores de palabras que permiten a los algoritmos aprender sobre las relaciones entre las palabras, basándose en ejemplos del uso real del lenguaje. Estos modelos vectoriales asignan frases semánticamente similares a puntos cercanos en función de la equivalencia, similitud o relación de ideas y lenguaje”. – Rachel Bernstein, Product Manager en Google Research, abril de 2018 en Introducción a las experiencias semánticas con Talk to Books y Semantris
También podemos aprender mucho sobre la tecnología de búsqueda semántica leyendo las patentes de Google. 
Por ejemplo, su patente de motor de búsqueda semántica WO2008027503A3 dice: “Se analiza una ontología para determinar una pluralidad de palabras clave. Se utiliza un motor de búsqueda basado en cadenas para realizar una búsqueda de documentos en una red basada en las palabras clave determinadas, y se recupera al menos un documento. Se establece una relación entre el documento recuperado y la ontología, y se determina si al menos un documento se va a almacenar en la base de datos en base a la relación establecida. Si es así, el documento se almacena en la base de datos. La base de datos se puede utilizar como parte de un motor de búsqueda independiente o complementario para recuperar documentos en línea”.
El sistema y método para la búsqueda semántica en una aplicación empresarial US20100070517A1 es otra patente de interés. La solicitud se concedió en 2012 y establece: “Se puede generar una ontología para la aplicación que describa las relaciones semánticas entre los datos asociados con la aplicación a partir de las definiciones de datos que se pueden buscar. La ontología se puede utilizar para ejecutar consultas de búsqueda y proporcionar resultados de búsqueda que incluyan o sean el resultado de relaciones semánticas entre los datos buscados”.
Las patentes de Google nos ayudan a descubrir detalles sobre cómo Google puede recopilar información sobre entidades provenientes de páginas web. Podemos aprender cómo puede aplicar el procesamiento del lenguaje natural para la recuperación de información y el reconocimiento de entidades para construir triples (Sujeto/Verbo/Objeto) para entidades específicas.
¿En qué se diferencian el SEO tradicional y el SEO semántico?
El SEO siempre ha encarnado el ecosistema web. Cuando se hace correctamente, siempre ha ayudado a conectar a los propietarios de sitios con los consumidores. En el SEO tradicional, las páginas web obtienen una posición de clasificación en los resultados de búsqueda en función de los puntajes de recuperación de información que se calculan según la relevancia y la experiencia, la autoridad y las señales de confiabilidad (EAT).
El SEO semántico es más avanzado y va aún más allá. Se relaciona mejor con objetos o entidades del mundo real. Un artículo sobre entidades proporciona información sobre los múltiples elementos de esas entidades, como datos sobre los diferentes atributos que se exponen en esas entidades e identificadores que pueden ayudar a una persona a aprender sobre una entidad específica para obtener más conocimiento sobre ella. A pesar de que esto lo logra una máquina, el SEO semántico desencadena oportunidades continuas de comunicación y creación de relaciones que benefician tanto al consumidor como a la empresa.
Una página de SEO semántico efectiva puede obtener paneles de conocimiento, tarjetas de respuesta, carruseles de búsqueda comprometidos de entidades, fragmentos destacados de preguntas y respuestas, una presencia en los cuadros de Personas también preguntan, Personas también buscan y más. Donde las personas pueden encontrar preguntas relacionadas es mediante el crowdsourcing mediante el estudio de registros de consultas para preguntas relacionadas en un gráfico de preguntas. El estudio de las SERP de Google revela que el SEO semántico ayuda a encontrar objetos del mundo real en las consultas que utilizan los buscadores. Puede identificar fragmentos destacados que respondan preguntas que muchas personas hacen sobre esas entidades.
El avance en el campo de la inteligencia artificial y áreas relacionadas ayuda a visualizar las relaciones semánticas. Las herramientas de visualización, como un explorador de temas, resumen una colección de documentos y generan relaciones entre temas y entre temas.
¿Qué es una Red Semántica?
Una red semántica, también conocida como red de marcos, es una base de conocimiento que conecta relaciones semánticas entre conceptos en una red. Es una entidad de representación del conocimiento. Una red semántica transmite las relaciones dentro de una base de conocimiento con el propósito de relacionar los detalles de los nodos del mundo real. Puede consistir en miles de variantes con miles de millones de entidades relacionales y billones de información fáctica.
Si se siente abrumado mientras lee esto, sepa que la Web Semántica no es una Web diferente. Más bien, amplía el existente, por lo que lo que ya sabe es probablemente una buena base de conocimientos. La Web Semántica es donde la información obtenida por búsqueda tiene un significado bien definido. El resultado final es que la tecnología del motor de búsqueda sirve a las personas de una manera que reduce la fricción y les brinda mejores resultados de búsqueda más rápido.
Resumen de la historia de la búsqueda semántica
Una revisión de la entrada de Wikipedia sobre la búsqueda semántica revela cómo está progresando. Anteriormente, la web semántica parecía centrarse más en los datos vinculados.
“La búsqueda semántica intenta aumentar y mejorar las búsquedas de investigación tradicionales aprovechando los datos XML y RDF de las redes semánticas para desambiguar las consultas de búsqueda semántica y el texto web con el fin de aumentar la relevancia de los resultados”.
En 2009, la entrada de Wikipedia se actualizó para incluir la ontología y la referencia de la web semántica:
“Otros autores consideran principalmente la búsqueda semántica como un conjunto de técnicas para recuperar conocimiento de fuentes de datos ricamente estructuradas como las ontologías que se encuentran en la web semántica”.
Solo un año después, la oración inicial se actualizó para incluir entidades de intención de búsqueda y significado contextual:
“La búsqueda semántica busca mejorar la precisión de la búsqueda al comprender la intención del buscador y el significado contextual de los términos tal como aparecen en el espacio de datos de búsqueda, ya sea en la web o dentro de un sistema cerrado, para generar resultados más relevantes”.
Luego, en 2019, el primer párrafo refleja los avances con BERT y la coincidencia neuronal:
“La búsqueda semántica denota búsqueda con significado, a diferencia de la búsqueda léxica en la que el motor de búsqueda busca coincidencias literales de las palabras de consulta o variantes de las mismas, sin comprender el significado general de la consulta. La búsqueda semántica busca mejorar la precisión de la búsqueda al comprender la intención del buscador y el significado contextual de los términos tal como aparecen en el espacio de datos de búsqueda, ya sea en la Web o dentro de un sistema cerrado, para generar resultados más relevantes. El contenido que se clasifica bien en la búsqueda semántica está bien escrito con una voz natural, se enfoca en la intención del usuario y considera temas relacionados que el usuario puede buscar en el futuro”.
Los autores autorizados contribuyentes se alinean con la evolución del significado de la búsqueda semántica. Parece estar progresando de una manera más conversacional que simplifica la búsqueda de usuarios.
Modelos de temas semánticos en la búsqueda semántica
Google también ganó múltiples patentes que cubren varios aspectos de la indexación basada en frases. Podemos aprender cómo puede usar el modelado de temas temáticos de palabras relacionadas en documentos y enlaces de texto de anclaje para comprender de qué se tratan las páginas web. El modelado de temas es parte de una clase de técnicas de análisis de texto que analizan la probabilidad de asociación de un documento con un tema o asunto determinado.
Hace años, el artículo NIH Phrase Based Topic Modeling for Semantic Information Processing in Biomedicine de 2013 basó mi investigación sobre los modelos semánticos de temas. Zhiguo Yu explica: “En general, las palabras sueltas transmiten menos información que las frases. Algunos verbos o preposiciones incluso no tienen sentido sin palabras relacionadas. Por ejemplo, el significado de 'imágenes por resonancia magnética' no puede determinarse completamente a partir de ninguna de estas tres palabras de forma aislada, 'magnético', 'resonancia' o 'imágenes'”.
Los modelos temáticos basados en relaciones y entidades con nombre se utilizan con mayor frecuencia en la actualidad.
“La búsqueda semántica es la búsqueda basada en patrones de comportamiento significativos y razonables que provienen de pensamientos, conceptos y cosas del mundo real. Jeannie Hill creó uno de los documentos más completos para la búsqueda semántica. Si desea aprender cómo se pueden ver, recopilar, agrupar y utilizar esos patrones significativos en la web abierta en un proceso de comprensión relevante con fines de clasificación, le recomiendo que marque el documento y lo lea de vez en cuando para mantenerse alerta. SEO semántico.” – Koray Tugberk GUBUR
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