Cos'è la ricerca semantica?
Pubblicato: 2021-12-03Cos'è la ricerca semantica e perché è importante per la SEO
Aggiornato il 18.1.2022
Le aziende possono fornire più valore alle esigenze del loro pubblico di destinazione utilizzando moderne tecniche di ricerca semantica .
Hai meticolosamente creato la tua rete di dati in modo che sia ricca di informazioni sui clienti interni ed esterni. Ma per essere veramente efficaci, i loro segnali contestuali devono essere trasmessi l'uno all'altro, con una gerarchia di argomenti coerente. Quando l'entità non è ben nota e ci sono fatti mancanti, Open Information Retriever (Open IR) trova entità non identificate. Queste informazioni vengono quindi raggruppate con temi semanticamente correlati. Comprendere le risposte alle domande dei candidati e il modo in cui le domande sono ordinate fa parte dell'esperienza SEO semantica. È qui che la ricerca semantica implica l'apprendimento automatico. Inizieremo fornendo definizioni e concetti di base.
Sommario
- Cos'è la ricerca semantica?
- Cos'è la semantica?
- Cos'è il Web semantico?
- La semantica è importante in SEO?
- Come funziona la ricerca semantica?
- Come utilizzare la SEO semantica per creare il tuo cloud di dati Web
- 1. Il successo semantico della SEO inizia con le ricerche di mercato
- 2. Comporre il testo sulla base dell'analisi semantica e della co-occorrenza
- 3. Prendi il punto di vista dei motori di ricerca
- 4. Usa Google Search Console Insights
- 5. Adattare un approccio multimodale alla SEO
- 6. Rispondi alle domande utilizzando Knowledge Graphs e Google Business Profile
- 7. Aggiungi dati strutturati per testo, immagini, prodotti e video
- 8. Rimani aggiornato con gli aggiornamenti di Google
- In che modo la SEO tradizionale e la SEO semantica sono diverse?
- Riassumendo la storia della ricerca semantica
- Modelli tematici semantici nella ricerca semantica
Cos'è la ricerca semantica?
La ricerca semantica è cercare per significato. Rappresenta la ricerca con connotazione, che è diversa dalla ricerca lessicale in cui il motore di ricerca cerca corrispondenze letterali delle parole della query o varianti di esse, senza comprendere l'essenza generale della query. Si riferisce allo sforzo di un motore di ricerca di produrre i risultati SERP più pertinenti e affidabili possibili che siano in linea con le intenzioni degli utenti.
La ricerca semantica è anche definita ricerca neurale e sfrutta algoritmi di deep learning all'avanguardia per visualizzare risultati contestuali e pertinenti alle query degli utenti. Implica la ricerca orientata all'entità che si basa su contenuto connesso che è raggruppato correttamente come base di conoscenza.
Cos'è la semantica?
La “semantica”, secondo Oxford Languages, è “il ramo della linguistica e della logica che si occupa del significato. Esistono numerosi rami e sottorami della semantica, inclusa la semantica formale, che studia gli aspetti logici del significato, come il senso, il riferimento, l'implicazione e la forma logica, la semantica lessicale, che studia i significati delle parole e le relazioni tra le parole e le relazioni concettuali semantica, che studia la struttura cognitiva del significato.
Ciò che mi colpisce è la differenza tra il “significato delle parole interrogate” (ricerca semantica) e la “corrispondenza delle parole in una query” (ricerca lessicale)”.
Nello spazio E-Commerce, la ricerca lessicale identifica i prodotti abbinando parole e loro varianti; al contrario, la ricerca semantica identifica i prodotti in base al significato e al contesto.
Quando vogliamo veramente capire una persona con cui stiamo parlando, cerchiamo di cogliere ciò che crediamo stia cercando di dire. I concetti, le idee e le esigenze veicolate dalle loro parole combinate con una "sensazione" creata dal modo in cui vengono espresse o dal contesto della conversazione sono fondamentali per avere una risposta saggia. Allo stesso modo, l'analisi semantica sta rendendo qualsiasi argomento (o query di ricerca) più facile per l'apprendimento automatico per decifrare l'intento e rispondere più come farebbe un essere umano.
È qui che la semantica della frase (semantica sentenziale), così come la semantica frasale, hanno un ruolo nella strutturazione semantica del contenuto .
La semantica della frase (semantica sentenziale), così come la semantica frasale, si occupa del significato di unità sintattiche più grandi delle parole, come frasi, clausole e frasi, e delle relazioni semantiche tra di esse. Le preposizioni giocano un ruolo importante nell'analisi delle relazioni di significato tra le frasi e al loro interno. Ad esempio, la posizione e le calzature di una persona possono essere completamente diverse se dice "le migliori scarpe per andare in gengiva" rispetto a "le migliori scarpe in palestra". A LifeTIME fitness, dobbiamo sempre cambiarci le scarpe da strada prima di entrare nell'area di allenamento. Qui le piccole parole "going to" e "at" cambiano il contesto in cui le scarpe sono le migliori.
Le preposizioni mostrano direzione, tempo, luogo, posizione, relazioni spaziali o introducono un'entità. La ricerca semantica è una tecnica di ricerca di dati che prende grandi indizi da preposizioni e affermazioni prima e dopo una frase chiave. Nella SEO semantica ogni parola in una frase può avere più valore.
Cos'è il Web semantico?
Il Web semantico offre una struttura ampiamente accettata che consente la condivisione e il perfezionamento dei dati al di là dei confini di applicazioni, aziende e comunità.
Google ha fatto affidamento sull'analisi semantica per costruire una migliore base di conoscenza di ciò in cui consiste ogni argomento, i suoi nodi collegati e quanto sia rilevante ogni documento o passaggio web per ogni query di ricerca. L'autorità di attualità e il web semantico sono discussi più frequentemente man mano che i SEO perfezionano il loro concetto di motori di ricerca strutturati. Dal momento che si evolve continuamente, lo fanno anche le definizioni.
In un recente rapporto del 2021, Gartner ha sottolineato che la ricerca semantica è essenziale per una conoscenza efficace e una gestione dei contenuti. Il ragionamento ha identificato la sua capacità di "(amplificare la ricerca) le prestazioni analizzando il significato sottostante di documenti/record, nonché le query poste per recuperarli". Le funzionalità di tagging automatico consentono alle applicazioni che consumano contenuto di sfruttare i metadati avanzati: un bel miglioramento nelle esperienze di ricerca nel Web semantico dei clienti attraverso la personalizzazione e i consigli basati sugli intenti.
L'adagio "Conoscerai un oggetto dalla compagnia che tiene" amplia il modo in cui Firth nel 1957 ha riassunto questo concetto come "conoscerai una parola dalla compagnia che tiene". La SEO semantica si espande per incorporare relazioni di entità arricchite anche da immagini e audio. Un ulteriore studio delle rappresentazioni semantiche derivate dalla co-occorrenza di oggetti nelle scene visive utilizza l'etichettatura dei metadati delle immagini che fornisce informazioni basate sull'immagine più direttamente nei modelli rappresentativi.
La semantica è importante in SEO?
Prima dell'implementazione della SEO semantica, i sistemi Internet erano meno ottimali per consentire alle persone di trovare risposte e prodotti.
La ricerca semantica aiuta a dare maggiore risalto ai risultati di ricerca pertinenti. Migliora la qualità e la quantità del traffico organico verso un sito web o una pagina web dai motori di ricerca. Allo stesso tempo, aggiunge un altro livello di complessità all'ottimizzazione dei motori di ricerca. Attività più avanzate come la ricerca di argomenti, la gestione del livello dati, la ricerca visiva, il podcasting e l'ottimizzazione dei contenuti in nuovi modi. Un livello semantico è una rappresentazione aziendale dei dati e del vocabolario complessivi dell'azienda che aiuta gli utenti finali ad accedere ai dati in modo autonomo utilizzando termini aziendali ordinari.
La presentazione visiva del tuo marchio, prodotti, servizi e concetti è diventata un attore più importante in questa forma di ricerca. Ciò espande sia le attività che la portata della tua attività.
Le tecnologie di assistenza alla ricerca vocale possono aumentare gli elementi semantici di una pagina web. L'HTML semantico non impiega più tempo per scrivere rispetto al contenuto non semantico. Sia l'HTML che il markup semantico devono seguire le linee guida standard. Questo è un modo in cui un SEO ottimizza i tuoi contenuti. Inoltre, uno dei migliori aiuti all'accessibilità che un utente di screen reader può avere sono i metodi lato client che sfruttano le API di accessibilità per recuperare e gestire le informazioni visualizzate dai browser.
Come funziona la ricerca semantica?
La ricerca semantica funziona guidando il traffico web pertinente e risponde alle domande delle persone comprendendo il significato delle loro domande. Il markup semantico aiuta fornendo informazioni in formati di dati che i motori di ricerca comprendono.
Le persone spesso non effettuano sempre ricerche utilizzando le parole di corrispondenza esatta utilizzate da una pagina web. La loro cronologia di ricerca personale entra in gioco. I tuoi contenuti web possono essere più utili di una risposta parola per parola alla loro domanda. La ricerca è diventata molto più colloquiale che mai. Google, Bing e altri motori di ricerca devono restituire risultati pertinenti per soddisfare gli utenti. Ciò significa la continua necessità di evolversi e adattarsi a questa modalità di ricerca e gestione tramite machine learning delle risposte di ricerca.
Negli Ahrefs cos'è la ricerca semantica? How It Impacts SEO 29 luglio 2021, articolo, Michal Pecanek spiega come circa il 40% delle parole inglesi sono polisemiche. Nella lingua inglese degli Stati Uniti, molte parole hanno due o più significati. Questo crea un'enorme sfida da risolvere per la ricerca semantica.
Ad esempio, potresti aver bisogno di un ventilatore in una giornata calda; oppure potresti essere un fan della squadra di football dei Vichinghi. Michal ha utilizzato l'esempio secondo cui la parola chiave "python" ha 533.000 ricerche mensili solo negli Stati Uniti! Ciò rende più chiaro il motivo per cui i motori di ricerca dovevano evolversi semanticamente.
Come utilizzare la SEO semantica per creare il tuo cloud di dati Web
La SEO semantica sta rivoluzionando completamente le moderne tecniche SEO. Ecco i passaggi che puoi eseguire:
1. Il successo semantico della SEO inizia con una solida ricerca di mercato.
2. Componi il testo per il tuo content marketing basato sull'analisi semantica e sulla co-occorrenza.
3. Osserva come i motori di ricerca comprendono e valutano i tuoi contenuti.
4. Lascia che i tuoi dati statistici su Google Search Console influiscano sulla tua strategia SEO.
5. Adattare un approccio multimodale alla SEO.
6. Rispondi alle domande utilizzando Knowledge Graphs e il tuo profilo aziendale di Google
7. Aggiungi dati strutturati per testo, immagini, prodotti e video.
8. Rimani aggiornato sapendo cosa dice Google sui suoi aggiornamenti di ricerca.
Ecco 8 passaggi da intraprendere che miglioreranno il modo in cui la tua attività si presenta nella ricerca semantica. Aumentiamo le tue capacità di SEO semantica esaminando ogni passaggio in modo più dettagliato.
1. Il successo semantico della SEO inizia con le ricerche di mercato.
Le ricerche di mercato e lo studio di come le parole aiutano le aziende a raggiungere il pubblico giusto sono fondamentali. Aiuta a identificare i significati delle parole, le relazioni e le loro connessioni nel testo. La valutazione dei frammenti di ricerca restituiti per una particolare query di ricerca ci aiuta a costruire intere frasi che possono essere più ricche di significato e valore.
La SEO semantica è diventata una tecnica di marketing necessaria per migliorare il traffico di un sito Web fornendo ai motori di ricerca dati significativi. Ma devi iniziare con una ricerca solida e obiettivi chiari.
2. Comporre il testo sulla base dell'analisi semantica e della co-occorrenza.
L'analisi semantica è una nicchia della linguistica che scopre connessioni tra concetti ed entità (es. nomi di luoghi, persone, eventi, marchi, ecc.). L'algoritmo di Google "pensa" più delle parole e valuta un contesto più simile a quello umano. Si chiama Natural Language Processing (NLP) che viene utilizzato dai processi di recupero delle informazioni di BERT e MUM che cercano di determinare ciò che un ricercatore vuole veramente e quindi abbinarlo al contenuto web che lo fornisce. Ha rivoluzionato ciò che serve per raggiungere il successo nel marketing dei contenuti in mercati competitivi.
Google si è impegnata nell'analisi semantica per costruire una comprensione, finora senza precedenti, di quale sia la composizione di ciascun soggetto e quindi quanto sia importante ogni documento di rete per ogni query di ricerca. Ciò significa che prima di scrivere un nuovo contenuto o di rivederne uno esistente, la ricerca può aiutare a ottenere una panoramica dall'analisi testuale automatizzata. I dettagli forniscono approfondimenti di marketing utili per la scrittura semantica.
3. Osserva come i motori di ricerca comprendono e valutano i tuoi contenuti.
Questo indicherà come creare temi SEO per i tuoi contenuti che corrispondano a ciò che Google sta cercando e soddisfi le esigenze degli utenti. Questo va ben oltre le parole chiave e ci porta nei "vocabolari delle entità". Crea cluster di contenuti raggruppati semanticamente in argomenti anziché in parole chiave. I motori di ricerca possono potenzialmente sfruttare applicazioni come classificazione, somiglianza semantica, clustering semantico, applicazioni di whitelist, che implicano la selezione della risposta giusta da molte alternative.
Ogni query di ricerca è una singola query che ha un'entità tangibile. Google identifica cos'è l'entità e in che modo la query di quella persona richiede informazioni sull'entità. I contenuti accettabili sono catalogati dai motori di ricerca e organizzati intorno a ciascun contesto in modo tale che le macchine possano comprenderne, valutarne l'unicità e quindi abbinarli alle query.
L'intelligenza artificiale (AI) insegna alle macchine a pensare e, cosa più importante, a interpretare e agire come fanno gli esseri umani. Questa area dell'informatica si sta espandendo rapidamente in modi che interessano tutte le aree della nostra vita: come otteniamo consigli relativi all'assistenza sanitaria, come troviamo il prodotto giusto, come le aziende comunicano chi sono. Nel nostro contesto, questo influenza notevolmente il content marketing.
4. Usa Google Search Console Insights per informare la tua strategia SEO.
Google Search Console I rapporti sui dati dell'utente aiutano a identificare dove e quando una pagina Web specifica su un argomento è classificata per più query di ricerca correlate. La comprensione del linguaggio naturale si è evoluta notevolmente negli ultimi anni. Lo sviluppo di vettori di parole rende più facile per gli algoritmi apprendere le relazioni tra le parole, addestrati su esempi di utilizzo del linguaggio umano reale. Il rapporto sul rendimento mostra metriche importanti che riflettono quanto bene il tuo testo e le relazioni semantiche influenzano i risultati di ricerca di Google. Puoi scoprire quanto spesso viene visualizzata una query; posizione media nei risultati di ricerca; percentuale di clic; e sulle funzionalità speciali (come i risultati multimediali) che hai ottenuto nelle SERP.
Google Search Console ti consente di filtrare i rapporti in base a query, pagine, aspetto della ricerca e altro ancora. Puoi utilizzare queste informazioni per migliorare la tua SEO semantica in modo da poter scrivere contenuti con una maggiore profondità dell'argomento.
5. Adattare un approccio multimodale alla SEO.
La ricerca multimodale include le immagini che vediamo, ciò che sentiamo e le parole che leggiamo.
Ciò include l'uso di tassonomie e gerarchie contestuali e concettuali insieme a Grafici topici. Richiede un processo passo-passo per la scrittura SEO semantica per soddisfare ogni intento di macro e micro ricerca. Rendi ricchi i tuoi contenuti con varie modalità come video, audio, tabelle, infografiche e così via. Questo aiuta un motore di ricerca multimodale ad avere contenuti più pertinenti grazie ai quali può verificare l'autorità dell'argomento.
La moderna SEO semantica include l'implementazione del markup dello schema che può aumentare i clic delle SERP. Esistono tipi di dati strutturati di eCommerce essenziali che aumentano la comprensione dei prodotti da parte dei motori di ricerca. Ciò offre agli acquirenti un modo per trovare informazioni sulle risposte mentre conducono ricerche sui prodotti.
Mentre le persone cercano di raccogliere informazioni su entità e possibili acquisti, i rivenditori possono sfruttare lo schema per ottenere visibilità nel settore immobiliare SERP di Google. Google ci sorprende con la sua ricerca multimodale e la frequenza con cui le nuove funzionalità SERP vengono testate e integrate nel suo core di ricerca.
6. Rispondi alle domande utilizzando Knowledge Graphs e il tuo profilo aziendale di Google
Sia i Knowledge Graph che il profilo dell'attività Google di un'azienda sono modi semplici per fornire risposte a domande comuni. Puoi influenzare il tuo grafico della conoscenza in modo che le risposte che fornisci vengano visualizzate in primo piano. In questo modo, un sito può supportare le query e anticipare in modo predittivo le esigenze dei consumatori.
La ricerca raccoglierà informazioni su di te dal Web dei dati e le utilizzerà per rispondere a domande pertinenti. La SEO semantica ha grandi promesse. Proprio come i dispositivi intelligenti creano auto, sistemi di sicurezza, elettrodomestici e connessioni e-mail globali più intelligenti, ogni marchio dovrebbe rimanere attento e alle tecnologie chiave che guideranno il cambiamento e avranno risposte agili.
Fai un ulteriore passo avanti nell'identificazione delle domande dei consumatori e allineati con gli obiettivi dei consumatori in ogni fase del percorso di acquisto. L'analisi semantica delle query può spostarsi per instradare le query a modelli specifici del concetto. Rispondi alle domande più rilevanti in ogni fase della costruzione della relazione. La tua azienda può fornire costantemente risposte e risolvere problemi attraverso il tuo Knowledge Graph. Inoltre, i nodi semanticamente correlati possono collegare i prodotti presenti nel tuo profilo aziendale Google alle pagine dei tuoi prodotti. L'utente può selezionare un collegamento associato a uno dei prodotti elencati.
7. Aggiungi dati strutturati per testo, immagini, prodotti e video.
I dati strutturati aggiungono preziosi punti di dati facilmente comprensibili dai motori di ricerca. Maggiore è la qualità dei metadati e dei contenuti strutturati forniti, maggiore è l'aiuto fornito ai motori di ricerca semantica. Assiste l'impronta dei dati e il processo di abbinamento dei contenuti alle intenzioni dell'utente. L'utilizzo di dati strutturati contribuisce a un Web semanticamente migliorato. Data la rapida crescita e lo sviluppo del markup semantico e delle tecnologie correlate, è meglio avere una persona qualificata assegnata al controllo, alla correzione e all'implementazione del markup dei dati strutturati di prodotti nuovi o non funzionanti.
Schema.org (spesso indicato come "schema") è un vocabolario semantico di tag (o microdati) che, una volta aggiunto al codice HTML, migliora il modo in cui i motori di ricerca lo leggono e lo comprendono. Quando diventi un'entità riconosciuta e affidabile nel Knowledge Graph di Google, aumenta la comprensione di Google di chi sei e della tua esperienza. Può correggere i disallineamenti e anche avere un impatto immediato sul filtraggio delle query di immagini e video che si riferiscono all'entità.
Schema non è riconosciuto solo da Google, Bing, Yahoo! e Yandex, inoltre, questo vocabolario semantico è mantenuto da loro. È probabile che altri motori di ricerca seguano la pratica di utilizzare questo markup per modificare il modo in cui visualizzano i risultati di ricerca.
8. Rimani aggiornato con gli aggiornamenti di Google.
Sappiamo sicuramente che questo passaggio non è facile! Tuttavia, quando ami il processo di apprendimento, in modo da poter "pensare" come un motore di ricerca semantico, i risultati sono così gratificanti.
I post di Google, gli articoli e le risposte del forum che coinvolgono la SEO semantica includono comunemente informazioni su dati strutturati, schema, ontologia, grafici della conoscenza e recupero di documenti. Ecco alcuni esempi di seguito che offrono molte informazioni:
"A volte Ricerca Google mostra riquadri speciali con informazioni su persone, luoghi e cose. Chiamiamo questi pannelli di conoscenza. Sono progettati per aiutarti a capire rapidamente di più su un particolare argomento facendo emergere fatti chiave e per facilitare l'esplorazione di un argomento in modo più approfondito. Le informazioni all'interno dei pannelli di conoscenza provengono dal nostro Knowledge Graph, che è come una gigantesca enciclopedia virtuale di fatti". — Danny Sullivan, maggio 2020
“La comprensione del linguaggio naturale si è evoluta sostanzialmente negli ultimi anni, in parte a causa dello sviluppo di vettori di parole che consentono agli algoritmi di apprendere le relazioni tra le parole, sulla base di esempi di utilizzo effettivo della lingua. Questi modelli vettoriali mappano frasi semanticamente simili a punti vicini in base all'equivalenza, alla somiglianza o alla correlazione di idee e linguaggio". – Rachel Bernstein, Product Manager in Google Research, aprile 2018 in Introduzione alle esperienze semantiche con Talk to Books e Semantris
Possiamo anche imparare molto sulla tecnologia di ricerca semantica leggendo i brevetti di Google. 
Ad esempio, il suo brevetto sul motore di ricerca semantico WO2008027503A3 dice “Un'ontologia viene analizzata per determinare una pluralità di parole chiave. Un motore di ricerca basato su stringhe viene utilizzato per eseguire una ricerca di documenti su una rete in base alle parole chiave determinate e viene recuperato almeno un documento. Viene stabilita una relazione tra il documento recuperato e l'ontologia e viene determinato se almeno un documento deve essere archiviato nel database in base alla relazione stabilita. In tal caso, il documento viene archiviato nel database. Il database può essere utilizzato come parte di un motore di ricerca autonomo o plug-in per il recupero di documenti online".
Sistema e metodo per la ricerca semantica in un'applicazione aziendale US20100070517A1 è un altro brevetto di interesse. La domanda è stata concessa nel 2012 e afferma: “Un'ontologia per l'applicazione che descrive le relazioni semantiche tra i dati associati all'applicazione può essere generata dalle definizioni dei dati ricercabili. L'ontologia può essere utilizzata per eseguire query di ricerca e fornire risultati di ricerca che includono o risultano da relazioni semantiche tra i dati ricercati".
I brevetti di Google ci aiutano a scoprire i dettagli su come Google può raccogliere informazioni su entità provenienti da pagine web. Possiamo imparare come può applicare l'elaborazione del linguaggio naturale per il recupero di informazioni e il riconoscimento di entità per costruire triple (Soggetto/Verbo/Oggetto) per entità specifiche.
In che modo la SEO tradizionale e la SEO semantica sono diverse?
La SEO ha sempre incarnato l'ecosistema Web. Se eseguito correttamente, ha sempre aiutato a connettere i proprietari di siti ai consumatori. Nella SEO tradizionale, le pagine web ottengono una posizione in classifica nei risultati di ricerca in base ai punteggi di recupero delle informazioni calcolati in base a pertinenza e competenza, autorevolezza e segnali di affidabilità (EAT).
La SEO semantica è più avanzata e va anche oltre. Si relaziona meglio con oggetti o entità del mondo reale. Un articolo sulle entità fornisce informazioni sui molteplici elementi di tali entità, come fatti sui diversi attributi che espongono su tali entità e identificatori che possono aiutare una persona a conoscere un'entità specifica per acquisire maggiori conoscenze su di essa. Anche se ciò è realizzato da una macchina, la SEO semantica attiva così una comunicazione continua e opportunità di costruzione di relazioni a vantaggio sia del consumatore che dell'azienda.
Una pagina SEO semantica efficace può ottenere pannelli di conoscenza, schede di risposta, caroselli di ricerca compromessi di entità, frammenti di domande e risposte in primo piano, una presenza nelle caselle Persone che chiedono anche, Persone che cercano anche e altro ancora. Dove le persone possono trovare domande correlate è il crowdsourcing studiando i log delle query per domande correlate in un grafico delle domande. Lo studio delle SERP di Google rivela che la SEO semantica aiuta a trovare oggetti del mondo reale nelle query utilizzate dai ricercatori. Puoi identificare frammenti in primo piano che rispondono alle domande che molte persone pongono su tali entità.
Il progresso nel campo dell'intelligenza artificiale e delle aree correlate aiuta a visualizzare le relazioni semantiche. Gli strumenti di visualizzazione, come un browser di argomenti, riepilogano una raccolta di documenti e generano relazioni tra argomenti e documento-argomento.
Cos'è una rete semantica?
Una rete semantica, nota anche come rete frame, è una base di conoscenza che collega le relazioni semantiche tra concetti in una rete. È un'entità di rappresentazione della conoscenza. Una rete semantica trasmette le relazioni all'interno di una base di conoscenza avente lo scopo di mettere in relazione i dettagli dei nodi del mondo reale. Può essere costituito da migliaia di varianti con miliardi di entità relazionali e trilioni di informazioni fattuali.
Se ti senti sopraffatto mentre leggi questo, sappi che il Web semantico non è un Web diverso. Piuttosto, si espande su quello esistente, quindi quello che già conosci è probabilmente una buona base di conoscenza. Il Web semantico è il luogo in cui le informazioni ottenute tramite la ricerca hanno un significato ben definito. Il risultato finale è che la tecnologia dei motori di ricerca serve le persone in un modo che riduce l'attrito e fornisce loro risultati di ricerca migliori più velocemente.
Riassumendo la storia della ricerca semantica
Una revisione della voce di Wikipedia sulla ricerca semantica rivela come sta procedendo. In precedenza, il web semantico sembrava concentrarsi maggiormente sui dati collegati.
"La ricerca semantica tenta di aumentare e migliorare le ricerche di ricerca tradizionali sfruttando i dati XML e RDF dalle reti semantiche per disambiguare le query di ricerca semantica e il testo web al fine di aumentare la pertinenza dei risultati".
Come 2009 la voce di Wikipedia è stata aggiornata per includere l'ontologia e il riferimento al web semantico:
"Altri autori considerano principalmente la ricerca semantica come un insieme di tecniche per recuperare la conoscenza da fonti di dati riccamente strutturate come le ontologie che si trovano sul web semantico".
Solo un anno dopo la frase iniziale è stata aggiornata per includere entità di intenti del ricercatore e significato contestuale:
"La ricerca semantica cerca di migliorare l'accuratezza della ricerca comprendendo l'intento del ricercatore e il significato contestuale dei termini così come appaiono nello spazio dati ricercabile, sia sul Web che all'interno di un sistema chiuso, per generare risultati più pertinenti".
Quindi nel 2019 il primo paragrafo riflette i progressi con BERT e corrispondenza neurale:
“La ricerca semantica denota la ricerca con significato, distinta dalla ricerca lessicale in cui il motore di ricerca cerca corrispondenze letterali delle parole della query o varianti di esse, senza comprendere il significato generale della query. La ricerca semantica cerca di migliorare l'accuratezza della ricerca comprendendo l'intento del ricercatore e il significato contestuale dei termini così come appaiono nello spazio dati ricercabile, sia sul Web che all'interno di un sistema chiuso, per generare risultati più pertinenti. I contenuti che si posizionano bene nella ricerca semantica sono scritti bene con una voce naturale, si concentrano sulle intenzioni dell'utente e considerano argomenti correlati che l'utente potrebbe cercare in futuro".
Autori autorevoli che contribuiscono si allineano con l'evoluzione del significato della ricerca semantica. Sembra progredire in un modo più colloquiale che semplifica la ricerca degli utenti.
Modelli tematici semantici nella ricerca semantica
Google ha anche vinto numerosi brevetti che coprono vari aspetti dell'indicizzazione basata su frasi. Possiamo imparare come può utilizzare la modellazione tematica di parole correlate nei documenti e link anchor text per capire di cosa trattano le pagine web. La modellazione degli argomenti fa parte di una classe di tecniche di analisi del testo che analizzano la probabilità di associazione di un documento con un determinato tema o argomento.
Anni fa, l'articolo NIH Phrase Based Topic Modeling for Semantic Information Processing in Biomedicine del 2013 ha fondato la mia ricerca sui modelli tematici semantici. Zhiguo Yu spiega “In generale, le singole parole trasmettono meno informazioni delle frasi. Alcuni verbi o preposizioni sono addirittura privi di significato senza parole correlate. Ad esempio, il significato di "risonanza magnetica" non può essere completamente determinato da nessuna di queste tre parole in isolamento, "magnetico", "risonanza" o "imaging".
I modelli tematici basati su entità e relazioni basate su nome sono usati più spesso oggi.
“La ricerca semantica è la ricerca basata su modelli comportamentali significativi e ragionevoli che provengono da pensieri, concetti e cose del mondo reale. Jeannie Hill ha creato uno dei documenti più completi per la ricerca semantica. Se vuoi imparare come vedere, raccogliere, raggruppare e utilizzare quei modelli significativi sul Web aperto in un processo di comprensione pertinente ai fini della classificazione, ti consiglio di aggiungere il documento ai segnalibri e di leggere di tanto in tanto per tenerti aggiornato SEO semantico.” – Koray Tugberk GUBUR
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