Che cos’è la ricerca semantica: definizione, esempi e utilità

Quando digiti una query di ricerca, ti aspetti qualcosa di più di un semplice elenco di risultati che contengono le stesse parole: vuoi risposte che abbiano davvero senso. Che tu stia cercando raccomandazioni, definizioni o qualcosa di specifico, la moderna tecnologia di ricerca si è evoluta per riconoscere le connessioni, il contesto e i significati più profondi che stanno dietro le query. Questo cambiamento sta trasformando il modo in cui troviamo le informazioni, rendendo i motori di ricerca più intelligenti e intuitivi che mai.

Questa comprensione più approfondita del linguaggio e delle intenzioni non solo migliora la qualità dei risultati, ma trasforma anche il modo in cui gli utenti interagiscono con la ricerca. Di conseguenza, la ricerca semantica offre diversi vantaggi pratici che migliorano sia l’accuratezza che l’usabilità.

Vantaggi della ricerca semantica

La verità è che un terzo dei clienti esce immediatamente dopo una ricerca fallita. La ricerca semantica aiuta a prevenire questa perdita di potenziali entrate. Può trovare risultati anche se i termini di ricerca inseriti non sono precisi. In base al contesto, la ricerca è in grado di fornire risultati rilevanti nonostante l’inclusione di termini di ricerca vaghi. Un altro vantaggio è che le persone possono utilizzare descrizioni come termini di ricerca nel caso in cui non riescano a capire le convenzioni di denominazione corrette o semplicemente dimentichino il termine di ricerca appropriato. Ciò migliora significativamente l’esperienza dell’utente grazie alla rimozione della frustrazione durante una sessione di ricerca.

Esempio di ricerca semantica

Per una tipica ricerca per parole chiave, un cliente potrebbe scrivere parole chiave come ‘maglione’ nella barra di ricerca per trovare un maglione. Tuttavia, la ricerca semantica servirà meglio le query come ‘abbigliamento caldo’ o ‘Come posso mantenere il mio corpo al caldo in inverno?’. Comprenderà l’intento delle parole chiave inserite e fornirà risultati accurati per l’argomento in questione mantenendo un’elevata rilevanza della ricerca. Il caso d’uso più evidente di questo è nei motori di ricerca internet, come la ricerca semantica di Google.

Differenza tra ricerca per parole chiave e ricerca semantica

Una ricerca per parole chiave recupera tutti i documenti dal database che contengono un termine di ricerca specifico presente nella query. A differenza della ricerca per parole chiave, la ricerca semantica tiene conto del significato delle parole in base al loro contesto. Confrontiamo i due fianco a fianco.

Differenza tra ricerca lessicale e ricerca semantica

La ricerca lessicale consiste nel recuperare i documenti che contengono corrispondenze esatte o varianti delle parole della query, senza interpretare il significato complessivo della stessa. Al contrario, la ricerca semantica elabora la query per fornire risultati in linea con l’intenzione dell’utente della ricerca.

Ad esempio, una ricerca di “negozio di scarpe vicino a me” in un motore di ricerca semantico produce risultati per i negozi di scarpe più vicini, mentre una ricerca lessicale potrebbe restituire negozi denominati “vicino a me” o situati in un luogo chiamato “vicino a me”.

La tecnologia alla base della ricerca semantica

La ricerca semantica è una sorta di alleata super intelligente delle tue ricerche. Invece di cercare le parole esatte che digiti, la ricerca semantica cerca di capire cosa intendi veramente. È come avere una conversazione in cui l’altra persona capisce il senso di ciò che stai dicendo, anche se non usi le parole perfette.

Come fa a fare queste cose fantastiche? Utilizza un mix di tecnologie intelligenti come la ricerca vettoriale, l’intelligenza artificiale (AI), l’apprendimento automatico (ML – Machine learning) e l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP – Natural Language Processing). Pensa all’AI e all’ML come a dei cervelli che imparano dagli errori e migliorano nel tempo per capire cosa stai cercando. Il ‘NLP, invece, si occupa di rendere la tua casella di ricerca abbastanza intelligente da “capire” davvero i tuoi prodotti.

In parole povere, la ricerca semantica è un passo avanti rispetto alla vecchia ricerca per parole chiave. Non si limita a considerare le parole, ma cerca di capire l’idea che sta alla base della ricerca. Questo significa che i risultati della ricerca sono perfetti, perché  la ricerca coglie l’intento e il contesto di ciò che stai chiedendo. Si tratta di una complesso intersecarsi di processi diversi: comprensione del linguaggio, conoscenza del modo di pensare degli utenti e utilizzo di algoritmi piuttosto avanzati per offrirti i migliori risultati di ricerca possibili.

Diamo ora uno sguardo approfondito a ciò che permette alla ricerca semantica di svolgere il suo lavoro.

1. Elaborazione del linguaggio naturale (NLP)

• Tokenizzazione e lemmatizzazione: La query di ricerca viene scomposta in singoli elementi (token) e ridotta alla loro forma base o dizionario (lemmatizzazione).
• Tagging della parte del discorso: Identifica se una parola è un nome, un verbo, un aggettivo, ecc. per capire il ruolo che ogni parola svolge nella query.
• Parsing delle dipendenze: Analizza la struttura grammaticale di una frase, aiutando a capire come le diverse parole di una query si relazionano tra loro.

2. Analisi semantica

• Riconoscimento di entità denominate (NER – Named Entity Recognition): Identifica e categorizza le informazioni chiave del testo in categorie predefinite, come nomi di persone, organizzazioni, luoghi, ecc.
• Analisi del sentiment: Identifica il sentiment o il tono di una query, che può essere particolarmente importante per capire l’intento dell’utente.
• Disambiguazione del senso delle parole: Determina il significato di una parola in base al suo contesto, fondamentale per comprendere le query con parole polisemiche (parole con più significati).

3. Grafi della conoscenza e ontologie

• Un grafo della conoscenza è una rappresentazione strutturata di fatti relativi a entità (come persone, luoghi e cose) e alle loro interrelazioni.
• Le ontologie definiscono i tipi, le proprietà e le interrelazioni delle entità di un dominio.

Queste strutture permettono al sistema di comprendere il contesto e le relazioni tra i diversi concetti.

4. Apprendimento automatico e deep learning

• Modelli a spazio vettoriale: Le parole e le frasi vengono convertite in vettori in uno spazio ad alta dimensionalità. Le parole con significati simili sono più vicine in questo spazio.
• Reti neurali: Utilizzate per comprendere modelli complessi nei dati. I modelli basati su trasformatori come BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) sono particolarmente efficaci per comprendere il contesto di una query.

5. Indicizzazione e recupero

• Indicizzazione semantica: A differenza dell’indicizzazione tradizionale che si concentra sulle parole chiave, l’indicizzazione semantica prevede la comprensione del contesto e degli argomenti di un documento.
• Espansione della query: Modifica automaticamente una query per includere sinonimi, termini correlati o termini più specifici in base alla comprensione semantica della query originale.

6. Algoritmi di classificazione

Utilizza una combinazione di rilevanza semantica e altri fattori (come l’autorità della pagina, la freschezza, il coinvolgimento degli utenti) per classificare i risultati della ricerca.

7. Cicli di feedback

Apprendimento continuo dalle interazioni degli utenti (clic, tempo trascorso su una pagina, ecc.) per perfezionare e migliorare l’accuratezza dei risultati di ricerca.

Casi d’uso della ricerca semantica

La tecnologia di ricerca semantica, con la sua capacità di comprendere il contesto e il significato dietro le query, ha numerose applicazioni in diversi settori. Ecco cinque casi d’uso principali:

Conclusione

Quindi, la ricerca semantica è la scelta giusta per te? Può essere un game changer per molti siti web di e-commerce, ma anche per altri tipi di siti web se applicata correttamente, ma potrebbe anche essere considerata ridondante se distribuita nel caso d’uso sbagliato. Considera di utilizzarla se pensi che possa portare qualcosa di valore al tuo business e migliorare la soddisfazione degli utenti del tuo sito web. Altre aziende potrebbero beneficiare maggiormente da soluzioni come Luigi’s Box poiché forniscono una soluzione conveniente per la ricerca e la scoperta di prodotti di e-commerce.

Domande frequenti