Co to jest wyszukiwanie semantyczne

Wyszukiwanie semantyczne to technologia wyszukiwarek, która interpretuje znaczenie słów i fraz, aby zapewnić dokładniejsze wyniki wyszukiwania. W przeciwieństwie do tradycyjnych wyszukiwarek, które opierają się na dopasowywaniu słów kluczowych, wyszukiwanie semantyczne koncentruje się na zrozumieniu intencji użytkownika i kontekstu wyszukiwania.

Główne cechy wyszukiwania semantycznego:

• Zrozumienie kontekstu – wyszukiwanie semantyczne uwzględnia wiele czynników ale główne to: wcześniejsza lub obecna lokalizacja użytkownika albo jego adres IP, historia wyszukiwania i kontekst tekstu, aby lepiej zrozumieć znaczenie wyszukiwanego hasła. Na przykład w mapach Google lub wyszukiwarce hasła takie jak „restauracje”, „sklepy spożywcze”, „apteki” zwróci wyniki znajdujące się w pobliżu szukającego. Ten przykład idealnie nadaje się do rozwinięcia tematów z kategorii lokale SEO.
• Interpretacja języka naturalnego – wyszukiwarki semantyczne wykorzystują techniki przetwarzania języka naturalnego (NLP), aby analizować i rozumieć złożone frazy i pytania. Dzięki temu użytkownicy mogą formułować zapytania w sposób konwersacyjny, a wyszukiwarka i tak zrozumie ich intencje. Najlepszym przykładem tego są obecnie chatboty jak ChatGPT lub Claude.
• Wykorzystanie grafów wiedzy – grafy wiedzy to ogromne bazy danych zawierające informacje o różnych bytach i ich relacjach. Wyszukiwarki semantyczne wykorzystują te grafy, aby lepiej zrozumieć kontekst wyszukiwania i dostarczyć bardziej trafne wyniki. Po wycieku dokumentacji technicznej Google wiemy, że jednym z takich wskaźników jest właśnie „confidenceScore”. Koniecznie muszę zaznaczyć w tym punkcie, że warto też stosować strukturalne znaczniki danych (schema).
• Dopasowanie intencji wyszukiwania – wyszukiwanie semantyczne stara się rozpoznać intencję użytkownika – czy chce on uzyskać informację, dokonać zakupu, czy porównać produkty. Ta informacja jest następnie wykorzystywana do sortowania wyników według trafności.
• Używanie baz wektorowych – wyszukiwanie semantyczne może wykorzystywać wektory do reprezentowania słów i dokumentów jako punktów w przestrzeni wielowymiarowej. Odległość między wektorami wskazuje na semantyczne podobieństwo między słowami lub dokumentami, co pomaga w dostarczaniu lepszych wyników.

Wyszukiwanie semantyczne różni się od tradycyjnego wyszukiwania opartego na słowach kluczowych tym, że skupia się na znaczeniu, a nie na dosłownym dopasowaniu słów. W niektórych przypadkach może nie generować wyników z bezpośrednim dopasowaniem słów ale nadal będzie odpowiadać na intencje użytkownika. Wyszukiwanie semantyczne ma bardzo szeroki zakres zastosowań w wielu branżach, np. w e-commerce i takim przykładem może być produkt od Google.

• Google Lens można uznać za wyszukiwarkę semantyczną, ponieważ wykorzystuje zaawansowane technologie do analizy obrazów i interpretacji ich kontekstu. W tym przypadku „zeskanowanie” produktu, rzeczy umożliwia łatwiejsze ich znajdowanie w internecie nawet jeśli nie zna się nazwy lub modelu produktu.

Rodzaje wyszukiwania

W poniższej tabeli wyjaśniam wyszukiwanie słowem kluczowym, leksylane, kontekstowe i semantyczne.

Wyszukiwanie semantyczne

Stara się zrozumieć znaczenie słów i intencje użytkownika, aby dopasować treść do znaczenia zapytania. Uwzględnia kontekst wyszukiwania, analizując relacje między słowami, lokalizację użytkownika czy odwiedzonych wcześniej miejsc, historię wyszukiwania i jeszcze więcej czynników, o których nawet nie pomyślelibyśmy.

Przykład: Jeżeli w Google wpiszę „jak zoptymalizować javascript seo na stronie„, to silnik zrozumie, że szukam konkretnego rozwiązania i zaraz pod moim zapytaniem dostałem odpowiedź „Użyj renderowania po stronie serwera„. Właściwie to jest ogólne rozwiązanie ale bardzo dobra rekomendacja!

Teraz bardzo łagodnie mogę przejść do kolejnego podtematu, który jest mocno związany z semantyką – NLP.

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) w wyszukiwaniu semantycznym

NLP (Natural Language Processing) odgrywa bardzo ważną rolę w rozwoju wyszukiwarek semantycznych. ponieważ przekształca nieustrukturyzowane informacje w dane strukturalne, zrozumiałe dla maszyn 😀 Teraz po ludzku:

• NLP pomaga maszynie zrozumieć ludzki język – mówiony i pisany – w takim stopniu, by maszyna mogła na niego sensownie odpowiadać lub wykonać odpowiednie zadania. Bardzo zaawansowaną formą tego jest ChatGPT, Claude, Perplexity i inne czatboty.

Przy wykorzystaniu NLP, Google może analizować nie tylko słowa kluczowe, ale także gramatykę, relacje między słowami i intencje użytkownika. Z resztą na podobnej zasadzie działa Googlebot podczas crawlowania strony. Ocenia wartość dla użytkownika i użyteczność treści. Sprawdza, czy strona zawiera odpowiednie słowa kluczowe (keywordy), analizuje strukturę treści, kontekst, jak bardzo poruszany temat jest zbliżony semantycznie i czy wspomniana encja jest związana z tematyką strony, anchor linku (a to nadal nie wszystko!). Dzięki temu AI w wyszukiwarce może lepiej określić, czy strona rzeczywiście spełnia oczekiwania użytkowników, czy tylko próbuje manipulować rankingami.

Zastosowanie NLP w wyszukiwarce Google

Google przymierzał się do semantycznego wyszukiwania od 2012 roku. Od tamtej pory dużo się zmieniło i z każdym kolejnym rokiem NLP jest wykorzystywane coraz mocniej w wielu produktach. Przykłady zastosowań NLP w wyszukiwarce:

• Graf Wiedzy (2012) – semantyczna baza danych, w której informacje są przechowywane w formie połączonych ze sobą jednostek. NLP jest używane do ekstrakcji jednostek i relacji z tekstu, co pozwala na automatyczne rozbudowywanie Grafu Wiedzy.
• Hummingbird (2013) – aktualizacja algorytmu Hummingbird (Koliber), który wprowadził wyszukiwanie semantyczne do wyszukiwarki Google.
• RankBrain (2015) – algorytm oparty na uczeniu maszynowym, który umieszcza zapytania i treści w przestrzeni wektorowej, aby określić ich semantyczne podobieństwo, co pozwala na lepsze zrozumienie intencji użytkownika i dostarczanie trafniejszych wyników.
• BERT (2018) – Bidirectional Encoder Representations from Transformers, czyli w skrócie BERT, to technologia oparta na NLP, która pozwala lepiej rozumieć zapytania, zdania, pytania i teksty.
• MUM (2021) – MUM (Multitask Unified Model). Zaawansowana technologia NLP, która potrafi przetwarzać informacje z różnych formatów, takich jak tekst, obrazy i wideo. Na blogu Google można przeczytać, że to jest „nowy kamień milowy AI w rozumieniu informacji„
• Passage Ranking (2021) – technologia oparta na NLP, która pozwala lepiej interpretować poszczególne fragmenty tekstu. Dzięki temu Google może wyświetlać w wynikach wyszukiwania fragmenty tekstu, które są najbardziej trafne dla zapytania, nawet jeśli cała strona nie jest idealnie dopasowana. Właśnie na tym bazuje mój powyższy przykład z wyszukiwaniem semantycznym.
• BARD (2023) – BARD to model językowy PaLM 2, który Google wprowadziło w odpowiedzi na ChatGPT. BARD, podobnie jak ChatGPT, potrafi generować odpowiedzi na pytania w języku naturalnym. Google wykorzystuje BARD w nowym interfejsie wyszukiwania SGE (Search Generative Experience), który ewoluuje od wyszukiwarki do „silnika odpowiedzi”.

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) jest super ważną technologią dla Google czy Bing umożliwiającą lepsze rozumienie ludzkiego języka i dostarczanie lepszych wyników wyszukiwania.

Wyszukiwanie semantyczne: co warto wiedzieć?

Wyszukiwanie semantyczne to zaawansowana technologia, która zmienia sposób działania wyszukiwarek, takich jak Google. Dzięki zrozumieniu intencji użytkownika i analizy kontekstu zapytań, wyszukiwarki dostarczają trafniejsze wyniki, uwzględniając lokalizację, historię wyszukiwań czy relacje między słowami.

Kluczową rolę w tym procesie odgrywa NLP (Natural Language Processing) – technologia, która pomaga maszynom rozumieć ludzki język. Wyszukiwarka wykorzystuje NLP Grafie Wiedzy, RankBrain, czy BERT, co pozwala na lepszą interpretację fraz, fragmentów tekstu i nawet obrazów.

Dzięki temu Google stale poprawia jakość wyników, lepiej oceniając wartość treści na stronach i ich użyteczność dla użytkowników (przynajmniej w teorii). Obecnie semantyka jest najważniejsza w optymalizacji stron pod kątem SEO.