Semantic Search
Suchtechnologie, die Bedeutung und Intention versteht statt nur Keywords.
Definition
Semantic Search bezeichnet Suchtechnologien, die nicht nur exakte Keyword-Matches finden, sondern die Bedeutung und Intention hinter einer Suchanfrage verstehen und Ergebnisse basierend auf semantischer Relevanz liefern. Statt "String Matching" nutzt Semantic Search NLP, Knowledge Graphs, Vector Embeddings und Kontext-Verständnis.
Warum das wichtig ist
Keyword Search findet nur exakte Matches. Semantic Search versteht: "Wie repariere ich einen tropfenden Wasserhahn?" findet auch "Wasserhahn-Leck beheben" (andere Wörter, gleiche Bedeutung). Google's Evolution: Hummingbird (2013), RankBrain (2015), BERT (2019), MUM (2021), AI Mode (2024) – alles Semantic Search-Fortschritte.
Vidasus-Kontext
Praxis-Beispiel
User sucht "Laptop für Video-Editing". Semantic Understanding: Intent = Kauf, Requirements = Hohe CPU/GPU, >16GB RAM, dedizierte Grafikkarte. Ergebnisse: Produkte, die diese Specs erfüllen – auch wenn "Video-Editing" nicht in Produktbeschreibung steht.
Die Säulen
- Intent Understanding – Was will der User wirklich?
- Entity Recognition – Welche Entitäten sind in der Query?
- Semantic Similarity – Finde Dokumente mit ähnlicher Bedeutung
- Context Awareness – Berücksichtige vorherige Interaktionen
- Result Diversification – Zeige verschiedene Aspekte