Pesquisa Semântica - o Vento da Mudança

O que é pesquisa semântica ?

Por trás do termo técnico bruto está um desejo inocente, antigo como a própria humanidade.

Sempre tentamos olhar além das aparências e chegar ao significado mais profundo do que nos rodeia.

Ocasionalmente, isso nos levou a profundas realizações. Outras vezes, falhamos espetacularmente.

Agora temos a tecnologia para turbinar e aprofundar nossa busca por significado.

Insira a pesquisa semântica.

A magia das palavras e pesquisa semântica

A semântica é o lado fascinante da linguística, atribuída à tarefa de buscar significado.

Significado das palavras e sua relação entre si. A semântica deve explicar por que escolhemos certas palavras e frases para descrever as coisas.

O que define a semântica como uma parte essencial da busca semântica é o desejo que temos de buscar e criar conexões.

Imagine procurar uma agulha em um palheiro - uma experiência inegavelmente angustiante.

Você estaria procurando coisas na Internet com quase o mesmo nível de sucesso, sem as ferramentas para permitir resultados rápidos e intuitivos.

Felizmente, o desejo de tornar nossas vidas estruturadas e conectadas se traduz até mesmo em como pesquisamos coisas na web. É assim que a pesquisa semântica surgiu.

Obtemos uma explicação mais detalhada sobre o que é a pesquisa semântica em uma publicação de Hannah Bast e co-autores.

Conforme descrito por eles, a busca semântica é “busca com sentido”. E podemos encontrar significado em pelo menos algumas partes do processo de busca.

Primeiro, na própria consulta. Aqui, precisamos descobrir a verdadeira intenção por trás da solicitação.

Então, temos que considerar os dados que temos que recuperar e se eles realmente se encaixam no que estamos procurando.

Ou, se apresentarmos adequadamente as informações para que tenham significado para a pesquisa.

Quebrando o significado da pesquisa semântica

Colocando nos termos de Layman, a pesquisa semântica busca entender a linguagem natural da maneira que um ser humano faria e fornecer resultados de pesquisa semântica na web apropriados .

O que isso significa?

Bem, digamos que digite no campo de pesquisa do Google "que é o menor mamífero".

O mecanismo de busca irá, compreensivelmente, responder à minha pergunta com base no pressuposto de que quero descobrir qual é o menor mamífero - em vez de procurar correspondências exatas da frase que digitei.

É assim que obtenho como primeiro resultado um artigo intitulado “Os 6 menores mamíferos do mundo”, seguido por fotos do musaranho etrusco - que, aliás, é o menor mamífero conhecido do planeta.

Procurar entender o significado da minha consulta ajuda os mecanismos de busca semântica a sugerir correções para palavras com erros ortográficos também.

Então, se acontecer de eu escrever incorretamente a palavra mamífero, o Google irá sugerir que, em vez de “mamal”, provavelmente estou procurando por “mamífero”.

Como surgiu a busca semântica?

Nossa espécie é atraída para buscar ordem - e se isso estiver faltando, não podemos deixar de tentar criá-la.

Portanto, é compreensível que estejamos construindo um mundo virtual que atenda às nossas necessidades de pedidos e tempo otimizado.

Além de fornecer as respostas adequadas, os mecanismos de pesquisa também agregam sentido a elas com a ajuda da inteligência artificial.

Eles usam o aprendizado de máquina de pesquisa semântica para ajudar a processar e classificar as informações e também podem entender a fala humana natural.

Tudo isso, ao final, fornece resultados adequados às nossas consultas.

Mas como exatamente eles são capazes de responder a perguntas como "O maior donut do mundo?"

A busca semântica emergiu da web semântica, portanto, para ser fiel à minha própria natureza de busca de pedidos, vamos primeiro examinar o que é web semântica .

Origem da Web Semântica

Resumindo: a Web Semântica é uma extensão da World Wide Web.

E de acordo com o World Wide Web Consortium (W3C), ele fornece uma estrutura comum para que os dados sejam compartilhados e reutilizados.

Isso é válido para aplicativos, empresas e comunidades.

O framework, ou “ontologia”, como é conhecido no campo da ciência da informação, reúne fatos e informações que acabam se tornando um sistema de conhecimento.

Para simplificar, a web semântica estrutura e marca os dados de uma maneira que os computadores possam ler.

A web semântica permite a análise de entradas específicas com base na rede ou em fatores relacionados. Ele usa conjuntos, propriedades e relações para dar sentido à vasta quantidade de dados que compõe a web.

Eu compararia a mim tentando construir minha árvore genealógica.

Definitivamente, não vou conseguir descobrir quem são as pessoas que minha avó afirma serem meus primos distantes do lado materno. Não tenho contexto, porque não os conheço.

A web semântica, no entanto, faz um trabalho melhor em ordenar as coisas.

A Visão para a Web Semântica

A ambição final da Web Semântica, conforme vista por seu fundador Tim Berners-Lee, é permitir que os computadores manipulem melhor as informações em nosso nome.

O conceito do que é web semântica evoluiu para os dois tipos importantes de dados que a formam hoje - Linked Open Data e Semantic Metadata .

Ordem no caos - Arrumando com ferramentas de pesquisa semântica

Linked Open Data (LOD) é modelado como um gráfico e publicado de uma forma que permite a interligação entre servidores.

Ele representa essencialmente dados estruturados . Em 2006, Tim Berners-Lee formalizou as Quatro regras de dados vinculados como:

1. Use identificadores de recursos universais (URIs) como nomes para as coisas.
2. Use URIs HTTP para que as pessoas possam pesquisar esses nomes.
3. Quando alguém procura um URI, forneça informações úteis, usando a formatação padrão (RDF, SPARQL).
4. Inclui links para outros URIs. para que eles possam descobrir mais coisas.

O LOD permite que pessoas e máquinas acessem dados em diferentes servidores e interpretem sua semântica com mais facilidade.

Como resultado, a Web Semântica muda de um espaço composto por documentos vinculados para um espaço composto por informações vinculadas.

Isso, por sua vez, permite uma rede interconectada de significados, passível de processamento por uma máquina.

Existem milhares de conjuntos de dados, publicados como LOD em diferentes setores.

Alguns exemplos são enciclopédias, dados geográficos, dados governamentais, bases de dados e artigos científicos, entretenimento, viagens, etc.

Uma vez que estão interligados, esses conjuntos de dados formam uma rede gigante de dados ou um Mapa do Conhecimento.

O gráfico conecta uma grande quantidade de descrições de entidades e conceitos de importância geral.

A Game of Tag - Semantic Search Tools Vol. 2

A segunda ferramenta importante com a qual a web semântica conta são os metadados semânticos.

Basicamente, trata-se de tags semânticas, adicionadas a páginas normais da Web para descrever melhor seu significado.

Por exemplo, a página inicial do Prêmio Nobel pode ser semanticamente anotada com referências a vários conceitos e entidades relevantes - Suécia, avanços acadêmicos, cultura e prêmios, entre outros.

Essas relações bem determinadas entre assuntos e resultados correspondentes são melhor representadas por meio de esquemas de metadados estruturados , como Schema.org

Os metadados tornam muito mais fácil encontrar páginas da Web com base em critérios semânticos.

Aprendendo com resultados anteriores e criando links entre entidades, um mecanismo de pesquisa pode então deduzir a resposta à consulta de um pesquisador, em vez de fornecer vários links que podem ou não conter a resposta correta.

Os metadados resolvem qualquer ambiguidade potencial e garantem que, quando procurarmos por Prince (o músico), não obteremos páginas sobre nenhum dos muitos príncipes que são da realeza, por exemplo .

Você pode agradecer à web semântica por isso.

Agora.

A estrutura da web semântica nos dá a ideia do que é a busca semântica. Ele até nos diz como um mecanismo de pesquisa determina qual é o maior donut do mundo.

Mas

Vamos dar uma olhada em sua história.

Visionários no campo da pesquisa semântica

Como acontece com qualquer movimento em grande escala, há um líder por trás da mudança. Já mencionamos o nome de Tim Berners-Lee, que muitos argumentam ser o homem por trás da busca semântica.

Em 1998, durante a infância da web moderna, Berners-Lee já falava sobre a ideia em um relatório que publicou, intitulado Semantic Web Road Map.

21 anos depois, suas ideias foram adotadas e a busca semântica é uma realidade.

O Google foi a empresa que trouxe a mudança e deu lugar ao surgimento da busca semântica .

“As máquinas devem ser capazes de se comunicar umas com as outras da mesma forma que os humanos”, afirmou Berners-Lee.

O Google agora está trabalhando para cumprir sua visão.

Como?

A virada para a pesquisa semântica

Embora muita coisa tenha acontecido desde 1998, 2012 foi o ponto de virada para a pesquisa semântica.

Foi durante este ano que 20% de todas as pesquisas do Google foram novas. Não apenas isso, mas as palavras-chave de cauda longa representam cerca de 70% de todas as pesquisas.

Isso disse ao Google que os usuários estavam se interessando em usar seu mecanismo de busca como uma ferramenta para responder a perguntas e resolver problemas.

Não era mais apenas pesquisar fatos e encontrar sites individuais.

E assim foi dado o primeiro passo em direção a uma atualização semântica .

O Mapa do Conhecimento

Introduzido em 2012, o Mapa de conhecimento marcou a mudança do Google para entender entidades e contexto, em vez de comparar sequências de palavras-chave sem pensar.

Ou, como o Google disse, "coisas, não cadeias de caracteres".

O que é o Mapa do conhecimento?

A Wikipedia afirma que o Google e seus serviços usam o Knowledge Graph para aprimorar os resultados de seu mecanismo de pesquisa com informações de uma variedade de fontes.

Em outras palavras, um gráfico de conhecimento é uma forma programática de modelar um domínio de conhecimento - com a ajuda de especialistas no assunto, interligação de dados e algoritmos de aprendizado de máquina.

O que fez desse gráfico em particular uma ferramenta de busca semântica foi a maneira como ele coletava informações.

Ele reuniu dados, que foram considerados de domínio público (por exemplo, do tamanho da Terra aos nomes dos membros de uma banda), juntamente com as propriedades de cada entidade (aniversários, irmãos, pais, ocupações - tudo que pode ser vinculado a isso entidade.)

Ou

Podemos dizer que foi criado com base nos bancos de dados existentes para vincular grandes quantidades de dados - combinando informações estruturadas (listas) e não estruturadas.

O gráfico de conhecimento reúne informações que os motores de busca requerem para dar respostas sensatas.

O gráfico do Google prepara o terreno para as mudanças algorítmicas em grande escala que estão por vir. E logo foi seguido por Beija-flor.

Acelerando para o sucesso com o Hummingbird

O Beija-flor foi um momento decisivo. O algoritmo impactou cerca de 90% das pesquisas em todo o mundo.

Ele foi projetado para ser preciso e rápido e muitos se referem a ele como a ferramenta que introduziu a “pesquisa conversacional” na atividade de pesquisa.

Foi a estrela da tecnologia de busca semântica .

No entanto, o Hummingbird faz mais do que apenas oferecer respostas a perguntas de conversação.

O algoritmo presta atenção a cada palavra em uma consulta.

Então, ele garante que toda a consulta, toda a frase ou significado sejam levados em consideração, ao invés de palavras específicas.

A intenção é fazer com que as páginas correspondam ao significado mais profundo, em vez de apenas as palavras reais.

Tem mais.

Além das melhorias na velocidade e precisão da atualização do Hummingbird, o Google certificou-se de integrar a pesquisa semântica.

Eles melhoraram significativamente sua compreensão das consultas de pesquisa - até mesmo da pesquisa de cauda longa - e, portanto, da intenção do usuário.

Como resultado:

Consultas inteiras e as relações de grupos de palavras nas consultas de pesquisa foram identificadas, direcionadas e interpretadas.

Os efeitos do algoritmo do Beija-flor

As melhorias do Hummingbird foram especialmente focadas na pesquisa contextual e de conversação.

Ambas as áreas estão fortemente ligadas à semântica fundamental e à relação entre as palavras.

Agora.

O algoritmo processa a linguagem natural para recuperar resultados de nicho para consultas tanto no nível da cabeça quanto da cauda longa.

Em outras palavras, ele usa a pesquisa contextual em que o Google retorna cada vez mais resultados que correspondem à intenção por trás da consulta.

Os resultados não estão mais limitados às próprias palavras, mas incluem uma interpretação da intenção dos termos de pesquisa.

Como exatamente?

O que a ferramenta faz é verificar as relações que não foram modeladas explicitamente.

O processo combina gramática, estatísticas e dicionários para obter marcação relacional.

Ao avaliar a intenção de uma maneira semântica e focar em sinônimos e tópicos relacionados ao tema, o Hummingbird permite que seus usuários pesquisem tópicos e subtópicos com segurança, em vez de tentar "abracadabra" seu caminho na pesquisa.

O algoritmo é, em muitos aspectos, uma definição de pesquisa semântica.

Um exemplo que ilustra como o Hummingbird realmente funciona pode ser uma pesquisa, como “Presidente da Inglaterra”.

Agora.

A Inglaterra não tem um presidente, mas um primeiro-ministro, que é o chefe do governo. A Inglaterra também tem um Chefe de Estado, que é a Rainha.

E o Google sabe disso, então exibirá resultados relacionados ao primeiro-ministro ou à rainha.

De certa forma, o Hummingbird permite que as pessoas obtenham uma resposta a uma pergunta que não sabem fazer - e selecione resultados que ajudem os usuários a encontrar o que procuram.

Orientado para a localização

Outra melhoria que o Hummingbird traz são os resultados com orientação local.

Graças ao uso do contexto, os resultados locais tornam-se mais precisos.

Então, quando você procura bons restaurantes italianos, o Google presumirá que você deseja jantar em sua cidade.

É por isso que ele usará seus dados de localização para recomendar uma boa pizza em sua área, em vez de listar restaurantes na Itália.

Freqüentemente, consideramos natural a precisão com que obtemos os resultados certos.

É a colheita frutífera de anos de pesquisa e desenvolvimento nos bastidores.

O sonho da busca semântica tomou forma por meio de uma combinação de processamento de linguagem conversacional e compreensão da intenção humana com base em dados de localização.

O Hummingbird foi um avanço importante para a pesquisa semântica, mas o Google não parou por aí.

Outra melhoria bastante importante que introduziram, mais tarde, foi o RankBrain.

Inteligência Artificial no Mundo da Web Semântica

O RankBrain é a ferramenta de aprendizado de máquina de busca semântica que veio como uma resposta a um problema que o Google encontrou ao responder a consultas de palavras-chave.

Há alguns anos, cerca de 15% das pesquisas que o Google recebia consistiam em palavras que ele nunca tinha visto antes.

Não havia como saber exatamente o que o usuário estava procurando.

À primeira vista, 15% pode não parecer grande coisa.

Ainda assim, o Google processa bilhões de solicitações todos os dias, então a porcentagem é um número bastante significativo em termos absolutos.

Cerca de 450 milhões de buscas tiveram palavras-chave que nunca foram processadas antes.

Então, o que você faz quando não sabe responder a uma pergunta?

Acho?

Isso é o que o Google costumava fazer quando recebia solicitações de qualquer uma dessas palavras-chave desconhecidas.

Infelizmente, isso não levou a resultados precisos. O mecanismo de busca apenas procurou por páginas que continham todas as palavras-chave que o usuário inseriu, sem entender a intenção por trás delas.

Ele não sabia como implementar e produzir uma busca semântica para solicitações que o mecanismo de busca nunca havia recebido antes.

Isso levou o Google a encontrar uma solução e apresentar uma ferramenta que pudesse aprender em qualquer lugar.

Entrar no RankBrain

O algoritmo do mecanismo de pesquisa baseado em aprendizado de máquina ajuda o Google a processar os resultados da pesquisa e fornecer resultados de pesquisa mais relevantes para os usuários.

O Google usa o algoritmo de IA não apenas para resolver essas consultas de pesquisa, mas também para processá-las e entendê-las.

O que mudou com o RankBrain?

Antes do RankBrain, 100% do algoritmo do Google era codificado manualmente.

Portanto, o processo dependia muito de engenheiros humanos que tentavam adivinhar o que melhoraria os resultados da pesquisa.

Hoje, os engenheiros humanos ainda trabalham no algoritmo, mas o RankBrain também faz isso em segundo plano.

O processo

Resumindo, o RankBrain pode ajustar seu próprio algoritmo para produzir uma resposta melhor.

Dependendo da palavra-chave, o RankBrain aumenta ou diminui a importância dos backlinks, atualização do conteúdo, comprimento do conteúdo, autoridade do domínio e outras variáveis ​​de classificação.

Em seguida, ele observa como os usuários interagem com os novos resultados da pesquisa. Se eles gostarem mais do novo algoritmo, ele permanece.

Caso contrário, o RankBrain reverte o algoritmo antigo.

Com a ajuda de sua atualização semântica inteligente , o Google é capaz de descobrir o que você quer dizer, mesmo que ainda não tenha interligado sua consulta.

Como?

Combinando suas palavras-chave nunca antes vistas com palavras-chave que já viu antes.

Para um exemplo de como a web semântica funciona, o Google RankBrain pode ter notado as pessoas pesquisando por “O maior donut do mundo”.

E aprendeu que as pessoas que procuram por isso procuram encontrar o maior donut já feito.

Então, quando alguém pesquisa “o maior donut do mundo”, o RankBrain traz resultados semelhantes.

E no caso da massa, as três primeiras páginas da web que você obtém para ambas as pesquisas são as mesmas.

O Método do RankBrain

O Google comentou sobre como está usando o aprendizado de máquina para entender melhor a intenção do pesquisador por meio de uma tecnologia chamada “ Word2vec ” que transforma palavras-chave em conceitos.

Por exemplo, eles dizem que essa tecnologia da web semântica “entende que Paris e França estão relacionadas da mesma forma que Berlim e Alemanha (capital e país), e de forma diferente de Madrid e Itália”.

E mesmo que eles não tenham mencionado especificamente que é assim que o RankBrain funciona, podemos supor que ele usa uma tecnologia semelhante.

Voltando à ideia de conceitos sobre correspondência de palavras-chave - o RankBrain tenta fornecer resultados com base na intenção de sua pesquisa.

Satisfação do usuário x RankBrain

Claro, o RankBrain pode apostar na compreensão de novas palavras-chave. E pode até ajustar o algoritmo por conta própria.

A pergunta número um é:

Depois que o RankBrain mostra um conjunto de resultados, como ele sabe se eles são bons?

Bem - observa.

O RankBrain usa sinais UX - pelo menos esse é o termo técnico.

Em palavras mais simples, isso significa que o RankBrain mostra um conjunto de resultados de pesquisa que acha que você gostará.

Se muitas pessoas gostarem de uma entrada específica, darão a essa página um aumento de classificação.

E se eles não gostarem?

Em seguida, o algoritmo descarta essa página e a substitui por uma diferente.

O que o RankBrain observa exatamente?

Ele presta muita atenção em como interagimos com os resultados da pesquisa.

Existem vários sinais que ele está monitorando:

1. Taxa de cliques orgânica (CTR)
2. Tempo de permanência
3. Taxa de rejeição
4. Pogo-sticking

Eles são conhecidos como sinais de experiência do usuário (sinais UX).

Vamos dar uma olhada em um exemplo e ver como a web semântica do Google interpretaria minha pesquisa.

Se eu pesquisar “melhor drone para crianças”, o primeiro resultado que obtenho é um artigo publicado em meados de junho.

Isso nos chama de volta para a atualização do conteúdo que o RankBrain avalia ao sugerir respostas às consultas.

Mas vamos deixar isso por enquanto.

O algoritmo prestará atenção ao site que eu abrir. Ele irá comparar quantas vezes ele foi aberto antes para resultados semelhantes, fornecendo assim o CTR.

Depois de abrir a página, o RankBrain observará meu tempo de permanência. Este é o tempo que passo no site. Dessa forma, o algoritmo irá estimar se eu achei a informação útil.

Se eu abrir para ver um conteúdo que não tem nada a ver com minha consulta ou que seja mal apresentado, voltarei rapidamente para a página de resultados.

Se um número suficiente de pessoas fizer isso, as classificações do site cairão.

E se a página não carregar no prazo, a chance de rejeição aumenta e, com isso, a classificação da página cai.

Agora, digamos que eu não consiga encontrar o que procuro com meu primeiro clique em uma página. Provavelmente continuarei investigando os resultados que obtenho até encontrá-lo.

E esse é outro fator que o RankBrain usa para analisar o sucesso de seu trabalho - o pula-pula.

Quanto mais eu vou e volto, menos provável é que o RankBrain sugira essas páginas infelizes para o próximo usuário com pesquisas semelhantes.

Agora.

Cobrimos as ferramentas semânticas básicas que os mecanismos de pesquisa , como o Google, usam para entender e sugerir respostas adequadas às solicitações de seus usuários.

Portanto, podemos dar uma olhada em como podemos usá-los a nosso favor.

Como otimizar conteúdo para SEO semântico

Para SEOs, entender a busca semântica traz grandes benefícios. Uma grande parte é a capacidade de se manter à frente na corrida.

Existem várias etapas para uma boa estratégia de SEO semântica sugerida por especialistas de todo o mundo.

E, à medida que a pesquisa semântica fica mais influente com o passar do tempo, essas etapas são um bom conselho para ajudar qualquer pessoa a otimizar seu conteúdo e classificar melhor seu site.

1. Considere tópicos, em vez de apenas palavras-chave
2. Combine o conteúdo com a intenção de pesquisa
3. Inclua palavras-chave relacionadas em seu conteúdo
4. Otimize seu conteúdo para snippets em destaque
5. Incluir dados estruturados no conteúdo
6. Considere tópicos em vez de apenas palavras-chave

Como vimos no início do artigo, é tudo sobre os tópicos - o contexto da pesquisa de alguém. E o Google e outros mecanismos de pesquisa estão procurando nos fornecer os resultados mais relevantes.

Portanto, o conteúdo deve ser mais abrangente e informativo do que nunca.

Se você está pensando em criar páginas curtas e planas de conteúdo para cada variação de uma ampla consulta de pesquisa, não se preocupe. Em vez disso, você deve criar um guia abrangente e duradouro que cubra todo o tópico.

Você deve então usar as práticas recomendadas de otimização de palavras-chave para garantir que o conteúdo seja totalmente otimizado para mecanismos de pesquisa e leitores.

Corresponder conteúdo à intenção de pesquisa

Antes de criar conteúdo para as palavras-chave SEO que você deseja segmentar, pergunte por que o usuário pesquisaria essa frase. Estabeleça a intenção que a palavra-chave representa e você também terá muito mais facilidade para engajar seu público.

A intenção da palavra-chave pode ser:

1. Informativo - o usuário está tentando aprender algo, então usa palavras-chave “conhecidas” para buscar informações e obter respostas;
2. Navegacional - o usuário está tentando navegar para um site específico ou encontrar um item específico, então eles usam palavras-chave “go” para encontrar o site de uma marca familiar;
3. Transacional - o usuário está tentando fazer uma compra, então ele usa palavras-chave “fazer” para encontrar um produto para comprar ou uma página para fazer uma transação.

Inclua palavras-chave relacionadas no conteúdo

Para verificar a barra de semântica da pesquisa semântica, você deve adicionar palavras-chave relacionadas ou de indexação semântica latente (LSI) ao conteúdo.

Palavras-chave LSI são frases intimamente relacionadas a uma palavra-chave alvo. Eles dão contexto ao conteúdo e ajudam os mecanismos de pesquisa a entender melhor o que o conteúdo significa e como ele atende ao público.

Portanto, quando você fala sobre chocolate, deve pelo menos relacioná-lo ao cacau.

Otimize o conteúdo para snippets em destaque

Os mecanismos de pesquisa gostam de exibir resultados avançados que fornecem aos usuários as informações que desejam - diretamente na página de resultados.

Para aumentar a visibilidade da pesquisa, você pode querer:

1. Otimize o conteúdo para caixas de resposta e snippets em destaque de parágrafo, lista e tabela
2. Responda claramente a perguntas no conteúdo com foco em palavras-chave de cauda longa
3. Use a formatação para tornar as informações uma opção atraente para trechos em destaque

Por fim, inclua dados estruturados no conteúdo

Outra forma de ajudar os mecanismos de pesquisa a entender o significado e a relevância de seu conteúdo é por meio de dados estruturados.

Dados estruturados, ou marcação de esquema , são uma forma de microdados que adiciona contexto adicional para copiar em uma página da web.

Ele usa um conjunto de estruturas de dados padrão que categorizam o conteúdo para os mecanismos de pesquisa.

Essas informações extras ajudam os mecanismos de pesquisa a classificar o conteúdo e identificar as informações que podem ser exibidas em resultados de pesquisa avançados.

Em termos práticos, tudo o que dissemos até agora se resume a uma coisa.

Para aproveitar ao máximo nossa presença online, as informações que publicamos devem ser organizadas semanticamente.

O contexto é o futuro da pesquisa semântica na web. Embora ainda haja peças do quebra-cabeça para coletar, a web semântica já está viva.

Talvez não esteja longe do dia em que uma rede inteligente de próxima geração nos ajude agendando nossos compromissos, fazendo nossas compras, encontrando as informações de que precisamos e nos conectando com pessoas com ideias semelhantes.

Ainda por cima, fazer isso de forma autônoma.

Não teremos que perguntar o que é busca semântica então, com certeza. Terá se tornado uma parte inextricável de nossa vida cotidiana.