更新时间：2023-05-27 20:10
顾名思义，所谓语义搜索，是指搜索引擎的工作不再拘泥于用户所输入请求语句的字面本身，而是透过现象看本质，准确地捕捉到用户所输入语句后面的真正意图，并以此来进行搜索，从而更准确地向用户返回最符合其需求的搜索结果。
举例来说吧，当一个用户在搜索框中输入“孟字去掉子”时，深谙语义搜索的搜索引擎就能够判断出，用户想要找的并不是含有“孟”、“去掉子”等字眼的内容，而是想要查找与“皿”这个字相关的内容；同样，当用户搜索“表现春天的图片”时，搜索引擎会向其呈现出各种与春天相关的图片，而不仅仅局限于该图片的标题是否包含“春天”字样。
知识库是语义搜索引擎进行推理和知识积累的基础和关键，而Ontology则是知识库的基础。一般来说，本体提供一组术语和概念来描述某个领域，知识库则使用这些术语来表达该领域的事实。例如医药本体可能包含“白血病”、“皮肤病”等术语的定义，但它不会包含具体某一病人的诊断结果，而这正是知识库所要表达的内容。比如张三患有皮肤病、李四患有皮肤病和白血病、王五患有白血病，其中的皮肤病、白血病就是本体。而各个病症的实例（张三、李四、王五）及其病症描述就是知识库的内容。
本体和知识库的关系有几个要点：
★ Ontology为知识库的建立提供一个基本的结构；
★ Ontology提供一套概念和术语来描述某一领域，并且获取该领域的本质的概念结构；
★ 知识库就运用这些术语去表达现实或者虚拟世界中的正确知识。
因此，建设一个知识库的第一步就是对该领域进行有效的Ontology分析。通过本体支持语义，支持人机之间的交流，从而实现机器智能，为web的发展带来了新的契机。而本体在搜索引擎中的应用，必将对搜索引擎的易用性和效率，产生极大的改进，从而使得web用户能够更好的在浩如烟海的信息海洋中遨游。
语义搜索的实质是自然语言处理技术，这正是百度自推出框计算概念以来一直重点投入的研发领域——早在去年，百度就曾与在该领域非常权威的哈尔滨工业大学建立联合实验室，着手自然语言相关技术的研发。
当两个词或一组词大量出现在同一个文档中时，这些词之间就可以被认为是语义相关。
举个例子，电脑和计算机这两个词在人们写文章时经常混用，这两个词在大量的网页中同时出现，搜索引擎就会认为这两个词是极为语义相关的。
要注意的是，潜在语义索引并不依赖于语言，所以SEO和搜索引擎优化虽然一个是英语，一个是中文，但这两个词大量出现在相同的网页中，虽然搜索引擎还不能知道搜索引擎优化或SEO指的是什么，但是却可以从语义上把”SEO”，”搜索引擎优化”，”search engine optimization”，”SEM”等词紧紧的连在一起。
再比如苹果和橘子这两个词，也是大量出现在相同文档中，不过紧密度低于同义词。
搜索引擎有没有使用潜在语义索引，至今没有定论，因为搜索引擎既不承认也不否认。
这种语义分析技术可以给我们在搜索引擎优化上一些提示。
网站主题的形成
通常逻辑和结构适当的网站都会分成不同的频道或栏目。在不同的频道中谈论有些区别但紧密相关的话题，这些话题共同形成网站的主题。搜索引擎在把整个网站的页面收录进去后，能够根据这些主题词之间的语义相关度判断出网站的主题。
网页内容写作
从两年前开始，搜索引擎排名有一个现象，搜索某个关键词，排在靠前面的网页有时甚至并不含有所搜索的关键词，这很有可能是潜在语义索引在起作用。
比如搜索电脑，排在前面的网页有可能出现一篇只提到计算机却没提到电脑。因为搜索引擎通过语义分析知道这两个词是紧密相关的。
还有一个要注意的是，在进行网页写作的时候，不要局限于目标关键词，应该包含与主关键词语义相关相近的词汇，以支持主关键词。
这在搜索结果中也有体现，有的文章虽然大量出现主关键词，但缺少其他支撑词汇，排名往往不好。