语义搜索的本质在于搜索引擎努力处理自然语言并通过上下文意义理解查询的搜索意图，以便提供相关的个性化结果。
通常，当人们考虑语义时，他们倾向于思考意义领域。
但是，语义又分为好几种：
逻辑语义处理概念/语言元素之间的关系（即引用，预设，词的含义）。在SEO中它可以用于构造内容。例如，结构化数据在逻辑语义中起着重要作用。但不仅如此，逻辑语义也被用于构建网站本身，即它可以在HTML和网站的架构中找到。
词汇语义处理词语及其关系的含义。在SEO中，它用于进行关键词研究。
它是如何工作的？首先，它意味着更少的垃圾邮件，更好的自然语言处理，以及对搜索意图的更多理解，从而带来最佳的用户体验。其次，众所周知，数据每两年翻一番，而这又要求搜索引擎更好地组织，构建和连接这些不断增长的数据。
语义搜索的全部内容始于Google2013年推出的Hummingbird更新。该算法使用上下文和搜索意图，以确保匹配意义的页面比匹配完全的页面表现更好的关键字。这是Google提供结果并确保令人满意的搜索体验的一种根本性变化。
然后，在2015年10月，Google推出了RankBrain，作为Hummingbird算法的一部分。虽然它的目的与Hummingbird类似，但它的工作方式不同。RankBrain是一个机器学习系统，包括两个组件：
分析查询 – 它试图通过将查询与更常见的查询相关联来解释查询。当算法遇到罕见，模糊或不熟悉的长尾查询时，学习过程会被激活。
排名 – 为了找到适合查询的内容，该组件分析已编入索引的页面以了解特定功能，例如某些相关术语的使用模式。这些特定功能是通过分析效果最佳的搜索结果（根据点击率，跳出率，页面上的时间等）以及查找这些页面之间的相似性来确定的。因此，即使没有来自查询的确切单词，被确定为良好响应的那些页面也被认为是相关的。
机器学习与人工智能
人们经常模糊诸如“机器学习”和“人工智能（AI）”之类的术语。虽然在谈论RankBrain时将这两个概念结合起来是正常的，但我们应该理解机器学习不等于AI。
机器学习是使计算机根据它们拥有的数据得出结论但没有专门编程来完成这些任务的科学。换句话说，它是一个以数学方式解决问题的系统。机器学习是AI的一个子领域。
人工智能由机器学习提供动力。它是以相应的方式创建具有类似人类智能和过程信息的系统的科学。这意味着这样的系统以创造性的方式工作，因此不太可预测，就像人类在与生活中的任何事物进行交互时一样（他们可以指出它或者变得非常荒谬）。
人工智能有三种分类：人工窄智能（ANI） – 人工智能以一种与人类能力相比或超过它们的方式解决一项特定任务（例如，消除垃圾邮件）;
人工智能（AGI） – AI可以执行任何任务。当AI能够像人类一样执行时，它被认为是AGI;
人工超级智能（ASI） – 用于任何超出人类能力的任务的AI。
RankBrain现在归类为ANI。然而，这可能很快就会发生变化，因为我们现在生活在技术几乎每天都在彻底改变行业的时代。这意味着为了保持优化竞争力，我们必须了解所有技术进步并尝试以最佳方式理解它们。
如何优化语义搜索？首先，如果你认为你要为RankBrain进行优化，你应该知道它有点无用，因为RankBrain在遇到模糊或未知的查询时会工作。为了优化这些，你将在一场失败的战斗。
你应该做的是优化用户体验，我认为用户体验正在成为推动内容走出温暖王室的王者。当然，内容仍然是高血压，但现在用户是那些告诉谷歌任何内容是否足够好的用户。
请记住，认为搜索算法比我们知道更多是错误的。当Google尝试解决搜索意图时，它会使用大量以前收集的最终用户数据来了解用户发现的相关信息。因此，它需要数据来学习和数据，以便在它登陆您的网站后引导它。
如何创建满足用户意图的高质量内容，并且完全适合搜索引擎爬虫。
1.创建实体语义实体帮助搜索引擎理解自然语言并解决搜索意图，了解如何通过应用结构化数据并成为知识图实体来创建它们。
你知道，我们生活在一个新的SEO世界，现在只做关键词研究是不够的，你必须创建语义实体。
语义实体是人，地点或事物。搜索引擎通过理解语义实体，它们的特征和关系来设法解码自然语言。
总的来说，实体是Google从知识图谱的引入中看到的“ 字符串到事物 ” 过渡的核心。
知识图（KG）是谷歌了解人们如何看待世界的第一步。由于推出了KG，Google现在拥有：
一个庞大的共同信息数据库（资本，高度和长度，生日日期等）;
每个实体的特征（例如，任何地方位于地理位置，可能由较小的实体组成，或者是较大实体的一部分，等等）。
该怎么办？
1）将结构化数据应用于您的站点。
2）成为知识图实体。
2.追求搜索意图搜索意图及其有效解决方案是Google目前的首要任务。通过进行语义关键字研究，了解如何优化搜索意图。
很明显，当谷歌提取所有可以想象的资源来解决查询的搜索意图时，现在是学习如何优化它的时候了。
该怎么办？
1）创建语义关键字组。
2）检查关键字的相关性。
3）围绕用户的意图开发内容。
4）优化语音搜索。
3.创建主题群集人们使用更具体的查询来改变他们的搜索行为，从而允许搜索引擎学习理解查询背后的主题上下文。通过构建主题群集，您可以为搜索引擎提供上下文，并将自己呈现为特定主题的专家。通过管理网站结构和内部链接，了解如何通过构建主题群集来提高排名。
无论您是刚开始遵循内容策略还是继续追求内容策略，都需要在主题群集方面进行。为什么？问题是，搜索引擎已经改变了他们的算法来对应用户行为的变化。用户现在更喜欢使用一堆关键字查询，而不是分散的查询。更重要的是，他们期望快速完成并完全符合他们期望的结果。
因此，这些算法的演变方式使他们能够理解搜索意图背后的主题背景。换句话说，搜索引擎现在并不总是需要精确的关键字来提供相关结果。
因此，现在许多网站管理员转向主题集群模型。该模型预先假定单个所谓的支柱页面用作特定广泛主题的内容中心，并且相关但更具体的内容链接的多个页面返回到支柱页面并且彼此相连。
这种链接结构通常向搜索引擎发出信号，即支柱页面是该主题的权威，并且在扫描整个相互关联的结构之后，他们将看到页面内容之间存在语义关系。因此，该网站可被视为该特定主题的专家。
该怎么办？
1）定义支柱和集群内容页面。
2）检查您的网站结构。
3）管理您的内部链接。
4.扩大您的内容伟大的内容并不总是像你希望的那样可见，所以学习如何借助视觉手段和社交媒体的存在来扩大其可见度。
即使您非常确定您的内容具有很高的价值和用途，您也可以为用户提供一小部分可视性。。
该怎么办？
1）做案例研究和调查。
2）添加有用的视觉信息。
3）出现在社交媒体上。
4）获得客户评论。
结论：
从搜索引擎的角度来看，很容易理解为什么他们追求语义搜索的发展。这意味着更多的数据，更少的垃圾邮件和黑帽技术，更深入地理解自然语言和搜索意图。