精准搜索

　　语义技术能够让搜索引擎更为精准的查找相关内容。如果你的公司正运营着一个零售网站，这就意味着具有语义功能的搜索可将更多的购物者带到你的网站上，并帮助她们挑选她们希望购买的商品。

　　Myers以BestBuy.com网站为例解释称，由于网络上的商品和种类正急剧增长，他们已经意识到语义技术具有高投资回报率。尽管为网站上的1100余种商品增加语义元数据工作量不小，但是通过GoodRelations技术Myers的团队仍然省去了大量不必要的繁琐工作。GoodRelations 技术由德国大学教授Martin Hepp针对电子商务专门研发的。

　　GoodRelations为商品、价格和公司数据提供了标准化词汇。这些信息能够嵌入到现有网页中，然后被计算机、应用和支持W3C协议的搜索引擎处理。正如上面提到的，这使得支持W3C标准的搜索引擎可获取大量的产品信息。它还为跨电子商务网站进行跨域语义查询提供了可能，只要其它的电子商务公司将这些词汇整合到他们的数据中就能实现。迄今为止，只有包括BestBuy.com和Overstock.com在内的等少数零售商这样做了。

　　Myers表示部署GoodRelations并没有耗费太多的时间，这与以往部署新方法和新技术形成了鲜明的对照。他称：“我在部署GoodRelations时只花费了很少的时间。进行了初期介绍后，研发人员通常就已经非常熟悉GoodRelations了，这就如同HTML编码标准一样简单。”

　　BestBuy.com探索语义网搜索功能的强大和精准的初衷不仅仅是为了帮助购物者找到他们希望购买的商品，而且还是为了将购物者的注意力引向一些特殊类型的商品。在去年早些时候，Myers的团队开了一个基于语义网标准的程序。通过该程序，商店经理在公司博客上可以发布关于“开箱”或退换商品的信息。同于这些商品在价格上相当便宜，因此非常适合那些预算紧张的客户。

　　由Expert System、 Cambridge Semantics、 Sinequa和Lexalytics等厂商开发的语义网平台允许用户在公司内部数据和包括博客、脸谱等社交网络和Web 2.0媒体在内的网络资源中进行查询。

　　为雇员答疑解惑

　　法国布依格建筑集团电子服务与知识管理总监Eric Juin称，集团正在使用Sinequa开发的Context Engine让雇员与公司内能够回答他们疑问的专家接触。Juin称，“答疑解惑的人可能是来自于全球其它地方工作的律师、工程师，或是执行官。通过分析大量非结构性信息，语义平台可以将公司内部的或全球的所有经验进行识别和分类，包括训练材料、项目文件和其它内部资源，以及基于网络的新闻报纸和科学出版物。”

　　Juin称，该平台用于帮助工人迅速在内部系统上或网站上的信息，根据用户查询的关联性，语义引擎可以仔细查阅文件和来自内部专家的评论，并对材料进行打分。

　　Juin称，尽管很难获得投资回报率(ROI)数据，但是已经有大量的证据证明该平台正在帮助布依格建筑集团雇员们在建筑现场避开错误，因为他们可以快速与能够回答他们疑问的专家取得联系。这无疑可以帮助集团减少人员成本支出。Juin称，该项目花费并不多，其只相当于布依格建筑集团ERP项目的一小部分成本。