При сопоставлении методов семантического отбора нужной информации с классическими методами отбора нужной информации по основным используемым выражениям, стоит обозначить, что на теоретическом уровне они имеют ряд достоинств по сравнению с классическими методами, если сравнивать по увеличению релевантности получаемых итогов.

Это обусловлено тем, что релевантными итогами считаются тексты, удовлетворяющие информационные интересы веб-серферов, и релевантность оценивается по смыслу найденных документов и соответствию сути запроса при передачи информации.

Основным слабым местом методов семантической технологии поиска информации в сопоставлении с классическими методами технологии поиска нужной информации считается невозможность отделить алгоритм обработки значения слов от индивидуальных черт определенного анализируемого натурального языка, т.е. необходимо создание особых алгоритмов для различных натуральных языков для обработки сути запроса. Тем временем, для всякого натурального языка обязаны предусматриваться его синтаксические и семантические особенности, отношения между словами и т.п. Поэтому осуществление методов семантического отбора нужной информации в многоязычных системах считается довольно трудной и ресурсоемкой задачей, с которой все же справляются современные технологии поиска информации.

Впрочем, даже наиболее развитым фирмам, разрабатывающим сервисы информационного отбора нужной информации трудно отвергнуть открывшиеся возможности, которые с большой вероятностью предоставят семантические поисковые системы. Примерами использования семантических технологий в межнациональных масштабах являются системы SearchMonkey от Yahoo, Rich Snippets от Google, или Bing Powerset. Перечисленные системы доказывают, что семантический способ считается многообещающим направлением улучшения процесса отбора данных.