Sokkal több és relevánsabb találatok jelenhetnek meg Spotify-on a podcast epizódok keresésekor. A kutató-fejlesztő csapat részletes technikai bejegyzésben mutatja be, hogyan vezeti be a természetes nyelvi keresést a szolgáltatásba.
Eddig a Spotify podcastjai közt viszonylag nehézkes volt a keresés, ami nem volt összhangban a vállalat piaci terjeszkedési terveivel. A keresőszavak beütése után ugyanis a címben csak ugyanazokat a szavakat tartalmazó találatokat kaptuk a háttérben működő Ealsticsearch segítségével. A vállalat kedvenc példájával élve az "elektromos autók klímahatása" nem eredményezett találatot, mert egyik podcast címében sem szerepeltek konkrétan ezek a szavak, miközben egyébként lehet találni a szolgáltatásban erről szóló beszélgetéseket. A probléma megoldására a Spotify fejlesztői a természetes nyelvi keresés (Natural Languge Search) vagy más néven szemantikus keresés technikáit vezették be.

A szemantikus keresés lényege, hogy konkrét kifejezések helyett többféle kapcsolatot igyekszik megállapítani a szöveges tartalmakkal, például szinonimákat és a keresett kifejezés tartalmához más módon hasonlító bekezdéseket keres. A Spotify a modellekkel való kísérletezést követően végül a Universal Sentence Encodert választotta, amelyet feltételes maszkolt nyelvi modellezés segítségével a fejlesztői több mint 100 nyelven tanítottak be (itt link elérhető a TensorFlow Hubon). A többnyelvűség fontos volt a streaming cég számára, mivel a megoldást nem csak angolul szerette volna bevezetni.