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エンベディングとは、テキストのベクトル表現であり、その意味的な意味を捉えた数値のリストです。意味が近い2つのテキストは、異なる単語を使用していても類似したエンベディングを持ちます。AIはエンベディングを使用してコンテンツを比較し、類似性を見つけ、RAG時に関連するソースを選択します。
エンベディングの仕組み
エンベディングモデルは、テキストをベクトルに変換します。このベクトルは、テキストの「意味」をエンコードします。意味的に近いテキストは、ベクトル空間内で近いベクトルを生成します。
エンベディングとRAG
1. インデックス化:Webコンテンツはエンベディングに変換され、保存されます。
2. ユーザークエリ:質問がエンベディングに変換されます。
3. セマンティック検索:システムは、エンベディングが最も近いコンテンツを見つけます。
AEOへの影響
キーワードを超えて:AIは単語だけでなく、意味を理解します。
セマンティックカバレッジ:同義語や言い換えを使用することで、選択される可能性が高まります。
顧客がブランド名を挙げずにAIに尋ねると、別の誰かが推薦されます。運用中のブランドはどうでしょう？
ChatGPTへの質問で回答にブランド名が挙がらなければ、その分だけ競合が代わりに推奨されます,, 実際のAI回答6,820件で測定。