Sažetak

• Embedinzi su numerički prikazi teksta koji hvataju semantičko značenje, a ne samo broj reči na stranici. Model čita vaš sadržaj i dodeljuje mu vektor, odnosno dugačak niz brojeva koji smešta značenje u zajednički prostor.
• Tekstovi sličnog značenja završavaju blizu jedan drugom u vektorskom prostoru. "Auto" i "automobil" stoje jedan pored drugog iako ne sadrže zajedničkih slova, pa pretraživač može da ih lako poveže.
• Google već funkcioniše na ovaj način. RankBrain algoritam je 2015. koristio embedinge za razumevanje upita, a Neural Matching je 2018. dodao pronalaženje sadržaja zasnovano na embedinzima kroz sistem koji Google naziva RankEmbed.
• I AI pretraga se oslanja na njih. ChatGPT, Perplexity i AI Overviews pronalaze pasuse na osnovu vektorske sličnosti, a zatim na osnovu njihove sličnosti ispisuju odgovore.
• Blizina se meri kosinusnom sličnošću, koja pokazuje koliko dva vektora stoje blizu u  zajedničkom semantičkom prostoru.
• Da biste postigli bolje rezultate u generativnoj optimizaciji, potrebno je da pišete jasan i fokusiran sadržaj koji detaljno pokriva jedan koncept ili temu kako bi ga AI modeli prikazali kao izvor svog odgovora ili direktno preporučili vaš sajt za sve one korisničke upite za koje vam je važno da se pojavite u odgovorima.
• Prenatrpavanje ključnih reči sada radi protiv vas jer puko ponavljanje zamagljuje pravo značenje koje model pokušava da uhvati.

Šta Su Embedinzi

Embeding je niz brojeva koji predstavlja značenje nekog teksta ili njegovog dela u obliku koji mašina može da čita i poredi. Modeli obučavani na velikoj količini teksta uče da reči, rečenice i cele pasuse prikažu kao tačke u višedimenzionalnom prostoru gde srodni pojmovi stoje blizu, a nepovezani daleko jedan od drugog.

Ključna promena je u tome što brojevi predstavljaju značenje, a ne pravopis. Pretraživaču više nije potrebna tačna fraza da bi pronašao poklapanje, jer "kako zakrpiti probušenu gumu" i "popravka izduvane gume" daju vektore koji su blizu jedan drugom. To je format na kome počiva semantička pretraga i na osnovu kog Google AI Overviews i AI asistenti prikazuju odgovore na korisnička pitanja.

Ono što vredi zapamtiti:

• Šta hvataju - Koncept iza teksta, pa se srodne ideje grupišu bez obzira na tačan izbor reči.
• Kako izgledaju - Vektor, odnosno fiksni niz brojeva se često sastoji od nekoliko stotina do nekoliko hiljada različitih dimenzija i vrednosti.
• Šta pokrivaju - Pojedinačne reči, kratke upiti, rečenice i celi pasusi se mogu pretvoriti u embedinge.
• Zašto pomažu - Pretraživač može da procenjuje relevantnost po značenju što je mnogo bliže načinu na koji razmišlja korisnik koji postavlja pitanja.

Kako Embedinzi Funkcionišu

Model za embedinge čita vaš tekst i dodelju mu vektor fiksne dužine, a pretraživač zatim poredi taj vektor sa drugima da bi procenio relevantnost. Poređenje je u stvari merenje udaljenosti, pa stranice koje otprilike znače isto na kraju dobijaju sličan rezultat.

Evo kako ovaj tok izgleda u jednostavnim koracima:

• Ulaz - Model dobija reč, rečenicu ili pasus vašeg sadržaja.
• Kodiranje - Zatim pretvara tekst u vektor i smešta njegovo značenje u određenu tačku u zajedničkom semantičkom prostoru.
• Skladištenje - Pretraživači čuvaju ove vektore u bazi podataka napravljenoj za brzo pretraživanje u velikom skupu rezultata.
• Poklapanje - I sam korisnički upit postaje vektor, a AI pretraživač pronalazi najbliže vektore sadržaja koji se poklapaju sa upitom, obično uz pomoć kosinusne sličnosti.
• Upotreba - Semantički najbliži i najpouzdaniji pasusi se izdvajaju i u AI pretrazi model na osnovu njih piše odgovor.

Savremeni modeli prave kontekstualne embedinge, što znači da ista reč može imati različit vektor u zavisnosti od okruženja. "Jezik" u tekstu o programiranju i "jezik" u tekstu samo puki niz slova.

Zašto Su Vektorski Embedinzi Važni za SEO

Embedinzi odlučuju koji sadržaj biva pronađen i citiran, kako na Guglu tako i u AI pretrazi, pa sada stoje u osnovi najvećeg dela vidljivosti za koju se borite. Ako vaša stranica proizvede vektor koji ne stoji blizu korisničkih upita do kojih vam je stalo, pretraživač je neće prikazati, bez obzira na to koliko se puta fraza pojavljuje.

Šta to menja u vašem svakodnevnom radu:

• Gugl je već izgrađen na ovom principu - RankBrain, Neural Matching, BERT iz 2019. i MUM iz 2021. koriste embedinge da bi čitali koncepte, kontekst i duža pitanja.
• AI odgovori se oslanjaju na pronalaženje - Asistenti koriste takozvani RAG proces (retrieval augmented generation) povlačeći najbliže pasuse po vektoru pre nego što napišu odgovor.
• Značenje nadmašuje doslovno poklapanje fraza - Temeljno pokrivanje teme pobeđuje ponavljanje ključnih reči jer dubina približava vaš vektor široj grupi srodnih upita.
• Pronalaženje se odvija na nivou pasusa - Pretraživači prave embedinge za odeljke, ne samo za cele stranice, pa svaki blok sadržaja mora sam da bude dovoljno kvalitetan da može biti samostalno izdvojen.

Kako da Optimizujete Sadržaj za Embedinge

Da biste optimizovali za embedinge, odnosno da biste bili vidljivi u AI pretragama, pišite jasan i fokusiran sadržaj o jednom konceptu i važnim idejama oko njega, kako bi model proizveo čist vektor koji se poklapa sa vašim targetiranim upitima. Cilj je da vaše značenje bude lako čitljivo jer nejasna stranica daje nejasan vektor koji se ni sa čim dobro ne poklapa.

Praktični potezi koji daju rezultate:

• Pokrijte celu temu - Odgovorite na glavno pitanje i na sva ona koja prirodno slede, na istoj stranici, kako bi vaš vektor stajao blizu celog klastera.
• Pišite jednostavnim, direktnim jezikom - Jasne rečenice daju čistije embedinge od natrpanih ili zamršenih.
• Započnite svaki odeljak odgovorom - Zaokruženi pasusi se lako izdvajaju i i pronalaze van dodatnog konteksta.
• Navodite srodne entitete i pojmove - Pomenite osobe, proizvode i koncepte koje čitalac očekuje da vidi u okviru sadržaja čime pojačavate signal značenja.
• Strukturišite tekst u jasnim pasusima - Opisni naslovi i kratki odeljci daju modelu uredne jedinice za izdvajanja i citiranje.
• Zadržite jednu nameru po odeljku - Paragraf koji pokušava da pokrije tri različita koncepta istovremeno daje mutan vektor koji ne odgovara nijednom upitu.

Najčešće Greške Koje Treba Izbegavati pri Optimizaciji Sadržaja za Embedinge

Najčešća greška je pisanje radi dodavanja što većeg broja ključnih reči umesto radi značenja što daje vektor koji semantički nigde ne pripada. Pošto embedinzi čitaju ceo pasus, sitne navike koje su nekada delovale bezbedno sada mogu da oslabe vašu AI vidljivost.

Obratite pažnju na sledeće:

• Prenatrpavanje ključnim rečima - Ponavljanje fraze više ne podiže relevantnost i može da udalji vaš vektor od korisničkog upita.
• Nejasno ili razvučeno pisanje - Sadržaj koji se dopunjuje nepotrebnim rečima  razblažuje samu temu teksta pa značenje koje AI model hvata postaje maglovito.
• Mešanje više različitih tema na jednoj stranici - Više nepovezanih ideja stapa se u jedan slab, nefokusiran vektor.
• Skrivanje odgovora - Ako koristan deo sadržaja stoji duboko ukopan u dugačkom tekstu sama suština biva propuštena.
• Zanemarivanje strukture pasusa - Nejasan tekst koji nema jasne podnaslove, crtice, pasuse i slično ne daje pretraživaču čiste jedinice za izdvajanje.
• Doslovno prepisivanje konkurentskog sadržaja - Skoro identičan sadržaj daje skoro identične vektore pa ne pružate ništa novo što bi AI pretraživač mogao da preferira.