Was ist ein Embedding?
Ein Embedding ist die mathematische Repräsentation von Text (oder Bildern, Audio) als Zahlenvektor. Ein NLP-Modell wandelt einen Text wie „Was ist SEO?" in einen Vektor mit hunderten oder tausenden Zahlenwerten um – und dieser Vektor repräsentiert die semantische Bedeutung des Textes. Texte mit ähnlicher Bedeutung erhalten ähnliche Vektoren.
Wie funktionieren Embeddings?
Embedding-Modelle lernen aus riesigen Textmengen, welche Wörter und Konzepte bedeutungsmäßig zusammengehören. Im resultierenden Vektorraum liegen „König" und „Königin" nahe beieinander, „König" und „Autoreifen" weit auseinander. Diese semantischen Beziehungen werden auf Satz- und Dokumentebene skaliert – ganze Absätze oder Seiten lassen sich als einzelner Vektor abbilden.
Welche Rolle spielen Embeddings bei AI-Suche?
Embeddings sind der erste Schritt im RAG-Prozess: Die Nutzeranfrage und alle Web-Dokumente werden als Embeddings in einer Vektor-Datenbank gespeichert. Die AI-Suchmaschine findet dann die Dokumente, deren Embeddings der Anfrage am ähnlichsten sind – und nutzt diese für die Antwortgenerierung mit Quellenattribution.
Was bedeutet das für Content-Erstellung?
Embedding-basierte Suche belohnt semantische Klarheit. Inhalte, die ein Thema eindeutig und umfassend behandeln, erzeugen „saubere" Embeddings, die leicht der richtigen Suchanfrage zugeordnet werden können. Unklare, unstrukturierte oder thematisch verstreute Inhalte erzeugen diffuse Embeddings – und werden seltener als relevant erkannt.
💡 Kurz & knapp
Embedding = Text als Zahlenvektor. So versteht AI die Bedeutung Ihrer Inhalte. Klare, fokussierte Inhalte erzeugen bessere Embeddings und werden öfter gefunden.