Podobieństwo kosinusowe

Podobieństwo kosinusowe to metoda mierzenia, jak bardzo dwa teksty, dokumenty lub fragmenty treści są do siebie podobne znaczeniowo po zamianie ich na wektory liczbowe, czyli embeddingi.

W praktyce model AI najpierw przekształca tekst w zestaw liczb opisujących jego znaczenie, a następnie sprawdza, pod jakim „kątem” względem siebie znajdują się te reprezentacje. Im wyższe podobieństwo kosinusowe, tym większe prawdopodobieństwo, że dwa teksty dotyczą podobnego tematu, odpowiadają na podobną intencję albo powinny znaleźć się blisko siebie w strukturze serwisu.

W SEO podobieństwo kosinusowe można wykorzystać m.in. do grupowania artykułów w klastry tematyczne, wykrywania treści, które zbyt mocno się dublują, sugerowania linkowania wewnętrznego, porównywania treści z konkurencją oraz oceny, czy dany artykuł pasuje semantycznie do określonego tematu.

Przykład: jeśli masz na blogu artykuł o impregnacji drewnianych donic i drugi tekst o zabezpieczaniu donic przed deszczem, system może rozpoznać, że są one znaczeniowo blisko siebie, nawet jeśli nie używają dokładnie tych samych słów. Dzięki temu łatwiej zdecydować, czy warto je połączyć, rozdzielić na osobne intencje albo powiązać linkami wewnętrznymi.

Podobieństwo kosinusowe nie ocenia jednak jakości tekstu, prawdziwości informacji ani wartości biznesowej treści. Pokazuje głównie bliskość znaczeniową. Dlatego w SEO jest przydatnym narzędziem analitycznym, ale nie zastępuje decyzji człowieka o tym, czy dana treść jest potrzebna, kompletna i użyteczna dla użytkownika.