Mi az a Vector Database és miért ez lesz a GEO új alapja?

A generatív AI korában a keresés a kulcsszavak párosításáról a jelentés megértésére helyeződik át. Ennek a technológiai ugrásnak a motorja a vektoros keresés és a vektor adatbázis. Bár bonyolultnak hangzik, a működése logikus – és megértése elengedhetetlen a jövő SEO-jához, a Generative Engine Optimization (GEO) stratégiához.

Hogyan értelmezi a jelentést egy gép? Embedding, közérthetően

A gépek nem szavakat, hanem számokat értenek. A vector embedding során egy modell a tartalmat (szöveg, kép, hang) egy több száz dimenziós számsorozattá, azaz vektorrá alakítja.

• Koordináta a jelentéstérben: ahogy a földgömbön minden városnak van (szél., hossz.) koordinátája, a vektortérben minden fogalomnak van numerikus „helye”.
• A közelség = hasonlóság: a „kutya”, „eb”, „kutyakölyök” közel vannak egymáshoz; a „kutya” és „autó” távol.
• Szemantikus és multimodális keresés: az AI nem a pontos szót, hanem a jelentésközeli pontokat keresi. Emiatt működik a multimodális keresés is (kép ↔ szöveg).

Mi az a vektor adatbázis és miért kell?

A relációs DB pontos egyezést keres (WHERE user="John"); a vektor DB hasonlóságot. Feladata: több millió / milliárd vektor tárolása, és a lekérdezett vektorhoz legközelebbiek villámgyors megtalálása.

1. Tárolás: a tartalmakat embeddinggé alakítjuk, a vektorokat eltároljuk.
2. Lekérdezés: a felhasználói kérdésből is vektor lesz.
3. Similarity search: a DB megkeresi a legközelebbi tartalom-vektorokat.
4. Generálás (RAG): a legrelevánsabb részletekből áll össze a válasz. A jó válasz alapja a jó tartalom-brief; erről bővebben: AI keresési trendek és tartalomstratégia.

Miért ez lesz a GEO és az AEO új alapja?

A jövő SEO-ja nem csak a felhasználóknak, hanem az embedding modelleknek is „ír”: a cél, hogy a tartalmad vektora jó helyre kerüljön a szemantikus térben.

• Egyértelműség & entitások: tiszta definíciók, entitásgazdag szöveg csökkenti a félreértést → pontosabb embedding.
• Strukturált adatok: schema markup → jobb kontextus → jobb embedding. Ez a stabil Answer Engine Optimization (AEO) alapja.
• E-E-A-T jelek beépülése: a forrás-hitelesség jelei (szerző, hivatkozások, bizonyítékok) egyre inkább súlyt kaphatnak a modellekben, így a megbízható források előnyt élveznek.