Eine Vector Database ist ein spezielles System, in dem Inhalte nicht als Text, sondern als mathematische Vektoren (Zahlenräume) gespeichert werden. So können KI-Systeme Bedeutungen und Zusammenhänge erkennen.
Beispiel:
Das Wort „Hund“ wird als Vektor gespeichert. Dieser Vektor liegt im Raum näher bei „Katze“ oder „Tier“ und weit entfernt von „Auto“. So versteht die KI Zusammenhänge.
Relevanz für GEO:
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Inhalte müssen so formuliert sein, dass sie semantisch klar einzuordnen sind.
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Saubere Strukturen und kontextreiche Texte erhöhen die Chance, dass Inhalte in Embeddings-Datenbanken korrekt gespeichert werden.
Fazit:
Vector Databases sind das Hintergrundgedächtnis moderner KI-Systeme. Wer seine Inhalte semantisch präzise gestaltet, erhöht seine GEO-Sichtbarkeit.
