<стр>Узнайте, как выявить каннибализацию ключевых слов с помощью встраивания текста OpenAI. Понимайте различия между различными моделями и принимайте обоснованные решения по SEO.

<п>Эта новая серия статей посвящена работе с LLM для масштабирования ваших SEO-задач. Мы надеемся помочь вам интегрировать искусственный интеллект в SEO, чтобы вы могли повысить свои навыки.

Мы надеемся, что вам понравилась предыдущая статья и вы понимаете, что такое векторы, векторные расстояния и встраивание текста.

После этого пришло время напрячь свои “мышцы знаний в области искусственного интеллекта” научившись использовать встраивание текста для обнаружения каннибализации ключевых слов.

Мы начнем с встраивания текста OpenAI и сравним их.

<тело> <тр>

<тр>

<тр>

<тр>

(*токены можно рассматривать как слова.)

Но прежде чем мы начнем, вам необходимо установить Python и Jupyter на ваш компьютер.

Jupyter — это веб-инструмент для профессионалов и исследователей. Он позволяет выполнять сложный анализ данных и разработку моделей машинного обучения с использованием любого языка программирования.

<п>

Модель	размерность	Цены	Примечания	text-embedding-ada-002	1536	0,10 доллара США за 1 млн токенов	Отлично подходит для большинства случаев использования.	text-embedding-3-small	1536	0,002 доллара США за 1 млн токенов	Быстрее и дешевле, но менее точно	text-embedding-3-large	3072	0,13 доллара США за 1 млн токенов	Более точный для сложных задач, связанных с длинным текстом, медленнее