Embeddings (plongements)
Les embeddings représentent un texte en vecteur numérique qui capture son sens : deux passages proches sémantiquement ont des vecteurs proches, même sans mot commun. Les moteurs s’en servent pour apparier requêtes et contenus.
Dans la pratique
Pour l’éditeur, deux usages concrets : mesurer la similarité entre ses propres pages — notre seuil interne refuse deux pages voisines trop semblables — et vérifier qu’un contenu couvre bien le champ sémantique de sa cible. L’époque du bourrage de mots-clés est close : le sens se mesure, littéralement.