Artikeln beskriver hur man använder OpenAI:s textinbäddningar för att identifiera och åtgärda "Keyword Cannibalization" inom SEO. Den ger en steg-för-steg-guide för att sätta upp en utvecklingsmiljö med Python och Jupyter, samt hur man interagerar med OpenAI API. Ett praktiskt kodexempel visas som använder bibliotek som pandas, scikit-learn och numpy för att läsa en CSV-fil, generera inbäddningar, beräkna cosinuslikhet och gruppera liknande URL:er baserat på deras titlar. Målet är att hitta sidor med semantiskt liknande innehåll för att konsolidera dem och därmed lösa problem med "Keyword Cannibalization". Tre olika OpenAI textinbäddningsmodeller presenteras med deras egenskaper gällande dimensionalitet, prissättning och noggrannhet.