Artikeln introducerar hur stora språkmodellers (LLM) textinbäddningar kan användas inom SEO, och betonar vikten av att förstå LLM:er och grundläggande kodning för SEO-proffs. Den förklarar konceptet med vektorer och textinbäddningar som högdimensionella numeriska representationer av text som fångar semantiska sammanhang och relationer mellan ord. Två primära metoder för att mäta vektorers likhet, Cosine similarity och Euclidean distance, beskrivs med deras respektive användningsområden inom SEO, såsom klassificering, sökordsklustring och upptäckt av duplicerat innehåll. Cosine similarity mäter vinkeln mellan vektorer för att bedöma semantisk likhet, medan Euclidean distance mäter det direkta avståndet mellan dem. Artikeln varnar för att enbart förlita sig på Cosine similarity och rekommenderar att även överväga andra avståndsmetoder som Euclidean distance för mer tillförlitliga resultat.