Cosa sono gli embeddings nella ricerca AI?
Scopri come funzionano gli embeddings nei motori di ricerca AI e nei modelli linguistici. Comprendi le rappresentazioni vettoriali, la ricerca semantica e il lo...
9 min di lettura
CM
Confused_Marketer
Content Marketing Manager
·
21 dicembre 2025
Continuo a vedere il termine “embeddings” negli articoli sulla ricerca AI. Ho letto spiegazioni ma sono troppo tecniche.
Cosa ho capito:
- Gli embeddings sono il modo in cui l’AI “comprende” i contenuti
- Hanno a che fare con i numeri
- Sono diversi dalle parole chiave
Cosa non ho capito:
- Devo ottimizzare per gli embeddings?
- Come influenzano la citazione dei miei contenuti?
- È qualcosa che posso controllare?
- Diversi sistemi AI usano embeddings diversi?
Il mio background: Marketer SEO tradizionale, 8 anni di esperienza. Questa roba dell’AI sembra imparare una nuova lingua.
Qualcuno può spiegare gli embeddings in modo che un marketer possa davvero usarli?
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TM
Technical_Made_Simple
Esperto
AI Engineer turned Consultant
·
21 dicembre 2025Lascia che te lo spieghi senza la matematica:
Cosa sono gli embeddings (versione semplice):
Immagina che ogni pezzo di testo possa essere posto su una mappa. I significati simili sono posizionati vicini. I significati diversi sono lontani.
- “scarpe da corsa” e “calzature sportive” = vicini
- “scarpe da corsa” e “castelli medievali” = lontani
Gli embeddings sono le coordinate su quella mappa.
Perché conta nella ricerca AI:
- L’utente chiede: “Quali sono le buone scarpe per correre?”
- L’AI converte questa domanda in coordinate (embedding)
- L’AI cerca contenuti con coordinate vicine
- Il tuo contenuto su “calzature sportive per il jogging” corrisponde
- L’AI recupera e potenzialmente cita il tuo contenuto
Aspetto chiave: Non si tratta di abbinare le parole chiave. Si tratta di abbinare il significato.
Cosa significa per i tuoi contenuti:
| Vecchio approccio SEO | Realtà degli embeddings |
|---|---|
| Abbina esattamente le parole chiave | Trasmetti il significato giusto |
| Parola chiave nel titolo | Argomento chiaramente trattato |
| Densità di parole chiave | Profondità semantica |
| Sinonimi per varietà | Linguaggio naturale sull’argomento |
Non ottimizzi PER gli embeddings. Ottimizzi per un significato chiaro.
PI
Practical_Implications
SEO Strategist
·
21 dicembre 2025
Replying to Technical_Made_Simple
Aggiungo con implicazioni pratiche:
Come gli embeddings cambiano il tuo approccio ai contenuti:
Prima (focalizzato sulle parole chiave): “Stai cercando scarpe da corsa? Le nostre scarpe da corsa sono le migliori scarpe da corsa per i corridori che hanno bisogno di scarpe da corsa.”
Dopo (focalizzato sul significato): “Scegliere le calzature sportive per la corsa richiede di comprendere la tua postura, il terreno e l’intensità degli allenamenti. Ecco come trovare il modello giusto…”
Perché la seconda versione funziona meglio:
La seconda versione crea una ricca “posizione sulla mappa semantica” che corrisponde a molte query diverse:
- “migliori scarpe per correre”
- “come scegliere le calzature da corsa”
- “guida alla scelta delle scarpe sportive”
- “raccomandazioni per attrezzatura da corsa”
La versione con parole chiave ha una posizione sulla mappa ristretta. Corrisponde solo direttamente a “scarpe da corsa”.
Cambiamenti pratici da fare:
- Scrivi in modo naturale sull’argomento – Coprilo in modo completo
- Usa concetti correlati – Non solo sinonimi, ma idee collegate
- Rispondi al “perché” e “come” – Non solo al “cosa”
- Costruisci profondità sull’argomento – Più dimensioni dell’argomento
Il risultato: L’embedding del tuo contenuto cattura più significato, corrisponde a più query.
RE
RAG_Explainer
AI Systems Architect
·
20 dicembre 2025Spiego il RAG (Retrieval-Augmented Generation) visto che è collegato:
Come funziona davvero la ricerca AI:
Passo 1: L’utente fa una domanda “Qual è il miglior strumento di project management per piccoli team?”
Passo 2: La query diventa un embedding L’AI converte la domanda in coordinate (vettore).
Passo 3: Trova contenuti simili L’AI cerca nella sua base di conoscenza i contenuti con coordinate vicine.
Passo 4: Recupera i passaggi rilevanti Il tuo articolo sul “confronto software di project management” ha coordinate corrispondenti.
Passo 5: Genera la risposta L’AI usa i passaggi recuperati per comporre la risposta, potenzialmente citandoti.
Perché conta:
| Cosa aiuta | Cosa penalizza |
|---|---|
| Copertura chiara e focalizzata dell’argomento | Contenuti vaghi e generici |
| Risposte complete | Copertura superficiale |
| Linguaggio naturale e semantico | Keyword stuffing |
| Contenuto organizzato e strutturato | Testo disorganizzato e dispersivo |
L’embedding crea la corrispondenza. La qualità del contenuto determina la citazione.
Non puoi controllare l’algoritmo di embedding. Puoi controllare quanto chiaramente e in modo completo copri il tuo argomento.
PD
Platform_Differences
·
20 dicembre 2025Alla tua domanda sui diversi sistemi AI:
Sì, sistemi diversi usano embeddings differenti.
| Piattaforma | Approccio agli embeddings |
|---|---|
| ChatGPT | Embeddings di OpenAI |
| Perplexity | Probabilmente simili a OpenAI |
| Google AI | Modelli di embedding Google |
| Claude | Embeddings di Anthropic |
Cosa significa: Gli stessi contenuti possono essere “mappati” in modo leggermente diverso in ogni sistema.
Ma ecco la buona notizia: I principi fondamentali sono gli stessi in tutti i sistemi:
- Significati simili → embeddings simili
- Contenuti chiari → migliore rappresentazione
- Profondità dell’argomento → embedding più ricco
Cosa NON serve fare:
- Ottimizzare diversamente per ogni piattaforma
- Preoccuparsi degli algoritmi specifici di embedding
- Capire la matematica
Cosa invece serve fare:
- Creare contenuti chiari e completi
- Coprire l’argomento a fondo
- Usare linguaggio naturale
- Strutturare logicamente i contenuti
Questo funziona in tutti i sistemi di embedding.
CM
Common_Mistakes
Content Strategist
·
20 dicembre 2025Errori comuni dovuti a una mancata comprensione degli embeddings:
Errore 1: Affidarsi troppo alle parole chiave esatte Vecchio pensiero: “Devo avere ‘software di project management’ nel titolo” Realtà: L’AI abbina il significato, non solo le parole chiave
Errore 2: Contenuti superficiali ‘ottimizzati’ per le parole chiave Vecchio pensiero: 500 parole su una parola chiave Realtà: I contenuti superficiali hanno embeddings deboli e ristretti
Errore 3: Ignorare concetti correlati Vecchio pensiero: Restare focalizzati su una parola chiave Realtà: I concetti correlati rafforzano l’embedding
Errore 4: Contenuto ripetitivo Vecchio pensiero: Ripetere la parola chiave per enfasi Realtà: Non aggiunge nulla all’embedding, può penalizzare la qualità
Cosa fare invece:
Coprire gli argomenti in modo completo Più angolazioni = embedding più ricco
Includere concetti correlati “Project management” + “collaborazione di team” + “workflow” + “produttività”
Rispondere a più domande Ogni domanda aggiunge una dimensione semantica
Usare linguaggio naturale Scrivi per le persone, gli embeddings seguiranno
L’embedding è l’effetto di un buon contenuto, non un obiettivo di ottimizzazione separato.
PT
Practical_Test
Marketing Lead
·
19 dicembre 2025Ecco un test semplice per verificare se i tuoi contenuti sono “embedding-friendly”:
Il test delle varianti di query:
- Elenca 10 modi diversi in cui qualcuno potrebbe cercare il tuo argomento
- Leggi il tuo contenuto
- Aiuta a rispondere a TUTTE le 10 varianti?
Esempio per “software di project management”:
| Variante di query | Il contenuto aiuta? |
|---|---|
| “migliori strumenti di project management” | Dovrebbe essere sì |
| “come gestire progetti di team” | Dovrebbe essere sì |
| “software per tracciare il lavoro” | Dovrebbe essere sì |
| “strumenti di collaborazione per team” | Dovrebbe essere sì |
| “organizzare progetti aziendali” | Dovrebbe essere sì |
Se il tuo contenuto aiuta solo con 2-3 varianti, ha un embedding ristretto.
La soluzione: Espandi per coprire più territorio semantico. Non aggiungere parole chiave – aggiungi sostanza che risponda a quelle varianti.
Dopo l’espansione: L’embedding del tuo contenuto si mappa su un’area semantica più ampia, corrispondendo a più query.
CM
Confused_Marketer
OP
Content Marketing Manager
·
19 dicembre 2025Ora tutto questo ha finalmente senso. Ecco cosa porto a casa:
Cosa sono gli embeddings (mia comprensione):
- Il modo dell’AI di capire il significato, non solo le parole
- Come coordinate su una “mappa dei significati”
- Significati simili = vicini = corrispondenze
Cosa significa per i miei contenuti:
Smettere di:
- Fissarsi sulle parole chiave esatte
- Scrivere contenuti superficiali attorno a una sola frase
- Uso ripetitivo delle parole chiave
Iniziare a:
- Coprire l’argomento in modo completo
- Includere concetti e idee correlate
- Rispondere a più angolazioni/domande
- Linguaggio naturale che copra bene l’argomento
Il cambio di mentalità: Da: “Abbina le parole chiave che l’AI potrebbe cercare” A: “Coprire il significato che l’AI deve comprendere”
Cambiamento pratico: Prima di scrivere, elenco 10 modi in cui le persone potrebbero fare domande sul mio argomento. Mi assicuro che il contenuto risponda a tutti in modo significativo.
Cosa NON devo temere:
- Gli algoritmi di embedding effettivi
- Embeddings diversi a seconda della piattaforma
- Ottimizzazione tecnica per vettori
Scrivi semplicemente contenuti chiari, utili e completi. Gli embeddings si generano da soli.
Grazie per aver reso tutto più accessibile!
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Frequently Asked Questions
Cosa sono gli embeddings in termini semplici?
Gli embeddings convertono il testo in numeri (vettori) che rappresentano il significato. Concetti simili hanno numeri simili. Questo permette ai sistemi AI di abbinare i tuoi contenuti alle richieste degli utenti in base al significato, non solo alle parole chiave. Pensalo come l’AI che capisce ‘cosa intendi’ invece di ‘quali parole hai usato’.
Come gli embeddings influenzano la visibilità dei miei contenuti?
Quando gli utenti interrogano i sistemi AI, sia la query che i tuoi contenuti vengono convertiti in embeddings. Se i significati sono vicini (vettori simili), i tuoi contenuti possono essere recuperati e citati. Ecco perché la chiarezza semantica e la pertinenza dell’argomento contano più dell’abbinamento delle parole chiave.
Devo ottimizzare specificamente per gli embeddings?
Non direttamente. Non puoi controllare come i tuoi contenuti vengono embeddati. Ma puoi assicurarti che i tuoi contenuti abbiano un linguaggio chiaro e ricco semanticamente che rappresenti accuratamente il tuo argomento. Un contenuto ben scritto e completo genera naturalmente embeddings migliori rispetto a contenuti superficiali o pieni di parole chiave.
Cos’è il RAG e come si inseriscono gli embeddings?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) è il modo in cui l’AI trova e utilizza contenuti esterni. Funziona così: 1) Converte la query dell’utente in un embedding, 2) Trova contenuti con embeddings simili, 3) Usa quei contenuti per generare risposte. Capire questo aiuta a spiegare perché la pertinenza dell’argomento guida le citazioni AI.
