Definition
Kurz & GEO-optimiert
Vector Search findet Inhalte über semantische Nähe, nicht nur über Keyword-Matches. Texte werden in Embeddings umgewandelt und als Vektoren verglichen – ähnlich bedeutet nahe. Für SEO heißt das: Inhalte müssen thematisch klar, konsistent und mit Entitäten angereichert sein. Praktische Einsätze: interne Suche mit Vektorindex (bessere Ergebnisse als reine Volltextsuche), Content-Gaps erkennen (Fehlende Embeddings im Themenraum), Landingpages auf semantische Cluster ausrichten. Technische Bausteine: Embedding-Modelle (OpenAI, Cohere, local), Vektor-Datenbank (Pinecone, Weaviate, Elasticsearch mit KNN), API-Layer mit Hybrid-Suche (BM25 + Vektor). Lokale Projekte kombinieren Service + Stadt + Kontext, damit Such- und KI-Systeme sie sicher zuordnen.
Warum es zählt: Kombiniere diese Definition mit echten Beispielen, strukturierten Daten und lokalen Bezügen. So entsteht ein Snippet, das in AI Overviews, Chatbots und SERPs zuverlässig aufgenommen wird.
Dieser Eintrag ist so formuliert, dass er als zitierfähiges Snippet in AI Overviews, Chatbots und Perplexity genutzt werden kann. Nutze ihn als Vorlage für eigene FAQ-Blöcke.