Termini Tecnici

L'ottimizzazione semantica implica strutturare i contenuti con relazioni chiare, entità e contesto che i modelli di IA possono comprendere e interpretare correttamente.

Un Grafo della Conoscenza è il modo in cui i modelli di IA organizzano e collegano le informazioni su entità (marchi, prodotti, concetti) e le loro relazioni.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) è una tecnica dove i modelli di IA recuperano documenti o dati rilevanti prima di generare risposte.

Also: Retrieval-Augmented Generation

Il Web Scraping dell'IA è una metodologia dove gli strumenti interrogano automaticamente i modelli di IA e raccolgono le risposte per tracciare le menzioni del marchio, il sentimento e il posizionamento.

Also: Response scraping, AI monitoring

Il Pregiudizio di Genere nell'IA si riferisce al fenomeno documentato dove i modelli di IA consigliano diversi marchi a seconda di come una query è inquadrata dal genere.

Also: Gender-locked brands, AI gender categorization

Un Cluster di Ontologia è una raccolta di argomenti, parole chiave e concetti semanticamente correlati che i modelli di IA raggruppano insieme quando comprendono il tuo marchio.

I Pattern di Preferenza della Piattaforma descrivono come diverse piattaforme di IA hanno distinzioni pregiudizi nel modo in cui consigliano i marchi.

Also: AI platform behavior, Model bias patterns

Il Gatekeeping della Categoria si verifica quando l'IA ha imparato ad associare i marchi solo a categorie specifiche, escludendoli dalle categorie adiacenti o più ampie.

Also: AI category bias, Systematic exclusion

Gli embeddings sono rappresentazioni numeriche di testo, immagini o altri dati che catturano il significato semantico in un formato che i sistemi AI possono elaborare matematicamente.

La ricerca vettoriale è la tecnologia che i sistemi AI utilizzano per trovare contenuti semanticamente simili anche quando non ci sono corrispondenze esatte di parole chiave tra una query e un documento.

La ricerca semantica è un approccio al recupero delle informazioni che comprende il significato e l'intento dietro una query anziché limitarsi a corrispondere parole chiave.

Una finestra di contesto è la quantità massima di testo che un LLM può elaborare in una singola interazione.

Un token è la più piccola unità di testo che un modello AI elabora. In media, un token equivale a circa tre quarti di una parola in inglese, il che significa che un articolo di 1.000 parole contiene circa 1.333 token.

La temperatura è un'impostazione del modello AI che controlla la casualità e la creatività delle risposte generate.

Il fine-tuning è il processo di addestramento di un LLM esistente su un dataset specializzato per migliorarne le prestazioni in un dominio specifico o per un compito particolare.

RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) è la tecnica di addestramento utilizzata per insegnare ai modelli AI quali risposte gli esseri umani preferiscono.

Also: Apprendimento per Rinforzo da Feedback Umano

Lo schema markup per l'AI si riferisce all'uso di codice di dati strutturati (tipicamente JSON-LD) sul tuo sito web per aiutare i sistemi AI a identificare e comprendere il tuo brand, i prodotti, l'expertise e le relazioni.

Also: Dati Strutturati per l'AI, Schema Ottimizzato per l'AI

Il riconoscimento di entità (noto anche come Named Entity Recognition o NER) è la capacità dell'AI di identificare e distinguere brand, prodotti, persone, organizzazioni e concetti specifici all'interno del testo.

Also: Named Entity Recognition, NER