Nel contesto del digital marketing e dell'intelligenza artificiale, gli embeddings sono rappresentazioni numeriche di dati, tipicamente testo o parole, in uno spazio vettoriale multidimensionale. Ogni parola, frase o concetto viene trasformato in un vettore di numeri reali, in modo tale che concetti simili siano vicini tra loro nello spazio vettoriale. Questo tipo di rappresentazione permette ai modelli di machine learning di comprendere e manipolare dati non numerici, come il linguaggio naturale, in maniera più efficiente.
Gli embeddings sono ampiamente utilizzati nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per catturare il significato semantico delle parole. Ad esempio, in un embedding, parole come "re" e "regina" saranno rappresentate da vettori vicini, riflettendo la loro correlazione semantica.
Nel digital marketing, gli embeddings trovano applicazione in una varietà di ambiti, tra cui l'analisi del sentiment, la segmentazione del pubblico, la personalizzazione dei contenuti e il targeting delle campagne pubblicitarie. Tecniche come Word2Vec, GloVe e BERT generano embeddings che migliorano le capacità di un modello di comprendere e prevedere il comportamento degli utenti, creando esperienze più mirate e personalizzate.
