pgvector 意味検索で類似記事を発見｜ATK のカニバリ検出

結論：pgvector はキーワード一致を超える意味類似検索を実現

従来のキーワード一致検索では、「SEO 対策」と「検索エンジン最適化」が同じ意味と分からない。ATK は pgvector（PostgreSQL の埋め込みベクトル拡張）を使い、意味ベースで類似記事を発見します。

pgvector でできること

• 類似記事の自動発見（カニバリ検出）
• 内部リンク候補の自動提案
• 「もっと読む」関連記事の精度向上
• 検索機能の精度向上（ユーザー用）
• クラスタリングによるトピック分析

ATK での活用

1. 記事公開時に埋め込みベクトルを生成
2. 既存記事との類似度を計算
3. 類似度 70% 以上はカニバリ候補として通知
4. 記事末尾の関連記事を pgvector ベースで自動選択
5. 検索機能でユーザーが文章で検索可能（「SEO で CVR 上げる方法」→ 関連記事ヒット）

従来手法との違い

• キーワード一致：「SEO」と「検索エンジン最適化」が別記事扱い
• pgvector：両者を同義として扱い、類似度を正確に算出

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