在电商SEO优化中，余弦相似度通过向量空间模型，将关键词和产品特性转化为多维向量，从而计算两者间的语义相似度。具体而言，余弦相似度通过计算两个向量间的夹角余弦值，评估其方向上的相似程度，值越接近1表示越相似。

对于电商而言，精准的关键词匹配是提升搜索排名和转化率的核心。传统方法主要依赖关键词的直接匹配，但用户搜索行为日趋多元化，长尾关键词和语义搜索成为主流。余弦相似度通过将关键词拆解为多个维度，如TF-IDF或Word2Vec等模型生成的向量，再与产品特性向量进行点积运算，能够更全面地捕捉语义关联。

例如，某跨境电商通过优化“户外折叠椅”关键词，发现产品描述页的语义关联度直接影响转化率。未优化的页面与搜索词在向量空间中夹角较大，而优化后页面通过增强“便携”“耐用”等关键词的语义关联，余弦相似度提升至0.89，转化率显著增长。这表明余弦相似度能够精准识别用户搜索意图，帮助电商实现更有效的关键词匹配。

余弦相似度的优势结合知识图谱和BERT等深度学习模型，可进一步提升语义理解能力。例如，通过将用户搜索词与产品特性向量进行余弦相似度计算，筛选出相关性高的候选商品，不仅能加快搜索响应速度，还能优化用户体验。

此外，余弦相似度还可用于检测重复内容。电商平台中，相似商品标题或描述可能影响排名，通过计算文本向量的余弦相似度，可快速识别并处理重复内容，确保SEO效果。研究表明，采用向量匹配优化的电商站点，平均点击率提升23%，退货率下降11%，印证了余弦相似度在提升转化率方面的有效性。

综上所述，余弦相似度通过向量化处理和语义分析，帮助电商实现更精准的关键词匹配，优化搜索排名和用户体验，是电商SEO不可忽视的重要工具。