Google MUM は SEO 戦略にどのような影響を与えますか?

あなたも、検索に適切な答えが得られなかったときに泣き出すことがありますか? それは私だけではないはずですよね？ 右？

ありがたいことに、Google の検索業務は日々進化しているため、そのような経験はあまりありません。 E-EAT への役立つコンテンツ更新の導入から、現在の Google MUM まで、Google は私たちの心を捉えてきました。 生成 AI が拡大する中、Google は「史上最高の検索エンジン」の称号を得るために検索アルゴリズムの改良を進めています。

生成 AI は多くの企業に影響を与えてきましたが、Google もこの競争に大きく遅れをとっていません。 最新の Google MUM (マルチタスク統合モデル) アップデートでは、検索機能、SERP 関連性、およびユーザー ジャーニーが想像を絶する方法で強化されています。

どのような Web コンテンツがどのユーザー ペルソナにアピールするでしょうか? リソースを検索しているとき、ユーザーはどのような気持ちになりますか? MUM モデルの生成 AI ソフトウェアの自己進化するアーキテクチャは、これらすべてやそれ以上のものを捉えることができます。

MUM は、Google のユーザー インターフェース (UI) を変更し、好奇心旺盛な視聴者にまとまったリソースのパレットを提供することに努めています。 たとえば、Google の上級副社長であるPrabhakar Raghavan は、Google MUM は何でも答えることができると主張しました。 同氏はすでにアダムス山を登ったことがあるとして、グーグルに対し、アダムス山と富士山の登山を比較対照するよう依頼した。 Google は相違点や類似点のリストを返しただけでなく、トレッキング用品のショップ リンクやビデオ リンクも追加しました。

アップグレードされた AI テクノロジーとして、MUM アップデートにより BERT モデルの機能が向上します。 MUM を立ち上げた主な理由は、ユーザーに 360 度の検索エクスペリエンスを提供することでした。

Google BERT と Google MUM の比較

どちらのニューラル ネットワーク アーキテクチャも検索アルゴリズムを支配していますが、MUM は BERT よりもわずかに優れています。

BERT は、自然言語処理を使用して検索クエリを解決する 2019 年の Google アップデートです。 トランスフォーマー ニューラル ネットワークに基づいたこのモデルは、検索クエリを文脈化してエンコードして、その背後にある意図を理解します。 このアップデートにより、Google は回答をパーソナライズし、テキストを要約し、検索クエリの意図とカテゴリを定義できるようになりました。

Google MUM は、T5 (text-to-text) フレームワークから派生した 2021 年のアップデートで、特にロングテール クエリや複雑なクエリの組み合わせに対応します。 これにより、SERP データが整理され、ブランド認知のための多数のリソースが強調表示されます。 MUM は、Cookie データ、Web ストリーム データ、ユーザー検索クエリ データ、およびクロール データを使用して、信頼できるサイトからコンテンツを除外します。

Google MUMの歴史

私たちは、Advanced Research Projects Agency Network ( ARPANET) が発足した 1980 年代から長い道のりを歩んできました。 データは有線サーバーを介して送信されるため、情報の交換は 2 つ以上のワークステーションに制限されていました。 インターネット時代に早送りすると、Google はエッジ コンピューティングとサーバーレス コンテナ化を使用して、サーバーからのデータの保存、取得、送信を行いました。 時間の経過とともに、Google がユーザーを扱う戦略は変化しました。

その後数年間、Google はいくつかのアップデートをリリースしました。

• ペンギン アップデートは2012 年にリリースされました。当時、Google はゲーマーや Web スパムに対して反撃しようとしていたのです。 ペンギンのアップデートでは、スパム Web サイトやシンジケートよりも本物の URL とホワイトハット URL が優先されました。

• ハミングバードは、自然言語クエリを解釈し、特定のキーワードの背後にある感情を分析するようにプログラムされています。 Hummingbird は、検索クエリを文脈化して SERP レイアウトを調整し、プロセス全体をより正確にします。
  

• Rankbrain (2015) は、ロングテール キーワードを理解することを目的としたもう 1 つの自然言語理解の強化です。 ロングテール キーワードは、検索ボリュームがある場合とない場合がある生の検索クエリであり、Google クローラーを混乱させる可能性があります。 Rankbrain は、トークン化、単語ステミング、感情検出の技術を組み込むことで、SERP をより包括的で偏見のないものにしました。
  
• ニューラル マッチングは2018 年にリリースされました。高度な自然言語処理を通じて検索クエリを解釈します。 ニューラル ネットワークは検索クエリの語順を確認し、それに「注意」パラメーターを割り当てます。 検索結果の読み込み中に、完全に一致する Web ページが表示されます。
• BERT のリアクティブ メカニズムにより、Google の知識検索、コンテンツ フィルタリング、および言語解釈が強化されました。 これにより、検索エンジンはキーワードの意味を理解できるようになりましたが、キーワード内の主語が誰であるかを解読することはできませんでした。
• 2022 年にリリースされた役立つコンテンツの更新 は、Web 上の有用で信頼できるコンテンツの存在を優先するように設計されました。 検索クエリは、ナビゲーション、商用、情報、トランザクションのバケットに分割されました。 各クエリは、追加の画像やビデオとともに一連のまとまった検索結果を返しました。
• 経験、専門知識、権威性、信頼性を意味するE-EATは 2023 年に発表されました。この新たな発表により、SERP は公開されたまとめ、主題の専門知識、および知識分野で君臨する著者を重視するようになりました。 Google は、信頼できる市場専門家からのコンテンツをホストすることで、Web ページの信頼性を高めました。
• MUM は、 Google の以前の検索アップデートの機能を組み合わせたものです。 この自然言語処理メカニズムの唯一の目的は、購入者の Web 経由の移動を促進することです。 MUM を使用すると、広告のクリックやオーガニック ページへのアクセスを行わずに、オプションを調べ、製品を確認し、直接購入することができます。

Google MUM の作業方法論

Google MUM は、いくつかのテクノロジーを組み合わせて、Google 検索をより総合的かつ状況に応じたものにします。 MUM の背後にある大規模言語モデル (LLM) は、75 以上の言語で動作します。 当初、この Google 検索アルゴリズムは検索システムの概念に基づいて機能していました。 これは、検索キーワードが Google データベース内の一連のキーと比較されたことを意味します。 一致する場合は、そのキーの値が表示されます。

現在、Google MUM はシーケンス間のテンプレート マッチングを使用して、ユーザーの知識を強化しています。 通常、誰かが製品やサービスを購入するかどうかで迷ったときは、心のこもった行動喚起が役に立ちます。 しかし、MUM の戦略的アプローチは、そのクエリに対して大量の画像、ビデオ、メディア リソースを提供し、代替の質問に対する答えも提示します。

MUM は、メイン インターフェイスにおけるユーザー ニーズの広範囲にわたる視点を含む計算された SERP を生成します。 これは「同時クエリ処理」とも呼ばれます。 機械学習 (ML) アルゴリズムは単語をベクトルに変換し、知識をサーバーに転送し、貴重な情報を返します。 MUM を使用すると、非オーガニック コンテンツのランク付けが速くなり、クリックスルー率 (CTR) は低くなりますが、コンテンツのエンゲージメントは高まります。

基本的に、セールスファネルにおいて、顧客は「評価」段階と「認知」段階の間で意思決定をするのに苦労します。 オーガニック Web サイトとコンテンツは Web エクスペリエンスを売上に変えるために使用されますが、MUM は一連のデジタル資産をマルチメディアの形式で提供することに重点を置いています。 ユーザーは、契約を結ぶ前に「すべてのオプションを評価」できるよう、最高の中の最高のものを提供します。

iGoogle を覚えていますか? これは、2005 年に Ajax を使用してパーソナライズされた Google ホームページのカスタム セットでした。以前の Web 動作を分析することで、1 つのウィンドウで没入型の洞察を提供しました。 iGoogle のコンセプトは Google MUM の基礎を形成し、そのアイデアは AI と結びついていました。

現時点では、Google MUM のリリースでどのような機能がもたらされるかを予測できる人は誰もいません。 精度についてはまだ相互検証中です。 起動すると、MUM は 3 つの主要なレベルを表す場合があります。

Google MUM のレベル

さまざまなシステム、サーバー、データ転送に対して、MUM はある程度の効率で動作します。 現時点では、Google MUM を使用して 3 つの既存のレベルがすでに実装されています。

• 短期開発: MUM は「知識伝達」を使用してデータセットをフィルタリングし、さまざまなユーザー向けに 75 の言語で結果を表示します。 母国語で難しい情報を簡略化する必要がある場合に、混乱を回避するのに役立ちます。
• 中期開発:中レベルの MUM アップデートにより、SERP はコンテンツ リソースの万華鏡になります。 画像からカルーセル、PR ポッドキャスト、音声記事に至るまで、SERP は最高の知識資産の組み合わせになります。
• 長期的な開発: MUM は長期的には、ユーザーの現在の精神状態に応じて SERP をカスタマイズします。 すべてのロングテール キーワードの背後には、特定の方向性が設定されています。 MUM は、センチメント分析とフィードバック マッピングを使用してユーザーのニーズを分析し、長期的にユーザーと関わっていくことを目指しています。

あなたは知っていますか？ MUM は、わずか数秒で 50 以上の言語で 800 種類の新型コロナウイルス感染症ワクチンをリストアップすることができました。 結果をテストした後、このデータは、高品質で重要なワクチン情報をさまざまな場所に配信するために使用されました。

Google MUM後の検索の変化

現在、SERP は「長さ x 幅」のインターフェイス エクスペリエンスとして見なされています。 すべての検索エンジンの結果ページには、注目のスニペットと、最適なコンテンツを含む長い青色のリンクが含まれています。 しかし、MUM では、検索をより応答性が高く、ユーザーフレンドリーで楽​​しいものにする、より新しい機能が利用できるようになります。

• Google レンズ: Google レンズを使用すると、視覚的な注釈やテキスト オーバーレイを使用して画像のさまざまなコンポーネントを分類できます。 どの画像がユーザーのニーズに最も適合するかに基づいて検索を絞り込むのに役立ちます。
• 大きな画像: メインの検索ページで、特定の企業のバナー画像や製品画像を直接拡大表示できます。 URL 画像のピクセル調整も強化されます。
• 絞り込んで広げる: 「人も検索しました」と同様に、この機能はより多くのリソースへのアクセスを提供することで、ユーザーの考え、インスピレーション、欲求の視野を広げます。
• 知っておくべきこと: 「知っておくべきこと」は、Google のおすすめセクションのようなものです。 「人々も尋ねる」という質問への答えは、「知っておくべきこと」で変わります。 この機能により、ユーザーをまったく異なる購入経路や製品に誘導できるようになります。

Google MUM のメリット

MUM アルゴリズムは、検索エンジン最適化 (SEO) 愛好家にとって転換点となるでしょう。 将来的には、Google の多くの対応テクニックが MUM によって推進されることになります。 これは Web チームだけでなく視聴者にも利益をもたらします。

• ビデオ分析: Google MUM のリリースでは、ビデオ マーケティングとビジュアル制作に特に重点が置かれます。 新しいメカニズムはビデオコンテンツを精査し、タイムスタンプを抽出し、このデータを適用してビデオの提案をパーソナライズします。 特定のビデオを検索すると、ユーザーは直接のビデオ結果と密接に関連したビデオのリンクを取得します。

• Google の強調スニペット: 長年の SEO 指標として、強調スニペットは Google MUM では異なる形式で表示されます。 さまざまな視聴者向けに複数の注目のスニペットが存在する可能性があります。 MUM はま​​た、有償またはスポンサー付きの許可を 40%削減することを目指す可能性があります。
• 非オーガニック SERP: MUM のリリース後は、ブログや記事は SERP で上位にランクされるほど信頼できなくなります。 特定のキーワードの画像、代替キーワード、ビデオなどの 360* 情報を提供する他のサイトは、検索結果で上位にランクされます。 Reddit や Quora などの一部のフォーラムは、上位にランク付けし、大規模なコミュニティをコンテンツに参加させるために、すでにこの手法を採用しています。
• 多言語: MUM モデルは、入出力を 75 の言語に翻訳するようにカスタマイズされています。 MUM は、これらの言語のベスト NLP プラクティス、文章と意味の修正、文法理解を使用することにより、その範囲を拡大することを目指しています。 MUM の多言語化の動きにより、多くの企業が世界中のさまざまな人々の日常の旅の一部となる多言語 Web サイトを構築するようになりました。
• 拡大されたビジュアル: Google MUM を使用すると、画像やインフォグラフィックを拡大できます。 Google レンズを装着すると、ウェブ ビジュアルを拡大したり、機能を調べたり、製品をあらゆる角度からチェックしたりできます。 それだけでなく、顧客レビューにアクセスし、ベスト プラクティスを学び、ブランドの認知度を高めることもできます。

Google MUM の制限事項

MUM は、Web 検索とインターネット ブラウジングの不安定性を高めています。 しかし、新しい機能が満載のアップデートには、避けられないバグや制限が伴います。

• オーガニック コンテンツの嘆かわしさ: MUM アップデートにより、企業はオーガニック コンテンツ マーケティングよりも広告とメディアへの投資を増やすことが求められます。 これは、プロジェクト所有者やコンテンツ マーケティング担当者に悪影響を与える可能性があります。
• 理解できない性質: MUM を使用すると、より多くのコンテンツ資産がユーザーに表示され、おそらくいくつかの奇妙なリソースが表示されます。 ユーザーは自分が何を望んでいるのかを念頭に置き、それに応じて検索クエリを構成する必要があります。 ユーザーがエラーを犯したり、入力が速すぎたりすると、AI アルゴリズムがユーザーのクエリの背後にある意図を解読できず、非現実的な結果が表示される可能性があります。
• SEO の複雑さ: BERT のリリース後、SEO を突破するのは少し難しくなりました。 MUM アップデートにより、SEO マーケティング担当者は技術的な知識を増やす必要がさらに高まることになります。 従来のSEOに関するコンセンサスは残るだろうが、さらなる新しいSEOルールにより、Googleは「厄介な中間」になるだろう。
• 非倫理的な結果:ユーザーは自分が何を望んでいるのかを念頭に置き、それに応じて検索クエリを構成する必要があります。 急いで入力した場合、AI アルゴリズムはユーザーのクエリの背後にある意図を解読できず、非現実的な結果を表示する可能性があります。

MUM は Google の最初の AI スプリントではありません。 Google の CEO であるサンダー ピチャイは、長年にわたり、生成 AI とその可能性の限界を押し広げてきました。 Google は多様性、公平性、包括性を導入することを目指しています 人工知能による MUM 内のガイドライン。

MUM は他の Google AI アップデートとは異なりますか?

MUM は、次の大きな AI マイルストーンとして分類できます。 情報に取り組み、ニーズに最適な選択肢を見つける従来の方法が変革されつつあります。 間もなく、ユーザーはプライマリ クエリの関連トピックを仮想化できるようになります。 質の高いコンテンツを 1 か所で見つけられると、ユーザーのイライラや Web 利用時間が軽減されます。 それが、MUM を支えるネットワークが目指していることです。

以前の機械学習のアップデートは、検索エクスペリエンスの安定化、バグの回避、Web 上のブラックハット リンクや盗用コンテンツの検出に重点を置いていました。 その後のいくつかのアップデートで、Google は「インテント」メカニズムを強化しました。 高度な ML を使用して、検索クエリ言語と基盤となる NLP プロセッサをマッピングして、ユーザーの意図を満たし、エンジンとしての Google の信頼性を高めました。

ニューラル マッチング、Hummingbird、RankBrain、BERT などの以前の AI アップデートは、技術的な SEO と構造化データの調整に焦点を当てていました。 彼らは、オーガニックコンテンツと専門家が書いたコンテンツに余裕を与えました。 しかし、生成 AI では、オーガニックかスポンサー付きかに関係なく、ユーザーにとって最も見やすいものに焦点が移ります。 Google は、SERP を分散型ソーシャルおよびコミュニティ ネットワークに変えることで、想像を絶することを達成することを目指しています。 この徹底的な SEO テクニックを使用すると、ユーザーは探している特定の業界の最近のトレンドやニュースに触れることができます。

Googleは研究努力を最小限に抑えるだけでなく、AIを活用して豊富な情報を提供する予定だ。

「AI は、あらゆる企業のあらゆる製品に影響を与えるでしょう。たとえば、今から 5 ～ 10 年後を考えてみると、AI の協力者がいるでしょう。経験しなければならないことが 100 あるとします。AI は次のように言うかもしれません。 「これらは、最初に検討する必要がある最も深刻なケースです。」

サンダー・ピチャイ
Google Inc. CEO

Google MUM が SEO に与える影響

SEO マーケティング担当者にとって良いニュースは、Web サイトの Google でのランクを向上させる方法について、現在の分析を続けることができることです。 MUM が検索エンジンのランキング要素となるのか、それとも単なるデータ分散の橋渡しとなるのかについては、依然として議論が続いています。

MUM アップデートに対抗するには、ブランドはオーガニック メディア戦略とアーンド メディア戦略の両方を強化する必要があります。 有料メディアが CPC で常に負けるわけではありませんが、オーガニック検索と SEO はブランドが優位に立つのに役立ちます。 たとえSERPのかなりの部分がMUMの影響を受けるとしても、依然として最高ランクのページと強調スニペットが優先されます。

ブランドはページ上の SEO 戦略をもっと真剣に受け止めるべきです。 上位にランクするだけでなく、対象ユーザーを特定し、学習を伝達することも目的としています。 画像パックのアイデアとデザイン、紹介ビデオの作成、認知度の向上は、ブランドが MUM の雷雨を乗り切るのに役立ちます。

MUM を使用すると、新たに生み出された SEO 戦略が有効になります。 知っておきたいセクション、ビデオ検索、ビジュアル検索、ズームイン、および音声検索は、すべての答えを 1 か所で提供することでユーザーの退屈を軽減します。 同時に、これは質問と回答のメカニズムではありません。 Google は、「賢く行動する」ために同じ考えを持つ人々のネットワークを構築することを目指しています。

「お母さん」はすべてを知っています。

MUM は知識、情報、そして感情の理解の海です。 新しい Web 検索時代の始まりです。 MUM を使用すれば、Web 上でも現実世界でも、それほど複雑なことはありません。 この新しく発見された理論的な機械学習技術は、私たちを新しいデジタルの道に導きました。

Web パーソナライゼーションを使用して視聴者のニーズをカスタマイズする方法を学びましょう。