Bagaimana Google MUM Mempengaruhi Strategi SEO Anda?

Apakah Anda juga menangis saat tidak mendapatkan jawaban yang tepat untuk pencarian Anda? Tidak mungkin hanya aku, kan? Benar?

Untungnya, kami tidak terlalu sering mengalaminya karena operasi penelusuran Google berkembang setiap hari. Dari pengenalan pembaruan konten yang bermanfaat hingga E-EAT hingga sekarang Google MUM, Google telah menyentuh hati kami. Saat AI generatif berkembang, Google telah berada di titik puncak untuk menyempurnakan algoritme pencariannya untuk mengenakan mahkota "mesin pencari terbaik yang pernah ada".

AI generatif telah membawa banyak bisnis, tetapi Google tidak jauh di belakang perlombaan. Pembaruan Google MUM (multitask unified model) terbaru telah meningkatkan kemampuan pencarian, relevansi SERP, dan perjalanan pengguna yang dipersonalisasi dengan cara yang tak terbayangkan.

Jenis konten web apa yang menarik bagi persona pengguna yang mana? Apa perasaan pengguna saat mencari sumber daya? Arsitektur perangkat lunak AI generatif yang berkembang sendiri dalam model MUM dapat menangkap semua ini dan lebih banyak lagi.

MUM berusaha untuk mengubah antarmuka pengguna (UI) Google dan menghadirkan palet sumber daya yang kohesif kepada audiens yang penasaran. Misalnya, Prabhakar Raghavan , Senior Vice President Google, menegaskan bahwa Google MUM bisa menjawab apa saja. Itu meminta Google untuk membandingkan dan membedakan pendakian Mt. Adams dan Mt. Fuji, mengingat bahwa dia telah mendaki Mt. Addams. Google tidak hanya mengembalikan daftar perbedaan atau persamaan, tetapi juga menambahkan tautan toko tambahan untuk perlengkapan trek dan tautan video.

Sebagai teknologi AI yang ditingkatkan, pembaruan MUM meningkatkan fungsionalitas model BERT. Alasan utama peluncuran MUM adalah untuk memberikan pengalaman pencarian 360° kepada pengguna.

Google BERT vs Google MUM

Sementara kedua arsitektur jaringan saraf mendominasi algoritme pencarian, MUM memiliki sedikit keunggulan dibandingkan BERT.

BERT adalah pembaruan Google 2019 yang menggunakan pemrosesan bahasa alami untuk menyelesaikan permintaan pencarian. Berdasarkan jaringan saraf transformator, model ini mengontekstualisasikan dan mengkodekan kueri penelusuran untuk memahami maksud di baliknya. Dengan pembaruan ini, Google dapat mempersonalisasi jawaban, meringkas teks, dan menentukan maksud dan kategori kueri penelusuran.

Google MUM adalah pembaruan 2021 yang berasal dari kerangka kerja T5 (teks-ke-teks), yang secara khusus melayani kueri berekor panjang atau kombinasi kueri kompleks. Itu mendeklarasikan data SERP dan menyoroti banyak sumber daya untuk kesadaran merek. MUM menggunakan data cookie, data aliran web, data kueri penelusuran pengguna, dan data perayapan untuk memfilter konten dari situs tepercaya.

Sejarah Google MUM

Kami telah menempuh perjalanan jauh dari tahun 1980-an ketika Advanced Research Projects Agency Network ( ARPANET) diluncurkan. Pertukaran informasi dibatasi pada dua atau lebih workstation, karena data dikirimkan melalui server kabel. Penerusan cepat ke era internet, Google menggunakan edge computing dan containerization tanpa server untuk menyimpan, mengambil, dan mengirim data dari server. Seiring waktu, strategi yang digunakan Google untuk memperlakukan penggunanya berubah.

Pada tahun-tahun berikutnya, Google merilis beberapa pembaruan.

• Pembaruan Penguin dirilis pada 2012. Saat itu, Google berusaha melawan balik para gamer dan spam web. Pembaruan Penguin memprioritaskan URL autentik dan whitehat daripada situs web dan sindikat berisi spam.

• Hummingbird diprogram untuk menafsirkan pertanyaan bahasa alami dan menganalisis sentimen di balik kata kunci tertentu. Hummingbird mengontekstualisasikan kueri penelusuran, menyesuaikan tata letak SERP, dan menjadikan keseluruhan proses lebih tepat.
  

• Rankbrain (2015) adalah peningkatan pemahaman bahasa alami lainnya yang ditujukan untuk memahami kata kunci berekor panjang. Kata kunci berekor panjang adalah permintaan pencarian mentah yang mungkin atau mungkin tidak memiliki volume pencarian – mereka mungkin membingungkan perayap Google. Dengan menyertakan teknik tokenization, word stemming, dan deteksi emosi, Rankbrain menjadikan SERP lebih inklusif dan bebas bias.
  
• Pencocokan saraf dirilis pada 2018. Itu menafsirkan permintaan pencarian melalui pemrosesan bahasa alami tingkat lanjut. Jaringan saraf melihat urutan kata dari kueri penelusuran dan memberikan parameter "perhatian" padanya. Saat memuat hasil pencarian, halaman web yang sama persis ditampilkan.
• Mekanisme reaktif BERT meningkatkan pengambilan pengetahuan Google, pemfilteran konten, dan interpretasi bahasa. Meskipun mengaktifkan mesin pencari untuk memahami arti kata kunci, itu tidak dapat menguraikan siapa subjek dalam kata kunci tersebut.
• Pembaruan konten yang bermanfaat , dirilis pada tahun 2022, dirancang untuk memprioritaskan kehadiran konten yang bermanfaat dan berwibawa di web. Permintaan pencarian dibagi menjadi ember navigasi, komersial, informasi, dan transaksional. Setiap kueri menampilkan serangkaian hasil penelusuran kohesif bersama dengan gambar dan video tambahan.
• E-EAT , yang diterjemahkan menjadi pengalaman, keahlian, otoritas, dan kepercayaan, keluar pada tahun 2023. Dengan peluncuran baru ini, SERP condong ke pengumpulan yang dipublikasikan, keahlian materi pelajaran, dan penulis yang menguasai bidang pengetahuan mereka. Google memberikan kredibilitas ke halaman web dengan menghosting konten dari pakar pasar tepercaya.
• MUM menggabungkan fitur pembaruan pencarian sebelumnya di Google. Satu-satunya tujuan dari mekanisme pemrosesan bahasa alami ini adalah untuk mendorong perjalanan pembeli melalui web. Dengan MUM, Anda dapat menjelajahi opsi, mengulas produk, dan membelinya langsung tanpa klik iklan atau kunjungan halaman organik.

Metodologi kerja Google MUM

Google MUM menggabungkan beberapa teknologi untuk menjadikan pencarian Google lebih holistik dan kontekstual. Model bahasa besar (LLM) di belakang MUM bekerja di lebih dari 75 bahasa. Awalnya, algoritma pencarian Google ini difungsikan pada konsep sistem pencarian. Itu berarti kata kunci pencarian dibandingkan dengan sekumpulan kunci di database Google. Jika ada kecocokan, nilai kunci tersebut ditampilkan.

Sekarang, Google MUM menggunakan pencocokan template urutan-ke-urutan untuk meningkatkan pengetahuan pengguna. Biasanya, ketika seseorang terjebak di antara keputusan untuk membeli produk atau layanan, ajakan bertindak yang tulus akan membantu. Namun pendekatan strategis MUM menghadirkan banyak gambar, video, dan sumber daya media untuk kueri tersebut dan juga memberikan jawaban untuk pertanyaan alternatif.

MUM menghasilkan SERP terhitung yang berisi perspektif kebutuhan pengguna yang luas di antarmuka utama. Ini juga dikenal sebagai "pemrosesan kueri secara bersamaan". Algoritme pembelajaran mesin (ML) mengubah kata menjadi vektor, mentransfer pengetahuan ke server, dan merespons dengan informasi berharga. Dengan MUM, peringkat konten non-organik lebih cepat, menghasilkan rasio klik-tayang (RKT) yang lebih rendah tetapi lebih banyak keterlibatan konten.

Pada dasarnya, dalam corong penjualan, pelanggan berjuang untuk membuat keputusan antara tahap “ evaluasi ” dan “ kesadaran ”. Situs web dan konten organik digunakan untuk mengubah pengalaman web menjadi penjualan, sedangkan MUM berfokus untuk menghadirkan aset digital dalam bentuk multimedia. Pengguna diperlakukan dengan yang terbaik dari yang terbaik sehingga mereka “ mengevaluasi semua opsi ” sebelum membuat kesepakatan.

Apakah Anda ingat iGoogle? Itu adalah set kustom beranda Google yang dipersonalisasi dengan Ajax pada tahun 2005. Dengan menganalisis perilaku web sebelumnya, ini menawarkan wawasan mendalam dalam satu jendela. Konsep iGoogle membentuk fondasi Google MUM, di mana ide tersebut tertanam dengan AI.

Saat ini, tidak ada yang dapat memprediksi keseluruhan fitur yang akan dibawa oleh Google MUM dengan peluncurannya. Itu masih divalidasi silang untuk akurasi. Saat diluncurkan, MUM mungkin mewakili tiga level utama.

Tingkat Google MUM

Untuk sistem, server, dan transfer data yang berbeda, MUM akan bekerja dengan tingkat efisiensi tertentu. Untuk saat ini, tiga level yang ada telah diimplementasikan menggunakan Google MUM:

• Pengembangan jangka pendek: MUM menggunakan “transfer pengetahuan” untuk memfilter kumpulan datanya dan menampilkan hasil dalam 75 bahasa untuk pengguna yang berbeda. Ini membantu orang menghindari kebingungan ketika mereka harus menyederhanakan informasi yang sulit dalam bahasa ibu mereka.
• Pengembangan jangka menengah: Dengan pembaruan MUM tingkat menengah, SERP akan menjadi kaleidoskop sumber daya konten. Dari gambar hingga korsel hingga podcast PR hingga artikel audio, SERP akan menjadi perpaduan aset pengetahuan terbaik.
• Pengembangan jangka panjang: MUM, dalam jangka panjang, akan menyesuaikan SERP sesuai dengan pemikiran pengguna saat ini. Di belakang setiap kata kunci berekor panjang, orientasi tertentu ditetapkan. MUM bertujuan untuk menggunakan analisis sentimen dan pemetaan umpan balik untuk menganalisis kebutuhan pengguna dan melibatkan mereka dalam durasi yang lama.

Apakah kamu tahu? MUM mampu membuat daftar 800 variasi vaksin COVID-19 dalam lebih dari 50 bahasa dalam hitungan detik. Setelah menguji temuan, data ini digunakan untuk mengirimkan informasi vaksin berkualitas tinggi dan kritis ke berbagai lokasi.

Pencarian berubah setelah Google MUM

Saat ini, SERP dipandang sebagai pengalaman antarmuka “panjang x lebar”. Setiap halaman hasil mesin pencari memiliki cuplikan unggulan dan panjang tautan biru dengan konten yang paling sesuai. Namun dengan MUM, spektrum fitur yang lebih baru akan ikut berperan yang akan membuat pencarian lebih responsif, mudah digunakan, dan menyenangkan.

• Google Lens : Menggunakan Google Lens, Anda akan dapat mengklasifikasikan berbagai komponen gambar dengan anotasi visual dan overlay teks. Ini akan membantu mempersempit pencarian berdasarkan gambar mana yang paling sesuai dengan kebutuhan pengguna.
• Gambar yang lebih besar : Anda dapat memperbesar gambar spanduk atau gambar produk perusahaan tertentu langsung di halaman pencarian utama. Ini juga akan meningkatkan penyesuaian piksel gambar URL.
• Perbaiki dan perluas : Mirip dengan "orang juga mencari," fitur ini akan memperluas cakrawala pemikiran, inspirasi, dan keinginan pengguna dengan menawarkan mereka akses ke lebih banyak sumber daya.
• Hal yang perlu diketahui: “ Hal yang perlu diketahui” seperti bagian rekomendasi di Google. Menjawab pertanyaan dengan "orang juga bertanya" akan berubah menjadi "hal yang perlu diketahui". Fitur ini akan dapat mengarahkan pengguna ke perjalanan dan produk pembeli yang sangat berbeda.

Manfaat Google MUM

Algoritme MUM akan menjadi titik balik bagi para penggemar search engine optimization (SEO). Di masa mendatang, banyak teknik respons Google yang akan digerakkan oleh MUM. Ini tidak hanya akan menguntungkan tim web tetapi juga audiens.

• Analisis video: Rilis Google MUM akan memberikan penekanan khusus pada pemasaran video dan produksi visual. Mekanisme baru akan memeriksa konten video, mengekstrak stempel waktu, dan menerapkan data ini untuk mempersonalisasi saran video. Saat mencari video tertentu, pengguna akan mendapatkan hasil video langsung dan tautan video yang terkait erat.

• Cuplikan unggulan Google : Sebagai metrik SEO lama, cuplikan unggulan akan muncul dalam format yang berbeda dengan Google MUM. Mungkin ada beberapa cuplikan unggulan untuk audiens yang berbeda. MUM mungkin juga bertujuan untuk mengurangi izin berbayar atau bersponsor sebesar 40% .
• SERP non-organik: Setelah rilis MUM, blog dan artikel tidak akan cukup kredibel untuk mendapat peringkat lebih tinggi di SERP. Situs lain yang menyediakan informasi 360*, termasuk gambar, kata kunci alternatif, dan video untuk kata kunci tertentu, akan berperingkat lebih tinggi dalam hasil pencarian. Beberapa forum seperti Reddit dan Quora sudah mengikuti teknik ini untuk mendapatkan peringkat lebih tinggi dan melibatkan komunitas besar dengan konten mereka.
• Multibahasa: Model MUM telah disesuaikan untuk menerjemahkan masukan dan keluaran ke dalam 75 bahasa. Dengan menggunakan praktik NLP terbaik, koreksi kalimat dan semantik, serta pemahaman tata bahasa untuk bahasa-bahasa ini, MUM bertujuan untuk memperluas jangkauannya. Gerakan multibahasa MUM telah mendorong banyak perusahaan membangun situs web multibahasa untuk menjadi bagian dari perjalanan sehari-hari orang yang berbeda di seluruh dunia.
• Visual yang diperbesar: Dengan Google MUM, Anda dapat memperbesar gambar dan infografis. Mengenakan lensa Google akan membantu memperbesar visual web, mempelajari fitur, dan melihat produk dari semua sudut. Tidak hanya itu, Anda dapat mengakses ulasan pelanggan, mempelajari praktik terbaik, dan meningkatkan kesadaran merek .

Keterbatasan Google MUM

MUM telah meningkatkan volatilitas pencarian web dan penjelajahan internet. Tetapi dengan setiap pembaruan penuh fitur baru, muncul bug dan batasan yang tidak dapat dihindari.

• Deplorability konten organik: Pembaruan MUM akan menuntut bisnis berinvestasi lebih banyak dalam periklanan dan media daripada pemasaran konten organik. Ini mungkin berdampak buruk pada pemilik proyek dan pemasar konten.
• Sifat yang tidak dapat dipahami: Dengan MUM, lebih banyak aset konten yang terlihat oleh pengguna, mungkin menampilkan beberapa sumber daya yang luar biasa. Pengguna harus memperhatikan apa yang mereka inginkan dan harus menyusun permintaan pencarian mereka sesuai dengan itu. Jika mereka membuat kesalahan atau mengetik terlalu cepat, algoritme AI mungkin tidak dapat memecahkan kode maksud di balik kueri pengguna dan menampilkan hasil yang tidak realistis.
• Komplikasi SEO: Setelah peluncuran BERT, SEO menjadi terlalu sulit untuk dipecahkan. Pembaruan MUM akan memberi lebih banyak tekanan pada pemasar SEO untuk meningkatkan pengetahuan teknis mereka. Konsensus tentang SEO tradisional akan tetap ada, tetapi aturan SEO yang lebih baru akan membuat Google menjadi "tengah yang berantakan".
• Hasil yang tidak etis: Pengguna harus berhati-hati dengan apa yang mereka inginkan dan harus menyusun permintaan pencarian mereka sesuai dengan itu. Jika mereka mengetiknya dengan tergesa-gesa, algoritme AI mungkin tidak dapat memecahkan kode maksud di balik kueri pengguna dan menampilkan hasil yang tidak realistis.

MUM bukanlah sprint AI pertama Google. Selama bertahun-tahun, CEO Google, Sundar Pichai, telah mendorong amplop AI generatif dan volume kemungkinannya. Google bertujuan untuk menyuntikkan keragaman, kesetaraan, dan inklusi pedoman dalam MUM melalui kecerdasan buatan.

Apakah MUM akan berbeda dari pembaruan AI Google lainnya?

MUM dapat diklasifikasikan sebagai tonggak AI besar berikutnya. Cara tradisional menangani informasi dan menemukan pilihan terbaik untuk kebutuhan Anda sedang mengalami revolusi. Sebentar lagi, pengguna akan dapat memvirtualisasikan topik terkait untuk kueri utama. Menemukan konten berkualitas di satu tempat akan mengurangi rasa frustrasi dan waktu konsumsi web mereka. Itulah yang diperjuangkan oleh jaringan di belakang MUM.

Pembaruan pembelajaran mesin sebelumnya condong untuk menstabilkan pengalaman pencarian, menghindari bug, dan mendeteksi tautan blackhat dan menjiplak konten di web. Dalam beberapa pembaruan selanjutnya, Google memperkuat mekanisme "maksud". Menggunakan ML tingkat lanjut, ini memetakan bahasa kueri penelusuran dengan prosesor NLP dasar untuk memuaskan niat pengguna dan menjadikan Google lebih andal sebagai mesin.

Pembaruan AI sebelumnya seperti pencocokan saraf, Hummingbird, RankBrain, dan BERT difokuskan pada SEO teknis dan penyelarasan data terstruktur . Mereka memberi ruang kepala untuk konten organik dan konten yang ditulis pakar. Tetapi dengan AI generatif, fokus bergeser ke apa yang terbaik untuk dilihat pengguna, terlepas dari apakah itu organik atau bersponsor. Google bertujuan untuk mencapai hal yang tak terbayangkan dengan mengubah SERP menjadi jaringan sosial dan komunitas terdistribusi. Dengan teknik SEO yang mendalam ini, pengguna akan mengetahui tren dan berita terkini di industri tertentu yang mereka cari.

Google tidak hanya akan meminimalkan upaya penelitian tetapi juga menyediakan banyak informasi dengan AI.

"AI akan memengaruhi setiap produk di setiap perusahaan. Misalnya, jika Anda berpikir tentang 5 hingga 10 tahun dari sekarang, Anda akan memiliki kolaborator AI bersama Anda. Katakanlah Anda memiliki seratus hal yang harus dilalui, mungkin dikatakan, "Ini adalah kasus paling serius yang perlu Anda lihat terlebih dahulu."

Sundar Pichai
CEO, Google Inc.

Dampak Google MUM pada SEO

Kabar baik bagi pemasar SEO adalah mereka dapat melanjutkan analisis mereka saat ini tentang bagaimana membuat peringkat situs web mereka lebih baik di Google. Orang-orang masih memperdebatkan apakah MUM akan menjadi faktor peringkat mesin pencari atau sekadar jembatan penyebar data.

Untuk bersaing dengan pembaruan MUM, merek perlu mendukung strategi media organik dan media yang diperoleh. Meskipun media berbayar tidak selalu memberikan BPK, pencarian organik, dan SEO akan membantu merek tetap unggul. Bahkan jika sebagian besar SERP terpengaruh oleh MUM, halaman dengan peringkat tertinggi dan cuplikan unggulan akan tetap lebih disukai.

Merek harus mulai menggunakan strategi SEO on-page mereka dengan lebih serius. Tidak hanya untuk peringkat lebih tinggi tetapi untuk mengidentifikasi audiens target mereka dan mentransfer pembelajaran. Membuat ide dan mendesain paket gambar, membuat video pengantar, dan membangun kesadaran akan membantu merek mengatasi badai MUM.

Dengan MUM, strategi SEO yang baru bermunculan akan ikut bermain. Bagian hal-hal yang perlu diketahui, pencarian video, pencarian visual, zoom-in, dan pencarian suara akan mengurangi kebosanan pengguna dengan memberi mereka semua jawaban di satu tempat. Pada saat yang sama, ini bukan mekanisme tanya jawab. Google bertujuan untuk membuat jaringan orang-orang yang berpikiran sama untuk "menjadi pintar".

"MUM" tahu semuanya.

MUM adalah lautan pengetahuan, informasi, dan pemahaman tentang sentimen. Ini adalah awal dari era pencarian web baru. Tidak ada yang terlalu rumit di web atau di kehidupan nyata dengan MUM. Teknik pembelajaran mesin teoretis yang baru ditemukan ini telah membawa kami ke jalur digital baru.

Pelajari bagaimana Anda dapat menyesuaikan kebutuhan audiens Anda dengan personalisasi web .