In che modo Google MUM influisce sulla tua strategia SEO?

Scoppia anche tu a piangere quando non ottieni le giuste risposte alle tue ricerche? Non posso essere solo io, giusto? Giusto?

Per fortuna, non abbiamo questa esperienza così spesso perché le operazioni di ricerca di Google si evolvono ogni giorno. Dall'introduzione di utili aggiornamenti dei contenuti a E-EAT fino a Google MUM, Google ha attinto ai nostri cuori. Con l'espansione dell'IA generativa, Google è stata sul punto di perfezionare i suoi algoritmi di ricerca per indossare la corona di "miglior motore di ricerca di sempre".

L'intelligenza artificiale generativa ha portato molte aziende al suo attivo, ma Google non è molto indietro rispetto alla gara. L'ultimo aggiornamento di Google MUM (modello unificato multitasking) ha migliorato le capacità di ricerca, la pertinenza SERP e i percorsi utente personalizzati in modi inimmaginabili.

Che tipo di contenuto web piacerà a quale utente? Qual è la sensazione dell'utente durante la ricerca di una risorsa? L'architettura auto-evolutiva del software di intelligenza artificiale generativa nel modello MUM può catturare tutto questo e molto altro.

MUM si sforza di cambiare l'interfaccia utente (UI) di Google e di offrire una tavolozza coerente di risorse al pubblico curioso. Ad esempio, Prabhakar Raghavan , Senior Vice President di Google, ha affermato che Google MUM può rispondere a qualsiasi cosa. Ha chiesto a Google di confrontare e contrastare l'arrampicata sul Monte Adams e sul Monte Fuji, dato che ha già scalato il Monte Addams. Google non solo ha restituito l'elenco delle differenze o delle somiglianze, ma ha anche aggiunto ulteriori collegamenti ai negozi per l'attrezzatura da trekking e collegamenti ai video.

Come tecnologia AI aggiornata, l'aggiornamento MUM migliora la funzionalità del modello BERT. Il motivo principale per il lancio di MUM era offrire agli utenti un'esperienza di ricerca a 360°.

Google BERT contro Google MUM

Mentre entrambe le architetture di rete neurale hanno dominato l'algoritmo di ricerca, MUM ha un leggero vantaggio su BERT.

BERT è un aggiornamento di Google del 2019 che utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale per risolvere le query di ricerca. Basato su una rete neurale trasformatore, questo modello contestualizza e codifica le query di ricerca per comprenderne l'intento. Con questo aggiornamento, Google può personalizzare le risposte, riassumere il testo e definire l'intento e le categorie delle query di ricerca.

Google MUM è un aggiornamento del 2021 derivato da un framework T5 (text-to-text), che soddisfa in modo specifico le query a coda lunga o una combinazione di query complesse. Riordina i dati della SERP e mette in evidenza una serie di risorse per la consapevolezza del marchio. MUM utilizza i dati dei cookie, i dati del flusso Web, i dati delle query di ricerca degli utenti e i dati di scansione per filtrare i contenuti da siti affidabili.

Storia di Google MUM

Abbiamo fatto molta strada dagli anni '80, quando fu lanciato l' Advanced Research Projects Agency Network ( ARPANET). Lo scambio di informazioni era limitato a due o più postazioni di lavoro, poiché i dati venivano trasmessi su server cablati. Avanzando rapidamente nell'era di Internet, Google ha utilizzato l'edge computing e la containerizzazione serverless per archiviare, recuperare e inviare dati dai server. Nel tempo, la strategia con cui Google trattava i suoi utenti è cambiata.

Negli anni successivi, Google ha rilasciato diversi aggiornamenti.

• L'aggiornamento Penguin è stato rilasciato nel 2012. All'epoca, Google stava cercando di combattere contro i giocatori e lo spam web. L'aggiornamento Penguin ha dato la priorità agli URL autentici e whitehat rispetto a siti Web e sindacati di spam.

• Hummingbird è stato programmato per interpretare le query in linguaggio naturale e analizzare il sentimento dietro determinate parole chiave. Hummingbird contestualizza le query di ricerca, regola il layout della SERP e rende il processo complessivo più preciso.
  

• Rankbrain (2015) è stato un altro miglioramento della comprensione del linguaggio naturale volto a comprendere le parole chiave a coda lunga. Le parole chiave a coda lunga sono query di ricerca non elaborate che possono avere o meno un volume di ricerca: potrebbero confondere il crawler di Google. Includendo tecniche di tokenizzazione, derivazione delle parole e rilevamento delle emozioni, Rankbrain ha reso la SERP più inclusiva e priva di pregiudizi.
  
• La corrispondenza neurale è stata rilasciata nel 2018. Ha interpretato le query di ricerca attraverso l'elaborazione avanzata del linguaggio naturale. La rete neurale vede l'ordine delle parole di una query di ricerca e le assegna un parametro di "attenzione". Durante il caricamento dei risultati della ricerca, vengono visualizzate le pagine Web che corrispondono esattamente.
• Il meccanismo reattivo di BERT ha aumentato il recupero delle conoscenze, il filtraggio dei contenuti e l'interpretazione linguistica di Google. Sebbene abbia consentito al motore di ricerca di comprendere il significato della parola chiave, non è stato in grado di decifrare chi fosse l'oggetto all'interno della parola chiave.
• L'aggiornamento dei contenuti utili , rilasciato nel 2022, è stato progettato per dare priorità alla presenza di contenuti utili e autorevoli sul web. Le query di ricerca sono state suddivise in categorie di navigazione, commerciale, informativa e transazionale. Ogni query ha restituito una serie di risultati di ricerca coerenti insieme a immagini e video aggiuntivi.
• E-EAT , che si traduce in esperienza, competenza, autorevolezza e affidabilità, è uscito nel 2023. Con questo nuovo lancio, la SERP si è orientata verso raccolte pubblicate, competenze in materia e autori che hanno regnato nelle loro aree di conoscenza. Google ha dato credibilità alle pagine web ospitando contenuti di fidati esperti di mercato.
• MUM combina le funzionalità dei precedenti aggiornamenti di ricerca in Google. L'unico scopo di questo meccanismo di elaborazione del linguaggio naturale è quello di alimentare il viaggio dell'acquirente attraverso il web. Con MUM puoi esplorare le opzioni, recensire i prodotti e acquistarli direttamente senza clic sugli annunci o visite di pagine organiche.

La metodologia di lavoro di Google MUM

Google MUM combina diverse tecnologie per rendere la ricerca su Google più olistica e contestuale. Il Large Language Model (LLM) alla base di MUM funziona in oltre 75 lingue. Inizialmente, questo algoritmo di ricerca di Google funzionava sul concetto di sistemi di recupero. Ciò significa che la parola chiave di ricerca è stata confrontata con un set di chiavi nel database di Google. Se c'era una corrispondenza, quel valore della chiave veniva visualizzato.

Ora, Google MUM utilizza la corrispondenza dei modelli da sequenza a sequenza per migliorare la conoscenza degli utenti. Di solito, quando qualcuno è bloccato tra la decisione di acquistare un prodotto o un servizio, un caloroso invito all'azione aiuta. Ma l'approccio strategico di MUM mette a disposizione un sacco di immagini, video e risorse multimediali per quella domanda e presenta anche risposte per domande alternative.

MUM produce una SERP calcolata che contiene una prospettiva estesa delle esigenze degli utenti nell'interfaccia principale. Questo è anche noto come "elaborazione simultanea delle query". L'algoritmo di machine learning (ML) converte le parole in vettori, trasferisce la conoscenza al server e risponde con informazioni preziose. Con MUM, i contenuti non organici si classificano più velocemente, con conseguente riduzione delle percentuali di clic (CTR) ma maggiore coinvolgimento dei contenuti.

In sostanza, in un funnel di vendita, i clienti faticano a prendere decisioni tra la fase di “ valutazione ” e quella di “ consapevolezza ”. I siti Web e i contenuti organici vengono utilizzati per convertire le esperienze Web in vendite, mentre MUM si concentra sul portare una serie di risorse digitali sotto forma di multimedia. Gli utenti sono trattati con il meglio del meglio in modo che " valutino tutte le opzioni " prima di concludere un accordo.

Ricordi iGoogle? Era una home page personalizzata di Google impostata con Ajax nel 2005. Analizzando il comportamento web precedente, offriva approfondimenti coinvolgenti in una finestra. Il concetto di iGoogle ha costituito la base di Google MUM, in cui l'idea era cablata con l'intelligenza artificiale.

Attualmente, nessuno può prevedere la gamma di funzionalità che Google MUM porterà con il suo rilascio. È ancora sottoposto a convalida incrociata per l'accuratezza. Quando lanciato, MUM potrebbe rappresentare tre livelli principali.

Livelli di Google MUM

Per diversi sistemi, server e trasferimenti di dati, MUM funzionerà con un certo grado di efficienza. Per ora, tre livelli esistenti sono già stati implementati utilizzando Google MUM:

• Sviluppo a breve termine: MUM utilizza il "trasferimento di conoscenze" per filtrare il proprio set di dati e visualizzare i risultati in 75 lingue per diversi utenti. Aiuta le persone a evitare la confusione quando devono semplificare informazioni difficili nella loro lingua madre.
• Sviluppo a medio termine: con l'aggiornamento MUM di medio livello, la SERP sarà un caleidoscopio di risorse di contenuto. Dalle immagini ai caroselli, dai podcast di pubbliche relazioni agli articoli audio, SERP diventerà un mix and match delle migliori risorse di conoscenza.
• Sviluppo a lungo termine: MUM, a lungo termine, personalizzerà la SERP in base allo stato mentale attuale dell'utente. Dietro ogni parola chiave a coda lunga si imposta un particolare orientamento. MUM mira a utilizzare l'analisi del sentiment e la mappatura del feedback per analizzare le esigenze degli utenti e coinvolgerli a lungo.

Sai? MUM è stato in grado di elencare 800 varianti di vaccini COVID-19 in più di 50 lingue in pochi secondi. Dopo aver testato i risultati, questi dati sono stati utilizzati per fornire informazioni critiche e di alta qualità sui vaccini in luoghi diversi.

La ricerca cambia dopo Google MUM

Attualmente, la SERP è vista come un'esperienza di interfaccia "lunghezza x larghezza". Ogni pagina dei risultati del motore di ricerca ha uno snippet in primo piano e una serie di collegamenti blu con il contenuto più adatto. Ma con MUM, entrerà in gioco un nuovo spettro di funzionalità che renderanno la ricerca più reattiva, intuitiva e divertente.

• Google Lens : utilizzando Google Lens, sarai in grado di classificare diversi componenti di un'immagine con annotazioni visive e sovrapposizioni di testo. Aiuterà a perfezionare la ricerca in base a quali immagini si adattano meglio alle esigenze dell'utente.
• Immagini più grandi : potrai ingrandire le immagini dei banner o le immagini dei prodotti di una determinata azienda direttamente nella pagina di ricerca principale. Aumenterà anche la regolazione dei pixel delle immagini URL.
• Perfeziona e amplia : simile a "le persone hanno anche cercato", questa funzione amplierà l'orizzonte dei pensieri, delle ispirazioni e dei desideri degli utenti offrendo loro l'accesso a più risorse.
• Cose da sapere: " Cose da sapere" è come una sezione di consigli su Google. Rispondere alle domande con "le persone chiedono anche" cambierà con "cose ​​da sapere". La funzione sarà in grado di condurre gli utenti verso percorsi e prodotti dell'acquirente completamente diversi.

Vantaggi di Google MUM

L'algoritmo MUM sarà un punto di svolta per gli appassionati di ottimizzazione dei motori di ricerca (SEO). In futuro, molte delle tecniche di risposta di Google saranno guidate da MUM. Questo andrà a vantaggio non solo dei team web, ma anche del pubblico.

• Analisi video: il rilascio di Google MUM porrà un'enfasi particolare sul marketing video e sulla produzione visiva. Il nuovo meccanismo esaminerà i contenuti video, estrarrà timestamp e applicherà questi dati per personalizzare i suggerimenti video. Durante la ricerca di un determinato video, gli utenti otterranno risultati video diretti e collegamenti video strettamente correlati.

• Snippet in primo piano di Google : in quanto metrica SEO di lunga data, gli snippet in primo piano appariranno in un formato diverso con Google MUM. Potrebbero esserci più snippet in primo piano per segmenti di pubblico diversi. MUM potrebbe anche mirare a ridurre del 40% i permessi pagati o sponsorizzati .
• SERP non organica: dopo il rilascio di MUM, i blog e gli articoli non sarebbero stati abbastanza credibili per posizionarsi più in alto nella SERP. Altri siti che forniscono informazioni a 360*, incluse immagini, parole chiave alternative e video per una particolare parola chiave, si classificherebbero più in alto nei risultati di ricerca. Alcuni forum come Reddit e Quora stanno già seguendo questa tecnica per posizionarsi più in alto e coinvolgere grandi comunità con i loro contenuti.
• Multilingue: il modello MUM è stato personalizzato per tradurre input e output in 75 lingue. Utilizzando le migliori pratiche di PNL, la correzione di frasi e semantiche e la comprensione grammaticale per queste lingue, MUM mira ad espandere la sua portata. Il passaggio multilingue di MUM ha incoraggiato molte aziende a creare siti Web multilingue per diventare parte dei viaggi quotidiani di persone diverse in tutto il mondo.
• Immagini ingrandite: con Google MUM, puoi ingrandire immagini e infografiche. Indossare le lenti di Google aiuterà ad ingrandire le immagini sul Web, a studiare le funzionalità e a controllare un prodotto da tutte le angolazioni. Non solo, puoi accedere alle recensioni dei clienti, conoscere le migliori pratiche e aumentare la consapevolezza del marchio .

Limitazioni di Google MUM

MUM ha intensificato la volatilità delle ricerche web e della navigazione in internet. Ma con ogni nuovo aggiornamento ricco di funzionalità arrivano bug e limitazioni inevitabili.

• Deplorabilità dei contenuti organici: un aggiornamento MUM richiederà alle aziende di investire di più nella pubblicità e nei media rispetto al marketing dei contenuti organici. Ciò potrebbe avere un effetto negativo sui proprietari di progetti e sui marketer di contenuti.
• Natura incomprensibile: con MUM, molte più risorse di contenuto sono visibili all'utente, forse mostrando alcune risorse inquietanti. Gli utenti devono essere consapevoli di ciò che vogliono e dovrebbero strutturare le loro query di ricerca di conseguenza. Se commettono errori o digitano troppo velocemente, l'algoritmo AI potrebbe non essere in grado di decodificare l'intenzione alla base della query dell'utente e visualizzare risultati non realistici.
• Complicazioni SEO: dopo il lancio di BERT, la SEO è diventata un po' troppo difficile da decifrare. L'aggiornamento MUM metterebbe più stress sui marketer SEO per aumentare le loro conoscenze tecniche. Il consenso sulla SEO tradizionale rimarrebbe, ma più nuove regole SEO renderebbero Google un "mezzo disordinato".
• Risultati non etici: gli utenti devono essere consapevoli di ciò che vogliono e dovrebbero strutturare la loro query di ricerca di conseguenza. Nel caso in cui lo digitassero in fretta, l'algoritmo AI potrebbe non essere in grado di decodificare l'intenzione dietro la query dell'utente e visualizzare risultati non realistici.

MUM non è il primo sprint AI di Google. Per anni, il CEO di Google, Sundar Pichai, ha spinto i limiti dell'IA generativa e dei suoi volumi di possibilità. Google mira a iniettare diversità, equità e inclusione linee guida all'interno di MUM attraverso l'intelligenza artificiale.

MUM sarà diverso dagli altri aggiornamenti AI di Google?

MUM può essere classificata come la prossima grande pietra miliare dell'IA. Il modo tradizionale di affrontare le informazioni e trovare la scelta migliore per le tue esigenze sta per essere rivoluzionato. Presto, gli utenti saranno in grado di virtualizzare argomenti correlati per la query principale. Trovare contenuti di qualità in un unico posto ridurrà la loro frustrazione e il tempo di utilizzo del web. Questo è ciò per cui si impegna la rete dietro MUM.

I precedenti aggiornamenti di machine learning miravano a stabilizzare l'esperienza di ricerca, evitare bug e rilevare collegamenti blackhat e contenuti plagiati sul Web. In un paio di aggiornamenti successivi, Google ha rafforzato il meccanismo di "intento". Utilizzando il machine learning avanzato, ha mappato il linguaggio delle query di ricerca con i processori NLP sottostanti per soddisfare le intenzioni degli utenti e rendere Google più affidabile come motore.

I precedenti aggiornamenti AI come la corrispondenza neurale, Hummingbird, RankBrain e BERT erano focalizzati sulla SEO tecnica e sull'allineamento dei dati strutturati . Hanno dato spazio ai contenuti organici e ai contenuti scritti da esperti. Ma con l'IA generativa, l'attenzione si sposta su ciò che è meglio che l'utente possa vedere, indipendentemente dal fatto che sia organico o sponsorizzato. Google mira a raggiungere l'inimmaginabile trasformando la SERP in una rete sociale e comunitaria distribuita. Con questa tecnica SEO approfondita, gli utenti saranno esposti alle recenti tendenze e novità nel particolare settore che stanno cercando.

Google non solo ridurrà al minimo gli sforzi di ricerca, ma fornirà anche una grande quantità di informazioni con l'intelligenza artificiale.

"L'intelligenza artificiale avrà un impatto su ogni prodotto in ogni azienda. Ad esempio, se pensi tra 5 o 10 anni, avrai un collaboratore di intelligenza artificiale con te. Diciamo che hai un centinaio di cose da affrontare, potrebbe dire, "questi sono i casi più gravi che devi esaminare prima."

Sundar Pichai
CEO, Google Inc.

L'impatto di Google MUM sulla SEO

La buona notizia per i marketer SEO è che possono continuare con la loro attuale analisi su come migliorare il posizionamento dei loro siti web su Google. Le persone stanno ancora discutendo se MUM sarà un fattore di posizionamento sui motori di ricerca o semplicemente un ponte di dispersione dei dati.

Per competere con l'aggiornamento MUM, i marchi devono rafforzare le strategie di media sia organiche che guadagnate. Sebbene i media a pagamento non forniscano sempre CPC, la ricerca organica e la SEO aiuteranno i marchi a rimanere all'avanguardia. Anche se una buona parte della SERP viene influenzata da MUM, le pagine con il ranking più alto e gli snippet in primo piano saranno comunque preferiti.

I marchi dovrebbero iniziare a prendere più seriamente le loro strategie SEO on-page . Non solo per posizionarsi più in alto, ma per identificare il pubblico di destinazione e trasferire gli apprendimenti. L'ideazione e la progettazione di pacchetti di immagini, la realizzazione di video introduttivi e la creazione di consapevolezza aiuteranno i marchi a superare il temporale MUM.

Con MUM, entreranno in gioco le nuove strategie SEO. Le sezioni delle cose da sapere, la ricerca video, la ricerca visiva, gli zoom in avanti e la ricerca vocale ridurranno la noia dell'utente fornendo loro tutte le risposte in un unico posto. Allo stesso tempo, non è un meccanismo di domanda-risposta. Google mira a creare una rete di persone che la pensano allo stesso modo per "diventare intelligenti".

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