Cum influențează Google MUM strategia dvs. de SEO?

Publicat: 2023-08-08

De asemenea, izbucnești în plâns când nu primești răspunsurile potrivite la căutările tale? Nu pot fi doar eu, nu? Dreapta?

Din fericire, nu avem această experiență atât de des, deoarece operațiunile de căutare ale Google evoluează în fiecare zi. De la introducerea actualizărilor utile de conținut în E-EAT și până acum Google MUM, Google a ajuns în inimile noastre. Pe măsură ce IA generativă se extinde, Google a fost pe punctul de a-și perfecționa algoritmii de căutare pentru a-și pune coroana „cel mai bun motor de căutare din toate timpurile”.

AI generativ a adus o mulțime de afaceri sub centură, dar Google nu este cu mult în urmă cursei. Cea mai nouă actualizare Google MUM (model unificat multitask) are capacități de căutare îmbunătățite, relevanță SERP și călătorii personalizate ale utilizatorilor în moduri de neimaginat.

Ce fel de conținut web va atrage ce persoană de utilizator? Care este sentimentul utilizatorului când caută o resursă? Arhitectura auto-evolutivă a software-ului AI generativ din modelul MUM poate surprinde toate acestea și multe altele.

MUM se străduiește să schimbe interfața cu utilizatorul (UI) Google și să aducă o paletă coerentă de resurse publicului curios. De exemplu, Prabhakar Raghavan , vicepreședinte senior la Google, a afirmat că Google MUM poate răspunde la orice. A cerut Google să compare și să contrasteze escaladarea Muntelui Adams și a Muntelui Fuji, având în vedere că a călătorit deja pe Muntele Addams. Google nu numai că a returnat lista de diferențe sau asemănări, dar a adăugat și link-uri suplimentare pentru magazine pentru echipamente de drumeție și link-uri video.

Fiind o tehnologie AI îmbunătățită, actualizarea MUM îmbunătățește funcționalitatea modelului BERT. Motivul principal pentru lansarea MUM a fost acela de a oferi utilizatorilor o experiență de căutare la 360°.

Google BERT vs. Google MUM

În timp ce ambele arhitecturi de rețele neuronale au dominat algoritmul de căutare, MUM are un ușor avantaj față de BERT.

google bert vs google mum

BERT este o actualizare Google din 2019 care utilizează procesarea limbajului natural pentru a rezolva interogările de căutare. Bazat pe o rețea neuronală transformatoare, acest model contextualizează și codifică interogările de căutare pentru a înțelege intenția din spatele acestuia. Cu această actualizare, Google poate personaliza răspunsurile, poate rezuma text și poate defini intenția și categoriile de interogări de căutare.

Google MUM este o actualizare din 2021 derivată dintr-un cadru T5 (text-to-text), care se adresează în special interogărilor cu coadă lungă sau unei combinații de interogări complexe. Dezordinea datele SERP și evidențiază o mulțime de resurse pentru cunoașterea mărcii. MUM folosește date cookie, date de flux web, date de interogare de căutare a utilizatorilor și date de accesare cu crawlere pentru a filtra conținutul de pe site-uri de încredere.

Istoricul Google MUM

Am parcurs un drum lung față de anii 1980, când a fost lansată Rețeaua Agenției pentru Proiecte Avansate de Cercetare ( ARPANET). Schimbul de informații a fost limitat la două sau mai multe stații de lucru, deoarece datele erau transmise prin servere cu fir. Redirecționând rapid către era internetului, Google a folosit edge computing și containerizarea fără server pentru a stoca, prelua și trimite date de pe servere. De-a lungul timpului, strategia prin care Google și-a tratat utilizatorii s-a schimbat.

În anii următori, Google a lansat mai multe actualizări.

  • Actualizarea Penguin a fost lansată în 2012. Pe atunci, Google încerca să lupte împotriva jucătorilor și spam-ului web. Actualizarea Penguin a acordat prioritate adreselor URL autentice și whitehat față de site-urile web și sindicatele spam.
  • Hummingbird a fost programat să interpreteze interogări în limbaj natural și să analizeze sentimentul din spatele anumitor cuvinte cheie. Hummingbird contextualizează interogările de căutare, ajustează aspectul SERP și face ca procesul general să fie mai precis.
  • Rankbrain (2015) a fost o altă îmbunătățire a înțelegerii limbajului natural care vizează înțelegerea cuvintelor cheie cu coadă lungă. Cuvintele cheie cu coadă lungă sunt interogări de căutare brute care pot avea sau nu volum de căutare – ar putea încurca crawler-ul Google. Prin includerea tehnicilor de tokenizare, strângerea cuvintelor și detectarea emoțiilor, Rankbrain a făcut SERP mai incluziv și mai lipsit de părtinire.
  • Potrivirea neuronală a fost lansată în 2018. A interpretat interogările de căutare prin procesare avansată a limbajului natural. Rețeaua neuronală vede ordinea cuvintelor unei interogări de căutare și îi atribuie un parametru de „atenție”. În timpul încărcării rezultatelor căutării, sunt afișate pagini web care se potrivesc exact.
  • Mecanismul reactiv al BERT a crescut recuperarea cunoștințelor de la Google, filtrarea conținutului și interpretarea limbii. Deși a permis motorului de căutare să înțeleagă semnificația cuvântului cheie, nu a fost capabil să descifreze cine era subiectul din cuvântul cheie.
  • Actualizarea de conținut utilă , lansată în 2022, a fost concepută pentru a acorda prioritate prezenței conținutului util și autorizat pe web. Interogările de căutare au fost împărțite în grupe de navigare, comerciale, informaționale și tranzacționale. Fiecare interogare a returnat un set de rezultate de căutare coezive, împreună cu imagini și videoclipuri suplimentare.
  • E-EAT , care se traduce în experiență, expertiză, autoritate și încredere, a apărut în 2023. Odată cu această nouă lansare, SERP s-a înclinat spre rezumate publicate, expertiză în materie și autori care au domnit în domeniile lor de cunoștințe. Google a oferit credibilitate paginilor web găzduind conținut de la experți de piață de încredere.
  • MUM combină funcțiile actualizărilor anterioare de căutare din Google. Singurul scop al acestui mecanism de procesare a limbajului natural este de a alimenta călătoria cumpărătorului prin web. Cu MUM, puteți explora opțiuni, examina produse și le puteți cumpăra direct fără clicuri pe anunțuri sau vizite organice pe pagini.

Metodologia de lucru Google MUM

Google MUM combină mai multe tehnologii pentru a face căutarea Google mai holistică și mai contextuală. Modelul de limbă mare (LLM) din spatele MUM funcționează în peste 75 de limbi. Inițial, acest algoritm de căutare Google a funcționat pe conceptul de sisteme de recuperare. Aceasta înseamnă că cuvântul cheie de căutare a fost comparat cu un set de chei din baza de date Google. Dacă a existat o potrivire, acea valoare a cheii a fost afișată.

Acum, Google MUM folosește potrivirea șablonului secvență-la-secvență pentru a îmbunătăți cunoștințele utilizatorilor. De obicei, atunci când cineva este blocat între o decizie de a cumpăra un produs sau un serviciu, un îndemn la acțiune ajută. Dar abordarea strategică a MUM oferă o mulțime de imagini, videoclipuri și resurse media pentru acea interogare și oferă, de asemenea, răspunsuri pentru întrebări alternative.

MUM produce un SERP calculat care conține o perspectivă extinsă a nevoilor utilizatorilor în interfața principală. Acest lucru este cunoscut și sub denumirea de „procesare simultană a interogărilor”. Algoritmul de învățare automată (ML) convertește cuvintele în vectori, transferă cunoștințe către server și răspunde cu informații valoroase. Cu MUM, conținutul non-organic se clasifică mai repede, rezultând rate de clic (CTR) mai mici, dar mai multă implicare în conținut.

În esență, într-o pâlnie de vânzări, clienții se luptă să ia decizii între etapa de „ evaluare ” și cea de „ conștientizare ”. Site-urile web și conținutul organic sunt folosite pentru a converti experiențele web în vânzări, în timp ce MUM se concentrează pe aducerea unei ramuri de active digitale sub formă de multimedia. Utilizatorii sunt tratați cu tot ce este mai bun, astfel încât să „ evalueze toate opțiunile ” înainte de a încheia o afacere.

Domeniile principale de interes ale Google MUM:

  • Facilitarea unei înțelegeri profunde a sentimentelor umane și a cunoașterii lumii.
  • Furnizarea de servicii de traducere în până la 75 de limbi pentru a reduce barierele lingvistice.
  • Descifrarea contextului gramatical și literar al interogărilor de căutare.
  • Folosirea graficelor de cunoștințe pentru a analiza preocupările „neexprimate” ale utilizatorilor finali.
  • Îmbunătățirea reținerii și extrapolării cititorilor, astfel încât aceștia să exploreze SERP mai mult timp înainte de a vizita o anumită adresă URL.

Îți amintești de iGoogle? A fost o pagină de pornire personalizată Google setată cu Ajax în 2005. Prin analizarea comportamentului web anterior, a oferit perspective captivante într-o singură fereastră. Conceptul de iGoogle a stat la baza Google MUM, unde ideea a fost conectată cu AI.

În prezent, nimeni nu poate prezice gama de funcții pe care Google MUM le va aduce odată cu lansarea sa. Este încă în curs de validare încrucișată pentru acuratețe. Când este lansat, MUM ar putea reprezenta trei niveluri principale.

Nivelurile Google MUM

Pentru diferite sisteme, servere și transferuri de date, MUM va funcționa cu un anumit grad de eficiență. Pentru moment, trei niveluri existente au fost deja implementate folosind Google MUM:

  • Dezvoltare pe termen scurt: MUM folosește „transferul de cunoștințe” pentru a-și filtra setul de date și pentru a afișa rezultatele în 75 de limbi pentru diferiți utilizatori. Îi ajută pe oameni să evite confuzia atunci când trebuie să simplifice informații dificile în limba lor maternă.
  • Dezvoltare pe termen mediu: Odată cu actualizarea MUM de nivel mediu, SERP va fi un caleidoscop de resurse de conținut. De la imagini la carusele la podcasturi PR la articole audio, SERP va deveni o combinație a celor mai bune resurse de cunoștințe.
  • Dezvoltare pe termen lung: MUM, pe termen lung, va personaliza SERP în funcție de starea de spirit actuală a utilizatorului. În spatele fiecărui cuvânt cheie cu coadă lungă, este stabilită o anumită orientare. MUM își propune să folosească analiza sentimentelor și maparea feedback-ului pentru a analiza nevoile utilizatorilor și a le implica pe o perioadă lungă de timp.

Știi? MUM a reușit să enumere 800 de variante ale vaccinurilor COVID-19 în mai mult de 50 de limbi în câteva secunde. După testarea constatărilor, aceste date au fost folosite pentru a furniza informații de înaltă calitate și critice despre vaccin în diferite locații.

Căutarea se modifică după Google MUM

În prezent, SERP este văzută ca o experiență de interfață „lungime x lățime”. Fiecare pagină de rezultate a motorului de căutare are un fragment special și o lungime de link-uri albastre cu conținutul cel mai potrivit. Dar cu MUM, va intra în joc un spectru mai nou de funcții care vor face căutarea mai receptivă, mai ușor de utilizat și mai distractiv.

  • Google Lens : folosind Google Lens, veți putea clasifica diferite componente ale unei imagini cu adnotări vizuale și suprapuneri de text. Va ajuta la rafinarea căutării în funcție de imaginile care se potrivesc cel mai bine nevoilor utilizatorilor.
  • Imagini mai mari : veți putea mări imaginile banner sau imaginile de produse ale unei anumite companii direct pe pagina principală de căutare. De asemenea, va crește ajustarea pixelilor imaginilor URL.
  • Rafinați și extindeți : similar cu „oamenii căutați și ei”, această funcție va lărgi orizontul gândurilor, inspirațiilor și dorințelor utilizatorilor, oferindu-le acces la mai multe resurse.
  • Lucruri de știut: „ Lucruri de știut” este ca o secțiune de recomandare pe Google. Răspunsul la întrebări cu „oamenii întreabă și” se va schimba cu „lucruri de știut”. Funcția va putea conduce utilizatorii către călătorii și produse complet diferite ale cumpărătorilor.

Beneficiile Google MUM

Algoritmul MUM va fi un punct de cotitură pentru pasionații de optimizare a motoarelor de căutare (SEO). În viitor, o mulțime de tehnici de răspuns Google vor fi conduse de MUM. Acest lucru va aduce beneficii nu numai echipelor web, ci și publicului.

  • Analiză video: lansarea Google MUM va pune un accent special pe marketingul video și producția vizuală. Noul mecanism va analiza conținutul video, va extrage marcaje temporale și va aplica aceste date pentru a personaliza sugestiile video. În timpul căutării unui anumit videoclip, utilizatorii vor obține rezultate video directe și linkuri video strâns legate.
  • Fragment recomandat de Google : ca o valoare SEO de lungă durată, fragmentele prezentate vor apărea într-un format diferit cu Google MUM. Pot exista mai multe fragmente recomandate pentru diferite audiențe. MUM ar putea, de asemenea, să urmărească reducerea permiselor plătite sau sponsorizate cu 40% .
  • SERP non-organic: După lansarea MUM, blogurile și articolele nu ar fi suficient de credibile pentru a se clasa mai sus pe SERP. Alte site-uri care oferă informații 360*, inclusiv imagini, cuvinte cheie alternative și videoclipuri pentru un anumit cuvânt cheie, s-ar clasa mai sus în rezultatele căutării. Unele forumuri precum Reddit și Quora urmează deja această tehnică pentru a se clasa mai sus și pentru a implica comunități mari cu conținutul lor.
  • Multilingv: Modelul MUM a fost personalizat pentru a traduce intrarea și ieșirea în 75 de limbi. Folosind cele mai bune practici NLP, corecție semantică și propoziție, precum și înțelegerea gramaticală pentru aceste limbi, MUM își propune să-și extindă acoperirea. Mișcarea multilingvă a MUM a încurajat multe companii să construiască site-uri web multilingve pentru a deveni parte din călătoriile zilnice ale diferitelor persoane din întreaga lume.
  • Imagini mărite: cu Google MUM, puteți mări imagini și infografice. Purtarea lentilelor Google vă va ajuta să măriți imaginile web, să studiați caracteristicile și să vedeți un produs din toate unghiurile. Nu numai că, puteți accesa recenziile clienților, puteți afla despre cele mai bune practici și puteți crește gradul de cunoaștere a mărcii .

Limitările Google MUM

MUM a intensificat volatilitatea căutărilor pe internet și a navigării pe internet. Dar cu fiecare nouă actualizare plină de caracteristici apar bug-uri și limitări inevitabile.

  • Deplorabilitate a conținutului organic: o actualizare MUM va cere companiilor să investească mai mult în publicitate și media decât marketingul de conținut organic. Acest lucru ar putea avea un efect negativ asupra proprietarilor de proiecte și marketerilor de conținut.
  • Natură de neînțeles: Cu MUM, mult mai multe active de conținut sunt vizibile pentru utilizator, afișând probabil niște resurse ciudate. Utilizatorii trebuie să fie atenți la ceea ce doresc și ar trebui să-și structureze interogările de căutare în consecință. Dacă fac erori sau scriu prea repede, algoritmul AI ar putea să nu poată decoda intenția din spatele interogării utilizatorului și să afișeze rezultate nerealiste.
  • Complicații SEO: După lansarea BERT, SEO a devenit puțin prea dificil de spart. Actualizarea MUM ar pune mai mult stres pe marketerii SEO pentru a-și spori cunoștințele tehnice. Consensul privind SEO tradițional ar rămâne, dar mai multe reguli SEO noi ar face din Google un „mijloc dezordonat”.
  • Rezultate lipsite de etică: utilizatorii trebuie să fie atenți la ceea ce doresc și ar trebui să-și structureze interogarea de căutare în consecință. În cazul în care l-au tastat în grabă, algoritmul AI ar putea să nu poată decoda intenția din spatele interogării utilizatorului și să afișeze rezultate nerealiste.

MUM nu este primul sprint AI al Google. De ani de zile, CEO-ul Google, Sundar Pichai, a împins limitele AI generative și volumele sale de posibilități. Google își propune să injecteze diversitate, echitate și incluziune orientări în cadrul MUM prin inteligență artificială.

Va fi MUM diferit de alte actualizări Google AI?

MUM poate fi clasificată drept următoarea mare piatră de hotar AI. Modul tradițional de abordare a informațiilor și de a găsi cea mai bună alegere pentru nevoile dvs. este revoluționat. În curând, utilizatorii vor putea virtualiza subiectele conexe pentru interogarea principală. Găsirea conținutului de calitate într-un singur loc le va reduce frustrarea și timpul de consum pe web. Pentru asta se străduiește rețeaua din spatele MUM.

Actualizările anterioare de învățare automată s-au orientat spre stabilizarea experienței de căutare, evitarea erorilor și detectarea link-urilor blackhat și a conținutului plagiat pe web. În câteva actualizări ulterioare, Google a consolidat mecanismul „intenției”. Folosind ML avansat, a mapat limbajul de interogare de căutare cu procesoare NLP subiacente pentru a satisface intenția utilizatorului și a face Google mai fiabil ca motor.

Actualizările anterioare ale AI, cum ar fi potrivirea neuronală, Hummingbird, RankBrain și BERT s-au concentrat pe SEO tehnic și alinierea datelor structurate . Au oferit spațiu pentru conținutul organic și conținutul scris de experți. Dar, cu IA generativă, accentul se mută către ceea ce este mai bine să vadă utilizatorul, indiferent dacă este organic sau sponsorizat. Google își propune să realizeze ceea ce este inimaginabil transformând SERP într-o rețea socială și comunitară distribuită. Cu această tehnică SEO aprofundată, utilizatorii vor fi expuși la tendințele și știrile recente din industria specială pe care o caută.

Google nu numai că va minimiza eforturile de cercetare, ci va oferi și o mulțime de informații cu AI.

„AI va afecta fiecare produs din fiecare companie. De exemplu, dacă te gândești peste 5 până la 10 ani de acum înainte, vei avea un colaborator AI cu tine. Să presupunem că ai o sută de lucruri prin care să treci, se poate spune: „Acestea sunt cele mai grave cazuri la care trebuie să te uiți mai întâi”.

Sundar Pichai
CEO, Google Inc.

Impactul Google MUM asupra SEO

Vestea bună pentru agenții de marketing SEO este că aceștia pot continua cu analiza lor actuală a modului în care își pot face site-urile web să fie mai bine clasate pe Google. Oamenii încă dezbat dacă MUM va fi un factor de clasare în motoarele de căutare sau pur și simplu o punte de dispersare a datelor.

Pentru a concura cu actualizarea MUM, mărcile trebuie să consolideze atât strategiile media organice, cât și cele obținute. Deși media plătită nu oferă întotdeauna CPC-uri, căutarea organică și SEO vor ajuta mărcile să rămână în frunte. Chiar dacă o parte echitabilă a SERP este afectată de MUM, paginile cu cel mai înalt rang și fragmentele prezentate vor fi în continuare preferate.

Brandurile ar trebui să înceapă să-și ia mai în serios strategiile SEO pe pagină . Nu doar pentru a se clasa mai sus, ci pentru a-și identifica publicul țintă și a transfera învățările. Idearea și proiectarea pachetelor de imagini, realizarea de videoclipuri introductive și creșterea gradului de conștientizare vor ajuta mărcile să reziste furtunii MUM.

Cu MUM, strategiile SEO nou apărute vor intra în joc. Secțiunile de lucruri de știut, căutarea video, căutarea vizuală, mărirea și căutarea vocală vor reduce oboseala utilizatorilor, oferindu-le toate răspunsurile într-un singur loc. În același timp, nu este un mecanism întrebare-răspuns. Google își propune să creeze o rețea de oameni care au aceleași idei pentru a „deveni inteligent”.

„MUM” știe totul.

MUM este un ocean de cunoștințe, informații și înțelegere a sentimentelor. Este începutul unei noi ere a căutărilor web. Nimic nu va fi prea complex pe web sau în viața reală cu MUM. Această nouă tehnică teoretică de învățare automată ne-a condus către o nouă cale digitală.

Aflați cum vă puteți personaliza nevoile publicului cu personalizarea web .