Как Google MUM влияет на вашу SEO-стратегию?

Вы тоже плачете, когда не получаете нужных ответов на свои запросы? Это не может быть только я, верно? Верно?

К счастью, у нас не так часто бывает такое, потому что поисковые операции Google развиваются каждый день. С момента появления полезных обновлений контента для E-EAT до Google MUM Google проникает в наши сердца. По мере расширения генеративного ИИ Google был на пороге усовершенствования своих поисковых алгоритмов, чтобы получить корону «лучшей поисковой системы всех времен».

Генеративный ИИ привлек к себе внимание многих компаний, но Google не отстает от этой гонки. Новейшее обновление Google MUM (многозадачная унифицированная модель) расширило возможности поиска, релевантность SERP и персонализировало пути пользователей невообразимым образом.

Какой тип веб-контента понравится какой пользовательской персоне? Что чувствует пользователь при поиске ресурса? Саморазвивающаяся архитектура программного обеспечения для генеративного ИИ в модели MUM может охватить все это и многое другое.

MUM стремится изменить пользовательский интерфейс Google и предоставить любопытной аудитории единую палитру ресурсов. Например, Прабхакар Рагхаван , старший вице-президент Google, утверждал, что Google MUM может ответить на что угодно. Он попросил Google сравнить и противопоставить восхождение на гору Адамс и гору Фудзи, учитывая, что он уже прошел гору Аддамс. Google не только вернул список различий или сходств, но также добавил дополнительные ссылки на магазины треккингового снаряжения и ссылки на видео.

В качестве усовершенствованной технологии искусственного интеллекта обновление MUM улучшает функциональность модели BERT. Основной причиной запуска MUM было предоставление пользователям возможности поиска на 360°.

Google BERT против Google MUM

Хотя обе архитектуры нейронных сетей доминируют в алгоритме поиска, MUM имеет небольшое преимущество перед BERT.

BERT — это обновление Google 2019 года, которое использует обработку естественного языка для разрешения поисковых запросов. Эта модель, основанная на нейронной сети-трансформере, контекстуализирует и кодирует поисковые запросы, чтобы понять их намерения. Благодаря этому обновлению Google может персонализировать ответы, обобщать текст и определять цель и категории поисковых запросов.

Google MUM — это обновление 2021 года, основанное на платформе T5 (текст в текст), специально предназначенное для запросов с длинным хвостом или комбинации сложных запросов. Он наводит порядок в данных поисковой выдачи и выделяет множество ресурсов для повышения узнаваемости бренда. MUM использует данные файлов cookie, данные веб-потоков, данные поисковых запросов пользователей и данные сканирования для фильтрации контента с надежных сайтов.

История Google MUM

Мы прошли долгий путь от 1980-х годов, когда была запущена сеть агентств перспективных исследовательских проектов ( ARPANET). Обмен информацией был ограничен двумя или более рабочими станциями, поскольку данные передавались по проводным серверам. Перенесясь в эпоху Интернета, Google использовал граничные вычисления и бессерверную контейнеризацию для хранения, извлечения и отправки данных с серверов. Со временем стратегия, по которой Google обращался со своими пользователями, менялась.

В последующие годы Google выпустил несколько обновлений.

• Обновление Penguin было выпущено в 2012 году. Тогда Google пытался бороться с геймерами и веб-спамом. Обновление Penguin отдавало приоритет подлинным и белым URL-адресам, а не спам-сайтам и синдикатам.

• Hummingbird был запрограммирован на интерпретацию запросов на естественном языке и анализ тональности определенных ключевых слов. Hummingbird контекстуализирует поисковые запросы, настраивает макет поисковой выдачи и делает весь процесс более точным.
  

• Rankbrain (2015) был еще одним улучшением понимания естественного языка , направленным на понимание длинных ключевых слов. Ключевые слова с длинным хвостом — это необработанные поисковые запросы, которые могут иметь или не иметь объем поиска — они могут запутать поисковый робот Google. Включив методы токенизации, определения корней слов и обнаружения эмоций, Rankbrain сделал поисковую выдачу более инклюзивной и свободной от предвзятости.
  
• Нейронное сопоставление было выпущено в 2018 году. Оно интерпретировало поисковые запросы с помощью расширенной обработки естественного языка. Нейросеть видит порядок слов в поисковом запросе и присваивает ему параметр «внимание». При загрузке результатов поиска отображаются точно соответствующие веб-страницы.
• Реактивный механизм BERT расширил поиск знаний Google, фильтрацию контента и интерпретацию языка. Хотя это позволило поисковой системе понять значение ключевого слова, она не смогла расшифровать, кто является субъектом в ключевом слове.
• Обновление полезного контента , выпущенное в 2022 году, было разработано для определения приоритетности наличия полезного и авторитетного контента в Интернете. Поисковые запросы были разделены на группы: навигационные, коммерческие, информационные и транзакционные. Каждый запрос возвращал набор связанных результатов поиска вместе с дополнительными изображениями и видео.
• E-EAT , что переводится как опыт, знания, авторитетность и надежность, появился в 2023 году. С этим новым запуском поисковая выдача ориентировалась на опубликованные сводки новостей, предметную экспертизу и авторов, доминировавших в своих областях знаний. Google повысил доверие к веб-страницам, размещая контент от проверенных экспертов рынка.
• MUM сочетает в себе функции предыдущих обновлений поиска в Google. Единственная цель этого механизма обработки естественного языка — стимулировать путешествие покупателя по сети. С MUM вы можете просматривать варианты, просматривать продукты и покупать их напрямую, без кликов по рекламе или обычных посещений страниц.

Методология работы Google MUM

Google MUM объединяет несколько технологий, чтобы сделать поиск Google более целостным и контекстуальным. Большая языковая модель (LLM), стоящая за MUM, работает более чем на 75 языках. Первоначально этот поисковый алгоритм Google функционировал на основе концепции поисковых систем. Это означает, что ключевое слово поиска сравнивалось с набором ключей в базе данных Google. В случае совпадения отображалось это значение ключа.

Теперь Google MUM использует сопоставление шаблонов последовательности с последовательностью для расширения знаний пользователей. Обычно, когда кто-то застрял между решением купить продукт или услугу, помогает сердечный призыв к действию. Но стратегический подход MUM предлагает массу изображений, видео и медиа-ресурсов для этого запроса, а также дает ответы на альтернативные вопросы.

MUM создает рассчитанную поисковую выдачу, которая содержит расширенную перспективу потребностей пользователей в основном интерфейсе. Это также известно как «одновременная обработка запросов». Алгоритм машинного обучения (ML) преобразует слова в векторы, передает знания на сервер и отвечает ценной информацией. С MUM неорганический контент ранжируется быстрее, что приводит к снижению рейтинга кликов (CTR), но большему вовлечению контента.

По сути, в воронке продаж клиенты изо всех сил пытаются принять решение между этапами « оценки » и « осведомленности ». Органические веб-сайты и контент используются для преобразования веб-опыта в продажи, тогда как MUM фокусируется на привлечении множества цифровых активов в виде мультимедиа. Пользователи обращаются к лучшим из лучших, чтобы они « оценили все варианты », прежде чем заключить сделку.

Вы помните iGoogle? Это была персонализированная домашняя страница Google, настроенная с помощью Ajax в 2005 году. Анализируя предыдущее поведение в Интернете, она предлагала иммерсивные идеи в одном окне. Концепция iGoogle легла в основу Google MUM, где эта идея была жестко связана с искусственным интеллектом.

В настоящее время никто не может предсказать, какой спектр функций Google MUM принесет с его выпуском. Он все еще проходит перекрестную проверку на точность. При запуске MUM может представлять три основных уровня.

Уровни Google MUM

Для различных систем, серверов и передачи данных MUM будет работать с определенной степенью эффективности. На данный момент с помощью Google MUM уже реализованы три существующих уровня:

• Краткосрочное развитие: MUM использует «передачу знаний» для фильтрации своего набора данных и отображения результатов на 75 языках для разных пользователей. Это помогает людям избежать путаницы, когда им нужно упростить сложную информацию на родном языке.
• Среднесрочная разработка: с обновлением MUM среднего уровня поисковая выдача станет калейдоскопом ресурсов контента. От изображений до каруселей, от PR-подкастов до аудиостатей, поисковая выдача станет сочетанием лучших ресурсов знаний.
• Долгосрочное развитие: MUM в долгосрочной перспективе будет настраивать поисковую выдачу в соответствии с текущим настроением пользователя. За каждым ключевым словом с длинным хвостом устанавливается определенная ориентация. MUM стремится использовать анализ настроений и картирование отзывов для анализа потребностей пользователей и привлечения их в течение длительного времени.

Вы знаете? MUM смог за считанные секунды составить список 800 вариантов вакцин против COVID-19 на более чем 50 языках. После проверки результатов эти данные использовались для доставки высококачественной и важной информации о вакцинах в различные места.

Изменения в поиске после Google MUM

В настоящее время SERP рассматривается как интерфейс «длина х ширина». Каждая страница результатов поисковой системы имеет избранный фрагмент и длину синих ссылок с наиболее подходящим содержанием. Но с MUM в игру вступит новый спектр функций, которые сделают поиск более отзывчивым, удобным и увлекательным.

• Google Lens : с помощью Google Lens вы сможете классифицировать различные компоненты изображения с помощью визуальных аннотаций и текстовых наложений. Это поможет уточнить поиск в зависимости от того, какие изображения лучше всего соответствуют потребностям пользователя.
• Увеличенные изображения : вы сможете увеличивать изображения баннеров или продуктов определенной компании прямо на главной странице поиска. Это также увеличит настройку пикселей URL-изображений.
• Уточнить и расширить : Подобно «люди также искали», эта функция расширит горизонт мыслей, вдохновения и желаний пользователей, предлагая им доступ к большему количеству ресурсов.
• Что нужно знать: « Что нужно знать» похоже на раздел рекомендаций в Google. Отвечая на вопросы фразой «люди также спрашивают», вы замените фразу «что нужно знать». Эта функция сможет привести пользователей к совершенно другим покупательским маршрутам и продуктам.

Преимущества Google MUM

Алгоритм MUM станет поворотным моментом для энтузиастов поисковой оптимизации (SEO). В будущем MUM будет управлять многими методами ответа Google. Это принесет пользу не только веб-командам, но и аудитории.

• Анализ видео. В выпуске Google MUM особое внимание будет уделено видеомаркетингу и визуальному производству. Новый механизм будет тщательно анализировать видеоконтент, извлекать временные метки и применять эти данные для персонализации видеопредложений. При поиске определенного видео пользователи будут получать прямые результаты видео и тесно связанные ссылки на видео.

• Google Featured Snippet : как давняя SEO-метрика, избранные фрагменты будут отображаться в другом формате с помощью Google MUM. Может быть несколько избранных фрагментов для разных аудиторий. MUM также может стремиться сократить количество платных или спонсируемых разрешений на 40% .
• Неорганическая поисковая выдача: после выпуска MUM блоги и статьи не будут достаточно надежными, чтобы занимать более высокие позиции в поисковой выдаче. Другие сайты, которые предоставляют информацию 360*, включая изображения, альтернативные ключевые слова и видео для определенного ключевого слова, будут иметь более высокий рейтинг в результатах поиска. Некоторые форумы, такие как Reddit и Quora, уже используют эту технику, чтобы занимать более высокие позиции и привлекать к своему контенту большие сообщества.
• Многоязычность: модель MUM была адаптирована для перевода ввода и вывода на 75 языков. Используя лучшие практики NLP, коррекцию предложений и семантику, а также понимание грамматики для этих языков, MUM стремится расширить свою сферу деятельности. Многоязычный переход MUM побудил многие компании создавать многоязычные веб-сайты, чтобы они стали частью повседневных путешествий разных людей по всему миру.
• Увеличенные изображения. С помощью Google MUM вы можете увеличивать изображения и инфографику. Ношение линз Google поможет увеличить изображения в Интернете, изучить функции и проверить продукт со всех сторон. Мало того, вы можете получить доступ к отзывам клиентов, узнать о передовом опыте и повысить узнаваемость бренда .

Ограничения Google MUM

MUM увеличила волатильность веб-поиска и просмотра интернет-страниц. Но с каждым новым многофункциональным обновлением появляются неизбежные ошибки и ограничения.

• Прискорбность органического контента: обновление MUM потребует от компаний больше инвестировать в рекламу и СМИ, чем в маркетинг органического контента. Это может негативно сказаться на владельцах проектов и контент-маркетологах.
• Непостижимая природа: с MUM пользователю видно гораздо больше ресурсов контента, возможно, отображающих какие-то сверхъестественные ресурсы. Пользователи должны помнить о том, чего они хотят, и соответствующим образом структурировать свои поисковые запросы. Если они делают ошибки или печатают слишком быстро, алгоритм ИИ может быть не в состоянии расшифровать намерение, стоящее за запросом пользователя, и отобразить нереалистичные результаты.
• Сложности SEO: после запуска BERT SEO стало слишком сложно взломать. Обновление MUM заставит SEO-маркетологов повысить свои технические знания. Консенсус в отношении традиционного SEO останется, но появление новых правил SEO сделает Google «грязной серединой».
• Неэтичные результаты: пользователи должны помнить о том, чего они хотят, и соответствующим образом структурировать свой поисковый запрос. В случае, если они ввели его в спешке, алгоритм ИИ может быть не в состоянии расшифровать намерение, стоящее за запросом пользователя, и отобразить нереалистичные результаты.

MUM — не первый AI-спринт Google. В течение многих лет генеральный директор Google Сундар Пичаи расширял границы генеративного ИИ и его возможностей. Google стремится привнести разнообразие, равенство и инклюзивность руководящие принципы в MUM с помощью искусственного интеллекта.

Будет ли MUM отличаться от других обновлений Google AI?

MUM можно классифицировать как следующую большую веху в области искусственного интеллекта. Традиционный способ обработки информации и поиска наилучшего решения для ваших нужд претерпевает революцию. Вскоре пользователи смогут виртуализировать связанные темы для основного запроса. Нахождение качественного контента в одном месте уменьшит их разочарование и время, затрачиваемое на просмотр веб-страниц. Это то, к чему стремится сеть, стоящая за MUM.

Предыдущие обновления машинного обучения были направлены на стабилизацию работы поиска, предотвращение ошибок и обнаружение черных ссылок и плагиата в Интернете. В паре более поздних обновлений Google усилил механизм «намерения». Используя расширенный ML, он сопоставил язык поисковых запросов с базовыми процессорами NLP, чтобы удовлетворить намерения пользователя и сделать Google более надежным как механизм.

Более ранние обновления ИИ, такие как нейронное сопоставление, Hummingbird, RankBrain и BERT, были сосредоточены на техническом SEO и выравнивании структурированных данных . Они дали запас для органического контента и контента, написанного экспертами. Но с генеративным ИИ акцент смещается на то, что лучше всего видит пользователь, независимо от того, является ли это органическим или спонсируемым. Google стремится достичь невообразимого, превратив поисковую выдачу в распределенную социальную и общественную сеть. Благодаря этому углубленному методу SEO пользователи будут ознакомлены с последними тенденциями и новостями в конкретной отрасли, которую они ищут.

Google не только сведет к минимуму исследовательские усилия, но и предоставит массу информации с помощью ИИ.

«ИИ повлияет на каждый продукт во всех компаниях. Например, если вы думаете о будущем через 5–10 лет, у вас будет помощник по ИИ. Допустим, вам нужно пройти через сотню вещей, он может сказать: «Это самые серьезные случаи, на которые вам нужно обратить внимание в первую очередь».

Сундар Пичаи
Генеральный директор, Google Inc.

Влияние Google MUM на SEO

Хорошая новость для SEO-маркетологов заключается в том, что они могут продолжить свой текущий анализ того, как повысить рейтинг своих сайтов в Google. Люди до сих пор спорят о том, будет ли MUM фактором ранжирования поисковых систем или просто мостом для рассеивания данных.

Чтобы конкурировать с обновлением MUM, брендам необходимо поддерживать как органические, так и заработанные медиа-стратегии. В то время как платные медиа не всегда уступают в цене за клик, органический поиск и SEO помогут брендам оставаться впереди. Даже если MUM повлияет на значительную часть поисковой выдачи, предпочтение все равно будет отдаваться страницам с самым высоким рейтингом и избранным фрагментам.

Бренды должны начать более серьезно относиться к своим стратегиям SEO на странице . Не только для того, чтобы занять более высокое место, но и для определения своей целевой аудитории и передачи знаний. Разработка идей и дизайн пакетов изображений, создание вступительных видеороликов и повышение осведомленности помогут брендам пережить грозу MUM.

С MUM в игру вступят недавно появившиеся SEO-стратегии. Разделы с полезной информацией, видеопоиск, визуальный поиск, увеличение масштаба и голосовой поиск уменьшат утомляемость пользователей, предоставляя им все ответы в одном месте. В то же время это не вопросно-ответный механизм. Google стремится создать сеть единомышленников, чтобы «быть умнее».

«МАМА» все знает.

MUM — это океан знаний, информации и понимания чувств. Это начало новой эры веб-поиска. Ни в Интернете, ни в реальной жизни с MUM не будет ничего сложного. Эта новая теоретическая техника машинного обучения привела нас на новый цифровой путь.

Узнайте, как настроить потребности аудитории с помощью веб-персонализации .