Zuletzt aktualisiert am 03
Im Jahr 2021 kündigte Google die Entwicklung eines neuen KI-Systems namens Multitask Unified Model (MUM) an, das einen bedeutenden Fortschritt in der Verarbeitung natürlicher Sprache und den Suchfunktionen darstellt.
Dank seiner Fähigkeit, Kontext, Absicht und Bedeutung über mehrere Sprachen hinweg zu verstehen, hat MUM das Potenzial, das Google-Sucherlebnis erheblich zu verbessern.
Allerdings stellt Google MUM auch einige interessante Herausforderungen für SEO dar. Als KI-System, das darauf ausgelegt ist, direkte Antworten auf Fragen in natürlicher Sprache zu liefern, könnte MUM die Notwendigkeit für Benutzer verringern, sich zu anderen Websites durchzuklicken.
Dies könnte sich erheblich auf die Klickraten und den Website-Traffic auswirken, zwei wichtige Kennzahlen im SEO.
Was ist Google MUM?
Google MUM (Multitask Unified Model) ist ein von Google entwickeltes KI-System, um schwierige Fragen zu verstehen und zu beantworten. Das im Jahr 2021 angekündigte System baut auf früheren Systemen für natürliche Sprache von Google auf, wie beispielsweise BERT, indem es die Modellgröße erweitert und es mit mehr Daten trainiert, um mehrdimensionale, offene Anfragen verarbeiten zu können.
Aufgrund seiner immensen Ausmaße wird es als „Tausend-Milliarden-Parameter" ModellDadurch kann es Fragen beantworten, indem es Informationen und Kontext aus verschiedenen Artikeln und Websites kombiniert. MUM ist in 75 verschiedenen Sprachen und für ein breites Spektrum an Aktivitäten geschult. einschließlich Übersetzung, Fragen und Antworten, Zusammenfassung und Gesprächsantwort.
Dieses Multitasking-Training ermöglicht es ihm, auf Benutzeranfragen mit der entsprechenden Denkweise zu reagieren.
- Das Hauptziel von MUM ist es, relevantere und umfassendere Antworten zu liefern, indem Nuancen und Kontext berücksichtigt und sogar auf Anfragen anstatt nur auf Schlüsselwörter eingegangen wird.
- Es handelt sich noch um ein experimentelles Forschungssystem, daher ist ein direkter Zugang nicht möglich.
- Google beabsichtigt, die Ergebnisse von MUM in seine Verbraucherprodukte zu integrieren, um die Such-, Empfehlungs- und Frage-Antwort-Funktionen zu verbessern.
Google BERT vs. Google MUM
Google BERT und Google Mama sind zwei wichtige Generationen von KI-Sprachmodellen, die von Google, mit einigen wesentlichen Unterschieden.
| Google BERT | Google Mama |
| Sie wurden 2018 als „Encoder“-Modell für NLP-Anwendungen wie die Beantwortung von Fragen eingeführt. | Sie wurden 2018 als „Encoder“-Modell für NLP-Anwendungen wie die Beantwortung von Fragen eingeführt. |
| An über 3 Milliarden Wörtern geschult, um sprachliche Zusammenhänge innerhalb von Textabschnitten vollständig zu verstehen. | Verfügt über mehr als 1 Billion Parameter, was etwa 3000-mal mehr als BERT ist. |
| Ermöglicht bidirektionalen Kontext für Wörter durch die gleichzeitige Analyse ganzer Sätze. | Das entspricht Millionen sachkundiger menschlicher Assistenten. |
| Es wurde 2021 als nächste Weiterentwicklung der NLP-Bemühungen von Google angekündigt. | Seine Multitasking-Architektur ermöglicht es ihm, innerhalb eines einzigen Modells zu übersetzen, zusammenzufassen, zu kommentieren und andere Funktionen auszuführen. |
Wie wirkt sich MUM auf die Suchergebnisse aus?
MUM zielt darauf ab, auf komplexe Suchfragen und bringen mehr von der Customer Journey auf eine einzige SERP. Die meisten der beworbenen MUM-bezogenen Funktionen scheinen erweiterte Empfehlungssysteme zu sein. Hier sind die Funktionen von MUM:
A. Google Lens aktualisiert
Mit MUM können Sie mithilfe von Google Lens ein Bild aufnehmen und eine Frage zu dem stellen, was Sie sehen.
B. Mehrsprachiges Google MUM
Google MUM kann Daten analysieren 75 Sprachen und versucht, die besten Antworten auf gestellte Fragen zu finden, selbst wenn die Anfrage in einer anderen Sprache eingegeben wird. Manchmal ist die beste Antwort auf eine Anfrage nicht in der gesuchten Sprache verfügbar. Der MUM-Algorithmus sucht in 75 Sprachen nach dem besten Ergebnis und gibt die relevantesten Ergebnisse für die Anfrage zurück.
c. Multitask-Architektur
Im Gegensatz zu Modellen, die für eine einzige Aufgabe trainiert wurden, kann MUM Texte übersetzen, Daten analysieren, Bilder generieren, Suchergebnisse liefern, Gespräche führen und viele weitere Funktionen innerhalb eines einzigen Systems ausführen.
D. Noch mehr riesige Bilder
Bei bestimmten Anfragen und Suchanfragen verwendet Google MUM, um zu identifizieren, wann visuelle SERPs ausgelöst werden sollen und von welchen Bildern SEO-Ranking Websites angezeigt werden sollen.
e. Eingehende Videoanalyse
MUM ermöglicht es Google, Videos umfassender zu analysieren und thematisch verwandte Bereiche zu identifizieren. Dadurch kann Google mithilfe seiner Empfehlungs-Engine präzisere Vorschläge für Inhalte zum Ansehen, Lesen oder Konsumieren nach einem Video liefern.
F. Neue Empfehlungsfunktionen
Google führt eine neue SERP-Funktion namens „Wissenswertes“ ein, ein verbessertes Empfehlungssystem. Der Zweck ist ähnlich dem von … Die Leute fragen auch Funktion: Um Ihre Suche einzugrenzen und Sie auf Ihrer Käufer-/Lernerreise voranzutreiben.
Der Hauptunterschied besteht darin, dass Sie mit der Funktion „Personen fragen auch“ in der Regel ein oder zwei Schritte weiter in Ihrer Suche gehen, während die Funktion „Wissenswertes“ darauf abzielt, Sie bis zum Ende zu bringen.
Dies ist keine neue Funktion; Vielmehr handelt es sich um eine Weiterentwicklung eines bestehenden Konzepts, bei dem die Ideen selbstbewusster und weit hergeholter werden.
G. Der SERP-Rang wird weniger aussagekräftig sein
As Google Mama gewinnt an Popularität, Ranking in den SERPs wird immer unwichtiger. Kurz gesagt, es spielt keine Rolle, ob Sie nach etwa 10“ den ersten Platz einnehmen.nicht organisch“-Suchergebnisse, weil so viele Funktionen die obere Hälfte der SERP dominieren.
MUM legt viel mehr Gewicht auf den Kontext der Abfrage. Das bedeutet, dass zwei Personen, die nach dem gleichen Thema suchen, wahrscheinlich unterschiedliche Ergebnisse erhalten. Suchverlauf, Geografie, Phase der Buyer Journey und allgemeine Inhaltspräferenzen wirken sich alle auf das Ergebnis aus.
Wie wirkt sich Google MUM auf SEO aus?
Das Hauptziel von MUM ist die Beantwortung komplexer Suchanfragen bei gleichzeitig positiver Nutzererfahrung. Die allgemeine Verfügbarkeit eines leistungsstarken MUM-Upgrades wird zweifellos Auswirkungen auf traditionelle SEO-Strategien zur Website-Platzierung haben.
Mal sehen, wie sich MUM auf SEO auswirkt!
A. Sprachbarrieren beseitigen
Für viele Kunden ist die Sprache die größte Hürde. Websites, die nicht zweisprachig sind, erscheinen in den Suchergebnissen weiter unten. Mit 75 Sprachen, kann der MUM-Algorithmus alle diese Einschränkungen überwinden.
B. Verstehen Sie Informationen in vielen Formaten
Der MUM-Algorithmus durchsucht nicht nur geschriebene Wörter, sondern priorisiert auch Video-, Audio- und Bildinhalte. Helfen Sie Google, tiefere Einblicke zu gewinnen und mehr herauszufinden relevante Inhalte für Benutzer Suchanfragen.
C. Prädiktive Antworten produzieren
Dieses neue Upgrade hilft Google, die vollständige, vielschichtige Suchintention hinter der Suchanfrage eines Nutzers zu verstehen. Hauptziel ist es, möglichst personalisierte Ergebnisse und hilfreiche Inhalte bereitzustellen, ohne dass der Nutzer eine Reihe von Fragen beantworten muss. Dieser Ansatz stellt sicher, dass die Inhalte den Bedürfnissen des Nutzers entsprechen. Top-Google-Fragen nach denen Benutzer häufig suchen.
D. Mehrere Quellen in eine integrieren
Es kombiniert mehrere Ergebnisse, um eindeutigen Text zu erstellen. Sie erhalten ein eindeutiges Ergebnis für Ihre Abfrage. Kurz gesagt ist das Ergebnis eine komprimierte Version der wertvollsten und wichtigsten Punkte.
Wie passt man seine SEO-Strategie an MUM an?
MUM erfordert keine grundlegende Änderung in Ihrem SEO-Strategie. Allerdings werden einige der neueren SEO-Funktionen priorisiert, wie Entitäten und komplexe Inhaltsmarkierungen. Die folgenden Strategien sind für die Implementierung von MUM von Bedeutung.
A. Geben Sie traditionelles SEO nicht auf
Einer der Nachteile komplexer Algorithmen besteht darin, dass sie eine erhebliche Menge an Rechenleistung erfordern.
Ja, Google kann Ihre Websites jetzt viel detaillierter analysieren, aber es kann nicht jede Seite im Web analysieren.
Daher wird Google wahrscheinlich einen einfacheren Algorithmus verwenden, um Seiten nach Relevanz, Qualität und Autorität vorzuselektieren, und anschließend MUM verwenden, um bestimmte Informationsblöcke aus diesen Seiten zu extrahieren.
Wie zuvor müssen Sie die thematische Relevanz für die beteiligten Entitäten und die entsprechende Autorität nachweisen. Backlinksund Qualität mit User-Experience-Signalen. Ich bezweifle, dass MUM sich jemals Seiten ansehen wird, die diese Themen nicht behandeln.
B. Wählen Sie Entitäten anstelle von Schlüsselwörtern
Früher bewertete Google die Relevanz von Seiten anhand der Häufigkeit, mit der ein bestimmter Begriff auf der Seite vorkam. Je häufiger der Begriff verwendet wurde, desto relevanter war die Seite.
Das Erstellen von Entitäten geht über Schlüsselwörter hinaus. Es umfasst die Verwendung der richtigen Schlüsselwörter (in Maßen), das Erstellen von Links (nicht nur Backlinks) und das Anwenden geeigneter Markierungen.
C. Schwerpunkt auf Customer Journeys
Versuchen Sie, in Ihrem Fall dem Ansatz von Google zu folgen Content-StrategieBeim Verfassen von Inhalten für ein Produkt ist es unerlässlich, jede Phase der Customer Journey abzudecken.
d. Treten Sie dem Google Merchant Center bei
Google Merchant Center ist ein Programm, mit dem Sie Ihre Produkte verwalten und in verschiedenen Google-Diensten präsentieren können. Kurz gesagt: Wenn Google eine Produktempfehlung aussprechen möchte, wählt es aus einem Pool von Produkten aus, die vom Merchant Center geprüft und validiert wurden.
Die Nutzung dieses Programms ist insbesondere angesichts der Ausrichtung von Google auf eine klarere kommerzielle Agenda notwendig. Durch die Verkürzung der Käuferwege mit multimodalen SERPsGoogle hat nun einen Grund, Produktempfehlungen für fast jede Art von Suche anzubieten, selbst wenn das Ziel der Suche nicht unmittelbar transaktionsbezogen ist.
e. Erstellen Sie multimodale Inhalte
MUM analysiert verschiedene Inhaltstypen, darunter Text, Fotos und Videos. Um für MUM zu optimieren, erstellen Sie Inhalte, die mehrere Modalitäten verwenden. Kombinieren Sie nützlichen Text mit relevanten Bildern und Videos, um ein ansprechende Benutzererfahrung.
F. Teilen Sie Ihre Informationen in ausschneidbare Teile auf
Eine saubere Inhaltsstruktur ermöglicht es Google, Textabschnitte oder Videosegmente aus Ihrem Inhalt zu extrahieren. Um eine klare Inhaltsstruktur zu erstellen, befolgen Sie diese grundlegenden Konzepte.
- Ihr Inhalt sollte in Kapitel und Unterkapitel unterteilt sein.
- Die Kapitelnamen sollten wie Suchanfragen klingen.
- Zur Hervorhebung von Kapiteln sollte das richtige Markup verwendet werden.
- Kapitel sollten mit prägnanten Absätzen beginnen, die die Frage vollständig beantworten.
Wird sich MUM von anderen Google AI-Updates unterscheiden?
Ja, die Implementierung von MUM hat das Potenzial, für Google Search und seine Produkte weitaus transformativer zu sein als frühere KI-Entwicklungen. Es wird die alte Methode der Informationsverarbeitung und der Bestimmung dessen, was für Ihre Bedürfnisse am besten ist, verändern.
Nutzer können bald verwandte Themen zu ihrer Hauptanfrage virtuell abrufen. Hochwertige Inhalte an einem Ort zu finden, reduziert Frustration und spart Zeit im Internet. Genau das ist das Ziel des Netzwerks hinter MUM.
Frühere Verbesserungen im Bereich des maschinellen Lernens zielten darauf ab, das Sucherlebnis zu verbessern, Fehler zu vermeiden und Black-Hat-Links sowie plagiierte Informationen im Web zu erkennen. In einigen nachfolgenden Aktualisierungen verbesserte Google die „Absicht„Funktion“. Sie nutzte fortschrittliches maschinelles Lernen, um die Suchanfragesprache mit den zugrunde liegenden NLP-Prozessoren zu verknüpfen und so die Nutzerabsicht zu erfüllen und Google zu einer zuverlässigeren Suchmaschine zu machen.
Frühere KI-Upgrades wie neuronales Matching, Hummingbird, RankBrain und BERT konzentrierten sich auf technische SEO und die Ausrichtung strukturierter Daten. Sie schufen Raum für organische Inhalte und von Experten verfasste Texte. Mit generativer KI verlagert sich der Fokus jedoch darauf, was dem Nutzer am besten angezeigt wird – ob organische oder gesponserte Inhalte.
Google hofft, das Undenkbare zu erreichen SERP transformieren in ein verteiltes soziales und gemeinschaftliches Netzwerk. Mit dieser tiefgreifenden SEO-Technik werden Verbraucher mit den neuesten Trends und Neuigkeiten in der Branche konfrontiert, nach der sie suchen.
Google wird nicht nur den Forschungsaufwand reduzieren, sondern mithilfe von KI auch eine Fülle von Wissen bereitstellen.
Fazit
MUM markiert einen bedeutenden Meilenstein in der KI-gestützten Suche, da Google Sprachmodelle mit außergewöhnlicher Skalierbarkeit und Multitasking-Fähigkeiten entwickelt. MUM wurde mit über einer Billion Wörtern trainiert. 75 Sprachen und viele Modalitäten, soll relevantere, personalisiertere und dialogorientiertere Sucherlebnisse bieten.
Googles MUM zielt darauf ab, mehr über uns zu erfahren als jede andere Suchmaschine, um besser zu verstehen, wonach Sie suchen. Mit der Einführung von Google MUM verabschieden Sie sich von BERT.
Häufig gestellte Fragen
MUM ist Googles bislang skalierbarstes, multitaskingfähiges KI-Modell. Es kann mithilfe eines riesigen linguistischen und multimedialen Wissensgraphen mit über 75 Sprachen interpretieren und aus der visuellen Welt lernen.
Die semantische Suche, die die Suchabsicht versteht, hat Priorität. Da MUM die Suche weiterentwickelt, kann die Optimierung hinsichtlich Zugänglichkeit, hochwertigem Material, strukturierten Daten, grafischen Komponenten, FAQs und Benutzererfahrung zunehmend wichtiger werden.
Inhaltsersteller können von MUM profitieren, indem sie qualitativ hochwertige, vielfältige Inhalte erstellen, die für die Benutzerabsicht relevant sind. Das Einbinden relevanter Fotos und Videos, die Optimierung für den Kontext und das Auf dem Laufenden bleiben über MUM-Entwicklungen können dazu beitragen, die Sichtbarkeit der Inhalte zu erhöhen.
Nein, eine der Stärken von MUM ist die Fähigkeit, Inhalte in verschiedenen Sprachen gleichzeitig zu verstehen und zu verarbeiten. Ziel ist es, Nutzern aus unterschiedlichen Sprachregionen ein umfassenderes und global relevanteres Sucherlebnis zu bieten.
