Was ist Google MUM? Wie kann es sich auf SEO auswirken?

Im Jahr 2021 kündigte Google die Entwicklung eines neuen KI-Systems namens Multitask Unified Model (MUM) an, das einen erheblichen Fortschritt bei der Verarbeitung natürlicher Sprache und den Suchfunktionen darstellt.

Mit seiner Fähigkeit, Kontext, Absicht und Bedeutung in mehreren Sprachen 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.Es wurde 2021 angekündigt und baut auf den früheren Systemen natürlicher Sprache von Google wie BERT auf, indem es die Modellgröße erweitert und es auf mehr Daten trainiert, um mehrdimensionale, offene Abfragen zu verarbeiten.

Aufgrund seiner immensen Größe wird es als „Tausend-Milliarden-Parameter“-Modellbezeichnet . Dies ermöglicht die Beantwortung von Fragen durch die Kombination von Informationen und Kontext aus mehreren Artikeln und Websites. MUM ist in 75 verschiedenen Sprachen und für ein breites Spektrum an Aktivitäten ausgebildet,einschließlich Übersetzung, Fragen und Antworten, Zusammenfassung und Gesprächsantwort.

Dieses Multitasking-Training ermöglicht es ihm, mit dem passenden Denkstil auf Benutzeranfragen zu reagieren.

• Das Hauptziel von MUM besteht darin, relevantere und umfassendere Antworten zu liefern, indem Nuancen und Kontext erkannt werden und sogar Anfragen statt nur Schlüsselwörtern weiterverfolgt werden.
• Da es sich immer noch um ein experimentelles Forschungssystem handelt, ist kein direkter Zugriff darauf möglich.
• Google beabsichtigt, MUM-Ergebnisse in seine Verbraucherprodukte zu integrieren, um die Such-, Empfehlungs- und Fragebeantwortungsfunktionen zu verbessern.

Google BERT vs. Google MUM

Google BERTundGoogle MUMsind zwei wichtige Generationen von KI-Sprachmodellen, die vonentwickelt wurden Google, mit einigen wesentlichen Unterschieden.

Google BERT	Google MUM
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 komplexezu reagieren Suchfragenund mehr von einer Customer Journey in eine einzige SERP integrieren. 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 mit Google Lens ein Bild aufnehmen und eine Frage zu dem stellen, was Sie sehen.

B. Mehrsprachiges Google MUM

Google MUM kann Daten inanalysieren 75 Sprachenund versuchen, die besten Antworten auf gestellte Fragen zu finden, auch wenn die Anfrage in einer anderen Sprache eingegeben wird. Manchmal ist die beste Antwort auf eine Anfrage in der gesuchten Sprache nicht verfügbar. Der MUM-Algorithmus sucht in 75 Sprachen nach dem besten Ergebnis und gibt die relevantesten Ergebnisse für die Abfrage zurück.

C. Multitasking-Architektur

Im Gegensatz zu Modellen, die für eine einzelne Aufgabe trainiert wurden, kann MUM Texte übersetzen, Daten analysieren, Bilder generieren, Suchergebnisse bereitstellen, an Gesprächen teilnehmen und viele weitere Funktionen innerhalb eines einzigen Systems ausführen.

D. Weitere riesige Bilder

Bei bestimmten Anfragen und Suchanfragen verwendet Google MUM, um zu identifizieren, wann visuelle SERPs ausgelöst werden sollen und welche Bilder vonSEO-RankingWebsites angezeigt werden sollen.

e. Eingehende Videoanalyse

MUM wird es Google ermöglichen, Videos umfassender zu analysieren und Themen zu finden, die sich auf verschiedene Abschnitte beziehen. Dadurch kann Google seine Empfehlungsmaschine nutzen, um genauere Empfehlungen dafür zu geben, was man sich nach dem Ansehen eines Videos ansehen, lesen oder konsumieren sollte.

F. Neue Empfehlungsfunktionen

Google führt eine neue SERP-Funktion namens „Things to Know“ ein, ein erweitertes Empfehlungssystem. Sein Zweck ähnelt dem vonDie Leute fragen auchFunktion: Um Ihre Suche einzugrenzen und Sie auf Ihrer Käufer-/Lernerreise voranzutreiben.

Der Hauptunterschied besteht darin, dass Sie mit der Funktion „Personen fragen auch“ bei Ihrer Suche in der Regel ein oder zwei Schritte weiterkommen, 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 bedeutsam sein

AlsGoogle MUMgewinnt an Popularität,Ranking in SERPswird immer unwichtiger. Kurz gesagt, es spielt keine Rolle, ob Sie nach etwa 10 „nicht-organischen“-Suchergebnissen an erster Stelle stehen, da so viele Funktionen die obere Hälfte der SERP dominieren.

MUM verleiht dem Kontext der Abfrage viel mehr Gewicht. Das bedeutet, dass zwei Personen, die nach demselben suchen, wahrscheinlich unterschiedliche Ergebnisse erhalten. Suchverlauf, Geografie, Phase der Käuferreise und allgemeine Inhaltspräferenzen wirken sich alle auf das Ergebnis aus.

Wie wirkt sich Google MUM auf SEO aus?

Das Hauptziel von MUM besteht darin, anspruchsvolle Suchanfragen zu beantworten und gleichzeitig ein positives Benutzererlebnis zu bieten. Die allgemeine Verfügbarkeit eines superstarken MUM-Upgrades wird sich zweifellos auf traditionelle SEO-Strategien auswirken, die zum Ranking von Websites verwendet werden.

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. Mit75 Sprachen, kann der MUM-Algorithmus alle diese Einschränkungen überwinden.

B. Informationen in vielen Formaten verstehen

Der MUM-Algorithmus sucht über geschriebene Wörter hinaus und priorisiert Video-, Audio- und Bildinhalte. Es wirdHelfen Sie Google, tiefere Einblicke zu gewinnen und mehr zu findenrelevanter Inhaltfür Benutzer‘Suchanfragen.

C. Prädiktive Antworten erstellen

Dieses neue Upgrade wird Google dabei helfen, die vollständige, vielschichtige Suchabsicht zu verstehen, die der Suchanfrage eines Nutzers zugrunde liegt. Das Hauptziel besteht darin, möglichst maßgeschneiderte Ergebnisse und hilfreiche Inhalte bereitzustellen, ohne dass der Benutzer eine Reihe von Fragen beantworten muss. Dieser Ansatz stellt sicher, dass der Inhalt mit demübereinstimmt 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 zu Ihrer Anfrage. Kurz gesagt, das Ergebnis wird eine komprimierte Version der wertvollsten und wesentlichsten Punkte sein.

Wie passen Sie Ihre SEO-Strategie an MUM an?

MUM erfordert keine grundlegende Änderung IhresSEO-Strategie. Es priorisiert jedoch einige der neueren SEO-Funktionen, wie z. B. Entitäten und komplexe Inhaltsauszeichnungen. Im Folgenden sind die Strategien aufgeführt, die bei der Umsetzung von MUM von Bedeutung sein werden.

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 ausführlicher analysieren, aber es kann nicht jede Seite im Web analysieren.

Daher wird Google wahrscheinlich einen einfacheren Algorithmus verwenden, um Seiten basierend auf Relevanz, Qualität und Autorität vorzuwählen, gefolgt von MUM, um bestimmte Informationsblöcke aus diesen Seiten zu extrahieren.

Wie zuvor müssen Sie Themenrelevanz mit Entitäten und Autorität durchnachweisen 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 beurteilte Google die Seitenrelevanz anhand der Häufigkeit, mit der ein bestimmter Begriff auf einer Seite vorkam. Je öfter der Begriff verwendet wird, desto relevanter ist die Seite.

Die Gründung von Entitäten geht über Schlüsselwörter hinaus. Es kombiniert die Verwendung der richtigen Schlüsselwörter (in Maßen), die Erstellung von Links (nicht nur Backlinks) und die Anwendung geeigneter Markups.

C. Schwerpunkt auf Customer Journeys

Versuchen Sie, in Ihremdem Ansatz von Google zu folgen Content-Strategie. Beim Schreiben von Inhalten für ein Produkt ist es wichtig, 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 anzeigen können. Kurz gesagt: Wenn Google eine Produktempfehlung aussprechen möchte, wählt es aus einem Pool von Produkten aus, die vom Merchant Center validiert wurden.

Die Nutzung dieses Programms ist insbesondere angesichts der Entwicklung von Google hin zu einer klareren kommerziellen Agenda notwendig. Durch die Reduzierung der Käuferreisen mit multimodalemSERPsGoogle hat nun einen Grund, Produktempfehlungen für fast jede Art von Suche bereitzustellen, auch wenn das Ziel des Suchenden nicht unmittelbar transaktional ist.

e. Erstellen Sie multimodale Inhalte

MUM analysiert verschiedene Inhaltstypen, darunter Text, Fotos und Videos. Erstellen Sie zur Optimierung für MUM Inhalte, die mehrere Modalitäten verwenden. Kombinieren Sie nützlichen Text mit relevanten Bildern und Videos, um ein mehrzu schaffen ansprechende Benutzererfahrung.

F. Teilen Sie Ihre Informationen in ausschneidbare Teile auf

Eine saubere Inhaltsstruktur ermöglicht es Google, Textabschnitte oder Videosegmente aus Ihren Inhalten zu extrahieren. Befolgen Sie diese Grundkonzepte, um eine klare Inhaltsstruktur festzulegen.

• 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, die Google-Suche und ihre Produkte weitaus transformativer zu gestalten als frühere KI-Entwicklungen. Es wird die alte Methode der Informationsverarbeitung und der Bestimmung, was für Ihre Bedürfnisse am besten ist, verändern.

Benutzer werden in Kürze in der Lage sein, verwandte Themen zu ihrer primären Anfrage zu virtualisieren. Das Finden hochwertiger Inhalte an einem Ort verringert Frust und spart Zeit im Internet. Das ist das Ziel des Netzwerks hinter MUM.

Frühere Verbesserungen des maschinellen Lernens zielten darauf ab, das Sucherlebnis zu verbessern, Fehler zu verhindern und Blackhat-Links und plagiierte Informationen im Web zu erkennen. In einigen nachfolgenden Upgrades hat Google die Funktion „Intent“ verbessert. Es nutzte fortschrittliches maschinelles Lernen, um die Suchabfragesprache mit den zugrunde liegenden NLP-Prozessoren zu verknüpfen, um so die Absichten der Nutzer zu erfüllen und Google zu einer zuverlässigeren Suchmaschine zu machen.

Frühere KI-Upgrades wie Neural Matching, Hummingbird, RankBrain und BERT konzentrierten sich auf technisches SEO und strukturierte Datenausrichtung. Sie haben einen Raum für organische Inhalte und von Experten verfasstes Material geschaffen. Bei der generativen KI verlagert sich der Fokus jedoch auf das, was für den Benutzer am besten sichtbar ist, seien es organische oder gesponserte Inhalte.

Google hofft, mitdas Undenkbare zu erreichen SERP transformierenin 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 an Wissen bereitstellen.

Fazit

MUM markiert einen bedeutenden Meilenstein in der KI-gesteuerten Suche, da Google Sprachmodelle mit außergewöhnlicher Skalierbarkeit und Multitasking-Fähigkeiten entwickelt. MUM, trainiert mit über einer Billion Wörtern in75 Sprachenund vielen Modalitäten soll relevantere, personalisiertere und gesprächigere Sucherlebnisse bieten.

Ziel von Googles MUM ist es, mehr über uns zu erfahren als jede andere Suchmaschine, sodass Google besser verstehen kann, wonach Sie suchen.Mit der Einführung von Google MUM verabschieden Sie sich von BERT.

FAQs