¿Qué es Google MUM? ¿Cómo puede afectar al SEO?

En 2021, Google anunció el desarrollo de un nuevo sistema de inteligencia artificial llamado Modelo Unificado Multitarea (MUM), que representa un avance significativo en el procesamiento del lenguaje natural y las capacidades de búsqueda.

Con su capacidad para comprender el contexto, la intención y el significado en varios idiomas, MUM tiene el potencial de mejorar enormemente la experiencia de búsqueda de Google.

Sin embargo, Google MUM también plantea algunos desafíos interesantes para el SEO. Como sistema de inteligencia artificial diseñado para brindar respuestas directas a preguntas en lenguaje natural, MUM podría reducir la necesidad de que los usuarios hagan clic para acceder a otros sitios web.

Esto podría afectar significativamente las tasas de clics y el tráfico del sitio web, dos métricas clave en SEO.

¿Qué es Google MUM?

Google MUM (Modelo Unificado Multitarea) es un sistema de inteligencia artificial creado por Google para comprender y responder preguntas difíciles.Anunciado en 2021, se basa en los sistemas de lenguaje natural anteriores de Google, como BERT, al expandir el tamaño del modelo y entrenarlo con más datos para manejar consultas multidimensionales y abiertas.

Debido a su inmensa escala, se lo conoce como modelo “mil millones de parámetros”. Esto le permite responder preguntas combinando información y contexto de múltiples artículos y sitios web. MUM está formado en 75 idiomas diferentes y para una amplia gama de actividades,incluyendo traducción, preguntas y respuestas, resúmenes y respuestas conversacionales.

Esta formación multitarea le permite responder a las consultas de los usuarios con el estilo de pensamiento adecuado.

• El objetivo principal de MUM es ofrecer respuestas más relevantes y completas reconociendo los matices y el contexto, e incluso dando seguimiento a las consultas en lugar de solo palabras clave.
• Todavía es un sistema de investigación experimental, por lo que el acceso al mismo no está disponible directamente.
• Google tiene la intención de integrar los hallazgos de MUM en sus productos de consumo para mejorar las capacidades de búsqueda, recomendaciones y respuesta a preguntas.

Google BERT frente a Google MUM

Google BERTyGoogle MAMÁHay dos generaciones importantes de modelos de lenguaje de IA desarrollados porGoogle, con ciertas diferencias clave.

Google BERT	Google MAMÁ
Se introdujeron en 2018 como un modelo de "codificador" para aplicaciones de PNL, como la respuesta a preguntas.	Se introdujeron en 2018 como un modelo de "codificador" para aplicaciones de PNL, como la respuesta a preguntas.
Capacitado en más de 3 mil millones de palabras para comprender completamente los contextos lingüísticos dentro de las secciones de texto.	Tiene más de 1 billón de parámetros, que es aproximadamente 3000 veces más que BERT.
Habilita el contexto bidireccional para palabras al analizar oraciones completas a la vez.	Equivalente a millones de asistentes humanos expertos.
Se anunció en 2021 como la próxima evolución de los esfuerzos de PNL de Google.	Su arquitectura multitarea le permite traducir, resumir, anotar y realizar otras funciones dentro de un solo modelo.

¿Cómo afectará MUM a los resultados de búsqueda?

MUM pretende dar respuesta a situaciones complejaspreguntas de búsqueday adaptar más el recorrido del cliente en un único SERP. La mayoría de las funciones anunciadas relacionadas con MUM parecen ser sistemas de recomendación mejorados. Estas son las características de MUM:

a. Lente de Google actualizada

MUM te permite usar Google Lens para capturar una imagen y hacer una pregunta sobre lo que ves.

b. Google MUM multilingüe

Google MUM puede analizar datos en75 idiomase intentar identificar las mejores respuestas a las consultas formuladas, incluso si la consulta se ingresa en un idioma diferente. A veces, no se puede acceder a la mejor respuesta a una consulta en el idioma que se busca. El algoritmo MUM buscará el mejor resultado en 75 idiomas y devolverá los resultados más relevantes para la consulta.

do. Arquitectura multitarea

A diferencia de los modelos entrenados para una sola tarea, MUM puede traducir texto, analizar datos, generar imágenes, proporcionar resultados de búsqueda, entablar conversaciones y realizar muchas más funciones dentro de un solo sistema.

d. Más imágenes enormes

Para determinadas consultas y búsquedas, Google utiliza MUM para identificar cuándo se deben activar las SERP visuales y de qué imágenesClasificación SEOSe deben mostrar los sitios.

mi. Análisis de vídeo en profundidad

MUM permitirá a Google analizar vídeos más exhaustivamente y encontrar temas relacionados con diferentes secciones. Como resultado, Google puede utilizar su motor de recomendaciones para brindar recomendaciones más precisas sobre qué mirar, leer o consumir después de ver un video.

F. Nuevas funciones de recomendación

Google está introduciendo una nueva función SERP llamada "Cosas que debe saber", un sistema de recomendación mejorado. Su finalidad es similar a laLa gente también preguntaCaracterística: para limitar su búsqueda y avanzar en su viaje de comprador/aprendiz.

La principal diferencia es que la función La gente también pregunta normalmente lo lleva uno o dos pasos más allá en su búsqueda, mientras que la función Cosas que debe saber se esfuerza por llevarlo hasta el final.

Esta no es una característica nueva; más bien, es una evolución de uno existente, en el que las ideas se vuelven más seguras y descabelladas.

gramo. El rango SERP será menos significativo

ComoGoogle MAMÁgana popularidad,ranking en SERPsperderá cada vez más importancia. En resumen, no importa si ocupa el primer lugar después de aproximadamente 10 resultados de búsqueda "no orgánicos" porque muchas características dominan la mitad superior del SERP.

MUM le da mucho más peso al contexto de la consulta. Esto significa que si dos personas buscan lo mismo, probablemente obtendrán resultados diferentes. El historial de búsqueda, la geografía, la etapa del recorrido del comprador y las preferencias generales de contenido afectarán el resultado.

¿Cómo afecta Google MUM al SEO?

El objetivo principal de MUM es abordar consultas de búsqueda desafiantes y al mismo tiempo brindar una experiencia de usuario positiva. La disponibilidad general de una actualización MUM superpoderosa sin duda afectará las estrategias de SEO tradicionales utilizadas para clasificar sitios web.

¡Veamos cómo afectará MUM al SEO!

a. Deshacerse de las barreras del idioma

El idioma es la barrera más importante para muchos clientes. Los sitios web que no son bilingües aparecen más abajo en los resultados de búsqueda. Con75 idiomas, el algoritmo MUM puede superar todas estas limitaciones.

b. Comprender información en muchos formatos

El algoritmo MUM buscará más allá de las palabras escritas y priorizará el contenido de vídeo, audio e imágenes. Lo seráayude a Google a obtener conocimientos más profundos y encontrar máscontenido relevantepara los usuariosconsultas de búsqueda.

do. Producir respuestas predictivas

Esta nueva actualización ayudará a Google a comprender la intención de búsqueda completa y de múltiples capas que subyace a la consulta de un usuario. El objetivo principal es proporcionar resultados más personalizados y contenido útil sin necesidad de que el usuario responda una serie de preguntas. Este enfoque garantiza que el contenido se alinee con elpreguntas principales de Google que los usuarios buscan frecuentemente.

d. Integrando múltiples fuentes en una

Combina múltiples resultados para crear texto distinto. Recibirá un resultado único para su consulta. En resumen, el resultado será una versión condensada de los puntos más valiosos y esenciales.

¿Cómo adaptas tu estrategia SEO a MUM?

MUM no requiere un cambio fundamental en tuEstrategia SEO. Sin embargo, sí prioriza algunas de las funciones de SEO más nuevas, como entidades y marcado de contenido complejo. Las siguientes son las estrategias que serán importantes en la implementación de MUM.

a. No renuncies al SEO tradicional

Uno de los inconvenientes de los algoritmos complejos es que exigen una cantidad significativa de potencia informática.

Sí, Google ahora puede analizar sus sitios con mucha mayor profundidad, pero no puede analizar todas las páginas de la web.

Por lo tanto, es probable que Google utilice un algoritmo más simple para preseleccionar páginas en función de su relevancia, calidad y autoridad, seguido de MUM para extraer fragmentos específicos de información de estas páginas.

Como antes, debe demostrar relevancia del tema con entidades, autoridad a través devínculos de retrocesoy calidad con señales de experiencia de usuario. Dudo que MUM alguna vez mire páginas que no aborden estos temas.

b. Elija entidades sobre palabras clave

Google solía evaluar la relevancia de la página en función de la frecuencia de aparición de un término específico en una página. Cuantas más veces se utilice el término, más relevante será la página.

El establecimiento de entidades va más allá de las palabras clave. Combina el empleo de las palabras clave correctas (con moderación), la creación de vínculos (no simplemente vínculos de retroceso) y la aplicación de etiquetas adecuadas.

do. Énfasis en el recorrido del cliente

Intente seguir el enfoque de Google en suestrategia de contenidos. Al escribir contenido para un producto, es esencial cubrir cada fase del recorrido del cliente.

d. Únase a Google Merchant Center

Google Merchant Center es un programa que le permite administrar sus productos y mostrarlos en varios servicios de Google. En resumen, si Google quiere hacer una recomendación de producto, lo seleccionará entre un conjunto de productos validados por Merchant Center.

Aprovechar este programa es especialmente necesario, dado el giro de Google hacia una agenda comercial más clara. Reduciendo los viajes de los compradores con el multimodalSERP, Google ahora tiene una razón para ofrecer recomendaciones de productos para casi cualquier tipo de búsqueda, incluso si el propósito del buscador no es inmediatamente transaccional.

mi. Crear contenido multimodal

MUM analiza varios tipos de contenido, incluidos texto, fotos y videos. Para optimizar para MUM, cree contenido que utilice varias modalidades. Combine texto útil con imágenes y vídeos relevantes para crear una imagen másexperiencia de usuario atractiva.

F. Separe su información en partes que se puedan recortar

Una estructura de contenido limpia permitirá a Google extraer párrafos de texto o segmentos de video de su contenido. Para establecer una estructura de contenido clara, siga estos conceptos básicos.

• Su contenido debe dividirse en capítulos y subcapítulos.
• Los nombres de los capítulos deben sonar como consultas de búsqueda.
• Se debe utilizar el marcado adecuado para resaltar los capítulos.
• Los capítulos deben comenzar con párrafos concisos que respondan plenamente a la consulta.

¿MUM será diferente de otras actualizaciones de IA de Google?

Sí, la implementación de MUM tiene el potencial de ser mucho más transformadora para la Búsqueda de Google y sus productos que los desarrollos anteriores de IA. Transformará el antiguo método de procesar información y determinar qué es lo mejor para sus necesidades.

Los usuarios pronto podrán virtualizar temas relacionados con su consulta principal. Encontrar contenido de calidad en un solo lugar reducirá la frustración y ahorrará tiempo en la web. Ese es el objetivo de la red detrás de MUM.

Las mejoras anteriores en el aprendizaje automático tenían como objetivo mejorar la experiencia de búsqueda, prevenir errores y detectar enlaces blackhat e información plagiada en la web. En algunas actualizaciones posteriores, Google mejoró la función "intención". Utilizó aprendizaje automático avanzado para vincular el lenguaje de consulta de búsqueda a los procesadores de PNL subyacentes, satisfaciendo así la intención del usuario y convirtiendo a Google en un motor de búsqueda más confiable.

Las actualizaciones anteriores de la IA, como la coincidencia neuronal, Hummingbird, RankBrain y BERT, se centraron en el SEO técnico y la alineación de datos estructurados. Crearon un espacio para contenido orgánico y material escrito por expertos. Sin embargo, con la IA generativa, la atención se centra en lo que es mejor para el usuario, ya sea contenido orgánico o patrocinado.

Google espera lograr lo impensable paratransformando SERPen una red social y comunitaria distribuida. Con esta técnica de SEO en profundidad, los consumidores estarán expuestos a las tendencias y noticias más recientes de la industria que están buscando.

Google no sólo reducirá los esfuerzos de investigación sino que también proporcionará una gran cantidad de conocimientos utilizando la IA.

Conclusión

MUM marca un hito importante en la búsqueda impulsada por IA a medida que Google desarrolla modelos de lenguaje con escalabilidad excepcional y capacidades multitarea. MUM, entrenada en más de un billón de palabras en75 idiomasy muchas modalidades, pretende brindar experiencias de búsqueda más relevantes, personalizadas y conversacionales.

MUM de Google tiene como objetivo aprender más sobre nosotros que cualquier otro motor de búsqueda, permitiéndole comprender mejor lo que puede estar buscando.Con la llegada de Google MUM, le dirás adiós a BERT.

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