Wat is Google MUM? Hoe kan dit SEO beïnvloeden?

In 2021 kondigde Google de ontwikkeling aan van een nieuw AI-systeem genaamd het Multitask Unified Model (MUM), dat een aanzienlijke vooruitgang betekent in de verwerking van natuurlijke taal en zoekmogelijkheden.

Met zijn vermogen om context, intentie en betekenis in meerdere talen te begrijpen, heeft MUM het potentieel om de Google-zoekervaring aanzienlijk te verbeteren.

Google MUM brengt echter ook enkele interessante uitdagingen voor SEO met zich mee. Als een AI-systeem dat is ontworpen om directe antwoorden te geven op vragen in natuurlijke taal, zou MUM de noodzaak voor gebruikers om door te klikken naar andere websites kunnen verminderen.

Dit kan een aanzienlijke impact hebben op de klikfrequenties en het websiteverkeer, twee belangrijke statistieken in SEO.

Wat is Google MUM?

Google MUM (Multitask Unified Model) is een AI-systeem gemaakt door Google om moeilijke vragen te begrijpen en te beantwoorden.Het werd aangekondigd in 2021 en bouwt voort op de eerdere natuurlijke taalsystemen van Google, zoals BERT, door de modelgrootte uit te breiden en te trainen op meer gegevens om multidimensionale, open vragen te kunnen verwerken.

Vanwege de enorme schaal wordt het een “duizend miljard parameter”-model. Hierdoor kan het vragen beantwoorden door informatie en context uit meerdere artikelen en websites te combineren. MUM is getraind in 75 verschillende talen en voor een breed scala aan activiteiteninclusief vertaling, vragen en antwoorden, samenvatting en gespreksreactie.

Deze multi-task training stelt hem in staat om met de juiste denkstijl te reageren op vragen van gebruikers.

• Het primaire doel van MUM is om relevantere en uitgebreidere antwoorden te geven door nuance en context te herkennen, en zelfs zoekopdrachten op te volgen in plaats van alleen trefwoorden.
• Het is nog steeds een experimenteel onderzoekssysteem, dus toegang daartoe is niet direct beschikbaar.
• Google is van plan de MUM-bevindingen te integreren in zijn consumentenproducten om de zoek-, aanbevelingen- en vraagantwoordmogelijkheden te verbeteren.

Google BERT versus Google MUM

Google BERTenGoogle MUMzijn twee belangrijke generaties AI-taalmodellen ontwikkeld doorGooglen, met enkele belangrijke verschillen.

Google BERT	Google MUM
Ze werden in 2018 geïntroduceerd als een ‘encoder’-model voor NLP-toepassingen zoals het beantwoorden van vragen.	Ze werden in 2018 geïntroduceerd als een ‘encoder’-model voor NLP-toepassingen zoals het beantwoorden van vragen.
Getraind in meer dan 3 miljard woorden om taalkundige contexten binnen tekstsecties volledig te begrijpen.	Heeft meer dan 1 biljoen parameters, wat ongeveer 3000 keer meer is dan BERT.
Maakt bidirectionele context voor woorden mogelijk door hele zinnen in één keer te analyseren.	Gelijk aan miljoenen deskundige menselijke assistenten.
Het werd in 2021 aangekondigd als de volgende evolutie van de NLP-inspanningen van Google.	Dankzij de multi-task-architectuur kan het binnen één model vertalen, samenvatten, annoteren en andere functies uitvoeren.

Welke invloed heeft MUM op de zoekresultaten?

MUM wil reageren op complexezoekvragenen een groter deel van de klantreis in één enkele SERP passen. De meeste van de geadverteerde MUM-gerelateerde functies lijken verbeterde aanbevelingssystemen te zijn. Dit zijn de kenmerken van MUM:

A. Bijgewerkte Google Lens

Met MUM kun je Google Lens gebruiken om een ​​foto te maken en een vraag te stellen over wat je ziet.

B. Meertalige Google MUM

Google MUM kan gegevens analyseren in75 talenen proberen de beste antwoorden op gestelde vragen te vinden, zelfs als de vraag in een andere taal is ingevoerd. Soms is het beste antwoord op een vraag niet beschikbaar in de taal waarin wordt gezocht. Het MUM-algoritme zoekt in 75 talen naar het beste resultaat en retourneert de meest relevante resultaten voor de zoekopdracht.

C. Multitask-architectuur

In tegenstelling tot modellen die voor één enkele taak zijn getraind, kan MUM tekst vertalen, gegevens analyseren, afbeeldingen genereren, zoekresultaten leveren, gesprekken voeren en nog veel meer functies uitvoeren binnen één enkel systeem.

D. Meer enorme afbeeldingen

Voor bepaalde vragen en zoekopdrachten gebruikt Google MUM om te identificeren wanneer visuele SERP's moeten worden geactiveerd en welke afbeeldingen vanSEO-ranglijstsites moeten worden weergegeven.

e. Diepgaande videoanalyse

Met MUM kan Google video's uitgebreider analyseren en onderwerpen vinden die verband houden met verschillende secties. Als gevolg hiervan kan Google zijn aanbevelingsengine gebruiken om nauwkeurigere aanbevelingen te doen over wat u kunt bekijken, lezen of consumeren na het bekijken van een video.

F. Nieuwe aanbevelingsfuncties

Google introduceert een nieuwe SERP-functie genaamd ‘Things to Know’, een verbeterd aanbevelingssysteem. Het doel is vergelijkbaar metMensen vragen ookfunctie: om uw zoekopdracht te verfijnen en u op uw kopers-/leerlingsreis te begeleiden.

Het belangrijkste verschil is dat de functie Mensen ook vragen u doorgaans een of twee stappen verder brengt in uw zoekopdracht, terwijl de functie Dingen om te weten ernaar streeft u helemaal te helpen.

Dit is geen nieuwe functie; het is eerder een evolutie van een bestaande, waarbij de ideeën zelfverzekerder en vergezocht worden.

G. SERP-rang zal minder belangrijk zijn

AlsGoogle MUMwint aan populariteit,ranking in SERP’szal steeds onbelangrijker worden. Kortom, het maakt niet uit of je op de eerste plaats staat na ongeveer 10 “niet-organische” zoekresultaten, omdat zoveel functies de bovenste helft van de SERP domineren.

MUM geeft de context van de vraag veel meer gewicht. Dit betekent dat als twee mensen naar hetzelfde zoeken, ze waarschijnlijk verschillende resultaten zullen krijgen. Zoekgeschiedenis, geografie, fase van het koperstraject en algemene inhoudsvoorkeuren hebben allemaal invloed op de uitkomst.

Welke invloed heeft Google MUM op SEO?

Het primaire doel van MUM is om uitdagende zoekopdrachten aan te pakken en tegelijkertijd een positieve gebruikerservaring te bieden. De algemene beschikbaarheid van een superkrachtige MUM-upgrade zal ongetwijfeld invloed hebben op de traditionele SEO-strategieën die worden gebruikt om websites te rangschikken.

Laten we eens kijken hoe MUM SEO zal beïnvloeden!

A. Taalbarrières wegnemen

Taal is voor veel klanten de grootste barrière. Websites die niet tweetalig zijn, verschijnen lager in de zoekresultaten. Met75 talen, kan het MUM-algoritme al deze beperkingen overwinnen.

B. Begrijp informatie in vele formaten

Het MUM-algoritme zoekt verder dan geschreven woorden en geeft prioriteit aan video-, audio- en beeldinhoud. Het zalhelp Google diepere inzichten te verkrijgen en meer te vindenrelevante inhoudvoor gebruikerszoekopdrachten.

C. Voorspellende antwoorden produceren

Deze nieuwe upgrade zal Google helpen de volledige, meerlaagse zoekintentie te begrijpen die ten grondslag ligt aan de zoekopdracht van een gebruiker. Het primaire doel is om de meest op maat gemaakte resultaten en nuttige inhoud te bieden, zonder dat de gebruiker een reeks vragen hoeft te beantwoorden. Deze aanpak zorgt ervoor dat de inhoud aansluit bij detop Google-vragen waar gebruikers vaak naar zoeken.

D. Meerdere bronnen integreren in één

Het combineert meerdere resultaten om verschillende tekst te creëren. U ontvangt een uniek resultaat voor uw zoekopdracht. Kortom, het resultaat zal een verkorte versie zijn van de meest waardevolle en essentiële punten.

Hoe pas je jouw SEO-strategie aan MUM aan?

MUM vereist geen fundamentele verandering in jeSEO-strategie. Het geeft echter wel prioriteit aan enkele van de nieuwere SEO-functies, zoals entiteiten en complexe inhoudsopmaak. Hieronder volgen de strategieën die van belang zullen zijn bij de implementatie van MUM.

A. Geef de traditionele SEO niet op

Een van de nadelen van complexe algoritmen is dat ze een aanzienlijke hoeveelheid rekenkracht vergen.

Ja, Google kan uw sites nu veel diepgaander analyseren, maar niet elke pagina op internet.

Google zal dus waarschijnlijk een eenvoudiger algoritme gebruiken om pagina's vooraf te selecteren op basis van relevantie, kwaliteit en autoriteit, gevolgd door MUM om specifieke stukjes informatie uit deze pagina's te halen.

Net als voorheen moet u de relevantie van het onderwerp aantonen bij entiteiten, autoriteit viabacklinksen kwaliteit met signalen van gebruikerservaringen. Ik betwijfel of MUM ooit pagina's zal bekijken die deze onderwerpen niet behandelen.

B. Kies Entiteiten boven Trefwoorden

Google beoordeelde de relevantie van de pagina op basis van de frequentie waarmee een specifieke term op een pagina voorkomt. Hoe vaker de term wordt gebruikt, hoe relevanter de pagina is.

Het oprichten van entiteiten gaat verder dan trefwoorden. Het combineert het gebruik van de juiste trefwoorden (met mate), het creëren van links (niet alleen backlinks) en het toepassen van geschikte opmaak.

C. Nadruk op klantreizen

Probeer de aanpak van Google te volgen in uwcontentstrategie. Bij het schrijven van content voor een product is het essentieel om elke fase van de klantreis te bestrijken.

D. Sluit u aan bij Google Merchant Center

Google Merchant Center is een programma waarmee u uw producten kunt beheren en weergeven in verschillende Google-services. Kortom, als Google een productaanbeveling wil doen, zal het een keuze maken uit een pool van producten die zijn gevalideerd door het Merchant Center.

Profiteren van dit programma is vooral noodzakelijk, gezien de verschuiving van Google naar een duidelijkere commerciële agenda. Door het aantal kopersreizen te verminderen met multimodaalSERP'sheeft Google nu een reden om productaanbevelingen te geven voor vrijwel elk type zoekopdracht, zelfs als het doel van de zoeker niet onmiddellijk transactioneel is.

e. Creëer multimodale inhoud

MUM analyseert verschillende soorten inhoud, waaronder tekst, foto's en video's. Om te optimaliseren voor MUM, maak je inhoud die verschillende modaliteiten gebruikt. Combineer nuttige tekst met relevante afbeeldingen en video's om een ​​meerte creëren boeiende gebruikerservaring.

F. Scheid uw informatie in knipbare stukken

Met een duidelijke inhoudsstructuur kan Google alinea's tekst of videosegmenten uit uw inhoud halen. Volg deze basisconcepten om een ​​duidelijke inhoudsstructuur vast te stellen.

• Uw inhoud moet worden verdeeld in hoofdstukken en subhoofdstukken.
• De hoofdstuknamen moeten klinken als zoekopdrachten.
• Om hoofdstukken te markeren moet de juiste opmaak worden gebruikt.
• Hoofdstukken moeten beginnen met beknopte paragrafen die de vraag volledig beantwoorden.

Zal MUM anders zijn dan andere Google AI-updates?

Ja, de implementatie van MUM heeft het potentieel om veel meer transformatief te zijn voor Google Zoeken en zijn producten dan eerdere AI-ontwikkelingen. Het zal de oude methode van informatieverwerking transformeren en bepalen wat het beste voor uw behoeften is.

Gebruikers zullen binnenkort gerelateerde onderwerpen voor hun primaire vraag kunnen virtualiseren. Het vinden van kwaliteitsinhoud op één plek vermindert de frustratie en bespaart tijd op internet. Dat is waar het netwerk achter MUM naar streeft.

Eerdere verbeteringen aan machine learning waren bedoeld om de zoekervaring te verbeteren, fouten te voorkomen en blackhat-links en geplagieerde informatie op internet te detecteren. In een paar daaropvolgende upgrades heeft Google de functie “intent” verbeterd. Het maakte gebruik van geavanceerde machine learning om de zoekopdrachttaal te koppelen aan de onderliggende NLP-processors, waardoor aan de intentie van de gebruiker werd voldaan en Google een betrouwbaardere zoekmachine werd.

Eerdere AI-upgrades, zoals neurale matching, Hummingbird, RankBrain en BERT, waren gericht op technische SEO en gestructureerde gegevensuitlijning. Ze creëerden een ruimte voor organische inhoud en door experts geschreven materiaal. Met generatieve AI verschuift de focus echter naar wat de gebruiker het beste kan zien: organische of gesponsorde inhoud.

Google hoopt het ondenkbare te bereiken doorSERP transformerenin een gedistribueerd sociaal en gemeenschapsnetwerk. Met deze diepgaande SEO-techniek worden consumenten blootgesteld aan de meest recente trends en nieuws in de branche waarnaar ze op zoek zijn.

Google zal niet alleen de onderzoeksinspanningen verminderen, maar ook een schat aan kennis bieden met behulp van AI.

Conclusie

MUM markeert een belangrijke mijlpaal in AI-gestuurd zoeken nu Google taalmodellen ontwikkelt met uitzonderlijke schaalbaarheid en multitasking-mogelijkheden. MUM, getraind op meer dan een biljoen woorden in75 talenen vele modaliteiten, is bedoeld om relevantere, gepersonaliseerde en gemoedelijke zoekervaringen te bieden.

De MUM van Google wil meer over ons te weten komen dan welke andere zoekmachine dan ook, waardoor hij beter kan begrijpen waar u naar op zoek bent.Met de komst van Google MUM neemt u afscheid van BERT.

Veelgestelde vragen