Google MUM: cos'è e come può influire sulla SEO

Google MUM o Multitask Unified Model è una nuova tecnologia per rispondere a domande complesse che non hanno risposte dirette. È stato introdotto solo poche settimane fa e ha già creato scalpore nei circoli SEO. Non è ancora stato confermato se il motore di ricerca utilizzi questo algoritmo, in caso negativo, quando verrà implementato e come influenzerà la valutazione SERP.

Simile a BERT, è costruito su un'architettura a trasformatore, ma qui è molto più facile ottenere risposte dettagliate a domande complesse. Google utilizza un esempio di come trovare la preparazione per scalare il Monte Fuji il prossimo autunno. Per capire cosa aspettarsi di nuovo o quale attrezzatura scegliere, la complessità dei percorsi e le fluttuazioni di temperatura, dovrai condurre una serie di ricerche ponderate. In questa domanda la risposta a priori non può essere univoca ma, al contrario, è dettagliata e tiene conto di molti fattori. Naturalmente, questo esempio è universale: ogni giorno, gli utenti si occupano di trovare risposte a problemi complessi mentre eseguono in media 8 query per risolverli. La tecnologia MUM è progettata per aiutare con tali complessità e ridurre il numero di ricerche. Inoltre, è 1000 volte più potente di BERT!

In questo articolo, discuteremo le caratteristiche del miracolo tecnologico MUM e osserveremo il suo impatto sulla SEO.

Cos'è la mamma

Come funziona Google MUM?

Come Google MUM può influenzare la SEO

• Eliminare le barriere linguistiche

• Comprensione simultanea di più compiti

• Generazione del linguaggio

• Multimodalità

• L'etica di Google per quanto riguarda le sue invenzioni

• Data di rilascio dell'algoritmo

Conclusione

Google MUM è un algoritmo che aiuta a risolvere query complesse: comprende 75 lingue diverse e può generarle. Incredibilmente, a differenza di BERT, svolge contemporaneamente molti compiti e sviluppa una comprensione completa delle informazioni. È interessante notare che MUM è multimodale: scansiona i dati non solo dal testo ma anche dalle immagini. Si prevede che in futuro il numero di modalità si espanderà ai file video e audio.

Torniamo all'esempio della scalata del Monte Fuji in autunno. La risposta, in questo caso, consisterà in più fasi. Se stiamo parlando di escursionismo, molto probabilmente, la preparazione per loro può includere l'allenamento fitness e la selezione di attrezzature adeguate. Poiché l'autunno è una stagione tempestosa, una giacca impermeabile è indispensabile. Inoltre, l'algoritmo può mostrare i sottoargomenti consigliati rivelati in video, immagini o articoli: ad esempio, i migliori esercizi o i migliori outfit.

Ad oggi, nessun documento di ricerca o brevetto descrive l'algoritmo di Google. Inoltre, non esiste un marchio chiamato MUM. Nonostante ciò, solo alcuni studi discutono di tali problemi di ricerca che possono essere risolti utilizzando la tecnologia multitasking. Considerali!

L'esploratore di Google, Donald Metzler, ha annunciato un articolo in cui spiega che gli algoritmi di ricerca di Google devono adottare un modo appena scoperto per fornire decisioni dettagliate a domande intricate. Il processo di recupero delle informazioni è la spina dorsale di ogni moderno motore di ricerca, ma l'indicizzazione e il posizionamento dei siti non sono del tutto adeguati per tali attività. Tutti i motori di ricerca utilizzano il riconoscimento delle frasi chiave congiunzione e semantica per creare un elenco preliminare di candidati per i risultati di ricerca. Quindi passa attraverso uno o più schemi di riclassificazione, che probabilmente saranno learning-to-rank basati sulla rete neurale.

Secondo Metzler, tale procedura rimuove la componente dell'algoritmo responsabile della ricerca dell'indice: è progettata per combinare e sostituire elementi di indicizzazione, recupero e classificazione in un modello unificato. Crittografa le informazioni conservate in un corpus. Per capire di cosa si tratta, considera la seguente schermata dell'articolo: mostra la dissomiglianza tra il recupero convenzionale e il modello singolo.

Ci sono apparenti coincidenze in questa versione dello studio, annunciata a maggio di quest'anno, che descrive l'importanza di una singola rappresentazione nel mondo moderno e il rilascio di un algoritmo rivoluzionario di Google chiamato MUM.

È interessante notare che nel dicembre 2020 è stato pubblicato un altro studio, che raccontava dettagli generali su Multitask Mixture of Sequential Experts for User Activity Streams o MoSE. Sebbene i nomi MoSE e MUM siano simili, qui si osservano anche alcune sovrapposizioni con la svolta MUM. Indovina chi è l'ideatore di quest'opera! Sempre lo stesso Donald Metzler. Un articolo prende in considerazione l'apprendimento multitasking neurale che utilizza la scansione e la cronologia di navigazione per creare potenti modelli di scansione multistadio. L'algoritmo studia i successivi clic del mouse e la scansione delle informazioni per simulare la ricerca di risposte pertinenti a domande specifiche. È interessante notare che MoSe modella il comportamento del ricercatore utilizzando la memoria a lungo termine (LSTM) e non una richiesta e un contesto: il corso delle azioni eseguite sulla rete chiarisce quale risposta sarà soddisfacente. Inoltre, in questo documento si fa menzione di un tipo di algoritmo ottimizzato per eseguire la ricerca di video in base a tre previsioni:

• ciò che la gente vuole vedere;
• cosa soddisferà una richiesta;
• quali materiali ottengono più coinvolgimento.

MoSe è principalmente interessato a una varietà di tipi di dati. Se consideriamo questa caratteristica nel contesto di MUM, allora possiamo capire quali azioni sta intraprendendo il crawler per scoprire le opzioni appropriate. In questo caso, vengono modellati i flussi di attività dei clienti provenienti da vari siti e viene determinata la loro interazione. Inoltre, MoSE può prevedere ricerche e comportamenti seriali dei client come rappresentazioni ovvie, riducendo successivamente il numero di query di ricerca eseguite (8) e rispondendo meglio a problemi complicati.

Meno risorse di calcolo sono richieste per il funzionamento del programma algoritmico, più potente può essere, dandogli maggiori opportunità di ridimensionamento. Ecco la decisione sull'affermazione che MUM è 1000 volte più forte di BERT. MoSE fornisce un equilibrio tra il valore minimo delle risorse e la qualità di scansione. Gli inventori lo hanno dimostrato sperimentalmente: hanno testato un'architettura di algoritmo e l'hanno confrontata con sette alternative. Utilizzando Gmail come esempio, hanno dimostrato la flessibilità e l'efficienza del sistema.

Nota: l'intensità delle risorse del famoso Pinguino fino al 2016 ammetteva che fosse lanciato solo un paio di volte all'anno! Presto potrebbe funzionare in tempo reale con un costo minimo.

L'algoritmo è robusto a diversi livelli di risparmio sugli asset: quando è richiesto l'80%, si risparmia circa l'8% in più di clic. Ciò semplifica la riqualificazione e gli conferisce una grande versatilità.

Come BERT, MUM è progettato sull'architettura Transformer. MoSE non lo usa, ma può essere ampliato presto (qui puoi usare altri moduli, ad esempio LSTM, GRU). Ciò indica essenzialmente che MoSE può essere un componente di MUM.

Google rilascia molti brevetti per algoritmi ogni anno, ma questo non si applica a MoSE. Se in altri studi si rilevano errori, allora qui è più probabile che il sistema venga realizzato senza la spesa essenziale dei beni.

Riepilogo

MUM è una tecnologia di Intelligenza Artificiale (AI). La sua controparte, MoSE, è presentata piuttosto come Machine Intelligence (MI). Non c'è alcuna differenza tra loro, molto probabilmente: nella base di conoscenza dell'azienda, i dati dell'IA sono classificati come MI. Naturalmente, non c'è modo di dire se il meccanismo MoSE sia implementato in MUM in modo definitivo. Tuttavia, sono molto simili. Anche se lo scenario in cui entrambi i sistemi non sono intrecciati è anche abbastanza accettabile. È interessante notare che MoSE è una regola algoritmica di grande successo che può essere ampliata con Transformers.

Ma non importa come si sviluppa la storia di questi algoritmi, la cosa più importante è capire come influenzeranno ulteriormente la ricerca.

Gli specialisti SEO devono adattarsi ogni volta che un motore di ricerca cambia i suoi algoritmi. Un paio di anni fa, quando è stato introdotto BERT, non c'era alcun impatto significativo sulle prestazioni del sito web. Tuttavia, l'emergere di un'IA super potente lo influenzerà comunque. Descrivere una query di ricerca in un linguaggio semplice e naturale richiederà che i siti agiscano in modo simile. Diamo un'occhiata al possibile impatto dell'algoritmo di Google sulla SEO.

Eliminare le barriere linguistiche

La lingua diventa un ostacolo per molti utenti, ad esempio quando si tratta di siti web non adatti al multilinguismo. In questo caso, l'algoritmo può infrangere questi limiti. Può studiare risorse scritte in 75 lingue e cercare informazioni pertinenti su di esse, anche se hai inserito un termine di ricerca in un'altra lingua! Bene, ad esempio, stai cercando informazioni sullo stesso Monte Fuji. Il motore di ricerca trova risultati, ma in giapponese, che non conosci. MUM convertirà le conoscenze di questi siti nella tua lingua preferita consentendo al contempo risposte estese (dove puoi goderti i migliori paesaggi, quali negozi di souvenir popolari puoi visitare, ecc.). Cioè, qualsiasi informazione verrà tradotta a seconda della regione da cui viene effettuata la ricerca.

Comprensione simultanea di più compiti

Questo approccio permette di comprendere meglio la query: ci sono due montagne, Adams e Fuji. Supponiamo che tu abbia scalato il primo e stai cercando informazioni per scalarne un altro in autunno. In tal caso, l'algoritmo può analizzare le differenze geologiche senza considerare la fauna e la flora. Inoltre, affinché l'escursione abbia successo, è necessaria un'eccellente preparazione fisica, compreso l'allenamento. Ma se parliamo di autunno, allora vale la pena cercare un outfit.

Generazione del linguaggio

Hai mai sentito parlare di GPT-3? È un convertitore di lingua in grado di generare testo simile a quello umano. La sua qualità è così alta che è piuttosto difficile distinguerla dal reale: questo desta molta preoccupazione tra i ricercatori. Alcuni addirittura lo considerano pericoloso, mentre altri, al contrario, tendono a pensare che questo sia un miracolo di miracoli, la creazione più incredibile mai prodotta dall'uomo. Quindi, confrontando questo sistema con MUM, l'ultimo ha tutte le possibilità di ottenere contatti. Per cominciare, vale la pena capire come la forma dei simboli linguistici sia correlata alla loro rappresentazione empirica. Un modello all'interno di un computer può "capire" le forme dei personaggi, ma non il loro significato (come lo percepisce una persona). La società sta cercando di ridurre il pregiudizio nella ricerca e ridurre l'impronta di carbonio con ogni invenzione.

Multimodalità

Questo è un enorme vantaggio della tecnologia MUM rispetto a GPT-3 e LaMDA. Il fatto è che il sistema può comprendere le informazioni in diversi formati: ad esempio da immagini, video e testo. Quindi nel suo blog, Pandu Nayak ha descritto un'istanza in cui fotografando le tue scarpe, puoi ottenere la risposta alla domanda: "Posso andare sul monte Fuji ad indossarle?" Di conseguenza, un'immagine verrà collegata alla richiesta di testo e verrai indirizzato a un blog con un elenco di stivali consigliati e altre attrezzature. Dopotutto, è conveniente!

L'importanza di questo aspetto è meglio illustrata dal confronto con il funzionamento del cervello umano. È così che comprendiamo tutto lo splendore del mondo grazie alla natura multisensoriale: visione, udito, tattilità, ecc. Il cervello interpreta l'esperienza combinata in un'unica visione della realtà.

La maggior parte degli eventi e persino degli oggetti trasportano informazioni molto diverse. Immagina un limone: ne conosci il gusto e l'odore, ha una forma ovale e una struttura porosa. Le informazioni elettromagnetiche, meccaniche e chimiche possono essere trasmesse allo stesso modo. Il multisensore cerebrale consente di valutare la multimodalità. Com'è tutto interconnesso!

MUM sarà il primo algoritmo unico a valutare e combinare i dati proprio come un essere umano in termini di IA. Parleremo ulteriormente dell'etica di questo fenomeno.

Quindi, la SEO potrebbe diventare superflua e obsoleta perché le regole del gioco cambieranno. Fin dall'inizio di Google, ha cercato di creare il motore di ricerca perfetto in grado di elaborare le query in modo naturale. Quando BERT è apparso nel 2019, è stato descritto che poteva riprodurre erroneamente le risposte senza comprendere adeguatamente le domande.

Nota: a proposito, uno dei motivi è l'input della struttura "keyword-ese".

Naturalmente, un motore di ricerca presuppone uno stile di comunicazione unico, diverso dal dialogo tra le persone. Naturalmente, dobbiamo rendere omaggio a BERT perché è passato a un livello completamente nuovo per interpretare le frasi chiave. Affinché questo processo avvenga in modo adeguato, molti utilizzano SpySERP checker, che può tenere traccia delle parole chiave. Fino all'implementazione di MUM, non c'è altro modo per ottimizzare la ricerca degli utenti se non utilizzando la SEO. BERT ha anche ridotto l'influenza delle parole chiave sul posizionamento del sito: si preoccupa che la richiesta dell'utente corrisponda alle informazioni pertinenti, indipendentemente dai termini esatti.

Dovremmo aspettarci una rivoluzione nei motori di ricerca, non escluso il fatto che la SEO diventerà obsoleta. L'algoritmo si trasformerà in una sorta di assistente personale che farà tutto il lavoro per te. Perché gli utenti dovrebbero cercare di trovare una corrispondenza con ogni parola nella barra di ricerca quando possono eseguire una query in linguaggio naturale basata sul dialetto? Forse, l'importanza delle parole chiave non sarà così alta come oggi, ma riempiranno comunque il contenuto.

Nota: MUM non dovrebbe riempire il testo di termini e l'idea di ottimizzazione dei contenuti è assente. Se qualcuno decide di ingannare il motore di ricerca, sarà destinato al fallimento. Le pagine create per i crawler cesseranno di esistere.

L'etica di Google per quanto riguarda le sue invenzioni

La società conduce ricerche approfondite prima di lanciare qualsiasi prodotto sul mercato. Testare ogni aggiornamento del motore di ricerca da parte di valutatori umani è fondamentale per fornire risultati pertinenti ai loro futuri utenti. Ad esempio, alcuni consigli ti aiutano a capire quanto sono buoni i risultati degli algoritmi.

Come il BERT, anche il MUM dovrà passare attraverso un processo di valutazione. L'azienda si impegna a cercare modelli che potrebbero indicare pregiudizi nell'apprendimento automatico.

Come sapete, le grandi reti neurali richiedono un'enorme potenza di calcolo per essere addestrate. Google si impegna a ridurre l'impronta di carbonio di sistemi come MUM. Ciò migliorerà notevolmente l'esperienza di ricerca.

Data di rilascio dell'algoritmo

Secondo Barry Schwartz, il SEO di RustyBrick, ha contattato la società su Twitter. Danny Sullivan gli ha scritto nello spirito di Google, facendoglielo sapere non appena MUM verrà lanciato.

A sua volta, la società ha annunciato sul suo blog che il prodotto potrebbe essere aggiunto nei prossimi mesi, anni. E anche se al momento ne stanno solo studiando le caratteristiche e il progetto è in una fase sperimentale, è comunque un percorso diretto verso il futuro! Ora il motore di ricerca comprenderà il linguaggio naturale e lo interpreterà come il cervello di una persona, in particolare utilizzando la multisensoriale e la multimodalità.

Nota: Google sta attualmente conducendo progetti pilota per comprendere meglio i tipi di richieste degli utenti. Ciò sarà utile per lo sviluppo del sistema MUM.

Google ha annunciato il suo nuovo progetto MUM al suo evento annuale per sviluppatori. L'argomento clamoroso è diventato una rivoluzione nel mondo dei motori di ricerca. La sua forza sta nel multilinguismo, nel multitasking e nella multimodalità che funziona a livello del cervello umano. Ora non verrà percepita solo la forma dei simboli, ma il suo contesto. Quindi, se Google può davvero leggere, ascoltare e vedere contenuti in 75 lingue e poi riconfezionarli in un nuovo formato e in un'altra lingua naturale per l'utente, come si rifletterà nella SEO?

Molto probabilmente, il suo lancio farà colpo nel mondo SEO, incomparabile con quello del 2019, quando BERT è stato reso pubblico. E se prima non è stata notata una forte influenza sulle prestazioni dei siti, allora, in questo caso, le query chiave potrebbero non essere prese in considerazione. Bene, almeno finora, non ci sono ancora dati su questo. Quindi, le query verranno inserite in linguaggio naturale, ma i risultati del motore di ricerca possono essere tradotti se necessario. Pertanto, gli utenti riceveranno le conoscenze più rilevanti utilizzando un'IA super potente e, allo stesso tempo, non ad alta intensità di risorse.

Cosa resta per gli specialisti SEO? Molto probabilmente aspettano notizie e, ovviamente, hanno testi ben scritti. Se sono facili da leggere e naturalmente ottimizzati, la mamma ti ringrazierà per questo. Non c'è ripieno di parole chiave per aumentare la valutazione, il pieno rispetto dei desideri degli utenti: questo è ciò a cui il sistema presterà attenzione ancora più da vicino. Inoltre, in attesa di una svolta, continua a migliorare il tuo prodotto, concentrati sulla creazione di preferenze per il marchio: ciò si rifletterà nella sua successiva promozione.