Google MUM: o que é e como pode impactar o SEO

O Google MUM ou Multitask Unified Model é uma nova tecnologia para responder a perguntas complexas que não têm respostas diretas. Ele foi introduzido apenas algumas semanas atrás e já criou uma agitação nos círculos de SEO. Ainda não foi confirmado se o mecanismo de pesquisa usa esse algoritmo, caso contrário, quando será implementado e como isso afetará a classificação SERP.

Semelhante ao BERT, ele é construído em uma arquitetura de transformador, mas obter respostas detalhadas para consultas complexas é muito mais fácil aqui. O Google usa um exemplo de preparação para escalar o Monte Fuji no próximo outono. Para entender o que esperar ou qual equipamento escolher, a complexidade das rotas e as flutuações de temperatura, você terá que realizar uma série de pesquisas criteriosas. Nesta consulta, a resposta a priori não pode ser inequívoca, mas, pelo contrário, é detalhada e considera muitos fatores. Claro, este exemplo é universal - todos os dias, os usuários lidam com encontrar respostas para problemas complexos enquanto realizam uma média de 8 consultas para resolver cada um deles. A tecnologia MUM foi projetada para ajudar com essas complexidades e reduzir o número de pesquisas. Além disso, é 1000 vezes mais poderoso que o BERT!

Neste artigo, discutiremos os recursos do milagre tecnológico MUM e veremos seu impacto no SEO.

O que é MUM

Como o Google MUM funciona?

Como o Google MUM pode afetar o SEO

• Eliminando as barreiras linguísticas

• Compreensão simultânea de várias tarefas

• Geração de idioma

• Multimodalidade

• A ética do Google em relação às suas invenções

• Data de lançamento do algoritmo

Conclusão

O Google MUM é um algoritmo que ajuda a resolver consultas complexas: ele entende 75 idiomas diferentes e pode gerá-los. Incrivelmente, ao contrário do BERT, ele executa simultaneamente muitas tarefas e desenvolve uma compreensão completa das informações. Curiosamente, o MUM é multimodal - ele verifica dados não apenas de texto, mas também de imagens. Prevê-se que o número de modalidades se expanda para arquivos de vídeo e áudio no futuro.

Vamos voltar ao exemplo de escalar o Monte Fuji no outono. A resposta, neste caso, consistirá em várias etapas. Se estamos falando de caminhadas, provavelmente a preparação para elas pode incluir treinamento físico e a seleção de equipamentos adequados. Como o outono é uma estação tempestuosa, uma jaqueta impermeável é indispensável. Além disso, o algoritmo pode mostrar os subtópicos recomendados revelados em vídeos, fotos ou artigos: por exemplo, os melhores exercícios ou roupas de primeira.

Até o momento, nenhum artigo de pesquisa ou patente descreve o algoritmo do Google. Também não existe uma marca registrada chamada MUM. Apesar disso, apenas alguns estudos discutem tais problemas de busca que podem ser resolvidos usando a tecnologia multitarefa. Considere-os!

O explorador do Google, Donald Metzler, anunciou um artigo explicando que os algoritmos de busca do Google devem adotar uma maneira recém-descoberta de fornecer decisões detalhadas para questões emaranhadas. O processo de recuperação de informações é a espinha dorsal de todos os mecanismos de pesquisa modernos, mas sites de indexação e classificação não são totalmente adequados para essas tarefas. Todos os motores de busca usam o reconhecimento de palavras-chave conjunção e semântica para criar uma lista preliminar de candidatos para os resultados da pesquisa. Em seguida, ele passa por um ou mais padrões de reclassificação, que provavelmente devem ser aprendizado para classificação baseado em rede neural.

De acordo com Metzler, tal procedimento remove o componente do algoritmo responsável por encontrar o índice: ele é projetado para combinar e substituir elementos de indexação, recuperação e classificação em um Modelo Unificado. Ele criptografa as informações mantidas em um corpus. Para entender do que se trata, considere a seguinte captura de tela do artigo: ela mostra a diferença entre o convencional retrieve-then-rank e o Single Model.

Há aparentes coincidências no lançamento deste estudo, anunciado em maio deste ano, descrevendo a importância de uma representação única no mundo moderno e o lançamento de um algoritmo inovador do Google chamado MUM.

Curiosamente, em dezembro de 2020, outro estudo foi publicado, informando detalhes gerais sobre Multitask Mixture of Sequential Experts for User Activity Streams ou MoSE. Embora os nomes MoSE e MUM sejam semelhantes, algumas sobreposições com o avanço do MUM também são observadas aqui. Adivinha quem é o criador desta obra! Ainda o mesmo Donald Metzler. Um artigo considera o aprendizado multitarefa neural que utiliza o histórico de varredura e navegação para criar padrões poderosos de varredura em vários estágios. O algoritmo estuda cliques sucessivos do mouse e varredura de informações para simular encontrar respostas relevantes para perguntas específicas. Vale ressaltar que o MoSe modela o comportamento do pesquisador utilizando Long Short-Term Memory (LSTM) e não uma solicitação e contexto - o curso das ações realizadas na rede deixa claro qual resposta será satisfatória. Além disso, neste documento, há uma menção a um tipo de algoritmo otimizado para realizar pesquisa de vídeo com base em três previsões:

• o que as pessoas querem ver;
• o que irá satisfazer um pedido;
• quais materiais obtêm mais engajamento.

MoSe está principalmente interessado em uma variedade de tipos de dados. Se considerarmos esse recurso no contexto do MUM, podemos entender quais ações o rastreador está realizando para descobrir as opções apropriadas. Nesse caso, os fluxos de atividade do cliente de vários sites são modelados e sua interação é determinada. Além disso, o MoSE pode prever pesquisas e comportamento de clientes seriais como representações óbvias, reduzindo subsequentemente o número de consultas de pesquisa realizadas (8) e respondendo melhor a problemas complicados.

Quanto menos recursos computacionais forem necessários para a operação do programa algorítmico, mais potente ele poderá ser, dando-lhe mais oportunidades de dimensionamento. Aqui está a decisão para a afirmação de que o MUM é 1000 vezes mais forte que o BERT. O MoSE fornece um equilíbrio entre o valor mínimo do recurso e a qualidade da varredura. Os inventores provaram isso experimentalmente: testaram uma arquitetura de algoritmo e a compararam com sete alternativas. Usando o Gmail como exemplo, eles demonstraram a flexibilidade e eficiência do sistema.

Nota: a intensidade de recursos do famoso Pinguim até 2016 permitia que ele fosse lançado apenas algumas vezes por ano! Em breve poderia operar em tempo real com um custo mínimo.

O algoritmo é robusto a diferentes níveis de economia de ativos: quando 80% é necessário, economiza cerca de 8% a mais de cliques. Isso facilita o retreinamento e oferece grande versatilidade.

Como BERT, o MUM é projetado na arquitetura Transformer. O MoSE não usa, mas pode ser expandido em breve (aqui, você pode usar outros módulos, por exemplo, LSTM, GRU). Isso indica essencialmente que o MoSE pode ser um componente do MUM.

O Google libera muitas patentes de algoritmos todos os anos, mas isso não se aplica ao MoSE. Se outros estudos são erros observados, então aqui, é mais provável a realização do sistema sem o dispêndio essencial de ativos.

Resumo

MUM é uma tecnologia de Inteligência Artificial (IA). Sua contraparte, MoSE, é apresentada como Machine Intelligence (MI). Provavelmente não há diferença entre eles - na base de conhecimento da corporação, os dados de IA são classificados como MI. Claro, não há como dizer se o mecanismo MoSE está implementado definitivamente no MUM. Apesar disso, eles são muito parecidos. Embora o cenário em que ambos os sistemas não estejam interligados também seja bastante aceitável. Curiosamente, MoSE é uma regra algorítmica muito bem-sucedida que pode ser ampliada com Transformers.

Mas não importa como a história desses algoritmos se desenvolva, o mais importante é entender como eles afetarão ainda mais a pesquisa.

Os especialistas em SEO devem se adaptar sempre que um mecanismo de pesquisa altera seus algoritmos. Alguns anos atrás, quando o BERT foi introduzido, não houve impacto significativo no desempenho do site. No entanto, o surgimento de uma IA superpoderosa irá afetá-lo de qualquer maneira. Descrever uma consulta de pesquisa em linguagem simples e natural exigirá que os sites ajam de maneira semelhante. Vamos dar uma olhada no possível impacto do algoritmo do Google no SEO.

Eliminando as barreiras linguísticas

O idioma se torna um obstáculo para muitos usuários, por exemplo, quando se trata de sites que não estão adaptados ao multilinguismo. Nesse caso, o algoritmo pode quebrar esses limites. Ele pode estudar recursos escritos em 75 idiomas e pesquisar informações relevantes sobre eles, mesmo que você tenha inserido um termo de pesquisa em outro idioma! Bem, por exemplo, você está procurando informações sobre o mesmo Monte Fuji. O mecanismo de pesquisa encontra resultados, mas em japonês, que você não conhece. O MUM converterá o conhecimento desses sites para o seu idioma preferido, permitindo respostas estendidas (onde você pode desfrutar das melhores paisagens, quais lojas de souvenirs populares você pode visitar etc.). Ou seja, qualquer informação será traduzida dependendo da região de onde a busca for feita.

Compreensão simultânea de várias tarefas

Essa abordagem permite que você entenda melhor a consulta: existem duas montanhas, Adams e Fuji. Suponha que você tenha escalado o primeiro e esteja procurando informações sobre como escalar outro na época do outono. Nesse caso, o algoritmo pode analisar as diferenças na geologia sem considerar a fauna e a flora. Além disso, para que a caminhada seja bem-sucedida, é necessária uma excelente preparação física, incluindo treinamento. Mas se estamos falando de outono, vale a pena procurar uma roupa.

Geração de idioma

Você já ouviu alguma coisa sobre GPT-3? É um conversor de linguagem capaz de gerar texto humano. Sua qualidade é tão alta que é bastante difícil distinguir do real: isso causa muita preocupação entre os pesquisadores. Alguns até consideram perigoso, enquanto outros, ao contrário, tendem a pensar que isso é um milagre dos milagres, a criação mais incrível já produzida pelo homem. Então, comparando este sistema com o MUM, o último tem todas as chances de ganhar leads. Para começar, vale entender como a forma dos símbolos linguísticos está relacionada à sua representação empírica. Um modelo dentro de um computador pode "entender" as formas dos caracteres, mas não seu significado (como uma pessoa o percebe). A corporação está tentando reduzir o viés na pesquisa e reduzir a pegada de carbono com cada invenção.

Multimodalidade

Essa é uma enorme vantagem da tecnologia MUM em comparação com o GPT-3 e o LaMDA. O fato é que o sistema pode entender as informações em diferentes formatos: por exemplo, a partir de fotos, vídeos e textos. Então, em seu blog, Pandu Nayak descreveu um caso ao fotografar seus sapatos, você pode obter a resposta para a pergunta: “Posso ir à Montanha Fuji usando eles?” Como resultado, uma foto será vinculada à solicitação de texto e você será direcionado para um blog com uma lista de botas e outros equipamentos recomendados. Afinal, é conveniente!

A importância desse aspecto é melhor ilustrada pela comparação com o funcionamento do cérebro humano. É assim que entendemos todo o esplendor do mundo graças à natureza multissensorial: visão, audição, tato, etc. O cérebro interpreta a experiência combinada em uma única visão da realidade.

A maioria dos eventos e até mesmo objetos carregam informações muito diferentes. Imagine um limão: você conhece seu sabor e cheiro, tem uma forma oval e uma estrutura porosa. As informações eletromagnéticas, mecânicas e químicas podem ser transmitidas da mesma maneira. O multissensor cerebral permite avaliar a multimodalidade. Como tudo está interligado!

O MUM será o primeiro algoritmo exclusivo a avaliar e combinar dados como um humano em termos de IA. Falaremos mais sobre a ética desse fenômeno.

Assim, o SEO pode se tornar desnecessário e obsoleto porque as regras do jogo vão mudar. Desde o início do Google, ele vem tentando criar o mecanismo de pesquisa perfeito que pode processar consultas naturalmente. Quando o BERT apareceu em 2019, foi descrito que poderia reproduzir erroneamente as respostas sem entender adequadamente as perguntas.

Nota: a propósito, uma das razões para isso é a entrada da estrutura “keyword-ese”.

Naturalmente, um buscador assume um estilo único de comunicação, diferente do diálogo entre as pessoas. Claro, devemos prestar homenagem ao BERT porque ele subiu para um nível totalmente novo para interpretar frases-chave. Para que esse processo ocorra adequadamente, muitos utilizam o verificador SpySERP, que pode rastrear palavras-chave. Até que o MUM seja implementado, não há outra maneira de otimizar a pesquisa de usuários a não ser usando SEO. O BERT também reduziu a influência das palavras-chave no ranking do site - ele se preocupa que a solicitação do usuário corresponda a informações relevantes, independentemente dos termos exatos.

Devemos esperar uma revolução nos motores de busca, sem excluir o fato de que o SEO se tornará obsoleto. O algoritmo se transformará em uma espécie de assistente pessoal que fará todo o trabalho para você. Por que os usuários tentariam corresponder a cada palavra na barra de pesquisa quando podem executar uma consulta de linguagem natural com base no dialeto? Talvez a importância das palavras-chave não seja tão alta quanto hoje, mas elas ainda preencherão o conteúdo.

Nota: o MUM não deve preencher o texto com termos, e a ideia de otimização de conteúdo está ausente. Se alguém decidir enganar o mecanismo de pesquisa, ele estará fadado ao fracasso. As páginas feitas para rastreadores deixarão de existir.

A ética do Google em relação às suas invenções

A corporação realiza uma pesquisa minuciosa antes de lançar qualquer produto no mercado. Testar cada atualização do mecanismo de pesquisa por avaliadores humanos é fundamental para fornecer resultados relevantes para seus futuros usuários. Por exemplo, algumas recomendações ajudam você a entender a qualidade dos resultados dos algoritmos.

Assim como o BERT, o MUM também terá que passar por um processo de avaliação. A empresa está comprometida em procurar padrões que possam indicar viés no aprendizado de máquina.

Como você sabe, grandes redes neurais exigem um enorme poder de computação para serem treinadas. O Google está comprometido em reduzir a pegada de carbono de sistemas como o MUM. Isso melhorará significativamente a experiência de pesquisa.

Data de lançamento do algoritmo

De acordo com Barry Schwartz, o SEO da RustyBrick, ele entrou em contato com a corporação no Twitter. Danny Sullivan escreveu para ele no espírito do Google, informando-o assim que o MUM for lançado.

Por sua vez, a empresa anunciou em seu blog que o produto poderá ser adicionado nos próximos meses, anos. E embora no momento estejam apenas estudando suas características e o projeto esteja em fase experimental, ainda é um caminho direto para o futuro! Agora, o mecanismo de busca entenderá a fala natural e a interpretará como o cérebro de uma pessoa, ou seja, usando multissensorial e multimodalidade.

Observação: o Google está conduzindo projetos-piloto para entender melhor os tipos de solicitações dos usuários. Isso será útil para desenvolver o sistema MUM.

O Google anunciou seu novo projeto MUM em seu evento anual de desenvolvedores. O tema sensacional tornou-se uma revolução no mundo dos motores de busca. Sua força está no multilinguismo, multitarefa e multimodalidade que funciona no nível do cérebro humano. Agora não apenas a forma dos símbolos será percebida, mas seu contexto. Então, se o Google pode realmente ler, ouvir e ver conteúdo em 75 idiomas e depois reembalá-lo em um novo formato e em outro idioma que seja natural para o usuário, como isso se refletirá no SEO?

Muito provavelmente, seu lançamento causará um impacto no mundo do SEO, incomparável com o de 2019, quando o BERT foi divulgado. E se uma forte influência no desempenho dos sites não foi percebida antes, nesse caso, as principais consultas podem não ser levadas em consideração. Bem, pelo menos até agora, não há dados sobre isso ainda. Assim, as consultas serão inseridas em linguagem natural, mas os resultados do mecanismo de pesquisa podem ser traduzidos, se necessário. Assim, os usuários receberão o conhecimento mais relevante usando IA superpoderosa e, ao mesmo tempo, não intensiva em recursos.

O que resta para os especialistas em SEO? O mais provável é esperar por novidades e, claro, ter textos bem escritos. Se forem fáceis de ler e naturalmente otimizados, o MUM agradecerá por isso. Não há preenchimento de palavras-chave para aumentar a classificação, total conformidade com os desejos dos usuários - é isso que o sistema prestará atenção ainda mais de perto. Além disso, enquanto espera por um avanço, continue a melhorar seu produto, concentre-se na construção da preferência da marca - isso se refletirá em sua promoção subsequente.