كيف تؤثر Google MUM على إستراتيجية تحسين محركات البحث الخاصة بك؟

هل تنفجر أيضًا في البكاء عندما لا تحصل على الاستجابات الصحيحة لعمليات البحث التي تجريها؟ لا يمكن أن يكون أنا فقط ، أليس كذلك؟ يمين؟

لحسن الحظ ، ليس لدينا هذه التجربة كثيرًا لأن عمليات بحث Google تتطور كل يوم. من مقدمة تحديثات المحتوى المفيدة إلى E-EAT إلى Google MUM الآن ، استغلت Google قلوبنا. مع توسع الذكاء الاصطناعي التوليدي ، كانت Google على وشك تحسين خوارزميات البحث الخاصة بها لتتويج "أفضل محرك بحث على الإطلاق".

لقد جلب الذكاء الاصطناعي التوليدي الكثير من الشركات تحت حزامه ، لكن Google ليست بعيدة عن السباق. لقد عزز أحدث تحديث لـ Google MUM (نموذج موحد متعدد المهام) من إمكانات البحث وملاءمة SERP ورحلات المستخدم المخصصة بطرق لا يمكن تصورها.

ما نوع محتوى الويب الذي سيروق لشخصية المستخدم؟ ما هو شعور المستخدم أثناء البحث عن مورد؟ يمكن للبنية ذاتية التطور لبرامج الذكاء الاصطناعي التوليدية في نموذج MUM التقاط كل هذا وأكثر.

تسعى MUM جاهدة لتغيير واجهة مستخدم Google (UI) وتقديم لوحة متماسكة من الموارد للجمهور الفضولي. على سبيل المثال ، أكد Prabhakar Raghavan ، نائب الرئيس الأول في Google ، أن Google MUM يمكنه الرد على أي شيء. طلبت من Google مقارنة وتباين التسلق بين جبل آدمز وجبل فوجي ، نظرًا لأنه قام بالفعل برحلات شاقة إلى جبل أدامز. لم تكتف Google بإرجاع قائمة الاختلافات أو أوجه التشابه ، ولكنها أضافت أيضًا روابط متجر إضافية لمعدات الرحلات وروابط الفيديو.

كتقنية ذكاء اصطناعي تمت ترقيتها ، يعمل تحديث MUM على تحسين وظائف نموذج BERT. كان السبب الرئيسي لبدء تشغيل MUM هو منح المستخدمين تجربة بحث بزاوية 360 درجة.

Google BERT مقابل Google MUM

بينما سيطرت كل من معماريات الشبكة العصبية على خوارزمية البحث ، فإن MUM لديها ميزة طفيفة على BERT.

BERT هو تحديث Google لعام 2019 يستخدم معالجة اللغة الطبيعية لحل استعلامات البحث. استنادًا إلى الشبكة العصبية للمحول ، يقوم هذا النموذج بتهيئة استعلامات البحث وترميزها لفهم القصد من وراءها. مع هذا التحديث ، يمكن لـ Google تخصيص الإجابات وتلخيص النص وتحديد الغرض من استعلامات البحث وفئاتها.

Google MUM هو تحديث 2021 مشتق من إطار عمل T5 (نص إلى نص) ، والذي يلبي بشكل خاص الاستعلامات الطويلة أو مجموعة من الاستعلامات المعقدة. إنه يلغي بيانات SERP ويسلط الضوء على عدد كبير من الموارد للوعي بالعلامة التجارية. تستخدم MUM بيانات ملفات تعريف الارتباط وبيانات دفق الويب وبيانات استعلام بحث المستخدم وبيانات الزحف لتصفية المحتوى من مواقع موثوقة.

تاريخ Google MUM

لقد قطعنا شوطًا طويلاً منذ الثمانينيات عندما تم إطلاق شبكة وكالة مشاريع الأبحاث المتقدمة ( ARPANET). اقتصر تبادل المعلومات على محطتين أو أكثر من محطات العمل ، حيث تم نقل البيانات عبر خوادم سلكية. للتوجيه السريع إلى عصر الإنترنت ، استخدمت Google الحوسبة المتطورة والحاويات بدون خادم لتخزين البيانات واستردادها وإرسالها من الخوادم. بمرور الوقت ، تغيرت الإستراتيجية التي تعاملت بها Google مع مستخدميها.

في السنوات التالية ، أصدرت Google العديد من التحديثات.

• تم إصدار تحديث Penguin في عام 2012. في ذلك الوقت ، كانت Google تحاول محاربة اللاعبين والبريد العشوائي على الويب. أعطى تحديث Penguin الأولوية لعناوين URL الأصلية وذات القبعة البيضاء على مواقع الويب العشوائية والنقابات.

• تمت برمجة Hummingbird لتفسير استفسارات اللغة الطبيعية وتحليل المشاعر وراء كلمات رئيسية معينة. يضع Hummingbird استعلامات البحث في سياقه ، ويضبط تخطيط SERP ، ويجعل العملية الإجمالية أكثر دقة.
  

• كان Rankbrain (2015) تحسينًا آخر لفهم اللغة الطبيعية يهدف إلى فهم الكلمات الرئيسية طويلة الذيل. الكلمات الرئيسية طويلة الذيل هي استعلامات بحث أولية قد تحتوي أو لا تحتوي على حجم بحث - فقد تربك زاحف Google. من خلال تضمين تقنيات الترميز ، واشتقاق الكلمات ، واكتشاف المشاعر ، جعلت Rankbrain SERP أكثر شمولاً وخالية من التحيز.
  
• تم إصدار التطابق العصبي في عام 2018. وقام بتفسير استعلامات البحث من خلال المعالجة المتقدمة للغة الطبيعية. ترى الشبكة العصبية ترتيب الكلمات في استعلام البحث وتقوم بتعيين معلمة "انتباه" إليه. أثناء تحميل نتائج البحث ، يتم عرض صفحات الويب المطابقة تمامًا.
• زادت آلية رد الفعل لـ BERT من استرجاع المعرفة من Google ، وتصفية المحتوى ، وتفسير اللغة. على الرغم من أنه مكّن محرك البحث من فهم معنى الكلمات الرئيسية ، إلا أنه لم يكن قادرًا على فك تشفير من كان الموضوع ضمن الكلمة الرئيسية.
• تم تصميم تحديث المحتوى المفيد ، الذي تم إصداره في عام 2022 ، لإعطاء الأولوية لوجود محتوى مفيد وموثوق على الويب. تم تقسيم استعلامات البحث إلى مجموعات من الملاحية والتجارية والمعلوماتية والمعاملات. عرض كل استعلام مجموعة من نتائج البحث المتماسكة بالإضافة إلى الصور ومقاطع الفيديو الإضافية.
• ظهرت E-EAT ، التي تُترجم إلى خبرة وخبرة وموثوقية وجدارة بالثقة ، في عام 2023. مع هذا الإطلاق الجديد ، اتجهت SERP نحو التقارير المنشورة ، والخبرة في الموضوع ، والمؤلفين الذين سادوا مجالات معرفتهم. أعطت Google مصداقية لصفحات الويب من خلال استضافة محتوى من خبراء سوق موثوقين.
• يجمع MUM بين ميزات تحديثات البحث السابقة في Google. الغرض الوحيد من آلية معالجة اللغة الطبيعية هذه هو تأجيج رحلة المشتري عبر الويب. باستخدام MUM ، يمكنك استكشاف الخيارات ومراجعة المنتجات وشرائها مباشرةً دون نقرات على الإعلانات أو زيارات للصفحة العضوية.

منهجية عمل Google MUM

يجمع Google MUM بين العديد من التقنيات لجعل بحث Google أكثر شمولية وسياقية. يعمل نموذج اللغة الكبير (LLM) خلف MUM بأكثر من 75 لغة. في البداية ، عملت خوارزمية بحث Google هذه على مفهوم أنظمة الاسترجاع. هذا يعني أن كلمة البحث الأساسية تمت مقارنتها بمجموعة من المفاتيح في قاعدة بيانات Google. إذا كان هناك تطابق ، فسيتم عرض قيمة المفتاح هذه.

الآن ، يستخدم Google MUM مطابقة نموذج التسلسل إلى التسلسل لتحسين معرفة المستخدم. عادة ، عندما يكون شخص ما عالقًا بين قرار شراء منتج أو خدمة ، فإن الدعوة إلى اتخاذ إجراء مفيدة. لكن نهج MUM الاستراتيجي يطرح عددًا كبيرًا من الصور ومقاطع الفيديو والموارد الإعلامية لهذا الاستعلام ويقدم أيضًا إجابات لأسئلة بديلة.

تنتج MUM SERP محسوبًا يحتوي على منظور بعيد المدى لاحتياجات المستخدم في الواجهة الرئيسية. يُعرف هذا أيضًا باسم "معالجة الاستعلام المتزامن". تقوم خوارزمية التعلم الآلي (ML) بتحويل الكلمات إلى متجهات ، وتنقل المعرفة إلى الخادم ، وتستجيب بمعلومات قيمة. باستخدام MUM ، يتم ترتيب المحتوى غير العضوي بشكل أسرع ، مما يؤدي إلى انخفاض معدلات النقر إلى الظهور (CTRs) ولكن المزيد من التفاعل مع المحتوى.

بشكل أساسي ، في مسار المبيعات ، يكافح العملاء لاتخاذ قرارات بين " التقييم " ومرحلة " الوعي ". تُستخدم مواقع الويب والمحتوى العضوي لتحويل تجارب الويب إلى مبيعات ، بينما تركز MUM على جلب مجموعة من الأصول الرقمية في شكل وسائط متعددة. يتم التعامل مع المستخدمين بأفضل ما يكون حتى يتمكنوا من " تقييم جميع الخيارات " قبل إبرام صفقة.

هل تتذكر iGoogle؟ كانت عبارة عن مجموعة مخصصة لصفحة Google الرئيسية المخصصة مع Ajax في 2005. من خلال تحليل سلوك الويب السابق ، قدمت رؤى غامرة في نافذة واحدة. شكل مفهوم iGoogle أساس Google MUM ، حيث تم ربط الفكرة بالذكاء الاصطناعي.

في الوقت الحالي ، لا يمكن لأحد التنبؤ بسلسلة الميزات التي ستجلبها Google MUM مع إصدارها. لا يزال يتم التحقق من صحتها للتأكد من دقتها. عند إطلاقه ، قد تمثل MUM ثلاثة مستويات رئيسية.

مستويات جوجل MUM

بالنسبة للأنظمة والخوادم وعمليات نقل البيانات المختلفة ، ستعمل MUM بدرجة معينة من الكفاءة. في الوقت الحالي ، تم تنفيذ ثلاثة مستويات موجودة بالفعل باستخدام Google MUM:

• التطوير قصير المدى: تستخدم MUM "نقل المعرفة" لتصفية مجموعة البيانات الخاصة بها وعرض النتائج بـ 75 لغة لمستخدمين مختلفين. يساعد الناس على الابتعاد عن الارتباك عندما يضطرون إلى تبسيط المعلومات الصعبة بلغتهم الأم.
• التطوير على المدى المتوسط: مع تحديث MUM متوسط ​​المستوى ، سيكون SERP مشهدًا متنوعًا لموارد المحتوى. من الصور إلى الدوارات إلى البودكاست للعلاقات العامة إلى المقالات الصوتية ، ستصبح SERP مزيجًا ومطابقة لأفضل أصول المعرفة.
• التطوير طويل المدى: ستقوم MUM ، على المدى الطويل ، بتخصيص SERP وفقًا للحالة الذهنية الحالية للمستخدم. وراء كل كلمة رئيسية طويلة الذيل ، يتم تعيين اتجاه معين. تهدف MUM إلى استخدام تحليل المشاعر وتخطيط الملاحظات لتحليل احتياجات المستخدم وإشراكهم لفترة طويلة.

هل تعرف؟ تمكنت MUM من سرد 800 نوع مختلف من لقاحات COVID-19 بأكثر من 50 لغة في غضون ثوانٍ. بعد اختبار النتائج ، تم استخدام هذه البيانات لتقديم معلومات عالية الجودة وحاسمة عن اللقاحات إلى مواقع مختلفة.

تغييرات البحث بعد Google MUM

حاليًا ، يُنظر إلى SERP على أنها تجربة واجهة "طول × عرض". تحتوي كل صفحة من صفحات نتائج محرك البحث على مقتطف مميز وطول من الروابط الزرقاء مع المحتوى الأكثر ملاءمة. ولكن مع MUM ، سيتم تشغيل مجموعة أحدث من الميزات التي ستجعل البحث أكثر استجابة ، وسهل الاستخدام ، ومتعة.

• عدسة Google : باستخدام Google Lens ، ستتمكن من تصنيف المكونات المختلفة للصورة باستخدام التعليقات التوضيحية المرئية وتراكبات النص. سيساعد ذلك في تحسين البحث بناءً على الصور التي تناسب احتياجات المستخدم بشكل أفضل.
• صور أكبر : ستتمكن من تكبير صور الشعارات أو صور المنتج لشركة معينة مباشرة على صفحة البحث الرئيسية. سيؤدي أيضًا إلى زيادة تعديل البكسل لصور URL.
• صقل ووسع : على غرار "الأشخاص الذين تم البحث عنهم أيضًا" ، ستعمل هذه الميزة على توسيع أفق أفكار المستخدم وإلهامه ورغباته من خلال منحهم إمكانية الوصول إلى المزيد من الموارد.
• أشياء يجب معرفتها: " أشياء يجب معرفتها" مثل قسم التوصيات على Google. ستتغير الإجابة على الاستفسارات بعبارة "يسأل الأشخاص أيضًا" إلى "أشياء يجب معرفتها". ستكون الميزة قادرة على توجيه المستخدمين إلى رحلات ومنتجات مختلفة تمامًا للمشتري.

فوائد Google MUM

ستكون خوارزمية MUM نقطة تحول لعشاق تحسين محركات البحث (SEO). في المستقبل ، سيتم توجيه الكثير من تقنيات استجابة Google بواسطة MUM. لن يفيد هذا فرق الويب فحسب ، بل أيضًا الجماهير.

• تحليل الفيديو: سيضع إصدار Google MUM تركيزًا خاصًا على تسويق الفيديو والإنتاج المرئي. ستقوم الآلية الجديدة بفحص محتوى الفيديو واستخراج الطوابع الزمنية وتطبيق هذه البيانات لتخصيص اقتراحات الفيديو. أثناء البحث عن مقطع فيديو معين ، سيحصل المستخدمون على نتائج فيديو مباشرة وروابط فيديو وثيقة الصلة.

• المقتطف المميز من Google : كمقياس طويل الأمد لتحسين محركات البحث ، ستظهر المقتطفات المميزة بتنسيق مختلف باستخدام Google MUM. يمكن أن يكون هناك مقتطفات مميزة متعددة لجماهير مختلفة. قد تهدف MUM أيضًا إلى تقليل التصاريح المدفوعة أو التي ترعاها بنسبة 40٪ .
• SERP غير العضوي: بعد إصدار MUM ، لن تكون المدونات والمقالات ذات مصداقية كافية لترتيب أعلى في SERP. المواقع الأخرى التي توفر معلومات 360 * ، بما في ذلك الصور والكلمات الرئيسية البديلة ومقاطع الفيديو لكلمة رئيسية معينة ، ستحتل مرتبة أعلى في نتائج البحث. تتبع بعض المنتديات مثل Reddit و Quora هذه التقنية بالفعل للحصول على ترتيب أعلى وإشراك المجتمعات الكبيرة بمحتواها.
• متعدد اللغات: تم تخصيص نموذج MUM لترجمة المدخلات والمخرجات إلى 75 لغة. من خلال استخدام أفضل ممارسات البرمجة اللغوية العصبية وتصحيح الجمل والدلالات والفهم النحوي لهذه اللغات ، تهدف MUM إلى توسيع نطاق وصولها. شجعت حركة MUM متعددة اللغات العديد من الشركات على إنشاء مواقع ويب متعددة اللغات لتصبح جزءًا من الرحلات اليومية لمختلف الأشخاص في جميع أنحاء العالم.
• مرئيات مكبرة: باستخدام Google MUM ، يمكنك تكبير الصور والرسوم البيانية. سيساعد ارتداء عدسات Google في تكبير صور الويب ودراسة الميزات والاطلاع على منتج من جميع الزوايا. ليس ذلك فحسب ، يمكنك الوصول إلى مراجعات العملاء والتعرف على أفضل الممارسات وزيادة الوعي بالعلامة التجارية .

قيود Google MUM

صعدت MUM من تقلب عمليات البحث على الويب وتصفح الإنترنت. ولكن مع كل تحديث جديد مليء بالميزات تأتي أخطاء وقيود لا مفر منها.

• استهزاء المحتوى العضوي: يتطلب تحديث MUM أن تستثمر الشركات في الإعلان والوسائط أكثر من تسويق المحتوى العضوي. قد يكون لذلك تأثير سلبي على مالكي المشروع ومسوقي المحتوى.
• طبيعة غير مفهومة: مع MUM ، يكون الكثير من أصول المحتوى مرئية للمستخدم ، وربما تعرض بعض الموارد الخارقة. يحتاج المستخدمون إلى أن يضعوا في اعتبارهم ما يريدون ويجب عليهم هيكلة استعلامات البحث الخاصة بهم وفقًا لذلك. إذا ارتكبوا أخطاء أو كتبوا بسرعة كبيرة ، فقد لا تتمكن خوارزمية الذكاء الاصطناعي من فك شفرة الهدف الكامن وراء استعلام المستخدم وعرض نتائج غير واقعية.
• مضاعفات تحسين محركات البحث: بعد إطلاق BERT ، أصبح من الصعب جدًا اختراق تحسين محركات البحث. سيضع تحديث MUM مزيدًا من الضغط على مسوقي تحسين محركات البحث لزيادة معرفتهم التقنية. سيبقى الإجماع على تحسين محركات البحث التقليدية ، ولكن المزيد من قواعد تحسين محركات البحث الجديدة ستجعل Google "وسطًا فوضويًا".
• النتائج غير الأخلاقية: يجب على المستخدمين أن يكونوا على دراية بما يريدون ويجب عليهم هيكلة استعلام البحث الخاص بهم وفقًا لذلك. في حالة كتابته على عجل ، قد لا تتمكن خوارزمية الذكاء الاصطناعي من فك شفرة الهدف الكامن وراء استعلام المستخدم وعرض نتائج غير واقعية.

MUM ليس أول سباق سريع للذكاء الاصطناعي من Google. لسنوات ، دفع سوندار بيتشاي ، الرئيس التنفيذي لشركة Google ، إلى دفع مظروف الذكاء الاصطناعي التوليدي وحجم إمكانياته. تهدف Google إلى ضخ التنوع والمساواة والشمول المبادئ التوجيهية داخل MUM من خلال الذكاء الاصطناعي.

هل ستختلف MUM عن تحديثات Google AI الأخرى؟

يمكن تصنيف MUM على أنه معلم الذكاء الاصطناعي الكبير التالي. يتم إحداث ثورة في الطريقة التقليدية لمعالجة المعلومات وإيجاد أفضل خيار لاحتياجاتك. قريبًا ، سيتمكن المستخدمون من محاكاة الموضوعات ذات الصلة للاستعلام الأساسي افتراضيًا. سيؤدي العثور على محتوى عالي الجودة في مكان واحد إلى تقليل الإحباط ووقت استهلاك الويب. هذا ما تسعى إليه الشبكة وراء MUM.

تميل تحديثات التعلم الآلي السابقة نحو تثبيت تجربة البحث ، وتجنب الأخطاء ، واكتشاف روابط القبعة السوداء والمحتوى المسروق على الويب. في اثنين من التحديثات اللاحقة ، عززت Google آلية "النية". باستخدام ML المتقدم ، قام بتعيين لغة استعلام البحث مع معالجات NLP الأساسية لتلبية نية المستخدم وجعل Google أكثر موثوقية كمحرك.

ركزت تحديثات الذكاء الاصطناعي السابقة مثل المطابقة العصبية و Hummingbird و RankBrain و BERT على تحسين محركات البحث الفنية ومحاذاة البيانات المنظمة . لقد وفروا مساحة للمحتوى العضوي والمحتوى المكتوب من قبل الخبراء. ولكن مع الذكاء الاصطناعي التوليدي ، ينتقل التركيز إلى ما هو أفضل للمستخدم ليراه ، بغض النظر عن كونه عضويًا أو مدعومًا. تهدف Google إلى تحقيق ما لا يمكن تصوره من خلال تحويل SERP إلى شبكة اجتماعية ومجتمعية موزعة. باستخدام تقنية تحسين محركات البحث المتعمقة هذه ، سيتعرض المستخدمون للاتجاهات والأخبار الحديثة في الصناعة المعينة التي يبحثون عنها.

لن تقلل Google جهود البحث فحسب ، بل ستوفر أيضًا ثروة من المعلومات باستخدام الذكاء الاصطناعي.

"سيؤثر الذكاء الاصطناعي على كل منتج في كل شركة. على سبيل المثال ، إذا كنت تفكر في حوالي 5 إلى 10 سنوات من الآن ، فسيكون لديك متعاون مع الذكاء الاصطناعي. لنفترض أن لديك مئات الأشياء التي يمكنك القيام بها ، فقد يقول ، "هذه هي أخطر الحالات التي تحتاج إلى النظر في البداية."

سوندار بيتشاي
الرئيس التنفيذي لشركة Google Inc.

تأثير Google MUM على تحسين محركات البحث

والخبر السار لمسوقي تحسين محركات البحث هو أنه يمكنهم متابعة تحليلهم الحالي لكيفية تحسين ترتيب مواقع الويب الخاصة بهم على Google. لا يزال الناس يناقشون ما إذا كانت MUM ستكون عامل تصنيف لمحرك البحث أو مجرد جسر لتشتيت البيانات.

للتنافس مع تحديث MUM ، تحتاج العلامات التجارية إلى تعزيز استراتيجيات الوسائط العضوية والمكتسبة. على الرغم من أن الوسائط المدفوعة لا تقدم دائمًا تكلفة النقرة ، فإن البحث العضوي وتحسين محركات البحث سيساعدان العلامات التجارية على البقاء في الصدارة. حتى إذا تأثرت حصة عادلة من SERP بـ MUM ، فستظل الصفحات الأعلى تصنيفًا والمقتطفات المميزة مفضلة.

يجب أن تبدأ العلامات التجارية في أخذ استراتيجيات تحسين محركات البحث على الصفحة بجدية أكبر. ليس فقط لترتيب أعلى ولكن لتحديد الجمهور المستهدف ونقل المعرفة. إن التفكير في حزم الصور وتصميمها ، وإنشاء مقاطع فيديو تمهيدية ، وبناء الوعي سيساعد العلامات التجارية في التغلب على العاصفة الرعدية.

مع MUM ، ستلعب إستراتيجيات تحسين محركات البحث التي ظهرت حديثًا. أقسام الأشياء التي يجب معرفتها ، والبحث بالفيديو ، والبحث المرئي ، والتكبير ، والبحث الصوتي ستقلل من ملل المستخدم من خلال إعطائهم جميع الإجابات في مكان واحد. في الوقت نفسه ، إنها ليست آلية أسئلة وأجوبة. تهدف Google إلى إنشاء شبكة من الأشخاص المتشابهين في التفكير من أجل "التحول إلى الذكاء".

"أمي" تعرف كل شيء.

MUM هو محيط من المعرفة والمعلومات وفهم المشاعر. إنها بداية حقبة جديدة للبحث على الويب. لن يكون هناك شيء معقد للغاية على الويب أو في الحياة الواقعية مع MUM. قادتنا هذه التقنية النظرية الجديدة للتعلم الآلي إلى مسار رقمي جديد.

تعرف على كيفية تخصيص احتياجات جمهورك من خلال تخصيص الويب .