Comment Google MUM impacte-t-il votre stratégie SEO ?

Fondez-vous également en larmes lorsque vous n'obtenez pas les bonnes réponses à vos recherches ? Ça ne peut pas être que moi, n'est-ce pas ? Droite?

Heureusement, nous n'avons pas cette expérience si souvent car les opérations de recherche de Google évoluent chaque jour. De l'introduction de mises à jour de contenu utiles à E-EAT à maintenant Google MUM, Google a puisé dans nos cœurs. Alors que l'IA générative se développe, Google est sur le point d'affiner ses algorithmes de recherche pour endosser la couronne de "meilleur moteur de recherche de tous les temps".

L'IA générative a attiré de nombreuses entreprises à son actif, mais Google n'est pas loin derrière la course. La dernière mise à jour de Google MUM (modèle unifié multitâche) a amélioré les capacités de recherche, la pertinence SERP et les parcours utilisateur personnalisés d'une manière inimaginable.

Quel type de contenu Web plaira à quel utilisateur ? Quel est le sentiment de l'utilisateur lors de la recherche d'une ressource ? L'architecture auto-évolutive du logiciel d'IA générative dans le modèle MUM peut capturer tout cela et bien plus encore.

MUM s'efforce de modifier l'interface utilisateur (UI) de Google et d'apporter une palette cohérente de ressources au public curieux. Par exemple, Prabhakar Raghavan , vice-président senior de Google, a affirmé que Google MUM peut répondre à n'importe quoi. Il a demandé à Google de comparer et de mettre en contraste l'ascension du mont Adams et du mont Fuji, étant donné qu'il a déjà parcouru le mont Addams. Non seulement Google a renvoyé la liste des différences ou des similitudes, mais il a également ajouté des liens de magasin supplémentaires pour l'équipement de randonnée et des liens vidéo.

En tant que technologie d'IA améliorée, la mise à jour MUM améliore la fonctionnalité du modèle BERT. La principale raison du lancement de MUM était d'offrir aux utilisateurs une expérience de recherche à 360°.

Google BERT contre Google MUM

Alors que les deux architectures de réseau neuronal ont dominé l'algorithme de recherche, MUM a un léger avantage sur BERT.

BERT est une mise à jour Google de 2019 qui utilise le traitement du langage naturel pour résoudre les requêtes de recherche. Basé sur un réseau de neurones transformateurs, ce modèle contextualise et encode les requêtes de recherche pour comprendre l'intention qui les sous-tend. Avec cette mise à jour, Google peut personnaliser les réponses, résumer le texte et définir l'intention et les catégories des requêtes de recherche.

Google MUM est une mise à jour de 2021 dérivée d'un framework T5 (text-to-text), répondant spécifiquement aux requêtes à longue traîne ou à une combinaison de requêtes complexes. Il désencombre les données SERP et met en évidence une multitude de ressources pour la notoriété de la marque. MUM utilise des données de cookies, des données de flux Web, des données de requête de recherche d'utilisateurs et des données d'exploration pour filtrer le contenu des sites fiables.

Histoire de Google MUM

Nous avons parcouru un long chemin depuis les années 1980 lorsque l' Advanced Research Projects Agency Network ( ARPANET) a été lancé. L'échange d'informations était limité à deux postes de travail ou plus, car les données étaient transmises sur des serveurs câblés. Avance rapide vers l'ère d'Internet, Google a utilisé l'informatique de pointe et la conteneurisation sans serveur pour stocker, récupérer et envoyer des données à partir de serveurs. Au fil du temps, la stratégie par laquelle Google traitait ses utilisateurs a changé.

Au cours des années suivantes, Google a publié plusieurs mises à jour.

• La mise à jour Penguin a été publiée en 2012. À l'époque, Google essayait de lutter contre les joueurs et le spam Web. La mise à jour de Penguin a donné la priorité aux URL authentiques et whitehat sur les sites Web de spam et les syndicats.

• Hummingbird a été programmé pour interpréter les requêtes en langage naturel et analyser le sentiment derrière des mots-clés particuliers. Hummingbird contextualise les requêtes de recherche, ajuste la disposition SERP et rend le processus global plus précis.
  

• Rankbrain (2015) était une autre amélioration de la compréhension du langage naturel visant à comprendre les mots-clés à longue traîne. Les mots-clés à longue traine sont des requêtes de recherche brutes qui peuvent ou non avoir un volume de recherche – elles peuvent perturber le robot d'exploration Google. En incluant des techniques de tokenisation, de recherche de mots et de détection d'émotions, Rankbrain a rendu le SERP plus inclusif et sans biais.
  
• La correspondance neuronale a été publiée en 2018. Elle interprétait les requêtes de recherche grâce à un traitement avancé du langage naturel. Le réseau neuronal voit l'ordre des mots d'une requête de recherche et lui attribue un paramètre "attention". Lors du chargement des résultats de recherche, les pages Web qui correspondent exactement sont affichées.
• Le mécanisme réactif de BERT a augmenté la récupération des connaissances, le filtrage de contenu et l'interprétation linguistique de Google. Bien qu'il ait permis au moteur de recherche de comprendre la signification des mots-clés, il n'a pas été en mesure de déchiffrer qui était le sujet dans le mot-clé.
• La mise à jour du contenu utile , publiée en 2022, a été conçue pour donner la priorité à la présence de contenu utile et faisant autorité sur le Web. Les requêtes de recherche ont été divisées en catégories : navigation, commercial, informationnel et transactionnel. Chaque requête renvoyait un ensemble de résultats de recherche cohérents ainsi que des images et des vidéos supplémentaires.
• E-EAT , qui se traduit par l'expérience, l'expertise, l'autorité et la fiabilité, est sorti en 2023. Avec ce nouveau lancement, le SERP s'est penché vers les résumés publiés, l'expertise en la matière et les auteurs qui ont régné dans leurs domaines de connaissance. Google a donné de la crédibilité aux pages Web en hébergeant du contenu provenant d'experts de confiance du marché.
• MUM combine les fonctionnalités des mises à jour de recherche précédentes de Google. Le seul but de ce mécanisme de traitement du langage naturel est d'alimenter le parcours de l'acheteur sur le Web. Avec MUM, vous pouvez explorer les options, évaluer les produits et les acheter directement sans clics sur les publicités ni visites de pages organiques.

Méthodologie de travail de Google MUM

Google MUM combine plusieurs technologies pour rendre la recherche Google plus holistique et contextuelle. Le grand modèle linguistique (LLM) derrière MUM fonctionne dans plus de 75 langues. Initialement, cet algorithme de recherche Google fonctionnait sur le concept de systèmes de récupération. Cela signifie que le mot clé de recherche a été comparé à un ensemble de clés dans la base de données Google. S'il y avait une correspondance, cette valeur de la clé était affichée.

Désormais, Google MUM utilise la correspondance de modèles de séquence à séquence pour améliorer les connaissances de l'utilisateur. Habituellement, lorsqu'une personne est coincée entre une décision d'achat d'un produit ou d'un service, un appel à l'action chaleureux aide. Mais l'approche stratégique de MUM propose une tonne d'images, de vidéos et de ressources médiatiques pour cette requête et présente également des réponses à d'autres questions.

MUM produit un SERP calculé qui contient une perspective étendue des besoins des utilisateurs dans l'interface principale. Ceci est également connu sous le nom de "traitement simultané des requêtes". L'algorithme d'apprentissage automatique (ML) convertit les mots en vecteurs, transfère les connaissances au serveur et répond avec des informations précieuses. Avec MUM, le contenu non organique se classe plus rapidement, ce qui se traduit par des taux de clics (CTR) plus faibles mais plus d'engagement de contenu.

Essentiellement, dans un entonnoir de vente, les clients ont du mal à prendre des décisions entre l'étape « évaluation » et la « prise de conscience ». Les sites Web et le contenu organiques sont utilisés pour convertir les expériences Web en ventes, tandis que MUM se concentre sur l'apport d'un ensemble d'actifs numériques sous forme de multimédia. Les utilisateurs sont traités avec les meilleurs des meilleurs afin qu'ils " évaluent toutes les options " avant de conclure un accord.

Vous souvenez-vous d'iGoogle ? Il s'agissait d'un ensemble personnalisé de page d'accueil Google personnalisé avec Ajax en 2005. En analysant le comportement Web précédent, il offrait des informations immersives dans une seule fenêtre. Le concept d'iGoogle a constitué la base de Google MUM, où l'idée a été câblée avec l'IA.

Actuellement, personne ne peut prédire la gamme de fonctionnalités que Google MUM apportera avec sa sortie. Il est toujours en cours de validation croisée pour sa précision. Une fois lancé, MUM pourrait représenter trois niveaux principaux.

Niveaux de Google MUM

Pour différents systèmes, serveurs et transferts de données, MUM fonctionnera avec un certain degré d'efficacité. Pour l'instant, trois niveaux existants ont déjà été implémentés à l'aide de Google MUM :

• Développement à court terme : MUM utilise le "transfert de connaissances" pour filtrer son ensemble de données et afficher les résultats dans 75 langues pour différents utilisateurs. Cela aide les gens à éviter la confusion lorsqu'ils doivent simplifier des informations difficiles dans leur langue maternelle.
• Développement à moyen terme : avec la mise à jour MUM de niveau moyen, le SERP sera un kaléidoscope de ressources de contenu. Des images aux carrousels en passant par les podcasts de relations publiques et les articles audio, le SERP deviendra un mix and match des meilleurs actifs de connaissance.
• Développement à long terme : MUM, à long terme, personnalisera SERP en fonction de l'état d'esprit actuel de l'utilisateur. Derrière chaque mot-clé de longue traîne, une orientation particulière est définie. MUM vise à utiliser l'analyse des sentiments et la cartographie des commentaires pour analyser les besoins des utilisateurs et les engager sur une longue durée.

Sais-tu? MUM a pu répertorier 800 variantes de vaccins COVID-19 dans plus de 50 langues en quelques secondes. Après avoir testé les résultats, ces données ont été utilisées pour fournir des informations critiques et de haute qualité sur les vaccins à différents endroits.

La recherche change après Google MUM

Actuellement, SERP est considéré comme une expérience d'interface "longueur x largeur". Chaque page de résultats de moteur de recherche a un extrait en vedette et une longueur de liens bleus avec le contenu le plus approprié. Mais avec MUM, un nouveau spectre de fonctionnalités entrera en jeu qui rendra la recherche plus réactive, conviviale et amusante.

• Google Lens : à l'aide de Google Lens, vous pourrez classer les différents composants d'une image avec des annotations visuelles et des superpositions de texte. Cela aidera à affiner la recherche en fonction des images qui correspondent le mieux aux besoins des utilisateurs.
• Images plus grandes : vous pourrez zoomer sur les images de bannières ou les images de produits d'une entreprise particulière directement sur la page de recherche principale. Cela augmentera également l'ajustement des pixels des images d'URL.
• Affiner et élargir : Semblable à "personnes également recherchées", cette fonctionnalité élargira l'horizon des pensées, des inspirations et des désirs des utilisateurs en leur offrant un accès à plus de ressources.
• Choses à savoir : " Choses à savoir " est comme une section de recommandation sur Google. Répondre aux requêtes avec "les gens demandent aussi" changera avec "choses à savoir". La fonctionnalité pourra conduire les utilisateurs vers des parcours d'achat et des produits complètement différents.

Avantages de Google MUM

L'algorithme MUM sera un tournant pour les passionnés d'optimisation pour les moteurs de recherche (SEO). À l'avenir, de nombreuses techniques de réponse de Google seront pilotées par MUM. Cela profitera non seulement aux équipes Web, mais également au public.

• Analyse vidéo : la version de Google MUM mettra un accent particulier sur le marketing vidéo et la production visuelle. Le nouveau mécanisme examinera le contenu vidéo, extraira les horodatages et appliquera ces données pour personnaliser les suggestions vidéo. Lors de la recherche d'une vidéo particulière, les utilisateurs obtiendront des résultats vidéo directs et des liens vidéo étroitement liés.

• Google Featured Snippet : En tant que métrique de référencement de longue date, les extraits de code apparaîtront dans un format différent avec Google MUM. Il peut y avoir plusieurs extraits en vedette pour différents publics. MUM pourrait également viser à réduire les permis payés ou sponsorisés de 40 % .
• SERP non organique : après la sortie de MUM, les blogs et les articles ne seraient plus assez crédibles pour se classer plus haut sur le SERP. D'autres sites qui fournissent des informations 360*, y compris des images, des mots-clés alternatifs et des vidéos pour un mot-clé particulier, seraient mieux classés dans les résultats de recherche. Certains forums comme Reddit et Quora suivent déjà cette technique pour se classer plus haut et engager de grandes communautés avec leur contenu.
• Multilingue : le modèle MUM a été personnalisé pour traduire les entrées et les sorties dans 75 langues. En utilisant les meilleures pratiques de PNL, la correction de phrases et de sémantique et la compréhension de la grammaire pour ces langues, MUM vise à étendre sa portée. Le passage multilingue de MUM a encouragé de nombreuses entreprises à créer des sites Web multilingues pour faire partie des déplacements quotidiens de différentes personnes partout dans le monde.
• Visuels agrandis : avec Google MUM, vous pouvez zoomer sur les images et les infographies. Le port de lentilles Google aidera à agrandir les visuels Web, à étudier les fonctionnalités et à découvrir un produit sous tous les angles. De plus, vous pouvez accéder aux avis des clients, en savoir plus sur les meilleures pratiques et accroître la notoriété de la marque .

Limites de Google MUM

MUM a intensifié la volatilité des recherches sur le Web et de la navigation sur Internet. Mais chaque nouvelle mise à jour riche en fonctionnalités s'accompagne de bogues et de limitations inévitables.

• Déplorabilité du contenu organique : Une mise à jour de MUM exigera des entreprises qu'elles investissent davantage dans la publicité et les médias que dans le marketing de contenu organique. Cela pourrait avoir un effet négatif sur les propriétaires de projets et les spécialistes du marketing de contenu.
• Nature incompréhensible : avec MUM, beaucoup plus de ressources de contenu sont visibles pour l'utilisateur, affichant peut-être des ressources étranges. Les utilisateurs doivent être conscients de ce qu'ils veulent et doivent structurer leurs requêtes de recherche en conséquence. S'ils font des erreurs ou tapent trop vite, l'algorithme d'IA peut ne pas être en mesure de décoder l'intention derrière la requête de l'utilisateur et d'afficher des résultats irréalistes.
• Complications SEO : Après le lancement de BERT, le SEO est devenu un peu trop difficile à déchiffrer. La mise à jour MUM mettrait davantage l'accent sur les spécialistes du marketing SEO pour augmenter leurs connaissances techniques. Le consensus sur le référencement traditionnel resterait, mais davantage de nouvelles règles de référencement feraient de Google un « milieu désordonné ».
• Résultats contraires à l'éthique : les utilisateurs doivent être conscients de ce qu'ils veulent et doivent structurer leur requête de recherche en conséquence. Au cas où ils l'auraient tapé à la hâte, l'algorithme d'IA pourrait ne pas être en mesure de décoder l'intention derrière la requête de l'utilisateur et d'afficher des résultats irréalistes.

MUM n'est pas le premier sprint d'IA de Google. Pendant des années, le PDG de Google, Sundar Pichai, a repoussé les limites de l'IA générative et ses volumes de possibilités. Google vise à injecter de la diversité, de l'équité et de l'inclusion directives au sein de MUM grâce à l'intelligence artificielle.

MUM sera-t-il différent des autres mises à jour Google AI ?

MUM peut être classé comme le prochain grand jalon de l'IA. La manière traditionnelle d'aborder l'information et de trouver le meilleur choix pour vos besoins est en train d'être révolutionnée. Bientôt, les utilisateurs pourront virtualiser les rubriques connexes pour la requête principale. Trouver un contenu de qualité en un seul endroit réduira leur frustration et leur temps de consommation sur le Web. C'est ce à quoi aspire le réseau derrière MUM.

Les mises à jour précédentes de l'apprentissage automatique visaient à stabiliser l'expérience de recherche, à éviter les bogues et à détecter les liens blackhat et le contenu plagié sur le Web. Dans quelques mises à jour ultérieures, Google a renforcé le mécanisme "d'intention". À l'aide de ML avancé, il a mappé le langage de requête de recherche avec les processeurs NLP sous-jacents pour satisfaire l'intention de l'utilisateur et rendre Google plus fiable en tant que moteur.

Les mises à jour antérieures de l'IA telles que la correspondance neuronale, Hummingbird, RankBrain et BERT étaient axées sur le référencement technique et l'alignement des données structurées . Ils ont donné une marge de manœuvre pour le contenu organique et le contenu écrit par des experts. Mais avec l'IA générative, l'accent est mis sur ce qu'il y a de mieux à voir pour l'utilisateur, qu'il soit organique ou sponsorisé. Google vise à réaliser l'inimaginable en transformant SERP en un réseau social et communautaire distribué. Grâce à cette technique de référencement approfondie, les utilisateurs seront exposés aux tendances et aux actualités récentes dans le secteur particulier qu'ils recherchent.

Google minimisera non seulement les efforts de recherche, mais fournira également une mine d'informations avec l'IA.

"L'IA aura un impact sur tous les produits de toutes les entreprises. Par exemple, si vous pensez que d'ici 5 à 10 ans, vous allez avoir un collaborateur IA avec vous. Disons que vous avez une centaine de choses à traverser, cela peut dire, "Ce sont les cas les plus graves que vous devez examiner en premier."

Sundar Pichai
PDG, Google Inc.

L'impact de Google MUM sur le référencement

La bonne nouvelle pour les spécialistes du marketing SEO est qu'ils peuvent poursuivre leur analyse actuelle de la manière d' améliorer le classement de leurs sites Web sur Google. Les gens débattent encore pour savoir si MUM sera un facteur de classement des moteurs de recherche ou simplement un pont de dispersion des données.

Pour rivaliser avec la mise à jour MUM, les marques doivent renforcer leurs stratégies médiatiques organiques et acquises. Bien que les médias payants ne donnent pas toujours des CPC, la recherche organique et le référencement aideront les marques à rester en tête. Même si une bonne partie du SERP est affectée par MUM, les pages les mieux classées et les extraits en vedette seront toujours préférés.

Les marques devraient commencer à prendre plus au sérieux leurs stratégies de référencement sur la page . Pas seulement pour se classer plus haut, mais pour identifier leur public cible et transférer les apprentissages. L'idée et la conception de packs d'images, la réalisation de vidéos d'introduction et la sensibilisation aideront les marques à surmonter l'orage MUM.

Avec MUM, les stratégies de référencement nouvellement créées entreront en jeu. Les sections de choses à savoir, la recherche vidéo, la recherche visuelle, les zooms et la recherche vocale réduiront l'ennui des utilisateurs en leur donnant toutes les réponses au même endroit. En même temps, ce n'est pas un mécanisme de questions-réponses. Google vise à créer un réseau de personnes partageant les mêmes idées pour «devenir intelligent».

"MUM" sait tout.

MUM est un océan de connaissances, d'informations et de compréhension des sentiments. C'est le début d'une nouvelle ère de recherche sur le Web. Rien ne sera trop complexe sur le web ou dans la vraie vie avec MUM. Cette nouvelle technique théorique d'apprentissage automatique nous a conduits vers une nouvelle voie numérique.

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