Jak Google MUM wpływa na Twoją strategię SEO?

Czy ty też wybuchasz płaczem, gdy nie otrzymujesz właściwych odpowiedzi na swoje wyszukiwania? To nie mogę być tylko ja, prawda? Prawidłowy?

Na szczęście nie mamy tego tak często, ponieważ operacje wyszukiwania Google ewoluują każdego dnia. Od wprowadzenia przydatnych aktualizacji treści do E-EAT po teraz Google MUM, Google trafia do naszych serc. Wraz z rozwojem generatywnej sztucznej inteligencji Google jest na skraju udoskonalenia swoich algorytmów wyszukiwania, aby założyć koronę „najlepszej wyszukiwarki wszechczasów”.

Generative AI przyciągnęła do siebie wiele firm, ale Google nie pozostaje daleko w tyle za wyścigiem. Najnowsza aktualizacja Google MUM (ujednolicony model wielozadaniowy) ma ulepszone możliwości wyszukiwania, trafność SERP i spersonalizowane podróże użytkowników w niewyobrażalny sposób.

Jakiego rodzaju treści internetowe będą przemawiać do jakich użytkowników? Co czuje użytkownik podczas wyszukiwania zasobu? Samoewoluująca architektura generatywnego oprogramowania AI w modelu MUM może uchwycić to wszystko i jeszcze więcej.

MUM stara się zmienić interfejs użytkownika (UI) Google i udostępnić ciekawskiej publiczności spójną paletę zasobów. Na przykład Prabhakar Raghavan , starszy wiceprezes Google, stwierdził, że Google MUM może odpowiedzieć na wszystko. Poprosił Google o porównanie i porównanie wspinaczki na Mount Adams i Fudżi, biorąc pod uwagę, że wędrował już po Mount Addams. Google nie tylko zwróciło listę różnic lub podobieństw, ale także dodało dodatkowe linki do sklepów ze sprzętem trekkingowym i linki do filmów.

Jako ulepszona technologia AI, aktualizacja MUM poprawia funkcjonalność modelu BERT. Głównym powodem uruchomienia MUM było zapewnienie użytkownikom możliwości wyszukiwania 360°.

Google BERT kontra Google MUM

Podczas gdy obie architektury sieci neuronowych zdominowały algorytm wyszukiwania, MUM ma niewielką przewagę nad BERT.

BERT to aktualizacja Google z 2019 r., która wykorzystuje przetwarzanie języka naturalnego do rozwiązywania zapytań. Model ten, oparty na transformatorowej sieci neuronowej, kontekstualizuje i koduje zapytania wyszukiwania, aby zrozumieć ich intencje. Dzięki tej aktualizacji Google może personalizować odpowiedzi, streszczać tekst oraz definiować intencje i kategorie wyszukiwanych haseł.

Google MUM to aktualizacja z 2021 r. wywodząca się z platformy T5 (zamiana tekstu na tekst), przeznaczona specjalnie do obsługi zapytań o długim ogonie lub kombinacji złożonych zapytań. Odczytuje dane SERP i podkreśla mnóstwo zasobów dla świadomości marki. MUM wykorzystuje dane plików cookie, dane strumienia internetowego, dane zapytań użytkowników i dane indeksowania w celu odfiltrowania treści z wiarygodnych witryn.

Historia Google MUM

Przeszliśmy długą drogę od lat 80., kiedy to uruchomiono Sieć Agencji Zaawansowanych Projektów Badawczych ( ARPANET). Wymiana informacji była ograniczona do dwóch lub więcej stacji roboczych, ponieważ dane były przesyłane przez serwery przewodowe. Szybko przechodząc do ery Internetu, Google wykorzystał przetwarzanie brzegowe i bezserwerową konteneryzację do przechowywania, pobierania i wysyłania danych z serwerów. Z biegiem czasu zmieniła się strategia, według której Google traktowało swoich użytkowników.

W kolejnych latach Google wydało kilka aktualizacji.

• Aktualizacja Penguin została wydana w 2012 roku. Wtedy Google próbował walczyć z graczami i spamem internetowym. Aktualizacja Penguin nadała priorytet autentycznym i białym kapeluszom adresów URL nad spamerskimi witrynami i syndykatami.

• Hummingbird został zaprogramowany do interpretowania zapytań w języku naturalnym i analizowania nastrojów kryjących się za poszczególnymi słowami kluczowymi. Hummingbird kontekstualizuje zapytania wyszukiwania, dostosowuje układ SERP i sprawia, że ​​cały proces jest bardziej precyzyjny.
  

• Rankbrain (2015) był kolejnym ulepszeniem rozumienia języka naturalnego mającym na celu zrozumienie słów kluczowych z długim ogonem. Słowa kluczowe z długim ogonem to nieprzetworzone zapytania, które mogą mieć lub nie mieć liczbę wyszukiwań – mogą dezorientować robota Google. Uwzględniając techniki tokenizacji, tworzenia słów i wykrywania emocji, Rankbrain sprawił, że SERP jest bardziej otwarty i wolny od uprzedzeń.
  
• Dopasowywanie neuronowe zostało wydane w 2018 roku. Interpretowało zapytania wyszukiwania za pomocą zaawansowanego przetwarzania języka naturalnego. Sieć neuronowa widzi kolejność słów zapytania i przypisuje mu parametr „uwaga”. Podczas ładowania wyników wyszukiwania wyświetlane są dokładnie pasujące strony internetowe.
• Reaktywny mechanizm BERT zwiększył wyszukiwanie wiedzy przez Google, filtrowanie treści i interpretację języka. Chociaż umożliwiło to wyszukiwarce zrozumienie znaczenia słowa kluczowego, nie było w stanie rozszyfrować, kto był podmiotem w słowie kluczowym.
• Pomocna aktualizacja treści , wydana w 2022 r., została zaprojektowana w celu nadania priorytetu obecności przydatnych i wiarygodnych treści w sieci. Wyszukiwane zapytania podzielono na segmenty nawigacyjne, komercyjne, informacyjne i transakcyjne. Każde zapytanie zwróciło zestaw spójnych wyników wyszukiwania wraz z dodatkowymi obrazami i filmami.
• E-EAT , co przekłada się na doświadczenie, wiedzę fachową, autorytatywność i wiarygodność, pojawił się w 2023 roku. Dzięki tej nowej premierze SERP oparł się na opublikowanych podsumowaniach, wiedzy merytorycznej i autorach, którzy królowali w swoich obszarach wiedzy. Google uwiarygodniało strony internetowe, udostępniając treści od zaufanych ekspertów rynkowych.
• MUM łączy w sobie funkcje poprzednich aktualizacji wyszukiwania w Google. Jedynym celem tego mechanizmu przetwarzania języka naturalnego jest napędzanie podróży kupującego przez sieć. Dzięki MUM możesz przeglądać opcje, przeglądać produkty i kupować je bezpośrednio bez kliknięć reklam i bezpłatnych wizyt na stronie.

Metodologia pracy Google MUM

Google MUM łączy kilka technologii, aby uczynić wyszukiwanie Google bardziej holistycznym i kontekstowym. Duży model językowy (LLM) stojący za MUM działa w ponad 75 językach. Początkowo ten algorytm wyszukiwania Google działał w oparciu o koncepcję systemów wyszukiwania. Oznacza to, że wyszukiwane słowo kluczowe zostało porównane z zestawem kluczy w bazie danych Google. Jeśli wystąpiło dopasowanie, wyświetlana była ta wartość klucza.

Teraz Google MUM używa dopasowywania szablonów sekwencji do sekwencji, aby poszerzyć wiedzę użytkowników. Zwykle, gdy ktoś utknął między decyzją o zakupie produktu lub usługi, pomocne jest serdeczne wezwanie do działania. Ale strategiczne podejście MUM udostępnia mnóstwo obrazów, filmów i zasobów multimedialnych dla tego zapytania, a także przedstawia odpowiedzi na alternatywne pytania.

MUM tworzy obliczony SERP, który zawiera daleko idącą perspektywę potrzeb użytkownika w głównym interfejsie. Jest to również znane jako „jednoczesne przetwarzanie zapytań”. Algorytm uczenia maszynowego (ML) konwertuje słowa na wektory, przekazuje wiedzę na serwer i odpowiada cennymi informacjami. Dzięki MUM treści nieorganiczne zajmują wyższą pozycję w rankingu, co skutkuje niższymi współczynnikami klikalności (CTR), ale większym zaangażowaniem w treść.

Zasadniczo w lejku sprzedażowym klienci mają trudności z podejmowaniem decyzji między etapem „ oceny ” a etapem „ świadomości ”. Organiczne strony internetowe i treści są wykorzystywane do przekształcania doświadczeń internetowych w sprzedaż, podczas gdy MUM koncentruje się na dostarczaniu zasobów cyfrowych w postaci multimediów. Użytkownicy są traktowani jak najlepsi z najlepszych, więc „ oceniają wszystkie opcje ” przed zawarciem umowy.

Czy pamiętasz iGoogle? Był to spersonalizowany, niestandardowy zestaw strony głównej Google z Ajaxem w 2005 roku. Analizując poprzednie zachowanie w sieci, oferował wciągające spostrzeżenia w jednym oknie. Koncepcja iGoogle stała się podstawą Google MUM, gdzie pomysł został na stałe połączony ze sztuczną inteligencją.

Obecnie nikt nie jest w stanie przewidzieć gamy funkcji, które Google MUM wprowadzi wraz z premierą. Nadal jest sprawdzana krzyżowo pod kątem dokładności. Po uruchomieniu MUM może reprezentować trzy główne poziomy.

Poziomy Google MUM

W przypadku różnych systemów, serwerów i transferów danych MUM będzie działać z pewnym stopniem wydajności. Na razie zaimplementowano już trzy istniejące poziomy za pomocą Google MUM:

• Rozwój krótkoterminowy: MUM wykorzystuje „transfer wiedzy” do filtrowania zbioru danych i wyświetlania wyników w 75 językach dla różnych użytkowników. Pomaga ludziom uniknąć zamieszania, gdy muszą uprościć trudne informacje w swoim języku ojczystym.
• Rozwój średnioterminowy: Dzięki aktualizacji MUM na średnim poziomie, SERP będzie kalejdoskopem zasobów treści. Od obrazów po karuzele, podcasty PR i artykuły audio, SERP stanie się mieszanką najlepszych zasobów wiedzy.
• Długoterminowy rozwój: MUM w dłuższej perspektywie dostosuje SERP do aktualnego stanu umysłu użytkownika. Za każdym słowem kluczowym z długiego ogona ustawiona jest określona orientacja. MUM ma na celu wykorzystanie analizy nastrojów i mapowania opinii do analizy potrzeb użytkowników i zaangażowania ich na długi czas.

Czy wiesz? MUM był w stanie wymienić 800 odmian szczepionek przeciwko COVID-19 w ponad 50 językach w ciągu kilku sekund. Po przetestowaniu ustaleń dane te zostały wykorzystane do dostarczenia wysokiej jakości i krytycznych informacji o szczepionkach do różnych lokalizacji.

Szukaj zmian po Google MUM

Obecnie SERP jest postrzegany jako interfejs „długość x szerokość”. Każda strona z wynikami wyszukiwania zawiera polecany fragment i długość niebieskich linków z najodpowiedniejszą treścią. Ale dzięki MUM pojawi się nowsze spektrum funkcji, które sprawią, że wyszukiwanie będzie bardziej responsywne, przyjazne dla użytkownika i przyjemne.

• Google Lens : za pomocą Google Lens będziesz mógł klasyfikować różne elementy obrazu za pomocą adnotacji wizualnych i nakładek tekstowych. Pomoże to udoskonalić wyszukiwanie w oparciu o to, które obrazy najlepiej pasują do potrzeb użytkownika.
• Większe obrazy : Będziesz mógł powiększyć obrazy banerów lub obrazy produktów określonej firmy bezpośrednio na głównej stronie wyszukiwania. Zwiększy to również dopasowanie pikseli obrazów adresów URL.
• Uściślij i poszerz : podobnie jak w przypadku „wyszukiwanych osób”, ta funkcja poszerzy horyzont myśli, inspiracji i pragnień użytkowników, oferując im dostęp do większej liczby zasobów.
• Co warto wiedzieć: „ Co warto wiedzieć” przypomina sekcję rekomendacji w Google. Odpowiadanie na pytania „ludzie też pytają” zmieni się w przypadku „rzeczy, które warto wiedzieć”. Ta funkcja będzie mogła prowadzić użytkowników do zupełnie innych podróży i produktów kupujących.

Korzyści z Google MUM

Algorytm MUM będzie punktem zwrotnym dla entuzjastów optymalizacji pod kątem wyszukiwarek (SEO). W przyszłości wiele technik odpowiedzi Google będzie sterowanych przez MUM. Przyniesie to korzyści nie tylko zespołom internetowym, ale także odbiorcom.

• Analiza wideo: Wydanie Google MUM położy szczególny nacisk na marketing wideo i produkcję wizualną. Nowy mechanizm będzie analizować zawartość wideo, wyodrębniać sygnatury czasowe i wykorzystywać te dane do personalizowania sugestii dotyczących filmów. Podczas wyszukiwania określonego filmu użytkownicy otrzymają bezpośrednie wyniki wideo i ściśle powiązane linki do filmów.

• Polecany fragment Google : Jako wieloletni wskaźnik SEO, polecane fragmenty będą wyświetlane w innym formacie w Google MUM. Może istnieć wiele polecanych fragmentów dla różnych odbiorców. MUM może również dążyć do ograniczenia płatnych lub sponsorowanych zezwoleń o 40% .
• Nieorganiczne SERP: Po wydaniu MUM blogi i artykuły nie byłyby wystarczająco wiarygodne, aby zajmować wyższą pozycję w SERP. Inne witryny, które udostępniają informacje 360*, w tym obrazy, alternatywne słowa kluczowe i filmy dla określonego słowa kluczowego, miałyby wyższą pozycję w wynikach wyszukiwania. Niektóre fora, takie jak Reddit i Quora, już stosują tę technikę, aby zajmować wyższe pozycje i angażować duże społeczności swoimi treściami.
• Wielojęzyczność: Model MUM został dostosowany do tłumaczenia danych wejściowych i wyjściowych na 75 języków. Korzystając z najlepszych praktyk NLP, korekcji zdań i semantyki oraz rozumienia gramatyki dla tych języków, MUM ma na celu poszerzenie swojego zasięgu. Wielojęzyczny ruch MUM zachęcił wiele firm do tworzenia wielojęzycznych stron internetowych, aby stały się częścią codziennych podróży różnych ludzi na całym świecie.
• Powiększone efekty wizualne: dzięki Google MUM możesz powiększać obrazy i infografiki. Noszenie soczewek Google pomoże powiększyć wizualizacje internetowe, przestudiować funkcje i sprawdzić produkt pod różnymi kątami. Nie tylko to, możesz uzyskać dostęp do recenzji klientów, poznać najlepsze praktyki i zwiększyć świadomość marki .

Ograniczenia Google MUM

MUM zwiększył zmienność wyszukiwań i przeglądania Internetu. Ale z każdą nową, bogatą w funkcje aktualizacją pojawiają się nieuniknione błędy i ograniczenia.

• Opłakane treści organiczne: Aktualizacja MUM będzie wymagać od firm większych inwestycji w reklamę i media niż w organiczny marketing treści. Może to mieć niekorzystny wpływ na właścicieli projektów i sprzedawców treści.
• Niezrozumiały charakter: dzięki MUM użytkownik widzi znacznie więcej zasobów treści, być może wyświetlając jakieś niesamowite zasoby. Użytkownicy muszą być świadomi tego, czego chcą i odpowiednio konstruować swoje zapytania. Jeśli popełniają błędy lub zbyt szybko piszą, algorytm sztucznej inteligencji może nie być w stanie rozszyfrować intencji zapytania użytkownika i wyświetlić nierealistyczne wyniki.
• Komplikacje SEO: po uruchomieniu BERT SEO stało się trochę zbyt trudne do złamania. Aktualizacja MUM położyłaby większy nacisk na marketerów SEO, aby zwiększyć ich wiedzę techniczną. Konsensus w sprawie tradycyjnego SEO pozostałby, ale więcej nowych zasad SEO sprawiłoby, że Google stałby się „niechlujnym środkiem”.
• Nieetyczne wyniki: użytkownicy muszą zwracać uwagę na to, czego chcą, i odpowiednio konstruować swoje zapytania. Jeśli wpisali je w pośpiechu, algorytm sztucznej inteligencji może nie być w stanie odszyfrować intencji zapytania użytkownika i wyświetlić nierealistyczne wyniki.

MUM nie jest pierwszym sprintem AI Google. Przez lata dyrektor generalny Google, Sundar Pichai, przesuwał granicę generatywnej sztucznej inteligencji i jej możliwości. Google ma na celu wprowadzanie różnorodności, równości i integracji wytycznych w ramach MUM poprzez sztuczną inteligencję.

Czy MUM będzie się różnić od innych aktualizacji Google AI?

MUM można sklasyfikować jako kolejny wielki kamień milowy AI. Tradycyjny sposób radzenia sobie z informacjami i znajdowania najlepszego wyboru dla Twoich potrzeb zostaje zrewolucjonizowany. Wkrótce użytkownicy będą mogli wirtualizować powiązane tematy dla podstawowego zapytania. Znalezienie wysokiej jakości treści w jednym miejscu zmniejszy ich frustrację i skróci czas korzystania z sieci. Do tego dąży sieć stojąca za MUM.

Poprzednie aktualizacje uczenia maszynowego miały na celu stabilizację wyszukiwania, unikanie błędów oraz wykrywanie linków blackhat i plagiatowanych treści w sieci. W kilku późniejszych aktualizacjach Google wzmocnił mechanizm „intencji”. Korzystając z zaawansowanego uczenia maszynowego, zmapowano język zapytań wyszukiwania z bazowymi procesorami NLP, aby spełnić intencje użytkowników i zwiększyć niezawodność Google jako silnika.

Wcześniejsze aktualizacje AI, takie jak dopasowywanie neuronowe, Hummingbird, RankBrain i BERT, koncentrowały się na technicznym SEO i dopasowaniu danych strukturalnych . Dali miejsce na treści organiczne i treści napisane przez ekspertów. Ale w przypadku generatywnej sztucznej inteligencji nacisk przesuwa się na to, co jest najlepsze dla użytkownika, niezależnie od tego, czy jest to organiczne, czy sponsorowane. Google dąży do osiągnięcia niewyobrażalnego celu, przekształcając SERP w rozproszoną sieć społecznościową i społecznościową. Dzięki tej dogłębnej technice SEO użytkownicy będą narażeni na najnowsze trendy i nowości w konkretnej branży, której szukają.

Google nie tylko zminimalizuje wysiłki badawcze, ale także zapewni bogactwo informacji dzięki sztucznej inteligencji.

„AI wpłynie na każdy produkt w każdej firmie. Na przykład, jeśli myślisz o 5 do 10 latach od teraz, będziesz mieć ze sobą współpracownika AI. Powiedzmy, że masz sto rzeczy do przejścia, może powiedzieć: „są to najpoważniejsze przypadki, którym należy się przyjrzeć w pierwszej kolejności”.

Sundar Pichai
CEO, Google Inc.

Wpływ Google MUM na SEO

Dobrą wiadomością dla marketerów SEO jest to, że mogą kontynuować bieżącą analizę tego, jak poprawić pozycję swoich witryn w Google. Ludzie wciąż debatują, czy MUM będzie czynnikiem rankingowym w wyszukiwarkach, czy po prostu mostem rozpraszającym dane.

Aby konkurować z aktualizacją MUM, marki muszą wzmocnić zarówno organiczne, jak i wypracowane strategie medialne. Podczas gdy płatne media nie zawsze dają CPC, bezpłatne wyszukiwanie i SEO pomogą markom pozostać na czele. Nawet jeśli MUM wpłynie na znaczną część SERP, preferowane będą strony o najwyższym rankingu i polecane fragmenty.

Marki powinny zacząć poważniej traktować swoje strategie SEO na stronie . Nie tylko po to, aby uzyskać wyższą pozycję, ale także zidentyfikować grupę docelową i przekazać wiedzę. Pomysły i projektowanie pakietów obrazów, tworzenie filmów wprowadzających i budowanie świadomości pomogą markom przetrwać burzę MUM.

Dzięki MUM nowe strategie SEO wejdą w grę. Sekcje rzeczy, które warto wiedzieć, wyszukiwanie wideo, wyszukiwanie wizualne, powiększanie i wyszukiwanie głosowe zmniejszają nudę użytkowników, udzielając im wszystkich odpowiedzi w jednym miejscu. Jednocześnie nie jest to mechanizm pytanie-odpowiedź. Google ma na celu stworzenie sieci podobnie myślących ludzi, aby „być mądrym”.

„MAMA” wie wszystko.

MUM to ocean wiedzy, informacji i zrozumienia uczuć. To początek nowej ery wyszukiwania w sieci. Nic nie będzie zbyt skomplikowane w Internecie ani w prawdziwym życiu z MUM. Ta nowo odkryta teoretyczna technika uczenia maszynowego zaprowadziła nas na nową ścieżkę cyfrową.

Dowiedz się, jak dostosować potrzeby odbiorców dzięki personalizacji stron internetowych .