Hvad er Google MUM, og hvordan påvirker det AI-søge-synlighed?

Lad mig forklare MUM i praktiske termer.

Hvad MUM er:

MUM = Multitask Unified Model

Det er et AI-system, der kan:

• Forstå indhold på 75 sprog
• Behandle tekst, billeder og video
• Håndtere komplekse, flerleddede forespørgsler
• Overføre viden på tværs af sprog og modaliteter

“1000x BERT”-påstanden:

BERT forstod ord i kontekst. MUM forstår:

• Begreber på tværs af sprog
• Information i billeder og video
• Komplekse spørgsmål, der kræver flere trin
• Relationer mellem forskellige indholdstyper

Praktisk eksempel:

Forespørgsel: “Jeg har vandret på Mt. Adams, vil vandre på Mt. Fuji næste efterår. Hvad skal jeg gøre anderledes for at forberede mig?”

Gammel Google (før BERT): Matcher nøgleord “Mt. Fuji” “forberede” “vandretur”

BERT-æra: Forstår spørgsmålet handler om forberedelse til vandring

MUM-æra: Forstår:

• Brugeren har specifik erfaring med vandring
• Mt. Fuji har andet klima/terræn
• “Efterår” betyder specifikke forhold i Japan
• Forberedelse inkluderer udstyr, kondition, logistik
• Kan hente information fra japanske kilder

For søgeresultater:

MUM muliggør mere sofistikerede AI-drevne svar, der sammensætter information fra flere kilder, sprog og indholdstyper.

Teknisk perspektiv på MUM og AI-funktioner.

MUM’s rolle i Googles AI-stack:

MUM er en del af Googles AI-infrastruktur, der driver:

• AI Overviews
• Udvidede featured snippets
• Billedforståelse
• Sproguafhængige resultater
• Håndtering af komplekse forespørgsler

Det er ikke en separat rangeringsfaktor:

MUM er ikke noget, du “optimerer for” direkte. Det er måden, Google forstår indhold på.

Tænk på det som:

• MUM = Googles hjerne (forståelse)
• AI Overview = Googles mund (output)
• Dit indhold = det, den læser og evt. citerer

Tekniske implikationer:

Strukturerede data: MUM bruger strukturerede data til at forstå entiteter og relationer. Schema markup hjælper.

Ren HTML: Semantisk HTML hjælper AI med at analysere indhold korrekt.

Omfattende information: MUM kan hente fra flere sider. Grundig dækning hjælper.

Multimodal markup: ImageObject, VideoObject schema hjælper AI med at forstå medier.

Forbindelsen til anden AI:

Det, der hjælper for MUM, hjælper også for andre AI-systemer. Omfattende, velstruktureret, multimodalt indhold foretrækkes universelt.

Content strategy-perspektiv på MUM.

Hvad MUM betyder for indholdsplanlægning:

Emneklynger er vigtigere:

MUM forstår emnerelationer. At opbygge omfattende emneklynger signalerer autoritet.

Besvar komplekse spørgsmål:

MUM kan håndtere nuancerede forespørgsler. Indhold, der adresserer kompleksitet, har muligheder:

• “Hvordan fungerer X for Y-situation?”
• Sammenligningsforespørgsler
• Beslutningsforespørgsler med flere faktorer

Sproguafhængige muligheder:

Hvis du har internationale markeder:

• Kvalitetsindhold på ét sprog kan påvirke placering på et andet
• MUM overfører forståelse mellem sprog
• Oversættelseskvalitet er vigtig

Visuelt indhold er værdifuldt:

MUM forstår billeder. Investér i:

• Informative diagrammer
• Procesillustrationer
• Sammenligningstabeller

Disse kan “forstås” og citeres.

Udviklingen af indholdsbrief:

Gammelt: “Skriv 1500 ord om X, inkluder disse nøgleord”

Nyt: “Skab omfattende dækning af X, besvar disse komplekse spørgsmål, inkluder visuelle forklaringer, forbind til relaterede emner Y og Z”

Forbindelsen mellem MUM og AI Overviews.

Hvordan de hænger sammen:

MUM er en underliggende AI-evne. AI Overviews er en funktion, der udnytter disse evner.

MUM gør det muligt for AI Overviews at:

• Forstå komplekse forespørgsler
• Syntetisere fra flere kilder
• Inkludere multimodalt indhold
• Give nuancerede svar

Hvad der vises i AI Overviews:

Indhold, som MUM og relaterede modeller:

• Identificerer som relevant
• Anser for autoritativt
• Kan udtrække brugbare passager fra
• Stoler på som nøjagtigt

Implikation for optimering:

Optimering til AI Overviews = skabe indhold, MUM kan forstå og have tillid til.

Det betyder:

• Klare, udtrækkelige udsagn
• Demonstreret ekspertise
• Omfattende dækning
• Multimodal understøttelse

Målingen:

Følg AI Overview-forekomster med Am I Cited. Det viser, om dit indhold udvælges af MUM-drevne funktioner.

Hvor MUM er på vej hen.

Nuværende evner:

• Tekstforståelse på tværs af sprog
• Billedforståelse
• Video-forståelse (under udvikling)
• Håndtering af komplekse forespørgsler

Kommende evner:

• Realtids multimodal behandling
• Bedre videoforståelse
• Lydforståelse
• Mere sofistikeret ræsonnement

Hvad det betyder:

Tendensen er mod AI, der forstår indhold som mennesker – på tværs af alle modaliteter, med nuanceret ræsonnement.

Fremtidssikret strategi:

• Skab reelt værdifuldt indhold
• Dæk emner grundigt
• Inkludér relevante visuelle elementer
• Demonstrér reel ekspertise
• Tænk på brugerbehov, ikke algoritmetricks

Princippet:

Som AI bliver klogere, bliver optimering enklere: skab det bedste indhold til dit publikum. MUM og efterfølgere vil genkende det.

Dette har gjort MUM tydeligere for mig.

Min forståelse nu:

1. MUM = Forståelseslag – Hvordan Google forstår indhold dybt
2. Multimodal og flersproget – Forstår tekst, billeder, video på tværs af sprog
3. Driver AI-funktioner – AI Overviews, udvidede snippets m.m.
4. Ikke en rangeringsfaktor – Det er HVORDAN Google forstår, ikke et separat signal
5. Komplekse forespørgsler = mulighed – MUM håndterer nuancerede spørgsmål

Implikationer for optimering:

• Omfattende emnedækning (MUM ser forbindelser)
• Multimodalt indhold (MUM forstår visuelle elementer)
• Naturligt, fagligt sprog (MUM forstår betydning)
• Dækning af komplekse spørgsmål (MUM håndterer nuance)
• Emneautoritet (MUM genkender ekspertise)

Hvad jeg gør:

• Fokus på emneklynger, ikke enkelte nøgleord
• Inkludér relevante visuelle elementer med korrekt markup
• Imødekom komplekse spørgsmål i mit indhold
• Opbyg omfattende dækning over tid

Tak for de praktiske forklaringer!