Hvad er MUM, og hvordan påvirker det AI-søgning?

Forståelse af MUM: Googles Multitask Unified Model

MUM (Multitask Unified Model) er en revolutionerende kunstig intelligens-ramme udviklet af Google og annonceret i maj 2021. Den repræsenterer et markant skridt fremad i, hvordan søgemaskiner forstår og behandler komplekse brugerforespørgsler. I modsætning til tidligere AI-modeller, der primært fokuserede på tekstbaseret forståelse, er MUM et multimodalt og flersproget AI-system, som kan behandle information på tværs af tekst, billeder, video og lyd samtidigt. Dette grundlæggende teknologiske skift har dybtgående konsekvenser for, hvordan AI-søgemaskiner leverer resultater, og hvordan brugere interagerer med søgeplatforme.

Den grundlæggende innovation bag MUM ligger i dens evne til at forstå kontekst og nuancer på måder, som tidligere modeller ikke kunne opnå. Googles forskningsteam byggede MUM ved hjælp af T5 text-to-text framework, hvilket gør den cirka 1.000 gange mere kraftfuld end BERT, dens forgænger. Denne øgede kapacitet gør MUM i stand til ikke blot at forstå sprog, men også at generere det, hvilket skaber en mere omfattende forståelse af information og verdensviden. Modellen blev trænet på 75 forskellige sprog og mange forskellige opgaver på én gang, hvilket giver den en mere sofistikeret forståelse af, hvordan information relaterer sig på tværs af forskellige kontekster, kulturer og formater.

Hvordan MUM behandler komplekse søgeforespørgsler

Måden, hvorpå MUM behandler søgeforespørgsler, adskiller sig grundlæggende fra traditionelle søgealgoritmer. Når en bruger indsender en kompleks forespørgsel, analyserer MUM flere mulige fortolkninger parallelt i stedet for at indsnævre til én enkelt forståelse. Denne parallelle behandlingskapacitet betyder, at systemet kan fremhæve indsigter baseret på dyb verdensviden, mens det samtidig identificerer relaterede spørgsmål, sammenligninger og forskelligartede indholdskilder. For eksempel, hvis nogen spørger “Jeg har besteget Mt. Adams og vil nu bestige Mt. Fuji til efteråret – hvordan skal jeg forberede mig?”, forstår MUM, at denne forespørgsel indebærer sammenligning af to bjerge, kræver oplysninger om højde og stier, samt forberedelsesaspekter som træning og valg af udstyr.

MUM anvender sequence-to-sequence matching-teknologi, der analyserer hele forespørgsler som komplette sekvenser i stedet for at matche enkelte nøgleord til databaseposter. Systemet konverterer søgeinput til højdimensionelle vektorer, der repræsenterer semantisk betydning, og sammenligner derefter disse vektorer med indhold i Googles indeks. Denne vektorbaserede semantiske forståelse giver MUM mulighed for at finde resultater baseret på reel betydning frem for blot termmatching. Derudover bruger MUM videnoverførsel på tværs af sprog, hvilket gør det muligt at lære fra kilder skrevet på andre sprog end brugerens og bringe den information til dem på deres foretrukne sprog.

Multimodal forståelse og dens betydning

En af MUMs mest forvandlende evner er dens multimodale forståelse, hvilket betyder, at den kan behandle og forstå information fra forskellige formater samtidigt. Dette adskiller sig grundlæggende fra tidligere søgeteknologier, som behandlede tekst, billeder og video som separate datastrømme. Med MUM kan en bruger teoretisk set tage et billede af sine vandrestøvler og spørge “kan jeg bruge disse til at bestige Mt. Fuji?”, og systemet vil forstå både billedet og spørgsmålet samlet og give et integreret svar, der forbinder visuel information med kontekstuelt kendskab.

Denne multimodale tilgang har stor betydning for, hvordan indhold vises i søgeresultater. I stedet for at vise en simpel liste af blå links, bliver MUM-drevne søgeresultater stadig mere visuelle og interaktive. Brugere ser nu integrerede billedkaruseller, indlejrede videoer med tidsstempler, zoom-bare produktfotos og kontekstuelle overlejringer, der giver information uden at kræve klik. Selve søgeoplevelsen bliver mere medrivende og udforskende med funktioner som “Ting du bør vide”-paneler, der bryder komplekse forespørgsler op i overskuelige underemner, hver med relevante uddrag og visuelle elementer.

At bryde sprogbarrierer i AI-søgning

Sprog har traditionelt været en væsentlig barriere for adgang til information, men MUM ændrer fundamentalt denne dynamik. Modellens evne til at overføre viden på tværs af sprog betyder, at nyttig information skrevet på japansk om Mt. Fuji nu kan informere søgeresultater for engelsksprogede forespørgsler om det samme emne. Denne tvær-sproglige videnoverførsel oversætter ikke blot indhold; den forstår i stedet begreber og information på ét sprog og anvender den forståelse til at levere resultater på et andet.

Denne kapacitet har stor betydning for global adgang til information. Når man søger oplysninger om at besøge Mt. Fuji, kan brugere nu se resultater om de bedste udsigtspunkter, lokale onsen (varme kilder) og populære souvenirbutikker—information, der oftere findes ved søgning på japansk. Systemet demokratiserer reelt adgangen til information, der tidligere var låst bag sprogbarrierer. For indholdsskabere og brands betyder det, at flersprogede indholdsstrategier bliver stadig vigtigere, da dit indhold på ét sprog nu kan påvirke søgeresultater på andre sprog.

Reduktion af søgefriktion med omfattende resultater

Et af MUMs primære designmål er at reducere antallet af søgninger, brugere skal foretage for at få komplette svar. Forskning viste, at brugere typisk foretager otte separate forespørgsler i gennemsnit for komplekse opgaver. Før MUM skulle nogen, der ville sammenligne Mt. Adams med Mt. Fuji, søge på højdeforskelle, gennemsnitstemperaturer, sværhedsgrad på stierne, nødvendigt udstyr, træningsanbefalinger og mere. Hver søgning ville kræve klik gennem flere resultater og sammenfatning af information fra forskellige kilder.

Med MUM forsøger systemet at forudse disse opfølgende spørgsmål og levere omfattende information i et enkelt søgeresultat. SERP’en bliver et samlet informationsknudepunkt, der adresserer flere aspekter af brugerens underliggende behov. Dette skifte har stor betydning for, hvordan brands og indholdsskabere tænker på synlighed. I stedet for at optimere efter individuelle nøgleord, afhænger succes i stigende grad af at være en del af omfattende emneklynger, der adresserer brugerens hensigt fra flere vinkler. Indhold, der leverer dybdegående, lagdelt information om forskellige aspekter af et emne, har større sandsynlighed for at blive vist af MUM.

Strukturerede data og entitetsforståelse

MUMs effektivitet afhænger i høj grad af strukturerede data og entitetsgenkendelse. Systemet bruger schema markup og struktureret information til bedre at forstå, hvad indhold handler om, og hvordan forskellige informationsdele relaterer til hinanden. Det betyder, at korrekt implementering af schema markup—såsom FAQPage, HowTo, Article og VideoObject schemaer—bliver stadig vigtigere for synlighed i MUM-drevne søgeresultater.

Ud over simpel schema-implementering fokuserer MUM på entitetsopbygning og emneautoritet. I stedet for at tænke på individuelle nøgleord, lægger succesfulde indholdsstrategier nu vægt på at etablere nøgleemner eller entiteter, der er relevante for din branche. For eksempel, i stedet for blot at optimere for nøgleordet “CRM for små virksomheder”, vil en omfattende tilgang etablere relaterede entiteter som kundepleje, salgsautomatisering, lead management, kundesupport og kundedatastyring. Denne entitetsbaserede tilgang hjælper MUM med at forstå omfanget af din ekspertise og vise dit indhold på tværs af et bredere udvalg af relaterede forespørgsler.

Konsekvenser for synlighed i AI-søgning

Fremkomsten af MUM og lignende multimodale AI-modeller har stor betydning for, hvordan brands vises i AI-drevne søgeresultater. Traditionelle SEO-målinger som klikrater og individuelle siderangeringer bliver mindre relevante, når brugere kan få omfattende information direkte i søgeresultaterne uden at skulle klikke ind på hjemmesider. Dette skaber både udfordringer og muligheder for indholdsskabere og brands.

Udfordringen er, at brugerne kan finde svar på deres spørgsmål uden nogensinde at besøge din hjemmeside. Muligheden er, at fremtrædende placering i disse indholdsrige, multimodale søgeresultater—gennem fremhævede uddrag, videokaruseller, billedgallerier og videnspaneler—giver brandsynlighed og autoritet, selv uden direkte trafik. Dette kræver et grundlæggende skift i, hvordan succes måles. I stedet for udelukkende at fokusere på trafikmålinger, skal brands udvikle nye KPI’er, der afspejler synlighed i søgeresultater, brandomtale i AI-genererede svar og engagement med multimodale indholdsformater.

Klargøring af indhold til MUM-drevet søgning

For at optimere til MUM og lignende AI-modeller skal indholdsstrategier udvikles i flere vigtige retninger. For det første skal indholdet være ægte multimodalt og indeholde billeder i høj kvalitet, videoer, infografikker og interaktive elementer sammen med tekst. For det andet bør indholdet struktureres med klare semantiske relationer ved at bruge korrekte overskriftshierarkier, schema markup og intern linking for at etablere emnemæssige forbindelser. For det tredje bør indholdsskabere fokusere på omfattende dækning af emner frem for individuel nøgleordsoptimering og tilgodese hele spektret af brugerens spørgsmål og behov relateret til et emne.

Derudover bør brands overveje flersprogede indholdsstrategier, der anerkender MUMs evne til at overføre viden på tværs af sprog. Det betyder ikke nødvendigvis at oversætte hvert enkelt stykke indhold, men snarere at forstå, hvordan information på forskellige sprog kan supplere hinanden og betjene globale målgrupper. Endelig bør indholdet skabes med brugerhensigt og kunderejse i fokus, hvor man adresserer de spørgsmål, brugerne måtte have på forskellige stadier af deres beslutningsproces, fra første bevidsthed til endeligt køb.

Fremkomsten af MUM og lignende multimodale AI-modeller repræsenterer et grundlæggende skift i, hvordan søgemaskiner forstår og leverer information. Ved at behandle flere formater og sprog samtidigt kan disse systemer levere mere omfattende, kontekstuelle og hjælpsomme resultater. For brands og indholdsskabere kræver succes i dette nye landskab, at man går ud over traditionel nøgleordsoptimering og omfavner multimodale, emnemæssigt omfattende og semantisk rige indholdsstrategier, der opfylder brugerhensigten på tværs af flere formater og sprog.