Hva er Google MUM og hvordan påvirker det AI-synlighet i søk?

La meg forklare MUM i praktiske termer.

Hva MUM er:

MUM = Multitask Unified Model

Det er et AI-system som kan:

• Forstå innhold på 75 språk
• Behandle tekst, bilder og video
• Håndtere komplekse, sammensatte spørsmål
• Overføre kunnskap på tvers av språk og modaliteter

“1000x BERT”-påstanden:

BERT forstod ord i kontekst. MUM forstår:

• Konsepter på tvers av språk
• Informasjon i bilder og video
• Komplekse spørsmål som krever flere steg
• Forholdet mellom ulike innholdstyper

Praktisk eksempel:

Spørsmål: “Jeg gikk på tur på Mt. Adams, vil gå Mt. Fuji neste høst. Hva bør jeg gjøre annerledes for å forberede meg?”

Gammelt Google (før BERT): Matcher nøkkelordene “Mt. Fuji” “forberede” “tur”

BERT-æraen: Forstår at spørsmålet handler om forberedelse til fottur

MUM-æraen: Forstår:

• Brukeren har spesifikk turopplevelse
• Mt. Fuji har annet klima/terreng
• “Høst” betyr spesifikke forhold i Japan
• Forberedelse inkluderer utstyr, form, logistikk
• Kan hente informasjon fra japanske kilder

For søkeresultater:

MUM muliggjør mer sofistikerte AI-drevne svar som sammenfatter informasjon fra flere kilder, språk og innholdstyper.

Teknisk perspektiv på MUM og AI-funksjoner.

MUMs rolle i Googles AI-stabel:

MUM er del av Googles AI-infrastruktur som driver:

• AI Oversikter
• Utvidede utvalgte utdrag
• Bildeforståelse
• Resultater på tvers av språk
• Håndtering av komplekse spørsmål

Det er ikke en egen rangeringsfaktor:

MUM er ikke noe du “optimaliserer for” direkte. Det handler om hvordan Google forstår innhold.

Tenk på det slik:

• MUM = Googles hjerne (forståelse)
• AI Oversikt = Googles munn (utdata)
• Ditt innhold = det den leser og kan sitere

Tekniske implikasjoner:

Strukturerte data: MUM bruker strukturerte data for å forstå enheter og relasjoner. Schema-markering hjelper.

Ren HTML: Semantisk HTML hjelper AI å tolke innhold riktig.

Omfattende informasjon: MUM kan hente fra flere sider. Å ha grundig dekning hjelper.

Multimodal markering: ImageObject, VideoObject-skjema hjelper AI å forstå media.

Koblingen til annen AI:

Det som hjelper for MUM hjelper også for andre AI-systemer. Omfattende, godt strukturert, multimodalt innhold foretrekkes universelt.

Innholdsstrategi-perspektiv på MUM.

Hva MUM betyr for innholdsplanlegging:

Temaklynger betyr mer:

MUM forstår tematiske sammenhenger. Å bygge omfattende temaklynger signaliserer autoritet.

Svar på komplekse spørsmål:

MUM kan håndtere nyanserte søk. Innhold som adresserer kompleksitet har mulighet:

• “Hvordan fungerer X for Y-situasjon?”
• Sammenligningsspørsmål
• Spørsmål med flere faktorer

Muligheter på tvers av språk:

Hvis du har internasjonale markeder:

• Kvalitetsinnhold på ett språk kan påvirke rangering på et annet
• MUM overfører forståelse mellom språk
• Oversettelseskvalitet er viktig

Visuell verdi i innhold:

MUM forstår bilder. Invester i:

• Informative diagrammer
• Prosess-visualiseringer
• Sammenligningsdiagrammer

Disse kan “forstås” og siteres.

Utvikling av innholdsbrief:

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

Nytt: “Lag omfattende dekning av X, ta opp disse komplekse spørsmålene, inkluder visuelle forklaringer, koble til relaterte temaer Y og Z”

Koblingen mellom MUM og AI Oversikter.

Hvordan de henger sammen:

MUM er en underliggende AI-funksjon. AI Oversikter er en funksjon som utnytter disse mulighetene.

MUM gjør det mulig for AI Oversikter å:

• Forstå komplekse spørsmål
• Sammenfatte fra flere kilder
• Inkludere multimodalt innhold
• Gi nyanserte svar

Hva som vises i AI Oversikter:

Innhold som MUM og relaterte modeller:

• Identifiserer som relevant
• Anser som autoritativt
• Kan trekke ut nyttige avsnitt fra
• Stoler på som nøyaktig

Implikasjon for optimalisering:

Optimalisering for AI Oversikter = lage innhold MUM kan forstå og stole på.

Dette betyr:

• Klare, uttrekkbare setninger
• Dokumentert ekspertise
• Omfattende dekning
• Multimodal støtte

Målingen:

Følg med på AI Oversikt-oppføringer med Am I Cited. Dette viser om innholdet ditt blir valgt ut av MUM-drevne funksjoner.

Hvor MUM er på vei.

Nåværende muligheter:

• Tekstforståelse på tvers av språk
• Bildeforståelse
• Videoforståelse (under utvikling)
• Håndtering av komplekse spørsmål

Fremvoksende muligheter:

• Sanntids multimodal behandling
• Bedre videoforståelse
• Lydforståelse
• Mer avansert resonnement

Hva dette betyr:

Trenden går mot AI som forstår innhold som mennesker gjør – på tvers av alle modaliteter, med nyansert resonnement.

Fremtidssikker strategi:

• Lag genuint verdifullt innhold
• Dekk temaer grundig
• Inkluder relevante visuelle elementer
• Vis ekte ekspertise
• Tenk på brukerbehov, ikke algoritmetriks

Prinsippet:

Etter hvert som AI blir smartere, blir optimalisering enklere: lag det beste innholdet for målgruppen din. MUM og etterfølgere vil kjenne det igjen.

Dette gjorde MUM tydeligere for meg.

Min forståelse nå:

1. MUM = Forståelseslag – Hvordan Google forstår innhold på dypet
2. Multimodalt og flerspråklig – Forstår tekst, bilder, video på tvers av språk
3. Driver AI-funksjoner – AI Oversikter, utvidede utdrag, osv.
4. Ikke en rangeringsfaktor – Det er HVORDAN Google forstår, ikke et eget signal
5. Komplekse spørsmål = mulighet – MUM håndterer nyanserte spørsmål

Optimaliseringsimplikasjoner:

• Omfattende temadekning (MUM ser sammenhenger)
• Multimodalt innhold (MUM forstår visuelle elementer)
• Naturlig, ekspert-språk (MUM forstår mening)
• Dekning av komplekse spørsmål (MUM håndterer nyanser)
• Temaauthoritet (MUM gjenkjenner ekspertise)

Hva jeg gjør:

• Fokuserer på temaklynger, ikke enkeltstående nøkkelord
• Inkluderer relevante visuelle elementer med riktig markering
• Tar for meg komplekse spørsmål i innholdet mitt
• Bygger omfattende dekning over tid

Takk for de praktiske forklaringene!