Czym jest MUM i jak wpływa na wyszukiwanie AI?

Zrozumienie MUM: Multitask Unified Model Google

MUM (Multitask Unified Model) to przełomowe rozwiązanie sztucznej inteligencji opracowane przez Google i ogłoszone w maju 2021 roku. Stanowi znaczący krok naprzód w sposobie, w jaki wyszukiwarki rozumieją i przetwarzają złożone zapytania użytkowników. W przeciwieństwie do wcześniejszych modeli AI skupionych głównie na rozumieniu tekstu, MUM jest multimodalnym i wielojęzycznym systemem AI, który potrafi jednocześnie przetwarzać informacje z tekstu, obrazów, wideo oraz dźwięku. Ta fundamentalna zmiana technologiczna ma ogromne znaczenie dla sposobu, w jaki wyszukiwarki AI prezentują wyniki oraz jak użytkownicy korzystają z platform wyszukiwania.

Główna innowacja MUM polega na zdolności rozumienia kontekstu i niuansów w sposób, który nie był dostępny dla poprzednich modeli. Zespół badawczy Google zbudował MUM w oparciu o framework T5 text-to-text, czyniąc go około 1000 razy potężniejszym od poprzednika, czyli BERT. Ta zwiększona moc pozwala MUM nie tylko rozumieć język, ale także go generować, zapewniając szersze zrozumienie informacji i wiedzy o świecie. Model został wytrenowany w 75 różnych językach i na wielu zadaniach jednocześnie, co umożliwiło mu wypracowanie bardziej zaawansowanego zrozumienia zależności między informacjami w różnych kontekstach, kulturach i formatach.

Jak MUM przetwarza złożone zapytania wyszukiwania

Sposób, w jaki MUM przetwarza zapytania, zasadniczo różni się od tradycyjnych algorytmów wyszukiwania. Gdy użytkownik wpisuje złożone pytanie, MUM analizuje równolegle wiele możliwych interpretacji, zamiast ograniczać się do jednego rozumienia. Dzięki tej równoległej analizie system może wydobywać wnioski na podstawie głębokiej wiedzy o świecie, jednocześnie identyfikując powiązane pytania, porównania i różnorodne źródła treści. Na przykład, jeśli ktoś zapyta: „Wszedłem na Mt. Adams i teraz chcę zdobyć Mt. Fuji jesienią, jak się przygotować?”, MUM rozumie, że to pytanie obejmuje porównanie dwóch gór, wymaga informacji o wysokościach i szlakach oraz zawiera aspekty przygotowania, takie jak trening kondycyjny i wybór sprzętu.

MUM wykorzystuje technologię dopasowania sekwencja-do-sekwencji (sequence-to-sequence), analizując całe zapytania jako pełne ciągi, a nie dopasowując pojedyncze słowa kluczowe do rekordów w bazie danych. System przekształca zapytania w wektory wysokowymiarowe, które oddają znaczenie semantyczne, a następnie porównuje je z treściami w indeksie Google. To semantyczne rozumienie oparte na wektorach pozwala MUM wyszukiwać wyniki na podstawie rzeczywistego znaczenia, a nie prostego dopasowywania terminów. Ponadto MUM wykorzystuje transfer wiedzy między językami, co pozwala mu uczyć się z materiałów napisanych w językach innych niż język wyszukiwania użytkownika i przekazywać tę wiedzę w preferowanym języku.

Multimodalne rozumienie i jego wpływ

Jedną z najbardziej przełomowych cech MUM jest multimodalne rozumienie, czyli zdolność do jednoczesnego przetwarzania i rozumienia informacji w różnych formatach. To zasadniczo różni się od poprzednich technologii wyszukiwania, które traktowały tekst, obrazy i wideo jako osobne strumienie danych. Dzięki MUM użytkownik może na przykład zrobić zdjęcie swoich butów trekkingowych i zapytać „czy mogę w nich wejść na Mt. Fuji?”, a system zrozumie zarówno obraz, jak i pytanie, udzielając zintegrowanej odpowiedzi łączącej informacje wizualne z wiedzą kontekstową.

To podejście multimodalne ma duży wpływ na sposób prezentacji treści w wynikach wyszukiwania. Zamiast prostej listy niebieskich linków, wyniki wyszukiwania z MUM stają się coraz bardziej wizualne i interaktywne. Użytkownicy widzą zintegrowane karuzele obrazów, osadzone filmy z oznaczonymi momentami, powiększalne zdjęcia produktów i kontekstowe nakładki z informacjami bez potrzeby klikania. Samo doświadczenie wyszukiwania staje się bardziej wciągające i eksploracyjne, dzięki panelom typu „Rzeczy, które warto wiedzieć”, które rozkładają złożone zapytania na przystępne podtematy, każdy z odpowiednimi fragmentami i elementami wizualnymi.

Przełamywanie barier językowych w wyszukiwaniu AI

Język tradycyjnie stanowił istotną barierę w dostępie do informacji, jednak MUM zasadniczo zmienia tę dynamikę. Zdolność modelu do transferu wiedzy między językami oznacza, że pomocne informacje napisane po japońsku o Mt. Fuji mogą teraz wzbogacać wyniki wyszukiwania dla zapytań po angielsku na ten sam temat. Ten międzyjęzykowy transfer wiedzy nie polega wyłącznie na tłumaczeniu treści; zamiast tego model rozumie pojęcia i informacje w jednym języku i wykorzystuje to zrozumienie, by dostarczyć wyniki w innym.

To rozwiązanie ma ogromne znaczenie dla globalnego dostępu do informacji. Szukając danych o wizycie na Mt. Fuji, użytkownik może teraz zobaczyć wyniki dotyczące najlepszych punktów widokowych, lokalnych onsenów (gorących źródeł) czy popularnych sklepów z pamiątkami — informacje, które częściej pojawiają się w japońskich wyszukiwaniach. System zasadniczo demokratyzuje dostęp do informacji, które wcześniej były ukryte za barierą językową. Dla twórców treści i marek oznacza to, że wielojęzyczne strategie treści stają się coraz ważniejsze, ponieważ treści w jednym języku mogą teraz wpływać na wyniki wyszukiwania w innych językach.

Ograniczanie tarcia wyszukiwania dzięki kompleksowym wynikom

Jednym z głównych celów MUM jest ograniczenie liczby wyszukiwań niezbędnych do uzyskania pełnej odpowiedzi. Badania wykazały, że użytkownicy wykonują średnio osiem osobnych zapytań, aby rozwiązać złożone zadanie. Przed MUM, chcąc porównać wspinaczkę na Mt. Adams i Mt. Fuji, trzeba było oddzielnie szukać różnic w wysokości, średnich temperatur, trudności szlaków, wymaganego sprzętu, rekomendacji treningowych i wielu innych aspektów. Każde wyszukiwanie wymagało klikania w wiele wyników i samodzielnego syntezowania informacji z różnych źródeł.

Dzięki MUM system stara się przewidzieć te dodatkowe pytania i dostarczyć kompleksowe informacje w jednym wyniku wyszukiwania. SERP staje się zunifikowanym centrum informacji odpowiadającym na wiele aspektów głównej potrzeby użytkownika. To ma kluczowe znaczenie dla sposobu myślenia o widoczności marek i twórców treści. Zamiast optymalizować pod pojedyncze frazy kluczowe, sukces coraz częściej zależy od obecności w kompleksowych klastrach tematycznych, które odpowiadają na intencję użytkownika z różnych perspektyw. Treści dostarczające szczegółowych, wielowarstwowych informacji na różne aspekty tematu mają większą szansę na wyświetlenie przez MUM.

Dane strukturalne i rozumienie encji

Skuteczność MUM w dużym stopniu opiera się na danych strukturalnych i rozpoznawaniu encji. System wykorzystuje oznaczenia schema i informacje strukturalne, by lepiej rozumieć, czego dotyczy dana treść i jak poszczególne informacje się ze sobą łączą. Oznacza to, że wdrożenie odpowiednich oznaczeń schema — jak FAQPage, HowTo, Article czy VideoObject — staje się coraz ważniejsze dla widoczności w wynikach wyszukiwania z MUM.

Poza prostą implementacją schematów, MUM skupia się na budowaniu encji i autorytecie tematycznym. Zamiast koncentrować się na pojedynczych słowach kluczowych, skuteczne strategie treści podkreślają budowanie kluczowych tematów lub encji istotnych dla danej branży. Przykładowo, zamiast optymalizować pod jedno słowo kluczowe „CRM dla małych firm”, podejście kompleksowe obejmuje powiązane encje, takie jak zarządzanie relacjami z klientami, automatyzacja sprzedaży, zarządzanie leadami, obsługa klienta czy zarządzanie danymi klientów. Takie podejście oparte na encjach pomaga MUM zrozumieć pełen zakres kompetencji i wyświetlać treści w szerszym zakresie powiązanych zapytań.

Konsekwencje dla widoczności w AI Search

Rozwój MUM i podobnych multimodalnych modeli AI ma ogromne znaczenie dla sposobu, w jaki marki pojawiają się w wynikach wyszukiwania napędzanych sztuczną inteligencją. Tradycyjne wskaźniki SEO, takie jak CTR czy pozycje pojedynczych stron, tracą na znaczeniu, gdy użytkownicy mogą uzyskać kompletne informacje bezpośrednio w wynikach wyszukiwania, bez przechodzenia na strony internetowe. To stwarza zarówno wyzwania, jak i możliwości dla twórców treści i marek.

Wyzwanie polega na tym, że użytkownik może znaleźć odpowiedź na swoje pytanie, nie odwiedzając Twojej strony. Szansą jest natomiast to, że eksponowana obecność w bogatych, multimodalnych wynikach wyszukiwania — poprzez wyróżnione fragmenty, karuzele wideo, galerie obrazów czy panele wiedzy — buduje widoczność i autorytet marki, nawet bez bezpośredniego ruchu. Wymaga to fundamentalnej zmiany w sposobie mierzenia sukcesu. Zamiast koncentrować się wyłącznie na ruchu, marki muszą opracować nowe KPI odzwierciedlające widoczność w wynikach wyszukiwania, wzmianki o marce w odpowiedziach generowanych przez AI oraz zaangażowanie w treści multimodalne.

Przygotowanie treści do wyszukiwania z MUM

Aby zoptymalizować się pod kątem MUM i podobnych modeli AI, strategie treści muszą ewoluować w kilku kluczowych kierunkach. Po pierwsze, treści muszą być prawdziwie multimodalne, łącząc wysokiej jakości obrazy, filmy, infografiki i elementy interaktywne wraz z tekstem. Po drugie, treści powinny być strukturalnie powiązane semantycznie, z zachowaniem przejrzystych hierarchii nagłówków, oznaczeń schema i linkowania wewnętrznego tworzącego powiązania tematyczne. Po trzecie, twórcy treści powinni stawiać na kompleksowe pokrycie tematu, a nie tylko optymalizację pojedynczych fraz — odpowiadając na pełne spektrum pytań i potrzeb użytkowników związanych z danym zagadnieniem.

Dodatkowo marki powinny rozważyć wielojęzyczne strategie treści, uwzględniające zdolność MUM do transferu wiedzy między językami. Nie oznacza to konieczności tłumaczenia każdej treści, lecz zrozumienie, jak informacje w różnych językach mogą się uzupełniać i służyć globalnej publiczności. Ostatecznie, treści należy tworzyć z uwzględnieniem intencji użytkownika i mapowania ścieżki użytkownika, odpowiadając na pytania na różnych etapach procesu decyzyjnego — od wstępnej świadomości po podjęcie decyzji o zakupie.

Pojawienie się MUM i podobnych multimodalnych modeli AI to fundamentalna zmiana w sposobie, w jaki wyszukiwarki rozumieją i dostarczają informacje. Przetwarzając wiele formatów i języków jednocześnie, systemy te mogą zapewnić bardziej kompleksowe, kontekstowe i pomocne wyniki. Dla marek i twórców treści sukces w tym nowym środowisku wymaga odejścia od tradycyjnej optymalizacji słów kluczowych na rzecz strategii multimodalnych, tematycznie kompleksowych i semantycznie bogatych, odpowiadających na intencje użytkowników w różnych formatach i językach.