O que é o MUM e como ele afeta a busca por IA?

Entendendo o MUM: Modelo Unificado Multitarefa do Google

MUM (Modelo Unificado Multitarefa) é uma estrutura revolucionária de inteligência artificial desenvolvida pelo Google e anunciada em maio de 2021. Representa um avanço significativo em como os motores de busca entendem e processam consultas complexas dos usuários. Diferente dos modelos de IA anteriores, que focavam principalmente na compreensão baseada em texto, o MUM é um sistema de IA multimodal e multilíngue que pode processar simultaneamente informações em texto, imagens, vídeo e áudio. Essa mudança fundamental de tecnologia tem implicações profundas na forma como motores de busca por IA entregam resultados e como os usuários interagem com as plataformas de busca.

A principal inovação por trás do MUM está em sua capacidade de entender contexto e nuances de maneiras que os modelos anteriores não conseguiam alcançar. A equipe de pesquisa do Google construiu o MUM usando o framework T5 text-to-text, tornando-o aproximadamente 1.000 vezes mais poderoso que o BERT, seu antecessor. Essa capacidade aumentada permite ao MUM não apenas compreender a linguagem, mas também gerá-la, criando um entendimento mais abrangente das informações e do conhecimento mundial. O modelo foi treinado em 75 idiomas diferentes e em diversas tarefas simultaneamente, possibilitando que ele desenvolvesse uma compreensão mais sofisticada de como as informações se relacionam em diferentes contextos, culturas e formatos.

Como o MUM Processa Consultas de Busca Complexas

A forma como o MUM processa consultas de busca difere fundamentalmente dos algoritmos tradicionais de busca. Quando um usuário submete uma consulta complexa, o MUM analisa múltiplas interpretações possíveis em paralelo em vez de se limitar a um único entendimento. Essa capacidade de processamento paralelo permite ao sistema apresentar insights baseados em conhecimento profundo do mundo, ao mesmo tempo em que identifica perguntas relacionadas, comparações e fontes de conteúdo diversas. Por exemplo, se alguém pergunta “Já escalei o Monte Adams e agora quero escalar o Monte Fuji no próximo outono, como devo me preparar?”, o MUM entende que essa consulta envolve comparar duas montanhas, requer informações sobre elevação e trilhas, e inclui aspectos de preparação como treinamento físico e seleção de equipamentos.

O MUM emprega tecnologia de casamento sequência a sequência que analisa consultas inteiras como sequências completas, em vez de corresponder palavras-chave individuais a entradas de banco de dados. O sistema converte a entrada da busca em vetores de alta dimensão que representam o significado semântico, e então compara esses vetores com o conteúdo do índice do Google. Esse entendimento semântico baseado em vetores permite ao MUM recuperar resultados baseados no real significado, e não apenas na correspondência de termos. Além disso, o MUM utiliza transferência de conhecimento entre idiomas, permitindo que aprenda com fontes escritas em idiomas diferentes do idioma da busca do usuário e traga essa informação em seu idioma preferido.

Compreensão Multimodal e Seu Impacto

Uma das capacidades mais transformadoras do MUM é sua compreensão multimodal, o que significa que ele pode processar e entender informações de diferentes formatos simultaneamente. Isso é fundamentalmente diferente das tecnologias de busca anteriores, que tratavam texto, imagens e vídeo como fluxos de dados separados. Com o MUM, teoricamente, um usuário poderia tirar uma foto de suas botas de caminhada e perguntar “posso usar estas para escalar o Monte Fuji?” e o sistema entenderia tanto a imagem quanto a pergunta, fornecendo uma resposta integrada que conecta informações visuais ao conhecimento contextual.

Essa abordagem multimodal tem implicações significativas na maneira como o conteúdo aparece nos resultados de busca. Em vez de exibir uma simples lista de links azuis, os resultados de busca com MUM estão se tornando cada vez mais visuais e interativos. Os usuários agora veem carrosséis integrados de imagens, vídeos incorporados com marcas de tempo, fotos de produtos ampliáveis e sobreposições contextuais que fornecem informações sem a necessidade de cliques. A experiência de busca torna-se mais imersiva e exploratória, com recursos como painéis “Coisas a Saber” que dividem consultas complexas em subtópicos digeríveis, cada um com trechos relevantes e elementos visuais.

Quebrando Barreiras Linguísticas na Busca por IA

O idioma sempre foi uma barreira significativa para o acesso à informação, mas o MUM muda fundamentalmente essa dinâmica. A capacidade do modelo de transferir conhecimento entre idiomas significa que informações úteis escritas em japonês sobre o Monte Fuji agora podem informar resultados de busca em inglês sobre o mesmo tema. Essa transferência de conhecimento entre línguas não se limita a traduzir conteúdo; ao invés disso, entende conceitos e informações em um idioma e aplica esse entendimento para entregar resultados em outro idioma.

Essa capacidade tem implicações profundas para o acesso global à informação. Ao buscar informações sobre uma visita ao Monte Fuji, o usuário pode agora ver resultados sobre onde aproveitar as melhores vistas, onsen (águas termais) locais e lojas populares de souvenirs — informações mais comuns em buscas feitas em japonês. O sistema basicamente democratiza o acesso a informações que antes estavam presas por barreiras linguísticas. Para criadores de conteúdo e marcas, isso significa que estratégias de conteúdo multilíngue tornam-se cada vez mais importantes, já que seu conteúdo em um idioma agora pode influenciar resultados de busca em outros idiomas.

Reduzindo o Atrito na Busca com Resultados Abrangentes

Um dos principais objetivos de design do MUM é reduzir o número de buscas que os usuários precisam fazer para obter respostas completas. Pesquisas mostraram que usuários normalmente fazem, em média, oito consultas separadas para tarefas complexas. Antes do MUM, se alguém quisesse comparar a subida no Monte Adams com o Monte Fuji, precisaria buscar diferenças de elevação, temperaturas médias, dificuldade das trilhas, equipamentos necessários, recomendações de treinamento e mais. Cada busca exigiria clicar em vários resultados e sintetizar informações de diferentes fontes.

Com o MUM, o sistema tenta antecipar essas perguntas subsequentes e fornecer informações abrangentes em um único resultado de busca. O SERP torna-se um hub unificado de informações que aborda múltiplos aspectos da necessidade subjacente do usuário. Essa mudança tem importantes implicações para como marcas e criadores de conteúdo pensam sobre visibilidade. Em vez de otimizar para rankings de palavras-chave individuais, o sucesso depende cada vez mais de fazer parte de clusters temáticos abrangentes que abordam a intenção do usuário por múltiplos ângulos. Conteúdo que oferece informações profundas e em camadas, abordando vários aspectos de um tema, tem mais chances de ser exibido pelo MUM.

Dados Estruturados e Compreensão de Entidades

A eficácia do MUM depende significativamente de dados estruturados e reconhecimento de entidades. O sistema utiliza marcação de esquema e informações estruturadas para entender melhor do que trata o conteúdo e como diferentes informações se relacionam entre si. Isso significa que implementar marcação de esquema adequada — como FAQPage, HowTo, Article e VideoObject — torna-se cada vez mais importante para a visibilidade nos resultados de busca com MUM.

Além da simples implementação de esquemas, o MUM foca em construção de entidades e autoridade temática. Em vez de pensar em palavras-chave individuais, estratégias de conteúdo bem-sucedidas agora enfatizam o estabelecimento de tópicos-chave ou entidades relevantes para seu setor. Por exemplo, em vez de otimizar para a palavra-chave “CRM para pequenas empresas”, uma abordagem abrangente estabeleceria entidades relacionadas como gestão de relacionamento com o cliente, automação de vendas, gestão de leads, suporte ao cliente e gestão de dados de clientes. Essa abordagem baseada em entidades ajuda o MUM a entender todo o escopo de sua expertise e exibir seu conteúdo em uma gama mais ampla de consultas relacionadas.

Implicações para a Visibilidade em Buscas por IA

O avanço do MUM e de modelos de IA multimodais semelhantes tem implicações significativas para como as marcas aparecem nos resultados de busca por IA. Métricas tradicionais de SEO como taxa de cliques e rankings de páginas individuais tornam-se menos relevantes quando os usuários podem consumir informações completas diretamente nos resultados de busca, sem acessar os sites. Isso cria tanto desafios quanto oportunidades para criadores de conteúdo e marcas.

O desafio é que os usuários podem encontrar respostas para suas perguntas sem nunca visitar seu site. A oportunidade é que ser exibido de forma proeminente nesses resultados de busca multimodais ricos — por meio de trechos em destaque, carrosséis de vídeo, galerias de imagens e painéis de conhecimento — proporciona visibilidade e autoridade de marca mesmo sem o tráfego direto. Isso exige uma mudança fundamental em como o sucesso é medido. Em vez de focar somente em métricas de tráfego, as marcas precisam desenvolver novos KPIs que reflitam a visibilidade nos resultados de busca, menções da marca em respostas geradas por IA e engajamento com formatos de conteúdo multimodal.

Preparando Conteúdo para Busca com MUM

Para otimizar para o MUM e modelos de IA semelhantes, as estratégias de conteúdo devem evoluir em várias direções-chave. Primeiro, o conteúdo deve se tornar genuinamente multimodal, incorporando imagens de alta qualidade, vídeos, infográficos e elementos interativos junto ao texto. Segundo, o conteúdo deve ser estruturado com relações semânticas claras, utilizando hierarquias de títulos adequadas, marcação de esquema e links internos para estabelecer conexões temáticas. Terceiro, criadores de conteúdo devem focar em cobertura abrangente de temas em vez de otimização para palavras-chave individuais, abordando todo o espectro de perguntas e necessidades dos usuários relacionadas ao tema.

Além disso, as marcas devem considerar estratégias de conteúdo multilíngue que reconheçam a capacidade do MUM de transferir conhecimento entre idiomas. Isso não significa necessariamente traduzir todo o conteúdo, mas sim entender como informações em diferentes idiomas podem se complementar e servir públicos globais. Por fim, o conteúdo deve ser criado com intenção do usuário e mapeamento da jornada em mente, abordando perguntas que os usuários possam fazer em diferentes estágios do processo de decisão, desde a conscientização inicial até a decisão de compra final.

O surgimento do MUM e de modelos de IA multimodais semelhantes representa uma mudança fundamental em como os motores de busca entendem e entregam informações. Ao processar múltiplos formatos e idiomas simultaneamente, esses sistemas podem fornecer resultados mais abrangentes, contextuais e úteis. Para marcas e criadores de conteúdo, o sucesso nesse novo cenário exige ir além da otimização tradicional de palavras-chave e adotar estratégias de conteúdo multimodal, topicamente abrangente e semanticamente rica, que atendam à intenção do usuário em múltiplos formatos e idiomas.