Ce este MUM și cum afectează căutarea AI?

Înțelegerea MUM: Modelul Multitask Unified al Google

MUM (Multitask Unified Model) este un cadru revoluționar de inteligență artificială dezvoltat de Google și anunțat în mai 2021. Reprezintă un salt semnificativ înainte în modul în care motoarele de căutare înțeleg și procesează interogări complexe ale utilizatorilor. Spre deosebire de modelele AI anterioare, axate în principal pe înțelegerea bazată pe text, MUM este un sistem AI multimodal și multilingv care poate procesa simultan informații din text, imagini, video și formate audio. Această schimbare fundamentală de tehnologie are implicații profunde pentru modul în care motoarele de căutare AI livrează rezultatele și pentru modul în care utilizatorii interacționează cu platformele de căutare.

Inovația de bază a MUM constă în capacitatea sa de a înțelege contextul și nuanțele într-un mod în care modelele anterioare nu puteau. Echipa de cercetare Google a construit MUM folosind cadrul T5 text-to-text, făcându-l de aproximativ 1.000 de ori mai puternic decât BERT, predecesorul său. Această capacitate sporită permite MUM nu doar să înțeleagă limbajul, ci și să îl genereze, creând o înțelegere mai completă a informației și a cunoașterii lumii. Modelul a fost antrenat pe 75 de limbi diferite și pe multe sarcini simultan, permițându-i să dezvolte o înțelegere mai sofisticată a modului în care informația se leagă în contexte, culturi și formate diferite.

Cum procesează MUM interogările complexe de căutare

Modul în care MUM procesează interogările de căutare diferă fundamental de algoritmii tradiționali de căutare. Când un utilizator trimite o interogare complexă, MUM analizează simultan mai multe posibile interpretări în loc să se limiteze la o singură înțelegere. Această capacitate de procesare paralelă permite sistemului să evidențieze perspective bazate pe cunoștințe profunde despre lume, identificând în același timp întrebări conexe, comparații și surse de conținut diverse. De exemplu, dacă cineva întreabă „Am urcat pe Mt. Adams și acum vreau să urc pe Mt. Fuji toamna viitoare, ce ar trebui să fac pentru a mă pregăti?”, MUM înțelege că această întrebare implică compararea a două munți, necesită informații despre altitudine și trasee, precum și aspecte legate de pregătire, cum ar fi antrenamentul fizic și alegerea echipamentului.

MUM utilizează tehnologia sequence-to-sequence matching care analizează întreaga interogare ca o secvență completă, nu doar potrivirea cuvintelor cheie individuale în baza de date. Sistemul transformă inputul de căutare în vectori de înaltă dimensiune care reprezintă sensul semantic, apoi compară acești vectori cu conținutul din indexul Google. Această înțelegere semantică bazată pe vectori permite MUM să recupereze rezultate bazate pe sensul real al căutării, nu doar pe potrivirea termenilor. În plus, MUM folosește transfer de cunoștințe între limbi, permițându-i să învețe din surse scrise în alte limbi decât cea a utilizatorului și să aducă acea informație în limba preferată.

Înțelegerea multimodală și impactul său

Una dintre cele mai transformatoare capacități ale MUM este înțelegerea multimodală, adică poate procesa și înțelege informații din diferite formate simultan. Aceasta este fundamental diferită de tehnologiile de căutare anterioare, care tratau textul, imaginile și video-ul ca fluxuri de date separate. Cu MUM, un utilizator ar putea, teoretic, să facă o poză la bocancii de drumeție și să întrebe „pot folosi aceștia pentru a urca pe Mt. Fuji?”, iar sistemul ar înțelege atât imaginea, cât și întrebarea, oferind un răspuns integrat care leagă informația vizuală de cunoștințele contextuale.

Această abordare multimodală are implicații semnificative pentru modul în care conținutul apare în rezultatele de căutare. În loc să afișeze o listă simplă de linkuri albastre, rezultatele căutării cu MUM devin din ce în ce mai vizuale și interactive. Utilizatorii văd acum carusele integrate de imagini, videoclipuri încorporate cu marcaje de timp, fotografii de produse care pot fi mărite și suprapuneri contextuale care oferă informații fără a fi nevoie de click. Experiența de căutare devine astfel mai imersivă și exploratorie, cu funcții precum panourile „Lucruri de știut” care descompun interogările complexe în subiecte ușor de digerat, fiecare cu fragmente relevante și elemente vizuale.

Depășirea barierelor lingvistice în căutarea AI

Limba a fost tradițional o barieră semnificativă în accesarea informației, însă MUM schimbă fundamental această dinamică. Capacitatea modelului de a transfera cunoștințe între limbi înseamnă că informații utile scrise în japoneză despre Mt. Fuji pot acum informa rezultatele la interogări în limba engleză despre același subiect. Acest transfer cross-lingvistic de cunoștințe nu presupune doar traducerea conținutului; în schimb, modelul înțelege conceptele și informațiile într-o limbă și aplică acea înțelegere pentru a oferi rezultate în alta.

Această capacitate are implicații profunde pentru accesul global la informație. Când cauți informații despre vizitarea Mt. Fuji, utilizatorii pot vedea acum rezultate despre locuri cu cele mai bune priveliști, onsen-uri locale (băi termale) și magazine de suveniruri populare— informații care până acum se găseau mai des în căutări japoneze. Sistemul democratizează astfel accesul la informații care anterior erau blocate de bariere lingvistice. Pentru creatorii de conținut și branduri, aceasta înseamnă că strategiile de conținut multilingv devin tot mai importante, deoarece conținutul tău într-o limbă poate influența acum rezultatele în alte limbi.

Reducerea fricțiunii în căutare prin rezultate cuprinzătoare

Unul dintre principalele obiective de design ale MUM este să reducă numărul de căutări pe care utilizatorii trebuie să le facă pentru a obține răspunsuri complete. Studiile au arătat că, pentru sarcini complexe, utilizatorii fac, în medie, opt interogări separate. Înainte de MUM, dacă cineva voia să compare drumeția pe Mt. Adams cu cea pe Mt. Fuji, ar fi trebuit să caute diferențe de altitudine, temperaturi medii, dificultatea traseelor, echipamentul necesar, recomandări de antrenament și altele. Fiecare căutare ar fi necesitat click-uri pe mai multe rezultate și sinteza informațiilor din surse diferite.

Cu MUM, sistemul încearcă să anticipeze aceste întrebări suplimentare și să ofere informații cuprinzătoare într-un singur rezultat. SERP-ul devine un hub unificat de informații care abordează multiple aspecte ale nevoii subiacente a utilizatorului. Această schimbare are implicații importante pentru modul în care brandurile și creatorii de conținut gândesc vizibilitatea. În loc să optimizezi doar pentru poziționarea pe cuvinte cheie individuale, succesul depinde din ce în ce mai mult de a face parte din clustere tematice cuprinzătoare care răspund intenției utilizatorului din mai multe perspective. Conținutul care oferă informații detaliate, stratificate, despre diferite aspecte ale unui subiect are mai multe șanse să fie evidențiat de MUM.

Date structurate și înțelegerea entităților

Eficiența MUM depinde semnificativ de datele structurate și recunoașterea entităților. Sistemul utilizează marcajul schema și informațiile structurate pentru a înțelege mai bine despre ce este conținutul și cum se leagă diferitele piese de informații. Aceasta înseamnă că implementarea corectă a marcajului schema—cum ar fi FAQPage, HowTo, Article sau VideoObject—devine tot mai importantă pentru vizibilitatea în rezultatele de căutare cu MUM.

Dincolo de simpla implementare a schemelor, MUM pune accent pe construcția de entități și autoritatea tematică. În loc să se concentreze pe cuvinte cheie individuale, strategiile de conținut de succes pun accentul pe stabilirea unor subiecte sau entități cheie relevante pentru industria ta. De exemplu, în loc să optimizezi doar pentru cuvântul cheie „CRM pentru afaceri mici”, o abordare cuprinzătoare ar stabili entități conexe precum managementul relațiilor cu clienții, automatizarea vânzărilor, gestionarea lead-urilor, suportul pentru clienți și managementul datelor clienților. Această abordare bazată pe entități ajută MUM să înțeleagă amploarea expertizei tale și să afișeze conținutul tău într-o gamă mai largă de interogări conexe.

Implicații pentru vizibilitatea în căutarea AI

Ascensiunea MUM și a modelelor AI multimodale similare are implicații majore pentru modul în care brandurile apar în rezultatele căutării alimentate de AI. Metricile SEO tradiționale, precum ratele de click și poziționarea paginilor individuale, devin mai puțin relevante când utilizatorii pot consuma informații complete direct în rezultate, fără a accesa site-urile. Aceasta creează atât provocări, cât și oportunități pentru creatori de conținut și branduri.

Provocarea este că utilizatorii pot găsi răspunsuri fără a vizita vreodată site-ul tău. Oportunitatea constă în faptul că o prezență proeminentă în aceste rezultate bogate, multimodale—prin fragmente recomandate, carusele video, galerii de imagini sau panouri de cunoștințe—oferă vizibilitate și autoritate de brand chiar și fără trafic direct. Aceasta necesită o schimbare fundamentală de mentalitate privind succesul. În loc să te concentrezi exclusiv pe metrici de trafic, brandurile trebuie să dezvolte noi KPI-uri care reflectă vizibilitatea în rezultate, menționările brandului în răspunsuri generate AI și interacțiunea cu formate de conținut multimodale.

Pregătirea conținutului pentru căutarea cu MUM

Pentru a te optimiza pentru MUM și modele AI similare, strategiile de conținut trebuie să evolueze pe mai multe direcții cheie. În primul rând, conținutul trebuie să devină cu adevărat multimodal, incluzând imagini de calitate, videoclipuri, infografice și elemente interactive, pe lângă text. În al doilea rând, conținutul ar trebui să fie structurat cu relații semantice clare, folosind ierarhii de titluri, marcaj schema și linking intern pentru a stabili conexiuni tematice. În al treilea rând, creatorii de conținut ar trebui să se concentreze pe acoperirea cuprinzătoare a subiectelor, nu doar pe optimizarea pe cuvinte cheie, abordând întreaga gamă de întrebări și nevoi ale utilizatorilor pe o temă.

În plus, brandurile ar trebui să ia în considerare strategii de conținut multilingv care recunosc abilitatea MUM de a transfera cunoștințe între limbi. Aceasta nu înseamnă neapărat traducerea fiecărui conținut, ci să înțelegi cum poate informația în limbi diferite să se completeze și să servească audiențele la nivel global. În final, conținutul ar trebui creat având în vedere intenția utilizatorului și cartografierea parcursului acestuia, răspunzând întrebărilor pe care le-ar putea avea în diverse etape, de la conștientizare inițială la decizia de cumpărare.

Apariția MUM și a modelelor AI multimodale similare reprezintă o schimbare fundamentală în modul în care motoarele de căutare înțeleg și livrează informații. Procesând simultan mai multe formate și limbi, aceste sisteme pot oferi rezultate mai cuprinzătoare, contextuale și utile. Pentru branduri și creatori de conținut, succesul în acest nou peisaj necesită depășirea optimizării tradiționale pe cuvinte cheie și adoptarea unor strategii de conținut multimodale, tematice, bogate semantic, care răspund intenției utilizatorului pe mai multe formate și limbi.