Vad är MUM och hur påverkar det AI-sökning?

Förstå MUM: Googles Multitask Unified Model

MUM (Multitask Unified Model) är ett banbrytande ramverk för artificiell intelligens utvecklat av Google och presenterat i maj 2021. Det innebär ett betydande steg framåt i hur sökmotorer förstår och bearbetar komplexa användarfrågor. Till skillnad från tidigare AI-modeller som främst fokuserade på textbaserad förståelse är MUM ett multimodalt och flerspråkigt AI-system som samtidigt kan bearbeta information från text, bilder, video och ljudformat. Detta grundläggande teknikskifte har djupgående konsekvenser för hur AI-sökmotorer levererar resultat och hur användare interagerar med sökplattformar.

Den centrala innovationen bakom MUM ligger i dess förmåga att förstå kontext och nyanser på sätt som tidigare modeller inte kunde uppnå. Googles forskningsteam byggde MUM med T5 text-till-text-ramverket, vilket gör det cirka 1 000 gånger kraftfullare än BERT, dess föregångare. Denna ökade kapacitet gör att MUM inte bara kan förstå språk utan även generera det, vilket skapar en mer heltäckande förståelse av information och världskunskap. Modellen tränades på 75 olika språk och många olika uppgifter samtidigt, vilket gör att den kan utveckla en mer sofistikerad förståelse av hur information relaterar över olika kontexter, kulturer och format.

Hur MUM bearbetar komplexa sökfrågor

Det sätt som MUM bearbetar sökfrågor skiljer sig fundamentalt från traditionella sökalgoritmer. När en användare skickar in en komplex fråga analyserar MUM flera möjliga tolkningar parallellt istället för att begränsa sig till en enda förståelse. Denna parallella bearbetningsförmåga innebär att systemet kan lyfta fram insikter baserade på djup världskunskap samtidigt som det identifierar relaterade frågor, jämförelser och olika innehållskällor. Till exempel, om någon frågar “Jag har vandrat på Mt. Adams och vill nu vandra Mt. Fuji nästa höst, vad bör jag göra för att förbereda mig?”, förstår MUM att denna fråga innebär att jämföra två berg, kräver information om höjd och leder samt innefattar förberedelser som konditionsträning och val av utrustning.

MUM använder sekvens-till-sekvens-matchningsteknologi som analyserar hela frågor som kompletta sekvenser istället för att matcha enskilda nyckelord till databasposter. Systemet omvandlar sökinput till högdimensionella vektorer som representerar semantisk betydelse och jämför sedan dessa vektorer mot innehållet i Googles index. Denna vektorbaserade semantiska förståelse gör att MUM kan hämta resultat baserat på faktisk betydelse snarare än enkel termmatchning. Dessutom använder MUM kunskapsöverföring mellan språk, vilket gör att den kan lära sig från källor skrivna på andra språk än användarens sökspråk och förmedla den informationen på det föredragna språket.

Multimodal förståelse och dess påverkan

En av MUM:s mest omvandlande förmågor är dess multimodala förståelse, vilket innebär att den kan bearbeta och förstå information från olika format samtidigt. Detta skiljer sig fundamentalt från tidigare sökteknologier som behandlade text, bilder och video som separata datakällor. Med MUM kan en användare teoretiskt sett ta ett foto av sina vandringskängor och fråga “kan jag använda dessa för att vandra Mt. Fuji?” och systemet skulle förstå både bilden och frågan ihop och ge ett integrerat svar som kopplar visuell information med kontextuell kunskap.

Detta multimodala tillvägagångssätt har stor betydelse för hur innehåll visas i sökresultaten. Istället för att visa en enkel lista med blå länkar blir MUM-drivna sökresultat alltmer visuella och interaktiva. Användare ser nu integrerade karuseller med bilder, inbäddade videor med tidsstämplar, zoomningsbara produktbilder och kontextuella överlägg som ger information utan att kräva klick. Sökupplevelsen blir mer uppslukande och utforskande, med funktioner som “Saker att veta”-paneler som delar upp komplexa frågor i hanterbara delämnen, vart och ett med relevanta utdrag och visuella element.

Bryta språkbarriärer i AI-sökning

Språk har traditionellt varit ett betydande hinder för att få tillgång till information, men MUM förändrar denna dynamik i grunden. Modellens förmåga att överföra kunskap mellan språk innebär att hjälpsam information skriven på japanska om Mt. Fuji nu kan påverka sökresultat för engelskspråkiga frågor om samma ämne. Denna flerspråkiga kunskapsöverföring översätter inte bara innehåll; istället förstår den koncept och information på ett språk och tillämpar den förståelsen för att leverera resultat på ett annat.

Denna förmåga har djupgående konsekvenser för global tillgång till information. Vid sökning efter information om att besöka Mt. Fuji kan användare nu se resultat om var man får de bästa utsikterna, lokala onsen (varma källor) och populära souvenirbutiker—information som oftare hittas vid sökningar på japanska. Systemet demokratiserar i princip tillgången till information som tidigare var låst bakom språkbarriärer. För innehållsskapare och varumärken innebär detta att flerspråkiga innehållsstrategier blir allt viktigare, eftersom ditt innehåll på ett språk nu kan påverka sökresultat på andra språk.

Minska sökfriktion genom heltäckande resultat

Ett av MUM:s primära designmål är att minska antalet sökningar användare behöver göra för att få fullständiga svar. Forskning visade att användare i genomsnitt gör åtta separata sökningar för komplexa uppgifter. Före MUM, om någon ville jämföra att vandra på Mt. Adams med Mt. Fuji, behövde de söka efter höjdskillnader, medeltemperaturer, ledsvårighet, nödvändig utrustning, träningsrekommendationer och mer. Varje sökning krävde att klicka sig igenom flera resultat och syntetisera information från olika källor.

Med MUM försöker systemet förutse dessa följdfrågor och ge heltäckande information i ett enda sökresultat. SERP blir ett samlat informationsnav som adresserar flera aspekter av användarens underliggande behov. Detta skifte har viktiga konsekvenser för hur varumärken och innehållsskapare tänker kring synlighet. Istället för att optimera för enskilda nyckelordspositioner beror framgång alltmer på att ingå i heltäckande ämneskluster som adresserar användarens avsikt ur flera vinklar. Innehåll som ger djupgående, lager-på-lager-information om olika aspekter av ett ämne har större chans att lyftas fram av MUM.

Strukturerad data och förståelse av entiteter

MUM:s effektivitet beror i hög grad på strukturerad data och entitetsigenkänning. Systemet använder schema-markup och strukturerad information för att bättre förstå vad innehållet handlar om och hur olika informationsdelar relaterar till varandra. Det innebär att korrekt implementering av schema-markup—såsom FAQPage, HowTo, Article och VideoObject-scheman—blir allt viktigare för synlighet i MUM-drivna sökresultat.

Utöver enkel schemaimplementering fokuserar MUM på entitetsbyggande och ämnesauktoritet. Istället för att tänka på individuella nyckelord betonar framgångsrika innehållsstrategier nu att etablera viktiga ämnen eller entiteter som är relevanta för din bransch. Till exempel, istället för att optimera för det enskilda nyckelordet “CRM för småföretag”, skulle ett heltäckande tillvägagångssätt etablera relaterade entiteter som kundrelationshantering, säljautomation, lead management, kundsupport och hantering av kunddata. Detta entitetsbaserade tillvägagångssätt hjälper MUM att förstå hela omfånget av din expertis och lyfta fram ditt innehåll över ett bredare spektrum av relaterade frågor.

Konsekvenser för synlighet i AI-sökning

Framväxten av MUM och liknande multimodala AI-modeller har stor betydelse för hur varumärken syns i AI-drivna sökresultat. Traditionella SEO-mått som klickfrekvens och enskilda sidplaceringar blir mindre relevanta när användare kan ta del av heltäckande information direkt i sökresultaten utan att klicka vidare till webbplatser. Detta skapar både utmaningar och möjligheter för innehållsskapare och varumärken.

Utmaningen är att användare kan hitta svar på sina frågor utan att någonsin besöka din webbplats. Möjligheten är att synas tydligt i dessa rika, multimodala sökresultat—genom utvalda utdrag, videokaruseller, bildgallerier och kunskapspaneler—ger varumärkessynlighet och auktoritet även utan direkt trafik. Detta kräver en grundläggande förändring i hur framgång mäts. Istället för att enbart fokusera på trafikmått behöver varumärken utveckla nya KPI:er som speglar synlighet i sökresultat, varumärkesnämningar i AI-genererade svar och engagemang med multimodala innehållsformat.

Förbereda innehåll för MUM-drivna sökningar

För att optimera för MUM och liknande AI-modeller måste innehållsstrategier utvecklas i flera viktiga riktningar. För det första måste innehåll bli genuint multimodalt, med högkvalitativa bilder, videor, infografik och interaktiva element vid sidan av text. För det andra bör innehåll struktureras med tydliga semantiska relationer, genom att använda korrekta rubrikhierarkier, schema-markup och intern länkning för att etablera ämneskopplingar. För det tredje bör innehållsskapare fokusera på heltäckande ämnesbevakning snarare än optimering för enskilda nyckelord, och besvara hela spektrumet av användarfrågor och behov kring ett ämne.

Dessutom bör varumärken överväga flerspråkiga innehållsstrategier som tar hänsyn till MUM:s förmåga att överföra kunskap mellan språk. Det innebär inte nödvändigtvis att översätta varje innehållsdel, utan snarare att förstå hur information på olika språk kan komplettera varandra och betjäna globala målgrupper. Slutligen bör innehåll skapas med användaravsikt och kartläggning av användarresa i åtanke, och besvara frågor som användare kan ställa i olika stadier av sitt beslutsfattande, från inledande medvetenhet till slutgiltiga köpbeslut.

Framväxten av MUM och liknande multimodala AI-modeller innebär en grundläggande förändring i hur sökmotorer förstår och levererar information. Genom att bearbeta flera format och språk samtidigt kan dessa system ge mer heltäckande, kontextuella och hjälpsamma resultat. För varumärken och innehållsskapare kräver framgång i detta nya landskap att man går bortom traditionell nyckelordsoptimering och omfamnar multimodala, ämnesmässigt heltäckande och semantiskt rika innehållsstrategier som möter användarens avsikt över flera format och språk.