Spis treści

Co to jest MUM, czyli Google Multitask Unified Model?

MUM (ang. Multitask Unified Model, co na polski można przetłumaczyć jako Wielozadaniowy Ujednolicony Model) to technologia Google oparta o AI, której celem jest lepsze zrozumienie skomplikowanych zapytań, przetwarzanie informacji zawartych w materiałach tekstowych, graficznych i audiowizualnych oraz udzielenie użytkownikowi kompleksowej odpowiedzi.

O technologii Multitask Unified Model (w skrócie: MUM) Google poinformowało na konferencji Google I/O w 2021 r. W branży SEO zawrzało i w zasadzie nadal wrze. Prelegenci zaczynają wspominać o tym na konferencjach, coraz więcej osób chce dowiedzieć się, o co chodzi i jak będzie wyglądało SEO w perspektywie kolejnych lat. Oficjalny termin wdrożenia MUM nie jest znany.

Od kilku lat wszyscy rozprawiali o algorytmie BERT, jednak zapowiedziany MUM miałby być… 1000 razy wydajniejszy od niego. Tę rewolucję trafnie określiło już samo Google w artykule MUM: A new AI milestone for understanding information, czyli że MUM to nowy kamień miliowy w AI dla zrozumienia informacji.

Google Multitask Unified Model to technologia, która jest:

  • multimodalna, co znaczy, że rozumie informacje zawarte w tekście i na obrazach, a w przyszłości nawet wideo czy audio;
  • przeszkolona w 75 różnych językach;
  • ma potencjał na to, żeby przełamać bariery komunikacyjne;
  • doskonalona przy wykorzystaniu sztucznej inteligencji.

Założeniem Google jest to, żeby technologia MUM wszechstronnie rozumiała informacje oraz wiedzę o świecie. Wpisuje się tym samym w ideę Entity Oriented Search, czyli ustrukturyzowanych i powiązanych ze sobą danych. MUM to technologia stworzona w T5, czyli Text-To-Text Transfer Transformer (która była wcześniej wykorzystana już w algorytmie BERT). Cel, że użytkownik ma otrzymać szybką i satysfakcjonującą odpowiedź przy pierwszym kontakcie z wyszukiwarką, ma być spełniony dzięki transformer architecture, AI oraz uczenia maszynowego.

Zasada działania jest taka, że technologia interpretuje różne źródła informacji i dzięki temu może doprowadzić użytkownika do jeszcze bardziej trafnych wyników wyszukiwania.

MUM w praktyce: przykład wspinaczki na Mount Adams i Fudżi

Wspinałem się już na górę Mount Adams i teraz chcę wspiąć się na górę Fudżi, co mam zrobić inaczej, żeby się przygotować?

MUM Google

(źródło: blog Google)

Dotychczas odpowiedź na to pytanie można by uzyskać dzięki indywidualnemu researchowi. Zasoby wyszukiwarki Google są ogromne, więc w zasadzie potrzeba trochę czasu, żeby samemu stworzyć takie zestawienie. Należałoby porównać ze sobą Mount Adams (górę w stanie Waszyngton) i Fudżi (lub Fuji, najwyższy szczyt Japonii) oraz ich wysokości, średnią temperaturę w okresie jesiennym, stopień trudności szlaków turystycznych czy osprzęt, który jest potrzebny do wspięcia i na jedną, i na drugą górę. Później wystarczyłoby zestawić ze sobą te dane i samodzielnie wywnioskować, co należy jeszcze zrobić, żeby dobrze przygotować się do wspinaczki na Fuji.

Google samo przyznaje, że taki research online to sporo wyszukiwań i czasu. Porównał ją do sytuacji z życia offline. Gdybyśmy podeszli do eksperta od wędrówek, po prostu zapytalibyśmy: „Co mam zrobić inaczej, żeby się przygotować?” i on, biorąc pod uwagę dostępne informacje, własny zasób wiedzy, doświadczenie czy sam kontekst pytania, udzieliłby przemyślanej odpowiedzi. Szybciej, precyzyjniej i trafniej.

Przetwarzanie 75 języków

Ciekawym zjawiskiem, które ma zaoferować MUM, jest zacieranie granic językowych. Technologia może uczyć się ze źródeł, które nie są napisane w języku, w którym wpisaliśmy pytanie. Tu odchodzi nam w zasadzie istotny aspekt zagranicznego researchu, który czasem robimy, żeby dowiedzieć się o czymś, co jeszcze nie zostało w Polsce opisane.

Multitask Unified Model

(źródło: blog Google)

Według oficjalnych informacji Google technologia MUM miałaby być przeszkolona w 75 językach.

Tu znów można wrócić do przykładu podanego na blogu Google, że naprawdę przydatne informacje o górze Fuji mogą być napisane w języku japońskim. Gdy nie posługujemy się tym językiem, prawdopodobnie trudno nam będzie znaleźć jakieś informacje.

MUM Google Fudżi

(źródło: blog Google)

Multimodalność MUM

Zapowiadana przez Google multimodalność technologii MUM ma pomóc silnikowi wyszukiwarki zebrać i przetworzyć informacje z różnych formatów: tekstowych, graficznych i audiowizualnych.

W praktyce może to wyglądać tak, jak pokazuje Google na przykładzie:

  1. Robisz zdjęcie butów górskich.
  2. Załadowujesz je do wyszukiwarki Google.
  3. Pytasz silnik wyszukiwarki, czy możesz wejść w takich butach na górę Fudżi.
  4. Technologia analizuje zdjęcie, rozpoznaje model butów, szuka w zasobach sieci informacji, czy nadają się one do wspinaczki na tę górę oraz udziela Ci odpowiedzi.

Omijasz etap szukania kartonu od butów i wpisywania jego konkretnego modelu do wyszukiwarki oraz samodzielnego szukania informacji, czy możesz nosić je podczas wyprawy na najwyższy szczyt Japonii.

Proste? Proste!

Rozbudowane zapytania i kompleksowe odpowiedzi, czyli wpływ MUM na SEO

Zachęta udzielania kompleksowych odpowiedzi na skomplikowane pytania może w efekcie rzeczywiście owocować bardziej rozbudowanymi czy unikatowymi zapytaniami. To z kolei może poniekąd utrudnić analizę słów kluczowych. Coraz bardziej będą liczyć się intencje użytkowników i wiele innych czynników, które wpływają na wpisywane przez nich zapytania do wyszukiwarki. Może to wymusić nowe drogi w zakresie pozycjonowania stron internetowych.

Jeżeli MUM miałby analizować zasoby w różnych językach (nie tylko w tym, w którym zostało wpisane zapytanie), to jest szansa na to, że polskie treści, które tworzymy, dotrą do użytkownika z innego kontynentu. To ważny kierunek np. dla pytań dotyczących aktualnych wydarzeń w kraju, turystyki, społeczeństwa.

Wprowadzenie technologii MUM może też zmienić wygląd direct answer. Skoro złożone zapytania mają być bardziej rozbudowane, to i odpowiedzi również będą dłuższe.

Choć trudno przewidzieć, jak specjaliści SEO czy w zasadzie cała branża SEO odpowie na rozbudowę algorytmu BERT, to trzeba przyznać, że już teraz nowy algorytm stanowi wyzwanie. Czy użytkownikom będzie można zapewnić kompleksową odpowiedź na skomplikowane pytania? Na pewno warto przetestować różne rozwiązania, posiłkować się narzędziami content intelligence i data-driven, nie ignorować maszynowego uczenia i nadal tworzyć wartościowe treści dla użytkowników.

Co robić, żeby być gotowym na update MUM i nowe wyniki wyszukiwania?

  1. Tworząc content, wykorzystuj nie tylko tekst, ale również materiały graficzne, wideo i audio (nie zapomnij o optymalizacji obrazów oraz wideo: podpisuj je, oznaczaj atrybuty ALT i zadbaj, żeby przestrzeń tekstowa wokół tego formatu była spójna z samym materiałem).
  2. Analizuj bardziej skomplikowane frazy kluczowe, wielowątkowe pytania i rozbudowane wyrażenia oraz włącz je do strategii pozycjonowania stron internetowych. Użytkownicy będą wpisywać rozbudowane zapytania do wyszukiwarki, a Twój content może na nie odpowiedzieć.
  3. Optymalizuj strony lub sklepy na frazy longtailowe.
  4. Twórz różne pytania i odpowiedzi: sekcje FAQ, Q&A, How-to itd.
  5. Staraj się zdobywać pozycję zero w wynikach wyszukiwania.
  6. Zwróć uwagę na kwestie kulturowe i językowe, które pomogą algorytmom (i potencjalnym użytkownikom) jeszcze lepiej zrozumieć Twoją wypowiedź.

MUM może zrewolucjonizować wyszukiwanie w Google. W zakresie pozycjonowania sklepów internetowych czy serwisów usługowych bądź informacyjnych dobra agencja SEO nie tylko podpowie najlepsze rozwiązania związane z marketingiem internetowym, ale również pomoże w zbudowaniu skutecznej strategii SEO na przyszłość. Choć MUM może wydawać się nowoczesną technologią, która jest jeszcze odległa, to warto być przygotowany na rewolucję.

wyceń pozycjonowanie strony internetowej