MUM: La nuova tecnologia di Google per query di ricerca complesse

Pubblicato: 2021-10-04

Che cos'è MUM (Modalità unificata multitasking)? Come funziona? Quali sono gli obiettivi? In questo post vi introdurrò al mondo di questa nuova tecnologia basata sull'intelligenza artificiale di Google. Come cambierà la SEO in futuro?

Definizione di MUM (Modello Unificato Multitasking)

MUM , acronimo di Multitask Unified Model , è una nuova tecnologia di Google per comprendere meglio le query di ricerca che gli utenti fanno sul motore di ricerca, anche quando utilizzano parole o frasi precise e articolate.

L'obiettivo è ridurre il numero di domande necessarie per raggiungere la risposta, fornire agli utenti risultati più performanti e soddisfacenti e sviluppare una comprensione più completa delle informazioni e della conoscenza del mondo rispetto ai modelli precedenti.


Prabhakar Raghavan, Senior Vice President di Google, presenta MUM sul palco di Google I/O 2021.

Google dà questa definizione di MUM:

"Nuova tecnologia che Google sta esplorando internamente per comprendere meglio la lingua e rendere più facile ottenere risposte utili a complesse esigenze di ricerca".

La tecnologia alla base di MUM

Ora che abbiamo la definizione di MUM, vediamo alcune delle sue caratteristiche per capire meglio la tecnologia a fianco.

  • MUM è potente: utilizza il framework T5 text-to-text ed è basato su un'architettura Transformer, ma è 1000 volte più potente di BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers).
  • MUM è multilingue: è in grado di comprendere 75 lingue diverse e molti compiti diversi contemporaneamente, con una comprensione più completa rispetto ai modelli precedenti.
  • MUM è multimodale: significa che può comprendere informazioni da diversi formati come pagine web, testo e immagini ma in futuro, anche da video e audio, contemporaneamente.

  • MUM è sofisticata: è una tecnologia pensata per comprendere le query di ricerca più complesse, precise e articolate, che normalmente richiedono una media di 8 passaggi per ottenere una risposta completa. Quindi, la nuova intelligenza artificiale faciliterà il processo di navigazione degli utenti.

I motori di ricerca di oggi non sono abbastanza sofisticati per rispondere come farebbe un esperto. Ma con una nuova tecnologia chiamata Multitask Unified Model, o MUM, ci stiamo avvicinando per aiutarti con questo tipo di esigenze complesse. Quindi in futuro avrai bisogno di meno ricerche per fare le cose.

Google IO'21 – Nuovo in Ricerca Google – LaMDA | Modello unificato multitasking – MUM | Questo cambia la SEO?
Prabhakar Raghavan, Senior Vice President di Google, Google I/O 2021 – MUM: questo cambia SEO?

Quali sono i vantaggi di Google MUM

Uno dei vantaggi più importanti di MUM è la possibilità di abbreviare la sessione di ricerca .

Sulle query complesse, MUM è in grado di comprendere non solo il contesto esplicito ma anche il contesto implicito e le relative query; inoltre, potrebbe fornire agli utenti informazioni che possono essere utili.

Vediamo un esempio (lo stesso fatto da Google): mi piace scalare le montagne e di recente ho scalato una montagna, il Monte Adams. Voglio fare un'escursione sul Monte Fuji il prossimo autunno, quindi voglio sapere cosa fare di diverso per prepararmi a questa nuova esperienza. In questo momento, devo fare molte ricerche sul motore di ricerca, come:

  • l'elevazione di ogni montagna;
  • la temperatura media;
  • la difficoltà dei sentieri escursionistici;
  • l'attrezzatura giusta da usare;
  • e così via.

Dopo aver fatto molte ricerche, riesco ad ottenere tutte le informazioni di cui ho bisogno.

Ora, vediamo cosa può succedere con MUM.

La mamma potrebbe capire cosa ho fatto e cosa devo fare.


La mamma potrebbe capire che sto confrontando due montagne, indovinando che l'altezza e le informazioni sul sentiero potrebbero essere rilevanti.

Potrebbe anche capire che, nel contesto dell'escursionismo, la "preparazione" potrebbe includere aspetti come l'allenamento, oltre alla giusta attrezzatura. Potrebbe anche estrarre informazioni correlate che sono utili e suggerirle.

Poiché MUM può far emergere intuizioni basate sulla sua profonda conoscenza del mondo, potrebbe evidenziare che mentre entrambe le montagne hanno all'incirca la stessa altitudine, l'autunno è la stagione delle piogge sul Monte Fuji, quindi potresti aver bisogno di una giacca impermeabile. MUM potrebbe anche far emergere utili argomenti secondari per un'esplorazione più approfondita, come l'attrezzatura più votata o i migliori esercizi di allenamento, con suggerimenti ad articoli, video e immagini utili da tutto il Web.

Un altro importante vantaggio è l' eliminazione delle barriere linguistiche .

La lingua è una barriera significativa all'accesso alle informazioni. MUM può abbattere queste barriere trasferendo la conoscenza indipendentemente dalla lingua .

Può "imparare" da fonti che non sono scritte nella stessa lingua della query di ricerca e aiutare gli utenti a ottenere risposte.

Utilizzando lo stesso esempio del Monte Fuji, assumiamo che sul web ci siano informazioni utili sul Monte Fuji scritte in giapponese; a questo punto, probabilmente non li troverò cercando in altre lingue.

MUM potrebbe trasferire la conoscenza da fonti in tutte le lingue e utilizzare le informazioni per trovare i risultati più rilevanti nella mia lingua.

Pertanto, in futuro, quando cercherai informazioni sulla visita del Monte Fuji, potresti visualizzare risultati come dove godersi le migliori viste sulla montagna, onsen nella zona e famosi negozi di souvenir: tutte informazioni che si trovano più comunemente durante la ricerca in Giapponese.

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MUM e ricerca sui vaccini

La prima applicazione di MUM è di migliorare la ricerca sui vaccini .

Sappiamo tutti che spesso lo stesso concetto può essere definito con termini diversi . Ciò può dipendere dalla lingua, dalla cultura o dall'area geografica o da una combinazione di fattori.

Durante la pandemia, le persone hanno iniziato a cercare informazioni relative al COVID-19 su Google e Google ha dovuto imparare a identificare le espressioni degli utenti per assicurarsi che fornisse informazioni di alta qualità da autorità sanitarie affidabili (come l'Organizzazione mondiale della sanità).

AstraZeneca, CoronaVac, Moderna, Pfizer, Sputnik e altri vaccini potrebbero avere nomi diversi in tutto il mondo: oltre 800, secondo l'analisi di Google. Le persone che cercano informazioni sui vaccini possono cercare, ad esempio, "Coronavaccin Pfizer", "mRNA-1273", "CoVaccine", ecc.

La capacità di identificare correttamente tutti i nomi è importante per fornire alle persone risultati con le ultime informazioni affidabili, ma questa operazione richiede solitamente molto tempo (ore o settimane). Grazie a MUM è stato possibile identificare in pochi secondi oltre 800 varianti di nomi di vaccini in più di 50 lingue . Con solo un piccolo campione di nomi di vaccini ufficiali, MUM ha rapidamente identificato le variazioni tra le lingue.

È stato un ottimo test per mostrare il potenziale del nuovo algoritmo. È facile pensare che in un futuro molto prossimo, la nuova tecnologia di MUM sarà in grado di migliorare la rilevanza delle ricerche degli utenti in molte lingue per tutte le query di ricerca .

Ultime notizie da Cerca nel 2021

Google ha annunciato durante un evento in live streaming chiamato Search On alcune novità – rese possibili grazie all'intelligenza artificiale – che vedremo nei prossimi mesi sui prodotti Google.
La prima novità riguarda un nuovo modo di ricercare per immagini che verrà integrato direttamente in Google Lens . Consentirà agli utenti di cercare qualcosa su ciò che stanno guardando, non solo effettuando una ricerca basata su Google Immagini, ma piuttosto ponendo domande su qualcosa che è stato fotografato tramite Google Lens.

Con questa nuova funzionalità sarà possibile toccare l'icona della Lente quando si guarda la foto di una t-shirt e chiedere a Google di trovare lo stesso modello o disegno su un altro capo di abbigliamento, come le calze. Questo è utile quando stai cercando qualcosa che può essere difficile da descrivere con precisione a parole: combinando immagini e testo in un'unica query, sarà più facile cercare per immagini e porre una domanda precisa.

Un altro esempio potrebbe essere fotografare un uccello e poi chiedere a Lens "cosa sta mangiando?" oppure fotografa la catena di una bici e chiedi "come si ripara?"

La seconda novità riguarda le “cose ​​che dovresti sapere”, gli argomenti correlati che si nascondono sotto una ricerca.

Facendo un esempio, se hai cercato "vernice acrilica", Google analizzerà il modo in cui gli utenti affrontano questo argomento e metterà in correlazione le ricerche tra loro, fornendo fino a 350 argomenti relativi alla vernice acrilica.

Ad esempio, potrai navigare e scoprire argomenti come "fare colori acrilici con attrezzi domestici", permettendoti di approfondire l'argomento a un livello molto più profondo. Puoi quindi “zoom” in avanti o indietro, andando a scoprire di più su dove imparare a dipingere, o vari metodi pittorici o pittori famosi.

La terza novità riguarda i video e l'analisi dei temi dei video.

Google non solo analizzerà i video per scoprire i punti salienti (come già accade), ma ora fornirà una nuova esperienza che identifica gli argomenti del video e fornisce collegamenti che consentono di navigare più a fondo e saperne di più.

Grazie a MUM verranno mostrati argomenti correlati, anche non espressamente menzionati nel video, grazie alla comprensione avanzata delle informazioni.

Queste notizie arriveranno nelle prossime settimane e miglioreranno nei mesi successivi.

Conclusioni

Il sistema sarà integrato nei prossimi mesi o anni in diversi prodotti.

Non solo MUM sarà probabilmente in grado di migliorare molti aspetti dei sistemi esistenti, ma potrebbe creare modi completamente nuovi per cercare ed esplorare le informazioni.

È un grande passo avanti verso un futuro in cui Google può comprendere tutti i diversi modi in cui le persone comunicano e interpretano le informazioni in modo naturale.

Quello che trovo più incredibile è la capacità di cercare concetti indipendentemente dalla lingua. Credo che la qualità delle risposte, soprattutto per domande molto specifiche, migliorerà notevolmente.

Come cambierà il lavoro SEO? Molte persone si chiedono se la SEO avrà ancora un senso di fronte a una comprensione sempre maggiore dei contenuti da parte degli algoritmi. Credo che più l'IA migliorerà nella comprensione del testo, più i SEO potranno liberarsi dal peso delle tecniche borderline, per concentrarsi sulla produzione di risorse straordinarie, definite su entità precise, e perfettamente coerenti e interconnesse.

E questo è il SEO che non vedo l'ora.