MUM: nowa technologia Google do złożonych zapytań wyszukiwania

Opublikowany: 2021-10-04

Co to jest MUM (ujednolicony tryb wielozadaniowy)? Jak to działa? Jakie są cele? W tym poście wprowadzę Was w świat tej nowej technologii opartej na sztucznej inteligencji Google. Jak SEO zmieni się w przyszłości?

Definicja MUM (zunifikowany model wielozadaniowy)

MUM , akronim od Multitask Unified Model , to nowa technologia firmy Google, która pozwala lepiej rozumieć zapytania wprowadzane przez użytkowników w wyszukiwarce, nawet jeśli używają precyzyjnych i wyartykułowanych słów lub fraz.

Celem jest zmniejszenie liczby pytań potrzebnych do uzyskania odpowiedzi, zapewnienie użytkownikom skuteczniejszych i bardziej satysfakcjonujących wyników oraz rozwinięcie bardziej wszechstronnego zrozumienia informacji i wiedzy o świecie niż w poprzednich modelach.


Prabhakar Raghavan, starszy wiceprezes w Google, przedstawia MUM na scenie Google I/O 2021.

Google podaje taką definicję MUM:

„Nowa technologia, którą Google bada wewnętrznie, aby lepiej zrozumieć język i ułatwić uzyskiwanie pomocnych odpowiedzi na złożone potrzeby wyszukiwania”.

Technologia stojąca za MUM

Teraz, gdy mamy już definicję MUM, przyjrzyjmy się niektórym z jej funkcji, aby lepiej zrozumieć towarzyszącą jej technologię.

  • MUM jest potężny: wykorzystuje strukturę tekstu na tekst T5 i jest oparty na architekturze Transformer, ale jest 1000 razy potężniejszy niż BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers).
  • MUM jest wielojęzyczny: jest w stanie zrozumieć 75 różnych języków i wiele różnych zadań jednocześnie, z pełniejszym zrozumieniem niż poprzednie modele.
  • MUM jest multimodalny: oznacza, że ​​może rozumieć informacje z różnych formatów, takich jak strona internetowa, tekst i obrazy, ale w przyszłości nawet z wideo i audio jednocześnie.

  • MUM jest zaawansowana: jest to technologia zaprojektowana w celu zrozumienia najbardziej złożonych, precyzyjnych i wyartykułowanych zapytań wyszukiwania, które zwykle wymagają średnio 8 kroków, aby uzyskać pełną odpowiedź. Nowa sztuczna inteligencja ułatwi więc przeglądanie użytkownikom.

Dzisiejsze wyszukiwarki nie są wystarczająco wyrafinowane, aby odpowiadać na pytania eksperta. Jednak dzięki nowej technologii o nazwie Multitask Unified Model lub MUM jesteśmy coraz bliżej pomocy w tego typu złożonych potrzebach. Dlatego w przyszłości będziesz potrzebować mniej wyszukiwań, aby załatwić sprawy.

Google IO'21 – Nowość w wyszukiwarce Google – LaMDA | Ujednolicony model wielozadaniowy – MUM | Czy to zmienia SEO?
Prabhakar Raghavan, starszy wiceprezes Google, Google I/O 2021 – MUM: czy to zmienia SEO?

Jakie są zalety Google MUM

Jedną z najważniejszych zalet MUM jest możliwość skrócenia sesji wyszukiwania .

W przypadku złożonych zapytań MUM może zrozumieć nie tylko kontekst jawny, ale nawet kontekst niejawny i powiązane zapytania; ponadto może dostarczać użytkownikom przydatnych informacji.

Zobaczmy przykład (ten sam, który zrobił Google): Lubię wspinać się po górach, a ostatnio wspiąłem się na górę, Mount Adams. Następnej jesieni chcę wspiąć się na górę Fuji, więc chcę wiedzieć, co zrobić inaczej, aby przygotować się na to nowe doświadczenie. W tej chwili muszę wykonać wiele wyszukiwań w wyszukiwarce, takich jak:

  • wzniesienie każdej góry;
  • przeciętna temperatura;
  • trudność szlaków turystycznych;
  • odpowiedni sprzęt do użycia;
  • i tak dalej.

Po wielu poszukiwaniach udaje mi się uzyskać wszystkie potrzebne informacje.

Zobaczmy teraz, co może się stać z MUM.

MAMA mogłaby zrozumieć, co zrobiłam i co muszę zrobić.


MUM może zrozumieć, że porównuję dwie góry, zgadując, że informacje o wysokości i szlaku mogą mieć znaczenie.

Może również zrozumieć, że w kontekście wędrówek „przygotowanie” może obejmować takie aspekty, jak szkolenie, a także odpowiedni sprzęt. Może również wyodrębnić przydatne informacje i je zasugerować.

Ponieważ MUM może wydobyć spostrzeżenia w oparciu o głęboką wiedzę o świecie, może to podkreślić, że chociaż obie góry znajdują się mniej więcej na tym samym poziomie, jesień to pora deszczowa na górze Fuji, więc możesz potrzebować wodoodpornej kurtki. MUM może również udostępniać przydatne podtematy do głębszej eksploracji — takie jak najwyżej oceniany sprzęt lub najlepsze ćwiczenia szkoleniowe — ze wskazówkami do przydatnych artykułów, filmów i obrazów z całej sieci.

Kolejną ważną korzyścią jest usunięcie barier językowych .

Język stanowi poważną barierę w dostępie do informacji. MUM może przełamać te bariery, przekazując wiedzę niezależnie od języka .

Może „uczyć się” ze źródeł, które nie są napisane w tym samym języku, co wyszukiwane hasło i pomagać użytkownikom w uzyskaniu odpowiedzi.

Korzystając z tego samego przykładu góry Fuji, załóżmy, że w sieci znajdują się przydatne informacje na temat góry Fuji napisane po japońsku; do tej pory prawdopodobnie nie znajdę ich, wyszukując w innych językach.

MUM może przekazywać wiedzę ze źródeł we wszystkich językach i wykorzystywać te informacje, aby znaleźć najtrafniejsze wyniki w moim języku.

Dlatego w przyszłości, gdy będziesz szukać informacji o zwiedzaniu góry Fuji, możesz zobaczyć takie wyniki, jak miejsce, w którym można podziwiać najlepsze widoki na góry, onsen w okolicy i popularne sklepy z pamiątkami — wszystkie informacje, które można znaleźć częściej podczas wyszukiwania w Język japoński.

[Studium przypadku] Zarządzanie indeksowaniem botów Google

Mając ponad 26 000 referencji produktów, 1001Pneus potrzebował niezawodnego narzędzia do monitorowania wydajności SEO i upewnienia się, że Google przeznacza swój budżet na indeksowanie odpowiednich kategorii i stron. Dowiedz się, jak skutecznie zarządzać budżetem indeksowania witryn e-commerce za pomocą OnCrawl.
Przeczytaj studium przypadku

Badania MUM i szczepionek

Pierwszym zastosowaniem MUM jest usprawnienie badań nad szczepionkami .

Wszyscy wiemy, że często to samo pojęcie można zdefiniować różnymi terminami . Może to zależeć od języka, kultury, obszaru geograficznego lub kombinacji czynników.

Podczas pandemii ludzie zaczęli szukać w Google informacji związanych z COVID-19, a Google musiało nauczyć się identyfikować wyrażenia użytkowników, aby mieć pewność, że dostarcza wysokiej jakości informacje od zaufanych organów ds. zdrowia (takich jak Światowa Organizacja Zdrowia).

AstraZeneca, CoronaVac, Moderna, Pfizer, Sputnik i inne szczepionki mogą mieć różne nazwy na całym świecie – ponad 800, według analiz Google. Osoby poszukujące informacji o szczepionkach mogą wyszukać np. „Coronavaccin Pfizer”, „mRNA-1273”, „CoVaccine” itp.

Umiejętność poprawnej identyfikacji wszystkich nazwisk jest ważna, aby dać ludziom wyniki z najnowszymi wiarygodnymi informacjami, ale operacja ta zwykle zajmuje dużo czasu (godziny lub tygodnie). Dzięki MUM udało się w kilka sekund zidentyfikować ponad 800 wariantów nazw szczepionek w ponad 50 językach . Dysponując tylko niewielką próbką oficjalnych nazw szczepionek, MUM szybko zidentyfikowała różnice między językami.

To był świetny test, aby pokazać potencjał nowego algorytmu. Łatwo pomyśleć, że w niedalekiej przyszłości nowa technologia MUM będzie w stanie poprawić trafność wyszukiwań w wielu językach dla wszystkich zapytań .

Najnowsze wiadomości z wyszukiwarki 2021

Google ogłosił podczas transmisji na żywo o nazwie Search On pewne innowacje – możliwe dzięki sztucznej inteligencji – które zobaczymy w najbliższych miesiącach w produktach Google.
Pierwsza wiadomość dotyczy nowego sposobu wyszukiwania według obrazów, który zostanie zintegrowany bezpośrednio z Google Lens . Umożliwi to użytkownikom wyszukiwanie czegoś o tym, na co patrzą, nie tylko poprzez wyszukiwanie na podstawie grafiki Google, ale raczej poprzez zadawanie pytań dotyczących czegoś, co zostało sfotografowane za pomocą Google Lens.

Dzięki tej nowej funkcji będzie możliwe dotknięcie ikony Obiektywu podczas oglądania zdjęcia koszulki i poproszenie Google o znalezienie tego samego modelu lub wzoru na innym elemencie odzieży, takim jak skarpetki. Jest to przydatne, gdy szukasz czegoś, co może być trudne do precyzyjnego opisania słowami: łącząc obrazy i tekst w jednym zapytaniu, łatwiej będzie wyszukiwać obrazy i zadać precyzyjne pytanie.

Innym przykładem może być fotografowanie ptaka, a następnie pytanie Lensa „co on je?” lub sfotografuj łańcuch rowerowy i zapytaj „jak to naprawić?”

Druga wiadomość dotyczy „rzeczy, które powinieneś wiedzieć”, powiązanych tematów, które są ukryte pod wyszukiwaniem.

Na przykład, jeśli wyszukałeś hasło „farba akrylowa”, Google przeanalizuje, jak użytkownicy podchodzą do tego tematu i skorelują ze sobą wyszukiwania, dostarczając do 350 tematów dotyczących farb akrylowych.

Na przykład będziesz mógł przeglądać i odkrywać takie tematy, jak „robienie farby akrylowej za pomocą narzędzi domowych”, co pozwala zagłębić się w temat na znacznie głębszym poziomie. Następnie możesz „przybliżyć” lub oddalić, aby dowiedzieć się więcej o tym, gdzie uczyć się malować, o różnych metodach malowania lub znanych malarzach.

Trzecia wiadomość dotyczy filmów i analizy tematów wideo.

Google nie tylko przeanalizuje filmy, aby odkryć najciekawsze momenty (takie to już robi), ale teraz zapewni nowe środowisko, które identyfikuje tematy filmu i udostępnia linki, które pozwalają na głębszą nawigację i uzyskanie więcej informacji.

Dzięki MUM, dzięki zaawansowanemu zrozumieniu informacji, zostaną pokazane powiązane tematy, nawet nie wymienione w filmie.

Te wiadomości pojawią się w nadchodzących tygodniach i poprawią się w kolejnych miesiącach.

Wnioski

System będzie integrowany w kolejnych miesiącach lub latach w różnych produktach.

MUM prawdopodobnie nie tylko będzie w stanie ulepszyć wiele aspektów istniejących systemów, ale może stworzyć zupełnie nowe sposoby wyszukiwania i eksploracji informacji.

To wielki krok naprzód w przyszłość, w której Google może zrozumieć różne sposoby, w jakie ludzie naturalnie komunikują się i interpretują informacje.

Najbardziej niesamowita jest dla mnie umiejętność wyszukiwania pojęć niezależnie od języka. Wierzę, że jakość odpowiedzi, szczególnie w przypadku bardzo konkretnych zapytań, ulegnie znacznej poprawie.

Jak zmieni się praca SEO? Wiele osób zastanawia się, czy SEO nadal będzie miało sens w obliczu coraz większego zrozumienia treści przez algorytmy. Wierzę, że im bardziej AI poprawia rozumienie tekstu, tym bardziej SEO będą mogli uwolnić się od ciężaru technik z pogranicza, skupić się na produkcji niezwykłych zasobów, zdefiniowanych na precyzyjnych bytach, doskonale spójnych i powiązanych ze sobą.

I to jest SEO, na które czekam.