L’introduzione del MUM rappresenta il prossimo importante cambiamento di paradigma per la ricerca di Google dopo Hummingbird, Rankbrain e BERT. Mentre le precedenti innovazioni basate sull’apprendimento automatico si basano su diversi modelli addestrati per compiti diversi, l’obiettivo del MUM è quello di utilizzare un solo modello per tutti i compiti legati all’indicizzazione, al recupero delle informazioni e al ranking.
Questa semplificazione dei modelli di apprendimento automatico comporta una serie di vantaggi per le prestazioni di ricerca, ma prima di poter apprezzare appieno l’importante cambiamento rappresentato dal MUM, è necessario capire con cosa abbiamo a che fare.
Che cos’è il MUM?
MUM è l’abbreviazione di Multitask Unified Model ed è una nuova tecnologia per la ricerca di Google introdotta per la prima volta nel maggio 2021. In occasione del Search On 21 dell’autunno 2021, è stata annunciata l’imminente introduzione e la tecnologia è stata descritta in modo più dettagliato. MUM lavora con l’intelligenza artificiale o con la comprensione e l’elaborazione del linguaggio naturale e risponde a query di ricerca complesse con dati multimodali. MUM è multilingue ed elabora informazioni provenienti da diversi formati multimediali per rispondere alle domande. Oltre al testo, MUM comprende anche immagini, video e file audio.
Come funziona MUM?
Nel maggio 2021, Google ha presentato MUM come un’evoluzione 1000 volte più potente di BERT. Entrambe le tecnologie si basano sull’elaborazione del linguaggio naturale. Ma il MUM non si limita alla sola elaborazione del linguaggio naturale.
MUM combina diverse tecnologie per rendere le ricerche di Google ancora più semantiche e basate sul contesto, per migliorare l’esperienza dell’utente. Con MUM, Google vuole rispondere a query di ricerca complesse per le quali un normale snippet della SERP non è sufficiente. I compiti di MUM sono stati presentati come segue:
MUM deve fornire una comprensione profonda della conoscenza del mondo. MUM deve essere addestrato fino a 75 lingue simultaneamente per comprenderle. Con i metodi precedenti, ogni lingua veniva addestrata in un proprio modello linguistico. MUM deve essere in grado di comprendere le informazioni in aggiunta a testo, immagini, audio e video.
Da queste dichiarazioni di Google si può dedurre quanto segue:
Google utilizza MUM per espandere ulteriormente i database semantici come il Knowledge Graph e per avvicinarsi all’obiettivo di un database di conoscenza completo. Con MUM, Google vuole rendere la ricerca internazionale ancora migliore per portare tutti gli indici e le istanze di ricerca in tutto il mondo a un livello qualitativo simile, garantendo così l’esperienza dell’utente in ogni paese e in ogni lingua del pianeta allo stesso livello elevato e lavorando anche in modo più efficiente, in termini di risorse proprie.
Probabilmente lo sviluppo più entusiasmante per i SEO è che MUM vuole accedere a tutti i formati multimediali per raccogliere informazioni (data mining), comprenderle ed elaborarle nei risultati di ricerca in modo tale che l’intenzione di ricerca sia servita in modo ottimale e l’esperienza dell’utente con la ricerca su Google sia molto elevata. In altre parole, oltre ai trilioni di contenuti testuali, Google ha anche accesso a tutte le informazioni provenienti da tutti i formati multimediali nei sistemi di Google per aumentare l’indice (di entità). Di conseguenza, è possibile generare ancora più informazioni sulle entità registrate. Le informazioni provenienti da testo, video, audio e immagini possono essere presentate nelle SERP in modo ancora migliore per una query di ricerca.
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