Algorithme MUM de Google : Comprendre son impact sur le référencement et la stratégie de contenu

Le modèle unifié multitâche de Google, communément appelé MUM, est un algorithme d'intelligence artificielle révolutionnaire conçu pour améliorer les capacités de recherche et répondre plus efficacement aux requêtes complexes des utilisateurs. Présenté lors de la conférence Google I/O 2021, MUM est le dernier développement en matière d'intelligence artificielle. Il vise à améliorer l'expérience de recherche en ligne des utilisateurs en tirant parti de sa capacité à comprendre de grandes quantités d'informations et de sujets connexes dans plusieurs langues et formats.

Avec la mise en œuvre de l'UGM, les moteurs de recherche peuvent fournir des réponses plus pertinentes et plus précises aux questions des utilisateurs et à leurs intentions de recherche, même s'ils n'ont pas de réponses directes. Ce résultat est obtenu grâce à l de l'algorithme des capacités multitâches, qui lui permettent de traiter simultanément des informations dans plusieurs langues, formats et tâches. S'appuyant sur les réalisations révolutionnaires de son prédécesseur BERT, les capacités plus avancées de MUM promettent une nouvelle ère de fonctionnalité des moteurs de recherche, répondant aux demandes en constante évolution des utilisateurs d'Internet.

Mais comment pouvons-nous utiliser le MuM de Google en Stratégie de référencementLes services d'assistance technique, de marketing numérique et de marketing de contenu ? 

Comprendre l'algorithme MUM de Google

Qu'est-ce que Google MuM ? 

Comme nous l'avons déjà mentionné, la Google Le modèle multitâche unifié (MUM) est une percée dans le domaine de l'intelligence artificielle et de la technologie des moteurs de recherche. Développé par Google, MUM vise à révolutionner la manière dont les utilisateurs interagissent avec les moteurs de recherche en fournissant des résultats de recherche plus intuitifs et plus efficaces.

MUM est construit sur le cadre texte-à-texte T5, ce qui lui permet de 1 000 fois plus puissant que l'ORETle précédent modèle linguistique de Google. Contrairement à son prédécesseur, MUM excelle non seulement à comprendre le langage naturel, mais aussi à le générer. Cette capacité permet à l'algorithme de fournir des réponses plus complètes sur les pages de résultats des moteurs de recherche (SERP) à des questions complexes. requêtes de recherche qui peut nécessiter des informations provenant de plusieurs sources ou domaines.

Voici quelques aspects clés de l'algorithme MUM de Google :

• Multitâche : L'UGM peut gérer plusieurs tâches simultanément, comme la compréhension de différentes langues et la fourniture de résultats pour différents types de médias (texte, images, vidéos, etc.). Cette fonction permet aux utilisateurs de trouver des informations pertinentes plus efficacement.
• Compréhension de la langue : L'UGM est capable de comprendre et générer du langage naturelce qui lui permet de fournir des résultats de recherche plus pertinents et plus précis sur le plan contextuel.
• Expertise inter-domaines : L'algorithme excelle dans l'intégration de connaissances provenant de différents domaines pour répondre aux demandes de recherche qui couvrent plusieurs domaines d'étude ou de recherche. secteurs d'activité.

Au fur et à mesure de son évolution, l'UGM va remodeler le paysage de la recherche en s'attaquant plus efficacement à des tâches complexes. Par exemple, l Mise à jour de Google MUM promet de permettre aux utilisateurs de trouver plus facilement des solutions à des problèmes auxquels il n'est pas possible de répondre avec un simple extrait ou des résultats de recherche traditionnels.

Dans l'ensemble, le déploiement de l'algorithme Google MUM représente une avancée significative dans les capacités des moteurs de recherche, démontrant l'immense potentiel de l'intelligence artificielle dans la transformation des expériences de recherche en ligne.

L'évolution des moteurs de recherche

De la recherche textuelle à la recherche multimédia

L'évolution de la moteurs de recherche a été remarquable. Les premiers moteurs de recherche se concentraient principalement sur les recherches textuelles, où les utilisateurs tapaient des mots-clés pour trouver des pages web pertinentes. Cependant, au fur et à mesure que l'internet se complexifiait, les moteurs de recherche se sont adaptés pour inclure différents formats tels que les vidéos, les images et les fichiers audio. Cette expansion a permis aux utilisateurs d'explorer la vaste mer d'informations de manière plus diversifiée et plus attrayante.

Google passe du texte au multitâche

Google est un leader dans l'évolution constante de la technologie des moteurs de recherche. Au début, il s'est concentré sur la recherche et l'indexation basées sur le texte, en organisant l'information de manière à la rendre facilement accessible et pertinente. Cependant, Google a progressé et introduit de nouveaux algorithmes, tels que le modèle unifié multitâche (MUM).(source)L'objectif est d'améliorer sa capacité à traiter des formats de contenu multiples tels que les vidéos, les fichiers audio, les images et les données structurées.

Barrières linguistiques dans les moteurs de recherche

L'un des principaux défis auxquels sont confrontés les moteurs de recherche est de surmonter les barrières linguistiques. L'internet étant une ressource accessible dans le monde entier, le soutien multilingue est crucial pour la recherche d'informations précises à partir de diverses sources. La traduction services ont été développés, mais ils manquent souvent de nuances et de compréhension du langage humain, ce qui conduit à des résultats inexacts et à l'impossibilité d'accéder à des informations essentielles dans d'autres langues.

L'ère des requêtes complexes

Les moteurs de recherche sont de plus en plus utilisés et les requêtes sont de plus en plus complexes, combinant souvent plusieurs intentions ou recherchant des informations très spécifiques. La simple correspondance des mots-clés n'est plus suffisante pour fournir des résultats pertinents et précis. Les moteurs de recherche doivent désormais comprendre l'intention de l'utilisateur, ce qui nécessite une compréhension plus sophistiquée des éléments suivants traitement du langage naturel (PNL).

La réponse de Google à la compréhension des langues

Pour relever ces défis, Google a introduit le modèle unifié multitâche (MUM)Il s'agit d'un projet de recherche en ligne qui se concentre sur le NLP et la compréhension du langage naturel. MUM est conçu pour améliorer la capacité de Google à traiter des requêtes de recherche complexes, à offrir une meilleure pertinence et un meilleur classement, et à faire tomber les barrières linguistiques en comprenant le contexte et les connaissances contenues dans la requête.

En utilisant des techniques avancées telles que l'UGM, les moteurs de recherche comme Google repoussent les limites de la recherche d'informations et de la compréhension du langage, améliorant ainsi l'expérience des utilisateurs et leur permettant de trouver plus facilement les informations dont ils ont besoin sur l'internet.

Mécanique de Google MUM

Algorithme et intelligence artificielle

Google MUM, également connu sous le nom de Multitask Unified Model (modèle unifié multitâche), est un puissant algorithme d'intelligence artificielle conçu pour améliorer la compréhension des informations dans la recherche Google. MUM utilise des techniques d'apprentissage automatique et tire parti de ses connaissances approfondies pour interpréter non seulement les textes, mais aussi les vidéos, les images et les contenus audio. L'algorithme traite efficacement de grandes quantités d'informations et fournit aux utilisateurs des résultats pertinents et précis.

Influence de l'ORET et du T5

MUM s'appuie sur les fondements de l'algorithme BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) de Google et intègre le cadre texte-texte T5. MUM est 1 000 fois plus puissant que l'ORETlui permettant de mieux comprendre le langage, de générer du texte et même d'analyser des requêtes complexes que les algorithmes traditionnels ne parvenaient pas à traiter.

L'approche multimodale

La principale caractéristique de Google MUM, qui le distingue de ses prédécesseurs, est son approche multimodale. MUM est conçu pour analyser et comprendre des informations provenant de différents formats, tels que :

• Texte
• Vidéo
• Images
• Audio

Cette flexibilité permet à l'UGM de s'appuyer sur un plus large éventail de sources de données, ce qui se traduit par des résultats de recherche plus complets et une amélioration de la qualité de l'information. l'expérience des utilisateurs.

Comprendre les flux d'activité des utilisateurs

Un autre aspect essentiel de l'algorithme Google MUM est sa capacité à comprendre les flux d'activité des utilisateurs, c'est-à-dire la séquence d'actions qu'un utilisateur effectue lorsqu'il utilise les produits Google. Le mélange multitâche d'experts séquentiels pour les flux d'activité des utilisateurs (MOSE) est un composant qui aide l'algorithme MUM à atteindre cet objectif. En évaluant l'intention de l'utilisateur, il peut fournir des résultats pertinents en fonction du contexte dans lequel la demande de recherche a été faite. L'efficacité globale de la recherche Google s'en trouve améliorée, ce qui permet aux utilisateurs de trouver les informations dont ils ont besoin avec plus de facilité et de précision.

Impact sur le référencement

Des paradigmes changeants en matière de mots-clés et de classement

Avec l'introduction de la Algorithme MUM de GoogleAvec le MUM, le paysage de l'optimisation des moteurs de recherche est appelé à connaître un changement de paradigme. Le modèle MUM (Multitask Unified Model) se concentre sur la compréhension de l'intention de l'utilisateur et de la signification des requêtes de recherche complexes, rendant ainsi les résultats de recherche plus intuitifs. En conséquence, l'accent mis traditionnellement sur l'optimisation des mots-clés pourrait perdre de son importance, les moteurs de recherche donnant la priorité à la compréhension des relations entre les différents éléments du site. contenu et de fournir aux utilisateurs des résultats plus complets et plus pertinents.

En adoptant une approche davantage axée sur le sens, l'UGM permettra aux experts en référencement de se concentrer sur les points suivants intention de l'utilisateur plutôt que de s'appuyer uniquement sur les mots-clés. Cela rendra le processus de classement plus dynamique et plus contextuel, ce qui profitera en fin de compte aux utilisateurs et aux éditeurs.

Remaniement des lignes directrices de Google relatives à l'évaluation de la qualité des recherches (Search Quality Rater)

En réponse aux changements induits par l'algorithme MUM, il est prévu que Lignes directrices de Google relatives à l'évaluation de la qualité des recherches peuvent faire l'objet d'une refonte. Ces lignes directrices servent de cadre aux évaluateurs de recherche pour évaluer la qualité des résultats, en aidant à améliorer les algorithmes de Google. L'introduction de l'UGM peut nécessiter une mise à jour pour mettre l'accent sur des éléments tels que :

• Autorité : Évaluer la crédibilité et l'expertise des éditeurs d'une manière plus contextuelle.
• Expérience de l'utilisateur : Veiller à ce que le contenu réponde efficacement à l'intention de l'utilisateur et à sa requête de recherche.
• La confiance : Garantir l'authenticité des informations fournies.

Ces changements nécessiteront Les professionnels du référencement doivent adapter leurs stratégies pour répondre à de nouveaux critères de réussite dans le classement.

Contrôler l'empreinte carbone

Un aspect intéressant de l'algorithme MUM est son impact potentiel sur l'empreinte carbone du web. En fournissant aux utilisateurs des résultats de recherche plus pertinents et plus significatifs, l'algorithme MUM de Google pourrait réduire la nécessité pour les utilisateurs d'effectuer des recherches multiples et de visiter de nombreux sites web pour répondre à leurs besoins d'information. Ceci, à son tour, pourrait contribuer à réduire la quantité globale de données consommées, ce qui entraînerait une réduction de la consommation d'énergie et de l'empreinte carbone.

Avantages pour les usagers et la fluidité du trafic

L'algorithme MUM présente plusieurs avantages pour les utilisateurs et les éditeurs de sites web :

1. Améliorée l'expérience des utilisateurs: Les utilisateurs peuvent s'attendre à des résultats de recherche plus précis qui correspondent étroitement à leur intention, ce qui réduit la nécessité d'effectuer des recherches multiples.
2. Un trafic de meilleure qualité: Les éditeurs de sites web peuvent bénéficier d'une augmentation du trafic de la part d'utilisateurs réellement intéressés par leurs produits. contenuLes résultats de la recherche correspondent mieux à l'intention de l'utilisateur.
3. Amélioration des performances: La meilleure compréhension des relations et du contexte du contenu permet une indexation et un classement plus efficaces, ce qui améliore globalement les performances des moteurs de recherche.

En se concentrant sur l'intention de l'utilisateur, la signification des requêtes et les relations entre les contenus, l'algorithme Google MUM vise à créer une expérience de recherche plus intuitive et plus efficace pour toutes les personnes concernées. L'algorithme MUM continue d'évoluer, Les professionnels du référencement doivent s'adapter à ces changements pour rester compétitifs dans un paysage en évolution.

Perspectives d'avenir de Google MUM

Le modèle unifié multitâche (MUM) de Google devrait révolutionner la manière dont les utilisateurs effectuent leurs recherches en ligne. Puissant algorithme basé sur l'IA, MUM améliore considérablement son prédécesseur BERT, en étant 1 000 fois plus puissant et offrant des capacités de compréhension linguistique améliorées.

L'une des caractéristiques essentielles de l'algorithme Google MUM est sa fonctionnalité multimodale. Elle lui permet de traiter et de comprendre des informations sous différents formats, tels que du texte, des images et des vidéos. Par exemple, un utilisateur cherchant de l'inspiration pour peindre à l'acrylique pourrait utiliser l'algorithme MUM pour trouver non seulement du contenu textuel, mais aussi des guides visuels.

• Meilleure compréhension de la langue
• Capacités multimodales
• Amélioration de l'expérience de recherche

La capacité de l'UGM à fournir des résultats de recherche plus intelligents s'explique par le fait qu'elle est fondée sur la technologie de l'information et de la communication (TIC). T5 cadre texte-à-texte. Sa puissance impressionnante et son autorité dans le traitement de tâches complexes changent la donne pour le moteur de recherche de Google. Avec l'UGM, les utilisateurs peuvent s'attendre à des résultats plus précis et plus riches, répondant rapidement à leurs besoins et à leurs préoccupations.

Associé à des technologies telles que Google Lens, MUM peut analyser et comprendre les objets du monde réel, offrant ainsi des informations pertinentes aux utilisateurs. Par exemple, si un utilisateur fait du shopping et rencontre un produit qu'il ne connaît pas, Lens peut identifier le produit tandis que MUM fournit des informations contextuelles, ce qui rend l'ensemble du processus plus efficace.

En outre, Google MUM devrait avoir un impact significatif sur les connaissances mondiales en matière de référencement. Au fur et à mesure qu'il devient plus intelligent et plus apte à comprendre le contenu de haute qualitéLes webmasters devront donc adapter leurs stratégies pour s'assurer d'être bien classés dans les pages de résultats des moteurs de recherche. En se concentrant sur la création de sites web bien structurés, informatifs, et contenu engageantLes propriétaires de sites web seront mieux équipés pour relever les défis posés par l'UGM.

En fin de compte, l'introduction de la Google Modèle unifié multitâche (MUM) illustre l'engagement de l'entreprise à repousser les limites de la technologie et de l'innovation. Au fur et à mesure que l'algorithme évolue, les utilisateurs peuvent s'attendre à une expérience de recherche plus réactive, plus précise et mieux adaptée à leurs besoins, ce qui propulsera le moteur de recherche dans une nouvelle ère d'efficacité et d'intelligence accrues.

Questions fréquemment posées

Publié le : 2023-11-23
Mise à jour le : 2024-06-21

Isaac Adams-Hands

Isaac Adams-Hands est le directeur du référencement chez SEO North, une entreprise qui fournit des services d'optimisation des moteurs de recherche. En tant que professionnel du référencement, Isaac possède une expertise considérable en matière de référencement sur page, de référencement hors page et de référencement technique, ce qui lui donne une longueur d'avance sur la concurrence.