Il Google Unified Multitask Model (MUM) è uno degli aggiornamenti più importanti che il colosso dei motori di ricerca sta sviluppando. È stato presentato a maggio 2021 durante la Google IO Conference. Questo è forse il più grande di tutti gli aggiornamenti di Google per il 2021 e sta già migliorando i risultati di ricerca oggi.
MUM è paragonabile al suo predecessore Google BERT, poiché è anche in grado di elaborare il linguaggio naturale (NLP). I funzionari del colosso tecnologico affermano che l’aggiornamento è “1.000 volte migliore” di BERT AI.
In questo blog tratteremo:
· XNUMX€ Cos'è la PNL?
· XNUMX€ Il significato di MAMMA
· XNUMX€ L'aggiornamento di Google BERT
· XNUMX€ IA di Google PNL
Parleremo anche dell'impatto di MUM sull'ottimizzazione dei motori di ricerca (SEO).
Perché rilasciare un altro aggiornamento della ricerca Google?
La Ricerca Google dovrà sempre essere aggiornata. I motori di ricerca hanno iniziato con le parole chiave, seguite da frasi chiave e ora stiamo entrando nel regno dell’elaborazione del linguaggio naturale attraverso l’aggiornamento di Google BERT e ora MUM.
Secondo il vicepresidente di Ricerca Google Pandu Nayak, l'obiettivo dietro MUM è migliorare l'esperienza dell'utente (UX).
BERT, la tecnologia di apprendimento contestuale originale di Google, è stata implementata nel 2019. Ha migliorato la capacità del motore di ricerca di scoprire il contesto del discorso umano. MUM, l'ultimo aggiornamento di Google, si basa su ciò che ha iniziato il suo predecessore. Il modello multitasking unificato va oltre il contesto. Con questo ultimo aggiornamento di Ricerca Google, ti sembrerà molto più di parlare con una persona reale.
La ricerca di una migliore comprensione del linguaggio umano
Diciamo che vuoi conoscere il modo più autentico di cucinare l'adobo, un piatto locale filippino. Le persone utilizzerebbero varie frasi di ricerca, come:
· XNUMX€ “Come cucinare l'adobo”
· XNUMX€ “Autentica ricetta adobo”
· XNUMX€ “La migliore ricetta della marinata”
· XNUMX€ “Cucina adobo come un filippino locale”
Secondo Nayak, le persone utilizzano in media otto frasi di ricerca per ottenere risposte a domande complesse simili. La ricerca richiede molto tempo e le questioni complicate presentano numerose sfumature.
BERT, la prima tecnologia PNL di Google, può determinare l'intento di ricerca. È in grado di comprendere il linguaggio naturale. Potresti determinare che stai cercando l'adobo filippino, non l'adobo messicano o lo stufato portoghese con lo stesso nome.
Come chiedere a una persona reale
Google MUM porta le cose al livello successivo. Con questo aggiornamento della ricerca, il motore di ricerca Google sarà in grado di comprendere le varie sfumature della linguistica e del discorso. Questo è molto più avanzato dell'ultimo aggiornamento Google BERT.
Non è necessario utilizzare otto termini di ricerca, ne basta uno solo. È come chiedere a uno chef filippino come cucinare l'autentico adobo. Ti guiderà attraverso l'intero processo senza la necessità di porre più domande.
Affrontare le barriere linguistiche
Questo è un altro motivo per cui Google MUM AI rappresenta un grande miglioramento rispetto a BERT: può comprendere altre lingue. L'aggiornamento del modello multitasking unificato è disponibile in 75 lingue.
"Formazione" nei termini di Google NLP significa che dati provenienti da diverse lingue sono stati inviati all'intelligenza artificiale di apprendimento automatico di MUM. (Svilupperemo di più quando affronteremo la questione di cosa sia l’elaborazione del linguaggio naturale nell’intelligenza artificiale.) Questa funzionalità offre a Google MUM AI la possibilità di acquisire informazioni da siti Web scritti in lingue diverse dall'inglese. Puoi utilizzare siti Web in lingua straniera per rispondere alle tue domande.
Cos’è l’elaborazione del linguaggio naturale nell’intelligenza artificiale?
Cos'è la PNL? Cominciamo con una definizione di PNL a livello principiante: PNL è in realtà un termine collettivo utilizzato in diverse discipline, come i campi dell'intelligenza artificiale, dell'informatica e della linguistica.
In termini semplici, la PNL aiuta i computer a comprendere il linguaggio naturale. Va oltre la fornitura di definizioni per ogni parola. Anche le funzioni di parole e frasi vengono elaborate per derivare significato e contesto.
Per aiutare a dare un senso alla nostra definizione di PNL, dobbiamo capire come funziona. Nell'elaborazione del linguaggio naturale, il linguaggio umano è diviso in segmenti logici più piccoli. Ciò include parole, frasi e le diverse parti del discorso. Valgono anche le regole grammaticali.
Rompere il linguaggio umano
Per una comprensione più approfondita della PNL, è utile sapere come funzionano Google BERT e BERT AI. Ecco un breve tour delle basi dell'elaborazione del linguaggio naturale e di come un'API PNL elabora il linguaggio umano:
1. La frase di ricerca che inserisci nella casella di ricerca di Google viene suddivisa in unità semantiche più piccole (ad esempio parole, frasi e clausole).
2. Le parole in ciascuna unità semantica vengono poi etichettate in base alla loro parte del discorso, come verbi, sostantivi, avverbi, aggettivi, ecc.
3. Le parole vengono quindi ridotte alla loro forma radice, il che le standardizza.
4. Successivamente, le parole che forniscono poche o nessuna informazione vengono rimosse.
5. Gli algoritmi (ad esempio, BERT e MUM) vengono quindi applicati ai dati raccolti. Alcuni algoritmi utilizzano un approccio basato su regole, mentre altri applicano metodi statistici. La mamma usa quest'ultimo.
L'API NLP di Google BERT va oltre il significato delle parole che possono essere trovate in una query di ricerca. Analizza inoltre il contesto dell'intera frase di ricerca e le relazioni tra tutte le parole in quella frase o frase.
BERT sta per Rappresentazioni di encoder bidirezionali da Transformers. Analizzare le parole che precedono e seguono i termini di ricerca; quindi è bidirezionale. Viene stabilita la relazione tra queste parole, consentendo a BERT di comprendere meglio il contesto di un'intera frase.
Che dire del termine “trasformativo”?
Nell'apprendimento automatico, i trasformatori si riferiscono alla parte di un algoritmo che può modificare la sequenza delle parole. Ciò dà all'intelligenza artificiale di Google la capacità di sapere quali parole sono più importanti. Puoi riorganizzare la sequenza delle parole senza perdere il vero significato delle frasi.
La nuova intelligenza artificiale di Google utilizzata da MUM ha questa capacità contestuale, combinata con funzionalità multitasking e multimodali. Ottiene informazioni anche da immagini e altri tipi di dati.
Prestazioni nel mondo reale
Come si comporta il modello unificato di Google Multitask nel mondo reale? E come si confronta con BERT?
Quando applicato a un sistema di risposta alle domande sul COVID-19, BERT ha prodotto informazioni con una precisione del 58,1%. La cosa interessante è che nella ricerca non è stata utilizzata la parola “COVID”, ma i risultati sono stati molto accurati. BERT è efficace nel tenere conto del contesto dei termini di ricerca.
Altre ricerche mostrano che BERT è molto bravo a prevedere le parole mancanti. Può suggerire termini di ricerca e parole chiave che potrebbero esserti utili durante la ricerca di informazioni.
Google MUM, d’altro canto, può fare quello che fa BERT quando si tratta di analisi contestuale. Anche se è ancora in versione beta, cura in modo efficiente le informazioni provenienti da diverse fonti e in diverse lingue. Invece puoi dire che trasformi la tua ricerca in ricerca.
Durante Google I/O, il vicepresidente senior di Google Prabhakar Raghavan ha dimostrato le capacità di MUM utilizzando una query di ricerca a frase completa: "Ho scalato il Monte Adams e ora voglio scalare il Monte Fuji il prossimo autunno, cosa dovrei fare?" fare diversamente per prepararsi? «
In questa simulazione, il MUM ha potuto mostrare somiglianze e differenze tra le due montagne e analizzare le foto dell'attrezzatura essenziale per l'arrampicata che potrebbe essere utile. Ciò dimostra le capacità multimodali e multitasking di MUM.
In altro Post del blog di Google , Pandu Nayak ha spiegato come MUM ha migliorato le ricerche di informazioni sui vaccini. MUM è stato in grado di identificare più di 800 varianti dei nomi dei vaccini in più di 50 lingue ed è stato in grado di ottenere tutte queste informazioni in pochi secondi. Per fare un confronto, questo tipo di attività richiede in genere diverse settimane per essere completata se lo si esegue utilizzando il vecchio metodo di più termini di ricerca.
Ciò suggerisce che MUM non solo identifica termini di ricerca correlati o parole mancanti come BERT; Puoi anche estrarre informazioni da diverse lingue e identificare i diversi modi in cui le persone fanno riferimento ai vaccini COVID in modo rapido ed efficiente.
Cosa significa per il tuo business?
Google MUM avrà sicuramente un grande impatto sulla tua presenza online. Se Google avrà successo in questo sforzo, creerà una metodologia di ricerca coerente. Questo, a sua volta, cambierà il comportamento di ricerca e ciò influenzerà il modo in cui fai SEO.
C’è chi crede che MUM ucciderà la SEO, ma John Mueller, analista senior delle tendenze dei webmaster di Google, afferma che non sarà così. Non dovrebbe rendere la SEO obsoleta, ma ha comunque il potere di cambiare la ricerca così come la conosciamo.
Come per la maggior parte degli aggiornamenti Google per il 2021, ciò richiederà una maggiore attenzione alla SEO tecnica per migliorare le prestazioni del tuo sito. Dovrai comunque eseguire controlli del sito, migliorare i tuoi contenuti, condurre ricerche di parole chiave e guadagnare backlink. Ma dovresti prepararti all’impatto di MUM sui tuoi sforzi SEO.
Un'agenzia di marketing digitale di servizi ti aiuterà a preparare la tua strategia di marketing digitale per Google MUM e qualsiasi altro futuro aggiornamento di Ricerca Google. La collaborazione con esperti di marketing sui motori di ricerca Garantirà che la tua azienda si posizioni in cima ai risultati di ricerca, indipendentemente dal successivo aggiornamento della Ricerca Google.
