Marketingexperten und SEO-Fachleute beobachten die Google-Suchmaschinen-Updates mit einer Mischung aus Vorfreude und Furcht. Google kündigte sein neuestes Suchmaschinen-Update im Mai an, als es das Multitask Uniform Model (MUM) Update einführte. MUM ist ein multimodaler Algorithmus, der Antworten auf komplexe Suchanfragen liefern soll, indem er gleichzeitig Informationen über mehrsprachige Texte, Bilder, Videos und Audios bewertet.

Im September gab Google nach seiner früheren MUM-Ankündigung auf der Search On eine weitere Vorschau darauf, wie MUM die Art und Weise, wie Menschen nach Informationen suchen, erneuern könnte.    

Google MUM und eine kurze Erläuterung der multimodalen Suche

Seit seiner Einführung im Jahr 1997 hat Google den Suchmaschinenmarkt ununterbrochen dominiert. Im Laufe der Jahre hat Google Tausende von Änderungen an seiner Suche vorgenommen, die ihren Höhepunkt im aktuellen Algorithmus BERT fanden. BERT verbesserte die Sprachsuche und fügte Funktionen hinzu, die die Darstellung von Informationen in der SERP neu organisierten. Mit dem MUM Update führte Google ein einzigartiges maschinelles Lernmodell ein, um komplexere Suchanfragen und die Art und Weise, wie Informationen online bereitgestellt werden, zu berücksichtigen.

Eine kurze Erläuterung zur Bedeutung des multimodalen Modells: Multimodal ist eine zusammengesetzte maschinelle Lerntechnik, die Informationen aus mehreren Quellen vergleicht und kombiniert, um eine einzige Antwort zu geben. Das „modal“ in multimodal bezieht sich auf die Aggregation von Daten innerhalb von Medien, wie visuelle Daten aus Bildern und Videos, Sprachdaten aus Textdokumenten und Audiodaten aus Musik- und Tonaufnahmen. Die Modalitäten werden in den Trainingsdatensatz für maschinelle Lernmodelle einbezogen. Die multimodale Stimmungsanalyse kann zum Beispiel verschiedene Kombinationen von Text-, Audio- und visuellen Daten untersuchen, um die Stimmung gegenüber einem Ereignis oder einer Begebenheit zu bewerten. Mit MUM behandelt Google Medien als Modalitäten, um die Nutzererfahrung mit seiner Suche zu verbessern.

Die Wahl von multimodalen Modellen passt zu Google, da immer mehr nicht-textbasierte Quellen wie Videos in Form von Livestreams oder Ähnlichem und Audiodateien, wie im Fall von Podcasts, verwendet werden. Für die Entwicklung von MUM trainierte Google den Algorithmus „in 75 verschiedenen Sprachen und für viele verschiedene Aufgaben gleichzeitig“, um sein Verständnis von Informationen und digitalen Details zu verfeinern. MUM berücksichtigt auch sprachübergreifendes Wissen und vergleicht eine Abfrage mit Quellen, die nicht in der Muttersprache des Nutzers verfasst sind, um eine bessere Informationsgenauigkeit zu erzielen. Google behauptet, MUM sei 1.000 Mal leistungsfähiger als BERT.

Was MUM für die SEO-Strategie, Google und dich bedeutet

MUM ergänzt einen breiteren Trend bei der Verwendung mehrerer Medien als Online-Kommunikationsmethode. VermarkterInnen setzen zunehmend eine Vielzahl von Medien ein, um mit KundInnen zu kommunizieren. Durch das MUM Update wird Google die Art und Weise, wie es Menschen mit Informationen über eine bestimmte Marke verbindet, neu beleben – und damit möglicherweise die Suche als Konkurrenz zu den Social-Media-Plattformen neu positionieren, die Menschen häufig nutzen, um mit Marken in Kontakt zu treten.

Für VermarkterInnen bedeutet die Aufnahme von MUM in die Suche, dass sie ihre Content-Marketing-Strategien weiter verfeinern, die korrekte Kennzeichnung von Audio- und Videodateien sicherstellen und kreativ darüber nachdenken müssen, wie sie Inhalte auf verschiedenen Plattformen koordinieren können, die in den Suchergebnissen erscheinen.

Für Google bedeutet MUM eine Verbesserung der Abstimmung von Medien aus verschiedenen Plattformen, die in den Suchergebnissen erscheinen. In den letzten Jahren wurde viel darüber berichtet, wie Beiträge von Pinterest und YouTube in die Überlegungen zu SEO-Anfragen einfließen können. MUM ist eine Weiterentwicklung dieser Taktik, so dass VermarkterInnen besser darauf achten sollten, wie ihre Whitepaper, Podcasts, Memes und Posts eingesetzt werden.

MUM gibt Google auch die Gelegenheit, auf einige öffentliche Bedenken bezüglich der Voreingenommenheit beim maschinellen Lernen einzugehen. Mit seinen beträchtlichen technologischen Investitionen ist Google zuversichtlich, dass die verbesserte medienübergreifende Modellierung von MUM die Verzerrungen in den Suchergebnissen minimieren kann. 

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Wie geht es mit MUM weiter?

Google wird weiterhin in MUM investieren, während es eine Reihe von Updates für die Produkte einführt, die auf der Suche basieren, wie Search Console und Google Analytics 360. Die erste bemerkenswerte Anwendung von MUM wird Google Lens sein, eine Bilderkennungsanwendung, die in Android-Telefonen angeboten wird.

Weitere „MUM-gestützte Funktionen und Verbesserungen“ werden in Kürze verfügbar sein. In der Zwischenzeit wird Google MUM weiter testen und verfeinern, um eine Reihe von Problemen anzugehen, einschließlich der Anwendung seiner neuesten Forschungsergebnisse zur Verringerung des CO2-Fußabdrucks von ausgedehnten maschinellen Lernsystemen. Die meisten BranchenexpertInnen sehen MUM als den Nachfolger von BERT.

Dieser Artikel wurde von Pierre DeBois auf Englisch verfasst und am 22.10.2021 auf cmswire.com veröffentlicht. Wir haben ihn für euch übersetzt, damit wir uns mit unseren LeserInnen zu relevanten Themen austauschen können.

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