Ist MUM der erste Schritt auf dem Weg von Google zu einer semantischen Suchmaschine? Findet heraus,
was MUM für die Zukunft von SEO bedeutet.
Nach Hummingbird, Rankbrain und BERT markiert MUM den nächsten großen Paradigmensprung für die Google-Suche. Im Gegensatz zu früheren Fortschritten beim maschinellen Lernen, bei denen viele trainierte Modelle für unterschiedliche Aufgaben verwendet wurden, besteht das Ziel von MUM darin, nur ein Modell für alle Indizierungs-, Informationsabruf- und Ranking-Aktivitäten zu verwenden.
Diese Vereinfachung von Modellen für maschinelles Lernen bietet eine Reihe von Vorteilen für die Suchleistung, aber bevor ihr vollständig verstehen könnt, was für eine signifikante Verbesserung MUM darstellt, müsst ihr zuerst verstehen, wovon wir sprechen.
Was genau ist MUM?
MUM steht für Multitask Unified Model und ist eine neue Google-Suchtechnik, die erstmals im Mai 2021 vorgestellt wurde.
Während der Suche wurde der bevorstehende Rollout am 21. September 2021 angekündigt und die Technologie weiter vertieft. MUM verwendet künstliche Intelligenz (KI) oder Verarbeitung natürlicher Sprache, um anspruchsvolle Suchfragen unter Verwendung multimodaler Daten zu beantworten.
Zur Beantwortung von Anfragen ist MUM zweisprachig und wertet Daten aus vielen Medienformen aus. MUM kann neben Text auch Fotos, Video- und Audiodaten interpretieren.
Wie funktioniert MUM?
Google hat MUM im Mai 2021 als 1000-fach leistungsfähigere Version von BERT eingeführt. Die Verarbeitung natürlicher Sprache untermauert
beide Technologien. Bei MUM geht es jedoch um viel mehr als die Verarbeitung natürlicher Sprache.
MUM integriert viele Technologien, um die Benutzererfahrung zu verbessern, indem die Google-Suche semantischer und kontextbasierter wird. Google plant, MUM zu verwenden, um komplizierte Suchfragen zu beantworten, für die ein Standard-SERP-Snippet nicht ausreicht.
Aufgaben und Ziele von MUM
Folgende Aufgaben übernimmt die MUM:
Die Mission von MUM ist es, ein umfassendes Verständnis des Weltwissens zu vermitteln.
MUM wird beigebracht, bis zu 75 Sprachen gleichzeitig zu verstehen. Jede Sprache wurde zuvor mit einem eigenen Sprachmodell trainiert. Neben Texten, Fotos, Musik und Videos soll MUM die Informationen verstehen können. Aus diesen Aussagen kann Google Folgendes ableiten:
MUM wird von Google verwendet, um semantische Datenbanken wie den Knowledge Graph
zu erweitern und dem Ziel einer vollständigen Wissensdatenbank näher zu kommen.
Das Ziel von Google mit MUM ist es, die internationale Suche zu verbessern, indem alle Indizes und Suchinstanzen weltweit auf ein gleiches Qualitätsniveau gebracht werden, um ein konsistentes Benutzererlebnis in jeder Region und Sprache auf dem Planeten zu gewährleisten und gleichzeitig effektiver mit den eigenen Ressourcen zu arbeiten.
MUM will auf alle Medienformate zugreifen, um Informationen zu sammeln (Data Mining), zu verstehen und in den Suchergebnissen so aufzubereiten, dass die Suchintention optimal bedient wird und die User Experience mit der Google-Suche sehr hoch ist. Dies ist wahrscheinlich die aufregendste Entwicklung für SEOs.
Anders ausgedrückt: Google hat Zugriff auf alle Informationen aus allen Medienformen in den Google-Systemen, um den (Entitäts-)Index zu verbessern, zusätzlich zu den Milliarden von textbasiertem Material. Dadurch können zusätzliche Daten über erfasste Entitäten erstellt werden. Bei einer Suchanfrage können Informationen aus Text, Videos, Audio und Fotos in den SERPs noch besser präsentiert werden.
Google MUM-Upgrade – Berücksichtigung mehrerer Sprachen
Das Google MUM-Upgrade ist das nächste große Ding in Sachen Geschwindigkeit und Nutzerorientierung. Die Berücksichtigung mehrerer Sprachen zur semantischen Interpretation erübrigt sich durch die Konzentration auf nur ein Sprachmodell. Die Algorithmen wurden anhand von Suchanfragen und Texten in englischer Sprache entwickelt. Sie können auf jede andere Sprache angewendet werden, was ihnen einen enormen Leistungs- und semantischen Verständnisvorteil verschafft. Durch Natural Language Processing ist Englisch wesentlich einfacher verständlich als grammatikalisch schwierigere Sprachen wie Deutsch.
Google hat Englisch noch vor MUM als Hauptsprache priorisiert. Bereits 2019 entstanden in Knowledge Panels die ersten Übersetzungen aus englischsprachigen Materialien.
Was SEOs von der Zukunft der Google-Suche lernen können?
MUM ist Googles nächster Schritt hin zu einer vollständig semantischen Suchmaschine, die den Kontext von Suchanfragen und Informationen kontinuierlich verbessert. Dadurch wird die Relevanz von Inhalten und Inhaltspassagen zur Erfüllung der Suchabsicht verstanden (mehr zu Googles Schritten zur semantischen Suchmaschine in meinem Artikel Googles Weg zur semantischen Suchmaschine).
Da ein lebensfähiger Quantencomputer noch in weiter Ferne ist, muss Google auf effiziente Technologien wie MUM setzen, um die derzeit begrenzte verfügbare Rechenleistung für maschinelles Lernen im großen Maßstab zu nutzen. Auf diese Weise kann Google die Entwicklung der eigenen Suchmaschinen beschleunigen, ohne sich Gedanken über die Hardwareleistung machen zu müssen. Man kann argumentieren, dass die Softwareentwicklung die Hardwareentwicklung einfach überholt hat.
Im Jahr 2029 wird ein Durchbruch für kommerziell nutzbare Quantencomputer erwartet. Zu diesem Zeitpunkt können wir davon ausgehen, dass Google eine vollständig semantische Suchmaschine hat. In der Google-Suche ist eine Keyword-Textübereinstimmung danach obsolet.
Google MUM: Neue Herausforderung für zukünftige SEO
An dieser Stelle lohnt es sich auch zu überlegen, welche Rolle Google als Traffic-Provider in Zukunft spielen wird und wie sehr SEOs die Ergebnisse noch direkt beeinflussen können.
Ähnlich wie bei Panda und Penguin führte die Ankunft von BERT und MUM zu erheblichen Veränderungen in der Branche. Die Verarbeitung natürlicher Sprache beschleunigt die semantische Suche auf der Grundlage von Hummingbird und Knowledge Graph. Mehr als Keywords müssen SEOs Entitäten und Themen im Zusammenhang mit E-A-T berücksichtigen.
Das Crawlen und Indizieren von suchrelevanten Informationen bleibt eine Priorität für technisches SEO. Technologie hingegen macht sie weder relevant, noch verleiht sie Autorität oder Wissen. Das System hat ein paar bescheidene Hebel, um in das Ranking in Bezug auf Vertrauen (https) und UX (Seitenerlebnis) einzugreifen. Diese Hebel sorgen jedoch nicht für einen Spitzenplatz. Da Google immer weniger strukturierte Informationen für die Verarbeitung natürlicher Sprache benötigt, werden technische Operationen wie das Markieren mit strukturierten Daten überflüssig.
Die wesentlichsten Bestimmungselemente sind nach wie vor Inhalte und Links. Andere wesentliche Kriterien, die Autorität unterstützen, verbinden Links. Das gleichzeitige Auftreten von Suchanfragen und Inhalten (Text, Video, Audio und Fotos) ist ein entscheidender Hinweis auf Vertrauen und Autorität. Google hat dank MUM viel mehr Datenquellen und Informationen. Darüber hinaus kann Google mithilfe von sprachunabhängigem Data Mining alle Informationen über Entitäten und Subjekte auf der ganzen Welt sammeln und integrieren. Bisherige Datensilos werden aufgebrochen.
Dadurch kann Google noch detailliertere Antworten und Erkenntnisse liefern.
Materialmanager sollten sich auf die Standpunkte konzentrieren, aus denen ein Thema angegangen werden soll, und nicht auf die Häufigkeit von Schlüsselwörtern in ihren Inhalten. Die gute alte TF-IDF-Analyse ist nach wie vor eine bewährte Methode, um Schlüsselphrasen zu entdecken, die den Keyword-Korpus eines Themas charakterisieren.
Die Lösungen zu den Fragen findet ihr im Inhalt. Das bloße Erstellen von Inhalten wird in Zukunft jedoch nicht ausreichen. Google möchte den Nutzer durch das gesamte Kundenerlebnis führen, Antworten liefern und wichtigen produktbezogenen Werbeverkehr in den eigenen Einkaufsbereich verlagern. Sie wollen Marktanteile zurückerobern.
Aus SEO-Sicht wird es für Content-Verantwortliche immer wichtiger, Content-Marketing entlang der Customer Journey zu liefern, um dem User möglichst viele Content-Touchpoints bei seiner Suche zu präsentieren.
Benutzer durchlaufen je nach Verständnisgrad kürzere oder längere Zeit einen Lernprozess. Anwender stoßen bei der Suche nach Lösungen mit zunehmender Expertise zu einem Thema auf viele Hindernisse und Fragen.
Wer sich mit dem Thema Suchmaschinenoptimierung nicht auskennt, fragt eher: „Was ist SEO?“. Sie fragen dann: “Wie funktioniert SEO?” nur um festzustellen, dass das Thema ziemlich anspruchsvoll ist, was sie dazu veranlasst, nachzufragen: “Wer bietet SEO-Dienstleistungen an?” Unternehmen sollten die Antworten mit auf den Weg geben.
Wie Google es bei MUM tut, müssen Inhalte nutzerzentriert sein und Anforderungen und Anfragen entlang der Customer Journey antizipieren. Die SERP-Analyse kann dabei helfen, aktuelle und zukünftige Suchabsichten vorherzusagen.
Ich bin seit mehreren Jahren als leidenschaftlicher ITler unterwegs. Schreibe gerne über Windows und WordPress-Themen & Co. auf der Seite. Darüber hinaus bin ich seit 2008 als selbständiger SEO-Berater tätig. Also falls ihr Beratung in Sachen PC oder SEO braucht, gerne kontaktieren🙂
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