Comment l'algorithme MUM de Google influence les résultats de recherche

L’algorithme MUM de Google, ou Multitask Unified Model, agit comme un cadre pour comprendre des requêtes de recherche complexes en traitant des informations à travers du texte, des images et d’autres formats. Il permet au moteur de recherche de comprendre l’intention derrière des questions en plusieurs étapes, réduisant le besoin pour les utilisateurs d’effectuer plusieurs recherches pour trouver une seule réponse. En s’entraînant sur de nombreuses langues et tâches, il identifie des informations qui sont pertinentes même si les mots-clés exacts ne sont pas présents dans le contenu.

Quelle est la fonction principale de Google MUM ?

MUM est construit sur une architecture basée sur les transformateurs similaire à BERT mais nettement plus performante. Alors que BERT se concentre sur la compréhension du contexte linguistique dans une seule requête, MUM peut effectuer plusieurs tâches à la fois. Il interprète des informations provenant de diverses sources pour fournir une réponse cohérente.

Étant donné que le modèle est entraîné sur un vaste éventail de tâches simultanément, il développe une compréhension approfondie des concepts plutôt qu’une simple correspondance de texte statique. Cela permet au système de reconnaître qu’une requête concernant l’ascension du mont Fuji en hiver nécessite des informations sur l’équipement spécifique, la sécurité météorologique et les niveaux d’entraînement physique. Il ne recherche pas ces éléments comme des chaînes de recherche séparées, mais comme un sujet d’intérêt unique et cohérent.

L’efficacité de ce modèle réside dans sa capacité à transférer des connaissances entre les langues. Un utilisateur à Istanbul peut rechercher un manuel technique en anglais, et MUM peut identifier un contenu pertinent et faisant autorité rédigé dans cette langue même si la requête elle-même est formulée en turc. Cette capacité inter-langues élargit le bassin de ressources pour chaque requête d’utilisateur, rendant les résultats plus complets et globalement informés.

Google utilise des systèmes de classement automatisés qui examinent de nombreux facteurs et signaux concernant des centaines de milliards de pages Web et d’autres contenus de notre index de recherche.

Google Search Central

Comment MUM change-t-il notre façon de chercher ?

Avant ces modèles, les moteurs de recherche se limitaient souvent à faire correspondre des mots spécifiques. MUM permet au système de combler les lacunes entre des concepts liés. Si un utilisateur pose une question sur un équipement de randonnée impliquant un terrain et des conditions météorologiques spécifiques, MUM peut extraire des informations de guides, d’avis sur les produits et de contenu vidéo pour synthétiser une réponse utile.

Ce changement signifie que les créateurs de contenu n’ont plus besoin de bourrer les pages de mots-clés à correspondance exacte pour être découverts. À la place, le système privilégie le contenu qui répond au besoin sous-jacent de l’utilisateur avec autorité et profondeur. Par exemple, une vidéo démontrant comment réparer un robinet peut être indexée aux côtés d’un guide de plomberie textuel si les deux fournissent le contexte nécessaire pour résoudre le problème spécifique de l’utilisateur.

De plus, le système est conçu pour gérer les requêtes où il n’y a pas de réponse unique et correcte. Lorsqu’un utilisateur demande une comparaison de deux outils logiciels complexes, le modèle évalue plusieurs sources d’analyse pour présenter un résumé des avantages et des inconvénients. Cette fonctionnalité souligne l’importance de fournir des recherches originales et de haute qualité sur vos pages pour vous assurer de rester une source principale pour l’algorithme.

• Capacité à traiter des informations dans plusieurs langues simultanément.
• Compréhension approfondie des formats de médias, y compris le texte et les images.
• Réduction des étapes de recherche pour les requêtes complexes et en plusieurs parties.
• Correspondance de contexte améliorée pour les requêtes avec des données historiques limitées.

Comment Alien Road applique cette technologie

Chez Alien Road, nous reconnaissons que les systèmes de classement nécessitent un contenu qui soit réellement utile plutôt que simplement truffé de mots-clés. Notre stratégie implique la création de guides complets qui couvrent un sujet sous plusieurs angles. Nous veillons à ce que le contenu de nos clients réponde au « comment » et au « pourquoi » d’un sujet, en anticipant les types de questions qu’un utilisateur pourrait poser ensuite.

Dans le cadre d’une mission type, nous commençons par cartographier l’ensemble du parcours utilisateur lié à un produit ou une catégorie de service spécifique. Plutôt que de cibler un seul terme de recherche, nous construisons des grappes de contenu qui répondent à l’intention de l’utilisateur à différentes étapes de sa recherche. En fournissant cette couverture approfondie, nous signalons au système que nos pages constituent un pôle central d’informations sur le sujet.

Nous effectuons également des audits techniques pour garantir que les images et les vidéos sont correctement étiquetées avec un texte descriptif et pertinent. Cela aide le système à comprendre le contenu des médias non textuels, lui permettant d’incorporer ces informations dans sa compréhension plus large du sujet. Notre objectif est de rendre le contenu aussi accessible et descriptif que possible, soutenant la capacité du modèle à interpréter les signaux de qualité avec précision.

• Réalisation d’analyses d’intention pour cartographier les questions de suivi potentielles.
• Structuration du contenu avec des titres clairs qui répondent aux besoins distincts des utilisateurs.
• Intégration d’images de haute qualité et de descriptions vidéo pour soutenir les informations textuelles.
• Garantir que les signaux techniques sur la page aident Google à identifier le sujet principal.

MUM remplace-t-il les systèmes de classement existants ?

MUM ne remplace pas les systèmes de classement principaux ; à la place, il fonctionne aux côtés de ceux-ci pour fournir de meilleures interprétations. Google continue d’utiliser une variété de signaux pour évaluer la qualité et la pertinence des pages. L’objectif reste d’organiser l’information d’une manière qui soit accessible et précise pour chaque utilisateur.

Considérez MUM comme une couche supplémentaire d’intelligence qui aide les systèmes existants à interpréter l’intention derrière une recherche. Les signaux de classement standard, tels que la vitesse des pages, la sécurité et la présence de backlinks de haute qualité, restent pertinents. Ces systèmes de base garantissent toujours que la fondation technique d’un site Web est solide, tandis que MUM aide le moteur à mieux comprendre la substance du contenu.

Lors de la préparation du contenu, concentrez-vous sur l’expérience utilisateur. En fournissant des réponses claires et pilotées par des experts, vous vous alignez sur les objectifs des technologies de classement modernes. Examinez vos pages actuelles cette semaine pour vous assurer qu’elles fournissent des analyses originales qui se démarquent dans une page de résultats de recherche encombrée.

Par où commencer cette semaine

Commencez par auditer vos pages de produits les plus importantes pour voir si elles répondent aux questions qu’un client poserait avant, pendant et après un achat. Si une page ne contient que des spécifications de produit, ajoutez une section FAQ qui aborde les points de douleur courants ou les comparaisons. Cette profondeur supplémentaire est un moyen simple d’aider votre contenu à s’aligner sur la façon dont les systèmes de recherche modernes interprètent l’utilité.

Ensuite, examinez le contenu multimédia de votre site. Vos images sont-elles décrites avec un texte alternatif qui explique leur contexte ? Si vous avez des vidéos, assurez-vous qu’elles sont accompagnées d’une transcription ou d’un résumé détaillé. Des améliorations petites et cohérentes dans la façon dont vous présentez l’information aideront votre site à rester visible à mesure que les systèmes de recherche continuent de privilégier un contenu approfondi et bien expliqué.