La recherche Google repose sur des algorithmes. Du moins, la majorité l’est. Au fur et à mesure que la technologie a progressé, Google a commencé à construire sur le cadre algorithmique avec l’intelligence artificielle. BERT alimente la capture et le traitement de texte naturel pour Google depuis un certain temps maintenant.
Eh bien, préparez-vous, la mise à jour Google BERT. MUM est là, et il va révolutionner Google et le référencement tel que nous le connaissons !
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Prenez ce scénario : vous avez fait une randonnée au mont. Adams. Maintenant, vous voulez faire de la randonnée au mont. Fuji l’automne prochain, et vous voulez savoir quoi faire différemment pour vous préparer. Aujourd’hui, Google pourrait vous aider, mais cela nécessiterait de nombreuses recherches mûrement réfléchies : vous devrez rechercher l’altitude de chaque montagne, la température moyenne à l’automne, la difficulté des sentiers de randonnée, le bon équipement à utiliser, et plus.
Après un certain nombre de recherches, vous pourriez éventuellement obtenir la réponse dont vous avez besoin.
Mais si vous parliez à un expert en randonnée ; vous pourriez poser une question : « que dois-je faire différemment pour me préparer ? » Vous obtiendrez une réponse réfléchie qui prend en compte les nuances de votre tâche à accomplir et vous guide à travers les nombreuses choses à considérer.
Cet exemple n’est pas unique : nous sommes nombreux à nous attaquer à toutes sortes de tâches qui nécessitent plusieurs étapes avec Google chaque jour. En fait, Google constate que les gens émettent en moyenne huit requêtes pour des tâches complexes comme celle-ci.
Les moteurs de recherche d’aujourd’hui ne sont pas assez sophistiqués pour répondre comme le ferait un expert. Mais avec une nouvelle technologie appelée Multitask Unified Model, ou MUM, Google compte bien aider les utilisateurs avec ces types de besoins complexes. Ainsi, à l’avenir, vous aurez besoin de moins de recherches pour faire avancer les choses.
Sérieusement, qu’est-ce que MUM ?
Ok, allons droit au but. Le modèle unifié multitâche est 1 000 fois plus puissant que BERT. Il peut lire, comprendre et générer plus de 75 langues. De plus, MUM peut analyser intelligemment les questions, comprendre le contexte et répondre aux questions dans divers formats. Par exemple, envoyez-lui une photo de vos chaussures et demandez à Google si vous pouvez vous en procurer une nouvelle paire en noir avant votre prochain événement MUM pourra vous répondre.
MUM rapproche Google d’un pas de plus vers l’intelligence conversationnelle, et c’est vraiment un pas très impressionnant.
Qu’est-ce qui change quand MUM arrive ?
Google va répondre plus efficacement à plus de questions. Mais, à court terme, cela peut affecter le trafic vers certains contenus de blog. Après tout, si Google peut fournir les informations dont ils ont besoin en un coup d’œil, il est moins probable qu’ils creusent en profondeur sur votre site.
D’un autre côté, cependant, vous pouvez constater une amélioration de votre classement. Google espère que MUM supprimera la barrière de la langue et fournira des résultats significatifs à partir de n’importe quelle source dans votre langue maternelle. Plus de traductions de mauvaise qualité. Vous serez désormais en mesure de vous connecter facilement avec votre public à travers le monde.
À l’avenir, il pourrait être intéressant de se concentrer sur la fourniture d’un contenu de qualité dont MUM peut apprendre plutôt que sur l’optimisation du référencement, au moins pour le contenu basé sur des questions courantes. Si vous pouvez fournir un contenu de qualité que MUM peut utiliser, vous obtiendrez cet extrait convoité sans problème.
Vous aider quand il n’y a pas de réponse simple
MUM a le potentiel de transformer la façon dont Google vous aide dans les tâches complexes. MUM utilise le framework text-to-text T5 et est 1 000 fois plus puissant que BERT . MUM ne comprend pas seulement le langage, mais le génère également. Il est formé dans 75 langues différentes et de nombreuses tâches différentes à la fois, ce qui lui permet de développer une compréhension plus complète de l’information et de la connaissance du monde que les modèles précédents. Et MUM est multimodal, il comprend donc les informations à travers le texte et les images et, à l’avenir, peut s’étendre à plus de modalités comme la vidéo et l’audio.
Prenez la question sur la randonnée au mont. Fuji : MUM peut comprendre que vous comparez deux montagnes, donc les informations sur l’altitude et le sentier peuvent être pertinentes. Il pourrait également comprendre que, dans le contexte de la randonnée, se « préparer » pourrait inclure des choses comme l’entraînement physique ainsi que trouver le bon équipement.
Étant donné que MUM peut faire émerger des informations basées sur sa connaissance approfondie du monde, il pourrait souligner que même si les deux montagnes ont à peu près la même altitude, l’automne est la saison des pluies sur le mont. Fuji, vous aurez peut-être besoin d’une veste imperméable. MUM pourrait également faire apparaître des sous-thèmes utiles pour une exploration plus approfondie, comme le meilleur équipement ou les meilleurs exercices d’entraînement, avec des pointeurs vers des articles, des vidéos et des images utiles sur le Web.
Supprimer les barrières linguistiques
La langue peut être un obstacle important à l’accès à l’information. MUM a le potentiel de briser ces frontières en transférant des connaissances entre les langues. Il peut apprendre de sources qui ne sont pas écrites dans la langue dans laquelle vous avez écrit votre recherche et vous aider à vous fournir ces informations.
Disons qu’il y a des informations vraiment utiles sur le mont. Fuji écrit en japonais ; aujourd’hui, vous ne le trouverez probablement pas si vous ne recherchez pas en japonais. Mais MUM pourrait transférer des connaissances de sources à travers les langues et utiliser ces informations pour trouver les résultats les plus pertinents dans votre langue préférée. Ainsi, à l’avenir, lorsque vous recherchez des informations sur la visite du mont. Fuji, vous pourriez voir des résultats comme où profiter des meilleures vues sur la montagne, les onsen de la région et les boutiques de souvenirs populaires – toutes les informations que l’on trouve le plus souvent lors d’une recherche en japonais.
Comprendre les informations entre les types
MUM est multimodal, ce qui signifie qu’il peut comprendre simultanément des informations provenant de différents formats, tels que des pages Web, des images, etc. Finalement, vous pourrez peut-être prendre une photo de vos chaussures de randonnée et demander : « puis-je les utiliser pour faire de la randonnée au mont ? Fuji ? » MUM comprendrait l’image et la relierait à votre question pour vous faire savoir que vos bottes fonctionneraient très bien. Il pourrait alors vous diriger vers un blog avec une liste d’équipements recommandés.
MUM est-il la fin du référencement ?
Non. Tout le monde a dit la même chose à propos de BERT. La vérité est que MUM peut très bien répondre aux questions. Cependant, il ne peut pas vous apporter une page que vous recherchez explicitement. Lorsque vos clients recherchent un produit ou votre présence, le référencement est toujours roi. Assurez-vous donc de faire confiance aux meilleurs…
Osmova est la principale agence de référencement à Montpellier, fournissant des résultats de qualité supérieure pour relancer votre marketing numérique. Du SEO à MUM et tous les réseaux sociaux entre les deux, nous sommes là pour vous aider.
