- Michael Hohenleitner
- am
- aktualisiert 22. Januar 2024
In unserem Artikel erfährst du, wie Googles KI-Technologie MUM Inhalte versteht und verarbeitet und was das für die Suchmaschinenoptimierung bedeutet. Entdecke, wie MUM Suchanfragen in 75 Sprachen interpretiert und sich auf die SEO-Strategien auswirkt. Ein Muss für alle, die sich für die Zukunft der Online-Suche interessieren!
Das Wichtigste in Kürze
- Das Multitask Unified Model (MUM) von Google, ist eine fortschrittliche KI-Technologie, die Inhalte in 75 Sprachen erkennen, verstehen und generieren kann, einschließlich der Analyse von Inhalten in Videos und Bildern.
- MUM stellt einen bedeutenden Fortschritt in Googles Bemühungen dar, die semantische Suche zu verbessern, indem komplexe Suchanfragen besser verstanden und präzisere Antworten geliefert werden.
- Als Weiterentwicklung von BERT verwendet MUM die Text to Text Transfer Transformer (T5) Technologie, um Texte in einem größeren Kontext zu verstehen und ist 1.000-mal leistungsfähiger als sein Vorgänger.
- SEOs sollten ihre Strategien anpassen, um der Verknüpfung von Entitäten und der Verwendung verschiedener Medienformate mehr Bedeutung beizumessen.
- MUM hilft Google dabei, seine Suche weiter zu monetarisieren, indem es die Nutzererfahrung in allen Phasen der Produktsuche verbessert und dadurch potenziell mehr Klicks auf Werbeanzeigen generiert.
Inhalt
Bei Google MUM geht es in erster Linie darum, komplexe Suchanfragen zu verstehen und die bestmöglichen Antworten zu liefern.
Die Interpretation von Suchanfragen ist ein Bereich, in dem Google in der Vergangenheit bereits mehrere Updates und Technologien (Hummingbird, Rankbrain, BERT) eingeführt hat.
Auf der Google I/O Keynote 2021 wurde MUM erstmals vorgestellt (im Video ab Minute 43:00):
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MUM zeichnet sich durch einige bahnbrechende Features aus:
- 1.000-Mal leistungsfähiger als BERT
- Nicht nur Text, sondern auch Bilder und Videos können indexiert und interpretiert werden
- Das Multitask Unified Model wurde in 75 Sprachen trainiert und bietet in diesen Sprachen eine identische Indexqualität.
- MUM kann Sprache nicht nur verstehen, sondern auch generieren und so eigene Snippets in den Suchergebnissen formulieren.
Wie funktioniert MUM?
Google setzt bei der Interpretation von Suchanfragen seit einiger Zeit auf Natural Language Processing (NLP). Dabei handelt es sich um ein maschinelles Lernverfahren zur Analyse von Texten.
Klassische NLP-Methoden sind zwar recht zuverlässig, aber nicht in der Lage, die Semantik, also die Bedeutung von Wörtern, zu ermitteln.
Mit der Einführung von BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) hat Google einen großen Schritt in Richtung Kontextualisierung von Suchanfragen gemacht.
BERT ist ein vortrainiertes Sprachmodell, das es ermöglicht, die Bedeutung von Sprache zu erkennen und entsprechende Suchergebnisse zu liefern.
Dies ist insbesondere bei Homonymen (Wörtern mit unterschiedlicher Bedeutung) eine große Herausforderung. Wenn Wörter wie „Schloss“, „Bank“ oder „Erde“ in einer Suchanfrage vorkommen, ist es wichtig, den Kontext der Anfrage zu überprüfen, um zu wissen, ob Ergebnisse für ein Schloss mit einem Schlüssel oder ein Schloss mit einer Prinzessin ausgegeben werden sollen.
Hier kommen BERT bzw. MUM ins Spiel.
Der Nachfolger von BERT
MUM ist nun die Nachfolgetechnologie von BERT. MUM basiert auf der Text to Text Transfer Transformer (T5) Technologie:
„Our text-to-text framework allows us to use the same model, loss function, and hyperparameters on any NLP task, including machine translation, document summarization, question answering, and classification tasks (e.g., sentiment analysis).„
Quelle
Damit ist die Bedeutung des Begriffs MUM auch klar: ein einheitliches Modell für mehrere Aufgaben.
🤔 Was sind Tranformer?
Transformer helfen beim Training von KI Modellen dabei, die Bedeutung von Wörtern in ihrem Kontext zu verstehen, in dem Sie die Beziehungen zwischen Wörtern in einem Text modellieren.
Das MUM-Modell wurde in 75 Sprachen trainiert und verfügt über ein umfassendes Verständnis des „Weltwissens“.
Das ist wichtig, denn MUM kann Sprache nicht nur verstehen, sondern auch generieren. Mit diesem Wissen ist Google in der Lage, selbstständig Suchanfragen zu beantworten.
In der offiziellen Vorstellung von Google zu MUM wird ein Beispiel genannt:
„I’ve hiked Mt. Adams and now want to hike Mt. Fuji next Fall, what should I do differently to prepare?„
MUM erkennt nun, dass es sich um zwei verschiedene Berge handelt (Mt. Adams und Mt. Fuji) und der Benutzer möchte wissen, wie er sich vorbereiten soll (prepare).
MUM erkennt auch, dass „Herbst“ eine Jahreszeit ist und kann nun Ausrüstung für eine Bergbesteigung im Herbst anzeigen. MUM weiß auch, dass der Herbst in der Region des Mt. Fuji eine regnerische Jahreszeit ist und kann entsprechende Kleidung vorschlagen.
So kann z.B. ein Foto von Wanderschuhen in die Google-Suche hochgeladen werden, verbunden mit der Frage, ob diese Schuhe für eine Wanderung auf den Mt. Fuji geeignet sind.
Mit MUM soll Google in Zukunft in der Lage sein, solche Fragen zu beantworten. Mit Hilfe von Weltwissen aus verschiedenen Sprachen.
Was MUM für SEO bedeutet
Mit MUM macht Google einen weiteren großen Schritt in Richtung semantische Suche. Längst geht es nicht mehr um die Einbindung von Keywords in einen Text, sondern um Entitäten und deren Beziehungen.
Mit MUM kann Google seine semantischen Datenbanken wie den Knowledge Graph weiter ausbauen, da nun auch Informationen über Entitäten aus Videos und Bildern in den Knowledge Graph einfließen können.
Dies bietet SEOs neue Möglichkeiten, diese Medienformate zu nutzen, um der Suchmaschine Kontext zu den Inhalten der eigenen Website zu liefern.
Im Februar 2021 hat Google in den USA das „Passage Ranking“ für englischsprachige Suchanfragen eingeführt. Damit kann Google einzelne Passagen aus umfangreichen Inhalten in den Suchergebnissen ranken. Je besser Googles Verständnis von Inhalten wird, desto häufiger werden wir Passage Ranking in Zukunft sehen. Dazu wird auch MUM beitragen.
Mit der Vorstellung von Search Generative Experience (SGE) geht Google noch einen Schritt weiter und präsentiert von einem KI-Sprachmodell generierte Inhalte direkt auf den Suchergebnisseiten:
Wie verändert (generative) KI die Suche?
Antworten und Theorien darauf zeigen wir dir in unserem Beitrag „Künstliche Intelligenz und seine Auswirkungen auf SEO & Google„
Indexierung und E-E-A-T
Wenn Google seinen eigenen Index verwendet, um MUM zu trainieren, muss sichergestellt werden, dass die indexierten Inhalte von hoher Qualität sind. Google gibt mittlerweile an, dass Inhalte von Webseiten nicht indexiert werden, wenn sie nicht einer bestimmten Qualität entsprechen (Quelle).
Dies könnte verhindern, dass MUM mit schlechten Trainingsdaten trainiert wird. Dies ist jedoch Spekulation.
Ein Faktor, der dabei eine wichtige Rolle spielen kann, ist E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness). Damit ist Google in der Lage, Webseiten nach ihrer Qualität und Glaubwürdigkeit zu bewerten.
Was ist das Konzept von Googles E-E-A-T?
Das Konzept E-E-A-T steht für „Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness“ und ist ein wichtiger Teil der Bewertungskriterien von Google für die Qualität von Inhalten im Web. Es handelt sich dabei um Richtlinien, die Google verwendet, um die Qualität von Seiten und deren Inhalt zu bewerten:
- Experience (Erfahrung): Dieser Aspekt bezieht sich darauf, wie gut der Autor eines Inhalts das Thema aus eigener Erfahrung kennt. Erfahrung bedeutet, dass der Autor reale und direkte Erfahrungen mit dem Thema hat und seine persönlichen Einsichten teilen kann, was besonders bei subjektiven Themen wichtig ist.
- Expertise (Fachwissen): Hier geht es um die fachliche Qualifikation oder das Wissen des Autors auf dem jeweiligen Gebiet.Expertise ist besonders wichtig bei Themen, die ein gewisses Maß an Fachwissen erfordern, wie z.B. medizinische, finanzielle oder rechtliche Themen.
- Authoritativeness (Autorität): Diese Komponente misst, inwieweit der Autor oder die Website als Autorität in ihrem Fachgebiet angesehen wird.Dies bedeutet, dass sowohl der Autor als auch die Website als vertrauenswürdige Informationsquellen in ihrem Fachgebiet angesehen werden.
- Trustworthiness (Vertrauenswürdigkeit): Vertrauenswürdigkeit bezieht sich auf die Zuverlässigkeit und Glaubwürdigkeit des Autors und der Website.Dazu gehören Aspekte wie die Genauigkeit der Informationen, die Transparenz des Autors und der Website sowie das Fehlen irreführender oder betrügerischer Informationen.
E-E-A-T ist besonders wichtig für YMYL-Websites („Your Money or Your Life“), d.h. für Websites, deren Inhalte einen erheblichen Einfluss auf das Leben, die Gesundheit, die finanzielle Stabilität oder die Sicherheit der Nutzer haben können. Google verwendet E-E-A-T, um sicherzustellen, dass diese sensiblen Themen von vertrauenswürdigen und kompetenten Quellen behandelt werden.
Je mehr „E-E-A-T“ eine Website liefern kann, desto größer sind die Chancen für eine schnelle Indexierung der Inhalte.
Technisches SEO
Technische Suchmaschinenoptimierung wird auch weiterhin die Grundlage für die Indexierung einer Website bleiben.
Google wird auch in Zukunft eine gute User Experience und Core Web Vitals belohnen. Dazu gehört natürlich auch die Verwendung von https und allen anderen Technologien, die die Nutzung einer Website sicher und angenehm machen.
Je besser Google jedoch in der automatischen Erkennung von Entitäten wird, desto unwichtiger werden strukturierte Daten. Genau das ist bei MUM der Fall.
KI füllt das Knowledge Panel
Mit der Möglichkeit, über MUM auch selbst Inhalte zu erstellen, greift Google jedoch wieder auf frei zugängliche Inhalte zurück, um die Nutzer mit Featured Snippets auf der eigenen Website zu halten.
Im April 2021 wird Google damit beginnen, das Knowledge Panel mit Inhalten zu füllen, die von künstlicher Intelligenz erstellt wurden:
Was MUM für Google bedeutet
Das MUM-Präsentationsvideo vom Mai 2021 mit dem Beispiel Mt. Fuji zeigt deutlich, dass Google den neuen Algorithmus nutzen wird, um im E-Commerce wieder Boden gutzumachen.
Schließlich werden inzwischen mehr Produktsuchen direkt bei Amazon und nicht mehr bei Google durchgeführt. Da die Klickpreise für Suchanzeigen bei Produktsuchen traditionell hoch sind, bedeutet dies für Google einen herben finanziellen Verlust.
Mit MUM wird Google versuchen, seine Suchmaschine so weiterzuentwickeln, dass sie in allen Phasen einer Produktsuche (Customer Journey) eine gute User Experience bietet. Ziel ist es, dass die Nutzer früher oder später auf eine Anzeige klicken.
Fazit
MUM eröffnet der Google-Suche viele neue Möglichkeiten. Für SEOs bedeutet MUM jedoch Chance und Risiko zugleich: Einerseits können durch Medienformate wie Bild und Video mehr Inhalte verarbeitet werden, andererseits besteht immer die Gefahr, dass MUM Inhalte nicht nur selbst indexiert, sondern auch selbst erstellt.
Letztlich dient MUM vor allem der weiteren Monetarisierung der Google-Suche.
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