Heute kurz über Googles MUM, oder Multitask Unified Model. Dies ist ein weiterer, bereits angekündigter Schritt von Google in Richtung Entity Oriented Search, um Informationen schneller zu liefern, das präsentierte Wissen umfassend zu erweitern und SEO-Spezialisten, die diese Veränderungen nicht rechtzeitig bemerken, Arbeit abzunehmen.
Spis treści
Was ist MUM
Das Multitask Unified Model ist eine Technologie von Google-Ingenieuren, die – wie sollte es anders sein – auf den Vorteilen der KI basiert, um komplexe Abfragen besser zu verstehen.
Wir haben das schon einmal durchgespielt, was unterscheidet MUM also von anderen Ideen dieser Art? Das von Google angeführte Beispiel erklärt es am besten:
Ich habe bereits den Mount Adams bestiegen. Jetzt möchte ich den Berg Fuji besteigen, was muss ich anders machen, wie kann ich mich vorbereiten?
Anstatt ein Dutzend Suchanfragen zu diesem Thema durchzuführen, möchte Google, dass die Antwort so klingt, als ob sie von jemandem gegeben wurde, der bereits beide Berge bestiegen hat. Es ist, als ob wir den Rat eines erfahrenen Bergsteigers einholen würden, der uns die Informationen in einem einzigen Gespräch darlegt.
Diese Informationen sind zu beachten:
- ohne Sprachbarrieren – auch wenn die von Google verwendete Quelle auf Japanisch ist
- keine Beschränkungen bezüglich des Mediums – falls erforderlich, kann die Antwort Text, Grafiken oder Video enthalten
- verfeinert mit KI, unterstützt von Mitgliedern des Search Quality Teams.
Die oben genannten Merkmale von MUM stehen im Mittelpunkt des Interesses der Industrie, meiner Meinung nach völlig zu Unrecht. Das wichtigste Merkmal der neuen Technologie wird in der Tat sein, dass…
Was macht MUM zu einem einzigartigen Konzept?
Bisherige Modelle haben sich darauf konzentriert, den Nutzer zu verstehen. Google verfügt über eine eigene Wissensdatenbank, so dass bei der Eingabe von:
Wo finde ich Herrn Tadeusz?
… Googles Aufgabe war es nur, herauszufinden, welche Antwort am besten geeignet wäre:
- in der Bibliothek
- in Toruń
- in einem Spirituosengeschäft
- in „Lachenswert“
Ob es um das Mickiewicz-Epos, Tadeusz Rydzyk, „Pan Tadeusz“-Wodka oder Herrn Drozda geht – Google verfügt über das entsprechende Wissen zu jedem dieser Themen, und man muss nur danach greifen und es abrufen.
Jetzt geht Google noch einen Schritt weiter, denn es führt auch Operationen an den Daten selbst durch, sozusagen auf der Serverseite. Es versorgt den Nutzer nicht nur mit trockenen Daten, sondern „verarbeitet“ sie entsprechend der Absicht des Nutzers.
Mum passt zur Idee der entitätsorientierten Suche, die ich in diesem Blog so oft wie möglich vorzustellen versuche. Nun, während die gesamte Idee von MUM die Vorteile von entitätenorientiertem Wissen voll ausschöpft, liegt ihr wichtigster und grundlegender Vorteil genau in der wichtigsten Eigenschaft der entitätenorientierten Suche – nämlich der logischen und geordneten Angabe der Beziehungen zwischen Wissenseinheiten.
Wenn Sie sich für die entitätsorientierte Suche interessieren, habe ich bereits mehrfach über Elemente dieser Idee geschrieben:
Im obigen Beispiel („Besteigung des Mount Fuji – was kann man anders machen?“) löst das Wissen von Google über die genannten Berge allein nicht das Problem der sofortigen Beantwortung dieser speziellen Frage. Nur wenn man versteht, welche Eigenschaften der Wissenseinheit für bestimmte Informationen über sie verantwortlich sind, kann man eine Antwort erhalten.
Google vergleicht daher Attribute wie Höhe, Höhenlage, Durchschnittstemperatur, Gebirgsstruktur, Verkehrsbeschränkungen (z. B. Vorhandensein von Nationalparks usw.). Google ist seit langem im Besitz all dieser Daten (ja, die meisten davon sind sogar in Freebase-Dumps oder auf Wikidata verfügbar).
Dank der strukturierten Anordnung der Beziehungen zwischen den Daten können diese „verarbeitet“ und dem Benutzer wie vorgesehen präsentiert werden. Das heißt in diesem Fall: die gleichen Eigenschaften des Berges miteinander zu vergleichen und die Unterschiede aufzuzeigen, die den Aufstieg beeinflussen können.
Wann wird MUM unter das Dach kommen?
Wie bei Google üblich, steht die Einführung der Technologie unmittelbar bevor, ist aber fast sicher. Überraschenderweise hat die Suchmaschine dieses Mal durch Pandu Nayak sogar eine Art Fahrplan skizziert, der die Reihenfolge angibt, in der die Technologie umgesetzt werden soll.
Kurzfristig wird sich Google mit dem Wissenstransfer zwischen Sprachen befassen. Mit anderen Worten: Google braucht Zeit, um das Gesagte mit dem Bekannten abzugleichen, d. h. sprachliche Modelle von Wörtern den Wissenseinheiten zuzuordnen, so dass die Wissenseinheiten unabhängig von der Sprache universell werden. Dies geschieht in diesem Augenblick.
Mittelfristig will sich Google auf „multimodale Funktionen“ konzentrieren. Dabei geht es nicht nur darum, die Antwort multimedial zu gestalten, d. h. mit Grafiken, Text und Videos. Multimedia kann auch eine Frage sein. Es geht um die vollständige Einbeziehung anderer Plattformen, wie der Bildsuche in den gesamten Prozess integrieren – z.B. Fragen zum hochgeladenen Bild stellen.
Nur auf lange Sicht wird die Magie geschehen und alles zusammenführen. Magic, das heißt ein besseres Verständnis von KI-gestützten Abfragen, wobei viele Abfragetypen von den Vorteilen der entitätenorientierten Suche profitieren und die Art der Verbindungen zwischen Entitäten verstehen.
PS. Und wenn Sie an diesem SEO-Ansatz interessiert sind – ergebnisorientiert, aber auch nicht ängstlich, an die Zukunft zu denken – lade ich Sie ein, sich mit mir in Verbindung zu setzen.
