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Algorithme Google MUM, un moteur de recherche de plus en plus puissant

Algorithme Google MUM

Actuellement, l’algorithme Google MUM a été créé pour aider les internautes quand il n’y a pas de réponse simple. Cette technologie permet d’éviter de se dire : mais pourquoi Google ne me donne-t-il pas la bonne réponse ?

Le géant californien Google annonce l’arrivée d’un algorithme puissant. Appelé Google MUM, la détermination du moteur de recherche est poussée à son extrême pour donner la meilleure information possible à l’internaute. La SERP d’aujourd’hui ne sera bientôt plus celle de demain. De plus en plus exhaustif, Google souhaite répondre au mieux à l’intention de recherche. Toujours en phase de test, l’arrivée de cet algorithme s’annonce comme bouleversante pour la communauté du référencement.

L’algorithme Google MUM ne se résume pas à une amélioration de l’intelligence artificielle couplée au machine learning. Il va beaucoup plus loin.

Algorithme Google MUM
Google MUM, source image Blog Google The Keyword

Ce nouvel algorithme est nommé avec le mot le plus doux qui existe en américain, « MUM » . Il ne veut pas dire pas » maman » mais Multitask Unified Model (Modèle Unifié Multitâches).
Son déploiement changerait la donne sur les contenus mis en avant par Google. Actuellement, Google impose de rédiger du contenu de qualité. Plus le moteur de recherche comprend ce que nous disons, et plus il peut répondre à nos besoins. En clair, plus il est capable d’identifier la signification de mots que nous employons et plus il est en mesure de nous proposer des produits et des services correspondants. C’est pourquoi la rédaction de contenus exhaustifs est de rigueur avec ce nouvel algorithme de Google.

Google MUM (Multitask Unified Model) est un modèle de langage récemment introduit par Google qui est considéré comme une amélioration significative par rapport à l’algorithme précédent, BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers).


1. Capacités multitâches

L’une des principales différences entre Google MUM et BERT est la capacité multitâche de MUM. Alors que BERT a été construit pour des tâches spécifiques telles que la compréhension du langage naturel (NLP), MUM peut gérer simultanément plusieurs tâches liées au langage, telles que la traduction, la compréhension de texte, la réponse à des questions, etc. Cette capacité multitâche permet à MUM de mieux comprendre le contenu et de mieux répondre aux intentions de recherche.


2. Compréhension plus profonde du langage 

MUM est également doté d’une compréhension plus profonde du langage que BERT. Alors que BERT se concentre sur les mots et leur contexte, MUM va au-delà et cherche à comprendre le contenu complet des documents. Par exemple, MUM peut extraire des informations à partir de listes de points de données, de tableaux, de graphiques, etc., ce qui permet une compréhension plus approfondie et une meilleure réponse aux requêtes.

« MUM a le potentiel de transformer la façon dont Google vous aide dans les tâches complexes. MUM utilise le  framework texte-texte T5  et est 1 000 fois plus puissant que  BERT. MUM comprend non seulement le langage, mais le génère également. », source Blog Google, Pandu Nayak 

Apprentissage par transfert avec T5 : le transformateur de transfert de texte à texte
Apprentissage par transfert avec T5 : le transformateur de transfert de texte à texte, source Image Google Research


3. Décontextualisation de la recherche 

Une autre amélioration apportée par MUM est la décontextualisation de la recherche. Contrairement à BERT qui se concentre sur des éléments uniques et isoles, MUM prend en compte l’ensemble du contexte d’une requête. Par exemple, si vous recherchez des informations sur « le lac Tahoe » et que vous précisez ensuite « Comment y aller? », MUM comprendra que vous vous référer toujours au même lac et fournira des informations spécifiques sur les moyens de s’y rendre.


4. Efficacité et vitesse 

Bien que MUM soit plus complexe que BERT en termes de capacités et de traitement multitâche, Google affirme qu’il est plus efficace et plus rapide que les modèles précédents. MUM est capable d’apprendre à partir de diverses sources à grande échelle tout en optimisant l’efficacité, ce qui permet de répondre aux requêtes de manière plus rapide et précise.
En conclusion, si BERT était une avancée majeure dans le traitement du langage naturel, Google MUM représente une évolution encore plus significative en termes de compréhension profonde du langage.

Google BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) est un algorithme d’apprentissage automatique développé par Google pour comprendre le langage naturel. Il a été lancé en octobre 2019 et est considéré comme l’une des avancées les plus significatives dans le domaine du traitement du language naturel (NLP).

BERT utilise une architecture de réseau de neurones transformer bidirectionnelle pour faire de l’apprentissage non supervisé. Contrairement aux modèles de NLP traditionnels qui traitent les mots dans un contexte unidirectionnel (séquentiel), BERT prend en compte le contexte de chaque mot en utilisant à la fois les mots précédents et les mots suivants lors de l’apprentissage. Cela lui permet de mieux comprendre le sens des mots et des phrases dans un contexte donné.

BERT est pré-entraîné sur de grandes quantités de données, ce qui lui permet d’apprendre les relations entre les mots et les phrases.

Grâce à son architecture bidirectionnelle, BERT est capable de capturer des nuances subtiles et différentes significations d’un mot en fonction de son contexte, ce qui lui permet de fournir des résultats de recherche plus pertinents et de mieux comprendre le langage naturel. 

Google MUM devrait bientôt déployé par le géant californien Google. Redoutable, cet algorithme MUM révolutionnerait notre expérience de recherche sur la SERP de Google. Une refonte de la recherche et de son affichage dans les pages de résultat.

Quel impact cet algorithme va-t-il avoir en référencement naturel et sur l’outil de recherche le plus utilisé au monde ? Le rédacteur web SEO doit-il revoir sa stratégie de rédaction web pour répondre à ce nouvel affichage de l’information ? Et qu’en est-il du référencement local ?


Grâce à ses capacités multilingues, Google MUM peut traduire du texte dans différentes langues avec une grande précision. Il peut également effectuer des recherches en utilisant plusieurs langues pour comprendre et répondre aux requêtes des utilisateurs. Par exemple, si un utilisateur recherche des informations sur un sujet en anglais, Google MUM peut fournir des résultats pertinents en anglais, mais également en d’autres langues selon les besoins de l’utilisateur.


Une autre caractéristique importante de Google MUM est sa capacité à comprendre et à traiter des informations provenant de différentes sources et formats. Il peut analyser des textes, des images, des vidéos et d’autres types de données pour fournir des réponses et des informations pertinentes aux utilisateurs.

Avantages de ces capacités dans un monde de plus en plus connecté


En résumé, les capacités multilingues de Google MUM en font un outil extrêmement puissant pour la traduction, la recherche et la génération de contenu dans de nombreuses langues différentes. Il facilite la communication et l’accès à l’information pour les utilisateurs du monde entier. 

Amélioration de la compréhension d’une requête complexe par Google MUM

Google MUM a pour objectif principal d’améliorer la compréhension des requêtes complexes par les utilisateurs et de fournir des réponses précises et pertinentes.


Une des améliorations majeures de MUM par rapport aux modèles précédents est sa capacité à traiter des requêtes complexes qui nécessitent une compréhension contextuelle plus approfondie. MUM peut comprendre des requêtes qui contiennent plusieurs parties et fournir des réponses basées sur l’ensemble des informations fournies.


Par exemple, si un utilisateur pose une question complexe comme « Quelle est la population de New York et quelle est la température là-bas en ce moment ? », MUM est capable de comprendre chaque partie de la question et de fournir des réponses précises à chaque partie.

Explication des requêtes complexes et leur impact sur les résultats de recherche


L’algorithme MUM comprend le contexte d’une question, ce qui lui permet de comprendre une requête complexe. Par exemple, si la question est « Quelle est la population de Paris et quelle est la taille de cette ville ? », MUM peut comprendre que « cette ville » se réfère à Paris et fournir une réponse précise.


En utilisant les avancées de MUM, Google cherche à améliorer l’expérience des utilisateurs en fournissant des réponses plus précises et plus pertinentes aux requêtes complexes. Cela permettra aux utilisateurs d’obtenir les informations dont ils ont besoin plus rapidement et plus efficacement. 

Google MUM  est conçu pour comprendre et traiter les requêtes complexes de manière efficace grâce à diverses fonctionnalités. Voici quelques exemples d’illustration de ces fonctionnalités :


1. Compréhension des contextes multiples

Google MUM est capable de comprendre les requêtes qui nécessitent des informations provenant de différents contextes. Par exemple, si vous recherchez « Quels sont les effets du changement climatique sur la biodiversité ? », MUM sera en mesure de rassembler et d’analyser des informations provenant de domaines variés tels que la climatologie, l’écologie et la biologie pour vous fournir une réponse complète.


2. Traitement de la langue naturelle

Google MUM est conçu pour comprendre et interpréter la langue naturelle de manière plus sophistiquée. Il peut prendre en compte des subtilités linguistiques telles que le sens figuré, les jeux de mots et les expressions idiomatiques, ce qui lui permet de répondre de manière précise à des requêtes complexes. Par exemple, si vous demandez « Quels sont les avantages et les inconvénients de la vaccination ? », MUM sera en mesure de comprendre que vous recherchez à la fois des aspects positifs et négatifs liés à la vaccination.


3. Traitement de plusieurs tâches simultanément

MUM est multimodal, c’est-à-dire qu’il traite simultanément plusieurs tâches complexes. Par exemple, si vous souhaitez planifier un voyage en demandant « Quelle est la meilleure période pour visiter Paris et combien de temps devrais-je y rester ? », MUM sera en mesure d’analyser les conditions météorologiques, les événements culturels, les périodes de pointe touristique et la durée recommandée pour votre séjour à Paris, afin de vous fournir une réponse complète et personnalisée.

Autre exemple, si vous posez une question en anglais sur un événement se déroulant dans un pays non anglophone, MUM sera en mesure de comprendre la question, de traduire les informations pertinentes et de vous fournir une réponse complète dans votre langue.


4. Recherche de manière multimodale

MUM peut également traiter des requêtes multimodales, c’est-à-dire des requêtes qui combinent du texte, des images et d’autres types de médias. Par exemple, si vous recherchez « Montre-moi des photos de la Lune lors de l’éclipse de 2021 », MUM pourra comprendre que vous recherchez des images spécifiques de la Lune pendant une éclipse particulière et vous les présenter de manière appropriée.

Googlebot

Google a annoncé que MUM serait intégré à certaines recherches sur Google Search. La page de résultats de recherche (SERP) de Google ne mettra donc plus comme avant les mêmes résultats. Les 10 liens bleus laisseraient place à un nouvel affichage.

Les résultats présenteraient de nouvelles façons de découvrir et d’explorer des sujets, particulièrement pour les recherches complexes.

Les recherches et leurs résultats sont repensés et mieux analysés. C’est ce qui explique que certaines recherches seront plus visuelles ou auditives.

Le modèle unifié multitâche de Google (MUM) est une nouvelle technologie mise en oeuvre pour répondre à des questions complexes qui n’ont pas de réponses directes. Google a publié des articles de recherche qui peuvent offrir des indices sur ce qu’est l’IA MUM et sur son fonctionnement.
L’algorithme MUM serait « extraordinaire » avec le potentiel de transformer la façon dont Google répond au sujet des tâches complexes.

Algorithme multitask unified modal
MUM, un nouvel apprentissage pour Google

Actuellement, la Mountain View reste vague quant au déploiement de cet algorithme. Google lui-même ne fournit que peu d’informations sur le Multitask Unified Model. Une chose est certaine, MUM va révolutionner la manière de nous servir de Google.

Les Américains dont Danny Sullivan, une figure connue et respectée dans le monde du Search de Google, laisse tomber quelques indices avec parcimonie comme à son habitude. Selon lui, ce nouvel algorithme possède et se base sur une « correspondance neuronale » et l’IA pour mieux relier et connecter les mots aux concepts.

MUM est un algorithme à part dans la recherche Google. Son but n’est pas de spammer des sites existants. L’objectif de cet algorithme est de traiter l’information à son paroxysme pour :

  • La création de nouvelles façons d’explorer et de découvrir des sujets.
  • Le traitement et la compréhension des requêtes d’informations complexes.


L’impact de Google MUM sur les résultats de recherche est susceptible d’être significatif. Tout d’abord, en utilisant ce modèle, Google sera en mesure de comprendre les requêtes des utilisateurs de manière plus précise et de fournir des réponses plus pertinentes. Cela signifie que les utilisateurs obtiendront des résultats de recherche plus convaincants et adaptés à leurs besoins.


De plus, Google MUM pourrait réduire le besoin pour les utilisateurs de formuler des requêtes spécifiques et précises. Étant donné que le modèle peut comprendre le contexte d’une requête, y compris les informations implicites, il peut générer des résultats pertinents même pour des requêtes plus générales. Cela rendra la recherche plus facile et plus intuitive pour les utilisateurs.


Google MUM pourrait également améliorer la compréhension des contenus multimédias, tels que les images et les vidéos. Le modèle est conçu pour être capable de tirer des informations à partir de différentes sources de données et de les combiner pour fournir une réponse complète. Par conséquent, les résultats de recherche pourraient inclure des éléments multimédias plus pertinents et des informations toujours plus détaillées.

MUM fournira aux algorithmes de Google une compréhension plus précise des requêtes de recherche, de la qualité et de la pertinence du contenu, et plus encore dans les mois et les années à venir. Comme le dit Pandu Nayak, il reste encore beaucoup de travail pour améliorer le géant californien. MUM n’est que la partie cachée de l’iceberg, mais elle suffit à faire trembler beaucoup de monde. En réalité, il devrait interpeller par son côté fascinant et sa puissance de communication.

L’algorithme n’en est qu’à ses prémices. Selon le vice-président de la recherche Google, Mr Nayak, « il s’agit d’une étape importante vers un avenir où Google pourra comprendre toutes les différentes manières dont les gens communiquent et interprètent naturellement les informations.« 
Source Google MUM : une nouvelle étape importante de l’IA pour comprendre l’information.

Le référencement SEO avec Google Mum nécessite une approche similaire à celle utilisée pour d’autres moteurs de recherche. Voici quelques étapes à suivre pour optimiser votre site web pour Google Mum :


1. Recherche de mots clés

Effectuez une recherche approfondie des mots clés pertinents pour votre contenu en utilisant Google Trends, Google Keyword Planner ou d’autres outils de recherche de mots-clés. Gardez à l’esprit que la recherche vocale tend à comporter des phrases plus longues et plus similaires à des questions.


2. Optimisation du contenu

Créez du contenu de haute qualité et pertinent qui répondra aux questions des utilisateurs. Assurez-vous d’utiliser les mots-clés de manière naturelle et de structurer votre contenu de manière claire et concise. Utilisez les entités nommées s’avère indispensable avec Google Mum.


3. Optimisation de la structure du site

Veillez à ce que votre site soit facilement accessible et bien structuré pour les robots d’exploration de Google. Utilisez des balises de titre, des balises de description et des balises méta pour aider Google à comprendre le contenu de vos pages.


4. Amélioration de la vitesse de chargement

Assurez-vous que votre site se charge rapidement, car la vitesse de chargement joue un rôle important dans le classement des résultats de recherche. Optimisez vos images, réduisez les scripts et les ressources inutiles et utilisez la mise en cache pour améliorer la vitesse de chargement de votre site.


5. Utilisation des Rich Snippets

Les Rich Snippets sont des extraits de texte enrichi qui apparaissent dans les résultats de recherche. Utilisez des balises de données structurées pour aider Google à mieux comprendre le contenu de votre site et à afficher des informations utiles aux utilisateurs.


6. Amélioration de l’expérience utilisateur

Assurez-vous que votre site est convivial et offre une bonne expérience utilisateur. Optimisez la navigation, l’accessibilité et la convivialité du site pour faciliter la recherche des utilisateurs.


7. Suivi des résultats

Surveillez régulièrement les classements de recherche de votre site et analysez les données pour identifier les opportunités d’amélioration. Utilisez des outils d’analyse SEO pour suivre les performances de votre site et ajustez vos stratégies en conséquence.
En suivant ces conseils d’optimisation SEO, vous pouvez maximiser vos chances d’améliorer votre classement dans les résultats de recherche de Google Mum et atteindre un public plus large grâce à la recherche vocale. 

Google Mum utilise l’intelligence artificielle et le machine learning pour mieux comprendre et répondre aux requêtes des utilisateurs. Bien que les détails spécifiques de son fonctionnement exact ne soient pas accessibles au public, il est supposé que Google Mum aura également un impact sur le référencement local.

Voici quelques-uns des impacts possibles de Google Mum en SEO local :


1. Amélioration de la pertinence des résultats 


Grâce à son modèle de langage avancé, Google Mum est capable de mieux comprendre les intentions de recherche des utilisateurs lorsqu’ils effectuent une recherche locale. Cela signifie que les résultats de recherche pourraient être mieux adaptés aux besoins et aux préférences spécifiques des utilisateurs, offrant ainsi une expérience de recherche plus pertinente.


2. Connaissance accrue des contextes locaux 

Google Mum est conçu pour être capable de se familiariser avec des contextes spécifiques et de comprendre des informations complexes. Dans le cas du référencement local, cela peut signifier que Google Mum peut mieux comprendre les caractéristiques et les particularités d’une région ou d’un quartier donné, ce qui peut avoir un impact sur la façon dont les résultats de recherche locaux seront affichés.



3. Mise en valeur des avis et des critiques 


Étant donné que Google Mum est capable de mieux comprendre le langage naturel, il est possible qu’il puisse prendre en compte les avis et les critiques des utilisateurs de manière plus nuancée. Cela signifie que les entreprises locales avec de bonnes évaluations, des citations locales positives peuvent être mieux classées dans les résultats de recherche locaux.



4. Impact sur les algorithmes de classement locaux 

 
Il est probable que Google Mum ait également des répercussions sur les algorithmes de classement locaux de Google. Les facteurs de classement pris en compte pour les résultats de recherche locaux peuvent évoluer pour mieux s’aligner sur les améliorations de compréhension et de pertinence apportées par Google Mum.

En résumé, Google Mum a l’impact potentiel d’améliorer la pertinence des résultats de recherche locaux, de mieux comprendre les contextes locaux, de valoriser les avis et les critiques et de remodeler les algorithmes de classement locaux. Ces changements peuvent avoir des implications significatives pour les entreprises locales et les professionnels du référencement qui cherchent à optimiser leur présence en ligne. 

MUM est bien plus qu’un algorithme, il est une technologie à connaître et à comprendre.
Une chose est sûre, son arrivée va relever le niveau en termes de qualité, de pertinence et d’utilité du contenu, que ce soit en référencement naturel ou en référencement local.

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