Se qualcuno avesse solo osato pensare che Google abbia raggiunto il massimo delle sue capacità con la SEO semantica, ha sottovalutato gli sviluppatori di Mountain View. Finora Google ha sempre risposto, con la massima precisione possibile, alle query di ricerca. Con MUM inizierà a rispondere come un vero esperto della materia. Quale? Tutte.
MUM (Multitask Unified Model): la nuova frontiera di Google
Non è bastato a Google aggiornare il proprio algoritmo per premiare i siti web con la miglior User Experience. Adesso la User Experience è ottimizzata direttamente in fase di ricerca. È questo il cuore di MUM, una tecnologia che, nella teoria e nella pratica, dovrebbe offrire risultati sempre più ricchi e precisi anche a domande estremamente complesse, che finora richiedevano più ricerche.
Ma partiamo dallo stato dell’arte. Hummingbird nel 2013 e RankBrain nel 2015 hanno permesso di abbinare i concetti alle query, individuando l’intento di ricerca per parole chiave ambigue e creando collegamenti semantici tra query e contenuti. Google ha così imparato il linguaggio naturale, alla base delle richieste che sarebbero poi state poste agli assistenti vocali, sperimentati ben prima della loro uscita sul mercato nel 2018.
Dal 2019 ci interfacciamo con BERT (Bidirectional Encoder Representation from Transformers), un sistema che ha imparato il linguaggio umano ed è stato in grado di offrire risposte rilevanti a domande complesse. Dal matching semplice tra termini utilizzati nel testo della query e testo presente nei contenuti dei siti web, Google ha imparato ad applicare, attraverso le milioni di ricerche quotidiane, un modello di linguistica di tipo bidirezionale, connettendo le parole e attribuendo un senso compiuto alle frasi. Dopo Hummingbird e Rankbrain, la SEO semantica aveva raggiunto il suo apice, i testi SEO-friendly puri iniziavano a tramontare.
BERT aveva (ha) però un limite oggettivo: l’incapacità di fornire risposta alle Long Form Question, ovvero tutte quelle ricerche che hanno bisogno di risposte complesse che quasi mai si riescono a trovare in un solo risultato in SERP, macroargomenti che finora potevano trovare molteplici risposte solo attraverso microricerche.
Conosci Google, sai che non ama le perdite di tempo e vuole offrire agli utenti il meglio, subito. Qualcosa andava fatto. Google definisce MUM “la nuova pietra miliare dell’intelligenza artificiale per comprendere informazioni”. Anche MUM è in grado di stabilire delle connessioni tra le parole, ma con una potenza 1000 volte superiore a BERT: è in grado di sintetizzare le informazioni provenienti da tutto il web per fornire risposte coerenti e complesse alle domande più complicate degli utenti in un unico “knowledge panel”.
Nel blog di Google stesso è stato portato un esempio calzante. Un escursionista che ha scalato il Mount Adams e che volesse ora scalare il monte Fuji. quali domande potrebbe fare sul motore di ricerca? Di quale preparazione ho bisogno? Di quale tipo di abbigliamento? Quali sono le condizioni climatiche locali? Qual è la differenza di difficoltà tra le due scalate? Come vedi siamo di fronte a molteplici query di ricerca che, fino ad oggi, richiedevano altrettante, se non più, ricerche: il nostro escursionista dovrebbe confrontare le condizioni climatiche, il dislivello, esperienze, marche e capi d’abbigliamento…
Nell’idea di Google, lo scopo d MUM è proprio condensare in un unico risultato tutte queste risposte, il maggior numero possibile di informazioni direttamente in SERP, mostrando contenuti di vario tipo (testi, video, immagini…). Non solo: sarà in grado di fornire queste risposte nella tua lingua traducendo le informazioni dai siti di tutto il mondo in 75 lingue diverse.
Tornando al nostro escursionista:
“Ci sono informazioni davvero utili sul Monte Fuji scritte in giapponese; oggi, probabilmente non le troveresti se non facessi una ricerca in questa lingua. Ma MUM trasferirà la conoscenza da fonti in diverse lingue e utilizzerà tali informazioni per trovare i risultati più pertinenti nella tua lingua. Quindi, in futuro, quando cercherai informazioni su come visitare il Monte Fuji, potresti ottenere risultati come “dove godersi le migliori viste sulla montagna”, onsen nella zona e famosi negozi di souvenir: tutte informazioni che si trovano più comunemente durante una ricerca in giapponese.”
Il potenziale è davvero enorme.
Ciò significa avere accesso, tramite l’intelligenza artificiale di Google, anche a quelle informazioni in lingua straniera che fino ad oggi erano precluse a chi non la conoscesse. L’obiettivo finale? Darti dei consigli sensati come se stessi parlando ad un esperto.
Non è lontano il momento in cui, come in un negozio di abbigliamento sportivo, potrai chiedere consiglio direttamente all’Intelligenza artificiale, con una foto del tuo outfit da trekking, per sapere se è adatto alla prossima impresa. No, non stiamo scherzando.
“Ogni volta che facciamo un balzo in avanti con l’intelligenza artificiale, per rendere le informazioni del mondo più accessibili, lo facciamo in modo responsabile. Ogni miglioramento a Google Search viene sottoposto a un rigoroso processo di valutazione per garantire che stiamo fornendo i risultati più pertinenti e utili”, ha dichiarato il vicepresidente Nayak.
Quali conseguenze avrà MUM sulla SEO?
È innegabile che qualche conseguenza ci sarà sul lavoro di noi poveri SEO. Ma renderà la nostra vita più facile o più complicata? Il passaggio dai contenuti SEO puri e duri alla SEO semantica è stato già storico. Come cambieranno adesso le esigenze di un blog aziendale o dei contenuti delle pagine del sito web? Sarà la fine dei contenuti solamente SEO-friendly (finalmente!), l’inizio di un tramonto pacifico dei contenuti human friendly per l’avvento di quelli realmente interessanti per gli utenti?
MUM rappresenta di fatto un’ulteriore presa di distanza dall’idea tradizionale di ranking inteso come corrispondenza semantica secca fra keyword o gruppo di keyword e pagina. La nuova intelligenza artificiale riuscirà, infatti, ad estrapolare da un contenuto gli aspetti di maggiore interesse per gli utenti, in un certo senso “anticipando” e “prevedendo” le ricerche successive, e fornirà in un’unica risposta in SERP tutte le informazioni correlate.
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