La nueva tecnología de Google para las consultas complejas

¿Qué es el MUM (Modo Unificado Multitarea)? ¿Cómo funciona? ¿Cuáles son sus objetivos? En este post, te introduciré en el mundo de esta nueva tecnología basada en la inteligencia artificial de Google. ¿Cómo cambiará el SEO en el futuro?

Definición de MUM (Modelo Unificado Multitarea)

MUM, un acrónimo de Modelo unificado multitareaes un nueva tecnología de Google para entender mejor las consultas de búsqueda que los usuarios hacen en el buscador, incluso cuando utilizan palabras o frases precisas y articuladas.

El objetivo es reducir el número de preguntas necesarias para llegar a la respuesta, dar a los usuarios más rendimiento y resultados más satisfactorios y desarrollar una comprensión más completa de la información y el conocimiento del mundo que los modelos anteriores.


Prabhakar Raghavan, vicepresidente senior de Google, presenta MUM en el escenario de Google I/O 2021.

Google da esta definición de MUM:

«Nueva tecnología que Google está explorando internamente para comprender mejor el lenguaje & facilitar la obtención de respuestas útiles a necesidades de búsqueda complejas».

La tecnología detrás de MUM

Ahora que tenemos la definición de MUM, veamos algunas de sus características para entender mejor la tecnología que hay detrás.

  • MUM es potente: utiliza el marco de trabajo de texto a texto T5 y se basa en una arquitectura de Transformadores, pero es 1000 veces más potente que BERT (Representaciones Codificadoras Bidireccionales de Transformadores).
  • MUM es multilingüe: es capaz de entender 75 idiomas diferentes y muchas tareas distintas a la vez, con una comprensión más completa que los modelos anteriores.
  • MUM es multimodal: significa que puede entender información de diferentes formatos como página web, texto e imágenes pero, en el futuro, incluso de vídeo y audio, simultáneamente.

  • MUM es sofisticado: es una tecnología diseñada para entender las consultas de búsqueda más complejas, precisas y articuladas, que suelen requerir una media de 8 pasos para obtener una respuesta completa. Así, la nueva inteligencia artificial facilitará el proceso de navegación de los usuarios.

Los motores de búsqueda actuales no son lo suficientemente sofisticados como para responder como lo haría un experto. Pero con una nueva tecnología llamada Modelo Unificado de Tareas Múltiples, o MUM, estamos cada vez más cerca de ayudarte con este tipo de necesidades complejas. Así, en el futuro, necesitarás menos búsquedas para hacer las cosas.

Google IO’21 – Lo nuevo en la búsqueda de Google – LaMDA | Modelo unificado de multitarea – MUM | ¿Cambia esto el SEO?
Prabhakar Raghavan, Vicepresidente Senior de Google, Google I/O 2021 – MUM: ¿cambia esto el SEO?

¿Cuáles son los beneficios de Google MUM?

Uno de los beneficios más importantes de MUM es la posibilidad de acortar la sesión de búsqueda.

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En las consultas complejas, MUM podría entender no sólo el contexto explícito sino incluso el implícito y las consultas relacionadas; además, podría dar a los usuarios información que puede ser útil.

Veamos un ejemplo (el mismo realizado por Google): Me gusta escalar montañas y hace poco fui de excursión a una montaña, el monte Adams. El próximo otoño quiero escalar el monte Fuji, así que quiero saber qué debo hacer para prepararme para esta nueva experiencia. En este momento, tengo que hacer muchas búsquedas en el buscador, como por ejemplo

  • la elevación de cada montaña;
  • la temperatura media;
  • la dificultad de las rutas de senderismo;
  • el equipo adecuado a utilizar;
  • y así sucesivamente.

Después de hacer muchas búsquedas, consigo obtener toda la información que necesito.

Ahora, vamos a ver qué puede pasar con MUM.

MUM podría entender lo que he hecho y lo que necesito hacer.


MUM podría entender que estoy comparando dos montañas, adivinando que la información sobre la altura y el camino podría ser relevante.

También podría entender que, en el contexto del senderismo, la «preparación» podría incluir aspectos como el entrenamiento, así como el equipo adecuado. También podría extraer información relacionada que sea útil y sugerirla.

Dado que MUM puede extraer información basada en su profundo conocimiento del mundo, podría resaltar que, aunque ambas montañas tienen más o menos la misma elevación, el otoño es la estación de las lluvias en el monte Fuji, por lo que podrías necesitar una chaqueta impermeable. MUM también podría mostrar subtemas útiles para una exploración más profunda -como el equipo mejor valorado o los mejores ejercicios de entrenamiento- con indicaciones de artículos, vídeos e imágenes útiles de toda la web.

Otra ventaja importante es la eliminación de las barreras lingüísticas.

El idioma es una barrera importante para acceder a la información. El MUM puede romper estas barreras transfiriendo los conocimientos con independencia del idioma.

Puede «aprender» de fuentes que no están escritas en el mismo idioma que la consulta de búsqueda y ayudar a los usuarios a obtener respuestas.

Utilizando el mismo ejemplo del monte Fuji, supongamos que en la web hay información útil sobre el monte Fuji escrita en japonés; a estas alturas, probablemente no la encuentre buscando en otros idiomas.

MUM podría transferir conocimientos de fuentes en todos los idiomas y utilizar la información para encontrar los resultados más relevantes en mi idioma.

Así, en el futuro, cuando busques información sobre la visita al monte Fuji, es posible que veas resultados como dónde disfrutar de las mejores vistas de la montaña, los onsen de la zona y las tiendas de souvenirs más populares, información que se encuentra más habitualmente cuando se busca en japonés.

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MUM y la investigación de vacunas

La primera aplicación de la MUM es para mejorar la investigación sobre vacunas.

Todos sabemos que a menudo el mismo concepto puede definirse con términos diferentes. Esto puede depender de la lengua, la cultura o la zona geográfica, o de una combinación de factores.

Durante la pandemia, la gente empezó a buscar información relacionada con el COVID-19 en Google, y Google tuvo que aprender a identificar las expresiones de los usuarios para asegurarse de que proporcionaba información de alta calidad procedente de autoridades sanitarias de confianza (como la Organización Mundial de la Salud).

AstraZeneca, CoronaVac, Moderna, Pfizer, Sputnik y otras vacunas pueden tener diferentes nombres en todo el mundo: más de 800, según el análisis de Google. Las personas que buscan información sobre vacunas pueden buscar, por ejemplo, «Coronavaccin Pfizer», «mRNA-1273», «CoVaccine», etc.

La capacidad de identificar correctamente todos los nombres es importante para ofrecer a las personas resultados con la información fiable más reciente, pero esta operación suele llevar mucho tiempo (horas o semanas). Gracias a MUM, fue posible identificar más de 800 variantes de nombres de vacunas en más de 50 idiomas en unos pocos segundos. Con solo una pequeña muestra de nombres de vacunas oficiales, MUM identificó rápidamente las variaciones entre idiomas.

Fue una gran prueba para demostrar el potencial del nuevo algoritmo. Es fácil pensar que en un futuro muy cercano, la nueva tecnología de MUM será capaz de mejorar la relevancia de las búsquedas de los usuarios en muchos idiomas para todas las consultas de búsqueda.

Últimas noticias de Search On 2021

Google anunció durante un evento de transmisión en vivo llamado Buscar en algunas innovaciones -posibles gracias a la inteligencia artificial- que veremos en los próximos meses en los productos de Google.
La primera noticia es sobre una nueva forma de buscar por imágenes y que se integrará directamente en Google Lens. Permitirá a los usuarios buscar algo sobre lo que están viendo, no sólo haciendo una búsqueda basada en Google Imágenes, sino más bien haciendo preguntas sobre algo que ha sido fotografiado a través de Google Lens.

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Con esta nueva función, será posible tocar el icono de Lens al mirar una foto de una camiseta y pedirle a Google que encuentre el mismo modelo o diseño en otra prenda de vestir, como por ejemplo unos calcetines. Esto es útil cuando se busca algo que puede ser difícil de describir con precisión en palabras: al combinar imágenes y texto en una sola consulta, será más fácil buscar por imágenes y hacer una pregunta precisa.

Otro ejemplo sería fotografiar un pájaro y luego preguntar a Lens «¿qué está comiendo?» o fotografiar la cadena de una bicicleta y preguntar «¿cómo la arreglo?».

La segunda noticia se refiere a las «cosas que deberías saber», los temas relacionados que se esconden bajo una búsqueda.

Poniendo un ejemplo, si has buscado «pintura acrílica», Google analizará cómo los usuarios abordan este tema y correlacionará las búsquedas entre sí, proporcionando hasta 350 temas relacionados con la pintura acrílica.

Por ejemplo, podrás navegar y descubrir temas como «hacer pintura acrílica con herramientas domésticas», lo que te permitirá profundizar en el tema. A continuación, podrá hacer un «zoom», yendo a buscar más información sobre dónde aprender a pintar, o sobre diversos métodos de pintura o pintores famosos.

La tercera novedad se refiere a los vídeos y al análisis de los temas de los vídeos.

Google no sólo analizará los vídeos para descubrir lo más destacado (como ya hace), sino que ahora ofrecerá una nueva experiencia que identifica los temas del vídeo y da enlaces que permiten navegar más profundamente y aprender más.

Gracias a MUM, se mostrarán temas relacionados, incluso los que no se mencionan específicamente en el vídeo, gracias a la comprensión avanzada de la información.

Estas noticias llegarán en las próximas semanas y mejorarán en los meses siguientes.

Conclusiones

El sistema se integrará en los próximos meses o años en diferentes productos.

No sólo es probable que MUM pueda mejorar muchos aspectos de los sistemas existentes, sino que podría crear formas totalmente nuevas de buscar y explorar la información.

Es un gran paso adelante hacia un futuro en el que Google pueda entender todas las diferentes formas en que las personas se comunican e interpretan la información de forma natural.

Lo que me parece más increíble es la capacidad de buscar conceptos independientemente del idioma. Creo que la calidad de las respuestas, sobre todo en el caso de las consultas muy específicas, mejorará notablemente.

¿Cómo cambiará el trabajo de SEO? Mucha gente se pregunta si el SEO seguirá teniendo sentido ante una comprensión cada vez mayor del contenido por parte de los algoritmos. Creo que cuanto más mejore la IA en la comprensión del texto, más podrán los SEOs liberarse de la carga de las técnicas limítrofes, para centrarse en la producción de recursos extraordinarios, definidos sobre entidades precisas, y perfectamente coherentes e interconectadas.

Y este es el SEO que espero.