65.Google 的 MUM(Google’s MUM )：是Google搜尋排名因素嗎？

借助 MUM，Google 可以更輕鬆地滿足複雜的搜索需求，但它會影響搜索排名嗎？

在 Google I/O 2021上，Google 宣布了一項名為 MUM（多任務統一模型）的新技術，它將在內部使用它來幫助其排名系統更好地理解語言。

自宣布以來，關於 MUM 是否或何時會成為排名因素的討論很多。

什麼是MUM？

MUM 被稱為“理解信息的新 AI 里程碑”，旨在讓 Google 更輕鬆地滿足搜索中的複雜需求。

谷歌承諾 MUM將比其 NLP 遷移學習的前身 BERT 強大1000 倍。

MUM 使用稱為T5的模型，即文本到文本傳輸轉換器，將 NLP 任務重新構建為統一的文本到文本格式，並發展對知識和信息的更全面的理解。

據谷歌稱，他們可以將 MUM 應用於文檔摘要、問答和分類任務，如情感分析。

MUM 是 Googleplex 內部的一個重要優先事項，因此它應該引起您的注意。

聲明：MUM作為排名因素

當 Google 首次披露有關 MUM 的新聞時，許多閱讀它的人自然想知道它會如何影響搜索排名（尤其是他們自己的）。

谷歌每年都會對其排名算法進行數千次更新，雖然絕大多數都沒有被注意到，但有些是有影響的。

BERT 就是這樣一個例子。它於 2019 年在全球推出，並被 Google 自己譽為五年來最重要的更新。

果然，BERT 影響了大約10%的搜索查詢。

RankBrain於 2015 年春季推出，是對 SERP 產生重大影響的算法更新的另一個例子。

既然谷歌正在談論 MUM，很明顯 SEO 專業人士和他們所服務的客戶應該注意。

Roger Montti 最近寫了一篇他認為可以提供對 MUM 內部運作的更多見解的專利。如果您想查看引擎蓋下的內容，這將是一個有趣的閱讀。

現在，讓我們考慮一下 MUM 是否是一個排名因素。

[推薦閱讀：]谷歌排名因素完整指南

反對 MUM 作為排名因素的證據

Google 研究員兼搜索副總裁 Pandu Nayak 在 2021 年 5 月對 MUM 的介紹中明確表示，MUM 技術尚未發揮作用：

“今天的搜索引擎還不夠複雜，無法像專家那樣回答問題。但是通過一項稱為多任務統一模型 (MUM) 的新技術，我們離幫助您解決這些類型的複雜需求越來越近了。因此，在未來，您將需要更少的搜索來完成工作。”

然後，為 MUM 支持的功能和更新何時上線提供的時間表變成了“在未來幾個月和幾年內”。

當被問及當 MUM 在搜索中上線時該行業是否會引起注意時，Google 搜索聯絡員Danny Sullivan 說是的。

MUM 作為排名因素的證據

RankBrain 推出時，直到六個月後才宣布。大多數更新根本沒有宣布或確認。

然而，谷歌在有影響力的更新發生之前已經變得更好了。

例如，BERT 於2018 年 11 月首次發布，於 2019 年 10 月推出用於英語查詢，並於當年12 月在全球推出。

我們有更多的時間來準備 Page Experience 信號和 Core Web Vitals。谷歌在2021年 6 月最終推出前一年多宣布了它們。

谷歌已經表示 MUM 即將到來，這將是一件大事。

但是，MUM 能否對 2021 年春夏期間許多網站的排名下降負責？

[發現：]更多 Google 排名因素洞察

實施 MUM 以改善搜索結果

正如承諾的那樣，谷歌公開宣布了新的和潛在的 MUM 應用程序。

2021年6 月，谷歌描述了 MUM 的首次應用以及它如何改進疫苗信息的搜索結果。

“借助 MUM，我們能夠在幾秒鐘內識別出 50 多種語言的 800 多種疫苗名稱變體。在驗證 MUM 的調查結果後，我們將其應用到 Google 搜索中，以便人們能夠及時找到有關全球 COVID-19 疫苗的高質量信息。”

2021年9 月，Google 分享了未來可能使用 MUM 的方式，包括使用視覺和文本進行搜索的新方式，以及重新設計的搜索頁面，使其更加自然和直觀。

2022年2 月，谷歌提供了關於 RankBrain、神經匹配、BERT 和 MUM 如何導致信息理解的見解。在這篇文章中，注意到以下內容：

“雖然我們仍處於挖掘 MUM 潛力的早期階段，但我們已經使用它來改進對 COVID-19 疫苗信息的搜索，我們將提供更直觀的結合文本和圖像的搜索方式在接下來的幾個月裡在谷歌鏡頭中。這些是非常專業的應用程序——因此 MUM 目前並不像 RankBrain、神經匹配和 BERT 系統那樣用於幫助排名和提高搜索結果的質量。”

2022年3 月，Google 發布了關於 MUM 如何應用於與個人危機相關的搜索的更新。

“現在，使用我們最新的人工智能模型 MUM，我們可以自動、更準確地檢測更廣泛的個人危機搜索。MUM 可以更好地了解人們提出問題的意圖，以檢測一個人何時有需要，這有助於我們在正確的時間更可靠地展示可信賴和可操作的信息。我們將在接下來的幾週內開始使用 MUM 進行這些改進。”

在帖子的後面，谷歌繼續描述 MUM 如何改善搜索結果。

“MUM 可以通過 75 種語言傳遞知識，這可以幫助我們更有效地在全球範圍內擴展安全保護。當我們訓練一個 MUM 模型來執行一項任務時——比如對查詢的性質進行分類——它學會了用它知道的所有語言來做這件事。
例如，我們使用 AI 來減少搜索結果中無用且有時是危險的垃圾郵件頁面。在接下來的幾個月裡，我們將使用 MUM 來提高我們的垃圾郵件防護質量，並擴展到我們幾乎沒有訓練數據的語言。我們還將能夠更好地檢測世界各地的個人危機查詢，與值得信賴的當地合作夥伴合作，在更多國家展示可操作的信息。”