Google MUM:用 AI 重塑搜尋體驗

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Google 作為搜尋引擎的領航者,始终致力於突破技術的界限,為使用者帶來更精準、更貼近人性的搜尋體驗。有些人可能會問:「 Google 搜尋已經如此強大,還需要做些什麼嗎?」答案是『當然!』。

Google 搜尋團隊仍然面臨著無數挑戰,而 Google MUM 的問世,正是為使用者提供更優質搜尋體驗的最佳證明。

什麼是 MUM?

Google MUM (Multitask Unified Model) 是一種新的 Google 演算法,利用 T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) 語言模型幫助使用者找到與其搜尋意圖相關的內容,並且它的運算能力比 BERT 強大 1000 倍。

MUM - T5 Model
MUM - T5 Model

模擬專家思維,解決複雜問題

你是否有過這樣的經驗:當你想搜尋一個複雜問題的答案時,往往需要輸入許多不同的關鍵字,進行多次搜尋,才能找到真正需要的資訊?例如,假設你曾經攀登過美國的亞當斯山,現在計畫在明年秋天挑戰日本的富士山,並且想知道在準備工作上有什麼不同之處。

在過去,你可能需要分別搜尋兩座山的海拔高度、秋季平均溫度、登山步道的難度、適合的裝備等等,然後綜合多個搜尋結果才能得到最終答案。但如果你是詢問一位經驗豐富的登山專家,你只需要問一個問題:「我需要做哪些不同的準備?」就能得到涵蓋所有你需要考慮的因素,並提供詳細的指導。

這就是 Google MUM 試圖解決的問題。

回到登山的例子,如果你詢問 MUM 同樣的問題,它會理解你正在比較兩座山,因此海拔高度和步道資訊可能是重要的參考因素,它也能夠理解在登山的語境下,「準備」可能包括體能訓練和尋找合適的裝備等方面。

MUM 還可以根據其對世界的深度理解,為你考慮到一些你可能沒有想到的細節,例如,儘管兩座山的海拔高度大致相同,但富士山的秋季是雨季,因此你需要準備防水外套。

打破語言隔閡,獲取更多資訊

語言是獲取資訊的一大障礙,而 MUM 有潛力打破這些界限,它可以學習那些不是用你的搜尋語言撰寫的資訊,並將這些資訊傳達給你。

例如,網路上有許多關於富士山的有用資訊是用日文寫的,如果你不懂日文,就很難找到這些資訊,但 MUM 可以跨越語言的障礙,從不同語言的來源中提取知識,並以你偏好的語言提供最相關的結果。未來,當你搜尋關於富士山旅遊的資訊時,可能會看到一些你以前從未見過的搜尋結果,例如哪裡可以欣賞到富士山最美的景色、附近的溫泉以及熱門的紀念品商店等等,這些都是用日文搜尋時更容易找到的資訊。

MUM - Multilingual
MUM - Multilingual

多種資訊型態,提供更直觀的搜尋體驗

MUM 是一個多模態 (Multimodal) 模型 ,這意味著它可以同時理解來自網頁、圖片、影片、聲音等不同格式的資訊,並將它們整合在一起。

例如,你可以拍一張你的登山鞋的照片,然後問 MUM:「我可以用這雙鞋去爬富士山嗎?」MUM 將能夠理解這張圖片並將其與你的問題聯繫起來,然後告訴你这雙鞋是否合適。它甚至可以推薦一些關於登山鞋的部落格文章,幫助你找到更多資訊。

MUM - Multimodal
MUM - Multimodal

MUM 時代的內容策略

面對 MUM 帶來的搜尋變革,內容創作者和 SEO 專家需要積極調整策略,才能在競爭激烈的網路世界中脫穎而出。

建立主題權威性

在 MUM 時代,建立主題權威性至關重要。這意味著你需要全面深入地探討主題,涵蓋不同層面的資訊和使用者需求,滿足從入門到進階的各種學習需求,讓你的網站成為該領域的權威。

豐富你的視覺內容

你也需要打造更具視覺化的內容,使用高品質的圖片、影片等視覺元素來豐富內容,提升內容吸引力和易讀性,讓使用者更容易被你的內容所吸引。

結構化資料標記

善用結構化資料也是 MUM 時代不可或缺的策略。利用結構化資料標記內容,能夠幫助 Google 更準確地理解網頁內容的含義和結構,提升網站排名和曝光度。

構建知識圖譜

構建知識圖譜也是一個值得重視的方向。將網站內容組織成結構化的知識體系,建立清晰的資訊架構,有助於搜尋引擎理解網站內容之間的關聯性,提升網站權威性和使用者體驗。

Lewis Ko
Lewis Ko
Hi 我是Lewis,曾任職in-house行銷人員,現職某跨國企業的SEO Specialist。熱愛學習最新的科技和知識,努力透過簡單易懂的方式,分享我學習的過程和心得。如果你/妳剛好也在學習SEO、GA、GTM、Looker Studio的道路上,希望我的內容對你有幫助!

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