Multitask Unified Model (MUM) en Google: ¿afectará al SEO?

La mayoría de nosotros abordamos todo tipo de tareas que requieren varios pasos con Google todos los días y cuando lo necesitamos. De hecho, encontramos que las personas emiten ocho consultas en promedio para tareas complejas como buscar alguna información en el buscador de Google. 

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Los motores de búsqueda actuales no son lo suficientemente sofisticados para responder como lo haría un experto. Pero gracias a la nueva tecnología de Google llamada Modelo Unificado Multitarea, o MUM, según sus siglas en inglés, estarás cada vez más cerca de encontrar respuestas precisas a tus necesidades más complejas. Por lo tanto, en el futuro, requerirás menos búsquedas para llegar a tu destino. 

En este sentido, el gigante buscador de Google nuevamente logra sorprendernos con la más reciente actualización para las búsquedas inteligentes de SEO y obtener los resultados que esperamos, sin que nos paseen por toda la red.

Multitask Unified Model es un algoritmo que utiliza inteligencia artificial para potenciar los motores de búsquedas, de modo tal que puedas mejorar esa experiencia con soluciones más certeras, aunque disminuya la cantidad de alternativas posibles sobre un mismo tema. 

¿En qué consiste MUM?

En 2019, Google lanzó BERT, un modelo de inteligencia artificial que comprende mejor las consultas para los motores de búsqueda. Pues bien, ahora se presenta un modelo unificado de multitarea que, al igual que BERT, se basa en una arquitectura que abrió una puerta importante en la comprensión del lenguaje.

Lo que tienes que saber es que Multitask Unified Model es mil veces más avanzado que Google BERT. MUM no solo comprende el lenguaje, sino que también lo genera. Está entrenado en 75 idiomas diferentes y puede realizar muchas tareas diferentes a la vez, lo que te permite desarrollar una comprensión más completa de la información y el conocimiento del mundo que los modelos anteriores. 

Además, MUM es multimodal, por lo que comprende la información a través de texto e imágenes y, en el futuro, puede expandirse a más modalidades como video y audio.

El tipo de exploración avanzada que realiza MUM es bastante profundo, ya que puede mostrar subtemas en las búsquedas para orientar al usuario a obtener respuestas cada vez más definidas con menos intentos fallidos en el buscador.

Por ejemplo, si un usuario hace una pregunta al buscador sobre algún tema, el resultado es lo que MUM determina como experto, enviando al usuario a una página especializada sobre el tema en cuestión. 

Para que las noticias entren como respuesta a la búsqueda deberán contar no solo con alta confianza sino también con una experiencia, veracidad y autoridad superior. 

Ventajas de Multitask Unified Model. 

MUM recoge varias ventajas en su creación, que responden al diseño basado en inteligencia artificial para seleccionar y crear de manera más adecuada el contenido de calidad que las personas necesitan para responder sus dudas o resolver problemas cotidianos. Veamos qué ofrece MUM para superar a su algoritmo antecesor. 

1. Eliminar las barreras del idioma.

El idioma puede ser una barrera importante para acceder a la información. MUM tiene el potencial de romper estos límites mediante la transferencia de conocimientos entre idiomas. Puede aprender de fuentes que no están escritas en el idioma en el que escribió su búsqueda y ayudarte a brindarte esa información. 

2. Comprender la información entre tipos.

MUM es multimodal, lo que significa que puede comprender información de diferentes formatos como páginas web, imágenes y más, simultáneamente. 

¿En qué afecta al SEO el Multitask Unified Model?

Si Google será capaz de analizar múltiples respuestas de diferentes sitios webs de forma automática y va a generar su propia respuesta basándose en la información recolectada de varias fuentes bien valoradas por el buscador, probablemente el SEO también se vea afectado en algún punto. Aunque ni Google lo sabe a ciencia cierta. 

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Por ahora, es una relación recíproca, una suerte de “mutualismo”, en donde plataforma y usuarios se necesitan para existir y ambos a la vez se benefician del otro. El usuario necesita a Google para buscar, pero el buscador necesita creadores de contenido de calidad para poder ofrecer resultados que satisfagan los criterios de los usuarios.

Los cambios en el ámbito del SEO no están claros, pero sí marca un camino de profundas variaciones en cuanto a metodología para procesar estos cambios, adaptarnos a los mismos y seguir cumpliendo las expectativas de contenido de calidad demandado tanto por Google, como con el resto de usuarios de Internet.

Cada mejora en la búsqueda de Google se somete a un riguroso proceso de evaluación para garantizar resultados más relevantes y útiles. Los evaluadores humanos, que responden a sus pautas para evaluadores de calidad de búsqueda, orientan a la plataforma a comprender qué tan bien los resultados ayudan a las personas a encontrar información. 

En definitiva, así como Google ha probado las diferentes aplicaciones de BERT lanzadas desde 2019, Multitask Unified Model (MUM) se someterá al mismo proceso, a fin de que los usuarios deseosos de encontrar excelentes resultados en sus búsquedas lo encuentren sin necesidad de perder el tiempo seleccionando la respuesta más calificada entre una larga lista de respuestas genéricas.