MUM è l’acronimo di Multitask Unified Model, un modello linguistico sviluppato da Google e presentato pubblicamente nel 2021. A differenza dei modelli che lo hanno preceduto, MUM è stato progettato per comprendere e generare contenuti in molteplici lingue e formati, integrando testo, immagini e altre modalità informative all’interno di un unico sistema. L’obiettivo dichiarato è quello di superare i limiti dei motori di ricerca tradizionali, che trattano le query come stringhe di parole chiave isolate, per arrivare a una comprensione più profonda delle intenzioni dell’utente e del contesto in cui una richiesta viene formulata.
Google ha precisato che MUM non è usato per il posizionamento generale: è stato impiegato in usi mirati, come le informazioni sui vaccini nel 2021 e funzioni come Google Lens e la ricerca multipla (Multisearch). Non è un fattore di ranking su cui si possa intervenire.
Come funziona MUM e cosa sa fare
MUM è un modello basato su una architettura di rete neurale di grandi dimensioni, addestrato su un volume molto elevato di dati provenienti da fonti diverse. La sua peculiarità principale risiede nella capacità di operare in modalità multilingue e multimodale: può cioè comprendere richieste formulate in una lingua e recuperare informazioni scritte in un’altra, oppure collegare un testo a un’immagine pertinente. Questo lo distingue da modelli precedenti, più orientati a compiti specifici e a singole lingue.
Il modello è stato descritto da Google come in grado di apprendere da circa settantacinque lingue diverse e di svolgere attività che richiedono una comprensione articolata, come rispondere a domande che combinano più vincoli o generare contenuti a partire da input eterogenei. Non si tratta di un motore di ricerca autonomo, ma di una tecnologia che può essere integrata in sistemi più ampi per migliorare la qualità dei risultati.
Cosa cambia rispetto a BERT e alle parole chiave
Per capire il valore di MUM conviene confrontarlo con i modelli che lo hanno preceduto, in particolare BERT e i sistemi basati su parole chiave. BERT aveva già introdotto una comprensione contestuale del linguaggio, ma era principalmente monolingue e orientato al testo. MUM estende queste capacità su più fronti contemporaneamente.
Capire una lingua e trasferire conoscenza alle altre
Uno degli aspetti più rilevanti è la capacità di trasferire conoscenza da una lingua all’altra. Questo significa che un contenuto di qualità in una lingua può risultare utile anche per utenti che cercano in lingue differenti, riducendo la dipendenza da traduzioni manuali e ampliando il bacino potenziale di un sito.
Testo, immagini e contenuti multimediali
MUM non si limita al testo: può elaborare anche immagini e altri tipi di contenuto. Questo apre scenari in cui una ricerca visiva o una combinazione di testo e immagine produce risultati più pertinenti, con implicazioni dirette per settori come l’e-commerce e i contenuti multimediali.
Cosa cambia nel lavoro SEO
MUM non ha cambiato direttamente il lavoro SEO, perché non è un sistema di ranking generale. La tendenza verso contenuti che coprono un argomento in modo completo e rispondono a intenti articolati viene da un’evoluzione più ampia dei sistemi di comprensione del linguaggio di Google (RankBrain dal 2015, neural matching dal 2018, BERT dal 2019), non da MUM.
Le query in linguaggio naturale sono più lunghe e conversazionali, e MUM è stato progettato per gestire richieste complesse; non esistono però azioni di ottimizzazione specifiche per MUM.
Dai principi alla produzione di contenuti
Anche senza accesso diretto alla tecnologia, è possibile trarre indicazioni pratiche dai principi che MUM incarna. Di seguito una sequenza di passaggi utili per orientare la produzione di contenuti.
- Definire l’argomento principale e i sotto-argomenti correlati, costruendo una mappa tematica completa.
- Analizzare le domande reali degli utenti, incluse quelle formulate in linguaggio naturale e in più lingue.
- Produrre contenuti approfonditi che rispondano a più intenti di ricerca all’interno della stessa pagina.
- Integrare elementi visivi pertinenti, come immagini descrittive, per coprire la dimensione multimodale.
- Curare la chiarezza e la struttura del testo, facilitando la comprensione automatica da parte dei sistemi.
- Evitare la ripetizione meccanica di parole chiave, privilegiando la coerenza semantica.
- Aggiornare periodicamente i contenuti per mantenerne la rilevanza nel tempo.
- Monitorare le prestazioni e adattare la strategia in base ai risultati osservati.
Domande frequenti su MUM
Che cosa significa l’acronimo MUM?
MUM sta per Multitask Unified Model, ovvero modello unificato multi-compito. Il nome riflette la capacità del sistema di gestire più attività e più tipi di informazione all’interno di un’unica architettura.
MUM è un motore di ricerca?
No, MUM non è un motore di ricerca autonomo. È una tecnologia che può essere integrata in sistemi di ricerca per migliorarne la comprensione delle richieste e la qualità dei risultati.
In quali lingue funziona MUM?
Secondo quanto comunicato da Google, MUM è stato addestrato su circa 75 lingue. Questo gli consente di comprendere richieste e contenuti in molteplici idiomi e di collegarli tra loro.
MUM sostituisce BERT?
Non si tratta di una semplice sostituzione. BERT e MUM sono tecnologie distinte, con ambiti e capacità differenti, e possono coesistere all’interno di sistemi di ricerca complessi.
Quali effetti ha MUM sulla SEO?
Nessun effetto diretto dimostrato: Google ha dichiarato di non usare MUM per il posizionamento generale. Le buone pratiche di contenuti completi e chiari restano valide per ragioni indipendenti da MUM.
Serve ottimizzare per MUM in modo specifico?
Non esistono regole ufficiali dedicate esclusivamente a MUM. Le buone pratiche restano quelle di produrre contenuti utili, chiari e completi, curando la struttura e l’esperienza complessiva dell’utente.
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