Google MUM: Wie die neue KI funktioniert und was sich für SEOs ändert

Google MUM

Im Mai 2021 vorgestellt, möchte Google mit MUM die Welt der Suchanfragen revolutionieren. Wir klären, wie das Modell funktioniert und welche Auswirkungen die KI auf SEO hat.

Bereits im Sommer haben wir das KI-basierte Modell MUM kurz vorgestellt und über einen ersten Anwendungsfall während der Corona Pandemie gesprochen. Bisher gab es keine konkreten Angaben, wann das Update ausgerollt werden soll. Allerdings hat Google nun im „Search On“-Livestream Features vorgestellt, bei denen MUM in naher Zukunft teilweise bereits eingesetzt werden wird. Das ist Anlass genug, um sich MUM mal genauer anzuschauen.

Was ist Google MUM?

MUM steht für Multitask Unified Model und bedeutet auf Deutsch so viel wie „vereinfachtes Mehraufgaben-Modell“. Gemeint ist damit, dass die neue Technologie die Beantwortung komplexer Suchanfragen bei Google nachhaltig verbessern soll. Bereits bei der Vorstellung im Mai 2021 sprach Google von einem Meilenstein der KI.

MUM ist ein Machine-Learning-Modell, mit dem jegliche Arten von Content besser verstanden aber vor allem miteinander in Verbindung gebracht werden können. Nutzer sollen so mit weniger Suchanfragen in Summe bessere, umfangreichere Rechercheergebnisse erhalten. Dazu wurde MUM in 75 Sprachen trainiert und kann diese nicht nur verstehen sondern auch erzeugen.

Der Unterschied zwischen Google MUM und BERT

Googles bisherige Technologie für Suchanfragen war BERT. Genau wie MUM ist auch BERT ein Natural Language Processing Model, also ein Modell, welches Texte verstehen und verarbeiten kann. Häufig werden Suchanfragen von Google im Hintergrund umgeschrieben und erst dann wird die tatsächliche Anfrage gestellt. MUM soll das ändern und muss dafür verstehen um was es inhaltlich wirklich geht. BERT konnte nur kurze Antworten und Fakten liefern, während MUM ganze Sätze antworten, übersetzen und Texte zusammenfassen kann.

Google erklärt den Unterschied zwischen MUM und BERT an einem Beispiel:
BERT konnte die Frage „Wie hoch ist der Berg Fuji?“ genau beantworten, da die Antwort auf klaren Fakten basiert. MUM geht einen Schritt weiter und kann die Frage „Ich bin auf den Mount Adams gewandert und möchte nun auf den Fuji im Herbst wandern. Wo liegen die Unterschiede in der Vorbereitung dafür?“ beantworten:

Der Unterschied zwischen BERT und MUM, Quelle: blog.google

Im Gegensatz zu BERT basiert MUM auf dem T5, dem Text To Text Transfer Transformer und ist somit bis zu 1000-mal leistungsfähiger als BERT. Dieser T5 wurde mit dem Textkorpus C4, Colossal Clean Crawled Corpus trainiert, welcher doppelt so viel Text wie Wikipedia enthält und MUM somit sehr viel Material zum Lernen zur Verfügung stellen konnte.

T5 ermöglicht Übersetzung (grün), sprachliche Akzeptanz (rot), Satzähnlichkeit (gelb) und Dokumentenzusammenfassung (blau). Quelle: ai.googleblog.com

Das ändert sich für SEOs und Onlinemarketing Experten

Für SEOs, die den Fokus auf Content legen, werden sich wohl kaum Änderungen ergeben. MUM zielt darauf ab, die Suchergebnisse für den Nutzer noch besser zu gestalten und die Antworten auf Fragen wie eine Konversation aufzubauen. SEOs, die für ihre User die besten Inhalte publizieren wollen, verfolgen im Endeffekt das gleiche Ziel. Bei einfachen Anfragen wird sich auch das Ergebnis nicht gravierend ändern, bei komplexeren, informationsorientierten Anfragen sieht das jedoch anders aus. Hier wird Google versuchen immer mehr Suchanfragen direkt zu beantworten, sogenannte Direct Answers, anstatt Websites vorzuschlagen, die diese Fragen beantworten. Auch Featured Snippets könnten verstärkt präsentiert werden, weshalb SEOs Ihre Inhalte an diese Veränderungen anpassen sollten. Diese Veränderung birgt das Risiko, dass weniger User auf Zielseiten klicken, weil Google ihnen die Antwort bereits liefert.

SEOs, die MUM und die möglichen Veränderungen bei ihren Strategien berücksichtigen, haben aber nichts zu befürchten, können sogar davon profitieren. Da MUM auf 75 Sprachen trainiert wurde und auch visuelle und Audiokomponenten stärker berücksichtigt, könnten bisher weniger beachtete Medien nun in den Vordergrund gelangen. Zudem können Websites auch in anderen Sprachen abgebildet werden.

Haben Sie Fragen zu Google MUM oder benötigen Unterstützung bei Ihrer Suchmaschinenoptimierung? Kontaktieren Sie uns gerne.

Anna-Lena Hillenbrand
Anna-Lena Hillenbrand
Anna-Lena Hillenbrand ist Absolventin der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt im Masterstudiengang Fachjournalismus und Unternehmenskommunikation. Während ihres Studiums war sie bereits als Werkstudentin für Krick Interactive Media tätig. Seit September 2020 ist sie nach ihrem Abschluss für die Holding krick.com tätig und kümmert sich hauptsächlich um den Bereich Content Marketing in der Unternehmensfamilie.

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