Google mum: el nuevo algoritmo de Google que responde a las búsquedas más complejas

publicado en 8 abril, 2022 por

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En Google, los algoritmos se suceden y no se parecen. No obstante, todos tienen un punto en común: provocan sudores fríos a los expertos en posicionamiento web natural, preocupados por ver arruinadas sus estrategias. Por eso, no es sorprendente que la nueva actualización del algoritmo, Google MUM, esté en boca de todos los expertos en SEO desde su anuncio en primavera de 2021.

Concebida para ser la sucesora de BERT, esta nueva herramienta despliega un abanico de funcionalidades basadas en la inteligencia artificial y una comprensión avanzada del lenguaje natural para guiar a los usuarios hacia las respuestas más pertinentes frente a búsquedas cada vez más complejas. ¿De qué se trata exactamente? ¿Cómo funciona Google MUM? ¿Y qué impacto tendrá esta actualización en el SEO?

¿Qué es Google MUM? 

¿Sabes qué es el “Multitask Unified Model” (en español, “modelo unificado multitarea”)? No, no se trata de una nueva teoría física sobre el universo. Es el significado del acrónimo “MUM”, el nombre de la última actualización del algoritmo de Google, cuya aplicación debería tener lugar en los próximos meses (o años). 

Sucesor de BERT, Google MUM también se basa en una inteligencia artificial de altísimo rendimiento. Y como BERT, MUM tiene como objetivo aportar a los internautas respuestas concretas y precisas frente a búsquedas largas y complejas.

Búsquedas aún más complejas en Google

Los ingenieros de Mountain View parten de un hecho: cuando el usuario realiza una búsqueda compleja (compuesta por varias proposiciones y/o términos comparativos, por ejemplo), le hace falta una media de ocho búsquedas diferentes para encontrar la respuesta que corresponde a la primera de ellas. Estas ocho búsquedas resultan ser etapas indispensables para precisar lo que se busca y obtener información que no aparecía en los resultados anteriores.

De hecho, las búsquedas realizadas en Google cada vez son más complejas (y completas). Esta evolución se debe, en parte, a la búsqueda vocal, que sigue ganando terreno y que invita a los internautas a formular preguntas con un lenguaje natural. De media, el 60% de los usuarios usa la búsqueda vocal al menos una vez al día (el 59% de los usuarios entre los 18 y 24 años, el 65% entre 25 y 49 años, y el 57% en los mayores de 50 años, según una encuesta de PwC). BERT, en su momento, y Google MUM, en el futuro, se encargan de integrar esta nueva forma de buscar información. 

¿Qué es una búsqueda compleja?

Una búsqueda puede ser considerada como “compleja” por diversas razones. Entre ellas, destacan tres elementos:  

  1. La longitud (el 69,7 % de las búsquedas realizadas en los motores de búsqueda contienen al menos cuatro palabras, según Ahrefs). 
  2. La inclusión de varias proposiciones (“he hecho esto, ¿cómo hago aquello?). 
  3. La imposibilidad (en ese momento) de responder en una sola vez.  

El ejemplo expuesto en la presentación de Google MUM por el vicepresidente de la búsqueda Pandu Nayak fue el siguiente: 

“He recorrido el monte Adams. Ahora, quiero hacer senderismo en el monte Fuji el próximo otoño, y quiero saber qué hacer, de forma diferente, para prepararme.”

Para esta búsqueda, efectivamente, parece complicado imaginar una página perfectamente optimizada. La tarea atribuida a Google MUM consiste, por lo tanto, en tener en cuenta la complejidad de la pregunta y aportar respuestas que se acerquen lo máximo posible a la idea inicial del internauta.

Para ilustrar mejor este principio, pongamos otro ejemplo: Imagina que tu objetivo es visitar todas las capitales de Europa y estás preparando tu próximo viaje. Una búsqueda simple sería “¿Qué capital visitar en Europa?”. Google te ofrecería una gran cantidad de resultados, especialmente páginas describiendo varias opciones de ciudades que puedes descubrir y, entonces, tendrías que buscar tú mismo la información y, posteriormente, realizar nuevas búsquedas cada vez más precisas.

El problema llegaría cuando ya hayas visitado bastantes capitales europeas y quieras hacer tus búsquedas excluyendo las que ya conoces. Actualmente, la única forma de hacer esto sería buscar capital por capital y ver cuáles se adaptan a tus gustos y necesidades. Para evitar esto, Google MUM permitirá condensar todos estos detalles en una sola búsqueda del tipo:

“Me ha gusta París y Praga, pero no Berlín. ¿Qué otra capital se adaptaría a mis gustos?”

Esto sería como si hablaras directamente con el representante de una agencia de viajes y te ofreciera una respuesta clara… ¡a la primera! 

Google y la comprensión optimizada de las intenciones de búsqueda

La comprensión de una búsqueda, incluso siendo compleja, es un aspecto importante, pero lo que cuenta realmente es comprender lo que quiere decir el internauta en el momento en que formula su pregunta, es decir, su intención, con el objetivo de aportar la respuesta más pertinente. Eso es lo que busca conseguir Google con sus últimas actualizaciones, especialmente con BERT en 2019 y MUM próximamente.

El algoritmo BERT (“Bidirectional Encoder Representations from Transformers”) ya se basa en un sistema learning para comprender mejor el contexto en el que se formula una pregunta, debiendo entender el sentido de los términos utilizados en función de su posición en un grupo de palabras. Por ejemplo, si buscamos “Apple” en inglés, puede que queramos buscar información nutricional sobre las manzanas o sobre la marca de informática y telefonía. Por lo tanto, el algoritmo deberá utilizar los términos que rodean a la palabra indicada para deducir la intención del internauta.

Google MUM también se basa en un sistema Transformer, pero va mucho más allá. Mil veces más potente que BERT (según Pandu Nayak), Google MUM tiene como ambición comprender cómo se comunican los seres humanos para interpretar mejor los resultados y ofrecer respuestas adecuadas.

El método empleado en este caso, el framework T5  (“Text-To-Text Transfer Transformer”), reúne el aprendizaje y las mejoras de los modelos de tratamiento automático del lenguaje (“Natural Language Processing”) basados en el aprendizaje por transferencia. En la práctica, para la mayoría, las tareas son formuladas en un formato que utiliza textos de entrada y de salida.

El diagrama anterior da una idea del funcionamiento del T5. Vemos que cada tarea considerada toma la forma de una entrada textual. El modelo genera un texto de salida a partir del texto de entrada. Estas tareas incluyen la traducción (en verde), la aceptación lingüística (en rojo), la similitud textual (en amarillo) y la síntesis de información (en azul). Si este tema te interesa particularmente (y no te da miedo profundizar un poco más), aquí te dejamos un contenido producido por Google sobre el aprendizaje por transferencia con T5.

En su conjunto, Google MUM es una extensión de BERT que asume el control de los mecanismos de learning llevándolos más allá. Esta mejora se basa en tres nuevas competencias: MUM es multimodal, multilingüe y multitarea

Google MUM: un algoritmo multimodal 

Lo que debemos entender por “multimodal” es que Google MUM es capaz de entender y extraer información de varios tipos de contenidos simultáneamente. Si la versión probada actualmente se centra en textos e imágenes, MUM debería poder tratar igualmente los formatos en vídeo y audio en los próximos años.

En consecuencia: 

  1. El algoritmo puede ofrecer resultados procedentes de su análisis conjunto de varios formatos.
  2. El internauta puede formular una pregunta usando diferentes tipos de contenido.

Tomemos como ejemplo Google Lens. Esta aplicación móvil permite actualmente generar una búsqueda a partir de una imagen, ya sea una foto realizada con un smartphone o descargada de la galería del usuario. La promesa de Google MUM es poder añadir una pregunta textual o vocal a esta imagen, y pedir al algoritmo que realice una búsqueda combinada. Por ejemplo, sería posible hacer una foto de un plato y preguntar a Google sobre la posibilidad de meterlo en el horno o en el microondas sin peligro.

Google MUM: un algoritmo multilingüe 

Hoy en día, las respuestas aportadas a una búsqueda se extraen de páginas redactadas en el idioma empleado para formular la pregunta (excepto si la expresión tiene sentido en varios idiomas) en el idioma establecido en la configuración del navegador.

Google MUM se propone llevar a los internautas a fuentes de calidad sin importar cuál de los 75 idiomas domina. Concretamente, el algoritmo es capaz de interpretar resultados a partir de recursos producidos en idiomas diferentes, traduciendo instantáneamente los contenidos en el idioma preferido del usuario.

¿Objetivo? Eliminar las barreras lingüísticas cuando se trata de presentar los resultados de búsqueda más pertinentes. Volviendo al ejemplo de la búsqueda sobre las capitales europeas, Google podrá mostrar información de páginas redactadas en el idioma de cada país traduciéndolas instantáneamente. De esta forma, el usuario descubre resultados extremadamente completos que solo podría haber encontrado usando el idioma de la página en cuestión.

Google MUM: un algoritmo multitarea 

Por último, Google MUM sabe procesar varias tareas simultáneamente. Es cierto que esto no es ninguna novedad, ya que Google actualmente es capaz de tener en cuenta varios parámetros para mostrar resultados pertinentes, como el idioma, el formato del contenido, la ubicación del usuario o su historial de búsquedas.

Aquí, MUM también quiere ir más allá realizando más tareas al mismo tiempo: recolección de palabras claves, análisis multilingüe, interpretación de los resultados en diferentes formatos de contenido, traducción instantánea, etc. Se trata de un proceso que permite al algoritmo trabajar más rápido y reducir el tiempo de espera de los internautas, proponiendo resultados más completos y adaptados a las intenciones de búsqueda.

¿Cómo afectará Google MUM a la estrategia SEO?

Actualmente, Google MUM se encuentra en fase de pruebas y no se ha dado ninguna fecha de lanzamiento. El impacto de este nuevo algoritmo de Google en las estrategias de posicionamiento web natural es, por lo tanto, pura conjetura. No obstante, según la información de la que disponemos por el momento y del historial de actualizaciones del algoritmo, es posible facilitar algunas pistas.

Destacar los resultados más pertinentes… ¡y no obligatoriamente los mejor optimizados! 

Viendo la evolución en los últimos años, parece claro que Google quiere corregir la forma en que los internautas acceden a los resultados.

La realidad es que los internautas tienen a centrarse en los primeros resultados de la SERP, ya que, en teoría, son los más pertinentes: si aparecen por encima de otros portales, son mejores, ¿no? Pues esto no siempre es así: las páginas mejor posicionadas son, ante todo, las que han sido optimizadas con mayor eficacia. De esta forma, las fuentes de calidad pueden verse relegadas a los abismos de la SERP debido a una falta de optimización o de reputación. Imagina que la respuesta más pertinente a tu pregunta se encuentre en la página 27 de Google: ¡Nunca la encontrarías!

Poco a poco, Google busca, por lo tanto, destacar los resultados según su pertinencia en función de la pregunta formulada, y no únicamente para recompensar su correcta optimización.

Google MUM parece dar un paso más en este sentido. Tener en cuenta un mayor número de parámetros simultáneamente, procesar varios formatos de contenido y la capacidad de encontrar información en varios idiomas van a contribuir a destacar las páginas más pertinentes para el internauta y, por qué no, a animarle a buscar más allá de las primeras páginas, especialmente gracias a Google Lens (objetivo del “scroll infinito” instalado en la aplicación móvil de Google). 

Trabajar el SEO para satisfacer a los usuarios

Por esta razón, el lanzamiento de Google MUM fundamentalmente no debería cambiar la hoja de ruta de los que se basan en un SEO “user centric”. Una buena forma de adaptarse a este nuevo algoritmo consiste, así, en continuar esforzándose en términos de… 

  • calidad del contenido (aplicando los criterios EAT: Expertise, Authority, Trust); 
  • pertinencia del contenido (de forma que responda con mayor precisión a la intención del internauta, por ejemplo, trabajando el campo semántico); 
  • optimización de la búsqueda vocal (que emplea un lenguaje corriente para búsquedas más largas, precisas y formuladas en forma de preguntas); 
  • mejora de la experiencia del usuario (teniendo en cuenta los tres nuevos criterios de Google: los Core Web Vitals);
  • optimización de imágenes, vídeos y archivos de audio (tiene pinta de que Google MUM aumentará la importancia de los contenidos visuales y de audio, así que es importante optimizarlos al máximo).

En conjunto, con el sistema multimodal de Google MUM, estos son todos los elementos de la página que serán analizados, en el día de mañana, para mostrar resultados pertinentes a los internautas con el objetivo de satisfacerles.

Google MUM todavía no ha llegado, pero ¡esto no significa que no puedas empezar a prepararte! 

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