Multitask Unified Model (MUM) : le nouvel algorithme de Google

Au début du mois, Google a annoncé le lancement de MUM lors de son événement Search On 2021. MUM signifie Multitask Unified Model. Ce nouveau modèle serait mille fois plus puissant que son prédécesseur (Bidirectional Encoder Representations from Transformers – BERT), introduit en 2019.

Multitask Unified Model (MUM)

L’intelligence artificielle (IA) représente de plus en plus le noyau autour duquel le géant de la recherche construit ses futurs produits et services. Les spécialistes du marketing en ligne travaillant régulièrement avec Google Ads sont bien conscients que l’IA joue un rôle prépondérant dans ce service. Des éléments tels que les recommandations, les stratégies de maximisation des conversions, l’eCPC ou des audiences similaires ont toutes recours à l’IA et à l’apprentissage automatique (AA).

Google s’est toujours fixé comme objectif d’afficher les résultats les plus pertinents en fonction des requêtes. Les stratégies de référencement 1.0 ont donc été délaissées depuis longtemps. Cela fait un certain temps que les spécialistes chevronnés du référencement considèrent le bourrage de mots-clés et le content spinning (aussi appelé génération de texte pivoté en français) comme des pratiques douteuses et mal intentionnées. Le contexte, le contenu Cornerstone et les mots-clés associés sont donc d’autant plus importants lorsque l’on crée du contenu destiné à attirer un public cible pertinent. En d’autres termes, il convient d’appliquer le principe EAT : Expertise, Authoritativeness et Trustworthiness (en français, savoir-faire, autorité et fiabilité). L’époque où il suffisait de rédiger un texte brut sur une page Web est donc révolue. Désormais, il convient de transmettre des informations dans le monde réel qui nous entoure, à un endroit spécifique, pour une personne spécifique et dans une situation spécifique.

Comprendre les liens entre les différentes informations

Tout le monde connait sans doute le principe des recommandations automatiques et des recherches associées. Par l’intermédiaire de MUM, Google entend perfectionner ces éléments. Google travaille d’arrache-pied sur des algorithmes permettant d’effectuer des recherches prévisibles, toujours en fonction du lieu, du moment et de la situation spécifiques.

Les personnes qui recherchent quelque chose font appel au texte, au langage, aux images et à la vidéo pour trouver une réponse à leur question. Lors de son événement Search On, Google a illustré cette problématique avec l’exemple suivant. Vous avez une photo d’un lion, une description d’un lion et un enregistrement du cri d’un lion. Toutefois, pour bien comprendre ce qu’est un lion, vous devez comprendre la relation entre tous ces éléments, et c’est précisément sur ce point que Google souhaite faire la différence avec MUM. Il s’agit du premier algorithme capable de comprendre les relations entre différents formats de manière simultanée. Mais MUM ne s’arrête pas là. Il est également capable de créer des liens entre des concepts, des sujets et des idées du monde qui nous entoure.

Fournir les bonnes informations à la bonne personne au bon moment

Les spécialistes du marketing en ligne ont compris depuis longtemps que la clé du succès consiste à fournir les bonnes informations à la bonne personne au bon moment. Toutefois, cela s’avère particulièrement difficile en ligne. L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique peuvent être d’une grande aide à ce sujet. Cela s’explique en partie par le fait que Google a acquis une meilleure connaissance du comportement des utilisateurs au-delà du dernier clic et travaille davantage avec des modèles basés sur les données.

Imaginons la situation suivante : deux personnes cherchent une chambre d’hôtel à Paris. Tous les deux vont alors effectuer leur recherche, « chambre hôtel Paris », par exemple. Toutefois : la situation sera-t-elle la même si le premier est un père de famille avec trois enfants et le deuxième est un homme d’affaires ? Les deux personnes effectueront la même requête, mais ils ont des attentes totalement différentes. Le père de famille souhaite faire une sortie dans un parc d’attractions à proximité, il doit faire attention au prix, il veut manger un morceau rapidement et il veut qu’il y ait des stations de métro proches de l’hôtel. L’homme d’affaires, lui, souhaite un hôtel de standing dans un quartier d’affaires, il doit aller dîner avec un client dans un restaurant chic et il n’a pas besoin de faire attention au prix car il a la carte de crédit de la société. L’on pourrait continuer à développer cet exemple. Une personne qui souhaite faire une surprise à son partenaire en lui offrant un week-end de Saint-Valentin romantique à Paris aura, elle aussi, d’autres priorités. C’est là que réside la différence principale entre MUM et les requêtes traditionnelles : l’intention et le contexte.

Multitask Unified Model (MUM)

Plusieurs réponses à une question, mais la source est-elle fiable ?

Nous avons aujourd’hui une quantité d’informations inédite à notre disposition, mais comme nous avons pu le remarquer au cours de ces 18 derniers mois, cela ne signifie pas que toutes les informations sont fiables ou correctes. Prenez par exemple les fake news, ces informations mensongères ou informations sorties de leur contexte, qui ont donc une signification totalement différente… En outre, dans la vie quotidienne, il n’y a pas toujours une seule réponse à une question. Cela nous amène de nouveau au principe EAT. Google fonctionne de cette manière depuis des années : les informations de qualité devraient être mieux placées dans les résultats de recherche. Google est déterminé à continuer à investir en ce sens, pour que les résultats corrects et fiables aient la priorité sur les sources douteuses. Une telle fonction est déjà disponible dans les résultats de recherche (en version bêta) qui affiche des informations sur le résultat de recherche.

Google compte bien encore aller plus loin. Le géant de la recherche ajoutera également des informations sur l’entreprise ayant fourni le résultat. Ces éléments s’appliquent déjà dans les annonces Local Services

Cette mise à jour devrait être déployée en anglais aux États-Unis dans les prochaines semaines. À ce jour, nous ne savons pas quand elle sera disponible dans d’autres langues et dans d’autres pays.

Quand MUM sera-t-il disponible et comment m’y préparer ?

Pour le moment, MUM n’est pas encore disponible car l’IA sous-jacente est encore en mise au point, mais il est évident qu’il s’agit d’un changement majeur. Des modifications seront également apportées à l’aspect visuel de la page de recherche. Cela signifie une approche totalement différente de la recherche d’informations, de leur organisation et de leur mise en relation.

Learnings

Aucun délai n’a été fixé. Comme c’est souvent le cas avec les mises à jour de Google : méfiez-vous des techniques douteuses et continuez à appliquer le principe EAT. Lorsque vous créez du contenu (texte, images, audio ou vidéo), faites-le avec des informations et du contexte significatifs. Offrez une réponse à la demande d’un client. Ne négligez pas non plus les avis des clients. Bien que MUM va casser des barrières linguistiques, il reste recommandé d’appliquer une stratégie de référencement multilingue. Soyez cohérent. Soyez conscient du fait que MUM est un algorithme d’AI et qu’il apprendra donc au fur et à mesure.

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