Es va preguntar a John Mueller de Google sobre quantes consultes de cerca estava afectant l’algorisme MUM. John va dir que no ho sabia i després va explicar que l’algorisme de Google MUM és polivalent i es podria utilitzar en contextos més enllà de la classificació.
Pregunta sobre l’aplicació de Google de la tecnologia MUM
L’algorisme MUM és impressionant perquè pot cercar respostes en documents web independentment de l’idioma i fins i tot pot utilitzar imatges com a part de la consulta de cerca.
Per tant, és comprensible que la persona que faci la pregunta vulgui saber quant afecta MUM als resultats de la cerca.
John Mueller de Google va respondre a la pregunta i després va intentar posar a MUM en perspectiva sense cap mena de publicitat.
Publicitat
Continueu llegint a continuació
Aquesta és la pregunta que es va fer:
“Fa un parell d’anys, Google va assenyalar que, a l’hora de classificar els resultats, BERT comprendria i afectaria millor al voltant del deu per cent de les cerques als EUA
La meva pregunta és doble:
Aquest percentatge ha canviat per a BERT?
… Quin percentatge s’espera que MUM entengui millor i afecti les cerques? “
Quantes cerques afecta la MUM?
John Mueller va admetre que no sabia quantes cerques afectava MUM i després va explicar per què pot ser difícil posar un nombre a la influència de MUM en els resultats de la cerca.
La seva resposta es va dirigir primer als números de BERT i després a MUM.
Publicitat
Continueu llegint a continuació
John Mueller va respondre:
“No en tinc ni idea…
Estic bastant segur que el percentatge ha canviat des de llavors perquè tot està canviant.
Però no sé si tenim un número fix que val per BERT o que val per MUM “.
Relacionat: Google anuncia un redisseny de la cerca mitjançant l’algorisme MUM
La mare és com una biblioteca d’aprenentatge automàtic polivalent
A continuació, John Mueller va seguir pensaments sobre MUM i va dir que es pot aplicar a una àmplia gamma de tasques que van més enllà de la classificació.
Ell va dir:
“Mare, pel que entenc, és més aviat una biblioteca polivalent d’aprenentatge automàtic.
Per tant, es pot aplicar a moltes parts diferents de la cerca.
No és tant que l’aïllessis només a la classificació.
Però és millor que pugueu fer-lo servir per entendre les coses a un nivell de gra molt fi i llavors això està entrellaçat en molts tipus de resultats de cerca.
Però no crec que tinguem números fixos ”.
Google està content amb MUM
La persona que va fer la pregunta va fer una pregunta de seguiment que John va respondre amb una descripció no publicitària de MUM que la descrivia com a fer coses que no són necessàriament tan vistoses com pot semblar des de fora.
La pregunta de seguiment:
“Em va semblar que obriria més oportunitats en realitat per descobrir diferents productes o consultes.
Semblava que anava a explotar exponencialment el que es podria aprendre “.
John Mueller va respondre:
“No sé … ja ho veurem.
Crec que sempre és complicat mirar el màrqueting entorn d’algoritmes d’aprenentatge automàtic, perquè és molt fàcil de trobar … exemples molt exponencials.
Però això no vol dir que tot sigui tan cridaner com això.
… En parlar amb algunes d’aquestes persones de qualitat de cerca, estan molt contents de la manera com funcionen aquests tipus de models d’aprenentatge automàtic “.
Publicitat
Continueu llegint a continuació
L’algoritme de Google Mum és més que un rànquing
John Mueller va afegir una mica més d’informació sobre l’algorisme MUM de Google explicant que és molt més que aplicable a efectes de classificació.
Va indicar que hi ha altres tasques que pot realitzar que superen la part del rànquing dels algoritmes de Google i que poden jugar un paper en altres parts de la cerca.
Mueller també va descriure MUM com a capaç d’entendre les coses amb un nivell de detall de gra fi.
Relacionat: Google MUM arriba a Lens
Citació:
L’algorisme de Google MUM fa més que classificar llocs web
Mireu John Mueller discutir l’algorisme MUM al minut 2:13:
Publicitat
Continueu llegint a continuació
