Google의 MUM은 검색 순위 요소입니까?

Google I/O 2021에서 Google은 순위 시스템이 언어를 더 잘 이해할 수 있도록 내부적으로 사용할 MUM(다중 작업 통합 모델)이라는 새로운 기술을 발표했습니다.

발표 이후 MUM이 순위 요소가 될 것인지 또는 언제 될 것인지에 대한 많은 논의가 있었습니다.

MUM이란 무엇입니까?

"정보 이해를 위한 새로운 AI 이정표"라고 불리는 MUM은 Google이 검색의 복잡한 요구 사항에 더 쉽게 응답할 수 있도록 설계되었습니다.

Google은 MUM이 NLP 이전 학습의 전신인 BERT보다 1,000배 더 강력할 것이라고 약속합니다.

MUM은 T5, Text-To-Text Transfer Transformer라는 모델을 사용하여 NLP 작업을 통합된 텍스트-텍스트 형식으로 재구성하고 지식과 정보에 대한 보다 포괄적인 이해를 개발합니다.

Google에 따르면 문서 요약, 질문 답변 및 감정 분석과 같은 분류 작업에 MUM을 적용할 수 있습니다.

MUM은 Googleplex 내에서 중요한 우선 순위이므로 주의해야 합니다.

주장: 순위 요소로서의 MUM

Google이 MUM에 대한 뉴스를 처음 공개했을 때, 그것을 읽은 많은 사람들은 자연스럽게 그것이 검색 순위(특히 자신의 것)에 어떤 영향을 미칠지 궁금해했습니다.

Google은 매년 순위 알고리즘을 수천 번 업데이트하며 대다수는 눈에 띄지 않지만 일부는 영향력이 있습니다.

BERT가 그러한 예입니다. 2019년에 전 세계적으로 출시되었으며 Google 자체에서 5년 만에 가장 중요한 업데이트를 환영했습니다.

그리고 확실히 BERT는 검색 쿼리의 약 10%에 영향을 미쳤습니다.

2015년 봄에 출시된 RankBrain은 SERP에 상당한 영향을 미친 알고리즘 업데이트의 또 다른 예입니다.

이제 Google이 MUM에 대해 이야기하고 있으므로 SEO 전문가와 이들이 서비스하는 고객이 주목해야 합니다.

Roger Montti는 최근 MUM의 내부 작동에 대한 더 많은 통찰력을 제공할 수 있다고 생각하는 특허에 대해 썼습니다. 그것은 당신이 후드 아래에있을 수있는 것을 엿보고 싶다면 흥미로운 읽을 거리를 만듭니다.

지금은 MUM이 순위 요소인지 여부를 고려해 보겠습니다.

[권장 읽기:] Google 순위 요소에 대한 전체 가이드

순위 요소로서의 MUM에 대한 증거

2021년 5월 MUM에 대한 소개에서 Google 펠로우이자 검색 부사장인 Pandu Nayak은 MUM 기술이 아직 작동하지 않는다는 점을 분명히 했습니다.

“오늘날의 검색 엔진은 전문가가 대답할 만큼 충분히 정교하지 않습니다. 그러나 멀티태스킹 통합 모델(MUM)이라는 새로운 기술을 통해 우리는 이러한 유형의 복잡한 요구 사항을 지원하는 데 점점 더 가까워지고 있습니다. 따라서 앞으로는 작업을 완료하는 데 필요한 검색이 줄어들 것입니다.”

그런 다음 MUM 기반 기능 및 업데이트가 출시될 때 제공되는 일정이 "앞으로 몇 달 및 몇 년"이 되었습니다.

MUM이 검색에 등장할 때 업계가 주목을 받을지 묻는 질문에 Google 검색 담당자 Danny Sullivan은 그렇다고 대답했습니다.

2022년 6월 트위터 스크린샷

순위 요소로서의 MUM에 대한 증거

RankBrain이 출시되었을 때 6개월이 지나야 발표되었습니다. 그리고 대부분의 업데이트는 전혀 발표되거나 확인되지 않습니다.

그러나 Google은 영향력 있는 업데이트가 발생하기 전에 공유하는 데 더 능숙해졌습니다.

예를 들어 BERT는 2018년 11월에 처음 발표되었으며 2019년 10월에 영어 쿼리용으로 출시되었으며 그해 12월 말에 전 세계적으로 출시되었습니다.

Page Experience 신호와 Core Web Vitals를 준비할 시간이 훨씬 더 많았습니다. Google은 2021년 6월에 최종 출시되기 1년 전에 이를 발표했습니다.

Google은 이미 MUM이 오고 있고 큰 일이 될 것이라고 말했습니다.

그러나 MUM이 2021년 봄과 여름에 경험한 많은 사이트의 순위 하락의 원인이 될 수 있습니까?

[디스커버:] 더 많은 Google 순위 요인 통계

검색 결과를 개선하기 위한 MUM 구현

약속한 대로 Google은 새롭고 잠재적인 MUM 애플리케이션을 공개적으로 발표했습니다.

2021년 6월 Google은 MUM의 첫 번째 응용 프로그램과 백신 정보에 대한 검색 결과를 개선한 방법을 설명했습니다.

“MUM을 사용하여 몇 초 만에 50개 이상의 언어로 된 800개 이상의 백신 이름 변형을 식별할 수 있었습니다. MUM의 결과를 검증한 후 이를 Google 검색에 적용하여 사람들이 전 세계적으로 COVID-19 백신에 대한 고품질 정보를 시기 적절하게 찾을 수 있도록 했습니다."

2021년 9월, Google은 시각 자료와 텍스트를 사용하여 검색하는 새로운 방법을 포함하여 미래에 MUM을 사용할 수 있는 방법과 더 자연스럽고 직관적으로 만들기 위해 재설계된 검색 페이지를 공유했습니다.

2022년 2월 Google은 RankBrain, 신경 매칭, BERT 및 MUM이 정보 이해로 이어지는 방법에 대한 통찰력을 제공했습니다. 이 게시물에서는 다음 사항에 주목했습니다.

"아직 MUM의 잠재력을 활용하는 초기 단계이지만 COVID-19 백신 정보에 대한 검색을 개선하기 위해 이미 MUM을 사용했으며 텍스트와 이미지의 조합을 사용하여 보다 직관적인 검색 방법을 제공할 것입니다. 앞으로 몇 달 안에 Google 렌즈에서 이들은 매우 전문화된 애플리케이션이므로 현재 MUM은 RankBrain, 신경 매칭 및 BERT 시스템과 같은 검색 결과의 순위를 매기고 품질을 개선하는 데 사용되지 않습니다.”

2022년 3월 Google은 개인 위기와 관련된 검색에 MUM을 적용한 방법에 대한 업데이트를 게시했습니다.

“이제 최신 AI 모델인 MUM을 사용하여 더 넓은 범위의 개인 위기 검색을 자동으로 더 정확하게 감지할 수 있습니다. MUM은 사람이 필요할 때를 감지하기 위해 사람들의 질문 뒤에 숨겨진 의도를 더 잘 이해할 수 있으므로 적시에 신뢰할 수 있고 실행 가능한 정보를 보다 안정적으로 표시하는 데 도움이 됩니다. 앞으로 몇 주 안에 이러한 개선을 위해 MUM을 사용하기 시작할 것입니다.”

게시물 후반부에서 Google은 MUM이 검색 결과를 개선할 수 있는 방법을 계속 설명했습니다.

“MUM은 교육을 받은 75개 언어로 지식을 전달할 수 있으므로 전 세계적으로 안전 보호 기능을 훨씬 더 효율적으로 확장할 수 있습니다. 쿼리의 특성 분류와 같은 작업을 수행하기 위해 하나의 MUM 모델을 훈련하면 알고 있는 모든 언어로 수행하는 방법을 배웁니다.

예를 들어, 우리는 AI를 사용하여 검색 결과에서 도움이 되지 않거나 때로는 위험한 스팸 페이지를 줄입니다. 앞으로 몇 달 안에 MUM을 사용하여 스팸 방지 품질을 개선하고 교육 데이터가 거의 없는 언어로 확장할 예정입니다. 또한 신뢰할 수 있는 현지 파트너와 협력하여 더 많은 국가에서 실행 가능한 정보를 표시함으로써 전 세계에서 개인 위기 쿼리를 더 잘 감지할 수 있을 것입니다.”

우리의 평결: MUM은 순위 요인이 될 수 있습니다.

Google은 아직 MUM을 검색 순위 신호로 사용하지 않지만 미래에는 그럴 가능성이 높습니다.

키워드 블로그의 MUM에 대한 여러 게시물에서 Nayak은 Google이 검색에 MUM을 구현하기 전에 MUM이 BERT와 동일한 엄격한 테스트 프로세스를 거치게 될 것이라고 약속했습니다.

특집 이미지: Paulo Bobita/검색 엔진 저널