MUM: So wird uns Google in Zukunft noch besser verstehen

MUM soll Googles Suchmaschine dabei helfen, natürliche Sprache zukünftig noch besser zu verstehen. Doch was kann dieses neue Update, das bedeutend leistungsfähiger sein soll als sein Vorgänger BERT – und was bedeutet das für die Suchmaschinenoptimierung?

Regelmäßige Updates am eigenen Suchalgorithmus sind bei Google keine Seltenheit. Diese kleineren und größeren Anpassungen sollen in der Regel dazu beitragen, dass die Bedürfnisse der Nutzer:innen noch besser befriedigt und Suchanfragen bestmöglich beantwortet werden – auch wenn sie komplexer sind. Da sich das Suchverhalten der User:innen jedoch mit der Zeit verändert und Google weiterhin als  Suchmaschine erfolgreich bleiben will, sind dementsprechend auch Aktualisierungen notwendig.

So zählen zu den bedeutendsten Core Updates der vergangenen Jahre unter anderem Hummingbird, Rankbrain und BERT. Das 2019 erschienene Update BERT („Bidirectional Encoder Representations from Transformers“) unterstützt Google dabei, einzelne Wörter einer Suchanfrage noch besser miteinander in Verbindung zu setzen und entsprechend alle Wörter vor und/oder nach jedem einzelnen Suchbegriff zur Ermittlung von dessen Bedeutung zu berücksichtigen. Auf diese Weise können sowohl komplexere als auch viele umgangssprachlich formulierten Suchanfragen noch einfacher von der Suchmaschine verstanden werden.

Auch wenn BERT bereits ein großer Schritt in Richtung einer besseren Interpretation natürlicher Sprache war, konnte sich dieses Core Update immer nur auf eine einzelne Aufgabe fokussieren und dabei auch nur die jeweils vorliegende Modalität berücksichtigen.

Was kann MUM?

Dies ändert sich nun mit dem „Multitask Unified Model“ (MUM), das etwa 1000-mal leistungsfähiger ist als BERT und sogar eine Art „Verständnis“ für komplexere Informationen aufbauen und sich dabei auf Weltwissen stützen kann. Dadurch ist MUM auch in der Lage, freie Dialoge über jegliche Themen zu führen, angewandte Sprache zu verstehen und sogar selbst Sprache anzuwenden. Darüber hinaus kommt das Modell mit unterschiedlichen Modalitäten zurecht und kann daher auch Texte, Bilder, Videos und Audioinformationen interpretieren.

Wie funktioniert MUM?

Anhand eines Beispiels lassen sich die Funktionen von MUM besser erklären: Nutzer:innen benötigen in der Regel mehr als nur eine Suchanfrage bis eine komplexere Fragestellung ausreichend beantwortet wurde. Das liegt vor allem daran, dass Google zwar einzelne Informationen zur Verfügung stellt, diese jedoch bisher noch nicht miteinander in Verbindung bringen kann.

Wenn eine Person beispielsweise fragt: „Ich habe dieses Jahr Mount Adams bestiegen und möchte nächstes Jahr Mount Fuji besteigen. Was sollte ich bei der Vorbereitung anders machen?“ und dabei Informationen zu Aspekten wie Höhenlage, Wanderroute, Temperatur und die richtige Ausrüstung erhalten möchte, so muss diese Person aktuell noch jeden einzelnen Aspekt einzeln recherchieren und Vergleiche ziehen. Zukünftig soll Google mittels MUM jedoch dazu in der Lage sein, die beiden Berge aus unserem Beispiel miteinander in Relation zu setzen und unter anderem hervorheben, dass diese Berge in etwa die gleiche Höhenlage aufweisen. Zusätzlich könnte die Suchmaschine auf die geeignete Ausrüstung verweisen und dabei durch MUM auf Text-, Bild-, Audio- und Videoinhalte aus dem gesamten Internet zurückgreifen – vollkommen unabhängig von deren Ursprungssprache.

Darüber hinaus wird es MUM aufgrund seiner Multimodalität möglich sein, Suchanfragen auf verschiedene Weisen anzunehmen: So könnten Nutzer:innen ein Bild ihrer Wanderschuhe an Google übermitteln und fragen, ob diese für eine Besteigung des Mount Fuji geeignet sind. Eine mögliche Antwort könnte dann ein Verweis auf einen Blog sein, auf dem es um passende Ausrüstung zur Besteigung dieses Berges geht.

Abbildung 1: „Google, kann ich mit diesen Schuhen den Mount Fuji besteigen?“ – Quelle: Google

Die Bedeutung von Entitäten

Über die Jahre hat Google nicht nur seinen Suchalgorithmus, sondern auch die Speicherung von Informationen und deren Darstellung in den SERPs verbessert. So ging Google bereits 2012 mit dem Knowledge-Graph-Update und dem Slogan „Things, not Strings“ auf die Bedeutung von Entitäten für die Suche ein und teilte mit, dass die Suchmaschine die Bedeutungen hinter den Wörtern tatsächlich interpretieren und relevante Antworten auf der Grundlage früherer Suchanfragen und verwandter Inhalte geben kann.

Bei einer Entität handelt es sich um eine eindeutig identifizierbare Einheit, über die sich Informationen speichern lassen. Dabei kann fast alles eine Entität sein, unter anderem Personen, Objekte oder Städte. So kann eine bekannte Person eine eigene Entität darstellen, zu der unter anderem Attribute wie Alter und Geburtsort gespeichert werden. Zusätzlich können Verbindungen zu anderen Entitäten hergestellt werden, die mit dieser Person in Verbindung stehen. Dadurch, dass Google die unterschiedlichen Knotenpunkte zwischen den einzelnen Entitäten erkennen kann, entsteht ein riesiges dynamisches Informationsnetz, auf das jederzeit zugegriffen werden kann.

Abbildung 2: Die Entität James Bond wird in der Google-Suche mit verschiedenen Attributen und weiteren Entitäten in Verbindung gesetzt.

Obwohl Entitäten noch nicht als Ranking-Faktor gelten, spielen sie schon jetzt beim Ranking der Suchergebnisse eine Rolle: Je mehr Knotenpunkte eine Entität aufweist, desto relevanter erscheint der Suchmaschine eine Seite, die sich mit dieser Entität beschäftigt. Dementsprechend rankt die Seite besser.

Die Zukunft von MUM

MUM steckt zwar noch in den Kinderschuhen, doch schon jetzt ist klar, dass sich die Google-Suche in Zukunft deutlich verändern wird. Durch MUM und ein größeres Verständnis für natürliche Sprache werden Suchanfragen künftig noch besser „verstanden“, wodurch sich auch die Anzahl an Suchanfragen verringern wird.

Darüber hinaus wird Google mit der Möglichkeit, gleichzeitig Text-, Bild-, Audio- und Videoinformationen zu untersuchen und anzubieten auch inklusiver: Features wie Voice Search oder die Umwandlung von Content in andere Formate – etwa von Text- zu Audioinhalten – sorgen dafür, dass die Suche für unterschiedliche Personengruppen besser zugänglich wird.

Allerdings erwartet SEOs und Websitebetreibende dadurch ein größerer Aufwand bei der Suchmaschinenoptimierung und der Content-Produktion. Durch das Wegfallen von Sprachbarrieren und einem erweiterten Angebot an Informationsformen stehen Websites einem noch größeren Wettbewerb gegenüber. Aus diesem Grund muss Content in Zukunft nicht nur textlich von hoher Qualität sein, sondern die Inhalte sollten bestenfalls auch multimedial bzw. multimodal aufbereitet sein. Durch die gesteigerte Bedeutung von Entitäten für die Suche werden ebenso Such-Features, die auf Entitäten basieren, relevanter.


Eva-Maria K.

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