Google MUM: el SEO que viene

El mundo del SEO no deja de sorprendernos con cambios algorítmicos y nuevas reglas del juego.

Cuando crees que le vas cogiendo el ritmo, le dan una vuelta de 180 grados y lo que funcionaba deja de hacerlo, o incluso se convierte en contraproducente para el posicionamiento de tu eCommerce.

No todos los cambios que se anuncian –o que se aplican a traición– son igual de trascendentes, pero MUM amenaza con redefinir absolutamente todo lo relacionado con las búsquedas.

Antes de explicar qué es MUM y cómo funciona, debemos analizar cómo hemos llegado hasta aquí.

Si conoces un poco cómo trabaja Google, sabrás que los grandes cambios vienen precedidos de una secuencia de otros previos que a menudo parecen menores o inconexos. Aún así, todo está relacionado y marca una dirección.

En el caso de MUM hay un predecesor que también tiene un nombre corto: BERT.

En 2019 se anunciaba con mucho revuelo una actualización del core del algoritmo que iba a hacer el motor de búsqueda más eficiente mediante el uso avanzado de la Inteligencia Artificial.

Se puso sobre la mesa el trabajo que Google llevaba años realizando con las llamadas redes neuronales de código abierto.

Resumiendo mucho: gracias a su tecnología, ahora el buscador puede interpretar el lenguaje de manera natural y ofrecer resultados más relevantes gracias a la “comprensión” del contexto y no solo del marco semántico.

Esto es algo complicado de sintetizar así, pero ahora profundizaremos un poco más en ello al hablar de MUM.

De nuevo, un acrónimo amable para un concepto complejo. Se trata de las iniciales de Multitask Unified Model o, en castellano, Modelo Unificado Multitarea.

Como el nombre no aclara mucho por sí mismo, vamos a entrar en materia con la explicación.

Se trata de un sistema que permite al buscador responder preguntas utilizando más recursos, siendo más preciso y conversacional.

Para dar esa respuesta, MUM será capaz de utilizar texto, imágenes e incluso vídeos. Analizará todo el contenido con el que cuenta en su base de datos, el contexto de la búsqueda, y no se verá limitado ni por el idioma, puesto que es capaz de hacerlo en 74 lenguas diferentes.

Leído así, puede que te parezca una versión evolucionada de BERT, y algo de esto hay.  Pero hay una importante diferencia: aunque comparte parcialmente su filosofía y su framework, su capacidad multitarea hace que sea 1.000 veces más eficiente.

Si BERT entiende el lenguaje de los humanos, MUM es capaz de codificarlo y crear una interacción compleja y natural: nos habla utilizando nuestra forma de hacerlo y con la autoridad de un experto.

Por cierto: hablando de autoridad: conviene tener en cuenta otro de los caballos de batalla históricos que han protagonizado algunos de los últimos updates. Hablamos de EAT, acrónimo de Experiencia, Autoridad y Confianza y motor de gran parte de lo ocurrido desde agosto de 2018. Todo está hilado en Google.

Normalmente la mejor manera de explicar estas cuestiones es un ejemplo. De hecho, vamos a utilizar el mismo que los responsables del buscador durante su presentación el pasado mes de mayo.

Imagina que tienes una gran afición por la escalada. Recientemente, has subido al monte Adams y tienes previsto subir al monte Fuji en los próximos meses.

Cuentas con la experiencia previa pero, lógicamente, son dos entornos distintos, latitudes diferentes e incluso la documentación que puedes encontrar estará en varias lenguas.

A día de hoy, tendrás que organizar todo lo que quieres saber y realizar múltiples búsquedas que te llevarán a distintas páginas y recursos.

MUM pretende sintetizar todo eso en una única fuente, la de mayor autoridad y la que resuelva la mayor cantidad de preguntas relacionadas. Es decir, podremos decirle al buscador: “He escalado el Monte Adams y ahora quiero escalar el Fuji el próximo otoño”.

Con esta información, el buscador será capaz de decirnos cómo debemos prepararnos físicamente, qué tipo de equipamiento debemos llevar, si debemos pedir algún tipo de permiso... y todo ello sin limitarse por el idioma de la búsqueda.

Otro ejemplo interesante que ofrecieron es el de la búsqueda por imágenes. Haces una fotografía a tus botas y le preguntas, directamente al buscador, si son adecuadas  para la escalada que vas a emprender.

Gracias a tecnología como Google Lens, no solo es capaz de identificar que la imagen corresponde a una bota, también puede inferir qué tipo de bota es, características , marca y modelo. Después lo analiza todo y te da una respuesta fundamentada (¿imaginas el impacto potencial para el eCommerce?).

Aún no se ha desplegado Google MUM, tampoco hay una fecha definitiva, pero todo apunta a que 2022 será su año.

Imágenes | Unsplash, Google.