Google MUM : Tout savoir sur cet algorithme

Le monde du référencement est en constante évolution, avec Google qui introduit régulièrement de nouvelles mises à jour d’algorithme. L’une des mises à jour les plus significatives de ces dernières années a été Google BERT, un modèle de langage qui a permis d’améliorer significativement la compréhension de l’intention de recherche de l’internaute. Toutefois, Google ne s’arrête pas là. En effet, ce dernier a dévoilé MUM en 2021, une mise à jour qui promet d’être encore plus révolutionnaire que BERT. En 2024, MUM n’est toujours pas activé ce qui nous laisse l’opportunité de vous présenter comment bien préparer son arrivée.

Dans cet article, nous allons explorer ce qu’est Google MUM, comment il se compare à BERT, et quel impact il pourrait avoir sur le SEO.

Nous partagerons également des conseils sur la manière d’adapter vos stratégies de contenu à cette nouvelle mise à jour.

Comme l’a été BERT, MUM est une évolution majeure pour le SEO. Nous avons vu que l’objectif de Google MUM est de proposer des résultats de plus en plus précis que ce soit en comprenant mieux l’intention de recherche ou en étant capable de répondre à des requêtes complexes avec plusieurs paramètres à prendre en compte.

Aujourd’hui les internautes font un focus sur les premiers résultats pour trouver des réponses à leurs questions. Après tout, s’ils sont affichés en haut de première page, parmi plus de 100 000 résultats, c’est bien qu’ils proposent un contenu de meilleure qualité… En tant que SEO, vous savez que cela est plus ou moins faux et que les premiers résultats ne sont pas en haut de page uniquement parce qu’ils proposent un contenu plus qualitatif mais aussi parce qu’ils sont les mieux optimisés (on-site, off-site…) pour le référencement Google ou une avec une plus grande autorité.

Google MUM : Un algorithme développé en 3 axes

Google MUM : Un algorithme multimodal

Google MUM : Un algorithme multilingue

Google MUM : Un algorithme multitâche

Google MUM est le successeur de BERT. Tout comme BERT, MUM est aussi basé sur l’intelligence artificielle (plus précisément un réseau de neurone) grâce à des « Transformers » et a comme but commun d’apporter la meilleure réponse possible à un internaute qui effectue de plus en plus des requêtes longues et complexes.

Avant BERT, Google analysait la requête de l’internaute mot par mot. Aujourd’hui, Google est en mesure d’ajouter un contexte aux mots et aux expressions afin de déterminer les mots les plus importants dans la requête.

Google MUM repose lui aussi sur une architecture transformer, mais en allant beaucoup plus loin. En effet, d’après Google, MUM est 1 000 fois plus puissant que BERT et l’ambition de MUM est de comprendre comment les êtres humains communiquent pour mieux interpréter les résultats et servir des réponses adéquates.

Pour réaliser tout cela, l’algorithme MUM se base sur un framework différent de celui de BERT : le Framework text-to-text T5.

Un framework, comme son nom l’indique est un « cadre de travail » qui offre une structure et des composants logiciels prêts à l’emploi et réutilisables.

En d’autres termes, un framework est comme une usine qui a déjà tout ce qu’il faut en stock : les outils, les modules… et les développeurs viennent chercher ceux dont ils ont besoin pour les réutiliser. Cela permet de gagner du temps, d’améliorer la productivité et de faciliter le travail.

Le framework text-to-text T5, utilisé pour Google MUM, se base sur l’idée que toutes les tâches de traitement du langage naturel (NLP – Natural Langage Processing) peuvent être formulées comme une tâche de “texte à texte”. C’est-à-dire que chaque tâche est formulée de manière que l’entrée soit une chaîne de texte et que la sortie soit également une chaîne de texte.

Une tâche NLP est un type spécifique de problème que les chercheurs essaient de résoudre en utilisant des techniques de NLP. Voici quelques exemples de tâches de NLP traitées comme des problèmes de “texte à texte” :

• Traduction : L’entrée est une phrase dans une langue, et la sortie est la traduction de cette phrase dans une autre langue.
• Résumé : L’entrée est un long texte, et la sortie est un résumé plus court de ce texte.
• Questions-réponses : L’entrée est une question et un texte qui contient la réponse à cette question, et la sortie est la réponse à la question.

 Google MUM : Peut-il changer le SEO ?

Oui, Google MUM peut avoir un impact significatif sur le SEO et ce pour les raisons que nous avons évoqués.

MUM est capable de comprendre des requêtes de recherche plus complexes et contextuelles. Par exemple, si quelqu’un demande “Quel équipement devrais-je emporter pour une randonnée en montagne en hiver ?”, MUM est capable de comprendre que la réponse nécessite des informations sur la randonnée en montagne, l’équipement de randonnée, et comment le temps hivernal affecte ces deux éléments. Cela signifie que les sites web qui fourniront des informations détaillées et contextuelles pourraient être favorisés.

L’aspect multimodal de Google MUM pourrait également changer la façon dont le contenu visuel est optimisé pour le SEO. En effet, les sites disposant de contenus qui combinent plusieurs typologies de fichiers (texte, images et vidéos) de manière significative et cohérente pourrait aussi être favorisés.

Enfin, avec l’aspect multilingue, la concurrence serait nettement plus forte dans les SERP puisque MUM permettra la mise en concurrence de résultats dans 75 langues différents. Par exemple, si une information pertinente pour une requête de recherche est disponible en anglais mais pas dans la langue de l’utilisateur, MUM pourrait être capable de traduire cette information et de la présenter à l’utilisateur dans sa langue. Il sera alors important de proposer des contenus les plus pertinents et qualitatifs possible pur faire face à cette hausse de la concurrence indirecte.

Vous l’aurez compris, Google MUM cherche à proposer la meilleure expérience aux internautes. Cela passera notamment et principalement par l’aspect qualitatif des contenus, sous toutes leurs formes, sera d’autant plus important. Google pourrait avantager des sites peu fréquentés ou avec une autorité plus faible (moins de netlinking par exemple) mais avec des contenus plus pertinents et de qualité plutôt que des sites très bien optimisés SEO mais avec des contenus de moins bonne qualité. Mais ce n’est pas tout puisque la facilité d’utilisation d’un site et sa vitesse de chargement risquent de devenir des facteurs plus importants.