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 2021, il a dévoilé Google MUM, une mise à jour encore plus puissante et prometteuse. En 2025, MUM n’est toujours pas déployé 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 en quoi il pourrait impacter les pratiques SEO. Egalement 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 est le successeur de BERT. Les deux reposent sur l’intelligence artificielle via des réseaux de neurones appelés « Transformers ». 

Avant BERT, Google analysait les requêtes mot par mot. BERT a permis d’ajouter du contexte à chaque mot pour mieux comprendre les requêtes. 

MUM va encore plus loin : il est environ 1 000 fois plus puissant selon Google, et son ambition est de mieux comprendre le langage humain pour proposer des réponses plus justes et adaptées.

Pour fonctionner, 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, de manière significative. 

Google MUM comprend mieux les recherches complexes. Par exemple, si on demande “Quel équipement emporter pour une randonnée en montagne en hiver ?”, MUM analyse le contexte : la randonnée, l’équipement nécessaire et les conditions hivernales. Résultat : les sites qui proposent des infos complètes et bien structurées ont plus de chances d’être mis en avant. 

Son fonctionnement multimodal change aussi la donne pour le SEO : les contenus mêlant texte, images et vidéos, de façon cohérente, pourraient être mieux référencés. 

Autre point clé : MUM est multilingue. Il peut traduire du contenu de qualité, peu importe la langue. Par exemple, une réponse disponible en anglais pourrait être traduite et proposée à un internaute français. La concurrence dans les SERP va donc s’élargir à l’échelle mondiale. D’où l’importance de créer du contenu utile, clair et vraiment qualitatif. 

Enfin, MUM vise une expérience utilisateur optimale. Google pourrait mettre en avant des sites peu populaires mais avec de bons contenus, plutôt que des sites très optimisés mais peu intéressants. Et des critères comme la facilité d’utilisation ou la vitesse de chargement pèseront de plus en plus dans la balance.