กลยุทธ์การตลาดดิจิทัล (Digital marketing)

Pandu Nayak ของ Google แบ่งปันแผนงานของเขาสำหรับ MUM

โดยส่วนใหญ่แล้ว เสิร์ชเอ็นจิ้นได้ดำเนินการในลักษณะเดียวกันมาตลอดสองทศวรรษที่ผ่านมา พวกเขาได้ปรับปรุงในการกำหนดเจตนา โดยให้ผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องและรวมประเภทธุรกิจที่แตกต่างกัน (เช่น รูปภาพ วิดีโอ หรือการค้นหาในท้องถิ่น) แต่สถานที่ตั้งยังคงเหมือนเดิม: ป้อนข้อความค้นหาและเครื่องมือค้นหาจะส่งคืนลิงก์ทั่วไป ผลการค้นหาที่เป็นสื่อสมบูรณ์ และโฆษณา

ด้วยความก้าวหน้าล่าสุด เช่น BERT เสิร์ชเอ็นจิ้นได้เพิ่มความสามารถในการประมวลผลภาษา ซึ่งช่วยให้เข้าใจข้อความค้นหาและแสดงผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องมากขึ้น เมื่อไม่นานมานี้ Google ได้เปิดตัว Multitask Unified Model (MUM) ซึ่งเป็นเทคโนโลยีที่ 1 000 แรงกว่า BERT ถึงเท่าตัว ตาม Google และรวมความเข้าใจภาษาเข้ากับความสามารถในการป้อนข้อมูลแบบมัลติทาสกิ้งและหลายรูปแบบ

ในการสนทนากับเรา Pandu Nayak รองประธานฝ่ายการค้นหาของ Google ได้อธิบายว่า MUM อาจเปลี่ยนแปลงโดยพื้นฐานอย่างไร วิธีที่ผู้ใช้โต้ตอบกับเครื่องมือค้นหา แผนงานสำหรับ MUM รวมถึงสิ่งที่ Google กำลังทำเพื่อให้แน่ใจว่าเทคโนโลยีถูกนำไปใช้อย่างมีความรับผิดชอบ

MUM ข่าวสารล่าสุดของ Google หลักชัยในการทำความเข้าใจภาษา

ง่ายต่อการจำแนก MUM เป็นเวอร์ชันขั้นสูง BERT โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อ Google ถือว่ามันเป็นก้าวที่สำคัญในทำนองเดียวกันสำหรับการทำความเข้าใจภาษาและโน้มน้าวให้มีประสิทธิภาพมากกว่า BERT ในขณะที่ทั้งสองใช้เทคโนโลยีหม้อแปลงไฟฟ้าและ MUM มีความสามารถในความเข้าใจภาษา BERT ในตัว แต่ MUM นั้นใช้สถาปัตยกรรมที่แตกต่างกัน ( สถาปัตยกรรม T5 ) และมีความสามารถมากขึ้น

การฝึกอบรมภาษาต่างๆ มากขึ้น ปรับขนาดการเรียนรู้ “ อบรมพร้อมกันทั่วประเทศ 50 ภาษา” นายัคกล่าว “นี่เป็นสิ่งที่ดีเพราะช่วยให้เราสามารถสรุปจากภาษาที่มีข้อมูลจำนวนมากเป็นภาษาที่มีข้อมูลไม่เพียงพอ” ซึ่งอาจหมายความว่าแอปพลิเคชันของ MUM สามารถถ่ายโอนไปยังภาษาต่างๆ ได้มากขึ้น หากเป็นเรื่องจริง อาจช่วยเสริมความแข็งแกร่งของ Google Search ในตลาดเหล่านั้นได้

MUM ไม่จำกัดเฉพาะข้อความ . ความแตกต่างอีกประการหนึ่งคือ MUM เป็นแบบหลายรูปแบบ หมายความว่าความสามารถของมันไม่ได้จำกัดอยู่แค่ข้อความ มันยังสามารถใช้วิดีโอและรูปภาพเป็นอินพุตได้อีกด้วย “ลองจินตนาการว่ากำลังถ่ายรูปรองเท้าเดินป่าของคุณและถามว่า 'ฉันสามารถใช้สิ่งเหล่านี้เพื่อปีนเขาฟูจิได้หรือไม่'” Prabhakar Raghavan รองประธานอาวุโสของ Google กล่าวเป็นตัวอย่างสมมติระหว่าง MUM เปิดตัวที่ Google I/O, “MUM จะสามารถเข้าใจเนื้อหาของภาพและเจตนาเบื้องหลังคำถามของคุณ”

Prabhakar Ragavan discussing MUM at Google I/O
Prabhakar Raghavan ให้ตัวอย่างว่า MUM อาจถูกรวมเข้ากับ Google Search ที่ Google I/O ได้อย่างไร

มัลติทาสกิ้งยังอำนวยความสะดวกในการเรียนรู้ที่ปรับขนาดได้ “MUM ยังทำงานหลายอย่างพร้อมกันได้” นายัคกล่าว งานภาษาธรรมชาติที่สามารถจัดการได้รวมถึง (แต่ไม่จำกัดเพียง) หน้าการจัดอันดับสำหรับข้อความค้นหาเฉพาะ การตรวจทานเอกสาร และการดึงข้อมูล MUM สามารถจัดการงานหลายอย่างได้สองวิธี: ในด้านการฝึกอบรมและด้านการใช้งาน

“ด้วยการฝึกอบรมในหลาย ๆ งาน แนวคิดเหล่านั้นจะได้เรียนรู้มากขึ้น แข็งแกร่งและทั่วถึง” นายัคอธิบาย “นั่นคือ ประยุกต์ใช้กับงานหลายอย่าง แทนที่จะใช้กับงานเดียวและเปราะบางเมื่อนำไปใช้กับงานอื่น”

ในด้านการใช้งาน Google ไม่คิดว่า MUM จะเปิดตัวเป็นคุณสมบัติเอกพจน์หรือเปิดตัวในการค้นหา: “เราคิดว่ามันเป็นแพลตฟอร์มที่ทีมต่างๆ สามารถสร้างกรณีการใช้งานที่แตกต่างกันได้” นายัคกล่าวเสริมว่า “ แนวคิดก็คือในอีกไม่กี่เดือนข้างหน้า เราจะเห็นทีมจำนวนมากในการค้นหาโดยใช้ MUM เพื่อปรับปรุงงานที่พวกเขาทำเพื่อช่วยในการค้นหา และ ตัวอย่างวัคซีนโควิด เป็นตัวอย่างที่ดีจริงๆ”

แผนงานของ Google สำหรับ MUM

ที่เรา อยู่ในขณะนี้ระยะสั้น. Google สั้น- เป้าหมายภาคเรียนสำหรับ MUM มุ่งเน้นไปที่การถ่ายทอดความรู้ข้ามภาษาเป็นส่วนใหญ่ แอปพลิเคชั่นสาธารณะครั้งแรกของ MUM ซึ่งระบุ 99 รูปแบบของชื่อวัคซีนทั่ว 04 ภาษา ในเวลาไม่กี่วินาที เป็นตัวแทนที่ดีของขั้นตอนการเปิดตัวนี้ สิ่งสำคัญที่ควรทราบคือ Google มีชุดย่อยของชื่อวัคซีนโควิดที่จะเรียกใช้ประสบการณ์วัคซีนโควิดในผลการค้นหา แต่ MUM อนุญาตให้มีชุดชื่อวัคซีนที่ใหญ่กว่ามาก ซึ่งทำให้ผลการค้นหาสามารถทริกเกอร์ได้ในสถานการณ์ต่างๆ มากขึ้น ตามความเหมาะสม

และในฐานะที่เป็นส่วนหนึ่งของขั้นตอนระยะสั้นนี้ ทีมงานภายใน Google ได้เริ่มรวม MUM เข้าไว้ในโครงการของพวกเขา “เรามีทีมงานหลายสิบทีมที่ การทดลองกับ MUM ตอนนี้ หลายคนพบว่ามีประโยชน์อย่างมากในสิ่งที่พวกเขาเห็นที่นี่” นายัคกล่าว โดยปฏิเสธที่จะให้รายละเอียดเพิ่มเติมในเวลานี้

คุณสมบัติต่อเนื่องหลายรูปแบบที่วางแผนไว้สำหรับอนาคตระยะกลาง “ในระยะกลาง เราคิดว่าความหลากหลายหลายรูปแบบเป็นที่ที่ การดำเนินการคือ — นั่นจะเหมือนกับความสามารถใหม่สำหรับการค้นหาที่เราไม่เคยมีมาก่อน” นายัคกล่าว พร้อมขยายตัวอย่างการค้นหารูปภาพ [a user] ที่ Prabhakar Raghavan ใช้ครั้งแรกที่ Google I/O .

ในวิสัยทัศน์ของนายัคสำหรับ MUM ในการค้นหา เขาอธิบายอินเทอร์เฟซที่ผู้ใช้สามารถอัปโหลดรูปภาพและถามคำถามที่เป็นข้อความเกี่ยวกับรูปภาพเหล่านั้น แทนที่จะส่งคืนคำตอบง่ายๆ ที่อาจส่งผลให้เกิดการค้นหาแบบคลิกศูนย์ นายัคเห็นว่า Google แสดงผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องซึ่งเชื่อมช่องว่างระหว่างรูปภาพที่อัปโหลดกับข้อความค้นหาของผู้ใช้

แม้ว่าการทดลองของ Google กับ MUM จะสร้างความมั่นใจ นายนายก็กระตือรือร้นที่จะเน้นย้ำ ว่าการดำเนินการตามวัตถุประสงค์ “ระยะกลาง” เหล่านี้พร้อมกับไทม์ไลน์ที่เฉพาะเจาะจงนั้นไม่แน่นอน

เชื่อมต่อจุดต่างๆ สำหรับผู้ใช้ในระยะยาว “ในระยะยาว เราคิดว่าคำสัญญาของ MUM จริงๆ แล้วมาจากความสามารถในการเข้าใจภาษาอย่างมาก ระดับที่ลึกกว่า” นายัคกล่าวเสริมว่า “ฉันคิดว่ามันจะสนับสนุนความเข้าใจข้อมูลที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นและเราหวังว่าจะสามารถแปลงความเข้าใจข้อมูลที่ลึกซึ้งนั้นเป็นประสบการณ์ที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้นสำหรับผู้ใช้ของเรา”

ในสถานะปัจจุบัน เครื่องมือค้นหาพยายามแสดงผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องสำหรับคำค้นหาที่เฉพาะเจาะจงและซับซ้อน เช่น “ฉันเคยปีนเขาภูเขาอดัมส์และฉันต้องการปีนเขาฟูจิในฤดูใบไม้ร่วงหน้า ฉันควรทำอะไรแตกต่างไปจากนี้เพื่อเตรียมตัว?” “วันนี้ ถ้า [a user] เพิ่งไปพิมพ์ข้อความค้นหานั้นใน Google มีโอกาสสูงมากที่มันจะไม่ให้ผลลัพธ์ที่เป็นประโยชน์ใดๆ . . ดังนั้นสิ่งที่คุณต้องทำคือแบ่งคำถามออกเป็นคำถามแต่ละข้อ จากนั้นจึงค่อยสำรวจดูรอบๆ และรับผลลัพธ์และรวบรวมเอาเอง เราคิดว่า MUM สามารถช่วยได้” นายัคกล่าว

ต่อจากตัวอย่างการเดินป่าด้านบน “เราคิดว่า MUM สามารถเขียนข้อความ [the search query] แบบนั้นได้ ซึ่งเป็นข้อมูลที่ซับซ้อนซึ่งต้องการและแบ่งออกเป็นบุคคลเหล่านี้ ต้องการข้อมูล” เขากล่าว พร้อมแนะนำว่าความสามารถในการเข้าใจภาษาของ MUM สามารถช่วย Google ให้ผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องกับการฝึกออกกำลังกาย ภูมิประเทศของภูเขาไฟฟูจิ สภาพอากาศ และอื่นๆ

“จำไว้ว่า เราใช้งานไม่ได้เนื่องจากเป็นการดำเนินการระยะยาว แต่นี่คือสิ่งที่คุณกำลังคิดอยู่ในหัวเมื่อคุณค้นหาคำถามแต่ละรายการ และเราคิดว่า MUM สามารถช่วยเราสร้างข้อความค้นหาเช่นนี้ได้ ” เขากล่าว “คุณสามารถจินตนาการว่าเราสามารถออกคำถามหลายคำเช่นนี้ ได้ผลลัพธ์สำหรับพวกเขา บางทีใส่ข้อความที่เชื่อมโยงทั้งหมดนี้กับที่มา al คำถามที่ซับซ้อนมากขึ้นที่คุณมี — โดยพื้นฐานแล้ว จัดระเบียบข้อมูลนี้ . . ที่แสดงให้เห็นว่าการเชื่อมต่อคืออะไรเพื่อให้คุณสามารถเข้าไปอ่านบทความเกี่ยวกับอุปกรณ์ที่ดีที่สุดสำหรับภูเขาไฟฟูจิหรือคำแนะนำสำหรับการเดินป่าบนที่สูงหรืออะไรทำนองนั้นในลักษณะที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้น”

เหตุผลประการหนึ่งว่าทำไมสิ่งนี้จึงเป็นวัตถุประสงค์ระยะยาว เพราะต้องมีการคิดใหม่ว่าทำไมผู้คนถึงมาที่ Google ด้วยความต้องการที่ซับซ้อนมากกว่าที่จะถามเป็นรายบุคคล นายนายอธิบาย Google จะต้องแปลงความต้องการที่ซับซ้อน ตามที่แสดงโดยข้อความค้นหาของผู้ใช้ เป็นส่วนย่อยของข้อความค้นหา และผลลัพธ์สำหรับข้อความค้นหาเหล่านั้นจะต้องได้รับการจัดระเบียบอย่างเหมาะสม

ใครเป็นผู้ขับเคลื่อนการพัฒนา เมื่อถูกถามว่าใครจะเป็นผู้กำกับการพัฒนาและดำเนินการของ MUM นายณัคอธิบายว่า Google มีเป้าหมายที่จะพัฒนาประสบการณ์การค้นหาแบบใหม่ แต่ยังช่วยให้แต่ละทีมสามารถใช้สำหรับโครงการของตนเองได้

“เราคาดหวังอย่างเต็มที่ว่าหลายทีมในการค้นหาจะใช้ MUM ในลักษณะที่ เราไม่ได้คาดคิดมาก่อน” เขากล่าว “แต่เราก็มีความพยายามที่จะมีประสบการณ์ในการค้นหาที่แปลกใหม่ และเรามีบุคลากรที่กำลังตรวจสอบความเป็นไปได้ในการสร้างประสบการณ์ใหม่ๆ เหล่านี้” “สิ่งที่ชัดเจนสำหรับทุกคน ทั้งทีมที่มีอยู่และทีมเหล่านี้ที่กำลังมองหาประสบการณ์แปลกใหม่คือระบบพื้นฐานดูเหมือนจะทรงพลังอย่างมากและแสดงให้เห็นถึงคำมั่นสัญญามากมาย ตอนนี้มันขึ้นอยู่กับเราแล้วที่จะแปลงคำสัญญานั้นเป็นประสบการณ์การค้นหาที่ยอดเยี่ยมสำหรับผู้ใช้ของเรา นั่นคือความท้าทายในตอนนี้” เขากล่าวเสริม

MUM จะไม่เป็นเพียง “ระบบตอบคำถาม” “ความคิดที่ว่าบางที MUM อาจจะกลายเป็นคำถาม -ระบบตอบรับ — นั่นคือ คุณมาที่ Google พร้อมคำถามและเราแค่ให้คำตอบกับคุณ — ฉันมาที่นี่เพื่อบอกคุณว่านั่นไม่ใช่วิสัยทัศน์ของ MUM อย่างแน่นอน” นายัคกล่าว “และเหตุผลก็ง่ายมาก: ระบบตอบคำถามสำหรับความต้องการที่ซับซ้อนเหล่านี้ซึ่งผู้คนมีนั้นไม่มีประโยชน์”

นายัคเปรียบเทียบการสืบค้นเจตนาที่ซับซ้อนซึ่งในที่สุด MUM อาจช่วยให้ผู้ใช้นำทางได้ง่ายขึ้น การค้นหาตามวัตถุประสงค์มากขึ้นซึ่งมักจะได้รับการแก้ไขในหน้าผลการค้นหา: “ฉันเข้าใจแล้วว่าคุณถามคำถามง่ายๆ [for example,] “ความเร็วของแสงคืออะไร” ว่าสมควรได้รับคำตอบง่ายๆ ตรงไปตรงมา แต่ความต้องการส่วนใหญ่ที่ผู้คนมี เช่น ตัวอย่างการเดินป่า หรือคุณต้องการหาโรงเรียนให้ลูกของคุณ หรือคุณกำลังหาว่าคุณต้องการอยู่ในย่านไหน — เจตนาที่ซับซ้อนปานกลาง ไม่พอใจกับคำตอบสั้นๆ ที่เฉียบคม” เขากล่าว

“ คุณอาจเคยได้ยิน สถิติ ที่ทุกปีตั้งแต่เริ่มต้นของ Google เราได้ส่งการเข้าชมไปยังเว็บเปิดมากกว่าปีที่แล้ว — เราคาดหวังอย่างเต็มที่ว่า MUM จะยังคงเทรนด์นี้ต่อไป” เขากล่าวย้ำพร้อมเสริมว่า “ไม่มีความคาดหวังว่ามันจะกลายเป็นระบบตอบคำถามนี้”

การลดค่าใช้จ่ายและความเสี่ยงของการพัฒนา MUM

การพัฒนาแบบจำลองสำหรับการค้นหาสามารถมีผลกระทบทางนิเวศวิทยาและ ต้องการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ Google กล่าวว่าตระหนักถึงข้อควรพิจารณาเหล่านี้และกำลังใช้ความระมัดระวังในการใช้ MUM อย่างมีความรับผิดชอบ

จำกัดอคติที่อาจเกิดขึ้น ข้อมูลการฝึกอบรม “แบบจำลองเหล่านี้สามารถเรียนรู้และขยายเวลา อคติในข้อมูลการฝึกอบรม ในทางที่ไม่ดีหากมีอคติที่ไม่พึงประสงค์ใด ๆ ” นายนายกล่าวเสริมว่า Google กำลังแก้ไขปัญหานี้โดยการตรวจสอบข้อมูล ที่ MUM ได้รับการฝึกฝน

“ เราไม่ได้ฝึก MUM บนคลังข้อมูลของเว็บทั้งหมด เราฝึกอบรมมันบนเซ็ตย่อยคุณภาพสูงของคลังข้อมูลของเว็บ เพื่อให้ทุกคน อคติที่ไม่พึงประสงค์ในเนื้อหาคุณภาพต่ำ ในเนื้อหาสำหรับผู้ใหญ่และเนื้อหาที่โจ่งแจ้ง มันไม่มีโอกาสได้เรียนรู้สิ่งเหล่านั้นเพราะเราไม่ได้นำเสนอเนื้อหานั้นแก่ MUM” เขากล่าว โดยยอมรับว่าแม้แต่เนื้อหาคุณภาพสูงก็สามารถทำได้ มีความลำเอียงซึ่งกระบวนการประเมินของบริษัทพยายามที่จะกรองออก

การประเมินภายใน “เมื่อเราเปิดตัวB ERT เมื่อหนึ่งปีครึ่งที่แล้ว เราทำการประเมินอย่างไม่เคยปรากฏมาก่อนในช่วงหลายเดือนก่อนเปิดตัว เพียงเพื่อให้แน่ใจว่าไม่มีรูปแบบที่เกี่ยวข้อง” นายัคกล่าว “และรูปแบบใด ๆ ที่เกี่ยวข้องกับรูปแบบที่เราตรวจพบที่นั่น เราก็เอา ขั้นตอนในการบรรเทา — ฉันคาดหวังอย่างเต็มที่ว่า ก่อนที่เราจะเปิดตัว MUM อย่างมีนัยสำคัญในการค้นหา เราจะทำการประเมินจำนวนมากในลักษณะเดียวกันเพื่อหลีกเลี่ยงการเรียงลำดับ เกี่ยวกับรูปแบบ”

การจัดการกับต้นทุนทางนิเวศวิทยา โมเดลขนาดใหญ่สามารถเป็นได้ทั้ง ราคาแพงและใช้พลังงานมากในการสร้าง ซึ่งอาจส่งผลเสียต่อสิ่งแวดล้อม

“เมื่อเร็ว ๆ นี้ทีมวิจัยของเราได้นำเสนอเนื้อหาที่ครอบคลุมและน่าสนใจ [for example,] เอกสารเกี่ยวกับผลกระทบของสภาพอากาศของแบบจำลองขนาดใหญ่ต่างๆ ที่สร้างขึ้นโดยทีมวิจัยของเรา รวมถึงบางรุ่นที่สร้างขึ้นภายนอก เช่น GPT-3 และบทความ . . ชี้ให้เห็นว่า จากการเลือกรุ่นเฉพาะ โปรเซสเซอร์ และศูนย์ข้อมูลที่ใช้ ผลกระทบของคาร์บอนสามารถลดลงได้มากถึงพันเท่า” นายัคกล่าว และเสริมว่า Google ได้เป็นกลางคาร์บอนตั้งแต่ 2007, “ดังนั้น, ไม่ว่าจะใช้พลังงานใดก็ตาม Google สามารถลดผลกระทบของคาร์บอนได้”

MUM มีศักยภาพ ตอนนี้เรารอดูว่า Google ใช้อย่างไร

ความคิดเห็นของนายัคเกี่ยวกับอนาคตของ MUM และวิธีที่เขาไม่คิดว่าจะกลายเป็น “ระบบตอบคำถาม” มีความสำคัญเนื่องจาก Google รับทราบข้อกังวลที่นักการตลาดการค้นหาจำนวนมากมี แต่ก็เป็นข้อกังวลสำหรับผู้กำกับดูแลที่พยายามทำให้แน่ใจว่า Google จะไม่จัดลำดับความสำคัญผลิตภัณฑ์ของตนเองเหนือคู่แข่งอย่างไม่เป็นธรรม

เป็นไปได้ว่าเสิร์ชเอ็นจิ้นอื่นกำลังพัฒนาเทคโนโลยีที่คล้ายคลึงกัน ดังที่เราเห็นใน Bing และของมัน การดำเนินการของ BERT เกือบ si x เดือนก่อน Google ตอนนี้ดูเหมือนว่า Google จะเป็นคนแรกที่ออกจากประตูและด้วยประสิทธิภาพที่แสดงใน การออกนอกบ้านครั้งแรกของ MUM นั่นอาจเป็นข้อได้เปรียบที่ช่วยรักษาส่วนแบ่งการตลาดของบริษัท

แผนงานของ Google สำหรับ MUM ช่วยให้นักการตลาดมีบริบทและพิจารณาความเป็นไปได้มากมาย แต่เมื่อถึงจุดนี้ ยังไม่มีสิ่งใดที่แน่นอนเพียงพอที่จะเริ่มเตรียมการได้ อย่างไรก็ตาม สิ่งที่เราคาดหวังได้ก็คือหากเทคโนโลยีถูกนำไปใช้และคล้ายกับตัวอย่างที่ Google แสดงให้เราเห็น วิธีที่ผู้ใช้ค้นหาอาจปรับตัวเพื่อใช้ประโยชน์จากคุณลักษณะเหล่านั้น การเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมการค้นหายังมีแนวโน้มที่จะหมายความว่านักการตลาดจะต้องระบุโอกาสใหม่ในการค้นหาและปรับกลยุทธ์ของตน ซึ่งเป็นเรื่องปกติสำหรับหลักสูตรในอุตสาหกรรมนี้

บทความนี้ปรากฏตัวครั้งแรกใน Search Engine Land

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Back to top button