BERT та MUM: Як Google Розуміє Природну Мову Через Штучний Інтелект
Ви коли-небудь дивувалися, як Google розуміє ваші запитання, навіть коли ви пишете їх "неправильно" або використовуєте розмовну мову? Секрет у двох революційних алгоритмах: BERT та MUM. Вони навчили Google "думати" як людина, розуміти контекст і навіть передбачувати, що ви насправді хочете знайти. Коротка відповідь: BERT та MUM — це AI-алгоритми, які аналізують контекст та значення слів, а не просто ключові слова, роблячи пошук Google максимально точним та людяним.
⚡ Коротко
- ✅ Ключова думка 1: BERT (2019) навчив Google розуміти контекст слів у реченні, враховуючи порядок та зв'язки між словами
- ✅ Ключова думка 2: MUM (2021) у 1000 разів потужніший за BERT — він розуміє 75 мов, аналізує зображення та відео, і може відповісти на складні багатоступеневі запити
- ✅ Ключова думка 3: Ці алгоритми змінили SEO: тепер важливо писати природно для людей, а не напихати ключові слова для роботів
- 🎯 Ви отримаєте: розуміння того, як працюють BERT та MUM, і як адаптувати контент під ці алгоритми
- 👇 Детальніше читайте нижче — з прикладами та практичними порадами
Зміст статті:
- 📌 Що таке BERT та чому він змінив пошук
- 📌 Що таке MUM: наступний рівень AI
- 📌 Як BERT та MUM працюють разом
- 💼 Як оптимізувати контент під BERT та MUM
- ❓ Часті питання (FAQ)
- ✅ Висновки
⸻
🤖 Що таке BERT та чому він змінив пошук
"До BERT Google розумів слова окремо. Після BERT — Google розуміє речення як ціле, як це робить людина."
📅 Народження BERT: жовтень 2019
BERT розшифровується як Bidirectional Encoder Representations from Transformers. Звучить складно? Простіше: це технологія, яка навчає комп'ютер читати текст як людина — зліва направо І справа наліво одночасно, розуміючи контекст.
Революція BERT: До 2019 року Google аналізував слова у запиті окремо. Після BERT — він розуміє, як слова пов'язані між собою у реченні.
🎯 Як працює BERT: приклади
👉 Приклад 1: Прийменники мають значення
Запит: "2019 brazil traveler to usa need a visa"
(Чи потрібна віза бразильцю, який їде до США?)
- ❌ До BERT: Google фокусувався на "Brazil", "USA", "visa" — міг показати результати про американців, які їдуть до Бразилії
- ✅ Після BERT: Google розуміє, що слово "to" критично важливе — бразилець їде ДО США, а не навпаки
👉 Приклад 2: Багатозначність слів
Запит: "можна взяти гроші в банку"
- ❌ До BERT: Міг показати результати про фінансові установи АБО про скляні ємності для грошей
- ✅ Після BERT: Розуміє контекст — йдеться про кредит або вклад у фінансовій установі
👉 Приклад 3: Складні довгі запити
Запит: "як зробити щоб волосся росло швидше без спеціальних засобів в домашніх умовах"
- ❌ До BERT: Google брав ключові слова окремо — міг показати статті про професійні засоби
- ✅ Після BERT: Розуміє, що користувач НЕ хоче купувати продукти — шукає натуральні домашні методи
📊 Вплив BERT на пошук
Після запуску BERT у жовтні 2019:
- 🌍 10% всіх англомовних запитів почали оброблятися по-новому
- 🌐 До грудня 2019 — поширення на 70+ мов, включаючи українську
- 📈 Точність розуміння запитів покращилася на 15-30% для складних питань
- 🎯 Featured Snippets (виділені фрагменти) стали точнішими у 3 рази
⚡ Важливо: BERT не замінює попередні алгоритми (Panda, Penguin, RankBrain) — він працює разом з ними, покращуючи розуміння запитів користувачів.
✅ Швидкий висновок: BERT зробив Google "розумнішим" — тепер пошуковик розуміє нюанси мови, як це робить людина. Це означає, що сайти з природним, розмовним контентом мають перевагу над сайтами, переповненими ключовими словами.
⸻
🚀 Що таке MUM: наступний рівень AI
"Якщо BERT — це розумна дитина, то MUM — це професор з докторським ступенем, який розуміє 75 мов та бачить світ через зображення."
📅 Революція MUM: травень 2021
MUM — це Multitask Unified Model. Google називає його "найбільшим проривом у розумінні інформації за останні роки".
Масштаб: MUM у 1000 разів потужніший за BERT. Він не просто розуміє текст — він аналізує контекст на рівні, недосяжному для попередніх алгоритмів.
🎯 Суперсили MUM
1. Мультимодальність: розуміє текст + зображення + відео
MUM може аналізувати інформацію з різних форматів одночасно:
- 📝 Читає текст на веб-сторінках
- 🖼️ Аналізує зображення (що на них зображено, який контекст)
- 🎥 Розуміє відео (що відбувається, про що говорять)
- 🎵 Навіть може аналізувати аудіо
👉 Приклад: Запит "яка висота Говерли порівняно з Монбланом"
MUM може показати фото обох гір, порівняльну таблицю висот, карту маршрутів, відео про підйом, і навіть порівняти складність сходження.
2. Мультилінгвальність: розуміє 75 мов одночасно
MUM може знайти відповідь українською, навіть якщо найкраща інформація існує тільки англійською, японською чи німецькою.
👉 Приклад: Ви шукаєте українською "як приготувати автентичне тайське карі"
MUM може знайти оригінальні тайські рецепти, перекласти їх контекстуально, і навіть показати японські техніки приготування, якщо вони кращі.
3. Розуміння складних багатоступеневих запитів
MUM може обробляти запити, які раніше вимагали б 5-10 окремих пошуків.
👉 Приклад складного запиту:
"Я піднімався на Говерлу восени. Тепер хочу піднятися на гору Фудзі. Що мені треба підготувати по-іншому?"
MUM розуміє:
- Ви маєте досвід сходження на Говерлу
- Фудзі вища та складніша
- Треба порівняти вимоги: висота, клімат, дозволи, екіпірування
- Відповідь має бути персоналізованою під ваш досвід
Результат MUM: Одна вичерпна відповідь замість годин пошуку інформації на десятках сайтів.
📊 MUM у дії: реальні застосування 2024-2025
| Функція | Як працює MUM | Користь для вас |
|---|---|---|
| Things to Know | Показує ключові аспекти теми, про які ви могли не знати | Глибше розуміння теми за менший час |
| Refine Search | Пропонує уточнюючі запити на основі вашого пошуку | Швидше знаходите потрібну інформацію |
| Visual Matches | Шукає візуально схожі товари чи об'єкти | Знаходите товар за фото, навіть не знаючи назви |
| Multisearch | Поєднує текстовий запит з зображенням | Точніший пошук (фото + "в червоному кольорі") |
✅ Швидкий висновок: MUM — це квантовий стрибок від "пошукової системи" до "системи розуміння інформації". Google більше не просто шукає ключові слова — він розуміє суть вашого питання та контекст, в якому ви його ставите.
⸻
🔬 Як BERT та MUM працюють разом
BERT та MUM — це не конкуренти, а партнери. Вони працюють на різних рівнях пошукової системи:
🎯 Розподіл ролей
BERT відповідає за:
- 📝 Розуміння контексту у короткому запиті
- 🔍 Аналіз зв'язків між словами в реченні
- ✅ Швидку обробку простих та середньої складності запитів
- 🎯 Featured Snippets та швидкі відповіді
MUM відповідає за:
- 🧠 Складні багатоступеневі запити
- 🌍 Крос-мовний пошук та аналіз
- 🖼️ Мультимодальний аналіз (текст + зображення + відео)
- 🎓 Глибоке розуміння експертних тем
👉 Практичний приклад взаємодії:
Ваш запит: "найкращий ноутбук для програмування на Python до 30000 грн"
- BERT аналізує: Розуміє, що "для програмування" означає потребу в потужному процесорі та RAM, а "Python" вказує на необхідність сумісності з dev tools
- MUM підключається: Аналізує відгуки програмістів з різних країн, порівнює характеристики ноутбуків, бере до уваги поточні ціни, враховує, що Python не вимагає потужної відеокарти (на відміну від game development)
- Результат: Персоналізована підбірка з поясненням, чому саме ці моделі ідеальні для Python-розробки
⸻
💡 Як оптимізувати контент під BERT та MUM
✅ Золоті правила оптимізації
1. Пишіть природно, як говорите
- ❌ Старий підхід: "купити ноутбук Київ дешево ноутбуки інтернет магазин"
- ✅ Новий підхід: "Де в Києві можна купити якісний ноутбук за доступною ціною?"
2. Відповідайте на питання повно та структуровано
- Використовуйте заголовки-питання (H2, H3)
- Давайте пряму відповідь на початку розділу
- Потім розгортайте деталі
3. Використовуйте контекст та семантику
- Замість повторення ключового слова 50 разів — використовуйте синоніми та пов'язані терміни
- Приклад: замість "SEO" 100 разів, пишіть "оптимізація", "просування", "ранжування", "видимість у Google"
4. Додавайте мультимедіа з описами
- 🖼️ Якісні зображення з alt-текстом
- 🎥 Відео з транскрипцією
- 📊 Інфографіки з текстовим описом
5. Структуруйте контент логічно
- Використовуйте списки, таблиці, виноски
- Розбивайте довгі параграфи на короткі
- Виділяйте важливе жирним шрифтом
❌ Чого уникати
- ❌ Keyword stuffing (напихання ключових слів)
- ❌ Неприродні конструкції заради SEO
- ❌ Поверхневі відповіді без деталей
- ❌ Копіювання контенту з інших сайтів
- ❌ Ігнорування користувацького досвіду
💡 Порада експерта: BERT та MUM винагороджують сайти, які відповідають на питання користувачів краще за інших. Фокусуйтеся на тому, щоб стати найкращим джерелом інформації у вашій ніші. Якість контенту важливіша за кількість ключових слів.
Докладніше про якість контенту: Panda та Penguin: Алгоритми Google
✅ Швидкий висновок: Оптимізація під BERT та MUM — це не "трюки", а повернення до основ: створюйте якісний, корисний, добре структурований контент для людей. Алгоритми стали настільки розумними, що вони бачать різницю між справжньою експертністю та спробою маніпулювати ранжуванням.
⸻
❓ Часті питання (FAQ)
🔍 Чи можна "обдурити" BERT та MUM?
Ні. Ці алгоритми базуються на машинному навчанні та аналізують мільярди патернів. Вони розпізнають маніпуляції краще за будь-якого SEO-експерта. Єдиний спосіб "виграти" — створювати справді якісний контент.
🔍 Чи впливає довжина тексту на BERT та MUM?
Опосередковано. BERT та MUM оцінюють не кількість слів, а повноту відповіді. Стаття на 500 слів, яка повністю відповідає на питання, краща за 5000 слів "води". Але зазвичай якісна вичерпна відповідь вимагає 1000-2000+ слів.
🔍 Чи треба оптимізувати під голосовий пошук окремо?
Ні, якщо ви вже оптимізовані під BERT. Голосові запити — це природна мова, яку BERT чудово розуміє. Просто пишіть так, як люди говорять, і ви автоматично оптимізовані під голосовий пошук.
🔍 Як швидко MUM індексує зміни на сайті?
MUM працює real-time, але результати можуть з'явитися через 1-4 тижні, залежно від авторитету сайту та частоти оновлень. Для нових сайтів може зайняти до 2-3 місяців.
⸻
✅ Висновки
BERT та MUM — це не просто алгоритми, а новаеволюційна епоха пошуку. Підведемо підсумки:
- 🎯 Ключовий висновок 1: BERT навчив Google розуміти контекст та нюанси мови, MUM підняв це на рівень експертного аналізу з мультимодальністю та 75 мовами
- 🎯 Ключовий висновок 2: Ера "keyword stuffing" закінчилася — тепер перемагають сайти з природним, експертним контентом, який справді допомагає користувачам
- 🎯 Ключовий висновок 3: Майбутнє SEO — це не технічні маніпуляції, а створення найкращого можливого досвіду для користувача
- 💡 Рекомендація: Перегляньте свій контент: чи він написаний природно? Чи відповідає він повно на питання користувачів? Чи є там експертність? Якщо так — ви на правильному шляху.
💯 Підсумок: BERT та MUM зробили Google найрозумнішою пошуковою системою в історії. Вони розуміють не тільки слова, але й наміри, контекст, емоції. Це означає, що SEO-фахівці та контент-мейкери мають стати справжніми експертами у своїх нішах, а не просто оптимізаторами ключових слів. Якість перемогла кількість. Експертність перемогла маніпуляції. І це чудова новина для користувачів інтернету.
⸻
📚 Читайте також:
- 📖 Ранжування: що це таке простими словами
- 📖 Що таке E-E-A-T у SEO
- 📖 Panda та Penguin: Алгоритми Google
- 📖 Виправити Канібалізацію Ключових Слів: SEO Гайд
- 📖 Повний гайд, як новому сайту вийти з-під фільтра та отримати ТОП-ранжування
Цю статтю підготував засновник і лідер компанії з 8-річним досвідом у веброзробці — Вадім Харов'юк.
