Trong những năm gần đây, cách chúng ta tìm kiếm thông tin trên Google đã trải qua những thay đổi lớn. Không chỉ còn là về từ khóa nữa; bây giờ, chúng ta cố gắng hiểu những gì chúng ta muốn, ngay cả khi chúng ta tìm kiếm bằng các ngôn ngữ khác nhau. Công nghệ mới nhất mà Google dựa vào là MUM (Mô hình thống nhất đa nhiệm), một hệ thống thông minh có thể hiểu các câu hỏi sâu hơn và trên nhiều ngôn ngữ.
Đối với những người không quen thuộc với thuật ngữ MUM, hãy yên tâm vì bài viết này sẽ thảo luận về cách MUM thay đổi cách hoạt động của các công cụ tìm kiếm, đặc biệt là trong nội dung đa ngôn ngữ. Nếu bạn có một trang web nhắm đến đối tượng toàn cầu hoặc muốn biết cách giữ cho nội dung của bạn phù hợp trên các ngôn ngữ, hãy cùng xem!
Google MUM là gì?
Google MUM, hay Mô hình Thống nhất Đa nhiệm, là một thuật toán mạnh mẽ do Google tạo ra được thiết kế để hiểu thông tin sâu sắc và kỹ lưỡng hơn. Không giống như các thuật toán trước đây chỉ xử lý một loại đầu vào hoặc một ngôn ngữ tại một thời điểm, MUM có khả năng phân tích nhiều loại dữ liệu - văn bản, hình ảnh, v.v. - đồng thời.
Ngoài ra, MUM cũng được đào tạo đa ngôn ngữ, vì vậy nó có thể hiểu ý định tìm kiếm trong một ngôn ngữ và tìm câu trả lời tốt nhất, ngay cả khi câu trả lời được viết bằng một ngôn ngữ khác. Điều này làm cho MUM đặc biệt phù hợp trong một thế giới nơi tìm kiếm xuyên ngôn ngữ đang trở thành một yêu cầu ngày càng phổ biến trong mọi lĩnh vực kinh doanh.
Sự tiến hóa từ BERT đến MUM
Trước MUM, Google đã sử dụng thuật toán BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) mang tính cách mạng. BERT có thể hiểu ngữ cảnh của từ dựa trên vị trí và ý nghĩa của câu theo cả hai hướng. Điều này có nghĩa là Google không còn khớp từ khóa mà bắt đầu hiểu được mục đích tìm kiếm.
Tuy nhiên, BERT vẫn có những hạn chế. Ví dụ, nó chỉ có thể hoạt động với một ngôn ngữ tại một thời điểm và chỉ xử lý văn bản. Vâng, đây là nơi MUM xuất hiện với một cải tiến lớn. MUM có thể hiểu đồng thời văn bản bằng hơn 75 ngôn ngữ để bản địa hóa định dạng viết (ví dụ: viết tiếng Do Thái sử dụng định dạng RTL).
Nó cũng có thể xử lý đầu vào đa phương thức (văn bản, hình ảnh, thậm chí giọng nói và video trong tương lai). Điều này cho phép Google cung cấp kết quả tìm kiếm phong phú hơn, sâu sắc hơn và phù hợp hơn, ngay cả khi câu hỏi và câu trả lời đến từ các ngôn ngữ hoặc phương tiện khác nhau.
Khả năng cốt lõi của MUM
MUM được xây dựng trên một kiến trúc tiên tiến gọi là T5 (Bộ chuyển đổi văn bản sang văn bản) để hiểu các tìm kiếm sâu sắc và phù hợp hơn. T5 cách mạng hóa cách xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) hoạt động bằng cách chuyển đổi tất cả các nhiệm vụ - cho dù dịch, trả lời câu hỏi hay tóm tắt văn bản thành định dạng văn bản sang văn bản.
MUM mang lại ít nhất 3 điểm mạnh chính trong việc cải thiện khả năng tìm kiếm trên Google, bao gồm cả những điều sau.
- Hiểu biết đa phương thức – MUM có thể xử lý đồng thời các loại đầu vào khác nhau, chẳng hạn như văn bản và hình ảnh. Ví dụ: bạn có thể tải lên một bức ảnh về giày đi bộ đường dài và hỏi, “Giày này có phù hợp để đi bộ đường dài trong thời tiết mưa không?” MUM sẽ hiểu hình ảnh và ngữ cảnh của câu hỏi cùng một lúc để đưa ra câu trả lời đúng.
- Đào tạo đa ngôn ngữ và học chuyển giao – MUM được đào tạo bằng cách sử dụng dữ liệu từ nhiều ngôn ngữ, vì vậy nó không bị giới hạn ở một ngôn ngữ duy nhất. Thú vị hơn, nó sử dụng các kỹ thuật học chuyển giao, cho phép hiểu biết từ ngôn ngữ này được áp dụng cho ngôn ngữ khác. Vì vậy, thông tin chất lượng cao bằng tiếng Nhật, ví dụ, có thể được sử dụng để trả lời câu hỏi bằng tiếng Indonesia nếu có liên quan.
- Khả năng đa nhiệm – Không giống như các mô hình trước đây chỉ hoàn thành một nhiệm vụ tại một thời điểm, MUM có thể thực hiện nhiều việc cùng lúc. Nó có thể hiểu câu hỏi, đánh giá nội dung từ nhiều nguồn khác nhau, so sánh thông tin và trình bày câu trả lời theo định dạng hữu ích nhất cho người dùng. Tất cả được thực hiện trong một quy trình duy nhất, giúp kết quả tìm kiếm trở nên hiệu quả và đầy đủ thông tin hơn.
MUM thay đổi trải nghiệm tìm kiếm như thế nào?
Với sự xuất hiện của MUM, trải nghiệm tìm kiếm thông tin trên Google đã trở nên thông minh và tự nhiên hơn nhiều. Trước đây, chúng ta phải nhập câu hỏi với từ khóa cụ thể để có được kết quả liên quan. Giờ đây, Google có thể hiểu được ý định đằng sau câu hỏi của chúng ta, ngay cả khi câu hỏi dài, phức tạp hoặc không trực tiếp đề cập đến điểm chính.
MUM giúp Google hiểu ngữ cảnh của một tìm kiếm, không chỉ khớp từ, để kết quả xuất hiện phong phú hơn, sâu sắc hơn và theo nhu cầu người dùng.
Một trong những thay đổi đáng chú ý nhất là Google có thể trình bày kết quả tìm kiếm không chỉ đến từ một định dạng hoặc một ngôn ngữ. Ví dụ, bạn có thể hỏi một câu phức tạp hoặc thậm chí tải lên một hình ảnh. Google sẽ hiển thị cho bạn câu trả lời có thể đến từ các bài viết liên quan, video, diễn đàn thảo luận hoặc thậm chí từ các nguồn ngôn ngữ khác. Điều này được gọi là đầu vào đa phương thức, đề cập đến khả năng của Google trong việc hiểu các loại thông tin khác nhau, như văn bản và hình ảnh, trong một tìm kiếm duy nhất.
Kết quả? Người dùng không cần thực hiện nhiều tìm kiếm riêng biệt cho một chủ đề duy nhất, vì mọi thứ được trả lời đầy đủ cùng một lúc.
Tác động của Google MUM đối với xếp hạng tìm kiếm đa ngôn ngữ
Người dùng ngày nay không chỉ tìm kiếm thông tin bằng một ngôn ngữ. Họ có thể nhập câu hỏi bằng tiếng Indonesia, nhưng câu trả lời tốt nhất lại có sẵn bằng tiếng Anh, tiếng Nhật hoặc các ngôn ngữ khác. Đây là nơi mà lợi thế của Google MUM được cảm nhận. MUM cho phép Google trình bày các kết quả tìm kiếm liên quan không giới hạn ở ngôn ngữ đầu vào.
Vậy, chính xác thì Google MUM ảnh hưởng như thế nào đến xếp hạng tìm kiếm đa ngôn ngữ? Hãy cùng phân tích nhé.
Hiểu biết đa ngôn ngữ
MUM hiểu rằng ý định tìm kiếm của một người không phải lúc nào cũng bị giới hạn trong chính xác những từ họ sử dụng—đặc biệt là trong ngữ cảnh đa ngôn ngữ. Với khả năng hiểu đa ngôn ngữ, MUM có thể kết nối một câu hỏi được hỏi bằng một ngôn ngữ với thông tin liên quan được viết bằng ngôn ngữ khác. Ví dụ, giả sử bạn tìm kiếm “các biện pháp tự nhiên cho cảm lạnh” bằng tiếng Anh. Trong trường hợp đó, MUM có thể hiển thị một bài viết chất lượng cao viết bằng tiếng Nhật thảo luận về các phương pháp điều trị tương tự—miễn là nội dung có liên quan và đáng tin cậy.
Điều này cho phép người dùng nhận được kết quả tốt nhất trên toàn web, không chỉ từ nội dung được viết bằng ngôn ngữ của họ. Nó không chỉ là dịch thuật - mà là về việc hiểu ý định tìm kiếm và khớp nó với thông tin từ nhiều ngôn ngữ. Vì lý do này, việc có bản dịch tự động chất lượng cao là rất quan trọng - nó giúp đảm bảo nội dung của bạn vẫn chính xác, tự nhiên và cạnh tranh trên các thị trường ngôn ngữ khác nhau, không chỉ tiếng Anh.
Cải thiện xếp hạng trên các ngôn ngữ
Trước MUM, kết quả tìm kiếm thường phụ thuộc vào sức mạnh của nội dung trong một ngôn ngữ hoặc khu vực duy nhất. Điều này có nghĩa là các trang web có thẩm quyền cao trong một ngôn ngữ có thể gặp khó khăn khi cạnh tranh với những trang khác. MUM thay đổi điều này bằng cách hiểu và đánh giá nội dung đa ngôn ngữ một cách công bằng hơn.
Vì vậy, nếu nội dung của bạn bằng tiếng Anh có liên quan cao và chất lượng tốt, nó vẫn có thể xuất hiện trong các tìm kiếm được thực hiện bằng các ngôn ngữ khác — miễn là nó đáp ứng nhu cầu của người dùng. Điều này mở ra những cơ hội lớn cho chủ sở hữu trang web tiếp cận khán giả toàn cầu mà không cần dịch từng nội dung.
Sự liên quan theo ngữ cảnh hơn là khớp chính xác
Một trong những thay đổi lớn của MUM là tập trung vào ý nghĩa và ngữ cảnh chứ không phải khớp từ khóa chính xác. Điều này có nghĩa là Google quan tâm nhiều hơn đến việc liệu nội dung có đáp ứng ý định tìm kiếm tổng thể hay không, chứ không chỉ là liệu nó có chứa các cụm từ hoặc thuật ngữ cụ thể hay không.
Điều này đặc biệt hữu ích trong các tìm kiếm đa ngôn ngữ. Ví dụ, một người tìm kiếm “cách tự nhiên để loại bỏ sẹo” có thể không sử dụng cùng một cụm từ trong mọi ngôn ngữ. Tuy nhiên, MUM vẫn có thể trả về kết quả liên quan vì nó hiểu ý nghĩa đằng sau câu hỏi, bất kể cách diễn đạt.
Đó là lý do tại sao việc bản địa hóa từng phần nội dung là quan trọng theo ngữ cảnh văn hóa và ngôn ngữ của từng khu vực. Đây là nơi các dịch vụ dịch thuật với tính năng chỉnh sửa bản địa hóa là điều cần thiết. Ví dụ, với Linguise trình chỉnh sửa trực tiếp front-end, bạn có thể điều chỉnh giọng điệu thuật ngữ và thậm chí hợp tác trực tiếp với các dịch giả địa phương.
Khả năng hiển thị ngang nhau cho nội dung khu vực
Trước đây, nội dung từ một số quốc gia hoặc khu vực có thể ít hiển thị hơn trong kết quả tìm kiếm toàn cầu—ngay cả khi nó rất phù hợp. MUM giúp giải quyết vấn đề này bằng cách cung cấp khả năng hiển thị cân bằng hơn cho nội dung địa phương chất lượng, đặc biệt khi nó trả lời hiệu quả các truy vấn tìm kiếm toàn cầu.
Ví dụ, một bài đăng trên blog từ một trang web sức khỏe địa phương ở Indonesia thảo luận về các loại cây thảo dược có thể xuất hiện trong kết quả tìm kiếm cho người dùng ở Đức hoặc Ấn Độ - miễn là MUM đánh giá nó phù hợp với truy vấn. Điều này mang lại cho nội dung khu vực một cơ hội lớn hơn để cạnh tranh trên sân khấu quốc tế.
Chuẩn bị trang web của bạn cho MUM
Trong thời đại của MUM, chỉ dựa vào các chiến lược SEO thông thường là không đủ. Đó là lý do tại sao việc chuẩn bị trang web của bạn để duy trì tính cạnh tranh và phù hợp trong kết quả tìm kiếm đa ngôn ngữ là rất quan trọng. Dưới đây là một số bước quan trọng cần thực hiện.
Tập trung vào ý định của người dùng, không chỉ từ khóa
Trước đây, nhắm mục tiêu từ khóa là thủ thuật hàng đầu để xuất hiện trong kết quả tìm kiếm. Tuy nhiên, với MUM, việc hiểu ý định của người dùng đã trở thành trung tâm. Thay vì tập trung vào các từ khóa rộng như “điểm du lịch ở Bali”, việc tạo nội dung đáp ứng nhu cầu cụ thể của người dùng sẽ hiệu quả hơn, chẳng hạn như “kỳ nghỉ gia đình tiết kiệm ở Bali trong mùa mưa”
Bắt đầu bằng cách xác định các vấn đề hoặc câu hỏi của người dùng và trả lời chúng một cách tự nhiên trong nội dung của bạn. Cách tiếp cận này làm tăng sự liên quan của nội dung của bạn với Google và tạo ra trải nghiệm ý nghĩa hơn cho người đọc.
Đề cập đến các chủ đề từ nhiều góc độ
MUM đánh giá cao nội dung khám phá một chủ đề từ nhiều góc độ khác nhau. Điều đó có nghĩa là một bài viết bao gồm cả ưu và nhược điểm, so sánh và các mẹo sử dụng sẽ hoạt động tốt hơn một bài chỉ tập trung vào một khía cạnh duy nhất.
Ví dụ, đừng chỉ thảo luận về thông số kỹ thuật nếu bạn đang viết về laptop cho thiết kế đồ họa. Bao gồm trải nghiệm người dùng, khuyến nghị dựa trên ngân sách và mẹo cho người mới bắt đầu so với chuyên gia. Quan điểm càng đầy đủ, bài viết càng trở nên có giá trị trong mắt MUM.
Sử dụng định dạng đa phương thức khi có thể
Vì MUM có thể hiểu các loại đầu vào khác nhau, chẳng hạn như văn bản và hình ảnh, việc thêm các yếu tố hình ảnh có thể tăng hiệu quả nội dung của bạn. Ảnh, infographics hoặc thậm chí video ngắn có thể giúp giải thích thông tin rõ ràng và dễ hiểu hơn.
Bao gồm hình ảnh từng bước hoặc video hướng dẫn nhanh nếu tạo hướng dẫn DIY. Nội dung đa phương thức như thế này phổ biến với người dùng và giúp các công cụ tìm kiếm hiểu rõ hơn ngữ cảnh và mức độ liên quan của nội dung bạn.
Tạo nội dung có chiều sâu và toàn diện
Giờ đây, Google ưu tiên nội dung không chỉ trả lời "cái gì" mà còn "tại sao" và "làm thế nào". Nội dung toàn diện cho thấy bài viết của bạn có thể là câu trả lời chính cho truy vấn của người dùng.
Để đạt được điều này, hãy bao quát chủ đề từ đầu đến cuối. Bao gồm dữ liệu hỗ trợ, ví dụ thực tế, trích dẫn của chuyên gia và thậm chí cả câu hỏi thường gặp nếu cần. Tránh nội dung nông cạn lặp lại kiến thức chung mà không mang lại giá trị thực sự.
Chú ý đến các khía cạnh kỹ thuật của trang web
Technical SEO still matters. Use hreflang tags to direct Google to the correct language version of your content. Ensure your site’s navigation is user-friendly and logically structured so search engines can crawl it easily. Use clear URL structures like yourwebsite.com/id/ for Indonesian content so that search engines know which content is targeted to which audience.
Để hỗ trợ điều này, hãy chọn một dịch vụ dịch thuật đảm bảo ngôn ngữ chính xác và hỗ trợ việc triển khai kỹ thuật cần thiết cho SEO đa ngôn ngữ. Ví dụ, Linguise bản dịch tự động hỗ trợ thiết lập thẻ hreflang, cấu trúc URL dựa trên thư mục con và tối ưu hóa SEO đa ngôn ngữ tổng thể.
Ưu tiên bản địa hóa, không chỉ dịch nghĩa đen
Nếu bạn muốn tiếp cận khán giả toàn cầu, dịch nghĩa đen từng từ sẽ không hiệu quả. Bạn cần bản địa hóa trang web - quy trình điều chỉnh nội dung để phù hợp với văn hóa, thói quen và phong cách ngôn ngữ của thị trường mục tiêu.
Ví dụ, sự hài hước, tham khảo địa phương hoặc đơn vị đo lường có thể cần được điều chỉnh. Nội dung mang tính địa phương sẽ nhận được nhiều sự tin tưởng hơn, gây được tiếng vang với người dùng và hiệu quả hơn cho SEO vì nó đáp ứng nhu cầu của thị trường mục tiêu.
Đảm bảo nội dung đa ngôn ngữ duy trì chất lượng
Tránh để nội dung ngôn ngữ nước ngoài của bạn trở nên khó hiểu, dịch nhanh chóng. Ngay cả khi sử dụng công cụ dịch tự động, hãy đảm bảo kết quả cuối cùng có chất lượng cao - đúng ngữ pháp, nhất quán về phong cách và thông tin đầy đủ.
Duy trì chất lượng nhất quán trên tất cả các ngôn ngữ là điều cần thiết để xây dựng niềm tin của người dùng và bảo toàn hiệu suất SEO. Lý tưởng nhất là người bản xứ hoặc biên tập viên chuyên nghiệp nên tham gia vào việc xem xét nội dung đa ngôn ngữ trước khi xuất bản.
Kết luận
Google MUM đã cách mạng hóa cách các công cụ tìm kiếm hoạt động bằng cách hiểu sâu sắc ý định tìm kiếm trên các ngôn ngữ và định dạng. Điều này có nghĩa là nội dung đa ngôn ngữ phù hợp, toàn diện và mang tính ngữ cảnh hiện có cơ hội xuất hiện trong kết quả tìm kiếm toàn cầu cao hơn - bất kể ngôn ngữ gốc của nó.
Dịch vụ dịch thuật hỗ trợ bản địa hóa là điều cần thiết để tận dụng tối đa sức mạnh của MUM. Linguise nổi bật như một giải pháp hàng đầu — với các tính năng như trình chỉnh sửa trực tiếp cho phép bạn điều chỉnh phong cách ngôn ngữ trực tiếp trên trang web của mình và hỗ trợ từ các dịch giả chuyên nghiệp để đảm bảo bản dịch tự nhiên và phù hợp với ngữ cảnh. Vì vậy, nếu bạn muốn nội dung của mình cạnh tranh trên toàn cầu và duy trì sự liên quan trong tìm kiếm đa ngôn ngữ, đừng ngần ngại bắt đầu sử dụng Linguise.
