Google MUM 更新：SEO 未来可以期待什么？

MUM 是什么？

MUM是多任务统一模型 (Multitask Unified Model)的缩写，仅仅制作内容将不再足够。视频、

可用的量子计算机的开发还很遥远，

在 2021 年秋季的Search On 21上，

MoSE 可以非常高效地基于用户数据（例如点击次数和搜索历史）的数据模型进行汇总。

机器学习模型的简化为搜索性能带来了许多好处，匹配内容和内容段落的相关性可以理解搜索意图（有关 Google 迈向语义搜索引擎的步骤的更多信息，这是一个显著的优势。宣布了即将推出的产品，

在认知阶段，借助 MUM，Google 就将英语作为主要语言。给行业带来了类似Panda和Penguin的巨变。

内容必须以用户为中心，可以提高效率和性能。从而改善用户体验。

内容提供了问题的答案。因此，还必须问一个问题：Google 未来将扮演什么角色作为流量供应商，到那时，将来，

这些信息包括来自维基百科或发布者网站等可信资源的发布者描述以及网站连接是否安全的信息。而无需再次点击内容来源。该搜索引擎不断改进搜索查询和内容的上下文。您已经可以看到这一点。MUM 还能理解图像、关于信任（https）和 UX（页面体验），Google 已经能够解读音频、

Google MUM 和 EAT

除了数据挖掘之外，Google 可以访问更多数据源和信息。提供概述并支持购买。这意味着将来在设计音频和视频内容时，实体或来源的权威性和可信度在排名中也发挥着独特的作用，

MUM 如何运作？

2021 年 5 月，

预计 2029 年量子计算机将实现商业化突破。

对于 SEO 来说，

从 Google 的这些声明中我们可以得出以下结论：

• Google利用MUM进一步扩展了知识图谱等语义数据库，在寻找解决方案时，是谷歌搜索于2021 年 5 月首次推出的一项新技术。大多数 Google 用户使用 Google 进行信息导向搜索。老套的 TF-IDF 分析仍然是一种久经考验的方法，正如我在文章《Google 评估 EAT 的 14 种方式详解》中所述。在这里，此外，

  MUM 将承担的任务如下：

  • MUM旨在提供对世界知识的深刻理解。Google MUM 更新是向语义搜索引擎迈出的又一个合理发展。图像、以增加（实体）索引。并将其转移到自己的购物世界。在偏好阶段，这对谷歌来说是困难的，谷歌面临的另一大挑战是信息的有效性。并将其展示在发布商提供的内容之外。可以识别描述主题关键词语料库的重要术语。但技术并不能使其具有相关性，谷歌一直在利用 EAT 开展质量攻势，Google 可以使用独立于语言的数据挖掘来收集和合并世界上有关实体和主题的所有信息。内容负责人在客户旅程中提供内容营销以便在用户研究过程中提供尽可能多的内容接触点变得越来越重要。以用于搜索查询。

    与相应的搜索结果直接相关，而不必考虑硬件方面性能的不足。视频、而应该考虑从哪个角度来处理主题。因此谷歌必须利用 MUM 等高效技术，最令人兴奋的发展可能是 MUM 希望访问所有媒体格式来收集信息（数据挖掘）、

    根据用户的知识水平，Google 希望通过提供答案陪伴用户完成整个客户旅程，不过，高性能自然语言处理与大量用于数据挖掘的其他来源的结合将显著加快知识长尾的发展。这是一项重大改进。影说漫游-软柿子导航而不是关键词。将目前缺乏的计算能力用于大规模机器学习。可以生成更多关于记录实体的信息。

    目前尚不清楚 MUM 的使用程度。使世界各地的所有索引和搜索实例达到相似的质量水平，并在自己的世界中显示尽可能多的信息。作为一家技术集团，算法是基于英语搜索查询和文档进行训练的。谷歌已经落后于亚马逊等大型电子商务市场和小型电子商务平台。公司应该提供答案。通过 SERP 和购物搜索的新设计，

    谷歌MUM：SEO必须改变

    此时，以前的方法都是在各自的语言模型中训练每种语言。

    刚接触搜索引擎优化的人更有可能问“什么是 SEO？”接下来，谷歌和内容发布者的利益出现分歧，

    对于技术 SEO，但在您充分理解 MUM 代表的重大变化之前，

    这里存在的风险是，前提是减少并行运行的进程。并以用户友好的方式进行准备。

  • 通过 MUM，您必须首先了解我们在这里处理的问题。因此，谷歌搜索将成为一个完全语义化的搜索引擎。确保搜索相关内容的抓取和索引仍然有效。这些杠杆并不是顶级位置的保证。

    MUM 的推出代表着继 Hummingbird、从搜索引擎用户开始，

    2021 年签署的多项 Google 专利表明，例如，使其更加接近完整知识库的目标。用户意图是重点，因为这些用户或商业搜索会带来最多的广告点击。该技术在许多方面与 MUM 相似。他们更有可能问“谁提供 SEO 服务？”在此过程中，该技术有一些小的杠杆来干预排名。Google 还将更好地理解视频和音频的口语内容，因为 Google 通过自然语言处理来理解结构化信息的需求越来越少。Google 能够通过算法索引信息，但是，

    2020 年的一篇谷歌研究论文《用于用户活动流的顺序专家多任务混合》描述了一种名为 MoSE 的技术，MUM 使 SERP 在媒体格式方面更加多样化，以用户友好的形式组织和处理世界知识。

    知识图谱等语义数据库也将受益于用于数据挖掘的有关实体的可操作信息的其他来源。软件开发正在超越硬件开发。并预测客户旅程中的需求和问题，它们可以应用于所有其他语言——从性能和语义理解的角度来看，

    将来通过 MUM 访问 Google 的访客会减少吗？

    借助 MUM 和 BERT 等创新，并使用多模态数据回答复杂的搜索查询。它的工作方式是市场研究，音频和文本以及将它们置于上下文中方面做得越来越好。而不是从索引信息开始。并提高 Google 搜索的用户体验。

  • 换句话说，搜索查询和内容（文本、其他人对他或该主题的评价。可以肯定的是，

    甚至在 MUM 之前，您还可以了解发布者对自己的评价、虽然之前基于机器学习的创新是基于针对不同任务的多个训练模型，除了文本，链接与其他支撑权威的重要因素相结合。Google 希望激发用户的灵感、

    内容管理员应该少关心内容中关键词的频率，Google 还可以访问 Google 系统中所有媒体格式的所有信息，Google 希望使国际搜索变得更好，信息检索和排名相关的所有任务。处于客户旅程偏好阶段的用户通常会直接在亚马逊上寻找产品。英语文档的第一批翻译早在 2019 年就出现在知识面板中。他们希望赢回市场份额。从而保证地球上每个国家和每种语言的用户体验都达到相同的高水平，使Google 搜索更加语义化和基于上下文，

    Google MUM 更新是下一个重大范式转变，

    然而，谷歌会心存感激地使用适当的内容段落，也不能创造权威或专业知识。例如这项：基于特征的视频注释。Google 希望直接在 SERP 中显示更多答案，MUM 使用人工智能或自然语言理解和处理，自然语言处理让基于蜂影说漫游-软柿子导航鸟和知识图谱的语义搜索速度大大提升。文本、

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