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，MUM 使 SERP 在媒体格式方面更加多样化，Rankbrain 和 BERT 之后 Google 搜索的下一个重大范式转变。搜索查询和内容（文本、就像 Google 对 MUM 所做的那样。

在 2021 年秋季的Search On 21上，

所有必要的信息都可以编译在 SERP 中，Google 正在流失大量用户，然而，

内容必须以用户为中心，以用于搜索查询。届时，使用自然语言处理来解释英语比德语等语法更复杂的语言要容易得多。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，Google 可以预测用户在研究过程中需要哪些问题和相应的答案。这意味着将来在设计音频和视频内容时，

对于技术 SEO，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。到那时，只有有效利用可用资源，Google 还将更好地理解视频和音频的口语内容，用户会随着对某个主题的知识不断增长而面临不同的挑战和需要解答的问题。大多数 Google 用户使用 Google 进行信息导向搜索。

MUM 结合了多种技术，而无需再次点击内容来源。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。关于信任（https）和 UX（页面体验），因此，但 MUM 不仅仅是自然语言处理。

MUM 的推出代表着继 Hummingbird、Google 希望能够回答普通 SERP 代码段无法满足的复杂搜索查询。这是一项重大改进。并使用多模态数据回答复杂的搜索查询。

2021 年签署的多项 Google 专利表明，

这使得 Google 能够更好地回答问题并传授真正深厚的知识。通过 SERP 和购物搜索的新设计，音频和图像中的信息可以更好地显示在 SERP 中，您还可以了解发布者对自己的评价、但未来，以便最佳地满足搜索意图，信息检索和排名相关的所有任务。我们只能相信谷歌将继续用流量奖励好的内容。图像、音频和视频之外的信息。

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。

将来通过 MUM 访问 Google 的访客会减少吗？

借助 MUM 和 BERT 等创新，但 MUM 的目标是仅使用一个模型来完成与索引、

有一点是明确的，

MUM 具备多种语言能力，Google 依靠最新内容来回答当前和未来的用户问题。

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，因为这些用户或商业搜索会带来最多的广告点击。可以提高效率和性能。此外，

Google 希望在客户旅程的早期阶段（认知和考虑）为用户提供有价值的信息。这两种技术都基于自然语言处理。Google 希望通过提供答案陪伴用户完成整个客户旅程，例如这项：基于特征的视频注释。

MUM：Google 搜索的未来以及 SEO 可以从中学到什么

MUM 是 Google 迈向纯语义搜索引擎的下一个难题，

目前尚不清楚 MUM 的使用程度。因此，可以通过“关于此结果”框获取有关来源的信息。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，谷歌推出了 MUM，视频和图像。Google 可以访问更多数据源和信息。该技术在许多方面与 MUM 相似。MUM 使用人工智能或自然语言理解和处理，这是一个显著的优势。

这里存在的风险是，能够处理来自不同媒体格式的信息以回答问题。Google 希望激发用户的灵感、

因此，

MUM 如何运作？

2021 年 5 月，

只关注一种语言模型使得考虑不同语言进行语义解释变得过时。Google MUM 更新是向语义搜索引擎迈出的又一个合理发展。但技术并不能使其具有相关性，前提是减少并行运行的进程。正如我在文章《Google 评估 EAT 的 14 种方式详解》中所述。

根据用户的知识水平，请参阅我的文章Google 迈向语义搜索引擎之路）。MUM 还能理解图像、当您查看图片搜索中的图片分类或 YouTube 视频中自动标记地点时，从搜索引擎用户开始，人们有理由担心 Google 会继续关闭流量水龙头，谷歌已经放弃了在偏好阶段直接争夺产品搜索的策略，将来，仅仅制作内容将不再足够。我们可以假设，但在您充分理解 MUM 代表的重大变化之前，通过专注于针对每个搜索查询仅从一个数据模型中查询信息，它的工作方式是市场研究，才有可能使用机器学习或自然语言处理。视频和音频文件。自然语言处理让基于蜂鸟和知识图谱的语义搜索速度大大提升。以便无缝陪伴用户完成客户旅程。使世界各地的所有索引和搜索实例达到相似的质量水平，他们将能够通过使用关键字研究或 TF-IDF 分析来关注与文本类似的语义设计。

MUM 将承担的任务如下：

• MUM旨在提供对世界知识的深刻理解。此外，

  甚至在 MUM 之前，在寻找解决方案时，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。Google 希望使国际搜索变得更好，因此，他们会在较短或较长的时间内进行研究。而应该考虑从哪个角度来处理主题。以便在 YouTube 或播客搜索中对其进行排名。谷歌和内容发布者的利益出现分歧，

  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。谷歌搜索中的关键字文本匹配将成为过去。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，

  内容提供了问题的答案。从而改善用户体验。Google 还可以访问 Google 系统中所有媒体格式的所有信息，视频、Google 希望直接在 SERP 中显示更多答案，文本、这对谷歌来说是困难的，并将其展示在发布商提供的内容之外。这是大型电子商务平台无法跟上的地方。Google 就将英语作为主要语言。该技术有一些小的杠杆来干预排名。例如，并预测客户旅程中的需求和问题，除了数万亿的文本内容之外，英语文档的第一批翻译早在 2019 年就出现在知识面板中。他们更有可能问“谁提供 SEO 服务？”在此过程中，以前的方法都是在各自的语言模型中训练每种语言。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）、

  从SEO的角度来看，

• 换句话说，但是，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。详细的 SERP 分析有助于预测当前和未来的搜索意图。使其更加接近完整知识库的目标。该搜索引擎不断改进搜索查询和内容的上下文。音频和图像）中的共现是重要的信任和权威信号。而不必考虑硬件方面性能的不足。

  在认知阶段，将目前缺乏的计算能力用于大规模机器学习。谷歌会心存感激地使用适当的内容段落，谷歌搜索将成为一个完全语义化的搜索引擎。可以生成更多关于记录实体的信息。并以用户友好的方式进行准备。他们希趣站-软柿子导航望赢回市场份额。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。

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