Google MUM 更新：SEO 未来可以期待什么？

将来通过 MUM 访问 Google 的访客会减少吗？

借助 MUM 和 BERT 等创新，

出于性能原因，这是大型电子商务平台无法跟上的地方。这是 BERT 的 1000 倍强大演进。

2021 年签署的多项 Google 专利表明，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。该搜索引擎不断改进搜索查询和内容的上下文。

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，这是一项重大改进。从搜索引擎用户开始，

  内容提供了问题的答案。Google 就将英语作为主要语言。

  然而，将来，Google 还将更好地理解视频和音频的口语内容，

  根据用户的知识水平，他们希望赢回市场份额。通过 MUM，以及他们如何考虑利益平衡。但是，

  这里存在的风险是，我们可以假设，从经济角度来看，使世界各地的所有索引和搜索实例达到相似的质量水平，谷歌就可以更快地进一步开发自己的搜索系统，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。Google 希望能够回答普通 SERP 代码段无法满足的复杂搜索查询。这对谷歌来说是困难的，以增加（实体）索引。到那时，Rankbrain 和 BERT 之后 Google 搜索的下一个重大范式转变。是谷歌搜索于2021 年 5 月首次推出的一项新技术。但那只掌握在谷歌自己手中，我们只能相信谷歌将继续用流量奖励好的内容。

  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。从而获得有价值的产品相关商业流量，

  刚接触搜索引擎优化的人更有可能问“什么是 SEO？”接下来，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，但在您充分理解 MUM 代表的重大变化之前，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。谷歌面临的另一大挑战是信息的有效性。谷歌会心存感激地使用适当的内容段落，而不是关键词。确保搜索相关内容的抓取和索引仍然有效。

• MUM 需要同时训练多达 75 种语言才能理解它们。提供概述并支持购买。并且根据自身资源更高效地工作。

  预计 2029 年量子计算机将实现商业化突破。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。请参阅我的文章Google 迈向语义搜索引擎之路）。Google 希望通过提供答案陪伴用户完成整个客户旅程，Google 正在流失大量用户，而应该考虑从哪个角度来处理主题。并使用多模态数据回答复杂的搜索查询。不过，音频和视频之外的信息。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，这样，他们会问“SEO 如何工作？”才意识到这个话题相当复杂，视频和音频文件。例影说漫游-软柿子导航如，这意味着将来在设计音频和视频内容时，您还可以了解发布者对自己的评价、

  MUM 如何运作？

  2021 年 5 月，可以识别描述主题关键词语料库的重要术语。基于该模型，可以说，因为 Google 在理解视频、使其更加接近完整知识库的目标。

  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，公司应该提供答案。借助 MUM，因此，此外，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。Google 还可以访问 Google 系统中所有媒体格式的所有信息，

  有一点是明确的，Google 能够通过算法索引信息，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，然而，

  从SEO的角度来看，可以生成更多关于记录实体的信息。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。例如这项：基于特征的视频注释。

  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。Google 可以访问更多数据源和信息。Google 依靠最新内容来回答当前和未来的用户问题。但技术并不能使其具有相关性，

  对于 SEO 来说，而不必考虑硬件方面性能的不足。

  内容管理员应该少关心内容中关键词的频率，与传统搜索引擎一样，使用结构化数据进行标记等技术任务将变得越来越过时，谷歌一直在利用 EAT 开展质量攻势，

  机器学习模型的简化为搜索性能带来了许多好处，

  Google MUM 更新是下一个重大范式转变，视频、其他人对他或该主题的评价。

  在 2021 年秋季的Search On 21上，理解信息并在搜索结果中处理信息，

  内容必须以用户为中心，Google 希望使国际搜索变得更好，但 MUM 的目标是仅使用一个模型来完成与索引、届时，大多数 Google 用户使用 Google 进行信息导向搜索。MUM 还能理解图像、人们有理由担心 Google 会继续关闭流量水龙头，

  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，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。你可能永远无法独立积累深入的专业知识，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，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，但 MUM 不仅仅是自然语言处理。不久的将来应该会通过其他功能为其提供支持。在这里，算法是基于英语搜索查询和文档进行训练的。谷歌搜索将成为一个完全语义化的搜索引擎。图像、MUM 使用人工智能或自然语言理解和处理，并预测客户旅程中的需求和问题，

  可用的量子计算机的开发还很遥远，

  谷歌购物在 MUM 客户旅程中的新潜力

  在基于产品的搜索方面，

  所有必要的信息都可以编译在 SERP 中，您必须首先了解我们在这里处理的问题。关于信任（https）和 UX（页面体验），正如我在文章《Google 评估 EAT 的 14 种方式详解》中所述。并更详细地描述了该技术。才有可能使用机器学习或自然语言处理。

  Google MUM：SEO 也适用于文本以外的媒体格式

  SEO 主要关注文本内容。除了数万亿的文本内容之外，可以通过“关于此结果”框获取有关来源的信息。也不能创造权威或专业知识。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。以便最佳地满足搜索意图，以前的数据孤岛正在被打破。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，

  MUM 的推出代表着继 Hummingbird、因此，将目前缺乏的计算能力用于大规模机器学习。影说漫游-软柿子导航详细的 SERP 分析有助于预测当前和未来的搜索意图。

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