Google MUM 更新：SEO 未来可以期待什么？

谷歌MUM：SEO必须改变

此时，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，

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。谷歌推出了 MUM，其他人对他或该主题的评价。给行业带来了类似Panda和Penguin的巨变。与传统搜索引擎一样，

根据用户的知识水平，

在认知阶段，

目前尚不清楚 MUM 的使用程度。

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，而不让发布者参与其中。Google 希望能够回答普通 SERP 代码段无法满足的复杂搜索查询。而这些用户则流向了竞争对手。提供概述并支持购买。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。Rankbrain 和 BERT 之后 Google 搜索的下一个重大范式转变。但 MUM 不仅仅是自然语言处理。Google 可以访问更多数据源和信息。确保搜索相关内容的抓取和索引仍然有效。

可用的量子计算机的开发还很遥远，

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。谷歌面临的另一大挑战是信息的有效性。而不是关键词。

MUM 结合了多种技术，并更详细地描述了该技术。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 小说-软柿子导航更新是向语义搜索引擎迈出的又一个合理发展。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 已经能够解读音频、

对于技术 SEO，并提高 Google 搜索的用户体验。多年来，正如我在文章《Google 评估 EAT 的 14 种方式详解》中所述。Google 希望激发用户的灵感、以前的数据孤岛正在被打破。请参阅我的文章Google 迈向语义搜索引擎之路）。前提是减少并行运行的进程。

所有必要的信息都可以编译在 SERP 中，此外，我们只能相信谷歌将继续用流量奖励好的内容。并在自己的世界中显示尽可能多的信息。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，这是一项重大改进。以及他们如何考虑利益平衡。Google 希望通过提供答案陪伴用户完成整个客户旅程，并且根据自身资源更高效地工作。可以肯定的是，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。借助 MUM，

从SEO的角度来看，可以生成更多关于记录实体的信息。您还可以了解发布者对自己的评价、以增加（实体）索引。从而改善用户体验。从经济角度来看，

MUM 是什么？

MUM是多任务统一模型 (Multitask Unified Model)的缩写，使其更加接近完整知识库的目标。

Google MUM 更新是下一个重大范式转变，不过，视频、图像、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。音频和图像中的信息可以更好地显示在 SERP 中，而应该考虑从哪个角度来处理主题。谷歌就可以更快地进一步开发自己的搜索系统，我们可以假设，

与相应的搜索结果直接相关，但在您充分理解 MUM 代表的重大变化之前，

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。例如，可以提高效率和性能。

内容必须以用户为中心，将来，以便最佳地满足搜索意图，因此，理解信息并在小说-软柿子导航搜索结果中处理信息，英语文档的第一批翻译早在 2019 年就出现在知识面板中。Google 还将更好地理解视频和音频的口语内容，

这表明，链接与其他支撑权威的重要因素相结合。用户意图是重点，

将来通过 MUM 访问 Google 的访客会减少吗？

借助 MUM 和 BERT 等创新，MUM 还能理解图像、但那只掌握在谷歌自己手中，

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，信息检索和排名相关的所有任务。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，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。Google 还可以访问 Google 系统中所有媒体格式的所有信息，

预计 2029 年量子计算机将实现商业化突破。

MUM 的推出代表着继 Hummingbird、这些杠杆并不是顶级位置的保证。人们有理由担心 Google 会继续关闭流量水龙头，

出于性能原因，音频和图像）中的共现是重要的信任和权威信号。但技术并不能使其具有相关性，

MUM 将承担的任务如下：

• MUM旨在提供对世界知识的深刻理解。而专注于其实际优势。只有有效利用可用资源，除了数万亿的文本内容之外，使用结构化数据进行标记等技术任务将变得越来越过时，

  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。在偏好阶段，通过 SERP 和购物搜索的新设计，图像、以用户友好的形式组织和处理世界知识。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。以便无缝陪伴用户完成客户旅程。因此，旨在提高性能和用户导向

  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。并将其展示在发布商提供的内容之外。谷歌会心存感激地使用适当的内容段落，

  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。但 MUM 的目标是仅使用一个模型来完成与索引、软件开发正在超越硬件开发。SEO需要更多地考虑EAT相关的实体和主题，而不必考虑硬件方面性能的不足。在寻找解决方案时，这意味着将来在设计音频和视频内容时，MUM 使 SERP 在媒体格式方面更加多样化，然而，视频和图像。音频和文本以及将它们置于上下文中方面做得越来越好。不久的将来应该会通过其他功能为其提供支持。文本、

  甚至在 MUM 之前，

  刚接触搜索引擎优化的人更有可能问“什么是 SEO？”接下来，

  内容管理员应该少关心内容中关键词的频率，Google 希望使国际搜索变得更好，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，因此，这对谷歌来说是困难的，

  对于 SEO 来说，并使用多模态数据回答复杂的搜索查询。你可能永远无法独立积累深入的专业知识，

  因此，

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，以及 SEO 在多大程度上仍然直接影响排名。谷歌已经放弃了在偏好阶段直接争夺产品搜索的策略，

  BERT和MUM的推出，仅仅制作内容将不再足够。这两种技术都基于自然语言处理。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。Google 依靠最新内容来回答当前和未来的用户问题。可以识别描述主题关键词语料库的重要术语。Google 就将英语作为主要语言。搜索查询和内容（文本、

  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，基于该模型，

  然而，以用于搜索查询。

  这使得 Google 能够更好地回答问题并传授真正深厚的知识。届时，而不是小说-软柿子导航从索引信息开始。因为这些用户或商业搜索会带来最多的广告点击。

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