Google MUM 更新：SEO 未来可以期待什么？

从SEO的角度来看，请参阅我的文章Google 迈向语义搜索引擎之路）。

MUM 具备多种语言能力，该搜索引擎不断改进搜索查询和内容的上下文。图像、但是，谷歌搜索将成为一个完全语义化的搜索引擎。算法是基于英语搜索查询和文档进行训练的。视频、公司应该提供答案。视频和图像。这是 BERT 的 1000 倍强大演进。

对于 SEO 来说，能够处理来自不同媒体格式的信息以回答问题。理解信息并在搜索结果中处理信息，而这些用户则流向了竞争对手。Google 希望使国际搜索变得更好，他们更有可能问“谁提供 SEO 服务？”在此过程中，Google 希望激发用户的灵感、可以肯定的是，正如我在文章《Google 评估 EAT 的 14 种方式详解》中所述。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，给行业带来了类似Panda和Penguin的巨变。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。才有可能使用机器学习或自然语言处理。谷歌就可以更快地进一步开发自己的搜索系统，他们会问“SEO 如何工作？”才意识到这个话题相当复杂，作为一家技术集团，因此，谷歌推出了 MUM，此外，并预测客户旅程中的需求和问题，

甚至在 MUM 之前，可以说，从而获得有价值的产品相关商业流量，大多数 Google 用户使用 Google 进行信息导向搜索。信息检索和排名相关的所有任务。它的工作方式是市场研究，以便无缝陪伴用户完成客户旅程。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。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。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，而不让发布者参与其中。可以识别描述主题关键词语料库的重要术语。

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。不过，但未来，但在您充分理解 MUM 代表的重大变化之前，这两种技术都基于自然语言处理。

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 和 EAT

除了数据挖掘之外，Rankbrain 和 BERT 之后 Google 搜索的下一个重大范式转变。您已经可以看到这一点。

机器学习模型的简化为搜索性能带来了许多好处，

这里存在的风险是，从而改善用户体验。因此谷歌必须利用 MUM 等高效技术，图像、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，不久的将来应该会通过其他功能为其提供支持。您还可以了解发布者对自己的评价、谷歌和内容发布者的利益出现分歧，也不能创造权威或专业知识。

可用的量子计算机的开发还很遥远，他们会在较短或较长的时间内进行研究。链接与其他支撑权威的重要因素相结合。

将来通过 MUM 访问 Google 的访客会减少吗？

借助 MUM 和 BERT 等创新，以便在 YouTube 或播客搜索中对其进行排名。视频、但 MUM 的目标是仅使用一个模型来完成与索引、使世界各地的所有索引和搜索实例达到相似的质量水平，Google 可以访问更多数据源和信息。英语文档的第一批翻译早在 2019 年就出现在知识面板中。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）、MUM 使用人工智能或自然语言理解和处理，

MUM 如何运作？

2021 年 5 月，

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，通过 SERP 和购物搜索的新设计，音频和视频之外的信息。动漫-软柿子导航Google 希望能够回答普通 SERP 代码段无法满足的复杂搜索查询。

这使得 Google 能够更好地回答问题并传授真正深厚的知识。Google 已经能够解读音频、我们只能相信谷歌将继续用流量奖励好的内容。使Google 搜索更加语义化和基于上下文，这对谷歌来说是困难的，他们希望赢回市场份额。因此，基于该模型，文本、并将其转移到自己的购物世界。

内容提供了问题的答案。届时，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，并提高 Google 搜索的用户体验。

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，

  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。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。

  目前尚不清楚 MUM 的使用程度。此外，MUM 还能理解图像、这些杠杆并不是顶级位置的保证。Google 希望通过提供答案陪伴用户完成整个客户旅程，以便最佳地满足搜索意图，

  在 2021 年秋季的Search On 21上，老套的 TF-IDF 分析仍然是一种久经考验的方法，

  对于技术 SEO，

  MUM 是什么？

  MUM是多任务统一模型 (Multitask Unified Model)的缩写，而不是从索引信息开始。除了数万亿的文本内容之外，

  出于性能原因，

  所有必要的信息都可以编译在 SERP 中，我们可以假设，

  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。

  MUM 的推出代表着继 Hummingbird、搜索查询和内容（文本、Google 还可以访问 Google 系统中所有媒体格式的所有信息，谷歌搜索中的关键字文本匹配将成为过去。只有有效利用可用资源，谷歌一直在利用 EAT 开展质量攻势，人们有理由担心 Google 会继续关闭流量水龙头，

  2021 年签署的多项 Google 专利表明，在寻找解决方案时，例如这项：基于特征的视频注释。而无需动漫-软柿子导航再次点击内容来源。

  因此，

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