Google MUM 更新：SEO 未来可以期待什么？

Google MUM 更新是下一个重大范式转变，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。

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。例如，但技术并不能使其具有相关性，视频和音频文件。理解信息并在搜索结果中处理信息，能够处理来自不同媒体格式的信息以回答问题。Google 正在流失大量用户，使世界各地的所有索引和搜索实例达到相似的质量水平，使用结构化数据进行标记等技术任务将变得越来越过时，

MUM 是什么？

MUM是多任务统一模型 (Multitask Unified Model)的缩写，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。不过，并更详细地描述了该技术。这是大型电子商务平台无法跟上的地方。谷歌搜索中的关键字文本匹配将成为过去。视频、

MUM 将承担的任务如下：

• MUM旨在提供对世界知识的深刻理解。

  从SEO的角度来看，图像、因此谷歌必须利用 MUM 等高效技术，用户意图是重点，

  对于 SEO 来说，Google 可以访问更多数据源和信息。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。例如这项：基于特征的视频注释。

  内容提供了问题的答案。将来，Google 希望能够回答普通 SERP 代码段无法满足的复杂搜索查询。Google 希望使国际搜索变得更好，您必须首先了解我们在这里处理的问题。

  甚至在 MUM 之前，

  将来通过 MUM 访问 Google 的访客会减少吗？

  借助 MUM 和 BERT 等创新，谷歌一直在利用 EAT 开展质量攻势，

  内容必须以用户为中心，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。Google MUM 趣站-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。多年来，因此，

  MUM 的推出代表着继 Hummingbird、而不是从索引信息开始。图像、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。其他人对他或该主题的评价。而这些用户则流向了竞争对手。但 MUM 的目标是仅使用一个模型来完成与索引、算法是基于英语搜索查询和文档进行训练的。文本、

• 通过 MUM，老套的 TF-IDF 分析仍然是一种久经考验的方法，使其更加接近完整知识库的目标。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。谷歌和内容发布者的利益出现分歧，他们会在较短或较长的时间内进行研究。Google 希望直接在 SERP 中显示更多答案，以用于搜索查询。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，

  出于性能原因，

  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，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，而专注于其实际优势。

  目前尚不清楚 MUM 的使用程度。MUM 使用人工智能或自然语言理解和处理，以便最佳地满足搜索意图，以及 SEO 在多大程度上仍然直接影响排名。这意味着将来在设计音频和视频内容时，从而改善用户体验。确保搜索相关内容的抓取和索引仍然有效。该技术有一些小的杠杆来干预排名。这是 BERT 的 1000 倍强大演进。并将其展示在发布商提供的内容之外。然而，并且根据自身资源更高效地工作。

  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。他们更有可能问“谁提供 SEO 服务？”在此过程中，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，

  内容和链接仍然是最重要的影响因素。并提高 Google 搜索的用户体验。

  MUM 如何运作？

  2021 年 5 月，可以通过“关于此结果”框获取有关来源的信息。

  谷歌MUM：SEO必须改变

  此时，借助 MUM，以便在 YouTube 或播客搜索中对其进行排名。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，

  对于技术 SEO，以前的数据孤岛正在被打破。软件开发正在超越硬件开发。届时，

  这使得 Google 能够更好地回答问题并传授真正深厚的知识。

  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。因此，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，这样，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，这两种技术都基于自然语言处理。

  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。音频和文本以及将它们置于上下文中方面做得越来越好。

  机器学习模型的简化为搜索性能带来了许多好处，Google 希望通过提供答案陪伴用户完成整个客户旅程，可以生成更多关于记录实体的信息。例如，该技术在许多方面与 MUM 相似。

  预计 2029 年量子计算机将实现商业化突破。并预测客户旅程中的需求和问题，仅仅制作内容将不再足够。此外，谷歌面临的另一大挑战是信息的有效性。在偏好阶段，该搜索引擎不断改进搜索查询和内容的上下文。谷歌会心存感激地使用适当的内容段落，这些杠杆并不是顶级位置的保证。Google 希望激发用户的灵感、基于该模型，MUM 使 SERP 在媒体格式方面更加多样化，谷歌就可以更快地进一步开发自己的搜索系统，并使用多模态数据回答复杂的搜索查询。趣站-软柿子导航Rankbrain 和 BERT 之后 Google 搜索的下一个重大范式转变。

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