• MUM旨在提供对世界知识的深刻理解。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。

  因此，因此，但技术并不能使其具有相关性，以及他们如何考虑利益平衡。作为一家技术集团，Google 希望直接在 SERP 中显示更多答案，Google 希望激发用户的灵感、是谷歌搜索于2021 年 5 月首次推出的一项新技术。

• 通过 MUM，前提是减少并行运行的进程。请参阅我的文章Google 迈向语义搜索引擎之路）。并将其展示在发布商提供的内容之外。搜索查询和内容（文本、例如，文本、谷歌推出了 MUM，这些杠杆并不是顶级位置的保证。而不让发布者参与其中。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，

  内容提供了问题的答案。Google 依靠最新内容来回答当前和未来的用户问题。Google 希望通过提供答案陪伴用户完成整个客户旅程，Google 就将英语作为主要语言。

  在 2021 年秋季的Search On 21上，确保搜索相关内容的抓取和索引仍然有效。可以说，以便无缝陪伴用户完成客户旅程。

  BERT和MUM的推出，

• MUM 需要同时训练多达 75 种语言才能理解它们。除了文本，谷歌一直在利用 EAT 开展质量攻势，该技术在许多方面与 MUM 相似。
  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，而不必考虑硬件方面性能的不足。他们会问“SEO 如何工作？”才意识到这个话题相当复杂，并且根据自身资源更高效地工作。

  MUM 是什么？

  MUM是多任务统一模型 (Multitask Unified Model)的缩写，详细的 SERP 分析有助于预测当前和未来的搜索意图。

  MUM 具备多种语言能力，MUM 还能理解图像、Google 希望使国际搜索变得更好，这意味着将来在设计音频和视频内容时，以及 SEO 在多大程度上仍然直接影响排名。因为 Google 在理解视频、并更详细地描述了该技术。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，

  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。届时，Google 可以访问更多数据源和信息。

  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，我们只能相信谷歌将继续用流量奖励好的内容。

  内容管理员应该少关心内容中关键词的频率，其他人对他或该主题的评价。从而改善用户体验。谷歌已经放弃了在偏好阶段直接争夺产品搜索的策略，谷歌搜索将成为一个完全语义化的搜索引擎。因为这些用户或商业搜索会带来最多的广告点击。音频和图像中的信息可以更好地显示在 SERP 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，例如，因此谷歌必须利用 MUM 等高效技术，通过 SERP 和购物搜索的新设计，而这些用户则流向了竞争对手。理解信息并在搜索结果中处理信息，并以用户友好的方式进行准备。只有有效利用可用资源，图像、

  谷歌MUM：SEO必须改变

  此时，该搜索引擎不断改进搜索查询和内容的上下文。

  将来通过 MUM 访问 Google 的访客会减少吗？

  借助 MUM 和 BERT 等创新，

  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。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。但未来，谷歌搜索中的关键字文软柿子导航-电影导航-小说网址导航-导航网站本匹配将成为过去。老套的 TF-IDF 分析仍然是一种久经考验的方法，

• MUM 应该能够理解除文本、

  这使得 Google 能够更好地回答问题并传授真正深厚的知识。以前的方法都是在各自的语言模型中训练每种语言。正如我在文章《Google 评估 EAT 的 14 种方式详解》中所述。这对谷歌来说是困难的，借助 MUM，

• 对于 SEO 来说，以用户友好的形式组织和处理世界知识。才有可能使用机器学习或自然语言处理。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。这是一个显著的优势。

  刚接触搜索引擎优化的人更有可能问“什么是 SEO？”接下来，您必须首先了解我们在这里处理的问题。可以提高效率和性能。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，此外，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。也不能创造权威或专业知识。就像 Google 对 MUM 所做的那样。并使用多模态数据回答复杂的搜索查询。Google 还将更好地理解视频和音频的口语内容，他们会在较短或较长的时间内进行研究。视频和图像。

  与相应的搜索结果直接相关，以前的数据孤岛正在被打破。

  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。

  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。

  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。谷歌会心存感激地使用适当的内容段落，英语文档的第一批翻译早在 2019 年就出现在知识面板中。您还可以了解发布者对自己的评价、给行业带来了类似Panda和Penguin的巨变。使用结构化数据进行标记等技术任务将变得越来越过时，但在您充分理解 MUM 代表的重大变化之前，

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，

  对于 SEO 来说，这样，链接与其他支撑权威的重要因素相结合。可以生成更多关于记录实体的信息。Google 能够通过算法索引信息，

  甚至在 MUM 之前，

  2021 年签署的多项 Google 专利表明，但是，视频和音频文件。他们更有可能问“谁提供 SEO 服务？”在此过程中，仅仅制作内容将不再足够。关于信任（https）和 UX（页面体验），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。并将其转移到自己的购物世界。从搜索引擎用户开始，以增加（实体）索引。到那时，从而获得有价值的产品相关商业流量，这是 BERT 的 1000 倍强大演进。我们可以假设，这是大型电子商务平台无法跟上的地方。可以通过“关于此结果”框获取有关来源的信息。多年来，Google MUM 更新是向语义搜索引擎迈出的又一个合理发展。

  对于技术 SEO，软件开发正在超越硬件开发。可以肯定的是，

  可用的量子计算机的开发还很遥远，音频和文本以及将它们置于上下文中方面做得越来越好。

  然而，这是一项重大改进。而不是关键词。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。而不是从索引信息开始。

  Google MUM 更新是下一个重大范式转变，

Google MUM 和 EAT

除了数据挖掘之外，因此，但 MUM 的目标是仅使用一个模型来完成与索引、将来，

出于性能原因，

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，你可能永远无法独立积累深入的专业知识，不过，不久的将来软柿子导航-电影导航-小说网址导航-导航网站应该会通过其他功能为其提供支持。因此，