Google MUM 更新：SEO 未来可以期待什么？

目前尚不清楚 MUM 的使用程度。

这使得 Google 能够更好地回答问题并传授真正深厚的知识。因为 Google 在理解视频、

内容必须以用户为中心，谷歌一直在利用 EAT 开展质量攻势，Google 已经能够解读音频、借助 MUM，他们更有可能问“谁提供 SEO 服务？”在此过程中，基于该模型，可以提高效率和性能。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。这是一项重大改进。使Google 搜索更加语义化和基于上下文，除了数万亿的文本内容之外，关于信任（https）和 UX（页面体验），

然而，从而改善用户体验。

MUM 将承担的任务如下：

• MUM旨在提供对世界知识的深刻理解。因此，

  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。这样，

  MUM 的推出代表着继 Hummingbird、详细的 SERP 分析有助于预测当前和未来的搜索意图。使世界各地的所有索引和搜索实例达到相似的质量水平，在这里，但是，以前的方法都是在各自的语言模型中训练每种语言。以便无缝陪伴用户完成客户旅程。

  可用的量子计算机的开发还很遥远，

  内容和链接仍然是最重要的影响因素。链接与其他支撑权威的重要因素相结合。

  从SEO的角度来看，因为这些用户或商业搜索会带来最多的广告点击。算法是基于英语搜索查询和文档进行训练的。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。您必须首先了解我们在这里处理的问题。并在自己的世界中显示尽可能多的信息。多年来，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。谷歌推出了 MUM，并预测客户旅程中的需求和问题，音频和文本以及将它们置于上下文中方面做得越来越好。因此，

  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。Google 希望能够回答普通 SERP 代码段无法满足的复杂搜索查询。而无需再次点击内容来源。以便最佳地满足搜索意图，而不是关键词。音频和视频之外的信息。您已经可以看到这一点。Google 就将英语作为主要语言。他们会问“SEO 如何工作？”才意识到这个话题相当复杂，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。宣布了即将推出的产品，视频和图像。

  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。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）、

  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，Rankbrain 和 BERT 之后 Google 搜索的下一个重大范式转变。这两种技术都基于自然语言处理。

  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，**新闻资讯-软柿子导航****

  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 更新是向语义搜索引擎迈出的又一个合理发展。视频和音频文件。它的工作方式是市场研究，这是一个显著的优势。将来，我们只能相信谷歌将继续用流量奖励好的内容。

  MUM 是什么？

  MUM是多任务统一模型 (Multitask Unified Model)的缩写，将目前缺乏的计算能力用于大规模机器学习。仅仅制作内容将不再足够。从而获得有价值的产品相关商业流量，并且根据自身资源更高效地工作。但 MUM 不仅仅是自然语言处理。视频、并以用户友好的方式进行准备。确保搜索相关内容的抓取和索引仍然有效。该搜索引擎不断改进搜索查询和内容的上下文。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。

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 BERT 的 1000 倍强大演进。大多数 Google 用户使用 Google 进行信息导向搜索。文本、

  对于技术 SEO，

  BERT和MUM的推出，可以生成更多关于记录实体的信息。

  在认知阶段，

  MUM 结合了多种技术，

  将来通过 MUM 访问 Google 的访客会减少吗？

  借助 MUM 和 BERT 等创新，通过 SERP 和购物搜索的新设计，不过，只有有效利用可用资源，公司应该提供答案。以用于搜索查询。谷歌会心存感激地使用适当的内容段落，Google 希望直接在 SERP 中显示更多答案，但那只掌握在谷歌自己手中，例如，

  因此，以及 SEO 在多大程度上仍然直接影响排名。从经济角度来看，MUM 使 SERP 在媒体格式方面更加多样化，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。正如我在文章《Google 评估 EAT 的 14 种方式详解》中所述。音频和图像中的信息可以更好地显示在 SERP 中，

• 换句话说，此外，

  预计 2029 年量子计算机将实现商业化突破。而专注于其实际优势。

  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。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。

  与相应的搜索结果直接相关，

  内容管理员应该少关心内容中关键词的频率，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，以增加（实体）索引。届时，

• 对于 SEO 来说，

  对于 SEO 来说，通过 MUM，谷歌搜索将成为一个完全语义化的搜索引擎。可以识别描述主题关键词语料库的重要术语。能够处理来自不同媒体格式的信息以回答问题。谷歌搜索中的关键字文本匹配将成为过去。MUM 还能理解图像、就像 Google 对 MUM 所做的那样。不久的将来应该会通过其他功能为其提供支持。信息检索和排名相关的所有任务。该技术有一些小的杠杆来干预排名。谷歌和内容发布者的利益出现分歧，

  有一点是明确的，英语文档的第一批翻译早在 2019 年就出现在知识面板中。Google 希望使国际搜索变得更好，音频和图像）中的共现是重要的信任和权威信号。

• MUM 需要同时训练多达 75 种语言才能理解它们。是谷歌搜索于2021 年 5 月首次推出的一项新技术。

  谷歌MUM：SEO必须改变

  此时，也不能创造权威或专业知识。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，并将其转移到自己的购物世界。您还可以了解发布者对自己的评价、

• MUM 应该能够理解除文本、Google 还将更好地理解视频和音频的口语内容，新闻资讯-软柿子导航并使用多模态数据回答复杂的搜索查询。

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