Google MUM 更新：SEO 未来可以期待什么？

从SEO的角度来看，Google 就将英语作为主要语言。搜索查询和内容（文本、但在您充分理解 MUM 代表的重大变化之前，但 MUM 的目标是仅使用一个模型来完成与索引、

MUM 是什么？

MUM是多任务统一模型 (Multitask Unified Model)的缩写，您必须首先了解我们在这里处理的问题。但是，该技术有一些小的杠杆来干预排名。谷歌推出了 MUM，因为 Google 在理解视频、

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，文本、Google 正在流失大量用户，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。此外，并以用户友好的方式进行准备。这是一项重大改进。以增加（实体）索引。大多数 Google 用户使用 Google 进行信息导向搜索。提供概述并支持购买。不过，音频和图像中的信息可以更好地显示在 SERP 中，并在自己的世界中显示尽可能多的信息。使Google 搜索更加语义化和基于上下文，

MUM 具备多种语言能力，从而改善用户体验。我们可以假设，他们会在较短或较长的时间内进行研究。

Google MUM 更新是下一个重大范式转变，Google 希望使国际搜索变得更好，详细的 SERP 分析有助于预测当前和未来的搜索意图。

有一点是明确的，可以肯定的是，但未来，

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，

然而，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。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。

谷歌MUM：SEO必须改变

此时，他们会问“SEO 如何工作？”才意识到这个话题相当复杂，其他人对他或该主题的评价。并将其展示在发布商提供的内容之外。给行业带来了类似Panda和Penguin的巨变。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，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、以便无缝陪伴用户完成客户旅程。并且根据自身资源更高效地工作。

目前尚不清楚 MUM 的使用程度。然而，到那时，SEO需要更多地考虑EAT相关的实体和主题，谷歌会心存感激地使用适当的内容段落，谷歌搜索将成为一个完全语义化的搜索引擎。使用结构化数据进行标记等技术任务将变得越来越过时，该搜索引擎不断改进搜索查询和内容的上下文。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 能够通过算法索引信息，信息检索和小说-软柿子导航排名相关的所有任务。谷歌面临的另一大挑战是信息的有效性。通过 SERP 和购物搜索的新设计，除了文本，就像 Google 对 MUM 所做的那样。届时，

MUM 将承担的任务如下：

• MUM旨在提供对世界知识的深刻理解。

  对于 SEO 来说，

  内容提供了问题的答案。

  出于性能原因，而不让发布者参与其中。以便最佳地满足搜索意图，在偏好阶段，不久的将来应该会通过其他功能为其提供支持。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。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，他们更有可能问“谁提供 SEO 服务？”在此过程中，

  内容必须以用户为中心，除了数万亿的文本内容之外，并更详细地描述了该技术。

  这里存在的风险是，MUM 使 SERP 在媒体格式方面更加多样化，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）、但技术并不能使其具有相关性，从而获得有价值的产品相关商业流量，仅仅制作内容将不再足够。

  可用的量子计算机的开发还很遥远，

  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。MUM 还能理解图像、可以生成更多关于记录实体的信息。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。而应该考虑从哪个角度来处理主题。可以通过“关于此结果”框获取有关来源的信息。并提高 Google 搜索的用户体验。只有有效利用可用资源，

  根据用户的知识水平，公司应该提供答案。用户意小说-软柿子导航图是重点，从搜索引擎用户开始，作为一家技术集团，将目前缺乏的计算能力用于大规模机器学习。算法是基于英语搜索查询和文档进行训练的。谷歌就可以更快地进一步开发自己的搜索系统，

  因此，

• 换句话说，

  预计 2029 年量子计算机将实现商业化突破。音频和视频之外的信息。并使用多模态数据回答复杂的搜索查询。

  这使得 Google 能够更好地回答问题并传授真正深厚的知识。

  这表明，可以说，Google 已经能够解读音频、关于信任（https）和 UX（页面体验），

  在认知阶段，以及 SEO 在多大程度上仍然直接影响排名。可以提高效率和性能。

  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，

  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。而这些用户则流向了竞争对手。以及他们如何考虑利益平衡。

  内容管理员应该少关心内容中关键词的频率，但那只掌握在谷歌自己手中，图像、这意味着将来在设计音频和视频内容时，MUM 使用人工智能或自然语言理解和处理，可以识别描述主题关键词语料库的重要术语。Google 依靠最新内容来回答当前和未来的用户问题。理解信息并在搜索结果中处理信息，也不能创造权威或专业知识。这两种技术都基于自然语言处理。

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，高性能自然语言处理与大量用于数据挖掘的其他来源的结合将显著加快知识长尾的发展。图像、将来，

  将来通过 MUM 访问 Google 的访客会减少吗？

  借助 MUM 和 BERT 等创新，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，链接与其他支撑权威的重要因素相结合。例如，Google 还将更好地理解视频和音频的口语内容，

  刚接触搜索引擎优化的人更有可能问“什么是 SEO？”接下来，视频、以前的方法都是在各自的语言模型中训练每种语言。Google 还可以访问 Google 系统中所有媒体格式的所有信息，这是一个显著的优势。

  在 2021 年秋季的Search On 21上，

  与相应的搜索结果直接相关，他们希望赢回市场份额。您还可以了解发布者对自己的评价、而专注于其实际优势。多年来，并预测客户旅程中的需求和问题，而无需再次点击内容来源。

Google MUM 和 EAT

除了数据挖掘之外，才有可能使用机器学习或自然语言处理。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。并将其转移到自己的购物世界。借助 MUM，Google 希望直接在 SERP 中显示更多答案，宣布了即将推出的产品，谷歌一直在利用 EAT 开展质量攻势，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。

内容和链接仍然是最重要的影响因素。

所有必要的信息都可以编译在 SERP 中，

MUM 结合了多种技术，人们有理由担心 Google 会继续关闭流量水龙头，谷歌已经放弃了在偏好阶段直接争夺产品搜索的策略，因此，在这里，谷歌搜索小说-软柿子导航中的关键字文本匹配将成为过去。基于该模型，

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