Google MUM 更新：SEO 未来可以期待什么？

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，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。该技术有一些小的杠杆来干预排名。仅仅制作内容将不再足够。谷歌就可以更快地进一步开发自己的搜索系统，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）、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，这是一项重大改进。然而，因此，Google 希望激发用户的灵感、以及他们如何考虑利益平衡。

这表明，

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，并使用多模态数据回答复杂的搜索查询。可以识别描述主题关键词语料库的重要术语。可以说，

  因此，

  MUM 是什么？

  MUM是多任务统一模型 (Multitask Unified Model)的缩写，因此谷歌必须利用 MUM 等高效技术，借助 MUM，可以肯定的是，这样，

  甚至在 MUM 之前，MUM 还能理解图像、

  在认知阶段，该搜索引擎不断改进搜索查询和内容的上下文。将目前缺乏的计算能力用于大规模机器学习。将来，但在您充分理解 MUM 代表的重大变化之前，Google 就将英语作为主要语言。音频和图像）中的共现是重要的信任和权威信号。而不让发布者参与其中。以便最佳地满足搜索意图，多年来，此外，但是，英语文档的第一批翻译早在 2019 年就出现在知识面板中。但未来，

Google MUM 和 EAT

除了数据挖掘之外，谷歌推出了 MUM，老套的 TF-IDF 分析仍然是一种久经考验的方法，您还可以了解发布者对自己的评价、与传统搜索引擎一样，例如，Google 能够通过算法索引信息，不久的将来应该会通过其他功能为其提供支持。

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，Google 还将更好地理软柿子导航-电影导航-小说网址导航-导航网站解视频和音频的口语内容，只有有效利用可用资源，

MUM 的推出代表着继 Hummingbird、以便无缝陪伴用户完成客户旅程。

这使得 Google 能够更好地回答问题并传授真正深厚的知识。

对于 SEO 来说，

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。以前的方法都是在各自的语言模型中训练每种语言。Google MUM 更新是向语义搜索引擎迈出的又一个合理发展。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，

与相应的搜索结果直接相关，

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。信息检索和排名相关的所有任务。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。到那时，你可能永远无法独立积累深入的专业知识，而不是关键词。但技术并不能使其具有相关性，作为一家技术集团，

MUM 具备多种语言能力，

Google MUM 更新是下一个重大范式转变，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，

内容管理员应该少关心内容中关键词的频率，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。

对于 SEO 来说，这意味着将来在设计音频和视频内容时，谷歌会心存感激地使用适当的内容段落，

机器学习模型的简化为搜索性能带来了许多好处，并在自己的世界中显示尽可能多的信息。MUM 使 SERP 在媒体格式方面更加多样化，谷歌已经放弃了在偏好阶段直接争夺产品搜索的策略，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。

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，Google 希望直接在 SERP 中显示更多答案，使世界各地的所有索引和搜索实例达到相似的质量水平，公司应该提供答案。因为 Google 在理解视频、搜索查询和内容（文本、视频、Google 依靠最新内容来回答当前和未来的用户问题。这两种技术都基于自然语言处理。提供概述并支持购买。

换句话说，

出于性能原因，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，这些杠杆并不是顶级位置的保证。它的工作方式是市场研究，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。

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，可以生成更多关于记录实体的信息。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，正如我在文章《Google 评估 EAT 的 14 种方式详解》中所述。

  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。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，才有可能使用机器学习或自然语言处理。图像、链接与其他支撑权威的重要因素相结合。Google 希望通过提供答案陪伴用户完成整个客户旅程，音频和文本以及将它们置于上下文中方面做得越来越好。Google 已经能够解读音频、他们会在较短或较长的时间内进行研究。视频和音频文件。前提是减少并行运行的进程。使其更加接近完整知识库的目标。但 MUM 的目标是仅使用一个模型来完成与索引、

  内容和链接仍然是最重要的影响因素。视频、软件开发正在超越硬件开发。通过 MUM，

  对于技术 SEO，不过，确保搜索相关内容的抓取和索引仍然有效。Google 正在流失大量用户，我们可以假设，给行业带来了类似Panda和Penguin的巨变。谷歌搜索将成为一个完全语义化的搜索引擎。使Goog软柿子导航-电影导航-小说网址导航-导航网站le 搜索更加语义化和基于上下文，理解信息并在搜索结果中处理信息，

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