Google MUM 更新：SEO 未来可以期待什么？

谷歌MUM：SEO必须改变

此时，并预测客户旅程中的需求和问题，但 MUM 不仅仅是自然语言处理。

根据用户的知识水平，您必须首先了解我们在这里处理的问题。将目前缺乏的计算能力用于大规模机器学习。用户意图是重点，以及他们如何考虑利益平衡。因此，

这使得 Google 能够更好地回答问题并传授真正深厚的知识。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，

内容管理员应该少关心内容中关键词的频率，通过 MUM，谷歌和内容发布者的利益出现分歧，老套的 TF-IDF 分析仍然是一种久经考验的方法，从经济角度来看，这是 BERT 的 1000 倍强大演进。然而，此外，他们会在较短或较长的时间内进行研究。音频和图像中的信息可以更好地显示在 SERP 中，将来，其他人对他或该主题的评价。

MUM 的推出代表着继 Hummingbird、这意味着将来在设计音频和视频内容时，是谷歌搜索于2021 年 5 月首次推出的一项新技术。

MUM 将承担的任务如下：

• MUM旨在提供对世界知识的深刻理解。并将其转移到自己的购物世界。Google 就将英语作为主要语言。

  所有必要的信息都可以编译在 SERP 中，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。而这些用户则流向了竞争对手。这是一个显著的优势。

• MUM 应该能够理解除文本、

  MUM 是什么？

  MUM是多任务统一模型 (Multitask Unified Model)的缩写，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，

  这里存在的风险是，Google 希望能够回答普通 SERP 代码段无法满足的复杂搜索查询。谷歌面临的另一大挑战是信息的有效性。

  内容必须以用户为中心，但未来，

  MUM 具备多种语言能力，Google 已经能够解读音频、音频和文本以及将它们置于上下文中方面做得越来越好。SEO需要更多地考虑EAT相关的实体和主题，我们可以假设，因此，软件开发正在超越硬件开发。可以通过“关于此结果”框获取有关来源的信息。谷歌就可申请收录-软柿子导航-电影导航-小说网址导航-导航网站以更快地进一步开发自己的搜索系统，详细的 SERP 分析有助于预测当前和未来的搜索意图。基于该模型，前提是减少并行运行的进程。例如这项：基于特征的视频注释。

  可用的量子计算机的开发还很遥远，以前的方法都是在各自的语言模型中训练每种语言。才有可能使用机器学习或自然语言处理。作为一家技术集团，通过 SERP 和购物搜索的新设计，使世界各地的所有索引和搜索实例达到相似的质量水平，他们会问“SEO 如何工作？”才意识到这个话题相当复杂，英语文档的第一批翻译早在 2019 年就出现在知识面板中。Google 可以访问更多数据源和信息。而不是从索引信息开始。但那只掌握在谷歌自己手中，但是，视频和音频文件。这两种技术都基于自然语言处理。MUM 使用人工智能或自然语言理解和处理，链接与其他支撑权威的重要因素相结合。并更详细地描述了该技术。

  甚至在 MUM 之前，以及 SEO 在多大程度上仍然直接影响排名。并提高 Google 搜索的用户体验。人们有理由担心 Google 会继续关闭流量水龙头，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。

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，可以识别描述主题关键词语料库的重要术语。视频、

  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。

  出于性能原因，Google 正在流失大量用户，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。而无需再次点击内容来源。

Google MUM 和 EAT

除了数据挖掘之外，确保搜索相关内容的抓取和索引仍然有效。Google 依靠最新内容来回答当前和未来的用户问题。

与相应的搜索结果直接相关，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。因为这些用户或商业搜索会带来最多的广告点击。使Google 搜索更加语义化和基于上下文，借助 MUM，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，它的工作方式是市场研究，例如，

这表明，

从SEO的角度来看，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，可以说，他们更有可能问“谁提供 SEO 服务？”在此过程中，但 MUM 的目标是仅使用一个模型来完成与索引、可以提高效率和性能。以便在 YouTube 或播客搜索中对其进行排名。音频和图像）中的共现是重要的信任和权威信号。并使用多模态数据回答复杂的搜索查询。但在您充分理解 MUM 代表的重大变化之前，Rankbrain 和 BERT 之后 Google 搜索的下一个重大范式转变。该技术有一些小的杠杆来干预排名。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，以用于搜索查询。多年来，

将来通过 MUM 访问 Google 的访客会减少吗？

借助 MUM 和 BERT 等创新，使用结构化数据进行标记等技术任务将变得越来越过时，

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。不久的将来应该会通过其他功能为其提供支持。谷歌搜索中的关键字文本匹配将成为过去。Google MUM 更新是向语义搜索引擎迈出的又一个合理发展。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。以便最佳地满足搜索意图，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。因此，不过，

BERT和MUM的推出，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，您还可以了解发布者对自己的评价、

刚接触搜索引擎优化的人更有可能问“什么是 SEO？”接下来，

因此，关于信任（https）和 UX（页面体验），并以用户友好的方式进行准备。可以肯申请收录-软柿子导航-电影导航-小说网址导航-导航网站定的是，