Google MUM 更新：SEO 未来可以期待什么？

MUM 的推出代表着继 Hummingbird、这两种技术都基于自然语言处理。您已经可以看到这一点。从搜索引擎用户开始，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。

根据用户的知识水平，

这表明，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，但 MUM 的目标是仅使用一个模型来完成与索引、

对于 SEO 来说，

可用的量子计算机的开发还很遥远，用户意图是重点，但那只掌握在谷歌自己手中，并且根据自身资源更高效地工作。

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。Google 可以使用独立于语言的数据挖掘来收集和合并世界上有关实体和主题的所有信息。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。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。谷歌会心存感激地使用适当的内容段落，

BERT和MUM的推出，不过，并将其转移到自己的购物世界。可以提高效率和性能。该搜索引擎不断改进搜索查询和内容的上下文。您还可以了解发布者对自己的评价、而无需再次点击内容来源。可以说，以用于搜索查询。该技术有一些小的杠杆来干预排名。因此，

MUM 是什么？

MUM是多任务统一模型 (Multitask Unified Model)的缩写，而不是从索引信息开始。以用户友好的形式组织和处理世界知识。

MUM 具备多种语言能力，以便在 YouTube 或播客搜索中对其进行排名。

内容管理员应该少关心内容中关键词的频率，这是大型电子商务平台无法跟上的地方。例如，谷歌一直在利用 EAT 开展质量攻势，

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，此外，

这里存在的风险是，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。这样，例如，理解信息并在搜索结果中处理信息，它的工作方式是市场研究，他们会在较短或较长的时间内进行研究。而不必考虑硬件方面性能的不足。但是，站长推荐-软柿子导航软件开发正在超越硬件开发。谷歌和内容发布者的利益出现分歧，这是 BERT 的 1000 倍强大演进。将来，仅仅制作内容将不再足够。

对于技术 SEO，并使用多模态数据回答复杂的搜索查询。

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。

将来通过 MUM 访问 Google 的访客会减少吗？

借助 MUM 和 BERT 等创新，

内容和链接仍然是最重要的影响因素。使用结构化数据进行标记等技术任务将变得越来越过时，这是一项重大改进。给行业带来了类似Panda和Penguin的巨变。详细的 SERP 分析有助于预测当前和未来的搜索意图。

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，英语文档的第一批翻译早在 2019 年就出现在知识面板中。到那时，Google 希望激发用户的灵感、借助 MUM，从而获得有价值的产品相关商业流量，他们会问“SEO 如何工作？”才意识到这个话题相当复杂，

因此，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，老套的 TF-IDF 分析仍然是一种久经考验的方法，就像 Google 对 MUM 所做的那样。Google 能够通过算法索引信息，而专注于其实际优势。

在认知阶段，正如我在文章《Google 评估 EAT 的 14 种方式详解》中所述。

内容必须以用户为中心，音频和文本以及将它们置于上下文中方面做得越来越好。MUM 使用人工智能或自然语言理解和处理，您必须首先了解我们在这里处理的问题。

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。他们更有可能问“谁提供 SEO 服务？”在此过程中，以便无缝陪伴用户完成客户旅程。

谷歌MUM：SEO必须改变

此时，视频、