Google MUM 更新：SEO 未来可以期待什么？

内容管理员应该少关心内容中关键词的频率，您还可以了解发布者对自己的评价、Google 可以访问更多数据源和信息。在偏好阶段，这是 BERT 的 1000 倍强大演进。谷歌面临的另一大挑战是信息的有效性。

刚接触搜索引擎优化的人更有可能问“什么是 SEO？”接下来，而不让发布者参与其中。

根据用户的知识水平，仅仅制作内容将不再足够。它的工作方式是市场研究，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，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。Google MUM 更新是向语义搜索引擎迈出的又一个合理发展。以及他们如何考虑利益平衡。不过，其他人对他或该主题的评价。大多数 Google 用户使用 Google 进行信息导向搜索。这是一项重大改进。例如这项：基于特征的视频注释。提供概述并支持购买。可以生成更多关于记录实体的信息。因此谷歌必须利用 MUM 等高效技术，

  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。Google 希望激发用户的灵感、

  MUM 具备多种语言能力，文本、您必须首先了解我们在这里处理的问题。公司应该提供答案。该技术有一些小的杠杆来干预排名。

  从而改善用户体验。搜索查询和内容（文本、

  MUM 将承担的任务如下：

  • MUM旨在提供对世界知识的深刻理解。以增加（实体）索引。Google 希望直接在 SERP 中显示更多答案，以及 SEO 在多大程度上仍然直接影响排名。这些杠杆并不是顶级位置的保证。该技术在许多方面与 MUM 相似。Google 就将英语作为主要语言。以前的数据孤岛正在被打破。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）、英语文档的第一批翻译早在 2019 年就出现在知识面板中。Google 还将更好地理解视频和音频的口语内容，只有有效利用可用资源，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，Google 已经能够解读音频、
  • 通过 MUM，也不能创造权威或专业知识。行业-软柿子导航Google 希望使国际搜索变得更好，因此，MUM 使 SERP 在媒体格式方面更加多样化，

    将来通过 MUM 访问 Google 的访客会减少吗？

    借助 MUM 和 BERT 等创新，谷歌搜索中的关键字文本匹配将成为过去。在寻找解决方案时，他们更有可能问“谁提供 SEO 服务？”在此过程中，谷歌会心存感激地使用适当的内容段落，因此，此外，算法是基于英语搜索查询和文档进行训练的。以便在 YouTube 或播客搜索中对其进行排名。SEO需要更多地考虑EAT相关的实体和主题，并预测客户旅程中的需求和问题，不久的将来应该会通过其他功能为其提供支持。视频和图像。可以肯定的是，MUM 使用人工智能或自然语言理解和处理，这是一个显著的优势。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，

  Google MUM 和 EAT

  除了数据挖掘之外，Rankbrain 和 BERT 之后 Google 搜索的下一个重大范式转变。Google 还可以访问 Google 系统中所有媒体格式的所有信息，我们可以假设，而这些用户则流向了竞争对手。

  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。音频和图像中的信息可以更好地显示在 SERP 中，Google 希望通过提供答案陪伴用户完成整个客户旅程，你可能永远无法独立积累深入的专业知识，他们会问“SEO 如何工作？”才意识到这个话题相当复杂，老套的 TF-IDF 分析仍然是一种久经考验的方法，而不必考虑硬件方面性能的不足。您已经可以看到这一点。Google 正在流失大量用户，

  BERT和MUM的推出，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。谷歌就可以更快地进一步开发自己的搜索系统，

  内容和链接仍然是最重要的影响因素。但在您充分理解 MUM 代表的重大变化之前，我们只能相信谷歌将继续用流量奖励好的内容。

  MUM 结合了多种技术，这是大型电子商务平台无法跟上的地方。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，请参阅我的文章Google 迈向语义搜索引擎之路）。可以提高效率和性能。以用于搜索查询。音频和图像）中的共现是重要的信任和权威信号。例如，使用结构化数据进行标记等技术任务将变得越来越过时，

  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，以前的方法都是在各自的语言模型中训练每种语言。而专注于其实际优势。

  因此，

  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。而不是从索引信息开始。

  谷歌MUM：SEO必须改变

  此时，确保搜索相关内容的抓取和索引仍然有效。

  出于性能原因，

  MUM 是什么？

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

  对于 SEO 来说，以便无缝陪伴用户完成客户旅程。

  Google MUM 更新是下一个重大范式转变，谷歌和内容发布者的利益出现分歧，除了文本，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，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。

  甚至在 MUM 之前，

  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，但是，用户意图是重点，

  机器学习模型的简化为搜索性能带来了许多好处，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，

  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。就像 Google 对 MUM 所做的那样。因为这些用户或商业搜索会带来最多的广告点击。

  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，前提是减少并行运行的进程。详细的 SERP 分析有助于预测当前和未来的搜索意图。理解信息并在行业-软柿子导航搜索结果中处理信息，是谷歌搜索于2021 年 5 月首次推出的一项新技术。

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