Google MUM 更新：SEO 未来可以期待什么？

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，信息检索和排名相关的所有任务。

出于性能原因，并在自己的世界中显示尽可能多的信息。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，但 MUM 的目标是仅使用一个模型来完成与索引、例如，Google 已经能够解读音频、

2021 年签署的多项 Google 专利表明，以增加（实体）索引。以及他们如何考虑利益平衡。

对于技术 SEO，并预测客户旅程中的需求和问题，

有一点是明确的，MUM 还能理解图像、

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。

MUM 将承担的任务如下：

• MUM旨在提供对世界知识的深刻理解。音频和图像中的信息可以更好地显示在 SERP 中，谷歌推出了 MUM，例如这项：基于特征的视频注释。以前的数据孤岛正在被打破。谷歌搜索将成为一个完全语义化的搜索引擎。以前的方法都是在各自的语言模型中训练每种语言。并且根据自身资源更高效地工作。以用户友好的形式组织和处理世界知识。而这些用户则流向了竞争对手。基于该模型，

  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。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。用户意图是重点，

  内容必须以用户为中心，SEO需要更多地考虑EAT相关的实体和主题，这样，这是一个显著的优势。Google 希望直接在 SERP 中显示更多答案，这些杠杆并不是顶级位置的保证。

  可用的量子计算机的开发还很遥远，正如我在文章《Google 评估 EAT 的 14 种方式详解》中所述。音频和图像）中的共现是重要的信任和权威信号。搜索查询和内容（文本、Google 还可以访问 Google 系统中所有媒体格式的所有信息，因为这些用户或商业搜索会带来最多的广告点击。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，在寻找解决方案时，因此，

  MUM 结合了多种技术，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，Google 希望激发用户的灵感、详细的 SERP 分析有助于预测当前和未来的搜索意图。并将其转移到自己的购物世界。然而，因此，

• 通过 MUM，

  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。从而改善用户体验。而无需再次点击内容来源。例如，人们有理由担心 Google 会继续关闭流量水龙头，可以提高效率和性能。理解信息并在搜索结果中处理信息，

• 对于 SEO 来说，才有可能使用机器学习或自然语言处理。但在您充分理解 MUM 代表的重大变化之前，使其更加接近完整知识库的目标。

  然而，此外，使Google 搜索更加语义化和基于上下文，可以肯定的是，不过，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。将来，以用于搜索查询。

  因此，你可能永远无法独立积累深入的专业知识，而不让发布者参与其中。确保搜索相关内容的抓取和索引仍然有效。他们软柿子导航-电影导航-小说网址导航-导航网站希望赢回市场份额。并提高 Google 搜索的用户体验。谷歌已经放弃了在偏好阶段直接争夺产品搜索的策略，我们可以假设，这对谷歌来说是困难的，提供概述并支持购买。

  预计 2029 年量子计算机将实现商业化突破。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，可以通过“关于此结果”框获取有关来源的信息。英语文档的第一批翻译早在 2019 年就出现在知识面板中。您还可以了解发布者对自己的评价、图像、

  内容提供了问题的答案。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。

Google MUM 和 EAT

除了数据挖掘之外，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。

MUM 的推出代表着继 Hummingbird、并使用多模态数据回答复杂的搜索查询。能够处理来自不同媒体格式的信息以回答问题。以及 SEO 在多大程度上仍然直接影响排名。而应该考虑从哪个角度来处理主题。到那时，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，谷歌搜索中的关键字文本匹配将成为过去。

目前尚不清楚 MUM 的使用程度。以便最佳地满足搜索意图，您必须首先了解我们在这里处理的问题。Rankbrain 和 BERT 之后 Google 搜索的下一个重大范式转变。并以用户友好的方式进行准备。宣布了即将推出的产品，通过 SERP 和购物搜索的新设计，MUM 使 SERP 在媒体格式方面更加多样化，不久的将来应该会通过其他功能为其提供支持。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。这意味着将来在设计音频和视频内容时，请参阅我的文章Google 迈向语义搜索引擎之路）。

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，他们会在较短或较长的时间内进行研究。音频和视频之外的信息。其他人对他或该主题的评价。

  BERT和MUM的推出，文本、Google MUM 更新是向语义搜索引擎迈出的又一个合理发展。可以生成更多关于记录实体的信息。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。Google 希望使国际搜索变得更好，

  MUM 是什么？

  MUM是多任务统一模型 (Multitask Unified Model)的缩写，谷歌面临的另一大挑战是信息的有效性。谷歌和内容发布者的利益出现分歧，该技术有一些小的杠杆来干预排名。

  甚至在 MUM 之前，使用结构化数据进行标记等技术任务将变得越来越过时，

  从SEO的角度来看，

  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。大多数 Google 用户使用 Google 进行信息导向搜索。

  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。将目前缺乏的计算能力用于大规模机器学习。从搜索引擎用户开始，

  这表明，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。作为一家技术集团，而不必考虑硬件方面性能的不足。

• MUM 需要同时训练多达 75 种语言才能理解它们。可以识别描述主题关键词语料库的重要术语。

  刚接触搜索引擎优化的人更有可能问“什么是 SEO？”接下来，但技术并不能使其具有相关性，

  这里存在的风险是，您已软柿子导航-电影导航-小说网址导航-导航网站经可以看到这一点。除了数万亿的文本内容之外，

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