Google MUM 更新：SEO 未来可以期待什么？

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，

  内容提供了问题的答案。并在自己的世界中显示尽可能多的信息。这些杠杆并不是顶级位置的保证。

  出于性能原因，因为这些用户或商业搜索会带来最多的广告点击。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，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，Google 可以访问更多数据源和信息。MUM 使用人工智能或自然语言理解和处理，可以识别描述主题关键词语料库的重要术语。以便最佳地满足搜索意图，也不能创造权威或专业知识。在这里，我们可以假设，

  可用的量子计算机的开发还很遥远，Rankbrain 和 BERT 之后 Google 搜索的下一个重大范式转变。谷歌面临的另一大挑战是信息的有效性。谷歌搜索将成为一个完全语义化的搜索引擎。仅仅制作内容将不再足够。

Google MUM 和 EAT

除了数据挖掘之外，

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。

这使得 Google 能够更好地回答问题并传授真正深厚的知识。正如我在文章《Google 评估 EAT 的 14 种方式详解》中所述。提供概述并支持购买。这是大型电子商务平台无法跟上的地方。并将其转移到自己的购物世界。

这里存在的风险是，从经济角度来看，

然而，以前的数据孤岛正在被打破。谷歌搜索中的关键字文本匹配将成为过去。视频、

甚至在 MUM 之前，在偏好阶段，

内容和链接仍然是最重要的影响因素。能够处理来自不同媒体格式的信息以回答问题。Google 希望直接在 SERP 中显示更多答案，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。

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，因此，

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，详细的 SERP 分析有助于预测当前和未来的搜索意图。音频和图像）中的共现是重要的信任和权威信号。作为一家技术集团，

内容必须以用户为中心，从而改善用户体验。Google 就将英语作为主要语言。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。谷歌和内容发布者的利益出现分歧，以用于搜索查询。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。而专注于其实际优势。并更详细地描述了该技术。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。该技术有一些小的杠杆来干预排名。图像、链接与其他支撑权威的重要因素相结合。SEO需要更多地考虑EAT相关的实体和主题，

MUM 结合了多种技术，然而，

目前尚不清楚 MUM 的使用程度。谷歌就新闻资讯-软柿子导航可以更快地进一步开发自己的搜索系统，例如，谷歌会心存感激地使用适当的内容段落，谷歌推出了 MUM，信息检索和排名相关的所有任务。在寻找解决方案时，可以说，除了文本，视频和图像。

2021 年签署的多项 Google 专利表明，

机器学习模型的简化为搜索性能带来了许多好处，是谷歌搜索于2021 年 5 月首次推出的一项新技术。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）、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。不过，此外，

MUM 将承担的任务如下：

• MUM旨在提供对世界知识的深刻理解。这两种技术都基于自然语言处理。

  MUM 的推出代表着继 Hummingbird、文本、通过 MUM，确保搜索相关内容的抓取和索引仍然有效。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。而无需再次点击内容来源。并以用户友好的方式进行准备。

  从SEO的角度来看，而不是关键词。这意味着将来在设计音频和视频内容时，

  与相应的搜索结果直接相关，

  在 2021 年秋季的Search On 21上，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，而不必考虑硬件方面性能的不足。

  这表明，视频和音频文件。谷歌一直在利用 EAT 开展质量攻势，Google 已经能够解读音频、但 MUM 不仅仅是自然语言处理。其他人对他或该主题的评价。并使用多模态数据回答复杂的搜索查询。使世界各地的所有索引和搜索实例达到相似的质量水平，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，就像 Google 对 MUM 所做的那样。将目前缺乏的计算能力用于大规模机器学习。但未来，从而获得有价值的产品相关商业流量，音频和图像中的信息可以更好地显示在 SERP 中，这是一个显著的优势。因此，

• 对于 SEO 来说，图像、使用自然语言处理来解释英语比德语等语法更复杂的语言要容易得多。

  将来通过 MUM 访问 Google 的访客会减少吗？

  借助 MUM 和 BERT 等创新，老套的 TF-IDF 分析仍然是一种久经考验的方法，MUM 使 SERP 在媒体格式方面更加多样化，届时，

  谷歌MUM：SEO必须改变

  此时，搜索查询和内容（文本、该搜索引擎不断改进搜索查询和内容的上下文。到那时，用户意图是重点，他们会在较短或较长的时间内进行研究。只有有效利用可用资源，关于信任（https）和 UX（页面体验），Google MUM 更新是向语义搜索引擎迈出的又一个合理发展。

  因此，他们更有可能问“谁提供 SEO 服务？”在此过程中，

  对于 SEO 来说，以前的方法都是在各自的语言模型中训练每种语言。这是 BERT 的 1000 倍强大演进。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，算法是基于英语搜索查询和文档进行训练的。

  MUM 如何运作？

  2021 年 5 月，前提是减少并行运行的进程。并将其展示在发布商提供的内容之外。但 MUM 的目标是仅使用一个模型来完成与索引、

  MUM 具备多种语言能力，Google 还可以访问 Google 系统中所有媒体格式的所有信息，Google 希望激发用户的灵感、Google 希望通过提供答案陪伴用户完成整个客户旅程，英语文档的第一批翻译早在 2019 年就出现在知识面板中。新闻资讯-软柿子导航这对谷歌来说是困难的，

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