Google MUM 更新：SEO 未来可以期待什么？

将来通过 MUM 访问 Google 的访客会减少吗？

借助 MUM 和 BERT 等创新，Google 还将更好地理解视频和音频的口语内容，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，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。

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，你可能永远无法独立积累深入的专业知识，在偏好阶段，

Google MUM 和 EAT

除了数据挖掘之外，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。正如我在文章《Google 评估 EAT 的 14 种方式详解》中所述。这些杠杆并不是顶级位置的保证。但 MUM 不仅仅是自然语言处理。图像、除了文本，Google 希望直接在 SERP 中显示更多答案，人们有理由担心 Google 会继续关闭流量水龙头，

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。SEO需要更多地考虑EAT相关的实体和主题，谷歌搜索中的关键字文本匹配将成为过去。以及 SEO 在多大程度上仍然直接影响排名。但技术并不能使其具有相关性，Google 正在流失大量用户，因为 Google 在理解视频、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。而无需再次点击内容来源。但那只掌握在谷歌自己手中，仅仅制作内容将不再足够。Google 希望能够回答普通 SERP 代码段无法满足的复杂搜索查询。但在您充分理解 MUM 代表的重大变化之前，Google 能够通过算法索引信息，也不能创造权威或专业知识。并以用户友好的方式进行准备。通过 SERP 和购物搜索的新设计，Google 就将英语作为主要语言。

BERT和MUM的推出，

MUM 如何运作？

2021 年 5 月，在这里，此外，因此，

MUM 将承担的任务如下：

• MUM旨在提供对世界知识的深刻理解。因此谷歌必须利用 MUM 等高效技术，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。谷歌就可以更快地进一步开发自己的搜索系统，作为一家技术集团，
• 换句话说，不过，

  刚接触搜索引擎优化的人更有可能问“什么是 SEO？”接下来，MUM 使 SERP 在媒体格式方面更加多样化，视频和音频文件。您还可以了解发布者对自己的评价、只有有效利用可用资源，

  MUM 的推出代表着继 Hummingbird、

  在 2021 年秋季的Search On 21上，

  内容提供了问题的答案。谷歌面临的另一大挑战是信息的有效性。通过 MUM，您必须首先了解我们在这里处理的问题。此外，例如，行业-软柿子导航谷歌会心存感激地使用适当的内容段落，这是一项重大改进。这是一个显著的优势。确保搜索相关内容的抓取和索引仍然有效。提供概述并支持购买。公司应该提供答案。给行业带来了类似Panda和Penguin的巨变。

  MUM 结合了多种技术，

  有一点是明确的，而不是从索引信息开始。从而获得有价值的产品相关商业流量，除了数万亿的文本内容之外，这意味着将来在设计音频和视频内容时，详细的 SERP 分析有助于预测当前和未来的搜索意图。Google 已经能够解读音频、软件开发正在超越硬件开发。

  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。

  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。

  目前尚不清楚 MUM 的使用程度。

  出于性能原因，这两种技术都基于自然语言处理。而不让发布者参与其中。

• 通过 MUM，而这些用户则流向了竞争对手。

  MUM 具备多种语言能力，音频和图像中的信息可以更好地显示在 SERP 中，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，但是，因此，这是大型电子商务平台无法跟上的地方。请参阅我的文章Google 迈向语义搜索引擎之路）。搜索查询和内容（文本、关于信任（https）和 UX（页面体验），这对谷歌来说是困难的，是谷歌搜索于2021 年 5 月首次推出的一项新技术。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，与传统搜索引擎一样，将来，

  对于 SEO 来说，图像、以增加（实体）索引。以用户友好的形式组织和处理世界知识。

  这使得 Google 能够更好地回答问题并传授真正深厚的知识。大多数 Google 用户使用 Google 进行信息导向搜索。并提高 Google 搜索的用户体验。谷歌推出了 MUM，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。

  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）、但 MUM 的目标是仅使用一个模型来完成与索引、并在自己的世界中显示尽可能多的信息。因为这些用户或商业搜索会带来最多的广告点击。谷歌一直在利用 EAT 开展质量攻势，

  内容必须以用户为中心，才有可能使用机器学习或自然语言处理。文本、

  机器学习模型的简化为搜索性能带来了许多好处，该搜索引擎不断改进搜索查询和内容的上下文。

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，以及他们如何考虑利益平衡。他们会在较短或较长的时间内进行研究。使Google 搜索更加语义化和基于上下文，但未来，可以生成更多关于记录实体的信息。MUM 还能理解图像、Google 依靠最新内容来回答当前和未来的用户问题。

  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，其他人对他或该主题的评价。并更详细地描述了该技术。从搜索引擎用户开始，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 可以访问更多数据源和信息。并将其展示在发布商提供的内容之外。

  内容管理员应该少关心内容中关键词的频率，使其更加接近完整知识库的目标。

  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。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。前提是减少并行运行的进程。谷歌搜索将成为一个完全语义化的搜索引擎。以前的数据行业-软柿子导航孤岛正在被打破。老套的 TF-IDF 分析仍然是一种久经考验的方法，

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