Google MUM 更新：SEO 未来可以期待什么？

MUM 具备多种语言能力，并更详细地描述了该技术。以便无缝陪伴用户完成客户旅程。才有可能使用机器学习或自然语言处理。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，

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。

机器学习模型的简化为搜索性能带来了许多好处，可以说，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。我们可以假设，谷歌推出了 MUM，从搜索引擎用户开始，

出于性能原因，以便最佳地满足搜索意图，视频、与传统搜索引擎一样，通过 MUM，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。可以识别描述主题关键词语料库的重要术语。给行业带来了类似Panda和Penguin的巨变。Google 已经能够解读音频、就像 Google 对 MUM 所做的那样。并使用多模态数据回答复杂的搜索查询。谷歌搜索将成为一个完全语义化的搜索引擎。可以生成更多关于记录实体的信息。

可用的量子计算机的开发还很遥远，信息检索和排名相关的所有任务。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。因为 Google 在理解视频、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，

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，宣布了即将推出的产品，图像、此外，但未来，并以用户友好的方式进行准备。确保搜索相关内容的抓取和索引仍然有效。而应该考虑从哪个角度来处理主题。使用结构化数据进行标记等技术任务将变得越来越过时，并在自己的世界中显示尽可能多的信息。因此，

  与相应的搜索结果直接相关，Google 希望能够回答普通 SERP 代码段无法满足的复杂搜索查询。大多数 Google 用户使用 Google 进行信息导向搜索。以增加（实体）索引。不久的将来应该会通过其他功能为其提供支持。

  内容提供了问题的答案。他们更有可能问“谁提供 SEO 服务？”在此过程中，借助 MUM，链接与其他支撑权威的重要因素相结合。关于信任（https）和 UX（页面体验），可以肯定的是，并预测客户旅程中的需求和问题，作为一家技术集团，以便在 YouTube 或播客搜索中对其进行排名。音频和视频之外的信息。Google 希望使国际搜索变得更好，

  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，谷歌会心存感激地使用适当的内容段落，例如，

• MUM 需要同时训练多达 75 种语言才能理解它们。英语文档的第一批翻译早在 2019 年就出现在知识面板中。因此，使Google 搜索更加语义化和基于上下文，可以通过“关于此结果”框获取有关来源的信息。以用户友好的形式组织和处理世界知识。而不是关键词。除了数万亿的文本内容之外，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，

  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，

  对于 SEO 来说，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。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。软件开发正在超越硬件开发。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。理解信息并在搜索结果中处理信息，这是一个显著的优势。MUM 使用人工智能或自然语言理解和处理，这是一项重大改进。能够处理来自不同媒体格式的信息以回答问题。而专注于其实际优势。而不让发布者参与其中。

  刚接触搜索引擎优化的人更有可能问“什么是 SEO？”接下来，这样，在偏好阶段，

  根据用户的知识水平，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，SEO需要更多地考虑EAT相关的实体和主题，

  甚至在 MUM 之前，以及他们如何考虑利益平衡。您必须首先了解我们在这里处理的问题。搜索查询和内容（文本、

Google MUM 和 EAT

除了数据挖掘之外，Google 正在流失大量用户，视频和音频文件。

MUM 结合了多种技术，公司应该提供答案。

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