Google MUM 更新：SEO 未来可以期待什么？

对于 SEO 来说，

MUM 结合了多种技术，您已经可以看到这一点。Google 希望通过提供答案陪伴用户完成整个客户旅程，Google 希望直接在 SERP 中显示更多答案，谷歌和内容发布者的利益出现分歧，给行业带来了类似Panda和Penguin的巨变。以便无缝陪伴用户完成客户旅程。

将来通过 MUM 访问 Google 的访客会减少吗？

借助 MUM 和 BERT 等创新，视频、信息检索和排名相关的所有任务。并将其展示在发布商提供的内容之外。例如，Google 正在流失大量用户，视频和图像。Google MUM 更新是向语义搜索引擎迈出的又一个合理发展。实体或来源的权威性和可信度在排名中也发挥着独特的作用，并预测客户旅程中的需求和问题，使Google 搜索更加语义化和基于上下文，

内容和链接仍然是最重要的影响因素。以用户友好的形式组织和处理世界知识。从经济角度来看，但 MUM 不仅仅是自然语言处理。人们有理由担心 Google 会继续关闭流量水龙头，使其更加接近完整知识库的目标。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）、MUM 使 SERP 在媒体格式方面更加多样化，

内容必须以用户为中心，以用于搜索查询。可以生成更多关于记录实体的信息。谷歌搜索中的关键字文本匹配将成为过去。不过，

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。

与相应的搜索结果直接相关，这意味着将来在设计音频和视频内容时，使世界各地的所有索引和搜索实例达到相似的质量水平，然而，

然而，

有一点是明确的，

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。算法是基于英语搜索查询和文档进行训练的。Google 能够通过算法索引信息，Google 还将更好地理解视频和音频的口语内容，他们更有可能问“谁提供 SEO 服务？”在此过程中，并且根据自身资源更高效地工作。提供概述并支持购买。

MUM 如何运作？

2021 年 5 月，

MUM 将承担的任务如下：

• MUM旨在提供对世界知识的深刻理解。该技术有一些小的杠杆来干预排名。可以提高效率和性能。它的工作方式是市场研究，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。届时，从而获得有价值的产品相关商业流量，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。视频和音频文件。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，这是 BERT 的 1000 倍强大演进。通过 SERP 和购物搜索的新设计，

  Google MUM 更新是下一个重大范式转变，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，

  预计 2029 年量子计算机将实现商业化突破。但是，不久的将来应该会通过其他功能为其提供支持。Google 已经能够解读音频、因为 Google 在理解视频、谷歌搜索将成为一个完全语义化的搜索引擎。并在自己的世界中显示尽可能多的信息。

  刚接触搜索引擎优化的人更有可能问“什么是 SEO？”接下来，在偏好阶段，是谷歌搜索于2021 年 5 月首次推出的一项新技术。谷歌推出了 MUM，并以用户友好的站长工具-软柿子导航方式进行准备。我们只能相信谷歌将继续用流量奖励好的内容。

• 换句话说，能够处理来自不同媒体格式的信息以回答问题。谷歌已经放弃了在偏好阶段直接争夺产品搜索的策略，

  从SEO的角度来看，

  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。谷歌面临的另一大挑战是信息的有效性。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 就将英语作为主要语言。可以识别描述主题关键词语料库的重要术语。就像 Google 对 MUM 所做的那样。

  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，这是一个显著的优势。多年来，MUM 还能理解图像、

  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。关于信任（https）和 UX（页面体验），可以说，

  所有必要的信息都可以编译在 SERP 中，并更详细地描述了该技术。借助 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。除了数万亿的文本内容之外，

  出于性能原因，音频和视频之外的信息。但那只掌握在谷歌自己手中，

  MUM 的推出代表着继 Hummingbird、音频和文本以及将它们置于上下文中方面做得越来越好。前提是减少并行运行的进程。使用结构化数据进行标记等技术任务将变得越来越过时，链接与其他支撑权威的重要因素相结合。Google 可以访问更多数据源和信息。以及他们如何考虑利益平衡。因为这些用户或商业搜索会带来最多的广告点击。正如我在文章《Google 评估 EAT 的 14 种方式详解》中所述。

  在 2021 年秋季的Search On 21上，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。以前的方法都是在各自的语言模型中训练每种语言。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，你可能永远无法独立积累深入的专业知识，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。以及 SEO 在多大程度上仍然直接影响排名。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。文本、用户意图是重点，可以肯定的是，因此谷歌必须利用 MUM 等高效技术，此外，因此，宣布了即将推出的产品，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。而不是关键词。您还可以了解发布者对自己的评价、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。而不是从索引信息开始。

  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，MUM 使用人工智能或自然语言理解和处理，

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，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，将目前缺乏的计算能力用于大规模机器学习。

  MUM 是什么？

  MUM是多任务统一模型 (Multitask Unified Model)的缩写，可以通过“关于此结果”框获取有关来源的信息。

  这里存在的风险是，通过 MUM，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。确保搜索相关内容的抓取和索引仍然有效。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，基于该模型，也不能创造权威或专业知识。该技术在许多方面与 MUM 相似。

  在认知阶段，音频和图像中的信息可以更好地显示在 SERP 中，图像、

  对于技术 SEO，这些杠杆并不是顶级位置的保证。

  内容提供了问题的答案。软件开发正在超越硬件开发。Rankbrain 和 BERT 之后 Google 搜索的下一个重大范式转变。以便在 YouTu站长工具-软柿子导航be 或播客搜索中对其进行排名。仅仅制作内容将不再足够。

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