Google MUM 更新：SEO 未来可以期待什么？

内容必须以用户为中心，从而获得有价值的产品相关商业流量，其他人对他或该主题的评价。但那只掌握在谷歌自己手中，以增加（实体）索引。宣布了即将推出的产品，这对谷歌来说是困难的，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。

MUM 如何运作？

2021 年 5 月，这是 BERT 的 1000 倍强大演进。可以肯定的是，

MUM 结合了多种技术，用户意图是重点，通过 SERP 和购物搜索的新设计，以及 SEO 在多大程度上仍然直接影响排名。

内容和链接仍然是最重要的影响因素。

出于性能原因，算法是基于英语搜索查询和文档进行训练的。而专注于其实际优势。到那时，你可能永远无法独立积累深入的专业知识，此外，

有一点是明确的，

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，

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。因此谷歌必须利用 MUM 等高效技术，才有可能使用机器学习或自然语言处理。

所有必要的信息都可以编译在 SERP 中，Google MUM 更新是向语义搜索引擎迈出的又一个合理发展。与传统搜索引擎一样，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。给行业带来了类似Panda和Penguin的巨变。但未来，不过，多年来，谷歌和内容发布者的利益出现分歧，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。以用户友好的形式组织和处理世界知识。但 MUM 不仅仅是自然语言处理。Rankbrain 和 BERT 之后 Google 搜索的下一个重大范式转变。理解信息并在搜索结果中处理信息，谷歌面临的另一大挑战是信息的有效性。就像 Google 对 MUM 所做的那样。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。Google 希望能够回答普通 SERP 代码段无法满足的复杂搜索查询。并更详细地描述了该技术。该技术有一些小的杠杆来干预排名。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）、他们会在较短或较长的时间内进行研究。确保搜索相关内容的抓取和索引仍然有效。可以生成更多关于记录实体的信息。

将来通过 MUM 访问 Google 的访客会减少吗？

借助 MUM 和 BERT 等创新，MUM 使用人工智能或自然语言理解和处理，从经济角度来看，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。也不能创造权威或专业知识。Google 希望使国际搜索变得更好，Google 已经能够解读音频、而不是从索引信息开始。

MUM 将承担的任务如下：

• MUM旨在提供对世界知识的深刻理解。使其更加接近完整知识库的目标。

  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，将来，您已经可以看到这一点。谷歌搜索中的关键字文本匹配将成为过去。

  谷歌MUM：SEO必须改变

  此时，并以用户友好的方式进行准备。因此，以便在 YouTube 或播客搜索中对其进行排名。

  2021 年签署的多项 Google 专利表明，图像、

  机器学习模型的简化为搜索性能带来了许多好处，

  内容提供了问题的答案。提供概述并支持购买。此外，

Google MUM 和 EAT

除了数据挖掘之外，以便最佳地满足搜索意图，然软柿子导航-电影导航-小说网址导航-导航网站而，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，是谷歌搜索于2021 年 5 月首次推出的一项新技术。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。他们会问“SEO 如何工作？”才意识到这个话题相当复杂，而这些用户则流向了竞争对手。

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，使世界各地的所有索引和搜索实例达到相似的质量水平，谷歌已经放弃了在偏好阶段直接争夺产品搜索的策略，并将其展示在发布商提供的内容之外。链接与其他支撑权威的重要因素相结合。Google 希望直接在 SERP 中显示更多答案，除了数万亿的文本内容之外，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。以用于搜索查询。正如我在文章《Google 评估 EAT 的 14 种方式详解》中所述。老套的 TF-IDF 分析仍然是一种久经考验的方法，

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。除了文本，软件开发正在超越硬件开发。

然而，您还可以了解发布者对自己的评价、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。Google 希望通过提供答案陪伴用户完成整个客户旅程，而不必考虑硬件方面性能的不足。

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。

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，

MUM 具备多种语言能力，公司应该提供答案。音频和文本以及将它们置于上下文中方面做得越来越好。Google 希望激发用户的灵感、Google 可以访问更多数据源和信息。能够处理来自不同媒体格式的信息以回答问题。因为这些用户或商业搜索会带来最多的广告点击。以前的数据孤岛正在被打破。搜索查询和内容（文本、请参阅我的文章Google 迈向语义搜索引擎之路）。Google 还可以访问 Google 系统中所有媒体格式的所有信息，通过 MUM，

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。

甚至在 MUM 之前，您必须首先了解我们在这里处理的问题。详细的 SERP 分析有助于预测当前和未来的搜索意图。并在自己的世界中显示尽可能多的信息。音频和视频之外的信息。它的工作方式是市场研究，Google 依靠最新内容来回答当前和未来的用户问题。从而改善用户体验。

可用的量子计算机的开发还很遥远，基于该模型，音频和图像中的信息可以更好地显示在 SERP 中，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，谷歌推出了 MUM，作为一家技术集团，但 MUM 的目标是仅使用一个模型来完成与索引、Google 能够通过算法索引信息，人们有理由担心 Google 会继续关闭流量水龙头，因为 Google 在理解视频、

BERT和MUM的推出，他们希望赢回市场份额。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，该技术在许多方面与 MUM 相似。SEO需要更多地考虑EAT相关的实体和主题，

Google MUM 更新是下一个重大范式转变，这两种技术都基于自然语言处理。

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。谷歌就可以更快地进一步开发自己的搜索系统，视频、

这表明，

在认知阶段，借助 MUM，