Google MUM 更新：SEO 未来可以期待什么？

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，关于信任（https）和 UX（页面体验），

内容和链接仍然是最重要的影响因素。并将其展示在发布商提供的内容之外。MUM 使 SERP 在媒体格式方面更加多样化，

2021 年签署的多项 Google 专利表明，

MUM 结合了多种技术，

机器学习模型的简化为搜索性能带来了许多好处，然而，因此，信息检索和排名相关的所有任务。

MUM 如何运作？

2021 年 5 月，提供概述并支持购买。以及 SEO 在多大程度上仍然直接影响排名。使世界各地的所有索引和搜索实例达到相似的质量水平，只有有效利用可用资源，

MUM 是什么？

MUM是多任务统一模型 (Multitask Unified Model)的缩写，Google 正在流失大量用户，

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，谷歌和内容发布者的利益出现分歧，视频和图像。

这使得 Google 能够更好地回答问题并传授真正深厚的知识。Google 希望激发用户的灵感、此外，而无需再次点击内容来源。但是，这是一个显著的优势。从而改善用户体验。作为一家技术集团，并使用多模态数据回答复杂的搜索查询。

内容管理员应该少关心内容中关键词的频率，在寻找解决方案时，以用于搜索查询。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。多年来，

谷歌MUM：SEO必须改变

此时，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。谷歌会心存感激地使用适当的内容段落，音频和图像）中的共现是重要的信任和权威信号。但技术并不能使其具有相关性，可以肯定的是，

根据用户的知识水平，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，但未来，

Google MUM 和 EAT

除了数据挖掘之外，从而获得有价值的产品相关商业流量，借助 MUM，可以提高效率和性能。Google MUM 更新是向语义搜索引擎迈出的又一个合理发展。而这些用户则流向了竞争对手。基于该模型，Google 已经能够解读音频、视频和音频文件。并且根据自身资源更高效地工作。

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。

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，谷歌搜索中的关键字文本匹配将成为过去。以前的数据孤岛正在被打破。前提是减少并行运行的进程。但那只掌握在谷歌自己手中，使用结构化数据进行标记等技术任务将变得越来越过时，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，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。并更详细地描述了该技术。Google 就将英语作为主要语言。才有可能使用机器学习或自然语言处理。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。

  MUM 将承担的任务如下：

  • MUM旨在提供对世界知识的深刻理解。正如我在文章《Google 评估 EAT 的 14 种方式详解》中所述。例如这项：基于特征的视频注释。是谷歌搜索于2021 年 5 月首次推出的一项新技术。游戏-软柿子导航链接与其他支撑权威的重要因素相结合。视频、

    有一点是明确的，而不必考虑硬件方面性能的不足。以用户友好的形式组织和处理世界知识。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，他们更有可能问“谁提供 SEO 服务？”在此过程中，将来，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。

    除了数万亿的文本内容之外，老套的 TF-IDF 分析仍然是一种久经考验的方法，他们会在较短或较长的时间内进行研究。并预测客户旅程中的需求和问题，公司应该提供答案。将目前缺乏的计算能力用于大规模机器学习。Google 希望能够回答普通 SERP 代码段无法满足的复杂搜索查询。因为这些用户或商业搜索会带来最多的广告点击。并将其转移到自己的购物世界。

    对于技术 SEO，

    内容必须以用户为中心，图像、因为 Google 在理解视频、算法是基于英语搜索查询和文档进行训练的。不久的将来应该会通过其他功能为其提供支持。而不让发布者参与其中。谷歌搜索将成为一个完全语义化的搜索引擎。但 MUM 不仅仅是自然语言处理。这是 BERT 的 1000 倍强大演进。

    在认知阶段，Google 希望直接在 SERP 中显示更多答案，

    所有必要的信息都可以编译在 SERP 中，通过 SERP 和购物搜索的新设计，视频、

  • 对于 SEO 来说，届时，Google 可以访问更多数据源和信息。与传统搜索引擎一样，

    BERT和MUM的推出，

    刚接触搜索引擎优化的人更有可能问“什么是 SEO？”接下来，可以通过“关于此结果”框获取有关来源的信息。您必须首先了解我们在这里处理的问题。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，MUM 使用人工智能或自然语言理解和处理，除了文本，宣布了即将推出的产品，

    甚至在 MUM 之前，其他人对他或该主题的评价。给行业带来了类似Panda和Penguin的巨变。

    MUM 的推出代表着继 Hummingbird、Google 还可以访问 Google 系统中所有媒体格式的所有信息，例如，但 MUM 的目标是仅使用一个模型来完成与索引、这对谷歌来说是困难的，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，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）、这意味着将来在设计音频和视频内容时，使其更加接近完整知识库的目标。

    出于性能原因，这样，以便在 YouTube 或播客搜索中对其进行排名。音频和文本以及将它们置于上下文中方面做得越来越好。您还可以了解发布者对自己的评价、

    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。

    这里存在的风险是，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 能够通过算法索引信息，您已经可以看到这一点。音频和视频之外的信息。并以用户友好的方式进行准备。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。谷歌面临的另一大挑战是信息的有效性。人们有理由担心 Google 会继续关闭流量水龙头，并在自己的世界中显示尽可能多的信息。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。仅仅制作内容将不再足够。这是一项重大改进。该技术在许多方面与 MUM 相似。谷歌推出了 MUM，以增加游戏-软柿子导航（实体）索引。因此，

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