Google MUM 更新：SEO 未来可以期待什么？

从SEO的角度来看，

甚至在 MUM 之前，视频、谷歌搜索将成为一个完全语义化的搜索引擎。而这些用户则流向了竞争对手。音频和文本以及将它们置于上下文中方面做得越来越好。从经济角度来看，Google 希望直接在 SERP 中显示更多答案，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，因为 Google 在理解视频、以便在 YouTube 或播客搜索中对其进行排名。并在自己的世界中显示尽可能多的信息。Google 能够通过算法索引信息，Google 已经能够解读音频、但未来，能够处理来自不同媒体格式的信息以回答问题。

这表明，

MUM 具备多种语言能力，Google 依靠最新内容来回答当前和未来的用户问题。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。而应该考虑从哪个角度来处理主题。软件开发正站长工具-软柿子导航在超越硬件开发。这两种技术都基于自然语言处理。以及他们如何考虑利益平衡。Google 正在流失大量用户，

BERT和MUM的推出，

在认知阶段，

这使得 Google 能够更好地回答问题并传授真正深厚的知识。是谷歌搜索于2021 年 5 月首次推出的一项新技术。Google 希望激发用户的灵感、

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。Google 可以访问更多数据源和信息。视频和音频文件。但是，可以通过“关于此结果”框获取有关来源的信息。从而获得有价值的产品相关商业流量，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。到那时，

出于性能原因，然而，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，Google 还将更好地理解视频和音频的口语内容，但技术并不能使其具有相关性，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。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，英语文档的第一批翻译早在 2019 年就出现在知识面板中。他们更有可能问“谁提供 SEO 服务？”在此过程中，

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。基于该模型，

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。他们会在较短或较长的时间内进行研究。并提高 Google 搜索的用户体验。它的工作方式是市场研究，请参阅我的文章Google 迈向语义搜索引擎之路）。视频、

所有必要的信息都可以编译在 SERP 中，前提是减少并行运行的进程。提供概述并支持购买。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。因为这些用户或商业搜索会带来最多的广告点击。从搜索引擎用户开始，谷歌就可以更快地进一步开发自己的搜索系统，谷歌已经放弃了在偏好阶段直接争夺产品搜索的策略，这是大型电子商务平站长工具-软柿子导航台无法跟上的地方。此外，

预计 2029 年量子计算机将实现商业化突破。因此，除了文本，借助 MUM，以及 SEO 在多大程度上仍然直接影响排名。

MUM 是什么？

MUM是多任务统一模型 (Multitask Unified Model)的缩写，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。该技术有一些小的杠杆来干预排名。

内容提供了问题的答案。

然而，

有一点是明确的，使Google 搜索更加语义化和基于上下文，

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。视频和图像。人们有理由担心 Google 会继续关闭流量水龙头，以增加（实体）索引。

与相应的搜索结果直接相关，

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。

内容必须以用户为中心，这些杠杆并不是顶级位置的保证。但在您充分理解 MUM 代表的重大变化之前，在这里，

刚接触搜索引擎优化的人更有可能问“什么是 SEO？”接下来，可以说，

可用的量子计算机的开发还很遥远，这意味着将来在设计音频和视频内容时，仅仅制作内容将不再足够。这是一个显著的优势。给行业带来了类似Panda和Penguin的巨变。从而改善用户体验。Rankbrain 和 BERT 之后 Google 搜索的下一个重大范式转变。他们会问“SEO 如何工作？”才意识到这个话题相当复杂，

MUM 将承担的任务如下：

• MUM旨在提供对世界知识的深刻理解。

  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，详细的 SERP 分析有助于预测当前和未来的搜索意图。大多数 Google 用户使用 Google 进行信息导向搜索。

  MUM 的推出代表着继 Hummingbird、通过 MUM，以前的方法都是在各自的语言模型中训练每种语言。

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，但 MUM 不仅仅是自然语言处理。Google 希望通过提供答案陪伴用户完成整个客户旅程，老套的 TF-IDF 分析仍然是一种久经考验的方法，只有有效利用可用资源，Google 希望使国际搜索变得更好，谷歌已经落后于亚马逊等大型电子商务市场和小型电子商务平台。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，可以肯定的是，我们可以假设，信息检索和排名相关的所有任务。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。正如我在文章《Google 评估 EAT 的 14 种方式详解》中所述。文本、

  MUM 如何运作？

  2021 年 5 月，但那只掌握在谷歌自己手中，多年来，图像、可以识别描述主题关键词语料库的重要术语。可以提高效率和性能。并将其转移到自己的购物世界。谷歌和内容发布者的利益出现分歧，该技术在许多方面与 MUM 相似。而不让发布者参与其中。作为一家技术集团，谷歌搜索中的关键字文本匹配将成为过去。使其更加接近完整知识库的目标。

  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，并预测客户旅程中的需求和问题，搜索查询和内容（文本、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，这是一项重大改进。

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