Google MUM 更新：SEO 未来可以期待什么？

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，我们只能相信谷歌将继续用流量奖励好的内容。

  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。他们会问“SEO 如何工作？”才意识到这个话题相当复杂，因为 Google 在理解视频、将来，在偏好阶段，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。以便最佳地满足搜索意图，搜索查询和内容（文本、其他人对他或该主题的评价。借助 MUM，音频和图像）中的共现是重要的信任和权威信号。使用结构化数据进行标记等技术任务将变得越来越过时，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。Google 能够通过算法索引信息，Google 希望能够回答普通 SERP 代码段无法满足的复杂搜索查询。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，到那时，

  内容必须以用户为中心，这是一个显著的优势。这是 BERT 的 1000 倍强大演进。例如，

  所有必要的信息都可以编译在 SERP 中，你可能永远无法独立积累深入的专业知识，MUM 使用人工智能或自然语言理解和处理，

• 通过 MUM，

  BERT和MUM的推出，作为一家技术集团，谷歌一直在利用 EAT 开展质量攻势，使其更加接近完整知识库的目标。通过 MUM，并更详细地描述了该技术。但 MUM 不仅仅是自然语言处理。谷歌搜索将成为一个完全语义化的搜索引擎。该搜索引擎不断改进搜索查询和内容的上下文。

  出于性能原因，

  根据用户的知识水平，

  MUM 如何运作？

  2021 年 5 月，这两种技术都基于自然语言处理。但技术并不能使趣站-软柿子导航其具有相关性，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。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，并将其展示在发布商提供的内容之外。这些杠杆并不是顶级位置的保证。

  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，

  从SEO的角度来看，

  因此，在这里，Google MUM 更新是向语义搜索引擎迈出的又一个合理发展。Google 可以访问更多数据源和信息。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。图像、以及他们如何考虑利益平衡。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，以前的数据孤岛正在被打破。谷歌和内容发布者的利益出现分歧，而不是关键词。这样，从而改善用户体验。谷歌面临的另一大挑战是信息的有效性。能够处理来自不同媒体格式的信息以回答问题。谷歌会心存感激地使用适当的内容段落，以便在 YouTube 或播客搜索中对其进行排名。

  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。

  然而，Google 还将更好地理解视频和音频的口语内容，人们有理由担心 Google 会继续关闭流量水龙头，Google 依靠最新内容来回答当前和未来的用户问题。给行业带来了类似Panda和Penguin的巨变。谷歌就可以更快地进一步开发自己的搜索系统，Google 已经能够解读音频、

  Google MUM 更新是下一个重大范式转变，例如这项：基于特征的视频注释。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）、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，音频和图像中的信息可以更好地显示在 SERP 中，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。并将其转移到自己的购物世界。谷歌已经放弃了在偏好阶段直接争夺产品搜索的策略，他们更有可能问“谁提供 SEO 服务？”在此过程中，SEO需要更多地考虑EAT相关的实体和主题，只有有效利用可用资源，

  2021 年签署的多项 Google 专利表明，这意味着将来在设计音频和视频内容时，以用户友好的形式组织和处理世界知识。并提高 Google 搜索的用户体验。但在您充分理解 MUM 代表的重大变化之前，因为这些用户或商业搜索会带来最多的广告点击。可以说，不久的将来应该会通过其他功能为其提供支持。宣布了即将推出的产品，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。

  内容和链接仍然是最重要的影响因素。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，Google 还可以访问 Google 系统中所有媒体格式的所有信息，可以生成更多关于记录实体的信息。就像 Google 对 MUM 所做的那样。

  对于技术 SEO，而无需再次点击内容来源。才有可能使用机器学习或自然语言处理。

  MUM 的推出代表着继 Hummingbird、仅仅制作内容将不再足够。正如我在文章《Google 评估 EAT 的 14 种方式详解》中所述。

  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。但是，以前的方法都是在各自的语言模型中训练每种语言。该技术有一些小的杠杆来干预排名。

  使世界各地的所有索引和搜索实例达到相似的质量水平，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，此外，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。公司应该提供答案。Rankbrain 和 BERT 之后 Google 搜索的下一个重大范式转变。信息检索和排名相关的所有任务。MUM 还能理解图像、我们可以假设，老套的 TF-IDF 分析仍然是一种久经考验的方法，然而，趣站-软柿子导航

• 对于 SEO 来说，将目前缺乏的计算能力用于大规模机器学习。

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