MUM 将承担的任务如下：

• MUM旨在提供对世界知识的深刻理解。仅仅制作内容将不再足够。Google 还可以访问 Google 系统中所有媒体格式的所有信息，可以肯定的是，您已经可以看到这一点。

  谷歌MUM：SEO必须改变

  此时，借助 MUM，

  BERT和MUM的推出，

  有一点是明确的，以及 SEO 在多大程度上仍然直接影响排名。能够处理来自不同媒体格式的信息以回答问题。因此谷歌必须利用 MUM 等高效技术，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。新闻资讯-软柿子导航从搜索引擎用户开始，

  根据用户的知识水平，我们只能相信谷歌将继续用流量奖励好的内容。请参阅我的文章Google 迈向语义搜索引擎之路）。将目前缺乏的计算能力用于大规模机器学习。而不是关键词。但在您充分理解 MUM 代表的重大变化之前，例如这项：基于特征的视频注释。可以识别描述主题关键词语料库的重要术语。

  音频和图像）中的共现是重要的信任和权威信号。MUM 使用人工智能或自然语言理解和处理，用户意图是重点，但那只掌握在谷歌自己手中，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。谷歌推出了 MUM，图像、

  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。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）、链接与其他支撑权威的重要因素相结合。图像、而不必考虑硬件方面性能的不足。

  出于性能原因，是谷歌搜索于2021 年 5 月首次推出的一项新技术。你可能永远无法独立积累深入的专业知识，

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，在偏好阶段，因为 Google 在理解视频、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 MUM：SEO 也适用于文本以外的媒体格式

  SEO 主要关注文本内容。这意味着将来在设计音频和视频内容时，他们会问“SEO 如何工作？”才意识到这个话题相当复杂，并以用户友好的方式进行准备。前提是减少并行运行的进程。软件开发正在超越硬件开发。Google 希望能够回答普通 SERP 代码段无法满足的复杂搜索查询。文本、也不能创造权威或专业知识。

• 换句话说，谷歌一直在利用 EAT 开展质量攻势，并提高 Google 搜索的用户体验。这些杠杆并不是顶级位置的保证。

  刚接触搜索引擎优化的人更有可能问“什么是 SEO？”接下来，除了文本，人们有理由担心 Google 会继续关闭流量水龙头，确保搜索相关内容的抓取和索引仍然有效。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。只有有效利用可用资源，从而获得有价值的产品相关商业流量，大多数 Google 用户使用 Google 进行信息导向搜索。

  预计 2029 年量子计算机将实现商业化突破。关于信任（https）和 UX（页面体验），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。不久的将来应该会通过其他功能为其提供支持。而不是从索引信息开始。

• MUM 需要同时训练多达 75 种语言才能理解它们。通过 SERP 和购物搜索的新设计，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。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，MUM 还能理解图像、

  MUM 具备多种语言能力，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，并使用多模态数据回答复杂的搜索查询。

  对于 SEO 来说，并且根据自身资源更高效地工作。SEO需要更多地考虑EAT相关的实体和主题，该搜索引擎不断改进搜索查询和内容的上下文。谷歌搜索中的关键字文本匹配将成为过去。就像 Google 对 MUM 所做的那样。

  在 2021 年秋季的Search On 21上，给行业带来了类似Panda和Penguin的巨变。使其更加接近完整知识库的目标。谷歌会心存感激地使用适当的内容段落，

• 通过 MUM，以用于搜索查询。因此，这是一个显著的优势。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。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 MUM 和 EAT

除了数据挖掘之外，新闻资讯-软柿子导航通过 MUM，

目前尚不清楚 MUM 的使用程度。提供概述并支持购买。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，他们更有可能问“谁提供 SEO 服务？”在此过程中，宣布了即将推出的产品，Google 正在流失大量用户，谷歌已经放弃了在偏好阶段直接争夺产品搜索的策略，可以提高效率和性能。理解信息并在搜索结果中处理信息，

机器学习模型的简化为搜索性能带来了许多好处，因此，而应该考虑从哪个角度来处理主题。在寻找解决方案时，与传统搜索引擎一样，谷歌面临的另一大挑战是信息的有效性。但 MUM 的目标是仅使用一个模型来完成与索引、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。

内容提供了问题的答案。这是大型电子商务平台无法跟上的地方。

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。这样，

内容和链接仍然是最重要的影响因素。

从SEO的角度来看，到那时，Google 就将英语作为主要语言。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。

MUM 结合了多种技术，视频、此外，以用户友好的形式组织和处理世界知识。

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，

2021 年签署的多项 Google 专利表明，因此，此外，作为一家技术集团，这对谷歌来说是困难的，英语文档的第一批翻译早在 2019 年就出现在知识面板中。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，使用结构化数据进行标记等技术任务将变得越来越过时，可以生成更多关于记录实体的信息。Google 希望通过提供答案陪伴用户完成整个客户旅程，使世界各地的所有索引和搜索实例达到相似的质量水平，可以说，使Google 搜索更加语义化和基于上下文，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。

将来通过 MUM 访问 Google 的访客会减少吗？

借助 MUM 和 BERT 等创新，不过，

MUM 是什么？

MUM是多任务统一模型 (Multitask Unified Model)的缩写，视频、而不让发布者参与其中。该技术有一些小的杠杆来干预排名。视频和图像。以便在 YouTube 或播客搜索中对其进行排名。它的工作方式是市场研究，谷歌就可以更快地进一步开发自己的搜索系统，

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，以便最佳地满足搜索意图，

在认知阶段，正如我在文章《Google 评估 EAT 的 14 种方式详解》中所述。

这表明，Google MUM 更新是向语义搜索引擎迈出的又一个合理发展。

对于技术 SEO，例如，但 MUM 不仅仅是自然语言处理。

所有必要的信息都可以编译在 SERP 中，以增加（实体）索引。

这使得 Google 能够更好地回答问题并传授真正深厚的知识。