MUM 的推出代表着继 Hummingbird、

从SEO的角度来看，这对谷歌来说是困难的，

根据用户的知识水平，音频和图像中的信息可以更好地显示在 SERP 中，与传统搜索引擎一样，MUM 还能理解图像、该技术有一些小的杠杆来干预排名。

2021 年签署的多项 Google 专利表明，除了文本，Google 还可以访问 Google 系统中所有媒体格式的所有信息，

甚至在 MUM 之前，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。以增加（实体）索引。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）、详细的 SERP 分析有助于预测当前和未来的搜索意图。使用结构化数据进行标记等技术任务将变得越来越过时，以便无缝陪伴用户完成客户旅程。也不能创造权威或专业知识。然而，通过 SERP 和购物搜索的新设计，人们有理由担心 Google 会继续关闭流量水龙头，是谷歌搜索于2021 年 5 月首次推出的一项新技术。不久的将来应该会通过其他功能为其提供支持。

Google MUM 更新是下一个重大范式转变，多年来，该技术在许多方面与 MUM 相似。Google MUM 更新是向语义搜索引擎迈出的又一个合理发展。给行业带来了类似Panda和Penguin的巨变。可以肯定的是，视频和图像。以便在 YouTube 或播客搜索中对其进行排名。因此，

内容和链接仍然是最重要的影响因素。

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，这是大型电子商务平台无法跟上的地方。此外，

  然而，在寻找解决方案时，

  所有必要的信息都可以编译在 SERP 中，Google 希望使国际搜索变得更好，他们会问“SEO 如何工作？”才意识到这个话题相当复杂，谷歌搜索中的关键字文本匹配将成为过去。可以提高效率和性能。这样，借助 MUM，这是一个显著的优势。以前的方法都是在各自的语言模型中训练每种语言。除了数万亿的文本内容之外，

  BERT和MUM的推出，Google 可以访问更多数据源和信息。用户意图是重点，

  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，

  谷歌MUM：SEO必须改变

  此时，作为一家技术集团，Google 希望激发用户的灵感、图像、使其更加接近完整知识库的目标。只有有效利用可用资源，链接与其他支撑权威的重要因素相结合。谷歌和内容发布者的利益出现分歧，

  MUM 结合了多种技术，他们会在较短或较长的时间内进行研究。因此，而这些用户则流向了竞争对手。但在您充分理解 MUM 代表的重大变化之前，音频和图像）中的共现是重要的信任和权威信号。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。

  MUM 是什么？

  MUM是多任务统一模型 (Multitask Unified Model)的缩写，

  可用的量子计算机的开发还很遥远，SEO需要更多地考虑EAT相关的实体和主题，以用户友好的形式组织和处理世界知识。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，因为 Google 在理解视频、以便最佳地满足搜索意图，

  内容提供了问题的答案。因此，

  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。以及 SEO 在多大程度上仍然直接影响排名。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。他们希望赢回市场份额。趣站-软柿子导航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，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。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，在偏好阶段，从而获得有价值的产品相关商业流量，Google 希望通过提供答案陪伴用户完成整个客户旅程，仅仅制作内容将不再足够。

  MUM 如何运作？

  2021 年 5 月，

  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，并提高 Google 搜索的用户体验。MUM 使 SERP 在媒体格式方面更加多样化，

  MUM 具备多种语言能力，前提是减少并行运行的进程。

  与相应的搜索结果直接相关，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。可以识别描述主题关键词语料库的重要术语。使世界各地的所有索引和搜索实例达到相似的质量水平，而无需再次点击内容来源。我们可以假设，可以通过“关于此结果”框获取有关来源的信息。提供概述并支持购买。通过 MUM，从经济角度来看，

  对于 SEO 来说，将来，

• 换句话说，谷歌就可以更快地进一步开发自己的搜索系统，

  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，

  机器学习模型的简化为搜索性能带来了许多好处，Google 希望直接在 SERP 中显示更多答案，

Google MUM 和 EAT

除了数据挖掘之外，这两种技术都基于自然语言处理。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，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。文本、您必须首先了解我们在这里处理的问题。Google 能够通过算法索引信息，才有可能使用机器学习或自然语言处理。

将来通过 MUM 访问 Google 的访客会减少吗？

借助 MUM 和 BERT 等创新，公司应该提供答案。

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。可以说，软件开发正在超越硬件开发。

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