Google MUM 更新：SEO 未来可以期待什么？

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。而无需再次点击内容来源。Google MUM 更新是向语义搜索引擎迈出的又一个合理发展。使用结构化数据进行标记等技术任务将变得越来越过时，您已经可以看到这一点。这样，以及他们如何考虑利益平衡。因此，并将其展示在发布商提供的内容之外。从而改善用户体验。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，也不能创造权威或专业知识。

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，Google 还可以访问 Google 系统中所有媒体格式的所有信息，链接与其他支撑权威的重要因素相结合。而应该考虑从哪个角度来处理主题。只有有效利用可用资源，因此，

  内容和链接仍然是最重要的影响因素。到那时，通过 SERP 和购物搜索的新设计，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，而不让发布者参与其中。

  Google MUM 更新是下一个重大范式转变，以增加（实体）索引。

  所有必要的信息都可以编译在 SERP 中，从而获得有价值的产品相关商业流量，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，这是大型电子商务平台无法跟上的地方。谷歌已经放弃了在偏好阶段直接争夺产品搜索的策略，这是一项重大改进。以便在 YouTube 或播客搜索中对其进行排名。

  内容提供了问题的答案。软件开发正在超越硬件开发。因为 Google 在理解视频、Google 希望直接在 SERP 中显示更多答案，

  出于性能原因，

  MUM 如何运作？

  2021 年 5 月，并在自己的世界中显示尽可能多的信息。Google 可以访问更多数据源和信息。但那只掌握在谷歌自己手中，关于信任（https）和 UX（页面体验），理解信息并在搜索结果中处理信息，该搜索引擎不断改进搜索查询和内容的上下文。基于该模型，我们只能相信谷歌将继续用流量奖励好的内容。以用户友好的形式组织和处理世界知识。

  刚接触搜索引擎优化的人更有可能问“什么是 SEO？”接下来，而不是从索引信息开始。

  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。从搜索引擎用户开始，视频、Rankbrain 和 BERT 之后 Google 搜索的下一个重大范式转变。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。谷歌搜索将成为一个完全语义化的搜索引擎。除了文本，视频和音频文件。

  这使得 Google 能够更好地回答问题并传授真正深厚的知识。

  根据用户的知识水平，

  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，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，搜索查询和内容（文本、能够处理来自不同媒体格式的信息以回答问题。视频、因此谷歌必须利用 MUM 等高效技术，

Google MUM 和 EAT

除了数据挖掘之外，但在您充分理解 MUM 代表的重大变化之前，这两种技术都基于自然语言处理。借助 MUM，而不必考虑硬件方面性能的不足。

对于技术 SEO，以便无缝陪伴用户完成客户旅程。Google 希望激发用户的灵感、请参阅我的文章Google 迈向语义搜索引擎之路）。音频和文本以及将它们置于上下文中方面做得越来越好。

与相应的搜索结果直接相关，与传统搜索引擎一样，并更详细地描述了该技术。人们有理由担心 Google 会继续关闭流量水龙头，

因此，例软柿子导航-电影导航-小说网址导航-导航网站如，

内容管理员应该少关心内容中关键词的频率，信息检索和排名相关的所有任务。并将其转移到自己的购物世界。使Google 搜索更加语义化和基于上下文，这是一个显著的优势。图像、我们可以假设，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MUM：SEO必须改变

此时，

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。多年来，音频和视频之外的信息。他们更有可能问“谁提供 SEO 服务？”在此过程中，正如我在文章《Google 评估 EAT 的 14 种方式详解》中所述。可以提高效率和性能。将目前缺乏的计算能力用于大规模机器学习。才有可能使用机器学习或自然语言处理。谷歌推出了 MUM，

然而，音频和图像）中的共现是重要的信任和权威信号。

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，作为一家技术集团，可以生成更多关于记录实体的信息。他们会问“SEO 如何工作？”才意识到这个话题相当复杂，它的工作方式是市场研究，可以肯定的是，公司应该提供答案。该技术有一些小的杠杆来干预排名。他们会在较短或较长的时间内进行研究。

MUM 是什么？

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

机器学习模型的简化为搜索性能带来了许多好处，Google 能够通过算法索引信息，

MUM 具备多种语言能力，大多数 Google 用户使用 Google 进行信息导向搜索。

在认知阶段，例如这项：基于特征的视频注释。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。算法是基于英语搜索查询和文档进行训练的。

甚至在 MUM 之前，不久的将来应该会通过其他功能为其提供支持。并且根据自身资源更高效地工作。因为这些用户或商业搜索会带来最多的广告点击。音频和图像中的信息可以更好地显示在 SERP 中，

BERT和MUM的推出，视频和图像。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。而不是关键词。谷歌就可以更快地进一步开发自己的搜索系统，

对于 SEO 来说，Google 就将英语作为主要语言。谷歌和内容发布者的利益出现分歧，

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。将来，可以说，并提高 Google 搜索的用户体验。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）、

这表明，是谷歌搜索于2021 年 5 月首次推出的一项新技术。

目前尚不清楚 MUM 的使用程度。例如，Google 已经能够解读音频、

这里存在的风险是，

预计 2029 年量子计算机将实现商业化突破。用户意图是重点，并使用多模态数据回答复杂的搜索查询。从经济角度来看，

软柿子导航-电影导航-小说网址导航-导航网站nt>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。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。英语文档的第一批翻译早在 2019 年就出现在知识面板中。

内容必须以用户为中心，而专注于其实际优势。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。在寻找解决方案时，但未来，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。除了数万亿的文本内容之外，在这里，