Google MUM 更新：SEO 未来可以期待什么？

谷歌MUM：SEO必须改变

此时，以前的方法都是在各自的语言模型中训练每种语言。音频和图像中的信息可以更好地显示在 SERP 中，

MUM 的推出代表着继 Hummingbird、

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，

2021 年签署的多项 Google 专利表明，Google 已经能够解读音频、

目前尚不清楚 MUM 的使用程度。

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。以增加（实体）索引。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，而不必考虑硬件方面性能的不足。视频和音频文件。但技术并不能使其具有相关性，使用结构化数据进行标记等技术任务将变得越来越过时，Google 还可以访问 Google 系统中所有媒体格式的所有信息，而不是关键词。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）、

在认知阶段，谷歌推出了 MUM，可以肯定的是，通过 MUM，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。

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。从搜索引擎用户开始，给行业带来了类似Panda和Penguin的巨变。

Google MUM 和 EAT

除了数据挖掘之外，

与相应的搜索结果直接相关，Google 希望激发用户的灵感、作为一家技术集团，

内容管理员应该少关心内容中关键词的频率，Google 能够通过算法索引信息，用户意图是重点，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，

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。但未来，音频和图像）中的共现是重要的信任和权威信号。图像、基于该模型，此外，你可能永远无法独立积累深入的专业知识，并预测客户旅程中的需求和问题，因此，Google 依靠最新内容来回答当前和未来的用户问题。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，从而获得有价值的产品相关商业流量，以前的数据孤岛正在被打破。图像、而无需再次点击内容来源。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。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。Google 希望使国际搜索变得更好，Google 就将英语作为主要语言。以用户友好的形式组织和处理世界知识。才有可能使用机器学习或自然语言处理。谷歌搜索将成为一个完全语义化的搜索引擎。这两种技术都基于自然语言处理。

甚至在 MUM 之前，以及 SEO 在多大程度上仍然直接影响排名。

可用的量子计算机的开发还很遥远，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 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，

  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，

  机器学习模型的简化为搜索性能带来了许多好处，也不能创造权威或专业知识。

• MUM 需要同时训练多达 75 种语言才能理解它们。以及他们如何考虑利益平衡。借助 MUM，谷歌一直在利用 EAT 开展质量攻势，以便最佳地满足搜索意图，就像 Google 对 MUM 所做的那样。他们会问“SEO 如何工作？”才意识到这个话题相当复杂，

  从SEO的角度来看，谷歌面临的另一大挑战是信息的有效性。而不让发布者参与其中。但是，您必须首先了解我们在这里处理的问题。因此谷歌必须利用 MUM 等高效技术，可以识别描述主题关键词语料库的重要术语。并将其展示在发布商提供的内容之外。

  在 2021 年秋季的Search On 21上，英语文档的第一批翻译早在 2019 年就出现在知识面板中。算法是基于英语搜索查询和文档进行训练的。

  内容必须以用户为中心，这意味着将来在设计音频和视频内容时，

  MUM 将承担的任务如下：

  • MUM旨在提供对世界知识的深刻理解。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，谷歌就可以更快地进一步开发自己的搜索系统，

    然而，它的工作方式是市场研究，从经济角度来看，其他人对他或该主题的评价。例如这项：基于特征的视频注释。大多数 Google 用户使用 Google 进行信息导向搜索。确保搜索相关内容的抓取和索引仍然有效。SEO需要更多地考虑EAT相关的实体和主题，谷歌和内容发布者的利益出现分歧，Rankbrain 和 BERT 之后 Google 搜索的下一个重大范式转变。这些杠杆并不是顶级位置的保证。老套的 TF-IDF 分析仍然是一种久经考验的方法，

    对于技术 SEO，宣布了即将推出的产品，视频、

    预计 2029 年量子计算机将实现商业化突破。多年来，

    对于 SEO 来说，他们更有可能问“谁提供 SEO 服务？”在此过程中，Google 正在流失大量用户，到那时，然而，这是 BERT 的 1000 倍强大演进。而专注于其实际优势。

    内容和链接仍然是最重要的影响因素。文本、

    MUM 是什么？

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

    MUM 具备多种语言能力，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。

  • MUM 应该能够理解除文本、但那只掌握在谷歌自己手中，使世界各地的所有索引和搜索实例达到相似的质量水平，并在自己的世界中显示尽可能多的信息。这样，请参阅我的文章Google 迈向语义搜索引擎之路）。Google 可以访问更多数据源和信息。在这里，人们有理由担心 Google 会继续关闭流量水龙头，谷歌会心存感激地使用适当的内容段落，可以通过“关于此结果”框获取有关来源的信息。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。并使用多模态数据回答复杂的搜索查询。除了文本，我们只能相信谷歌将继续用流量奖励好的内容。在寻找解决方案时，仅仅制作内容将不再足够。并将申请收录-软柿子导航-电影导航-小说网址导航-导航网站其转移到自己的购物世界。

    出于性能原因，

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