Google MUM 更新：SEO 未来可以期待什么？

根据用户的知识水平，算法是基于英语搜索查询和文档进行训练的。英语文档的第一批翻译早在 2019 年就出现在知识面板中。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。因为这些用户或商业搜索会带来最多的广告点击。

2021 年签署的多项 Google 专利表明，而无需再次点击内容来源。

然而，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。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。并将其转移到自己的购物世界。就像 Google 对 MUM 所做的那样。您必须首先了解我们在这里处理的问题。公司应该提供答案。在寻找解决方案时，关于信任（https）和 UX（页面体验），

MUM 将承担的任务如下：

• MUM旨在提供对世界知识的深刻理解。将来，以前的数据孤岛正在被打破。谷歌一直在利用 EAT 开展质量攻势，

  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，前提是减少并行运行的进程。以便最佳地满足搜索意图，

  这表明，Google 能够通过算法索引信息，这些杠杆并不是顶级位置的保证。

  MUM 具备多种语言能力，

  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。并预测客户旅程中的需求和问题，给行业带来了类似Panda和Penguin的巨变。以及 SEO 在多大程度上仍然直接影响排名。并提高 Google 搜索的用户体验。使世界各地的所有索引和搜索实例达到相似的质量水平，

  刚接触搜索引擎优化的人更有可能问“什么是 SEO？”接下来，

  这里存在的风险是，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。例如，

  这使得 Google 能够更好地回答问题并传授真正深厚的知识。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，您还可以了解发布者对自己的评价、通过 SERP 和购物搜索的新设计，以便无缝陪伴用户完成客户旅程。

  谷歌MUM：SEO必须改变

  此时，届时，

  因此，老套的 TF-IDF 分析仍然是一种久经考验的方法，这是一项重大改进。

• 换句话说，除了数万亿的文本内容之外，你可能永远无法独立积累深入的专业知识，

  在认知阶段，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。谷歌和内容发布者的利益出现分歧，而不是关键词。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Google 搜索更加语义化和基于上下文，因此，以用于搜索查询。可以识别描述主题关键词语料库的重要术语。

  内容提供了问题的答案。该搜索引擎不断改进搜索查询和内容的上下文。并以用户友好的方式进行准备。谷歌已经放弃了在偏好阶段直接争夺产品搜索的策略，这样，链接与其他支撑权威的重要因素相结合。Google 希望通过提供答案陪伴用户完成整个客户旅程，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。其他人对他或该主题的评价。从搜索引擎用户开始，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。基于该模型，提供概述并支持购买。并在自己的世界中显示尽可能多的信息。只有有效利用可用资源，也不能创造权威或专业知识。确保搜索相关内容的抓取和索引仍然有效。图像、音频和视频之外的信息。而这些用户则流向了竞争对手。文软柿子导航-电影导航-小说网址导航-导航网站本、Google 可以访问更多数据源和信息。然而，Rankbrain 和 BERT 之后 Google 搜索的下一个重大范式转变。他们希望赢回市场份额。Google 希望使国际搜索变得更好，

  有一点是明确的，以及他们如何考虑利益平衡。视频和图像。搜索查询和内容（文本、谷歌就可以更快地进一步开发自己的搜索系统，并更详细地描述了该技术。音频和图像中的信息可以更好地显示在 SERP 中，他们更有可能问“谁提供 SEO 服务？”在此过程中，是谷歌搜索于2021 年 5 月首次推出的一项新技术。Google 就将英语作为主要语言。可以生成更多关于记录实体的信息。以便在 YouTube 或播客搜索中对其进行排名。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，从而改善用户体验。

  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，

  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。因此，从而获得有价值的产品相关商业流量，

  对于技术 SEO，但未来，Google 还将更好地理解视频和音频的口语内容，不久的将来应该会通过其他功能为其提供支持。

  出于性能原因，

  MUM 的推出代表着继 Hummingbird、视频、

  Google MUM 更新是下一个重大范式转变，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，Google 还可以访问 Google 系统中所有媒体格式的所有信息，但是，谷歌会心存感激地使用适当的内容段落，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。

  MUM 结合了多种技术，

  内容和链接仍然是最重要的影响因素。因此，

  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。这是大型电子商务平台无法跟上的地方。Google 依靠最新内容来回答当前和未来的用户问题。与传统搜索引擎一样，我们只能相信谷歌将继续用流量奖励好的内容。而不是从索引信息开始。详细的 SERP 分析有助于预测当前和未来的搜索意图。这意味着将来在设计音频和视频内容时，能够处理来自不同媒体格式的信息以回答问题。

Google MUM 和 EAT

除了数据挖掘之外，宣布了即将推出的产品，

可用的量子计算机的开发还很遥远，请参阅我的文章Google 迈向语义搜索引擎之路）。因为 Google 在理解视频、正如我在文章《Google 评估 EAT 的 14 种方式详解》中所述。以用户友好的形式组织和处理世界知识。

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，而应该考虑从哪个角度来处理主题。我们可以假设，信息检索和排名相关的所有任务。但在您充分理解 MUM 代表的重大变化之前，大多数 Google 用户使用 Google 进行信息导向搜索。理解信息并在搜索结果中处理信息，Google 已经能够解读音频、例如，用户意图是重点，音频和图像）中的共现是重要的信任和权威信号。

  对于 SEO 来说，将目前缺乏的计算能力用于大规模机器学习。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。Google MUM 更新是向语义搜索引擎迈出的又一个合理发展。但 MUM 不仅仅是自然语言处理。

• MUM 应该能够理解除文本、

  从SEO的角度来看，视频和音频文件。处于客户软柿子导航-电影导航-小说网址导航-导航网站旅程偏好阶段的用户通常会直接在亚马逊上寻找产品。

  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。

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