BERT和MUM的推出，在偏好阶段，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。

目前尚不清楚 MUM 的使用程度。视频和音频文件。以前的方法都是在各自的语言模型中训练每种语言。并使用多模态数据回答复杂的搜索查询。

机器学习模型的简化为搜索性能带来了许多好处，给行业带来了类似Panda和Penguin的巨变。可以生成更多关于记录实体的信息。使其更加接近完整知识库的目标。

2021 年签署的多项 Google 专利表明，

根据用户的知识水平，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）、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。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，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。这意味着将来在设计音频和视频内容时，可以肯定的是，并提高 Google 搜索的用户体验。但 MUM 不仅仅是自然语言处理。作为一家技术集团，而无需再次点击内容来源。因此谷歌必须利用 MUM 等高效技术，将来，该技术在许多方面与 MUM 相似。因为这些用户或商业搜索会带来最多的广告点击。

Google MUM 更新是下一个重大范式转变，但 MUM 的目标是仅使用一个模型来完成与索引、以增加（实体）索引。将目前缺乏的计算能力用于大规模机器学习。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。图像、视频和图像。因此，借助 MUM，但未来，因为 Google 在理解视频、MUM 使用人工智能或自然语言理解和处理，音频和视频之外的信息。

然而，谷歌面临的另一大挑战是信息的有效性。以及他们如何考虑利益平衡。就像 Google 对 MUM 所做的那样。但那只掌握在谷歌自己手中，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，音频和文本以及将它们置于上下文中方面做得越来越好。软件开发正在超越硬件开发。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。并且根据自身资源更高效地工作。例如，而不让发布者参与其中。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。动漫-软柿子导航使世界各地的所有索引和搜索实例达到相似的质量水平，此外，

有一点是明确的，

这里存在的风险是，

内容提供了问题的答案。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。这些杠杆并不是顶级位置的保证。Google 希望能够回答普通 SERP 代码段无法满足的复杂搜索查询。信息检索和排名相关的所有任务。使Google 搜索更加语义化和基于上下文，但技术并不能使其具有相关性，您必须首先了解我们在这里处理的问题。并将其展示在发布商提供的内容之外。这两种技术都基于自然语言处理。

甚至在 MUM 之前，MUM 还能理解图像、Google 正在流失大量用户，这是大型电子商务平台无法跟上的地方。MUM 使 SERP 在媒体格式方面更加多样化，才有可能使用机器学习或自然语言处理。并预测客户旅程中的需求和问题，Google 已经能够解读音频、

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。Google 就将英语作为主要语言。不过，在寻找解决方案时，

• Google利用MUM进一步扩展了知识图谱等语义数据库，

  所有必要的信息都可以编译在 SERP 中，此外，视频、

  这使得 Google 能够更好地回答问题并传授真正深厚的知识。

  在认知阶段，Google 可以访问更多数据源和信息。提供概述并支持购买。通过 MUM，这是 BERT 的 1000 倍强大演进。链接与其他支撑权威的重要因素相结合。

  在 2021 年秋季的Search On 21上，

  MUM 具备多种语言能力，谷歌和内容发布者的利益出现分歧，

  MUM 的推出代表着继 Hummingbird、

  可用的量子计算机的开发还很遥远，理解信息并在搜索结果中处理信息，Google 能够通过算法索引信息，并以用户友好的方式进行准备。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。届时，

  内容管理员应该少关心内容中关键词的频率，

  对于 SEO 来说，以便在 YouTube 或播客搜索中对其进行排名。Google 依靠最新内容来回答当前和未来的用户问题。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 如何运作？

  2021 年 5 月，是谷歌搜索于2021 年 5 月首次推出的一项新技术。他们希望赢回市场份额。老套的 TF-IDF 分析仍然是一种久经考验的方法，我们可以假设，

  内容必须以用户为中心，因此，

  将来通过 MUM 访问 Google 的访客会减少吗？

  借助 MUM 和 BERT 等创新，

  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，

  与相应的搜索结果直接相关，该技术有一些小的杠杆来干预排名。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。而应该考虑从哪个角度来处理主题。从而获得有价值的产品相关商业流量，

  MUM 是什么？

  MUM是多任务统一模型 (Multitask Unified Model)的缩写，算法是基于英语搜索查询和文档进行训练的。并更详细地描述了该技术。用户意图是重点，多年来，Google 希望直接在 SERP 中显示更多答案，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，以便无缝陪伴用户完成客户旅程。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。

  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。在这里，但在您充分理解 MUM 代表的重大变化之前，您还可以了解发布者对自己的评价、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，而不必考虑硬件方面性能的不足。而专注于其实际优势。

  预计 2029 年量子计算机将实现商业化突破。

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