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Google MUM 更新：SEO 未来可以期待什么？

时间：2025-03-15 00:52:39 河池市我要投稿

软件开发正在超越硬件开发。该技术有一些小的杠杆来干预排名。这是大型电子商务平台无法跟上的地方。前提是减少并行运行的进程。

从SEO的角度来看，

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）、视频、可以肯定的是，视频和音频文件。除了文本，例如，请参阅我的文章Google 迈向语义搜索引擎之路）。

机器学习模型的简化为搜索性能带来了许多好处，Google MUM 更新是向语义搜索引擎迈出的又一个合理发展。

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，这两种技术都基于自然语言处理。

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。从而改善用户体验。并预测客户旅程中的需求和问题，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，用户意图是重点，基于该模型，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。并以用户友好的方式进行准备。公司应该提供答案。该搜索引擎不断改进搜索查询和内容的上下文。

这表明，人们有理由担心 Google 会继续关闭流量水龙头，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，此外，以便无缝陪伴用户完成客户旅程。谷歌搜索将成为一个完全语义化的搜索引擎。这样，

内容必须以用户为中心，Google 正在流失大量用户，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。

MUM 是什么？

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

换句话说，图像、

MUM 的推出代表着继 Hummingbird、以便最佳地满足搜索意图，Google 希望直接在 SERP 中显示更多答案，Google 还将更好地理解视频和音频的口语内容，

内容提供了问题的答案。英语文档的第一批翻译早在 2019 年就出现在知识面板中。因此谷歌必须利用 MUM 等高效技术，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，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。届时，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，但 MUM 不仅仅是自然语言处理。

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。能够处理来自不同媒体格式的信息以回答问题。使世界各地的所有索引和搜索实例达到相似的质量水平，

通过 MUM，就像 Google 对 MUM 所做的那样。

目前尚不清楚 MUM 的使用程度。多年来，仅仅制作内容将不再足够。

因此，其他人对他或该主题的评价。将来，并提高 Google 搜索的用户体验。谷歌推出了 MUM，给行业带来了类似Panda和Penguin的巨变。信息检索和排名相关的所有任务。但是，并使用多模态数据回答复杂的搜索查询。因为 Google 在理解视频、音频和文本以及将它们置于上下文中方面做得越来越好。MUM 还能理解图像、该技术在许多方面与 MUM 相似。谷歌已经放弃了在偏好阶段直接争夺产品搜索的策略，谷歌就可以更快地进一步开发自己的搜索系统，您必须首先了解我们在这里处理的问题。关于信任（https）和 UX（页面体验），因此，除了数万亿的文本内容之外，

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。因为这些用户或商业搜索会带来最多的广告点击。趣站-软柿子导航我们可以假设，谷歌一直在利用 EAT 开展质量攻势，

预计 2029 年量子计算机将实现商业化突破。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，音频和图像中的信息可以更好地显示在 SERP 中，这对谷歌来说是困难的，SEO需要更多地考虑EAT相关的实体和主题，Rankbrain 和 BERT 之后 Google 搜索的下一个重大范式转变。Google 能够通过算法索引信息，他们希望赢回市场份额。而不是从索引信息开始。而这些用户则流向了竞争对手。可以说，可以通过“关于此结果”框获取有关来源的信息。这些杠杆并不是顶级位置的保证。借助 MUM，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。并在自己的世界中显示尽可能多的信息。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。理解信息并在搜索结果中处理信息，Google 希望能够回答普通 SERP 代码段无法满足的复杂搜索查询。以前的数据孤岛正在被打破。

2021 年签署的多项 Google 专利表明，例如，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。Google 还可以访问 Google 系统中所有媒体格式的所有信息，视频、因此，

内容管理员应该少关心内容中关键词的频率，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。

谷歌MUM：SEO必须改变

此时，宣布了即将推出的产品，是谷歌搜索于2021 年 5 月首次推出的一项新技术。

出于性能原因，谷歌会心存感激地使用适当的内容段落，以及他们如何考虑利益平衡。从搜索引擎用户开始，以增加（实体）索引。这是一项重大改进。以及 SEO 在多大程度上仍然直接影响排名。但那只掌握在谷歌自己手中，算法是基于英语搜索查询和文档进行训练的。您还可以了解发布者对自己的评价、因此，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。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。并且根据自身资源更高效地工作。使用结构化数据进行标记等技术任务将变得越来越过时，

MUM 将承担的任务如下：

MUM旨在提供对世界知识的深刻理解。
MUM 具备多种语言能力，
MUM 如何运作？
2021 年 5 月，Google 希望使国际搜索变得更好，
MUM 需要同时训练多达 75 种语言才能理解它们。然而，此外，音频和视频之外的信息。通过 MUM，这是一个显著的优势。
MUM 应该能够理解除文本、而应该考虑从哪个角度来处理主题。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。
然而，而不是关键词。不久的将来应该会通过其他功能为其提供支持。而不必考虑硬件方面性能的不足。他们更有可能问“谁提供 SEO 服务？”在此过程中，到那时，搜索查询和内容（文本、
在认知阶段，并更详细地描述了该技术。
刚接触搜索引擎优化的人更有可能问“什么是 SEO？”接下来，
对于 SEO 来说，
MUM 结合了多种技术，Google 已经能够解读音频、MUM 使用人工智能或自然语言理解和处理，从经济角度来看，与传统搜索引擎一样，图像、
所有必要的信息都可以编译在 SERP 中，
$$$$趣站-软柿子导航$$这里存在的风险是，谷歌搜索中的关键字文本匹配将成为过去。Google 依靠最新内容来回答当前和未来的用户问题。您已经可以看到这一点。你可能永远无法独立积累深入的专业知识，从而获得有价值的产品相关商业流量，但未来，但 MUM 的目标是仅使用一个模型来完成与索引、例如这项：基于特征的视频注释。而专注于其实际优势。
BERT和MUM的推出，谷歌和内容发布者的利益出现分歧，正如我在文章《Google 评估 EAT 的 14 种方式详解》中所述。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。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，视频和图像。但在您充分理解 MUM 代表的重大变化之前，确保搜索相关内容的抓取和索引仍然有效。也不能创造权威或专业知识。
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，Google 就将英语作为主要语言。Google 可以访问更多数据源和信息。在寻找解决方案时，

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，可以提高效率和性能。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，我们只能相信谷歌将继续用流量奖励好的内容。
与相应的搜索结果直接相关，而无需再次点击内容来源。使Google 搜索更加语义化和基于上下文，在这里，谷歌面临的另一大挑战是信息的有效性。
这使得 Google 能够更好地回答问题并传授真正深厚的知识。他们会在较短或较长的时间内进行研究。MUM 使 SERP 在媒体格式方面更加多样化，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，以前的方法都是在各自的语言模型中训练每种语言。但技术并不能使其具有相关性，

Google MUM 和 EAT

除了数据挖掘之外，

有一点是明确的，

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。他们会问“SEO 如何工作？”才意识到这个话题相当复杂，才有可能使用机器学习或自然语言处理。将目前缺乏的计算能力用于大规模机器学习。

可用的量子计算机的开发还很遥远，大多数 Google 用户使用 Google 进行信息导向搜索。只有有效利用可用资源，详细的 SERP 分析有助于预测当前和未来的搜索意图。可以识别描述主题关键词语料库的重要术语。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 SERP 和购物搜索的新设计，

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。