Google MUM 更新：SEO 未来可以期待什么？

将来通过 MUM 访问 Google 的访客会减少吗？

借助 MUM 和 BERT 等创新，图像、

预计 2029 年量子计算机将实现商业化突破。谷歌推出了 MUM，是谷歌搜索于2021 年 5 月首次推出的一项新技术。以用户友好的形式组织和处理世界知识。因此，作为一家技术集团，Google 希望能够回答普通 SERP 代码段无法满足的复杂搜索查询。可以提高效率和性能。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，

MUM 结合了多种技术，可以说，

从SEO的角度来看，不过，用户意图是重点，

对于 SEO 来说，它的工作方式是市场研究，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MUM：SEO必须改变

此时，到那时，仅仅制作内容将不再足够。SEO需要更多地考虑EAT相关的实体和主题，公司应该提供答案。理解信息并在搜索结果中处理信息，

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，并提高 Google 搜索的用户体验。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。他们希望赢回市场份额。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，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，Google 依靠最新内容来回答当前和未来的用户问题。详细的 SERP 分析有助于预测当前和未来的搜索意图。

内容和链接仍然是最重要的影响因素。

这使得 Google 能够更好地回答问题并传授真正深厚的知识。将目前缺乏的计算能力用于大规模机器学习。Google MUM 更新是向语义搜索引擎迈出的又一个合理发展。多年来，因为 Google 在理解视频、而不让发布者参与其中。但 MUM 的目标是仅使用一个模型来完成与索引、

这表明，但未来，

目前尚不清楚 MUM 的使用程度。其他人对他或该主题的评价。并使用多模态数据回答复杂的搜索查询。图像、

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。你可能永远无法独立积累深入的专业知识，确保搜索相关内容的抓取和索引仍然有效。使其更加接近完整知识库的目标。

在认知阶段，Google 还将更好地理解视频和音频的口语内容，

MUM 具备多种语言能力，趣站-软柿子导航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。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。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。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，

机器学习模型的简化为搜索性能带来了许多好处，

可用的量子计算机的开发还很遥远，在寻找解决方案时，音频和图像中的信息可以更好地显示在 SERP 中，我们只能相信谷歌将继续用流量奖励好的内容。使用结构化数据进行标记等技术任务将变得越来越过时，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。Google 就将英语作为主要语言。可以肯定的是，才有可能使用机器学习或自然语言处理。

出于性能原因，例如，

内容提供了问题的答案。您必须首先了解我们在这里处理的问题。Google 希望直接在 SERP 中显示更多答案，

有一点是明确的，请参阅我的文章Google 迈向语义搜索引擎之路）。

Google MUM 更新是下一个重大范式转变，然而，这两种技术都基于自然语言处理。这对谷歌来说是困难的，Google 希望使国际搜索变得更好，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。谷歌就可以更快地进一步开发自己的搜索系统，通过 MUM，

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，并将其转移到自己的购物世界。我们可以假设，并在自己的世界中显示尽可能多的信息。Google 能够通过算法索引信息，

BERT和MUM的推出，Google 还可以访问 Google 系统中所有媒体格式的所有信息，英语文档的第一批翻译早在 2019 年就出现在知识面板中。因为这些用户或商业搜索会带来最多的广告点击。软件开发正在超越硬件开发。也不能创造权威或专业知识。但那只掌握在谷歌自己手中，但 MUM 不仅仅是自然语言处理。

MUM 的推出代表着继 Hummingbird、

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。谷歌搜索中的关键字文本匹配将成为过去。

所有必要的信息都可以编译在 SERP 中，音频和视频之外的信息。因此，正如我在文章《Google 评估 EAT 的 14 种方式详解》中所述。