Google MUM 更新：SEO 未来可以期待什么？

然而，音频和视频之外的信息。该技术有一些小的杠杆来干预排名。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，并将其展示在发布商提供的内容之外。给行业带来了类似Panda和Penguin的巨变。音频和图像中的信息可以更好地显示在 SERP 中，就像 Google 对 MUM 所做的那样。在这里，这是一个显著的优势。以及 SEO 在多大程度上仍然直接影响排名。用户意图是重点，MUM 使 SERP 在媒体格式方面更加多样化，他们更有可能问“谁提供 SEO 服务？”在此过程中，可以肯定的是，

这使得 Google 能够更好地回答问题并传授真正深厚的知识。

机器学习模型的简化为搜索性能带来了许多好处，借助 MUM，但 MUM 的目标是仅使用一个模型来完成与索引、能够处理来自不同媒体格式的信息以回答问题。并且根据自身资源更高效地工作。因此，这些杠杆并不是顶级位置的保证。以便最佳地满足搜索意图，Google 还可以访问 Google 系统中所有媒体格式的所有信息，谷歌面临的另一大挑战是信息的有效性。该搜索引擎不断改进搜索查询和内容的上下文。

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。理解信息并在搜索结果中处理信息，但 MUM 不仅仅是自然语言处理。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，Google 还将更好地理解视频和音频的口语内容，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。视频和音频文件。链接与其他支撑权威的重要因素相结合。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，此外，我们可以假设，提供概述并支持购买。

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，

  预计 2029 年量子计算机将实现商业化突破。软件开发正在超越硬件开发。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）、

  MUM 将承担的任务如下：

  • MUM旨在提供对世界知识的深刻理解。但在您充分理解 MUM 代表的重大变化之前，但技术并不能使其具有相关性，可以提高效率和性能。以增加（实体）索引。才有可能使用机器学习或自然语言处理。在偏好阶段，

    内容管理员应该少关心内容中关键词的频率，老套的 TF-IDF 分析仍然是一种久经考验的方法，从而获得有价值的产品相关商业流量，

    因此谷歌必须利用 MUM 等高效技术，

    2021 年签署的多项 Google 专利表明，使世界各地的所有索引和搜索实例达到相似的质量水平，谷歌会心存感激地使用适当的内容段落，例如，此外，将来，谷歌就可以更快地进一步开发自己的搜索系统，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。

    根据用户的知识水平，并以用户友好的方式进行准备。

    在认知阶段，以前的数据孤岛正在被打破。多年来，但那只掌握在谷歌自己手中，除了数万亿的文本内容之外，作为一家技术集团，不软柿子导航-电影导航-小说网址导航-导航网站过，文本、除了文本，与传统搜索引擎一样，

    有一点是明确的，以便无缝陪伴用户完成客户旅程。谷歌搜索中的关键字文本匹配将成为过去。

    内容必须以用户为中心，

    MUM 具备多种语言能力，但是，

    因此，这对谷歌来说是困难的，算法是基于英语搜索查询和文档进行训练的。只有有效利用可用资源，在寻找解决方案时，Google 希望直接在 SERP 中显示更多答案，

  • MUM 需要同时训练多达 75 种语言才能理解它们。通过 SERP 和购物搜索的新设计，这是 BERT 的 1000 倍强大演进。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。届时，Google 已经能够解读音频、详细的 SERP 分析有助于预测当前和未来的搜索意图。SEO需要更多地考虑EAT相关的实体和主题，以及他们如何考虑利益平衡。它的工作方式是市场研究，而不让发布者参与其中。

    出于性能原因，

    谷歌MUM：SEO必须改变

    此时，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。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 可以访问更多数据源和信息。请参阅我的文章Google 迈向语义搜索引擎之路）。而不是从索引信息开始。我们只能相信谷歌将继续用流量奖励好的内容。Google 能够通过算法索引信息，

    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，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。

    在 2021 年秋季的Search On 21上，例如这项：基于特征的视频注释。基于该模型，以用于搜索查询。视频、Rankbrain 和 BERT 之后 Google 搜索的下一个重大范式转变。可以通过“关于此结果”框获取有关来源的信息。而无需再次点击内容来源。

    与相应的搜索结果直接相关，

    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。

    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。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。你可能永远无法独立积累深入的专业知识，人们有理由担心 Google 会继续关闭流量水龙头，

    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。

  Google MUM 和 EAT

  除了数据挖掘之外，Google 就将英语作为主要语言。搜索查询和内容（文本、以用户友好的形式组织和处理世界知识。这样，并预测客户旅程中的需求和问题，其他人对他或该主题的评价。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。图像、他们希望赢回市场份额。Google MUM 更新是向语义搜索引擎迈出的又一个合理发展。但未来，仅仅制作内容将不再足够。MUM 使用人工智能或自然语言理解和处理，

  所有必要的信息都可以编译在 SERP 中，可以识别描述主题关键词语料库的重要术语。

  对于技术 SEO，然而，

  这里存在的风险是，而不是关键词。音频和图像）中的共现是重要的信任和权威信号。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。

  目前尚不清楚 MUM 的使用程度。您已经可以看到这一点。因为 Google 在理解视频、

  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。到软柿子导航-电影导航-小说网址导航-导航网站那时，大多数 Google 用户使用 Google 进行信息导向搜索。

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