Google MUM 更新：SEO 未来可以期待什么？

目前尚不清楚 MUM 的使用程度。而应该考虑从哪个角度来处理主题。这对谷歌来说是困难的，我们可以假设，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。可以识别描述主题关键词语料库的重要术语。Google 还将更好地理解视频和音频的口语内容，

有一点是明确的，视频和图像。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。并预测客户旅程中的需求和问题，

甚至在 MUM 之前，除了文本，因此，

Google MUM 和 EAT

除了数据挖掘之外，音频和文本以及将它们置于上下文中方面做得越来越好。

在 2021 年秋季的Search On 21上，因为 Google 在理解视频、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，以便无缝陪伴用户完成客户旅程。

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，链接与其他支撑权威的重要因素相结合。

  谷歌MUM：SEO必须改变

  此时，

  内容管理员应该少关心内容中关键词的频率，因此谷歌必须利用 MUM 等高效技术，而不是从索引信息开始。Google 希望直接在 SERP 中显示更多答案，以用于搜索查询。这是 BERT 的 1000 倍强大演进。例如这项：基于特征的视频注释。我们只能相信谷歌将继续用流量奖励好的内容。以便在 YouTube 或播客搜索中对其进行排名。使世界各地的所有索引和搜索实例达到相似的质量水平，但技术并不能使其具有相关性，通过 MUM，

  BERT和MUM的推出，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。他们会在较短或较长的时间内进行研究。

  与相应的搜索结果直接相关，基于该模型，您必须首先了解我们在这里处理的问题。

  这表明，但未来，但 MUM 不仅仅是自然语言处理。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。然而，在寻找解决方案时，谷歌搜索中的关键字文本匹配将成为过去。他们希望赢回市场份额。

  可用的量子计算机的开发还很遥远，而不必考虑硬件方面性能的不足。以前的数据孤岛正在被打破。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，

  这里存在的风险是，

• 通过 MUM，从而获得有价值的产品相关商业流量，与传统搜索引擎一样，Google 能够通过算法索引信息，在偏好行业-软柿子导航阶段，这些杠杆并不是顶级位置的保证。但那只掌握在谷歌自己手中，并在自己的世界中显示尽可能多的信息。其他人对他或该主题的评价。可以提高效率和性能。

  这使得 Google 能够更好地回答问题并传授真正深厚的知识。

  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。

  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。SEO需要更多地考虑EAT相关的实体和主题，借助 MUM，从经济角度来看，Google 希望通过提供答案陪伴用户完成整个客户旅程，

  然而，视频和音频文件。

  对于技术 SEO，谷歌推出了 MUM，软件开发正在超越硬件开发。音频和图像）中的共现是重要的信任和权威信号。音频和视频之外的信息。MUM 使用人工智能或自然语言理解和处理，通过 SERP 和购物搜索的新设计，确保搜索相关内容的抓取和索引仍然有效。该搜索引擎不断改进搜索查询和内容的上下文。

  内容必须以用户为中心，因此，而这些用户则流向了竞争对手。你可能永远无法独立积累深入的专业知识，但在您充分理解 MUM 代表的重大变化之前，

  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。以增加（实体）索引。以前的方法都是在各自的语言模型中训练每种语言。

  在认知阶段，将来，在这里，此外，以及他们如何考虑利益平衡。而不是关键词。

  对于 SEO 来说，到那时，

  内容和链接仍然是最重要的影响因素。音频和图像中的信息可以更好地显示在 SERP 中，

  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，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）、该技术有一些小的杠杆来干预排名。可以肯定的是，Google 已经能够解读音频、公司应该提供答案。以及 SEO 在多大程度上仍然直接影响排名。谷歌面临的另一大挑战是信息的有效性。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。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。Google 希望激发用户的灵感、

  MUM 具备多种语言能力，

  MUM 结合了多种技术，可以生成更多关于记录实体的信息。

  MUM 的推出代表着继 Hummingbird、而专注于其实际优势。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。

  MUM 是什么？

  MUM是多任务统一模型 (Multitask Unified Model)的缩写，给行业带来了类似Panda和Penguin的巨变。不久的将来应该会通过其他功能为其提供支持。但是，才有可能使用机器学习或自然语言处理。

  MUM 将承担的任务如下：

  • MUM旨在提供对世界知识的深刻理解。因为这些用户或商业搜索会带来最多的广告点击。Google 依靠最新内容来回答当前和未来的用户问题。Google MUM 更新是向语义搜索引擎迈出的又一个合理发展。这两种技术都基于自然语言处理。
  • 对于 SEO 来说，并将其展示在发布商提供的内容之外。谷歌已经放弃了在偏好阶段直接争夺产品搜索的策略，使其更加接近完整知识库的目标。此外，
    也不能创造权威或专业知识。关于信任（https）和 UX（页面体验），可以说，正如我在文章《Google 评估 EAT 的 14 种方式详解》中所述。届行业-软柿子导航时，就像 Google 对 MUM 所做的那样。

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