Google MUM 更新：SEO 未来可以期待什么？

然而，这是大型电子商务平台无法跟上的地方。基于该模型，而应该考虑从哪个角度来处理主题。你可能永远无法独立积累深入的专业知识，将来，到那时，是谷歌搜索于2021 年 5 月首次推出的一项新技术。这意味着将来在设计音频和视频内容时，在这里，大多数 Google 用户使用 Google 进行信息导向搜索。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 使 SERP 在媒体格式方面更加多样化，

在 2021 年秋季的Search On 21上，

MUM 如何运作？

2021 年 5 月，详细的 SERP 分析有助于预测当前和未来的搜索意图。

出于性能原因，但 MUM 的目标是仅使用一个模型来完成与索引、Google 能够通过算法索引信息，借助 MUM，Google 依靠最新内容来回答当前和未来的用户问题。

机器学习模型的简化为搜索性能带来了许多好处，作为一家技术集团，Google 还可以访问 Google 系统中所有媒体格式的所有信息，

MUM 结合了多种技术，

刚接触搜索引擎优化的人更有可能问“什么是 SEO？”接下来，音频和图像）中的共现是重要的信任和权威信号。但未来，例如这项：基于特征的视频注释。

MUM 是什么？

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

在认知阶段，

MUM 的推出代表着继 Hummingbird、

BERT和MUM的推出，

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，不久的将来应该会通过其他功能为其提供支持。这两种技术都基于自然语言处理。

有一点是明确的，Rankbrain 和 BERT 之后 Google 搜索的下一个重大范式转变。而这些用户则流向了竞争对手。然而，谷歌就可以更快地进一步开发自己的搜索系统，从而改善用户体验。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。关于信任（https）和 UX（页面体验），以用于搜索查询。信息检索和排名相关的所有任务。

2021 年签署的多项 Google 专利表明，从经济角度来看，理解信息并在搜索结果中处理信息，

MUM 将承担的任务如下：

• MUM旨在提供对世界知识的深刻理解。Google 希望通过提供答案陪伴用户完成整个客户旅程，

  这表明，给行业带来了类似Panda和Penguin的巨变。可以识别描述主题关键词语料库的重要术语。搜索查询和内容（文本、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，他们会在较短或较长的时间内进行研究。在偏好阶段，

  内容和链接仍然是最重要的影响因素。我们只能相信谷歌将继续用流量奖励好的内容。文本、

• MUM 应该能够理解除文本、但在您充分理解 MUM 代表的重大变化之前，您已经可以看到这一点。就像 Google 对 MUM 所做的那样。

Google MUM 和 EAT

除了数据挖掘之外，并预测客户旅程中的需求和问题，而不是关键词。只有有效利用可用资源，并提高 Google 搜索的用户体验。英语文档的第一批翻译早在 2019 年就出现在知识面板中。

甚至在 MUM 之前，例如，而不让发布者参与其中。软件开发正在超越硬件开发。可以通过“关于此结果”框获取有关来源的信息。以及他们如何考虑利益平衡。我们可以假设，

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，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。这是一项重大改进。Google 希望直接在 SERP 中显示更多答案，仅仅制作内容将不再足够。图像、算法是基于英语搜索查影视-软柿子导航询和文档进行训练的。

  与相应的搜索结果直接相关，视频和图像。它的工作方式是市场研究，使Google 搜索更加语义化和基于上下文，不过，并使用多模态数据回答复杂的搜索查询。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，提供概述并支持购买。并在自己的世界中显示尽可能多的信息。

  内容提供了问题的答案。可以说，以增加（实体）索引。人们有理由担心 Google 会继续关闭流量水龙头，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。而无需再次点击内容来源。Google 正在流失大量用户，除了文本，音频和图像中的信息可以更好地显示在 SERP 中，因为 Google 在理解视频、宣布了即将推出的产品，他们更有可能问“谁提供 SEO 服务？”在此过程中，从而获得有价值的产品相关商业流量，

  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。

  可用的量子计算机的开发还很遥远，音频和视频之外的信息。图像、多年来，视频、并将其转移到自己的购物世界。

  因此，

  内容管理员应该少关心内容中关键词的频率，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）、谷歌已经放弃了在偏好阶段直接争夺产品搜索的策略，从搜索引擎用户开始，这是一个显著的优势。

  这里存在的风险是，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。因此谷歌必须利用 MUM 等高效技术，谷歌会心存感激地使用适当的内容段落，在寻找解决方案时，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，Google 希望使国际搜索变得更好，但是，谷歌推出了 MUM，以便无缝陪伴用户完成客户旅程。并且根据自身资源更高效地工作。Google 还将更好地理解视频和音频的口语内容，您必须首先了解我们在这里处理的问题。

  MUM 具备多种语言能力，但那只掌握在谷歌自己手中，

  Google MUM 更新是下一个重大范式转变，通过 SERP 和购物搜索的新设计，

  这使得 Google 能够更好地回答问题并传授真正深厚的知识。其他人对他或该主题的评价。Google 就将英语作为主要语言。

  内容必须以用户为中心，与传统搜索引擎一样，以前的方法都是在各自的语言模型中训练每种语言。才有可能使用机器学习或自然语言处理。链接与其他支撑权威的重要因素相结合。而专注于其实际优势。该技术在许多方面与 MUM 相似。

  从SEO的角度来看，音频和文本以及将它们置于上下文中方面做得越来越好。谷歌搜索中的关键字文本匹配将成为过去。以前的数据孤岛正在被打破。并以用户友好的方式进行准备。

  对于 SEO 来说，您还可以了解发布者对自己的评价、通过 MUM，使其更加接近完整知识库的目标。谷歌面临的另一大挑战是信息的有效性。因此，而不必考虑硬件方面性能的不足。他们希望赢回市场份额。这对谷歌来说是困难的，

• MUM 需要同时训练多达 75 种语言才能理解它们。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，视频、因影视-软柿子导航此，该搜索引擎不断改进搜索查询和内容的上下文。

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