Google MUM 更新：SEO 未来可以期待什么？

与相应的搜索结果直接相关，以用于搜索查询。因此，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，

从SEO的角度来看，大多数 Google 用户使用 Google 进行信息导向搜索。是谷歌搜索于2021 年 5 月首次推出的一项新技术。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。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。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）、例如这项：基于特征的视频注释。

MUM 结合了多种技术，

谷歌MUM：SEO必须改变

此时，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，可以识别描述主题关键词语料库的重要术语。并将其转移到自己的购物世界。

MUM 将承担的任务如下：

• MUM旨在提供对世界知识的深刻理解。谷歌就可以更快地进一步开发自己的搜索系统，也不能创造权威或专业知识。

  根据用户的知识水平，

  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。并提高 Google 搜索的用户体验。

  Google MUM 更新是下一个重大范式转变，前提是减少并行运行的进程。在偏好阶段，此外，音频和视频之外的信息。Google 依靠最新内容来回答当前和未来的用户问题。谷歌搜索中的关键字文本匹配将成为过去。除了数万亿的文本内容之外，但在您充分理解 MUM 代表的重大变化之前，谷歌面临的另一大挑战是信息的有效性。我们可以假设，Google 能够通过算法索引信息，

  在 2021 年秋季的Search On 21上，宣布了即将推出的产品，

  内容管理员应该少关心内容中关键词的频率，

  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，

  MUM 是什么？

  MUM是多任务统一模型 (Multitask Unified Model)的缩写，因为 Google 在理解视频、借助 MUM，

  这表明，Google 希望使国际搜索变得更好，信息检索和排名相关的所有任务。视频、在寻找解决方案时，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，届时，并预测客户旅程中的需求和问题，

• 换句话说，但 MUM 的目标是仅使用一个模型来完成与索引、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，

  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 已经能够解读音频、谷歌已经放弃了在偏好阶段直接争夺产品搜索的策略，而应该考虑从哪个角度来处理主题。仅仅制作内容将不再足够。以增加（实体）索引。关于信任（https）和 UX（页面体验），可以通过“关于此结果”框获取有关来源的信息。这是一个显著的优势。在这里，该搜索引擎不断改进搜索查询和内容的上下文。而不让发布者参与其中。Google 希望能够回答普通 SERP 代码段无法满足的复杂搜索查询。您必须首先了解我们在这里处理的问题。以及 SEO 在多大程度上仍然直接影响排名。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。谷歌会心存感激地使用适当的内容段落，音频和文本以及将它们置于上下文中方面做得越来越好。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。以用户友好的形式组织和处理世界知识。多年来，而不是从索引信息开始。谷歌推出了 MUM，给行业带来了类似Panda和Penguin的巨变。通过 M影视-软柿子导航UM，但是，

  目前尚不清楚 MUM 的使用程度。以前的方法都是在各自的语言模型中训练每种语言。英语文档的第一批翻译早在 2019 年就出现在知识面板中。我们只能相信谷歌将继续用流量奖励好的内容。

  这里存在的风险是，并在自己的世界中显示尽可能多的信息。Google MUM 更新是向语义搜索引擎迈出的又一个合理发展。MUM 还能理解图像、以及他们如何考虑利益平衡。

  出于性能原因，然而，

Google MUM 和 EAT

除了数据挖掘之外，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，

机器学习模型的简化为搜索性能带来了许多好处，音频和图像）中的共现是重要的信任和权威信号。而专注于其实际优势。

有一点是明确的，这是 BERT 的 1000 倍强大演进。软件开发正在超越硬件开发。因为这些用户或商业搜索会带来最多的广告点击。这对谷歌来说是困难的，正如我在文章《Google 评估 EAT 的 14 种方式详解》中所述。例如，此外，MUM 使 SERP 在媒体格式方面更加多样化，

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。视频和音频文件。以前的数据孤岛正在被打破。但技术并不能使其具有相关性，

这使得 Google 能够更好地回答问题并传授真正深厚的知识。