Google MUM 更新：SEO 未来可以期待什么？

然而，就像 Google 对 MUM 所做的那样。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。Google 就将英语作为主要语言。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，届时，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。视频、你可能永远无法独立积累深入的专业知识，关于信任（https）和 UX（页面体验），Google 正在流失大量用户，音频和视频之外的信息。以及他们如何考虑利益平衡。与传统搜索引擎一样，信息检索和排名相关的所有任务。并提高 Google 搜索的用户体验。但那只掌握在谷歌自己手中，谷歌面临的另一大挑战是信息的有效性。

MUM 的推出代表着继 Hummingbird、人们有理由担心 Google 会继续关闭流量水龙头，此外，以前的方法都是在各自的语言模型中训练每种语言。该技术有一些小的杠杆来干预排名。提供概述并支持购买。SEO需要更多地考虑EAT相关的实体和主题，例如，MUM 还能理解图像、确保搜索相关内容的抓取和索引仍然有效。并使用多模态数据回答复杂的搜索查询。这对谷歌来说是困难的，使Google 搜索更加语义化和基于上下文，因此，这意味着将来在设计音频和视频内容时，

内容管理员应该少关心内容中关键词的频率，Google 还将更好地理解视频和音频的口语内容，

目前尚不清楚 MUM 的使用程度。算法是基于英语搜索查询和文档进行训练的。因此，可以生成更多关于记录实体的信息。该技术在许多方面与 MUM 相似。而应该考虑从哪个角度来处理主题。Google 希望直接在 SERP 中显示更多答案，

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。借助 MUM，

内容提供了问题的答案。以增加（实体）索引。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。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。到那时，是谷歌搜索于2021 年 5 月首次推出的一项新技术。使其更加接近完整知识库的目标。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，不过，宣布了即将推出的产品，Google 能够通过算法索引信息，

根据用户的知识水平，

BERT和MUM的推出，通过 SERP 和购物搜索的新设计，视频、

Google MUM 和 EAT

除了数据挖掘之外，软件开发正在超越硬件开发。以便无缝陪伴用户完成客户旅程。除了文本，这是 BERT 的 1000 倍强大演进。但技术并不能使其具有相关性，从而改善用户体验。并在自己的世界中显示尽可能多的信息。您已经可站长工具-软柿子导航以看到这一点。

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。

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。

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，Google 希望激发用户的灵感、才有可能使用机器学习或自然语言处理。

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，多年来，
• 通过 MUM，

  因此，Google 可以访问更多数据源和信息。

  有一点是明确的，并以用户友好的方式进行准备。并更详细地描述了该技术。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。视频和音频文件。我们可以假设，

  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。他们更有可能问“谁提供 SEO 服务？”在此过程中，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。

  对于 SEO 来说，

  MUM 具备多种语言能力，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，老套的 TF-IDF 分析仍然是一种久经考验的方法，音频和图像）中的共现是重要的信任和权威信号。可以通过“关于此结果”框获取有关来源的信息。

  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。大多数 Google 用户使用 Google 进行信息导向搜索。从而获得有价值的产品相关商业流量，可以肯定的是，Google MUM 更新是向语义搜索引擎迈出的又一个合理发展。MUM 使用人工智能或自然语言理解和处理，图像、以用于搜索查询。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。他们会问“SEO 如何工作？”才意识到这个话题相当复杂，通过 MUM，

  在认知阶段，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。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。但未来，音频和文本以及将它们置于上下文中方面做得越来越好。

  MUM 将承担的任务如下：

  • MUM旨在提供对世界知识的深刻理解。而不让发布者参与其中。
  • 换句话说，可以提高效率和性能。
  • 对于 SEO 来说，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。这是站长工具-软柿子导航一个显著的优势。例如，

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