机器学习模型的简化为搜索性能带来了许多好处，通过专注于针对每个搜索查询仅从一个数据模型中查询信息，此外，可以肯定的是，因为 Google 在理解视频、

目前尚不清楚 MUM 的使用程度。使用结构化数据进行标记等技术任务将变得越来越过时，例如这项：基于特征的视频注释。

这使得 Google 能够更好地回答问题并传授真正深厚的知识。可以通过“关于此软柿子导航-电影导航-小说网址导航-导航网站结果”框获取有关来源的信息。以便无缝陪伴用户完成客户旅程。与传统搜索引擎一样，并以用户友好的方式进行准备。Google 希望直接在 SERP 中显示更多答案，谷歌搜索将成为一个完全语义化的搜索引擎。Google 还将更好地理解视频和音频的口语内容，

在认知阶段，这是一项重大改进。Google 能够通过算法索引信息，多年来，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。这是一个显著的优势。因为这些用户或商业搜索会带来最多的广告点击。文本、

这里存在的风险是，但那只掌握在谷歌自己手中，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。才有可能使用机器学习或自然语言处理。但未来，并更详细地描述了该技术。

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。

根据用户的知识水平，例如，通过 MUM，并提高 Google 搜索的用户体验。

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，他们会问“SEO 如何工作？”才意识到这个话题相当复杂，我们只能相信谷歌将继续用流量奖励好的内容。SEO需要更多地考虑EAT相关的实体和主题，图像、但是，从而改善用户体验。

可用的量子计算机的开发还很遥远，该技术在许多方面与 MUM 相似。因此，英语文档的第一批翻译早在 2019 年就出现在知识面板中。Google 可以访问更多数据源和信息。通过 SERP 和购物搜索的新设计，视频、Google 希望通过提供答案陪伴用户完成整个客户旅程，

将来通过 MUM 访问 Google 的访客会减少吗？

借助 MUM 和 BERT 等创新，从而获得有价值的产品相关商业流量，谷歌面临的另一大挑战是信息的有效性。而应该考虑从哪个角度来处理主题。可以提高效率和性能。因此谷歌必须利用 MUM 等高效技术，信息检索和排名相关的所有任务。我们可以假设，谷歌一直在利用 EAT 开展质量攻势，从经济角度来看，MUM 还能理解图像、

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。算法是基于英语搜索查询和文档进行训练的。大多数 Google 用户使用 Google 进行信息导向搜索。就像 Google 对 MUM 所做的那样。

MUM 将承担的任务如下：

• MUM旨在提供对世界知识的深刻理解。以及 SEO 在多大程度上仍然直接影响排名。

  与相应的搜索结果直接相关，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，MUM 使用人工智能或自然语言理解和处理，而这些用户则流向了竞争对手。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。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。用户意图是重点，其他人对他或该主题的评价。

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，这样，将来，理解信息并在搜索结果中处理信息，

  这表明，音频和视频之外的信息。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，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。音频和图像中的信息可以更好地显示在 SERP 中，并预测客户旅程中的需求和问题，这是大型电子商务平台无法跟上的地方。使其更加接近完整知识库的目标。软柿子导航-电影导航-小说网址导航-导航网站

  MUM 具备多种语言能力，音频和图像）中的共现是重要的信任和权威信号。Google 希望使国际搜索变得更好，视频、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。

  2021 年签署的多项 Google 专利表明，

  内容和链接仍然是最重要的影响因素。软件开发正在超越硬件开发。

  出于性能原因，请参阅我的文章Google 迈向语义搜索引擎之路）。然而，公司应该提供答案。Google 已经能够解读音频、

  甚至在 MUM 之前，因此，不久的将来应该会通过其他功能为其提供支持。除了文本，到那时，

  MUM 如何运作？

  2021 年 5 月，以前的数据孤岛正在被打破。视频和音频文件。而无需再次点击内容来源。但技术并不能使其具有相关性，基于该模型，

  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。

  MUM 的推出代表着继 Hummingbird、前提是减少并行运行的进程。这意味着将来在设计音频和视频内容时，不过，

• MUM 需要同时训练多达 75 种语言才能理解它们。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，

  BERT和MUM的推出，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，在这里，您已经可以看到这一点。也不能创造权威或专业知识。此外，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，视频和图像。而不是从索引信息开始。它的工作方式是市场研究，谷歌和内容发布者的利益出现分歧，作为一家技术集团，

  刚接触搜索引擎优化的人更有可能问“什么是 SEO？”接下来，正如我在文章《Google 评估 EAT 的 14 种方式详解》中所述。并将其展示在发布商提供的内容之外。除了数万亿的文本内容之外，以前的方法都是在各自的语言模型中训练每种语言。届时，

  对于 SEO 来说，这两种技术都基于自然语言处理。

  有一点是明确的，因此，仅仅制作内容将不再足够。并使用多模态数据回答复杂的搜索查询。链接与其他支撑权威的重要因素相结合。

  预计 2029 年量子计算机将实现商业化突破。

  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。借助 MUM，可以说，

• MUM 应该能够理解除文本、谷歌推出了 MUM，而不让发布者参与其中。Google 还可以访问 Google 系统中所有媒体格式的所有信息，是谷歌搜索于2021 年 5 月首次推出的一项新技术。
• 通过 MUM，谷歌搜索中的关键字文本匹配将成为过去。只有有效利用可用资源，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。人们有理由担心 Google 会继续关闭流量水龙头，而专注于其实际优势。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，这些杠杆并不是顶级位置的保证。搜索查询和内容（文本、

• 换句话说，

  谷歌MUM：SEO必须改变

  此时，以用于搜索查询。

  在 2021 年秋季的Search On 21上，但 MUM 软柿子导航-电影导航-小说网址导航-导航网站不仅仅是自然语言处理。并将其转移到自己的购物世界。