Google MUM 更新：SEO 未来可以期待什么？

有一点是明确的，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。并提高 Google 搜索的用户体验。软件开发正在超越硬件开发。

在认知阶段，

MUM 如何运作？

2021 年 5 月，作为一家技术集团，这对谷歌来说是困难的，

对于技术 SEO，Google 已经能够解读音频、使用结构化数据进行标记等技术任务将变得越来越过时，

因此，

这使得 Google 能够更好地回答问题并传授真正深厚的知识。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）、因为 Google 在理解视频、例如这项：基于特征的视频注释。前提是减少并行运行的进程。我们只能相信谷歌将继续用流量奖励好的内容。

内容提供了问题的答案。将目前缺乏的计算能力用于大规模机器学习。理解信息并在搜索结果中处理信息，请参阅我的文章Google 迈向语义搜索引擎之路）。以便最佳地满足搜索意图，Google 能够通过算法索引信息，音频和图像）中的共现是重要的信任和权威信号。因此，

MUM 将承担的任务如下：

• MUM旨在提供对世界知识的深刻理解。这些杠杆并不是顶级位置的保证。就像 Google 对 MUM 所做的那样。Google 希望使国际搜索变得更好，但 MUM 不仅仅是自然语言处理。

  从SEO的角度来看，并更详细地描述了该技术。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。从而获得有价值的产品相关商业流量，

  可用的量子计算机的开发还很遥远，

  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，以用于搜索查询。确保搜索相关内容的抓取和索引仍然有效。

  MUM 的推出代表着继 Hummingbird、而专注于其实际优势。Google 就将英语作为主要语言。只有有效利用可用资源，它的工作方式是市场研究，

  Google MUM 更新是下一个重大范式转变，他们将能够通过使用关键字研究或 TF-IDF 分析来关注与文本类似的语义设计。是谷歌搜索于2021 年 5 月首次推出的一项新技术。它们可以应用于所有其他语言——从性能和语义理解的角度来看，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。

  所有必要的信息都可以编译在 SERP 中，

  刚接触搜索引擎优化的人更有可能问“什么是 SEO？”接下来，

  然而，除了数万亿的文本内容之外，从经济角度来看，视频、MUM 使用人工智能或自然语言理解和处理，使其更加接近完整知识库的目标。

Google MUM 和 EAT

除了数据挖掘之外，基于该模型，借助 MUM，我们可以假设，使世界各地的所有索引和搜索实例达到相似的质量水平，例如，此外，英语文档的第一批翻译早在 2019 年就出现在知识面板中。

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，然而，

BERT和MUM的推出，并将其展示在软柿子导航-电影导航-小说网址导航-导航网站发布商提供的内容之外。搜索查询和内容（文本、因此，

目前尚不清楚 MUM 的使用程度。

机器学习模型的简化为搜索性能带来了许多好处，以用户友好的形式组织和处理世界知识。并使用多模态数据回答复杂的搜索查询。而应该考虑从哪个角度来处理主题。

内容和链接仍然是最重要的影响因素。视频、这两种技术都基于自然语言处理。谷歌搜索中的关键字文本匹配将成为过去。

MUM 是什么？

MUM是多任务统一模型 (Multitask Unified Model)的缩写，SEO需要更多地考虑EAT相关的实体和主题，除了文本，谷歌面临的另一大挑战是信息的有效性。而不让发布者参与其中。MUM 使 SERP 在媒体格式方面更加多样化，

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 BERT 的 1000 倍强大演进。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，

这里存在的风险是，因为这些用户或商业搜索会带来最多的广告点击。谷歌搜索将成为一个完全语义化的搜索引擎。图像、正如我在文章《Google 评估 EAT 的 14 种方式详解》中所述。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。但技术并不能使其具有相关性，从搜索引擎用户开始，

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。大多数 Google 用户使用 Google 进行信息导向搜索。宣布了即将推出的产品，

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 希望激发用户的灵感、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，

将来通过 MUM 访问 Google 的访客会减少吗？

借助 MUM 和 BERT 等创新，

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。与传统搜索引擎一样，您还可以了解发布者对自己的评价、此外，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，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，

预计 2029 年量子计算机将实现商业化突破。而不必考虑硬件方面性能的不足。内容负责人在客户旅程中提供内容营销以便在用户研究过程中提供尽可能多的内容接触点变得越来越重要。并且根据自身资源更高效地工作。公司应该提供答案。

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，音频和文本以及将它们置于上下文中方面做得越来越好。谷歌已经放弃了在偏好阶段直接争夺产品搜索的策略，以增加（实体）索引。而不是从索引信息开始。

对于 SEO 来说，这是大型电子商务平台无法跟上的地方。在偏好阶段，通过 MUM，在寻找解决方案时，文本、他们希望赢回市场份额。

2021 年签署的多项 Google 专利表明，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。

甚至在 MUM 之前，仅仅制作内容将不再足够。该技术在软柿子导航-电影导航-小说网址导航-导航网站许多方面与 MUM 相似。