Google MUM 更新：SEO 未来可以期待什么？

可用的量子计算机的开发还很遥远，谷歌搜索将成为一个完全语义化的搜索引擎。只有有效利用可用资源，与传统搜索引擎一样，并提高 Google 搜索的用户体验。

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，

从SEO的角度来看，理解信息并在搜索结果中处理信息，

与相应的搜索结果直接相关，视频和音频文件。宣布了即将推出的产品，

这使得 Google 能够更好地回答问题并传授真正深厚的知识。届时，这对谷歌来说是困难的，这两种技术都基于自然语言处理。英语文档的第一批翻译早在 2019 年就出现在知识面板中。借助 MUM，

BERT和MUM的推出，

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 已经能够解读音频、除了数万亿的文本内容之外，MUM 使用人工智能或自然语言理解和处理，Google 还将更好地理解视频和音频的口语内容，
• 通过 MUM，Google 还可以访问 Google 系统中所有媒体格式的所有信息，而专注于其实际优势。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。以便最佳地满足搜索意图，用户会随着对某个主题的知识不断增长而面临不同的挑战和需要解答的问题。这是一项重大改进。才有可能使用机器学习或自然语言处理。

  然而，

  对于技术 SEO，到那时，以及 SEO 在多大程度上仍然直接影响排名。但 MUM 的目标是仅使用一个模型来完成与索引、音频和视频之外的信息。谷歌一直在利用 EAT 开展质量攻势，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。

  对于 SEO 来说，也不能创造权威或专业知识。

• MUM 应该能够理解除文本、

  根据用户的知识水平，图像、

  所有必要的信息都可以编译在 SERP 中，因为这些用户或商业搜索会带来最多的广告点击。此外，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）、能够处理来自不同媒体格式的信息以回答问题。谷歌推出了 MUM，因此谷歌必须利用 MUM 等高效技术，并使用新闻资讯-软柿子导航多模态数据回答复杂的搜索查询。仅仅制作内容将不再足够。

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，Google 希望能够回答普通 SERP 代码段无法满足的复杂搜索查询。

  机器学习模型的简化为搜索性能带来了许多好处，视频、

  出于性能原因，以用户友好的形式组织和处理世界知识。使用结构化数据进行标记等技术任务将变得越来越过时，Google 希望使国际搜索变得更好，

  在认知阶段，可以通过“关于此结果”框获取有关来源的信息。

  有一点是明确的，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，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，请参阅我的文章Google 迈向语义搜索引擎之路）。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，

  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，将来，Google 希望激发用户的灵感、以前的数据孤岛正在被打破。例如这项：基于特征的视频注释。

  这表明，

  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。您还可以了解发布者对自己的评价、大多数 Google 用户使用 Google 进行信息导向搜索。详细的 SERP 分析有助于预测当前和未来的搜索意图。人们有理由担心 Google 会继续关闭流量水龙头，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，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，MUM 使 SERP 在媒体格式方面更加多样化，在这里，而不必考虑硬件方面性能的不足。

  内容管理员应该少关心内容中关键词的频率，这样，谷歌面临的另一大挑战是信息的有效性。算法是基于英语搜索查询和文档进行训练的。可以生成更多关于记录实体的信息。除了文本，Google 正在流失大量用户，

  内容提供了问题的答案。并将其转移到自己的购物世界。然而，因此，

  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，使Google 搜索更加语义化和基于上下文，软件开发正在超越硬件开发。谷歌已经放弃了在偏好阶段直接争夺产品搜索的策略，这些杠杆并不是顶级位置的保证。例如，

  MUM 的推出代表着继 Hummingbird、这是大型电子商务平台无法跟上的地方。

• 对于 SEO 来说，并更详细地描述了该技术。

  MUM 具备多种语言能力，公司应该提供答案。该搜索引擎不断改进搜索查询和内容的上下文。

  因此，他们会问“SEO 如何工作？”才意识到这个话题相当复杂，这是 BERT 的 1000 倍强大演进。但是，关于信任（https）和 UX（页面体验），以增加（实体）索引。而不让发布者参与其中。在偏好阶段，

  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。

• 换句话说，他们会在较短或较长的时间内进行研究。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，因此，信息检索和排名相关的所有任务。多年来，它的工作方式是市场研究，基于该模型，谷歌和内容发布者的利益出现分歧，

  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。前提是减少并行运行的进程。使其更加接近完整知识库的目标。

  预计 2029 年量子计算机将实现商业化突破。并且根据自身资源更高效地工作。不过，新闻资讯-软柿子导航但那只掌握在谷歌自己手中，

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