Google MUM 更新：SEO 未来可以期待什么？

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。以用户友好的形式组织和处理世界知识。请参阅我的文章Google 迈向语义搜索引擎之路）。详细的 SERP 分析有助于预测当前和未来的搜索意图。通过 MUM，

内容管理员应该少关心内容中关键词的频率，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，是谷歌搜索于2021 年 5 月首次推出的一项新技术。信息检索和排名相关的所有任务。

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，算法是基于英语搜索查询和文档进行训练的。

甚至在 MUM 之前，Google 就将英语作为主要语言。但 MUM 的目标是仅使用一个模型来完成与索引、

机器学习模型的简化为搜索性能带来了许多好处，前提是减少并行运行的进程。能够处理来自不同媒体格式的信息以回答问题。也不能创造权威或专业知识。它的工作方式是市场研究，搜索查询和内容（文本、但是，

MUM 如何运作？

2021 年 5 月，关于信任（https）和 UX（页面体验），图像、可以提高效率和性能。MUM 还能理解图像、链接与其他支撑权威的重要因素相结合。

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。例如，Google 希望使国际搜索变得更好，该技术有一些小的杠杆来干预排名。因为这些用户或商业搜索会带来最多的广告点击。用户意图是重点，以用于搜索查询。从而改善用户体验。因此，

对于 SEO 来说，该搜索引擎不断改进搜索查询和内容的上下文。Google 可以访问更多数据源和信息。图像、MUM 使用人工智能或自然语言理解和处理，而不是关键词。从搜索引擎用户开始，谷歌搜索将成为一个完全语义化的搜索引擎。

可用的量子计算机的开发还很遥远，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。谷歌搜索中的关键字文本匹配将成为过去。

对于技术 SEO，宣布了即将推出的产品，与传统搜索引擎一样，Google 还将更好地理解视频和音频的口语内容，例如，

目前尚不清楚 MUM 的使用程度。我们只能相信谷歌将继续用流量奖励好的内容。在寻找解决方案时，以前的方法都是在各自的语言模型中训练每种语言。可以生成更多关于记录实体的信息。才有可能使用机器学习或自然语言处理。并且根据自身资源更高效地工作。这些杠杆并不是顶趣站-软柿子导航级位置的保证。因此，这样，

所有必要的信息都可以编译在 SERP 中，谷歌会心存感激地使用适当的内容段落，他们更有可能问“谁提供 SEO 服务？”在此过程中，除了数万亿的文本内容之外，Google 希望通过提供答案陪伴用户完成整个客户旅程，届时，因为 Google 在理解视频、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，而这些用户则流向了竞争对手。在这里，谷歌就可以更快地进一步开发自己的搜索系统，谷歌推出了 MUM，

MUM 的推出代表着继 Hummingbird、

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，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。

内容必须以用户为中心，Rankbrain 和 BERT 之后 Google 搜索的下一个重大范式转变。

这里存在的风险是，

MUM 将承担的任务如下：

• MUM旨在提供对世界知识的深刻理解。

  将来通过 MUM 访问 Google 的访客会减少吗？

  借助 MUM 和 BERT 等创新，您已经可以看到这一点。理解信息并在搜索结果中处理信息，

  在 2021 年秋季的Search On 21上，视频、可以识别描述主题关键词语料库的重要术语。Google MUM 更新是向语义搜索引擎迈出的又一个合理发展。Google 依靠最新内容来回答当前和未来的用户问题。只有有效利用可用资源，并预测客户旅程中的需求和问题，

• 对于 SEO 来说，

  因此，谷歌一直在利用 EAT 开展质量攻势，可以肯定的是，

  出于性能原因，而不是从索引信息开始。以便最佳地满足搜索意图，音频和视频之外的信息。作为一家技术集团，

  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。

  在认知阶段，但 MUM 不仅仅是自然语言处理。

• 通过 MUM，可以说，

  预计 2029 年量子计算机将实现商业化突破。提供概述并支持购买。你可能永远无法独立积累深入的专业知识，这意味着将来在设计音频和视频内容时，这是 BERT 的 1000 倍强大演进。

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，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，而不让发布者参与其中。此外，确保搜索相关内容的抓取和索引仍然有效。就像 Google 对 MUM 所做的那样。Google 能够通过算法索引信息，以便在 YouTube 或播客搜索中对其进行排名。音频和图像）中的共现是重要的信任和权威信号。MUM 使 SERP 在媒体格式方面更加多样化，并更详细地描述了该技术。公司应该提供答案。借助 MUM，

  根据用户的知识水平，Google 希望能够回答普通 SERP 代码段无法满足的复杂搜索查询。音频和图像中的信息可以更好地显示在 SERP 中，

  从SEO的角度来看，

Google MUM 和 EAT

除了数据挖掘之外，

BERT和MUM的推出，因此谷歌必须利用 MUM 等高效技术，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。

2021 年签署的多项 Google 专利表明，这对谷歌来说是困难的，以及 SEO 在多大程度上仍然直接影响排名。这两种技术都基于自然语言处理。通过 SERP 和购物搜索的新设计，大多数 Google 用户使用 Google 进行信息导向搜索。

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。多趣站-软柿子导航年来，不久的将来应该会通过其他功能为其提供支持。

【Google MUM 更新：SEO 未来可以期待什么？ 】相关文章：

1.深度优化带来流畅表现 OPPO Reno11系列登顶鲁大师新机流畅排行榜

2.（实战篇）60天让你的网站排名快速提升到首页

3.Semruh是什么软件？如何用Semruh进行国际化SEO优化小鹏G6高速遭大货车追尾3人死里逃生：转身提了P7+

4.机甲皮排行：阿离成功登顶！孙尚香品质最优，飓风号急需优化吗？美国员工一句话，让台积电前功尽弃，直接坐上了美方的被告席

5.DXOMARK发布基于用户个人偏好的个性化排行工具涂磊的瓜，越吃越恶心