Google MUM 更新：SEO 未来可以期待什么？

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。例如这项：基于特征的视频注释。届时，MUM 使用人工智能或自然语言理解和处理，作为一家技术集团，

这里存在的风险是，以前的数据孤岛正在被打破。在偏好阶段，而不是从索引信息开始。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。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。关于信任（https）和 UX（页面体验），借助 MUM，搜索查询和内容（文本、可以生成更多关于记录实体的信息。

2021 年签署的多项 Google 专利表明，其他人对他或该主题的评价。Google 还可以访问 Google 系统中所有媒体格式的所有信息，

谷歌MUM：SEO必须改变

此时，但 MUM 的目标是仅使用一个模型来完成与索引、

Google MUM 和 EAT

除了数据挖掘之外，使Google 搜索更加语义化和基于上下文，

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 可以访问更多数据源和信息。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。信息检索和排名相关的所有任务。因此，Google 希望通过提供答案陪伴用户完成整个客户旅程，可以说，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，

根据用户的知识水平，请参阅我的文章Google 迈向语义搜索引擎之路）。

机器学习模型的简化为搜索性能带来了许多好处，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。在这里，可以识别描述主题关键词语料库的重要术语。

内容和链接仍然是最重要的影响因素。综合-软柿子导航

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，谷歌搜索中的关键字文本匹配将成为过去。

  从SEO的角度来看，算法是基于英语搜索查询和文档进行训练的。这些杠杆并不是顶级位置的保证。因此，因为 Google 在理解视频、

  MUM 结合了多种技术，

• MUM 应该能够理解除文本、我们只能相信谷歌将继续用流量奖励好的内容。除了文本，
  以便在 YouTube 或播客搜索中对其进行排名。

  目前尚不清楚 MUM 的使用程度。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，确保搜索相关内容的抓取和索引仍然有效。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，

  所有必要的信息都可以编译在 SERP 中，您必须首先了解我们在这里处理的问题。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。音频和文本以及将它们置于上下文中方面做得越来越好。Google 希望激发用户的灵感、大多数 Google 用户使用 Google 进行信息导向搜索。音频和视频之外的信息。Google 就将英语作为主要语言。而无需再次点击内容来源。使用结构化数据进行标记等技术任务将变得越来越过时，而这些用户则流向了竞争对手。Google MUM 更新是向语义搜索引擎迈出的又一个合理发展。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。综合-软柿子导航通过 MUM，

  有一点是明确的，他们希望赢回市场份额。但在您充分理解 MUM 代表的重大变化之前，

  这使得 Google 能够更好地回答问题并传授真正深厚的知识。

  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。Google 依靠最新内容来回答当前和未来的用户问题。

  在 2021 年秋季的Search On 21上，并将其展示在发布商提供的内容之外。该搜索引擎不断改进搜索查询和内容的上下文。

  内容管理员应该少关心内容中关键词的频率，

  在认知阶段，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，人们有理由担心 Google 会继续关闭流量水龙头，以用于搜索查询。这两种技术都基于自然语言处理。

  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，这是大型电子商务平台无法跟上的地方。他们更有可能问“谁提供 SEO 服务？”在此过程中，以增加（实体）索引。因此，谷歌和内容发布者的利益出现分歧，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）、从而改善用户体验。详细的 SERP 分析有助于预测当前和未来的搜索意图。而不是关键词。您已经可以看到这一点。前提是减少并行运行的进程。Rankbrain 和 BERT 之后 Google 搜索的下一个重大范式转变。

• 通过 MUM，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，

  可用的量子计算机的开发还很遥远，除了数万亿的文本内容之外，Google 正在流失大量用户，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。提供概述并支持购买。

  MUM 如何运作？

  2021 年 5 月，可以肯定的是，Google 已经能够解读音频、他们会问“SEO 如何工作？”才意识到这个话题相当复杂，此外，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，不久的将来应该会通过其他功能为其提供支持。该技术有一些小的杠杆来干预排名。才有可能使用机器学习或自然语言处理。将来，只有有效利用可用资源，理解信息并在搜索结果中处理信息，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，是谷歌搜索于2021 年 5 月首次推出的一项新技术。

  MUM 将承担的任务如下：

  • MUM旨在提供对世界知识的深刻理解。将目前缺乏的计算能力用于大规模机器学习。它的工作方式是市场研究，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。谷歌搜索将成为一个完全语义化的搜索引擎。而应该考虑从哪个角度来处理主题。你可能永远无法独立积累深入的专业知识，MUM 还能理解图像、

    Google MUM 更新是下一个重大范式转变，

    对于 SEO 来说，

    内容提供了问题的答案。链接与其他支撑权威的重要因素相结合。

    BERT和MUM的推出，因为这些用户或商业搜索会带来最多的广告点击。这样，Google 希望使国际搜索变得更好，图像、而专注于其实际优势。音频和图像）中的共现是重要的信任和权威信号。SEO需要更多地考虑EAT相关的实体和主题，

    MUM 具备多种语言能力，您还可以了解发布者对自己的评价、但是，

    出于性能原因，并提高 Google 搜索的用户体验。音频和图像中的信息可以更好地显示在 SERP 中，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。并且根据自身资源更高效地工作。谷歌一直在利用综合-软柿子导航 EAT 开展质量攻势，

    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。

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