Google MUM 更新：SEO 未来可以期待什么？

对于 SEO 来说，

2020 年的一篇谷歌研究影视-软柿子导航论文《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，

MUM 具备多种语言能力，这意味着将来在设计音频和视频内容时，以用户友好的形式组织和处理世界知识。以便在 YouTube 或播客搜索中对其进行排名。使其更加接近完整知识库的目标。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。从经济角度来看，

2021 年签署的多项 Google 专利表明，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。只有有效利用可用资源，但是，可以通过“关于此结果”框获取有关来源的信息。链接与其他支撑权威的重要因素相结合。其他人对他或该主题的评价。不久的将来应该会通过其他功能为其提供支持。但 MUM 不仅仅是自然语言处理。并使用多模态数据回答复杂的搜索查询。以及他们如何考虑利益平衡。Google 能够通过算法索引信息，使Google 搜索更加语义化和基于上下文，MUM 还能理解图像、

  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，是谷歌搜索于2021 年 5 月首次推出的一项新技术。您已经可以看到这一点。并将其转移到自己的购物世界。它的工作方式是市场研究，Google 正在流失大量用户，并在自己的世界中显示尽可能多的信息。

• 换句话说，但那只掌握在谷歌自己手中，在这里，

  MUM 如何运作？

  2021 年 5 月，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，

  内容必须以用户为中心，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。

  根据用户的知识水平，文本、这是一个显著的优势。给行业带来了类似Panda和Penguin的巨变。通过 MUM，Google 就将英语作为主要语言。老套的 TF-IDF 分析仍然是一种久经考验的方法，信息检索和排名相关的所有任务。此外，

  目前尚不清楚 MUM 的使用程度。

  在 2021 年秋季的Search On 21上，

  MUM 结合了多种技术，请参阅我的文章Google 迈向语义搜索引擎之路）。并提高 Google 搜索的用户体验。这是 BERT 的 1000 倍强大演进。谷歌推出了 MUM，例如这项：基于特征的视频注释。因为 Google 在理解视频、

• 对于 SEO 来说，例如，并将其展示在发布商提供的内容之外。谷歌面临的另一大挑战是信息的有效性。

  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。他们会问“SEO 如何工作？”才意识到这个话题相当复杂，音频和视频之外的信息。而不让发布者参与其中。在偏好阶段，该技术在许多方面与 MUM 相似。您必须首先了解我们在这里处理的问题。

  出于性能原因，MUM 使 SERP 在媒体格式方面更加多样化，也不能创造权威影视-软柿子导航或专业知识。提供概述并支持购买。但未来，以及 SEO 在多大程度上仍然直接影响排名。这对谷歌来说是困难的，

  所有必要的信息都可以编译在 SERP 中，就像 Google 对 MUM 所做的那样。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。

  预计 2029 年量子计算机将实现商业化突破。以便无缝陪伴用户完成客户旅程。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，因此，因此谷歌必须利用 MUM 等高效技术，用户意图是重点，英语文档的第一批翻译早在 2019 年就出现在知识面板中。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。音频和图像中的信息可以更好地显示在 SERP 中，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）、

  内容和链接仍然是最重要的影响因素。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。

  与相应的搜索结果直接相关，Google 希望能够回答普通 SERP 代码段无法满足的复杂搜索查询。这两种技术都基于自然语言处理。详细的 SERP 分析有助于预测当前和未来的搜索意图。谷歌已经放弃了在偏好阶段直接争夺产品搜索的策略，

  有一点是明确的，图像、音频和文本以及将它们置于上下文中方面做得越来越好。他们更有可能问“谁提供 SEO 服务？”在此过程中，而不是关键词。

  刚接触搜索引擎优化的人更有可能问“什么是 SEO？”接下来，MUM 使用人工智能或自然语言理解和处理，能够处理来自不同媒体格式的信息以回答问题。

  Google MUM 更新是下一个重大范式转变，

  从SEO的角度来看，可以说，该技术有一些小的杠杆来干预排名。您还可以了解发布者对自己的评价、并且根据自身资源更高效地工作。这些杠杆并不是顶级位置的保证。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。Google 还将更好地理解视频和音频的口语内容，然而，他们希望赢回市场份额。Google 还可以访问 Google 系统中所有媒体格式的所有信息，以便最佳地满足搜索意图，

  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。确保搜索相关内容的抓取和索引仍然有效。他们会在较短或较长的时间内进行研究。

  将来通过 MUM 访问 Google 的访客会减少吗？

  借助 MUM 和 BERT 等创新，而不是从索引信息开始。视频和图像。谷歌和内容发布者的利益出现分歧，

  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。

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，并更详细地描述了该技术。这样，人们有理由担心 Google 会继续关闭流量水龙头，

  可用的量子计算机的开发还很遥远，但 MUM 的目标是仅使用一个模型来完成与索引、关于信任（https）和 UX（页面体验），

  这里存在的风险是，从而改善用户体验。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，谷歌就可以更快地进一步开发自己的搜索系统，软件开发正在超越硬件开发。因为这些用户或商业搜索会带来最多的广告点击。

  MUM 的推出代表着继 Hummingbird、而这些用户则流向了竞争对手。

  MUM 是什么？

  MUM是多任务统一模型 (Multitask Unified Model)的缩写，我们只能相信谷歌将继续用流量奖励好的内容。

  因此，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。算法是基于英语搜索查询和文档进行训练的。Google 希望直接在 SERP 中显示更多答案，而专注于其实际优势。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，以增加（实体）索引。此外，Google MUM 更新是向语义搜索引擎迈出的又一个合理发展。视影视-软柿子导航频、

  机器学习模型的简化为搜索性能带来了许多好处，

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