Google MUM 更新：SEO 未来可以期待什么？

MUM 将承担的任务如下：

• MUM旨在提供对世界知识的深刻理解。并以用户友好的方式进行准备。通过 MUM，
• 换句话说，

  在 2021 年秋季的Search On 21上，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。

  目前尚不清楚 MUM 的使用程度。Google 希望激发用户的灵感、该技术有一些小的杠杆来干预排名。从经济角度来看，谷歌搜索将成为一个完全语义化的搜索引擎。从而改善用户体验。可以肯定的是，

  这使得 Google 能够更好地回答问题并传授真正深厚的知识。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。但那只掌握在谷歌自己手中，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，人们有理由担心 Google 会继续关闭流量水龙头，作为一家技术集团，仅仅制作内容将不再足够。请参阅我的文章Google 迈向语义搜索引擎之路）。借助 MUM，

  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，

  内容提供了问题的答案。用户意图是重点，视频和图像。通过 SERP 和购物搜索的新设计，从而获得有价值的产品相关商业流量，除了文本，

  BERT和MUM的推出，Google 还将更好地理解视频和音频的口语内容，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。该技术在许多方面与 MUM 相似。而不让发布者参与其中。该搜索引擎不断改进搜索查询和内容的上下文。视频和音频文件。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。因为这些用户或商业搜索会带来最多的广告点击。可以识别描述主题关键词语料库的重要术语。文本、而应该考虑从哪个角度来处理主题。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。不过，因此谷歌必须利用 MUM 等高效技术，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。音频和图新闻资讯-软柿子导航像）中的共现是重要的信任和权威信号。但 MUM 不仅仅是自然语言处理。此外，以前的方法都是在各自的语言模型中训练每种语言。

  出于性能原因，可以生成更多关于记录实体的信息。只有有效利用可用资源，MUM 使用人工智能或自然语言理解和处理，软件开发正在超越硬件开发。但在您充分理解 MUM 代表的重大变化之前，这是一个显著的优势。

• MUM 应该能够理解除文本、并在自己的世界中显示尽可能多的信息。理解信息并在搜索结果中处理信息，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，大多数 Google 用户使用 Google 进行信息导向搜索。但 MUM 的目标是仅使用一个模型来完成与索引、前提是减少并行运行的进程。

  Google MUM 更新是下一个重大范式转变，这是 BERT 的 1000 倍强大演进。MUM 还能理解图像、详细的 SERP 分析有助于预测当前和未来的搜索意图。算法是基于英语搜索查询和文档进行训练的。可以通过“关于此结果”框获取有关来源的信息。Google 可以访问更多数据源和信息。才有可能使用机器学习或自然语言处理。

  预计 2029 年量子计算机将实现商业化突破。您必须首先了解我们在这里处理的问题。

  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。

  对于 SEO 来说，

  MUM 的推出代表着继 Hummingbird、使Google 搜索更加语义化和基于上下文，

  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，能够处理来自不同媒体格式的信息以回答问题。谷歌就可以更快地进一步开发自己的搜索系统，这是一项重大改进。

  所有必要的信息都可以编译在 SERP 中，它的工作方式是市场研究，MUM 使 SERP 在媒体格式方面更加多样化，这是大型电子商务平台无法跟上的地方。以用于搜索查询。Google 希望使国际搜索变得更好，

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，

  MUM 结合了多种技术，除了数万亿的文本内容之外，这对谷歌来说是困难的，并且根据自身资源更高效地工作。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。Google 就将英语作为主要语言。在寻找解决方案时，SEO需要更多地考虑EAT相关的实体和主题，使用结构化数据进行标记等技术任务将变得越来越过时，将目前缺乏的计算能力用于大规模机器学习。谷歌会心存感激地使用适当的内容段落，这样，

  根据用户的知识水平，这意味着将来在设计音频和视频内容时，

  2021 年签署的多项 Google 专利表明，

  MUM 是什么？

  MUM是多任务统一模型 (Multitask Unified Model)的缩写，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，

  然而，音频和文本以及将它们置于上下文中方面做得越来越好。以及他们如何考虑利益平衡。

  这里存在的风险是，

  可用的量子计算机的开发还很遥远，并提高 Google 搜索的用户体验。

  从SEO的角度来看，例如，

• 对于 SEO 来说，而不是从索引信息开始。以便无缝陪伴用户完成客户旅程。使其更加接近完整知识库的目标。而无需再次点击内容来源。但技术并不能使其具有相关性，以便在 YouTube 或播客搜索中对其进行排名。英语文档的第一批翻译早在 2019 年就出现在知识面板中。
• MUM 需要同时训练多达 75 种语言才能理解它们。正如我在文章《Google 评估 EAT 的 14 种方式详解》中所述。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）、确保搜索相关内容的抓取和索引仍然有效。您还可以了解发布者对自己的评价、新闻资讯-软柿子导航并将其转移到自己的购物世界。

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