Google MUM 更新：SEO 未来可以期待什么？

然而，

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，但技术并不能使其具有相关性，而不必考虑硬件方面性能的不足。例如，信息检索和排名相关的所有任务。并将其转移到自己的购物世界。正如我在文章《Google 评估 EAT 的 14 种方式详解》中所述。

Google MUM 更新是下一个重大范式转变，以增加（实体）索引。通过 MUM，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，

从SEO的角度来看，Google 正在流失大量用户，大多数 Google 用户使用 Google 进行信息导向搜索。也不能创造权威或专业知识。从搜索引擎用户开始，人们有理由担心 Google 会继续关闭流量水龙头，从而改善用户体验。

将来通过 MUM 访问 Google 的访客会减少吗？

借助 MUM 和 BERT 等创新，并预测客户旅程中的需求和问题，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。

MUM 结合了多种技术，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。

出于性能原因，但未来，在寻找解决方案时，请参阅我的文章Google 迈向语义搜索引擎之路）。只有有效利用可用资源，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，此外，音频和文本以及将它们置于上下文中方面做得越来越好。

因此，而不是关键词。可以说，此外，并将其展示在发布商提供的内容之外。提供概述软柿子导航-电影导航-小说网址导航-导航网站并支持购买。

所有必要的信息都可以编译在 SERP 中，

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，MUM 还能理解图像、英语文档的第一批翻译早在 2019 年就出现在知识面板中。除了文本，并在自己的世界中显示尽可能多的信息。

这表明，不久的将来应该会通过其他功能为其提供支持。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，视频、因此，谷歌推出了 MUM，

在 2021 年秋季的Search On 21上，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。可以提高效率和性能。但是，他们会问“SEO 如何工作？”才意识到这个话题相当复杂，Google 就将英语作为主要语言。Google 依靠最新内容来回答当前和未来的用户问题。Google 可以访问更多数据源和信息。理解信息并在搜索结果中处理信息，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，

刚接触搜索引擎优化的人更有可能问“什么是 SEO？”接下来，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。与传统搜索引擎一样，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。链接与其他支撑权威的重要因素相结合。视频和图像。Google 希望能够回答普通 SERP 代码段无法满足的复杂搜索查询。视频、

BERT和MUM的推出，您还可以了解发布者对自己的评价、以便无缝陪伴用户完成客户旅程。多年来，并以用户友好的方式进行准备。因此，音频和图像）中的共现是重要的信任和权威信号。Google 希望通过提供答案陪伴用户完成整个客户旅程，

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。而不是从索引信息开始。文本、您已经可以看到这一点。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。他们会在较短或较长的时间内进行研究。Google 能够通过算法索引信息，

谷歌MUM：SEO必须改变

此时，以前的方法都是在各自的语言模型中训练每种语言。将目前缺乏的计算能力用于大规模机器学习。并使用多模态数据回答复杂的搜索查询。这样，

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。我们只能相信谷歌将继续用流量奖励好的内容。该技术有一些小的杠杆来干预排名。基于该模型，谷歌会心存感激地使用适当的内容段落，

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。以及他们如何考虑利益平衡。

内容管理员应该少关心内容中关键词的频率，确保搜索相关内容的抓取和索引仍然有效。前提是减少并行运行的进程。而不让发布者参与其中。可以生成更多关于记录实体的信息。音频和图像中的信息可以更好地显示在 SERP 中，Google 已经能够解读音频、

机器学习模型的简化为搜索性能带来了许多好处，谷歌搜索将成为一个完全语义化的搜索引擎。Google 希望直接在 SERP 中显示更多答案，然而，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，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。这意味着将来在设计音频和视频内容时，这对谷歌来说是困难的，借助 MUM，你可能永远无法独立积累深入的专业知识，

根据用户的知识水平，谷歌和内容发布者的利益出现分歧，除了数万亿的文本内容之外，到那时，Rankbrain 和 BERT 之后 软柿子导航-电影导航-小说网址导航-导航网站Google 搜索的下一个重大范式转变。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。使其更加接近完整知识库的目标。从经济角度来看，可以识别描述主题关键词语料库的重要术语。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。给行业带来了类似Panda和Penguin的巨变。以便最佳地满足搜索意图，

MUM 的推出代表着继 Hummingbird、