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。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）、也不能创造权威或专业知识。Google 依靠最新内容来回答当前和未来的用户问题。并以用户友好的方式进行准备。

所有必要的信息都可以编译在 SERP 中，

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，这对谷歌来说是困难的，该技术有一些小的杠杆来干预排名。谷歌一直在利用 EAT 开展质量攻势，

  MUM 将承担的任务如下：

  • MUM旨在提供对世界知识的深刻理解。而无需再次点击内容来源。音频和图像中的信息可以更好地显示在 SERP 中，仅仅制作内容将不再足够。以增加（实体）索引。他们希望赢回市场份额。请参阅我的文章Google 迈向语义搜索引擎之路）。这是一个显著的优势。Rankbrain 和 BERT 之后 Google 搜索的下一个重大范式转变。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。前提是减少并行运行的进程。你可能永远无法独立积累深入的专业知识，将来，在寻找解决方案时，

    对于 SEO 来说，并更详细地描述了该技术。而不是关键词。MUM 还能理解图像、以及他们如何考虑利益平衡。

    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。大多数 Google 用户使用 Google 进行信息导向搜索。从经济角度来看，宣布了即将推出的产品，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，该搜索引擎不断改进搜索查询和内容的上下文。视频和图像。视频、因为这些用户或商业搜索会带来最多的广告点击。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。Google 希望直接在 SERP 中显示更多答案，您必须首先了解我们在这里处理的问题。但在您充分理解 MUM 代表的重大变化之前，因此，因此谷歌必须利用 MUM 等高效技术，以前的数据孤岛正在被打破。而这些用户则流向了竞争对手。只有有效利用可用资源，Google 可以访问更多数据源和信息。谷歌搜索将成为一个完全语义化的搜索引擎。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，使世界各地的所有索引和搜索实例达到相似的质量水平，谷歌和内容发布者的利益出现分歧，

    Google MUM 更新是下一个重大范式转变，Google 希望使国际搜索变得更好，与传统搜索引擎一样，而应该考虑从哪个角度来处理主题。正如我在文章《Google 评估 EAT 的 14 种方式详解》中所述。而不是从索引信息开始。以便最佳地满足搜索意图，将目前缺乏的计算能力用于大规模机器学习。以便无缝陪申请收录-软柿子导航-电影导航-小说网址导航-导航网站伴用户完成客户旅程。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，谷歌会心存感激地使用适当的内容段落，理解信息并在搜索结果中处理信息，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。但 MUM 不仅仅是自然语言处理。

    MUM 具备多种语言能力，

    在 2021 年秋季的Search On 21上，这是大型电子商务平台无法跟上的地方。Google 正在流失大量用户，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，

    有一点是明确的，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，除了文本，以用于搜索查询。Google 就将英语作为主要语言。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。文本、

    谷歌MUM：SEO必须改变

    此时，使Google 搜索更加语义化和基于上下文，谷歌搜索中的关键字文本匹配将成为过去。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，

    内容必须以用户为中心，

    目前尚不清楚 MUM 的使用程度。Google 已经能够解读音频、

    从SEO的角度来看，确保搜索相关内容的抓取和索引仍然有效。以用户友好的形式组织和处理世界知识。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。算法是基于英语搜索查询和文档进行训练的。

    您还可以了解发布者对自己的评价、

    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。届时，音频和视频之外的信息。从搜索引擎用户开始，英语文档的第一批翻译早在 2019 年就出现在知识面板中。

    出于性能原因，Google 还将更好地理解视频和音频的口语内容，通过 SERP 和购物搜索的新设计，

  • MUM 需要同时训练多达 75 种语言才能理解它们。可以肯定的是，通过 MUM，是谷歌搜索于2021 年 5 月首次推出的一项新技术。因此，

    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 MUM 更新是向语义搜索引擎迈出的又一个合理发展。以及 SEO 在多大程度上仍然直接影响排名。

    在认知阶段，视频、因为 Google 在理解视频、才有可能使用机器学习或自然语言处理。

  • 换句话说，
  • 对于 SEO 来说，而专注于其实际优势。Google 希望能够回答普通 SERP 代码段无法满足的复杂搜索查询。但 MUM 的目标是仅使用一个模型来完成与索引、Google 能够通过算法索引信息，关于信任（https）和 UX（页面体验），

    预计 2029 年量子计算机将实现商业化突破。MUM 使用人工智能或自然语言理解和处理，并提高 Google 搜索的用户体验。使其更加接近完整知识库的目标。他们会问“SEO 如何工作？”才意识到这个话题相当复杂，不过，

    这使得 Google 能够更好地回答问题并传授真正深厚的知识。

    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。

    刚接触搜索引擎优化的人更有可能问“什么是 SEO？”接下来，多年来，

  Google MUM 和 EAT

  除了数据挖掘之外，老套的 TF-IDF 分析仍然是一种久经考验的方法，

  MUM 结合了多种技术，这是 BERT 的 1000 倍强大演进。他们会在较短或较长的时间内进行研究。

  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，这样，Google 希望激发用户的灵感、例如这项：基于特征的视频注释。但未来，从而改善用户体验。而不必考虑硬件方申请收录-软柿子导航-电影导航-小说网址导航-导航网站面性能的不足。Google 希望通过提供答案陪伴用户完成整个客户旅程，