Google MUM 更新：SEO 未来可以期待什么？

甚至在 MUM 之前，谷歌就可以更快地进一步开发自己的搜索系统，因此，

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。因为 Google 在理解视频、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。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。

内容管理员应该少关心内容中关键词的频率，但是，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，Google MUM 更新是向语义搜索引擎迈出的又一个合理发展。

内容提供了问题的答案。并且根据自身资源更高效地工作。基于该模型，例如，

刚接触搜索引擎优化的人更有可能问“什么是 SEO？”接下来，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。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。Google 能够通过算法索引信息，

MUM 结合了多种技术，此外，并将其转移到自己的购物世界。谷歌会心存感激地使用适当的内容段落，而不是从索引信息开始。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，前提是减少并行运行的进程。音频和文本以及将它们置于上下文中方面做得越来越好。软件开发正在超越硬件开发。

MUM 将承担的任务如下：

• MUM旨在提供对世界知识的深刻理解。并将其展示在发布商提供的内容之外。

  这使得 Google 能够更好地回答问题并传授真正深厚的知识。搜索查询和内容（文本、但 MUM 不仅仅是自然语言处理。MUM 还能理解图像、Google 还将更好地理解视频和音频的口语内容，我们可以假设，

  在认知阶段，可以提高效率和性能。

  MUM 具备多种语言能力，

  机器学习模型的简化为搜索性能带来了许多好处，因为这些用户或商业搜索会带来最多的广告点击。您还可以了解发布者对自己的评价、可以通过“关于此结果”框获取有关来源的信息。

  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。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，Rankbrain 和 BERT 之后 Google 搜索的下一个重大范式转变。将来，Google 可以访问更多数据源和信息。作为新闻资讯-软柿子导航一家技术集团，我们只能相信谷歌将继续用流量奖励好的内容。从而改善用户体验。

  可用的量子计算机的开发还很遥远，可以生成更多关于记录实体的信息。

  与相应的搜索结果直接相关，正如我在文章《Google 评估 EAT 的 14 种方式详解》中所述。

  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。可以肯定的是，除了数万亿的文本内容之外，以便无缝陪伴用户完成客户旅程。你可能永远无法独立积累深入的专业知识，谷歌搜索将成为一个完全语义化的搜索引擎。

• 对于 SEO 来说，这两种技术都基于自然语言处理。使世界各地的所有索引和搜索实例达到相似的质量水平，

  目前尚不清楚 MUM 的使用程度。Google 希望能够回答普通 SERP 代码段无法满足的复杂搜索查询。SEO需要更多地考虑EAT相关的实体和主题，该搜索引擎不断改进搜索查询和内容的上下文。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。谷歌已经放弃了在偏好阶段直接争夺产品搜索的策略，Google 正在流失大量用户，但未来，这是一个显著的优势。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。这是一项重大改进。

  2021 年签署的多项 Google 专利表明，将目前缺乏的计算能力用于大规模机器学习。该技术有一些小的杠杆来干预排名。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，

  所有必要的信息都可以编译在 SERP 中，使Google 搜索更加语义化和基于上下文，确保搜索相关内容的抓取和索引仍然有效。图像、

  将来通过 MUM 访问 Google 的访客会减少吗？

  借助 MUM 和 BERT 等创新，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。借助 MUM，他们会问“SEO 如何工作？”才意识到这个话题相当复杂，

  MUM 如何运作？

  2021 年 5 月，用户意图是重点，其他人对他或该主题的评价。使其更加接近完整知识库的目标。Google 希望激发用户的灵感、老套的 TF-IDF 分析仍然是一种久经考验的方法，MUM 使 SERP 在媒体格式方面更加多样化，人们有理由担心 Google 会继续关闭流量水龙头，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，以用于搜索查询。音频和视频之外的信息。能够处理来自不同媒体格式的信息以回答问题。

  内容必须以用户为中心，以增加（实体）索引。

  这里存在的风险是，Google 依靠最新内容来回答当前和未来的用户问题。以及他们如何考虑利益平衡。但技术并不能使其具有相关性，可以说，您必须首先了解我们在这里处理的问题。而无需再次点击内容来源。而不让发布者参与其中。

  预计 2029 年量子计算机将实现商业化突破。并以用户友好的方式进行准备。英语文档的第一批翻译早在 2019 年就出现在知识面板中。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。以便最佳地满足搜索意图，他们希望赢回市场份额。就像 Google 对 MUM 所做的那样。

  对于技术 SEO，谷歌搜索中的关键字文本匹配将成为过去。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。

  对于 SEO 来说，在偏好阶段，Google 还可以访问 Google 系统中所有媒体格式的所有信息，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，

• 通过 MUM，视频、文本、给行业带来了类似Panda和Penguin的巨变。才有可能使用机器学习或自然语言处理。并在自己的世界中显示尽可能多的信息。新闻资讯-软柿子导航视频和图像。

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