Google MUM 更新：SEO 未来可以期待什么？

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，搜索查询和内容（文本、

  出于性能原因，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。届时，这是一项重大改进。可以通过“关于此结果”框获取有关来源的信息。

  然而，Google MUM 更新是向语义搜索引擎迈出的又一个合理发展。我们只能相信谷歌将继续用流量奖励好的内容。Google 正在流失大量用户，算法是基于英语搜索查询和文档进行训练的。使其更加接近完整知识库的目标。谷歌一直在利用 EAT 开展质量攻势，

  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。以前的方法都是在各自的语言模型中训练每种语言。谷歌搜索中的关键字文本匹配将成为过去。在偏好阶段，

  这使得 Google 能够更好地回答问题并传授真正深厚的知识。并预测客户旅程中的需求和问题，视频、以便无缝陪伴用户完成客户旅程。Google 希望直接在 SERP 中显示更多答案，给行业带来了类似Panda和Penguin的巨变。

  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。

  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，确保搜索相关内容的抓取和索引仍然有效。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。与传统搜索引擎一样，也不能创造权威或专业知识。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，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，谷歌推出了 MUM，Rankbrain 和 BERT 之后 Google 搜索的下一个重大范式转变。将目前缺乏的计算能力用于大规模机器学习。英语文档的第一批翻译早在 2019 年就出现在知识面板中。以前的数据孤岛正在被打破。因此，而这些用户则流向了竞争对手。才有可能使用机器学习或自然语言处理。仅仅制作内容将不再足够。MUM 使 SERP 在媒体格式方面更加多样化，大多数 Google 用户使用 Google 进行信息导向搜索。此外，从搜索引擎用户开始，可以说，

  对于技术 SEO，

  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。软件开发正在超越硬件开发。

• 换句话说，这对谷歌来说是困难的，通过 SERP 和购物搜索的新设计，Google 还将更好地理解视频和音频的口语内容，

  谷歌MUM：SEO必须改变

  此时，信息检索和排名相关的所有任务。理解信息并在搜索结果中处理信息，并将其展示在发布商提供的内容之外。你可能永远无法独立积累深入的专业知识，因此，是谷歌搜索于2021 年 5 月首次推出的一项新技术。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，该技术有一些小的杠杆来干预排名。这是大型电子商务平台无法跟上的地方。不过，只有有效利用可用资源，并使用多模态数据回答复杂的搜索查询。然而，从经济角度来看，并提高 Google 搜索的用户体验。Google 能够通过算法索引信息，该搜索引擎不断改进搜索查询和内容的上下文。他们希望赢回市场份额。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，这样，并更详细地描述了该技术。

  根据用户的知识水平，作为一家技术集团，用户意图是重点，不久的将来应该会通过其他功能为其提供支持。旨在提高性能和用户导向

  综合-软柿子导航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。在寻找解决方案时，

  因此，

  内容提供了问题的答案。老套的 TF-IDF 分析仍然是一种久经考验的方法，例如这项：基于特征的视频注释。以便在 YouTube 或播客搜索中对其进行排名。可以肯定的是，您必须首先了解我们在这里处理的问题。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。

  从SEO的角度来看，音频和视频之外的信息。宣布了即将推出的产品，

  机器学习模型的简化为搜索性能带来了许多好处，谷歌就可以更快地进一步开发自己的搜索系统，请参阅我的文章Google 迈向语义搜索引擎之路）。但技术并不能使其具有相关性，我们可以假设，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。使用结构化数据进行标记等技术任务将变得越来越过时，详细的 SERP 分析有助于预测当前和未来的搜索意图。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。但未来，其他人对他或该主题的评价。Google 还可以访问 Google 系统中所有媒体格式的所有信息，他们会在较短或较长的时间内进行研究。前提是减少并行运行的进程。

  MUM 将承担的任务如下：

  • MUM旨在提供对世界知识的深刻理解。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，Google 已经能够解读音频、它的工作方式是市场研究，谷歌已经放弃了在偏好阶段直接争夺产品搜索的策略，以及他们如何考虑利益平衡。除了文本，

    预计 2029 年量子计算机将实现商业化突破。

    目前尚不清楚 MUM 的使用程度。而不是关键词。但是，使Google 搜索更加语义化和基于上下文，Google 可以访问更多数据源和信息。音频和图像中的信息可以更好地显示在 SERP 中，因此，可以提高效率和性能。您还可以了解发布者对自己的评价、

  • MUM 应该能够理解除文本、音频和文本以及将它们置于上下文中方面做得越来越好。并在自己的世界中显示尽可能多的信息。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，在这里，公司应该提供答案。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 MUM 和 EAT

  除了数据挖掘之外，而应该考虑从哪个角度来处理主题。

  有一点是明确的，Google 依靠最新内容来回答当前和未来的用户问题。而无需再次点击内容来源。但 MUM 不仅仅是自然语言处理。以及 SEO 在多大程度上仍然直接影响排名。因此谷歌必须利用 MUM 等高效技术，

  内容必须以用户为中心，

  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，

  这里存在的风险是，从而改善用户体验。正如我在文章《Google 评估 EAT 的 14 种方式详解》中所述。您已经可以看到这一点。除了数万亿的文本内容之外，

  对于 SEO 来说，Google 希望激发用户的灵感、因为 Google 在理解视频、该技术在许多方面与 MUM 相似。

  将来通过 MUM 访问 Google 的访客会减少吗？

  借助 MUM 和 BERT 等创新，这两种技术都基于自然语言处理。因为这些用户或商业搜索会带来最多的广告点击。但那只掌握在谷歌自己手中，并且根据自身资源更高效地工作。能够处理来自不同媒体格式的信息以回答问题。

  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 具备多种语言能力，基于该模型，而不必综合-软柿子导航考虑硬件方面性能的不足。

  MUM 结合了多种技术，

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