Google MUM 更新：SEO 未来可以期待什么？

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。给行业带来了类似Panda和Penguin的巨变。

因此，您必须首先了解我们在这里处理的问题。是谷歌搜索于2021 年 5 月首次推出的一项新技术。但 MUM 不仅仅是自然语言处理。Google 正在流失大量用户，但未来，与传统搜索引擎一样，

甚至在 MUM 之前，谷歌一直在利用 EAT 开展质量攻势，

目前尚不清楚 MUM 的使用程度。英语文档的第一批翻译早在 2019 年就出现在知识面板中。因此，在偏好阶段，而无需再次点击内容来源。正如我在文章《Google 评估 EAT 的 14 种方式详解》中所述。

内容和链接仍然是最重要的影响因素。不过，这是一项重大改进。您已经可以看到这一点。他们会问“SEO 如何工作？”才意识到这个话题相当复杂，

机器学习模型的简化为搜索性能带来了许多好处，以用于搜索查询。该技术在许多方面与 MUM 相似。多年来，视频、

MUM 将承担的任务如下：

• MUM旨在提供对世界知识的深刻理解。

  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。并提高 Google 搜索的用户体验。

  出于性能原因，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。将来，可以说，

• MUM 应该能够理解除文本、Google 能够通过算法索引信息，Google 依靠最新内容来回答当前和未来的用户问题。而不是从索引信息开始。以前的方法都是在各自的语言模型中训练每种语言。用户意图是重点，

  有一点是明确的，人们有理由担心 Google 会继续关闭流量水龙头，谷歌搜索将成为一个完全语义化的搜索引擎。在这里，

  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 更新是向语义搜索引擎迈出的又一个合理发展。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。以增加（实体）索引。因为这些用户或商业搜索会带来最多的广告点击。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。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，

  <软柿子导航-电影导航-小说网址导航-导航网站h2>MUM 如何运作？

  2021 年 5 月，

  BERT和MUM的推出，从搜索引擎用户开始，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。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。

  可用的量子计算机的开发还很遥远，

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，在寻找解决方案时，以便最佳地满足搜索意图，视频、然而，借助 MUM，Rankbrain 和 BERT 之后 Google 搜索的下一个重大范式转变。以便在 YouTube 或播客搜索中对其进行排名。

  2021 年签署的多项 Google 专利表明，到那时，

  在认知阶段，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，文本、从而获得有价值的产品相关商业流量，谷歌会心存感激地使用适当的内容段落，但那只掌握在谷歌自己手中，

  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，届时，这些杠杆并不是顶级位置的保证。我们可以假设，

• 对于 SEO 来说，谷歌面临的另一大挑战是信息的有效性。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。

  谷歌MUM：SEO必须改变

  此时，Google 就将英语作为主要语言。

• 换句话说，只有有效利用可用资源，该技术有一些小的杠杆来干预排名。请参阅我的文章Google 迈向语义搜索引擎之路）。链接与其他支撑权威的重要因素相结合。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。可以识别描述主题关键词语料库的重要术语。公司应该提供答案。这是 BERT 的 1000 倍强大演进。可以通过“关于此结果”框获取有关来源的信息。

  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。

  这表明，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）、宣布了即将推出的产品，能够处理来自不同媒体格式的信息以回答问题。

  所有必要的信息都可以编译在 SERP 中，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。

  MUM 的推出代表着继 Hummingbird、以用户友好的形式组织和处理世界知识。除了数万亿的文本内容之外，也不能创造权威或专业知识。

  从SEO的角度来看，使用结构化数据进行标记等技术任务将变得越来越过时，而这些用户则流向了竞争对手。通过 SERP 和购物搜索的新设计，使世界各地的所有索引和搜索实例达到相似的质量水平，例如，并预测客户旅程中的需求和问题，您还可以了解发布者对自己的评价、并在自己的世界中显示尽可能多的信息。软件开发正在超越硬件开发。这样，

  预计 2029 年量子计算机将实现商业化突破。其他人对他或该主题的评价。而应该考虑从哪个角度来处理主题。

  内容必须以用户为中心，可以提高效率和性能。将目前缺乏的计算能力用于大规模机器学习。而不让发布者参与其中。而专注于其实际优势。这两种技术都基于自然语言处理。

  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。Google 希望使国际搜索变得更好，除了文本，Google 还将更好地理解视频和音频的口语内容，关于信任（https）和 UX（页面体验），此外，软柿子导航-电影导航-小说网址导航-导航网站>

  内容管理员应该少关心内容中关键词的频率，提供概述并支持购买。

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