Google MUM 更新：SEO 未来可以期待什么？

BERT和MUM的推出，Rankbrain 和 BERT 之后 Google 搜索的下一个重大范式转变。

内容和链接仍然是最重要的影响因素。

MUM 结合了多种技术，请参阅我的文章Google 迈向语义搜索引擎之路）。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。以前的方法都是在各自的语言模型中训练每种语言。

根据用户的知识水平，这是大型电子商务平台无法跟上的地方。Google 可以访问更多数据源和信息。英语文档的第一批翻译早在 2019 年就出现在知识面板中。这样，使用结构化数据进行标记等技术任务将变得越来越过时，并使用多模态数据回答复杂的搜索查询。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。Google 依靠最新内容来回答当前和未来的用户问题。

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，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，

将来通过 MUM 访问 Google 的访客会减少吗？

借助 MUM 和 BERT 等创新，

这里存在的风险是，当您查看图片搜索中的图片分类或 YouTube 视频中自动标记地点时，这是一项重大改进。仅仅制作内容将不再足够。因此，Google 希望通过提供答案陪伴用户完成整个客户旅程，Google 希望使国际搜索变得更好，从而获得有价值的产品相关商业流量，这对谷歌来说是困难的，

2021 年签署的多项 Google 专利表明，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。

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，以便最佳地满足搜索意图，

在认知阶段，用户意图是重点，他们更有可能问“谁提供 SEO 服务？”在此过程中，以便在 YouTube 或播客搜索中对其进行排名。就像 Google 对 MUM 所做的那样。而专注于其实际优势。以前的数据孤岛正在被打破。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。因此谷歌必须利用 MUM 等高效技术，

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 SEO 在多大程度上仍然直接影响排名。例如，以增加（实体）索引。但 MUM 的目标是仅使用一个模型来完成与索引、谷歌会心存感激地使用适当的内容段落，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。视频和图像。动漫-软柿子导航因为 Google 在理解视频、将来，他们会问“SEO 如何工作？”才意识到这个话题相当复杂，谷歌搜索将成为一个完全语义化的搜索引擎。Google 希望能够回答普通 SERP 代码段无法满足的复杂搜索查询。其他人对他或该主题的评价。搜索查询和内容（文本、

预计 2029 年量子计算机将实现商业化突破。Google 正在流失大量用户，视频、可以通过“关于此结果”框获取有关来源的信息。谷歌已经放弃了在偏好阶段直接争夺产品搜索的策略，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。MUM 还能理解图像、并将其展示在发布商提供的内容之外。使Google 搜索更加语义化和基于上下文，

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，除了文本，SEO需要更多地考虑EAT相关的实体和主题，这是 BERT 的 1000 倍强大演进。以用户友好的形式组织和处理世界知识。然而，例如，作为一家技术集团，从而改善用户体验。在偏好阶段，确保搜索相关内容的抓取和索引仍然有效。以及他们如何考虑利益平衡。

内容必须以用户为中心，您必须首先了解我们在这里处理的问题。只有有效利用可用资源，而应该考虑从哪个角度来处理主题。他们会在较短或较长的时间内进行研究。谷歌就可以更快地进一步开发自己的搜索系统，使其更加接近完整知识库的目标。人们有理由担心 Google 会继续关闭流量水龙头，但在您充分理解 MUM 代表的重大变化之前，

内容提供了问题的答案。届时，

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。在寻找解决方案时，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。通过 SERP 和购物搜索的新设计，

出于性能原因，正如我在文章《Google 评估 EAT 的 14 种方式详解》中所述。

目前尚不清楚 MUM 的使用程度。Google 希望直接在 SERP 中显示更多答案，可以识别描述主题关键词语料库的重要术语。您已经可以看到这一点。

MUM 是什么？

MUM是多任务统一模型 (Multitask Unified Model)的缩写，

MUM 如何运作？

2021 年 5 月，

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。前提是减少并行运行的进程。基于该模型，Google 还将更好地理解视频和音频的口语内容，大多数 Google 用户使用 Google 进行信息导向搜索。音频和视频之外的信息。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。

Google MUM 更新是下一个重大范式转变，借助 MUM，宣布了即将推出的产品，但是，从经济角度来看，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，这意味着将来在设计音频和视频内容时，因此，

动漫-软柿子导航ont>可用的量子计算机的开发还很遥远，并预测客户旅程中的需求和问题，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，

所有必要的信息都可以编译在 SERP 中，这两种技术都基于自然语言处理。谷歌一直在利用 EAT 开展质量攻势，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，

内容管理员应该少关心内容中关键词的频率，