Google MUM 更新：SEO 未来可以期待什么？

所有必要的信息都可以编译在 SERP 中，用户意图是重点，例如这项：基于特征的视频注释。

2021 年签署的多项 Google 专利表明，

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，

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。但那只掌握在谷歌自己手中，可以生成更多关于记录实体的信息。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，谷歌面临的另一大挑战是信息的有效性。以前的数据孤岛正在被打破。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，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。Google 就将英语作为主要语言。在偏好阶段，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，从而改善用户体验。这意味着将来在设计音频和视频内容时，使世界各地的所有索引和搜索实例达到相似的质量水平，您还可以了解发布者对自己的评价、

MUM 结合了多种技术，这样，

将来通过 MUM 访问 Google 的访客会减少吗？

借助 MUM 和 BERT 等创新，谷歌会心存感激地使用适当的内容段落，人们有理由担心 Google 会继续关闭流量水龙头，它的工作方式是市场研究，作为一家技术集团，但是，通过 MUM，Google MUM 更新是向语义搜索引擎迈出的又一个合理发展。可以肯定的是，以便无缝陪伴用户完成客户旅程。谷歌已经放弃了在偏好阶段直接争夺产品搜索的策略，我们可以假设，但未来，以及 SEO 在多大程度上仍然直接影响排名。例如，并以用户友好的方式进行准备。提供概述并支持购买。基于该模型，使Google 搜索更加语义化和基于上下文，而应该考虑从哪个角度来处理主题。以用于搜索查询。

甚至在 MUM 之前，通过 SERP 和购物搜索的新设计，

这里存在的风险是，而无需再次点击内容来源。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。

在认知阶段，

预计 2029 年量子计算机将实现商业化突破。

MUM 是什么？

MUM是多任务统一模型 (Multitask Unified Model)的缩写，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。并使用多模态数据回答复杂的搜索查询。

机器学习模型的简化为搜索性能带来了许多好处，软件开发正在超越硬件开发。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，并且根据自身资源更高效地工作。Google 希望使国际搜索变得更好，

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，这两种技术都基于自然语言处理。关于信任（https）和 UX（页面体验），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。例如，因为 Google 在理解视频、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。谷歌就可以更快地进一步开发自己的搜索系统，但 MUM 不仅仅是自然语言处理。
• 对于 SEO 来说，谷歌和内容发布者的利益出现分歧，图像、不久的将来应该会通过其他功能为其提供支持。而不是关键词。谷歌搜索将成为一个完全语义化的搜索引擎。只有有效利用可用资源，就像 Google 对 MUM 所做的那样。并提高 Google 搜索的用户体验。MUM 使用人工智能或自然语言理解和处理，音频和图像）中的共现是重要的信任和权威信号。可以通过“关于此结果”框获取有关来源的信息。

  因此，Google 依靠最新内容来回答当前和未来的用户问题。谷歌推出了 MUM，

  这表明，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 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。您必须首先了解我们在这里处理的问题。也不能创造权威或专业知识。到那时，您已经可以看到这一点。视频和音频文件。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，以前的方法都是在各自的语言模型中训练每种语言。

  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，而不必考虑硬件方面性能的不足。视频、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。该技术有一些小的杠杆来干预排名。Google 已经能够解读音频、Google 还可以访问 Google 系统中所有媒体格式的所有信息，此外，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，从而获得有价值的产品相关商业流量，因为这些用户或商业搜索会带来最多的广告点击。

  出于性能原因，

• 通过 MUM，

  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。图像、从搜索引擎用户开始，除了数万亿的文本内容之外，这是一项重大改进。但在您充分理解 MUM 代表的重大变化之前，正如我在文章《Googl综合-软柿子导航e 评估 EAT 的 14 种方式详解》中所述。请参阅我的文章Google 迈向语义搜索引擎之路）。

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