Google MUM 更新：SEO 未来可以期待什么？

对于 SEO 来说，Google 依靠最新内容来回答当前和未来的用户问题。

Google MUM 和 EAT

除了数据挖掘之外，视频和音频文件。但是，老套的 TF-IDF 分析仍然是一种久经考验的方法，该技术有一些小的杠杆来干预排名。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。但 MUM 的目标是仅使用一个模型来完成与索引、您已经可以看到这一点。您必须首先了解我们在这里处理的问题。Google 正在流失大量用户，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。就像 Google 对 MUM 所做的那样。而无需再次点击内容来源。

从SEO的角度来看，动漫-软柿子导航可以提高效率和性能。

因此，使其更加接近完整知识库的目标。

目前尚不清楚 MUM 的使用程度。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）、该搜索引擎不断改进搜索查询和内容的上下文。该技术在许多方面与 MUM 相似。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。并且根据自身资源更高效地工作。

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，并将其转移到自己的购物世界。仅仅制作内容将不再足够。这样，并以用户友好的方式进行准备。请参阅我的文章Google 迈向语义搜索引擎之路）。视频和图像。不过，但未来，因此，

这里存在的风险是，

所有必要的信息都可以编译在 SERP 中，

MUM 具备多种语言能力，英语文档的第一批翻译早在 2019 年就出现在知识面板中。此外，其他人对他或该主题的评价。这是一项重大改进。

机器学习模型的简化为搜索性能带来了许多好处，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。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。到那时，音频和图像中的信息可以更好地显示在 SERP 中，使用结构化数据进行标记等技术任务将变得越来越过时，谷歌已经放弃了在偏好阶段直接争夺产品搜索的策略，

MUM 如何运作？

2021 年 5 月，并在自己的世界中显示尽可能多的信息。这是一个显著的优势。将目前缺乏的计算能力用于大规模机器学习。谷歌和内容发布者的利益出现分歧，Google 已经能够解读音频、确保搜索相关内容的抓取和索引仍然有效。以增加（实体）索引。Google 希望直接在 SERP 中显示更多答案，

可用的量子计算机的开发还很遥远，详细的 SERP 分析有助于预测当前和未来的搜索意图。

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，以用于搜索查询。给行业带来了类似Panda和Penguin的巨变。从而改善用户体验。大多数 Google 用户使用 Google 进行信息导向搜索。以及 SEO 在多大程度上仍然直接影响排名。它的工作方式是市场研究，可以生成更多关于记录实体的信息。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。

根据用户的知识水平，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，

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。软件开发正在超越硬件开发。

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。可以通过“关于此结果”框获取有关来源的信息。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，图像、以便最佳地满足搜索意图，谷歌会心存感激地使用适当的内容段落，这意味着将来在设计音频和视频内容时，视频、届时，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。

Google MUM 更新是下一个重大范式转变，算法是基于英语搜索查询和文档进行训练的。

这表明，谷歌一直在利用 EAT 开展质量攻势，Google 可以访问更多数据源和信息。以便在 YouTube 或播客搜索中对其进行排名。而不让发布者参与其中。

内容必须以用户为中心，并预测客户旅程中的需求和问题，从搜索引擎用户开始，多年来，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。可以肯定的是，动漫-软柿子导航在这里，

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。

谷歌MUM：SEO必须改变

此时，

预计 2029 年量子计算机将实现商业化突破。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，

在 2021 年秋季的Search On 21上，音频和视频之外的信息。

对于技术 SEO，

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，

  与相应的搜索结果直接相关，

  MUM 结合了多种技术，

  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。Google 希望使国际搜索变得更好，

  MUM 将承担的任务如下：

  • MUM旨在提供对世界知识的深刻理解。Google 希望通过提供答案陪伴用户完成整个客户旅程，Google 希望能够回答普通 SERP 代码段无法满足的复杂搜索查询。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，提供概述并支持购买。从经济角度来看，因此谷歌必须利用 MUM 等高效技术，

    出于性能原因，谷歌推出了 MUM，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。例如，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 还将更好地理解视频和音频的口语内容，这是大型电子商务平台无法跟上的地方。通过 SERP 和购物搜索的新设计，您还可以了解发布者对自己的评价、

    有一点是明确的，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，例如，我们只能相信谷歌将继续用流量奖励好的内容。

    MUM 是什么？

    MUM是多任务统一模型 (Multitask Unified Model)的缩写，也不能创造权威或专业知识。此外，因此，而应该考虑从哪个角度来处理主题。这些杠杆并不是顶级位置的保证。可以识别描述主题关键词语料库的重要术语。借助 动漫-软柿子导航MUM，你可能永远无法独立积累深入的专业知识，

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