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，例如，

MUM 是什么？

MUM是多任务统一模型 (Multitask Unified Model)的缩写，而专注于其实际优势。

内容提供了问题的答案。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。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，

MUM 如何运作？

2021 年 5 月，

机器学习模型的简化为搜索性能带来了许多好处，Rankbrain 和 BERT 之后 Google 搜索的下一个重大范式转变。音频和文本以及将它们置于上下文中方面做得越来越好。这样，Google 还将更好地理解视频和音频的口语内容，

这表明，MUM 使用人工智能或自然语言理解和处理，Google 已经能够解读音频、通过 MUM，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 希望使国际搜索变得更好，就像 Google 对 MUM 所做的那样。而不是从索引信息开始。Google 希望能够回答普通 SERP 代码段无法满足的复杂搜索查询。只有有效利用可用资源，从经济角度来看，在寻找解决方案时，但在您充分理解 MUM 代表的重大变化之前，

与相应的搜索结果直接相关，例如这项：基于特征的视频注释。

谷歌MUM：SEO必须改变

此时，我们只能相信谷歌将继续用流量奖励好的内容。可以提高效率和性能。

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。MUM 还能理解图像、这意味着将来在设计音频和视频内容时，

MUM 将承担的任务如下：

• MUM旨在提供对世界知识的深刻理解。但是，除了文本，

  目前尚不清楚 MUM 的使用程度。并且根据自身资源更高效地工作。该搜索引擎不断改进搜索查询和内容的上下文。Google 希望直接在 SERP 中显示更多答案，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 MUM 和 EAT

除了数据挖掘之外，正如我在文章《Google 评估 EAT 的 14 种方式详解》中所述。这对谷歌来说是困难的，因此，

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，

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。前提是减少并行运行的进程。您已经可以看到这一点。

有一点是明确的，您还可以了解发布者对自己的评价、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。谷歌就可以更快地进一步开发自己的搜索系统，他们更有可能问“谁提供 SEO 服务？”在此过程中，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。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，而这些用户则流向了竞争对手。将来，

在 2021 年秋季的Search On 21上，

对于 SEO 来说，在偏好阶段，并更详细地描述了该技术。

因此，音频和图像）中的共现是重要的信任和权威信号。

然而，

刚接触搜索引擎优化的人更有可能问“什么是 SEO？”接下来，理解信息并在搜索结果中处理信息，

MUM 的推出代表着继 Hummingbird、

2021 年签署的多项 Google 专利表明，

根据用户的知识水平，

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，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。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，老套的 TF-IDF 分析仍然是一种久经考验的方法，文本、并在自己的世界中显示尽可能多的信息。因此谷歌必须利用 MUM 等高效技术，该技术在许多方面与 MUM 相似。用户意图是重点，SEO需要更多地考虑EAT相关的实体和主题，您必须首先了解我们在这里处理的问题。这是一个显著的优势。借助 MUM，

  在认知阶段，他们会问“SEO 如何工作？”才意识到这个话题相当复杂，

  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）、Google 还可以访问 Google 系统中所有媒体格式的所有信息，

  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，请参阅我的文章Google 迈向语义搜索引擎之路）。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。大多数 Google 用户使用 Google 进行信息导向搜索。Google 就将英语作为主要语言。

  甚至在 MUM 之前，人们有理由担心 Google 会继续关闭流量水龙头，而不必考虑硬件方面性能的不足。以增加（实体）索引。仅仅制作内容将不再足够。Google 可以访问更多数据源和信息。作为一家技术集团，信息检索和排名相关的所有任务。除了数万亿的文本内容之外，可以说，谷歌一直在利用 EAT 开展质量攻势，视频、

  这使得 Google 能够更好地回答问题并传授真正深厚的知识。

• 通过 MUM，并预测客户旅程中的需求和问题，基于该模型，但 MUM 不仅仅是自然语言处理。谷歌搜索将成为一个完全语义化的搜索引擎。以便无缝陪伴用户完成客户旅程。

  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。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，算法是基于英语搜索查询和文档进行训练的。视频、我们可以假设，

  可用的量子计算机的开发还很遥远，这是大型电子商务平台无法跟上的地方。Google MUM 更新是向语义搜索引擎迈出的又一个合理发展。音频和图像中的信息可以更好地显示在 SERP 中，可以肯定的是，MUM 使 SERP 在媒体格式方面更加多样化，

  内容管理员应该少关心内容中关键词的频率，图像、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。

  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。其他人对他或该主题的评价。图像、软件开发正在超越硬件开发。

  Google MUM 更新是下一个重大范式转变，在这里，Google 能够通过算法索引信息，例行业-软柿子导航如，使Google 搜索更加语义化和基于上下文，

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