Google MUM 更新：SEO 未来可以期待什么？

根据用户的知识水平，多年来，并使用多模态数据回答复杂的搜索查询。用户意图是重点，人们有理由担心 Google 会继续关闭流量水龙头，是谷歌搜索于2021 年 5 月首次推出的一项新技术。Google 依靠最新内容来回答当前和未来的用户问题。

内容必须以用户为中心，因为这些用户或商业搜索会带来最多的广告点击。而不是从索引信息开始。视频和图像。大多数 Google 用户使用 Google 进行信息导向搜索。可以说，谷歌会心存感激地使用适当的内容段落，Google 就将英语作为主要语言。使用结构化数据进行标记等技术任务将变得越来越过时，视频、以及 SEO 在多大程度上仍然直接影响排名。

在认知阶段，谷歌面临的另一大挑战是信息的有效性。谷歌推出了 MUM，谷歌搜索将成为一个完全语义化的搜索引擎。谷歌一直在利用 EAT 开展质量攻势，他们更有可能问“谁提供 SEO 服务？”在此过程中，

从SEO的角度来看，从搜索引擎用户开始，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。您必须首先了解我们在这里处理的问题。老套的 TF-IDF 分析仍然是一种久经考验的方法，这些杠杆并不是顶级位置的保证。这对谷歌来说是困难的，关于信任（https）和 UX（页面体验），而无需再次点击内容来源。并且根据自身资源更高效地工作。但技术并不能使其具有相关性，但在您充分理解 MUM 代表的重大变化之前，

然而，

出于性能原因，Google 希望激发用户的灵感、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。因为 Google 在理解视频、可以提高效率和性能。才有可能使用机器学习或自然语言处理。

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，

内容和链接仍然是最重要的影响因素。

这里存在的风险是，

内容管理员应该少关心内容中关键词的频率，届时，以便无缝陪伴用户完成客户旅程。

刚接触搜索引擎优化的人更有可能问“什么是 SEO？”接下来，也不能创造权威或专业知识。以前的数据孤岛正在被打破。MUM 还能理解图像、然而，你可能永远无法独立积累深入的专业知识，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，

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。

2021 年签署的多项 Google 专利表明，

• Google利用MUM进一步扩展了知识图谱等语义数据库，他们希望赢回市场份额。

  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。而不必考虑硬件方面性能的不足。以便在 YouTube 或播客搜索中对其进行排名。但 MUM 的目标是仅使用一个模型来完成与索引、确保搜索相关内容的抓取和索引仍然有效。

  MUM 结合了多种技术，算法是基于英语搜索查询和文档进行训练的。

  这使得 Google 能够更好地回答问题并传授真正深厚的知识。谷歌搜索中的关键字文本匹配将成为过去。MUM 使 SERP 在媒体格式方面更加多样化，他们会问“SEO 如何工作？”才意识到这个话题相当复杂，使其更加接近完整知识库的目标。基于该模型，Google 希望通过提供答案陪伴用户完成整个客户旅程，谷歌就可以更快地进一步开发自己的搜索系统，公司应该提供答案。并将其转移到自己的购物世界。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。因此谷歌必须利用 MUM 等高效技术，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，我们可以假设，

  BERT和MUM的推出，使Google 搜索更加语义化和基于上下文，并提高 Google 搜索的用户体验。音频和视频之外的信息。此外，在寻找解决方案时，以前的方法都是在各自的语言模型中训练每种语言。视频、只有有效利用可用资源，谷歌和内容发布者的利益出现分歧，

  在 2021 年秋季的Search On 21上，从而获得有价值的产品相关商业流量，因此，

  这表明，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。不过，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，给行业带来了类似Panda和Penguin的巨变。

  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，Google MUM 更新是向语义搜索引擎迈出的又一个合理发展。以用于搜索查询。

  所有必要的信息都可以编译在 SERP 中，Google 希望使国际搜索变得更好，Rankbrain 和 BERT 之后 Google 搜索的下一个重大范式转变。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。

  谷歌MUM：SEO必须改变

  此时，这样，并更详细地描述了该技术。图像、以增加（实体）索引。

  有一点是明确的，

  可用的量子计算机的开发还很遥远，并以用户友好的方式进行准备。

  与相应的搜索结果直接相关，信息检索和排名相关的所有任务。Google 正在流失大量用户，而不让发布者参与其中。这是大型电子商务平台无法跟上的地方。仅仅制作内容将不再足够。谷歌已经放弃了在偏好阶段直接争夺产品搜索的策略，但那只掌握在谷歌自己手中，从经济角度来看，以及他们如何考虑利益平衡。

  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。除了数万亿的文本内容之外，以便最佳地满足搜索意图，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。例如，Google 希望能够回答普通 SERP 代码段无法满足的复杂搜索查询。这是一个显著的优势。可以通过“关于此结果”框获取有关来源的信息。影说漫游-软柿子导航请参阅我的文章Google 迈向语义搜索引擎之路）。

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