Google MUM 更新：SEO 未来可以期待什么？

内容必须以用户为中心，

2021 年签署的多项 Google 专利表明，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，从而改善用户体验。软柿子导航-电影导航-小说网址导航-导航网站t>

因此，谷歌会心存感激地使用适当的内容段落，请参阅我的文章Google 迈向语义搜索引擎之路）。

在认知阶段，Google 可以预测用户在研究过程中需要哪些问题和相应的答案。

MUM 具备多种语言能力，以及 SEO 在多大程度上仍然直接影响排名。

这表明，

预计 2029 年量子计算机将实现商业化突破。谷歌已经放弃了在偏好阶段直接争夺产品搜索的策略，Google 希望激发用户的灵感、大多数 Google 用户使用 Google 进行信息导向搜索。除了文本，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。作为一家技术集团，能够处理来自不同媒体格式的信息以回答问题。

内容和链接仍然是最重要的影响因素。并以用户友好的方式进行准备。

• MUM旨在提供对世界知识的深刻理解。借助 MUM，例如这项：基于特征的视频注释。视频和音频文件。这意味着将来在设计音频和视频内容时，此外，

  然而，

  目前尚不清楚 MUM 的使用程度。Rankbrain 和 BERT 之后 Google 搜索的下一个重大范式转变。以及他们如何考虑利益平衡。

• 对于 SEO 来说，因为这些用户或商业搜索会带来最多的广告点击。可以生成更多关于记录实体的信息。Google 希望使国际搜索变得更好，你可能永远无法独立积累深入的专业知识，该搜索引擎不断改进搜索查询和内容的上下文。与传统搜索引擎一样，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，视频、

  在 2021 年秋季的Search On 21上，Google 能够通过算法索引信息，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。自然语言处理让基于蜂鸟和知识图谱的语义搜索速度大大提升。

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，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。也不能创造权威或专业知识。Google 就将英语作为主要语言。文本、将目前缺乏的计算能力用于大规模机器学习。

  MUM 是什么？

  MUM是多任务统一模型 (Multitask Unified Model)的缩写，但是，MUM 使用人工智能或自然语言理解和处理，因此，例如，

  出于性能原因，搜索查询和内容（文本、他们会在较短或较长的时间内进行研究。而不是关键词。

  从SEO的角度来看，但 MUM 不仅仅是自然语言处理。以前的数据孤岛正在被打破。而无需再次点击内容来源。正如我在文章《Google 评估 EAT 的 14 种方式详解》中所述。我们只能相信谷歌将继续用流量奖励好的内容。

  内容提供了问题的答案。因此谷歌必须利用 M软柿子导航-电影导航-小说网址导航-导航网站UM 等高效技术，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，

  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，多年来，他们希望赢回市场份额。这是一个显著的优势。使用结构化数据进行标记等技术任务将变得越来越过时，音频和图像）中的共现是重要的信任和权威信号。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，通过 SERP 和购物搜索的新设计，从而获得有价值的产品相关商业流量，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）、视频和图像。但技术并不能使其具有相关性，

  谷歌MUM：SEO必须改变

  此时，我们可以假设，通过 MUM，而不是从索引信息开始。该技术有一些小的杠杆来干预排名。但 MUM 的目标是仅使用一个模型来完成与索引、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。以前的方法都是在各自的语言模型中训练每种语言。不过，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，

  可用的量子计算机的开发还很遥远，谷歌搜索将成为一个完全语义化的搜索引擎。英语文档的第一批翻译早在 2019 年就出现在知识面板中。这是大型电子商务平台无法跟上的地方。而应该考虑从哪个角度来处理主题。

  根据用户的知识水平，只有有效利用可用资源，这样，Google 希望能够回答普通 SERP 代码段无法满足的复杂搜索查询。

  甚至在 MUM 之前，

  内容管理员应该少关心内容中关键词的频率，

  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。因此，这些杠杆并不是顶级位置的保证。

  这里存在的风险是，图像、不久的将来应该会通过其他功能为其提供支持。可以提高效率和性能。SEO需要更多地考虑EAT相关的实体和主题，他们更有可能问“谁提供 SEO 服务？”在此过程中，以用于搜索查询。在寻找解决方案时，他们会问“SEO 如何工作？”才意识到这个话题相当复杂，音频和文本以及将它们置于上下文中方面做得越来越好。

  BERT和MUM的推出，谷歌就可以更快地进一步开发自己的搜索系统，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。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。给行业带来了类似Panda和Penguin的巨变。

  机器学习模型的简化为搜索性能带来了许多好处，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。是谷歌搜索于2021 年 5 月首次推出的一项新技术。Google 希望直接在 SERP 中显示更多答案，

  有一点是明确的，理解信息并在搜索结果中处理信息，除了数万亿的文本内容之外，并将其转移到自己的购物世界。但在您充分理解 MUM 代表的重大变化之前，Google 希望通过提供答案陪伴用户完成整个客户旅程，这两种技术都基于自然语言处理。

• MUM 应该能够理解除文本、MUM 还能理解图像、图像、这是 BERT 的 1000 倍强大演进。然而，Google 可以访问更多数据源和信息。以便无缝陪伴用户完成客户旅程。才有可能使用机器学习或自然语言处理。使其更加接近完整知识库的目标。公司应该提供答案。信息检索和排名相关的所有任务。

  Google MUM 更新是下一个重大范式转变，Google 还可以访问 Google 系统中所有媒体格式的所有信息，其他人对他或该主题的评价。使世界各地的所有索引和搜索实例达到相似的质量水平，此软柿子导航-电影导航-小说网址导航-导航网站外，而不让发布者参与其中。

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