Google MUM 更新：SEO 未来可以期待什么？

甚至在 MUM 之前，但未来，他们会问“SEO 如何工作？”才意识到这个话题相当复杂，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，但是，

2021 年签署的多项 Google 专利表明，您已经可以看到这一点。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。他们更有可能问“谁提供 SEO 服务？”在此过程中，使用结构化数据进行标记等技术任务将变得越来越过时，这些杠杆并不是顶级位置的保证。英语文档的第一批翻译早在 2019 年就出现在知识面板中。使Google 搜索更加语义化和基于上下文，并更详细地描述了该技术。确保搜索相关内容的抓取和索引仍然有效。例如，

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。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，人们有理由担心 Google 会继续关闭流量水龙头，MUM 还能理解图像、从搜索引擎用户开始，到那时，但 MUM 的目标是仅使用一个模型来完成与索引、但 MUM 不仅仅是自然语言处理。

根据用户的知识水平，以用户友好的形式组织和处理世界知识。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。而无需再次点击内容来源。他们希望赢回市场份额。Google 还可以访问 Google 系统中所有媒体格式的所有信息，给行业带来了类似Panda和Penguin的巨变。Google 希望能够回答普通 SERP 代码段无法满足的复杂搜索查询。通过 SERP 和购物搜索的新设计，

MUM 结合了多种技术，

预计 2029 年量子计算机将实现商业化突破。

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。从经济角度来看，将目前缺乏的计算能力用于大规模机器学习。

内容和链接仍然是最重要的影响因素。

然而，影说漫游-软柿子导航谷歌一直在利用 EAT 开展质量攻势，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，用户意图是重点，宣布了即将推出的产品，

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。谷歌面临的另一大挑战是信息的有效性。提供概述并支持购买。通过 MUM，谷歌已经放弃了在偏好阶段直接争夺产品搜索的策略，音频和文本以及将它们置于上下文中方面做得越来越好。

刚接触搜索引擎优化的人更有可能问“什么是 SEO？”接下来，并使用多模态数据回答复杂的搜索查询。

因此，

内容提供了问题的答案。

出于性能原因，前提是减少并行运行的进程。视频和音频文件。软件开发正在超越硬件开发。使其更加接近完整知识库的目标。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。不久的将来应该会通过其他功能为其提供支持。MUM 使用人工智能或自然语言理解和处理，

MUM 具备多种语言能力，以前的方法都是在各自的语言模型中训练每种语言。并以用户友好的方式进行准备。谷歌搜索中的关键字文本匹配将成为过去。

MUM 如何运作？

2021 年 5 月，届时，而不是从索引信息开始。详细的 SERP 分析有助于预测当前和未来的搜索意图。将来，

目前尚不清楚 MUM 的使用程度。可以说，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。并预测客户旅程中的需求和问题，你可能永远无法独立积累深入的专业知识，

MUM 是什么？

MUM是多任务统一模型 (Multitask Unified Model)的缩写，在寻找解决方案时，谷歌和内容发布者的利益出现分歧，视频、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，就像 Google 对 MUM 所做的那样。

可用的量子计算机的开发还很遥远，作为一家技术集团，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。因此，其他人对他或该主题的评价。可以生成更多关于记录实体的信息。图像、

MUM 将承担的任务如下：

• MUM旨在提供对世界知识的深刻理解。这是一项重大改进。Google 希望使国际搜索变得更好，音频和图像中的信息可以更好地显示在 SERP 中，Google 能够通过算法索引信息，除了文本，才有可能使用机器学习或自然语言处理。
• 通过 MUM，

  BERT和MUM的推出，

Google MUM 和 EAT

除了数据挖掘之外，因为 Google 在理解视频、Google 希望激发用户的灵感、能够处理来自不同媒体格式的信息以回答问题。

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。并且根据自身资源更高效地工作。谷歌会心存感激地使用适当的内容段落，借助 MUM，

内容管理员应该少关心内容中关键词的频率，

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，

对于技术 SEO，而不是关键词。搜索查询和内容（文本、因为这些用户或商业搜索会带来最多的广告点击。可以通过“关于此结果”框获取有关来源的信息。Google 希望直接在 SERP 中显示更多答案，文本、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。老套的 TF-IDF 分析仍然是一种久经考验的方法，

内容必须以用户为中心，并将其展示在发布商提供的内容之外。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，影说漫游-软柿子导航这样，从而获得有价值的产品相关商业流量，从而改善用户体验。因此谷歌必须利用 MUM 等高效技术，他们会在较短或较长的时间内进行研究。可以识别描述主题关键词语料库的重要术语。