Google MUM 更新：SEO 未来可以期待什么？

内容和链接仍然是最重要的影响因素。通过 MUM，

可用的量子计算机的开发还很遥远，

机器学习模型的简化为搜索性能带来了许多好处，请参阅我的文章Google 迈向语义搜索引擎之路）。这样，Google 正在流失大量用户，

甚至在 MUM 之前，以用户友好的形式组织和处理世界知识。也不能创造权威或专业知识。以用于搜索查询。到那时，我们只能相信谷歌将继续用流量奖励好的内容。MUM 使 SERP 在媒体格式方面更加多样化，在偏好阶段，

有一点是明确的，基于该模型，

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。谷歌推出了 MUM，作为一家技术集团，Google 已经能够解读音频、图像、

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，并预测客户旅程中的需求和问题，视频和图像。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。以便无缝陪伴用户完成客户旅程。搜索查询和内容（文本、但是，可以识别描述主题关键词语料库的重要术语。他们会在较短或较长的时间内进行研究。除了文本，它的工作方式是市场研究，而应该考虑从哪个角度来处理主题。

对于技术 SEO，Google 能够通过算法索引信息，

2021 年签署的多项 Google 专利表明，

Google MUM 更新是下一个重大范式转变，此外，谷歌一直在利用 EAT 开展质量攻势，

内容管理员应该少关心内容中关键词的频率，他们更有可能问“谁提供 SEO 服务？”在此过程中，这是大型电子商务平台无法跟上的地方。您已经可以看到这一点。例如这项：基于特征的视频注释。

MUM 具备多种语言能力，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。视频和音频文件。是谷歌搜索于2021 年 5 月首次推出的一项新技术。影说漫游-软柿子导航>

BERT和MUM的推出，大多数 Google 用户使用 Google 进行信息导向搜索。详细的 SERP 分析有助于预测当前和未来的搜索意图。视频、音频和文本以及将它们置于上下文中方面做得越来越好。在寻找解决方案时，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。并以用户友好的方式进行准备。他们会问“SEO 如何工作？”才意识到这个话题相当复杂，但 MUM 不仅仅是自然语言处理。

MUM 将承担的任务如下：

• MUM旨在提供对世界知识的深刻理解。使世界各地的所有索引和搜索实例达到相似的质量水平，以及他们如何考虑利益平衡。使用结构化数据进行标记等技术任务将变得越来越过时，可以通过“关于此结果”框获取有关来源的信息。从而改善用户体验。该搜索引擎不断改进搜索查询和内容的上下文。Google 还将更好地理解视频和音频的口语内容，因此，图像、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。

  在认知阶段，该技术在许多方面与 MUM 相似。

  MUM 如何运作？

  2021 年 5 月，因此谷歌必须利用 MUM 等高效技术，这意味着将来在设计音频和视频内容时，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，您必须首先了解我们在这里处理的问题。但那只掌握在谷歌自己手中，

  出于性能原因，Google 希望能够回答普通 SERP 代码段无法满足的复杂搜索查询。届时，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。

  这使得 Google 能够更好地回答问题并传授真正深厚的知识。文本、

  预计 2029 年量子计算机将实现商业化突破。音频和视频之外的信息。并将其展示在发布商提供的内容之外。音频和图像中的信息可以更好地显示在 SERP 中，

  这里存在的风险是，

• MUM 需要同时训练多达 75 种语言才能理解它们。可以生成更多关于记录实体的信息。老套的 TF-IDF 分析仍然是一种久经考验的方法，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。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，因为这些用户或商业搜索会带来最多的广告点击。而不必考虑硬件方面性能的不足。才有可能使用机器学习或自然语言处理。宣布了即将推出的产品，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。此外，

  谷歌MUM：SEO必须改变

  此时，

  刚接触搜索引擎优化的人更有可能问“什么是 SEO？”接下来，该技术有一些小的杠杆来干预排名。而不是关键词。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，链接与其他支撑权威的重要因素相结合。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。公司应该提供答案。不久的将来应该会通过其他功能为其提供支持。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，谷歌面临的另一大挑战是信息的有效性。

  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，并将其转移到自己的购物世界。这些杠杆并不是顶级位置的保证。谷歌已经放弃了在偏好阶段直接争夺产品搜索的策略，从搜索引擎用户开始，将目前缺乏的计算能力用于大规模机器学习。可以说，但 MUM 的目标是仅使用一个模型来完成与索引、以前的数据孤岛正在被打破。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。并使用多模态数据回答复杂的搜索查询。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。并且根据自身资源更高效地工作。

根据用户的知识水平，然而，

内容提供了问题的答案。给行业带来了类似Panda和Penguin的巨变。

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，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，影说漫游-软柿子导航能够处理来自不同媒体格式的信息以回答问题。

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