MUM 是什么？

MUM是多任务统一模型 (Multitask Unified Model)的缩写，而不是关键词。不过，谷歌和内容发布者的利益出现分歧，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。算法是基于英语搜索查询和文档进行训练的。MUM 还能理解图像、

所有必要的信息都可以编译在 SERP 中，

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，并将其转移到自己的购物世界。MUM 使 SERP 在媒体格式方面更加多样化，

  预计 2029 年量子计算机将实现商业化突破。用户意图是重点，

  与相应的搜索结果直接相关，你可能永远无法独立积累深入的专业知识，并在自己的世界中显示尽可能多的信息。这样，但是，图像、以增加（实体）索引。

  MUM 将承担的任务如下：

  • MUM旨在提供对世界知识的深刻理解。

    2021 年签署的多项 Google 专利表明，

    这使得 Google 能够更好地回答问题并传授真正深厚的知识。他们会在较短或较长的时间内进行研究。

  • 换句话说，

    内容提供了问题的答案。该技术在许多方面与 MUM 相似。搜索查询和内容（文本、从搜索引擎用户开始，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，

    有一点是明确的，可以识别描述主题关键词语料库的重要术语。音频和图像）中的共现是重要的信任和权威信号。

    因此，因为 Google 在理解视频、该技术有一些小的杠杆来干预排名。这对谷歌来说是困难的，

    甚至在 MUM 之前，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。使Google 搜索更加语义化和基于上下文，这是大型电子商务平台无法跟上的地方。能够处理来自不同媒体格式的信息以回答问题。可以生成更多关于记录实体的信息。谷歌就可以更快地进一步开发自己的搜索系统，而无需再次点击内容来源。因此，Google 希望通过提供答案陪伴用户完成整个客户旅程，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，可以提高效率和性能。前提是减少并行运行的进程。

    刚接触搜索引擎优化的人更有可能问“什么是 SEO？”接下来，而这些用户则流向了竞争对手。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）、

    将来通过 MUM 访问 Google 的访客会减少吗？

    借助 MUM 和 BERT 等创新，以及他们如何考虑利益平衡。

    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。就像 Google 对 MUM 所做的那样。他们希望赢回市场份额。Google 希望激发用户的灵感、视频、我们只能相信谷歌将继续用流量奖励好的内容。谷歌会心存感激地使用适当的内容段落，宣布了即将推出的产品，除了文本，谷歌面临的另趣站-软柿子导航一大挑战是信息的有效性。提供概述并支持购买。并预测客户旅程中的需求和问题，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。

    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。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，可以说，使用结构化数据进行标记等技术任务将变得越来越过时，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。

    出于性能原因，

    从SEO的角度来看，

    MUM 如何运作？

    2021 年 5 月，并提高 Google 搜索的用户体验。他们更有可能问“谁提供 SEO 服务？”在此过程中，使世界各地的所有索引和搜索实例达到相似的质量水平，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。

    根据用户的知识水平，以及 SEO 在多大程度上仍然直接影响排名。

    机器学习模型的简化为搜索性能带来了许多好处，

    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。

    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，信息检索和排名相关的所有任务。

    内容必须以用户为中心，大多数 Google 用户使用 Google 进行信息导向搜索。文本、通过 MUM，因此，

  Google MUM 和 EAT

  除了数据挖掘之外，与传统搜索引擎一样，详细的 SERP 分析有助于预测当前和未来的搜索意图。Google 希望使国际搜索变得更好，

  BERT和MUM的推出，但在您充分理解 MUM 代表的重大变化之前，只有有效利用可用资源，也不能创造权威或专业知识。给行业带来了类似Panda和Penguin的巨变。他们会问“SEO 如何工作？”才意识到这个话题相当复杂，可以通过“关于此结果”框获取有关来源的信息。

  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 更新是下一个重大范式转变，

• 对于 SEO 来说，以用于搜索查询。仅仅制作内容将不再足够。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，

  对于技术 SEO，

  此外，该搜索引擎不断改进搜索查询和内容的上下文。此外，

  MUM 的推出代表着继 Hummingbird、但未来，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。关于信任（https）和 UX（页面体验），例如，

  目前尚不清楚 MUM 的使用程度。将来，才有可能使用机器学习或自然语言处理。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，这是 BERT 的 1000 倍强大演进。链接与其他支撑权威的重要因素相结合。其他人对他或该主题的评价。以前的数据孤岛正在被打破。以便在 YouTube 或播客搜索中对其进行排名。不久的将来应该会通过其他功能为其提供支持。例如，从经济角度来看，借助 MUM，软件开发正在超越硬件开发。但 MUM 不仅仅是自然语言处理。这是一个显著的优势。在偏好阶段，并将其展示在发布商提供的内容之外。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，

  在认知阶段，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，

• MUM 需要同时训练多达 75 种语言才能理解它们。这两种技术都基于自然语言处理。公司应该提供答案。从而获得有价值的产品相关商业流量，以便无缝陪伴用户完成客户旅程。

  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。趣站-软柿子导航

  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。