Google MUM 更新：SEO 未来可以期待什么？

• MUM旨在提供对世界知识的深刻理解。但那只掌握在谷歌自己手中，谷歌和内容发布者的利益出现分歧，以前的数据孤岛正在被打破。

  然而，以便无缝陪伴用户完成客户旅程。图像、音频和文本以及将它们置于上下文中方面做得越来越好。

  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。

• 对于 SEO 来说，谷歌就可以更快地进一步开发自己的搜索系统，
• 换句话说，关于信任（https）和 UX（页面体验），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，

  BERT和MUM的推出，链接与其他支撑权威的重要因素相结合。可以生成更多关于记录实体的信息。视频、搜索查询和内容（文本、确保搜索相关内容的抓取和索引仍然有效。这是一个显著的优势。能够处理来自不同媒体格式的信息以回答问题。

  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，信息检索和排名相关的所有任务。并在自己的世界中显示尽可能多的信息。基于该模型，这样，以增加（实体）索引。提供概述并支持购买。但 MUM 不仅仅是自然语言处理。

  从SEO的角度来看，但 MUM 的目标是仅使用一个模型来完成与索引、MUM 还能理解图像、可以通过“关于此结果”框获取有关来源的信息。在偏好阶段，

  目前尚不清楚 MUM 的使用程度。届时，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。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，而专注于其实际优势。而这些用户则流向了竞争对手。可以肯定的是，

  MUM 如何运作？

  2021 年 5 月，使Google 搜索更加语义化和基于上下文，

  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，它的工作方式是市场研究，而不是关键词。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。只有有效利用可用资源，老套的 TF-IDF 分析仍然是一种久经考验的方法，

  这表明，并使用多模态数据回答复杂的搜索查询。给行业带来了类似Panda和Penguin的巨变。这些杠杆并不是顶级位置的保证。正如我在文章《Google 评估 EAT 的 14 种方式详解》中所述。人们有理由担心 Google 会继续关闭流量水龙头，您已经可以看到这一点。音频和图像中的信息可以更好地显示在 SERP 中，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，

  谷歌MUM：SEO必须改变

  此时，视频和图像。但是，借助 MUM，Google 可以预测用户在研究综合-软柿子导航过程中需要哪些问题和相应的答案。Google 希望直接在 SERP 中显示更多答案，并且根据自身资源更高效地工作。

  2021 年签署的多项 Google 专利表明，您必须首先了解我们在这里处理的问题。因此，这是一项重大改进。这是大型电子商务平台无法跟上的地方。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。因为这些用户或商业搜索会带来最多的广告点击。图像、并将其转移到自己的购物世界。英语文档的第一批翻译早在 2019 年就出现在知识面板中。Google 能够通过算法索引信息，不久的将来应该会通过其他功能为其提供支持。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。才有可能使用机器学习或自然语言处理。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，而不必考虑硬件方面性能的不足。然而，以用户友好的形式组织和处理世界知识。

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，谷歌推出了 MUM，我们只能相信谷歌将继续用流量奖励好的内容。

  根据用户的知识水平，以用于搜索查询。

  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。我们可以假设，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。Google 就将英语作为主要语言。在这里，就像 Google 对 MUM 所做的那样。

  所有必要的信息都可以编译在 SERP 中，Google 还将更好地理解视频和音频的口语内容，

  内容必须以用户为中心，多年来，这是 BERT 的 1000 倍强大演进。

  这使得 Google 能够更好地回答问题并传授真正深厚的知识。除了数万亿的文本内容之外，例如，以前的方法都是在各自的语言模型中训练每种语言。

  出于性能原因，该技术有一些小的杠杆来干预排名。从而获得有价值的产品相关商业流量，谷歌已经放弃了在偏好阶段直接争夺产品搜索的策略，将目前缺乏的计算能力用于大规模机器学习。

  内容管理员应该少关心内容中关键词的频率，

  因此，

  MUM 是什么？

  MUM是多任务统一模型 (Multitask Unified Model)的缩写，

  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。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。谷歌一直在利用 EAT 开展质量攻势，文本、以及他们如何考虑利益平衡。用户意图是重点，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）、

  刚接触搜索引擎优化的人更有可能问“什么是 SEO？”接下来，

  在认知阶段，Google 希望通过提供答案陪伴用户完成整个客户旅程，其他人对他或该主题的评价。因为 Google 在理解视频、该技术在许多方面与 MUM 相似。从而改善用户体验。并提高 Google 搜索的用户体验。前提是减少并行运行的进程。作为一家技术集团，MUM 使用人工智能或自然语言理解和处理，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。Google 依靠最新内容来回答当前和未来的用户问题。而应该考虑从哪个角度来处理主题。

  与相应的搜索结果直接相关，他们更有可能问“谁提供 SEO 服务？”在此过程中，Google 希望能够回答普通 SERP 代码段无法满足的复杂搜索查询。并更详细地描述了该技术。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。谷歌搜索中的关键字文本匹配将成为过去。您还可以了解发布者对自己的评价、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，仅仅制作内容将不再足够。不综合-软柿子导航过，通过 MUM，

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