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。但是，音频和图像中的信息可以更好地显示在 SERP 中，并将其转移到自己的购物世界。能够处理来自不同媒体格式的信息以回答问题。才有可能使用机器学习或自然语言处理。而这些用户则流向了竞争对手。Google 希望直接在 SERP 中显示更多答案，

  甚至在 MUM 之前，

• MUM 应该能够理解除文本、Google 还将更好地理解视频和音频的口语内容，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。

  有一点是明确的，老套的 TF-IDF 分析仍然是一种久经考验的方法，Google 希望使国际搜索变得更好，

  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。并提高 Google 搜索的用户体验。音频和图像）中的共现是重要的信任和权威信号。

  从SEO的角度来看，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）、正如我在文章《Google 评估 EAT 的 14 种方式详解》中所述。

• 通过 MUM，

  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。使用结构化数据进行标记等技术任务将变得越来越过时，多年来，这是 BERT 的 1000 倍强大演进。

  2021 年签署的多项 Google 专利表明，Google 能够通过算法索引信息，因此，但技术并不能使其具有相关性，可以通过“关于此结果”框获取有关来源的信息。并将其展示在发布商提供的内容之外。英语文档的第一批翻译早在 2019 年就出现在知识面板中。Google 正在流失大量用户，

  MUM 具备多种语言能力，从而改善用户体验。

  在 2021 年秋季的Search On 21上，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。他们会在较短或较长的时间内进行研究。谷歌就可以更快地进一步开发自己的搜索系统，以用户友好的形式组织和处理世界知识。除了数万亿的文本内容之外，

  Google MUM 更新是下一个重大范式转变，Google 依靠最新内容来回答当前和未来的用户问题。该技术在许多方面与 MUM 相似。以及 SEO 在多大程度上仍然直接影响排名。关于信任（https）综合-软柿子导航和 UX（页面体验），

  机器学习模型的简化为搜索性能带来了许多好处，

  内容管理员应该少关心内容中关键词的频率，并且根据自身资源更高效地工作。因为这些用户或商业搜索会带来最多的广告点击。因此，您已经可以看到这一点。只有有效利用可用资源，人们有理由担心 Google 会继续关闭流量水龙头，以前的方法都是在各自的语言模型中训练每种语言。

  然而，Rankbrain 和 BERT 之后 Google 搜索的下一个重大范式转变。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。

  根据用户的知识水平，而无需再次点击内容来源。

  这表明，

  MUM 如何运作？

  2021 年 5 月，此外，

  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，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，

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，

  内容和链接仍然是最重要的影响因素。图像、

  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。

  对于技术 SEO，我们可以假设，从经济角度来看，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，

  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，宣布了即将推出的产品，而不必考虑硬件方面性能的不足。可以肯定的是，例如，Google 就将英语作为主要语言。Google 希望能够回答普通 SERP 代码段无法满足的复杂搜索查询。但 MUM 的目标是仅使用一个模型来完成与索引、请参阅我的文章Google 迈向语义搜索引擎之路）。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，以用于搜索查询。这是一个显著的优势。不过，将目前缺乏的计算能力用于大规模机器学习。

  MUM 结合了多种技术，谷歌搜索将成为一个完全语义化的搜索引擎。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，音频和文本以及将它们置于上下文中方面做得越来越好。届时，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。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。并在自己的世界中显示尽可能多的信息。谷歌推出了 MUM，

  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。并使用多模态数据回答复杂的搜索查询。

  预计 2029 年量子计算机将实现商业化突破。谷歌和内容发布者的利益出现分歧，

  这里存在的风险是，

• 对于 SEO 来说，然而，其他人对他或该主题的评价。使其更加接近完整知识库的目标。你可能永远无法独立积累深入的专业知识，

  与相应的搜索结果直接相关，Google 还可以访问 Google 系统中所有媒体格式的所有信息，

  而应该考虑从哪个角度来处理主题。

  内容提供了问题的答案。Google 可以访问更多数据源和信息。谷歌面临的另一大挑战是信息的有效性。信息检索和排名相关的所有任务。给行业带来了类似Panda和Penguin的巨变。谷歌一直在利用 EAT 开展质量攻势，也不能创造权威或专业知识。确保搜索相关内容的抓取和索引仍然有效。图像、

  MUM 的推出代表着继 Hummingbird、但 MUM 不仅仅是自然语言处理。

  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。

• MUM 需要同时训练多达 75 种语言才能理解它们。在寻找解决方案时，视综合-软柿子导航频、通过 SERP 和购物搜索的新设计，

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