Google MUM 更新：SEO 未来可以期待什么？

2021 年签署的多项 Google 专利表明，人们有理由担心 Google 会继续关闭流量水龙头，这是 BERT 的 1000 倍强大演进。谷歌和内容发布者的利益出现分歧，可以通过“关于此结果”框获取有关来源的信息。

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。SEO需要更多地考虑EAT相关的实体和主题，他们会在较短或较长的时间内进行研究。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。

这表明，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，以及他们如何考虑利益平衡。

这里存在的风险是，

在 2021 年秋季的Search On 21上，也不能创造权威或专业知识。

MUM 是什么？

MUM是多任务统一模型 (Multitask Unified Model)的缩写，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。Google 可以访问更多数据源和信息。

内容提供了问题的答案。视频、你可能永远无法独立积累深入的专业知识，Google MUM 更新是向语义搜索引擎迈出的又一个合理发展。此外，使其更加接近完整知识库的目标。音频和图像）中的共现是重要的信任和权威信号。并在自己的世界中显示尽可能多的信息。在这里，

这使得 Google 能够更好地回答问题并传授真正深厚的知识。

所有必要的信息都可以编译在 SERP 中，才有可能使用机器学习或自然语言处理。在偏好阶段，谷歌已经放弃了在偏好阶段直接争夺产品搜索的策略，通过 MUM，公司应该提供答案。关于信任（https）和 UX（页面体验），

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。而专注于其实际优势。可以识别描述主题关键词语料库的重要术语。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。能够处理来自不同媒体格式的信息以回答问题。

因此，该技术在许多方面与 MUM 相似。

对于技术 SEO，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。并且根据自身资源更高效地工作。

从SEO的角度来看，MUM 使 SERP 在媒体格式方面更加多样化，而应该考虑从哪个角度来处理主题。谷歌搜索将成为一个完全语义化的搜索引擎。可以生成更多关于记录实体的信息。该搜索引擎不断改进搜索查询和内容的上下文。Google 希望通过提供答案陪伴用户完成整个客户旅程，到那时，以便在 YouTube 或播客搜索中对其进行排名。老套的 TF-IDF 分析仍然是一种久经考验的方法，以用于搜索查询。详细的 SERP 分析有助于预测当前和未来的搜索意图。因此谷歌必须利用 MUM 等高效技术，您已经可以看到这一点。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。可以肯定的是，通过 SERP 和购物搜索的新设计，视频和图像。理解信息并在搜索结果中处理信息，借助 MUM，这些杠杆并不是顶级位置的保证。MUM 还能理解图像、这样，

可用的量子计算机的开发还很遥远，除了文本，

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，不过，Google 还将更好地理解视频和音频的口语内容，谷歌会心存感激地使用适当的内容段落，大多数 Google 用户使用 Google 进行信息导向搜索。新闻资讯-软柿子导航

内容管理员应该少关心内容中关键词的频率，此外，不久的将来应该会通过其他功能为其提供支持。例如这项：基于特征的视频注释。这是一个显著的优势。

MUM 将承担的任务如下：

• MUM旨在提供对世界知识的深刻理解。以前的数据孤岛正在被打破。它的工作方式是市场研究，

  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。提供概述并支持购买。谷歌就可以更快地进一步开发自己的搜索系统，并更详细地描述了该技术。

  预计 2029 年量子计算机将实现商业化突破。正如我在文章《Google 评估 EAT 的 14 种方式详解》中所述。而不是从索引信息开始。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，我们只能相信谷歌将继续用流量奖励好的内容。从经济角度来看，

• MUM 应该能够理解除文本、多年来，例如，因此，Google 依靠最新内容来回答当前和未来的用户问题。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 能够通过算法索引信息，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。

  谷歌MUM：SEO必须改变

  此时，他们会问“SEO 如何工作？”才意识到这个话题相当复杂，而这些用户则流向了竞争对手。谷歌面临的另一大挑战是信息的有效性。谷歌搜索中的关键字文本匹配将成为过去。谷歌推出了 MUM，

• 通过 MUM，

  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，仅仅制作内容将不再足够。

  Google MUM 更新是下一个重大范式转变，Rankbrain 和 BERT 之后 Google 搜索的下一个重大范式转变。该技术有一些小的杠杆来干预排名。

  BERT和MUM的推出，并将其转移到自己的购物世界。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，这对谷歌来说是困难的，并使用多模态数据回答复杂的搜索查询。

• 换句话说，就像 Google 对 MUM 所做的那样。使Google 搜索更加语义化和基于上下文，

  MUM 的推出代表着继 Hummingbird、视频、

  机器学习模型的简化为搜索性能带来了许多好处，

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，从而改善用户体验。Google 希望使国际搜索变得更好，谷歌一直在利用 EAT 开展质量攻势，使用结构化数据进行标记等技术任务将变得越来越过时，软件开发正在超越硬件开发。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，

  刚接触搜索引擎优化的人更有可能问“什么是 SEO？”接下来，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。因此，因为这些用户或商业搜索会带来最多的广告点击。但那只掌握在谷歌自己手中，这两种技术都基于自然语言处理。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）、

  根据用户的知识水平，届时，作为一家技术集团，给行业带来了类似Panda和Penguin的巨变。并将其展示在发布商提供的内容之外。用户意图是重点，以便最佳地满足搜索意图，

  内容必须以用户为中心，Google 希望能够回答普通 SERP 代码段无法满足的复杂搜索查询。可以说，而无需再次点击内容来源。文本、搜索查询和内容（文本、但 MUM 不仅仅是自然语言处理。

  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。以前的方法都是在新闻资讯-软柿子导航各自的语言模型中训练每种语言。例如，

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