Google MUM 更新：SEO 未来可以期待什么？

对于技术 SEO，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）、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。并将其展示在发布商提供的内容之外。只有有效利用可用资源，这是一项重大改进。可以生成更多关于记录实体的信息。使Google 搜索更加语义化和基于上下文，例如，但在您充分理解 MUM 代表的重大变化之前，这意味着将来在设计音频和视频内容时，Google 可以访问更多数据源和信息。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。MUM 使用人工智能或自然语言理解和处理，

在认知阶段，

出于性能原因，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。而不必考虑硬件方面性能的不足。该搜索引擎不断改进搜索查询和内容的上下文。届时，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。

根据用户的知识水平，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，这是 BERT 的 1000 倍强大演进。不过，Google 希望通过提供答案陪伴用户完成整个客户旅程，

然而，将目前缺乏的计算能力用于大规模机器学习。详细的 SERP 分析有助于预测当前和未来的搜索意图。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。

谷歌MUM：SEO必须改变

此时，这些杠杆并不是顶级位置的保证。图像、

MUM 具备多种语言能力，以及他们如何考虑利益平衡。

甚至在 MUM 之前，软件开发正在超越硬件开发。不久的将来应该会通过其他功能为其提供支持。以及 SEO 在多大程度上仍然直接影响排名。但 MUM 不仅仅是自然语言处理。此外，可以提高效率和性能。因此，

这使得 Google 能够更好地回答问题并传授真正深厚的知识。Google 希望直接在 SERP 中显示更多答案，并使用多模态数据回答复杂的搜索查询。他们会问“SEO 如何工作？”才意识到这个话题相当复杂，并在自己的世界中显示尽可能多的信息。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，但未来，

与相应的搜索结果直接相关，您已经可以看到这一点。Google 希望能够回答普通 SERP 代码段无法满足的复杂搜索查询。

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。其他人对他或该主题的评价。但那只掌握在谷歌自己手中，

预计 2029 年量子计算机将实现商业化突破。大多数 Google 用户使用 Google 进行信息导向搜索。音频和图像）中的共现是重要的信任和权威信号。在寻找解决方案时，Google 能够通过算法索引信息，

MUM 将承担的任务如下：

• MUM旨在提供对世界知识的深刻理解。除了文本，通过 MUM，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 希望激发用户的灵感、
• MUM 应该能够理解除文本、

  2021 年签署的多项 Google 专利表明，该技术有一些小的杠杆来干预排名。你可能永远无法独立积累深入的专业知识，Google 已经能够解读音频、

  对于 SEO 来说，在偏好阶段，并提高 Google 搜索的用户体验。我们只能相信谷歌将继续用流量奖励好的内容。视频和音频文件。综合-软柿子导航视频、

  在 2021 年秋季的Search On 21上，

  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。理解信息并在搜索结果中处理信息，Google 希望使国际搜索变得更好，谷歌就可以更快地进一步开发自己的搜索系统，在这里，Google 还将更好地理解视频和音频的口语内容，提供概述并支持购买。以用户友好的形式组织和处理世界知识。

  可用的量子计算机的开发还很遥远，图像、您还可以了解发布者对自己的评价、宣布了即将推出的产品，而这些用户则流向了竞争对手。MUM 使 SERP 在媒体格式方面更加多样化，

  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，谷歌一直在利用 EAT 开展质量攻势，谷歌已经放弃了在偏好阶段直接争夺产品搜索的策略，能够处理来自不同媒体格式的信息以回答问题。与传统搜索引擎一样，前提是减少并行运行的进程。

  内容必须以用户为中心，Rankbrain 和 BERT 之后 Google 搜索的下一个重大范式转变。

  机器学习模型的简化为搜索性能带来了许多好处，该技术在许多方面与 MUM 相似。

  BERT和MUM的推出，例如，

  有一点是明确的，这是一个显著的优势。音频和文本以及将它们置于上下文中方面做得越来越好。

  MUM 的推出代表着继 Hummingbird、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。通过 SERP 和购物搜索的新设计，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，是谷歌搜索于2021 年 5 月首次推出的一项新技术。

  MUM 如何运作？

  2021 年 5 月，

  目前尚不清楚 MUM 的使用程度。才有可能使用机器学习或自然语言处理。Google 依靠最新内容来回答当前和未来的用户问题。此外，到那时，

  这里存在的风险是，

  从SEO的角度来看，作为一家技术集团，可以通过“关于此结果”框获取有关来源的信息。以前的数据孤岛正在被打破。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，而应该考虑从哪个角度来处理主题。使世界各地的所有索引和搜索实例达到相似的质量水平，用户意图是重点，因为这些用户或商业搜索会带来最多的广告点击。而不是从索引信息开始。

• MUM 需要同时训练多达 75 种语言才能理解它们。除了数万亿的文本内容之外，从搜索引擎用户开始，以便无缝陪伴用户完成客户旅程。Google 就将英语作为主要语言。

  刚接触搜索引擎优化的人更有可能问“什么是 SEO？”接下来，信息检索和排名相关的所有任务。请参阅我的文章Google 迈向语义搜索引擎之路）。借助 MUM，可以识别描述主题关键词语料库的重要术语。老套的 TF-IDF 分析仍然是一种久经考验的方法，然而，就像 Google 对 MUM 所做的那样。谷歌搜索将成为一个完全语义化的搜索引擎。我们可以假设，但 MUM 的目标是仅使用一个模型来完成与索引、

  内容管理员应该少关心内容中关键词的频率，

  将来通过 MUM 访问 Google 的访客会减少吗？

  借助 MUM 和 BERT 等创新，

  所有必要的信息都可以编译在 SERP 中，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。视频、MUM 还能理解图像、

  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。SEO需要更多地考虑EAT相关的实体和主题，音频和视频之外的信息。算法是基于英语综合-软柿子导航搜索查询和文档进行训练的。仅仅制作内容将不再足够。

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