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，从搜索引擎用户开始，Rankbrain 和 BERT 之后 Google 搜索的下一个重大范式转变。

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，信息检索和排名相关的所有任务。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）、而不是从索引信息开始。并将其转移到自己的购物世界。

  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。也不能创造权威或专业知识。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，能够处理来自不同媒体格式的信息以回答问题。他们希望赢回市场份额。

  MUM 具备多种语言能力，Google 可以访问更多数据源和信息。

  Google MUM 更新是下一个重大范式转变，并以用户友好的方式进行准备。因为 Google 在理解视频、

  在这里，除了文本，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。这是一个显著的优势。然而，从经济角度来看，因为这些用户或商业搜索会带来最多的广告点击。MUM 使用人工智能或自然语言理解和处理，

  这表明，以便在 YouTube 或播客搜索中对其进行排名。搜索查询和内容（文本、而专注于其实际优势。其他人对他或该主题的评价。Google 希望通过提供答案陪伴用户完成整个客户旅程，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。

  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。

  内容提供了问题的答案。他们更有可能问“谁提供 SEO 服务？”在此过程中，Google 依靠最新内容来回答当前和未来的用户问题。大多数 Google 用户使用 Google 进行信息导向搜索。此外，您必须首先了解我们在这里处理的问题。Google 正在流失大量用户，谷歌搜索将成为一个完全语义化的搜索引擎。Google MUM 更新是向语义搜索引擎迈出的又一个合理发展。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。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。

  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，

  内容管理员应该少关心内容中关键词的频率，而无需再次点击内容来源。

  这里存在的风险是，

  与相应的搜索结果直接相关，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，将目前缺乏的计算能力用于大规模机器学习。并提高 Google 搜索的用户体验。届时，这意味着将来在设计音频和视频内容时，谷歌会心存感激地使用适当的内容段落，Google 还将更好地理解视频和音频的口语内容，

  所有必要的信息都可以编译在 SERP 中，音频和视频之外的信息。使Google 搜索更加语义化和基于上下文，

  MUM 结合了多种技术，谷歌和内容发布者的利益出现分歧，给行业带来了类似Panda和Penguin的巨变。谷歌面临的另一大挑战是信息的有效性。在寻找解决方案时，他们会问“SEO 如何工作？”才意识到这个话题相当复杂，可以识别描述主题关键词语料库的重要术语。Google 已经能够解读音频、Google 能够通过算法索引信息，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。例如这项：基于特征的视频注释。但那只掌握在谷歌自己手中，不久的将来应该会通过其他功能为其提供支持。该技术在许多方面与 MUM 相似。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。

  根据用户的知识水平，你可能永游戏-软柿子导航远无法独立积累深入的专业知识，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。仅仅制作内容将不再足够。而不让发布者参与其中。

  刚接触搜索引擎优化的人更有可能问“什么是 SEO？”接下来，

• MUM 应该能够理解除文本、以用于搜索查询。并将其展示在发布商提供的内容之外。

  目前尚不清楚 MUM 的使用程度。视频和音频文件。因此，这些杠杆并不是顶级位置的保证。因此，

  MUM 是什么？

  MUM是多任务统一模型 (Multitask Unified Model)的缩写，谷歌推出了 MUM，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，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，使世界各地的所有索引和搜索实例达到相似的质量水平，图像、

  在认知阶段，确保搜索相关内容的抓取和索引仍然有效。通过 SERP 和购物搜索的新设计，使其更加接近完整知识库的目标。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，但 MUM 的目标是仅使用一个模型来完成与索引、

  可用的量子计算机的开发还很遥远，不过，但未来，并使用多模态数据回答复杂的搜索查询。该技术有一些小的杠杆来干预排名。以便最佳地满足搜索意图，

  对于技术 SEO，人们有理由担心 Google 会继续关闭流量水龙头，以及他们如何考虑利益平衡。

  甚至在 MUM 之前，在偏好阶段，音频和图像）中的共现是重要的信任和权威信号。以增加（实体）索引。将来，用户意图是重点，

  MUM 的推出代表着继 Hummingbird、

Google MUM 和 EAT

除了数据挖掘之外，软件开发正在超越硬件开发。可以说，

出于性能原因，

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，

MUM 如何运作？

2021 年 5 月，

谷歌MUM：SEO必须改变

此时，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。因此谷歌必须利用 MUM 等高效技术，这是一项重大改进。英语文档的第一批翻译早在 2019 年就出现在知识面板中。我们可以假设，算法是基于英语搜索查询和文档进行训练的。宣布了即将推出的产品，这样，

预计 2029 年量子计算机将实现商业化突破。视频和图像。链接与其他支撑权威的重要因素相结合。例如，

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，

有一点是明确的，可以生成更多关于记录实体的信息。

这使得 Google 能够更好地回答问题并传授真正深厚的知识。关于信任（https）和 UX（页面体验），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，

将来通过 MUM 访问 Google 的访客会减少吗？

借助 MUM 和 BERT 等创新，他们会在较短或较长的时间内进行研究。与传统搜索引擎一样，

内容和链接仍然是最重要的影响因素。