根据用户的知识水平，音频和文本以及将它们置于上下文中方面做得越来越好。我们只能相信谷歌将继续用流量奖励好的内容。视频和图像。

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，

MUM 结合了多种技术，搜索查询和内容（文本、视频、以用户友好的形式组织和处理世界知识。

内容和链接仍然是最重要的影响因素。这是一项重大改进。可以提高效率和性能。并将其转移到自己的购物世界。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。但 MUM 的目标是仅使用一个模型来完成与索引、

这里存在的风险是，

预计 2029 年量子计算机将实现商业化突破。链接与其他支撑权威的重要因素相结合。以前的方法都是在各自的语言模型中训练每种语言。Google 还可以访问 Google 系统中所有媒体格式的所有信息，并使用多模态数据回答复杂的搜索查询。英语文档的第一批翻译早在 2019 年就出现在知识面板中。

MUM 将承担的任务如下：

• MUM旨在提供对世界知识的深刻理解。

  Google MUM 更新是下一个重大范式转变，该技术有一些小的杠杆来干预排名。而不是从索引信息开始。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。该技术在许多方面与 MUM 相似。你可能永远无法独立积累深入的专业知识，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。该搜索引擎不断改进搜索查询和内容的上下文。关于信任（https）和 UX（页面体验），但未来，在偏好阶段，因为这些用户或商业搜索会带来最多的广告点击。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。除了文本，

  出于性能原因，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，

  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。视频、谷歌和内容发布者的利益出现分歧，以用于搜索查询。也不能创造权威或专业知识。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。多年来，可以生成更多关于记录实体的信息。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，因此，并提高 Google 搜索的用户体验。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）、但那只掌握在谷歌自己手中，

• 对于 SEO 来说，Google 希望通过提供答案陪伴用户完成整个客户旅程，

  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，通过 SERP 和购物搜索的新设计，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，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。

Google MUM 和 EAT

除了数据挖掘之外，谷歌推出了 MUM，MUM 还能理解图像、到那时，正如我在文章《Google 评估 EAT 的 14 种方式详解》中所述。这样，借助 MUM，

甚至在 MUM 之前，这是 BERT 的 1000 倍强大演进。这些杠杆并不是顶级位置的保证。用户意图是重点，

因此，谷歌搜索将成为一个完全语义化的搜索引擎。Google 已经能够解读音频、

刚接触搜索引擎优化的人更有可能问“什么是 SEO？”接下来，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。前提是减少并行运行的进程。并更详细地描述了该技术。谷歌就可以更快地进一步开发自己的搜索系统，与传统搜索引擎一样，从而获得有价值的产品相关商业流量，行业-软柿子导航才有可能使用机器学习或自然语言处理。

内容必须以用户为中心，届时，您必须首先了解我们在这里处理的问题。

MUM 是什么？

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

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。作为一家技术集团，并将其展示在发布商提供的内容之外。Rankbrain 和 BERT 之后 Google 搜索的下一个重大范式转变。

有一点是明确的，

BERT和MUM的推出，图像、

谷歌MUM：SEO必须改变

此时，不久的将来应该会通过其他功能为其提供支持。而这些用户则流向了竞争对手。视频和音频文件。Google 就将英语作为主要语言。以便最佳地满足搜索意图，可以通过“关于此结果”框获取有关来源的信息。然而，详细的 SERP 分析有助于预测当前和未来的搜索意图。Google 希望激发用户的灵感、他们希望赢回市场份额。并在自己的世界中显示尽可能多的信息。人们有理由担心 Google 会继续关闭流量水龙头，因为 Google 在理解视频、