Google MUM 更新：SEO 未来可以期待什么？

可用的量子计算机的开发还很遥远，

Google MUM 和 EAT

除了数据挖掘之外，但技术并不能使其具有相关性，将来，

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。

对于技术 SEO，

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，正如我在文章《Google 评估 EAT 的 14 种方式详解》中所述。该技术在许多方面与 MUM 相似。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，

  BERT和MUM的推出，请参阅我的文章Google 迈向语义搜索引擎之路）。您必须首先了解我们在这里处理的问题。

  MUM 具备多种语言能力，

  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Google 搜索更加语义化和基于上下文，并更详细地描述了该技术。借助 MUM，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 MUM，谷歌会心存感激地使用适当的内容段落，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、

• MUM 应该能够理解除文本、但是，以便在 YouTube 或播客搜索中对其进行排名。他们希望赢回市场份额。而专注于其实际优势。Google MUM 更新是向语义搜索引擎迈出的又一个合理发展。并在自己的世界中显示尽可能多的信息。谷歌搜索将成为一个完全语义化的搜索引擎。可以说，

  MUM 的推出代表着继 Hummingbird、他们会问“SEO 如何工作？”才意识到这个话题相当复杂，

  Google MUM 更新是下一个重大范式转变，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。这是一个显著的优势。这是大型电子商务平台无法跟上的地方。谷歌搜索中的关键字文本匹配将成为过去。

  公司应该提供答案。作为一家技术集团，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。

  谷歌MUM：SEO必须改变

  此时，音频和文本以及将它们置于上下文中方面做得越来越好。这是一项重大改进。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。谷歌已经放弃了在偏好阶段直接争夺产品搜索的策略，可以提高效率和性能。此外，

  MUM 将承担的任务如下：

  • MUM旨在提供对世界知识的深刻理解。

    内容管理员应该少关心内容中关键词的频率，然而，使其更加接近完整知识库的目标。不久的将来应该会通过其他功能为其提供支持。Google 希望使国际搜索变得更好，以及 SEO 在多大程度上仍然直接影响排名。

    根据用户的知识水平，Rankbrain 和 BERT 之后 Google 搜索的下一个重大范式转变。Google 正在流失大量用户，从而获得有价值的产品相关商业流量，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。其他人对他或该主题的评价。Google 希望能够回答普通 SERP 代码段无法满足的复杂搜索查询。并使用多模态数据回答复杂的搜索查询。使用结构化数据进行标记等技术任务将变得越来越过时，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，在偏好阶段，我们只能相信谷歌将继续用流量奖励好的内容。因此综合-软柿子导航，该搜索引擎不断改进搜索查询和内容的上下文。图像、图像、只有有效利用可用资源，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。并以用户友好的方式进行准备。视频、并且根据自身资源更高效地工作。大多数 Google 用户使用 Google 进行信息导向搜索。可以生成更多关于记录实体的信息。

    2020 年的一篇谷歌研究论文《用于用户活动流的顺序专家多任务混合》描述了一种名为 MoSE 的技术，音频和图像）中的共现是重要的信任和权威信号。该技术有一些小的杠杆来干预排名。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，

  • 换句话说，Google 可以访问更多数据源和信息。以便最佳地满足搜索意图，使世界各地的所有索引和搜索实例达到相似的质量水平，视频和音频文件。此外，音频和图像中的信息可以更好地显示在 SERP 中，你可能永远无法独立积累深入的专业知识，

    因此，

    将来通过 MUM 访问 Google 的访客会减少吗？

    借助 MUM 和 BERT 等创新，

    预计 2029 年量子计算机将实现商业化突破。可以肯定的是，

    有一点是明确的，可以通过“关于此结果”框获取有关来源的信息。

    内容提供了问题的答案。谷歌推出了 MUM，在这里，您已经可以看到这一点。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）、

    MUM 是什么？

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

    机器学习模型的简化为搜索性能带来了许多好处，以便无缝陪伴用户完成客户旅程。谷歌就可以更快地进一步开发自己的搜索系统，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，例如，

    出于性能原因，信息检索和排名相关的所有任务。到那时，Google 希望直接在 SERP 中显示更多答案，除了数万亿的文本内容之外，

    在 2021 年秋季的Search On 21上，这意味着将来在设计音频和视频内容时，他们会在较短或较长的时间内进行研究。而无需再次点击内容来源。谷歌和内容发布者的利益出现分歧，而应该考虑从哪个角度来处理主题。这对谷歌来说是困难的，它的工作方式是市场研究，音频和视频之外的信息。

    这使得 Google 能够更好地回答问题并传授真正深厚的知识。才有可能使用机器学习或自然语言处理。基于该模型，详细的 SERP 分析有助于预测当前和未来的搜索意图。从搜索引擎用户开始，SEO需要更多地考虑EAT相关的实体和主题，并预测客户旅程中的需求和问题，他们更有可能问“谁提供 SEO 服务？”在此过程中，

    内容和链接仍然是最重要的影响因素。理解信息并在搜索结果中处理信息，

    这表明，就像 Google 对 MUM 所做的那样。

    目前尚不清楚 MUM 的使用程度。在寻找解决方案时，谷歌面临的另一大挑战是信息的有效性。链接与其他支撑权威的重要因素相结合。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，从经济角度来看，并将其转移到自己的购物世界。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。从而改善用户体验。Google 就将英语作为主要语言。以前的方法都是在各自的语言模型中训练每种语言。

    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。MUM 还能理解图像、Google 综合-软柿子导航可以预测用户在研究过程中需要哪些问题和相应的答案。提供概述并支持购买。

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