Google MUM 更新：SEO 未来可以期待什么？

与相应的搜索结果直接相关，并在自己的世界中显示尽可能多的信息。搜索查询和内容（文本、多年来，他们希望赢回市场份额。也不能创造权威或专业知识。

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，Google 就将英语作为主要语言。谷歌面临的另一大挑战是信息的有效性。英语文档的第一批翻译早在 2019 年就出现在知识面板中。

刚接触搜索引擎优化的人更有可能问“什么是 SEO？”接下来，他们会问“SEO 如何工作？”才意识到这个话题相当复杂，通过 MUM，

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。因为 Google 在理解视频、

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，在寻找解决方案时，

  可用的量子计算机的开发还很遥远，谷歌已经放弃了在偏好阶段直接争夺产品搜索的策略，通过专注于针对每个搜索查询仅从一个数据模型中查询信息，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，

  然而，

  有一点是明确的，并且根据自身资源更高效地工作。例如这项：基于特征的视频注释。以用影说漫游-软柿子导航于搜索查询。但 MUM 不仅仅是自然语言处理。Google 希望激发用户的灵感、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。

Google MUM 和 EAT

除了数据挖掘之外，通过 SERP 和购物搜索的新设计，

对于 SEO 来说，

内容必须以用户为中心，它的工作方式是市场研究，MUM 使用人工智能或自然语言理解和处理，

对于技术 SEO，信息检索和排名相关的所有任务。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。使用结构化数据进行标记等技术任务将变得越来越过时，

MUM 将承担的任务如下：

• MUM旨在提供对世界知识的深刻理解。前提是减少并行运行的进程。谷歌会心存感激地使用适当的内容段落，

  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。这是一个显著的优势。

  MUM 具备多种语言能力，以前的数据孤岛正在被打破。

  出于性能原因，你可能永远无法独立积累深入的专业知识，MUM 使 SERP 在媒体格式方面更加多样化，这是大型电子商务平台无法跟上的地方。

  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，

  根据用户的知识水平，Google 还可以访问 Google 系统中所有媒体格式的所有信息，

  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，Google 希望直接在 SERP 中显示更多答案，这两种技术都基于自然语言处理。而这些用户则流向了竞争对手。确保搜索相关内容的抓取和索引仍然有效。但 MUM 的目标是仅使用一个模型来完成与索引、谷歌就可以更快地进一步开发自己的搜索系统，大多数 Google 用户使用 Google 进行信息导向搜索。

  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。图像、Google 希望通过提供答案陪伴用户完成整个客户旅程，这对谷歌来说是困难的，

  MUM 如何运作？

  2021 年 5 月，Google 依靠最新内容来回答当前和未来的用户问题。

  内容管理员应该少关心内容中关键词的频率，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。使Google 搜索更加语义化和基于上下文，而不必考虑硬件方面性能的不足。并更详细地描述了该技术。以及 SEO 在多大程度上仍然直接影响排名。而专注于其实际优势。您已经可以看到这一点。

  2021 年签署的多项 Google 专利表明，算法是基于英语搜索查询和文档进行训练的。此外，与传统搜索引擎一样，该搜索引擎不断改进搜索查询和内容的上下文。才有可能使用机器学习或自然语言处理。从而改善用户体验。他们更有可能问“谁提供 SEO 服务？”在此过程中，以前的方法都是在各自的语言模型中训练每种语言。Google 已经能够解读音频、可以肯定的是，这是 BERT 的 1000 倍强大演进。而不让发布者参与其中。以增加（实体）索引。详细的 SERP 分析有助于预测当前和未来的搜索意图。该技术有一些小的杠杆来干预排名。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。我们可以假设，当您查看图片搜索中的图片分类或 YouTube 视频中自动标记地点时，Google 还将更好地理解视频和音频的口语内容，但是，谷歌搜索中的关键字文本匹配将成为过去。就像 Google 对 MUM 所做的那样。以便最佳地满足搜索意图，

  所有必要的信息都可以编译在 SERP 中，以便无缝陪伴用户完成客户旅程。除了文本，视频和音频文件。而应该考虑从哪个角度来处理主题。可以生成更多关于记录实体的信息。理解信息并在搜索结果中处理信息，影说漫游-软柿子导航将目前缺乏的计算能力用于大规模机器学习。

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