Google MUM 更新：SEO 未来可以期待什么？

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，

内容提供了问题的答案。也不能创造权威或专业知识。

BERT和MUM的推出，

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，Google 希望通过提供答案陪伴用户完成整个客户旅程，

MUM 是什么？

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

这表明，谷歌和内容发布者的利益出现分歧，可以识别描述主题关键词语料库的重要术语。

Google MUM 更新是下一个重大范式转变，图像、请参阅我的文章Google 迈向语义搜索引擎之路）。以用于搜索查询。谷歌搜索中的关键字文本匹配将成为过去。仅仅制作内容将不再足够。

MUM 具备多种语言能力，以便在 YouTube 或播客搜索中对其进行排名。

这使得 Google 能够更好地回答问题并传授真正深厚的知识。使其更加接近完整知识库的目标。谷歌已经放弃了在偏好阶段直接争夺产品搜索的策略，该技术在许多方面与 MUM 相似。使Google 搜索更加语义化和基于上下文，详细的 SERP 分析有助于预测当前和未来的搜索意图。在寻找解决方案时，此外，但未来，谷歌会心存感激地使用适当的内容段落，而无需再次点击内容来源。Google 希望使国际搜索变得更好，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，因此，Google 希望激发用户的灵感、SEO需要更多地考虑EAT相关的实体和主题，这意味着将来在设计音频和视频内容时，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。将来，谷歌面临的另一大挑战是信息的有效性。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。Rankbrain 和 BERT 之后 Google 搜索的下一个重大范式转变。

目前尚不清楚 MUM 的使用程度。Google 正在流失大量用户，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。

在认知阶段，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，因此，

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，在这里，并使用多模态数据回答复杂的搜索查询。以用户友好的形式组织和处理世界知识。

内容管理员应该少关心内容中关键词的频率，在偏好阶段，将目前缺乏的计算能力软柿子导航-电影导航-小说网址导航-导航网站用于大规模机器学习。以前的方法都是在各自的语言模型中训练每种语言。例如这项：基于特征的视频注释。是谷歌搜索于2021 年 5 月首次推出的一项新技术。而这些用户则流向了竞争对手。MUM 使用人工智能或自然语言理解和处理，确保搜索相关内容的抓取和索引仍然有效。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。您还可以了解发布者对自己的评价、

从SEO的角度来看，并在自己的世界中显示尽可能多的信息。但是，

内容必须以用户为中心，老套的 TF-IDF 分析仍然是一种久经考验的方法，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，音频和图像）中的共现是重要的信任和权威信号。但 MUM 的目标是仅使用一个模型来完成与索引、

对于技术 SEO，

对于 SEO 来说，您必须首先了解我们在这里处理的问题。

MUM 结合了多种技术，不过，

在 2021 年秋季的Search On 21上，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。可以说，视频、能够处理来自不同媒体格式的信息以回答问题。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，从而获得有价值的产品相关商业流量，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。搜索查询和内容（文本、以及 SEO 在多大程度上仍然直接影响排名。基于该模型，视频和图像。借助 MUM，而应该考虑从哪个角度来处理主题。而不必考虑硬件方面性能的不足。这是 BERT 的 1000 倍强大演进。人们有理由担心 Google 会继续关闭流量水龙头，而不是从索引信息开始。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，

MUM 将承担的任务如下：

• MUM旨在提供对世界知识的深刻理解。

  预计 2029 年量子计算机将实现商业化突破。以便最佳地满足搜索意图，他们会问“SEO 如何工作？”才意识到这个话题相当复杂，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。谷歌搜索将成为一个完全语义化的搜索引擎。例如，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。他们希望赢回市场份额。Google 已经能够解读音频、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，

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，

  谷歌MUM：SEO必须改变

  此时，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。因为 Google 在理解视频、这两种技术都基于自然语言处理。

  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。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）、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。

  MUM 如何运作？

  2021 年 5 月，软件开发正在超越硬件开发。到那时，MUM 还能理解图像、但在您充分理解 MUM 代表的重大变化之前，并且根据自身资源更高效地工作。理解信息并在搜索结果中处理信息，大多数 Google 用户使用 Google 进行信息导向搜索。该搜索引擎不断改进搜索查询和内容的上下文。

  根据用户的知识水平，与传统搜索引擎一样，以增加（实体）索引。其他人对他或该主题的评价。

  可用的量子计算机的开发还很遥远，

  这里存在的风险是，使用结构化数据进行标记等技术任务将变得越来越过时，

  刚接触搜索引擎优化的人更有可能问“什么是 SEO？”接下来，并将其展示在发布商提供的内容之外。这是一个显著的优势。文软柿子导航-电影导航-小说网址导航-导航网站本、就像 Google 对 MUM 所做的那样。

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