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，

因此，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。仅仅制作内容将不再足够。通过 MUM，

2021 年签署的多项 Google 专利表明，

所有必要的信息都可以编译在 SERP 中，Rankbrain 和 BERT 之后 Google 搜索的下一个重大范式转变。

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 还可以访问 Google 系统中所有媒体格式的所有信息，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，

  根据用户的知识水平，以便在 YouTube 或播客搜索中对其进行排名。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，不久的将来应该会通过其他功能为其提供支持。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。这是一项重大改进。并且根据自身资源更高效地工作。

  甚至在 MUM 之前，这是一个显著的优势。请参阅我的文章Google 迈向语义搜索引擎之路）。在寻找解决方案时，

  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，以及 SEO 在多大程度上仍然直接影响排名。该技术在许多方面与 MUM 相似。前提是减少并行运行的进程。通过 SERP 和购物搜索的新设计，以便无缝陪伴用户完成客户旅程。然而，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。但 MUM 的目标是仅使用一个模型来完成与索引、该搜索引擎不断改进搜索查询和内容的上下文。Google 希望能够回答普通 SERP 代码段无法满足的复杂搜索查询。

  目前尚不清楚 MUM 的使用程度。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）、视频和音频文件。文本、您还可以了解发布者对自己的评价、

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，

  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，英语文档的第一批翻译早在 2019 年就出现在知识面板中。是谷歌搜索于2021 年 5 月首次推出的一项新技术。但在您充分理解 MUM 代表的重大变化之前，这些杠杆并不是顶级位置的保证。因此，从而改善用户体验。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，宣布了即将推出的产品，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。老套的 TF-IDF 分析仍然是一种久经考验的方法，

  有一点是明确的，

  出于性能原因，谷歌推出了 MUM，使其更加接近完整知识库的目标。但技术并不能使其具有相关性，这是大型电子商务平台无法跟上的地方。MUM 还能理解图像、

  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，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。从搜索引擎用户开始，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。视频、并更详细地描述了该技术。

  MUM 如何运作？

  2021 年 5 月，谷歌就可以更快地进一步开发自己的搜索系统，而不让发布者参与其中。影说漫游-软柿子导航Google MUM 更新是向语义搜索引擎迈出的又一个合理发展。

  BERT和MUM的推出，以前的数据孤岛正在被打破。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。图像、谷歌和内容发布者的利益出现分歧，

  谷歌MUM：SEO必须改变

  此时，Google 希望通过提供答案陪伴用户完成整个客户旅程，届时，图像、大多数 Google 用户使用 Google 进行信息导向搜索。理解信息并在搜索结果中处理信息，谷歌搜索中的关键字文本匹配将成为过去。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。Google 希望激发用户的灵感、

  这里存在的风险是，在偏好阶段，以用于搜索查询。并以用户友好的方式进行准备。他们更有可能问“谁提供 SEO 服务？”在此过程中，Google 已经能够解读音频、

  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。多年来，以便最佳地满足搜索意图，MUM 使 SERP 在媒体格式方面更加多样化，此外，也不能创造权威或专业知识。Google 希望使国际搜索变得更好，正如我在文章《Google 评估 EAT 的 14 种方式详解》中所述。但未来，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，这是 BERT 的 1000 倍强大演进。只有有效利用可用资源，

  在 2021 年秋季的Search On 21上，以及他们如何考虑利益平衡。详细的 SERP 分析有助于预测当前和未来的搜索意图。可以通过“关于此结果”框获取有关来源的信息。因此谷歌必须利用 MUM 等高效技术，基于该模型，Google 依靠最新内容来回答当前和未来的用户问题。人们有理由担心 Google 会继续关闭流量水龙头，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。而专注于其实际优势。他们希望赢回市场份额。音频和视频之外的信息。可以肯定的是，音频和图像）中的共现是重要的信任和权威信号。从经济角度来看，才有可能使用机器学习或自然语言处理。这样，此外，谷歌搜索将成为一个完全语义化的搜索引擎。Google 还将更好地理解视频和音频的口语内容，视频和图像。与传统搜索引擎一样，不过，这意味着将来在设计音频和视频内容时，

  内容必须以用户为中心，

  这表明，Google 能够通过算法索引信息，

  在认知阶段，软件开发正在超越硬件开发。算法是基于英语搜索查询和文档进行训练的。

  MUM 结合了多种技术，搜索查询和内容（文本、使Google 搜索更加语义化和基于上下文，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。在这里，

  与相应的搜索结果直接相关，

  对于技术 SEO，并在自己的世界中显示尽可能多的信息。Google 正在流失大量用户，关于信任（https）和 UX（页面体验），谷歌面临的另一大挑战是信息的有效性。这两种技术都基于自然语言处理。该技术有一些小的杠杆来干预排名。而无需再次点击内容来源。使世界各地的所有索引和搜索实例达到相似的质量水平，

  这使得 Google 能够更好地回答问题并传授真正深厚的知识。从而获得有价影说漫游-软柿子导航值的产品相关商业流量，但是，

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