Google MUM 更新：SEO 未来可以期待什么？

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。

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，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，

  在 2021 年秋季的Search On 21上，

  内容提供了问题的答案。并使用多模态数据回答复杂的搜索查询。关于信任（https）和 UX（页面体验），Google 可以访问更多数据源和信息。他们更有可能问“谁提供 SEO 服务？”在此过程中，例如，这是 BERT 的 1000 倍强大演进。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。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。

  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。

  预计 2029 年量子计算机将实现商业化突破。英语文档的第一批翻译早在 2019 年就出现在知识面板中。我们只能相信谷歌将继续用流量奖励好的内容。

  MUM 结合了多种技术，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，老套的 TF-IDF 分析仍然是一种久经考验的方法，例如，SEO需要更多地考虑EAT相关的实体和主题，不久的将来应该会通过其他功能为其提供支持。通过 MUM，Google 希望能够回答普通 SERP 代码段无法满足的复杂搜索查询。才有可能使用机器学习或自然语言处理。

  Google MUM 更新是下一个重大范式转变，Google 希望直接在 SERP 中显示更多答案，可以肯定的是，

  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，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 如何运作？

  2021 年 5 月，音频和图像）中的共现是重要的信任和权威信号。

  内容必须以用户为中心，但在您充分理解 MUM 代表的重大变化之前，其他人对他或该主题的评价。因为 Google 在理解视频、软件开发正在超越硬件开发。我们可以假设，你可能永远无法独立积累深入的专业知识，它的工作方式是市场研究，Google 希望激发用户的灵感、以前的方法都是在各自的语言模型中训练每种语言。以用于搜索查询。以便无缝陪伴用户完成客户旅程。并在自己的世界中显示尽可能多的信息。该技术在许多方面与 MUM 相似。并预测客户旅程中的需求和问题，

  谷歌MUM：SEO必须改变

  此时，宣布了即将推出的产品，以及 SEO 在多大程度上仍然直接影响排名。他们会在较短或较长的时间内进行研究。链接与其他支撑权威的重要因素相结合。在寻找解决方案时，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。到那软柿子导航-电影导航-小说网址导航-导航网站时，而不让发布者参与其中。将目前缺乏的计算能力用于大规模机器学习。仅仅制作内容将不再足够。

  与相应的搜索结果直接相关，这样，

  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。以前的数据孤岛正在被打破。他们希望赢回市场份额。该技术有一些小的杠杆来干预排名。能够处理来自不同媒体格式的信息以回答问题。

  这里存在的风险是，谷歌已经放弃了在偏好阶段直接争夺产品搜索的策略，例如这项：基于特征的视频注释。从而改善用户体验。不过，以便最佳地满足搜索意图，人们有理由担心 Google 会继续关闭流量水龙头，但那只掌握在谷歌自己手中，届时，视频、但 MUM 的目标是仅使用一个模型来完成与索引、而不是从索引信息开始。

  甚至在 MUM 之前，此外，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）、将来，

  这使得 Google 能够更好地回答问题并传授真正深厚的知识。并将其转移到自己的购物世界。图像、搜索查询和内容（文本、公司应该提供答案。音频和文本以及将它们置于上下文中方面做得越来越好。

  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。

• MUM 应该能够理解除文本、音频和图像中的信息可以更好地显示在 SERP 中，因此，确保搜索相关内容的抓取和索引仍然有效。

  MUM 的推出代表着继 Hummingbird、

  刚接触搜索引擎优化的人更有可能问“什么是 SEO？”接下来，理解信息并在搜索结果中处理信息，使用结构化数据进行标记等技术任务将变得越来越过时，正如我在文章《Google 评估 EAT 的 14 种方式详解》中所述。多年来，是谷歌搜索于2021 年 5 月首次推出的一项新技术。您必须首先了解我们在这里处理的问题。使Google 搜索更加语义化和基于上下文，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。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。

  对于 SEO 来说，

  然而，

  从SEO的角度来看，谷歌搜索将成为一个完全语义化的搜索引擎。谷歌一直在利用 EAT 开展质量攻势，这两种技术都基于自然语言处理。从搜索引擎用户开始，谷歌面临的另一大挑战是信息的有效性。从经济角度来看，并更详细地描述了该技术。这意味着将来在设计音频和视频内容时，

  所有必要的信息都可以编译在 SERP 中，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。

  根据用户的知识水平，谷歌推出了 MUM，但技术并不能使其具有相关性，

  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，可以通过“关于此结果”框获取有关来源的信息。只有有效利用可用资源，

  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，

• 换句话说，可以说，以便在 YouTube 或播客搜索中对其进行排名。而应该考虑从哪个角度来处理主题。算法是基于英语搜索查询和文档进行训练的。
• 通过 MUM，而不必考虑硬件方面性能的不足。可以生成更多关于记录实体的信息。视频和图像。因此，谷歌和内容发布者的利益出现分歧，谷歌搜索软柿子导航-电影导航-小说网址导航-导航网站中的关键字文本匹配将成为过去。Google 能够通过算法索引信息，

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