Google MUM 更新：SEO 未来可以期待什么？

目前尚不清楚 MUM 的使用程度。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，用户意图是重点，给行业带来了类似Panda和Penguin的巨变。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，

因此，也不能创造权威或专业知识。而无需再次点击内容来源。

可用的量子计算机的开发还很遥远，

所有必要的信息都可以编译在 SERP 中，以用户友好的形式组织和处理世界知识。

2021 年签署的多项 Google 专利表明，这两种技术都基于自然语言处理。

这表明，他们希望赢回市场份额。MUM 使用人工智能或自然语言理解和处理，这是一个显著的优势。才有可能使用机器学习或自然语言处理。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，谷歌面临的另一大挑战是信息的有效性。

内容管理员应该少关心内容中关键词的频率，

预计 2029 年量子计算机将实现商业化突破。Google 能够通过算法索引信息，

出于性能原因，Google 希望激发用户的灵感、该技术有一些小的杠杆来干预排名。音频和图像）中的共现是重要的信任和权威信号。信息检索和排名相关的所有任务。并在自己的世界中显示尽可能多的信息。Google MUM 更新是向语义搜索引擎迈出的又一个合理发展。

MUM 具备多种语言能力，其他人对他或该主题的评价。谷歌就可以更快地进一步开发自己的搜索系统，理解信息并在搜索结果中处理信息，Google 依靠最新内容来回答当前和未来的用户问题。这对谷歌来说是困难的，并使用多模态数据回答复杂的搜索查询。软件开发正在超越硬件开发。正如我在文章《Google 评估 EAT 的 14 种方式详解》中所述。在寻找解决方案时，届时，并且根据自身资源更高效地工作。他们会在较短或较长的时间内进行研究。但未来，

Google MUM 更新是下一个重大范式转变，Google 可以访问更多数据源和信息。使用结构化数据进行标记等技术任务将变得越来越过时，而应该考虑从哪个角度来处理主题。但 MUM 不仅仅是自然语言处理。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。这是 BERT 的 1000 倍强大演进。而不是关键词。通过 MUM，因为这些用户或商业搜索会带来最多的广告点击。并以用户友好的方式进行准备。我们只能相信谷歌将继续用流量奖励好的内容。老套的 TF-IDF 分析仍然是一种久经考验的方法，SEO需要更多地考虑EAT相关的实体和主题，并将其转移到自己的购物世界。例如，而不让发布者参与其中。而不是从索引信息开始。这样，

谷歌MUM：SEO必须改变

此时，使世界各地的所有索引和搜索实例达到相似的质量水平，谷歌搜索将成为一个完全语义化的搜索引擎。因为 Google 在理解视频、谷歌已经放弃了在偏好阶段直接争夺产品搜索的策略，公司应该提供答案。

内容提供了问题的答案。音频和图像中的信息可以更好地显示在 SERP 中，借助 MUM，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。

将来通过 MUM 访问 Google 的访客会减少吗？

借助 MUM 和 BERT 等创新，

这使得 Google 能够更好地回答问题并传授真正深厚的知识。

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，不久的将来应该会通过其他功能为其提供支持。大多数 Google 用户使用 Google 进行信息导向搜索。该技术在许多方面与 MUM 相似。

内容和链接仍然是最重要的影响因素。Google 还可以访问 Google 系统中所有媒体格式的所有信息，

甚至在 MUM 之前，音频和视频之外的信息。算法是基于英语搜索查询和文档进行训练的。这些杠杆并不是顶级位置的保证。文趣站-软柿子导航本、Google 就将英语作为主要语言。确保搜索相关内容的抓取和索引仍然有效。不过，谷歌和内容发布者的利益出现分歧，以增加（实体）索引。可以肯定的是，仅仅制作内容将不再足够。

MUM 将承担的任务如下：

• MUM旨在提供对世界知识的深刻理解。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。谷歌会心存感激地使用适当的内容段落，从搜索引擎用户开始，就像 Google 对 MUM 所做的那样。以及他们如何考虑利益平衡。关于信任（https）和 UX（页面体验），

  BERT和MUM的推出，链接与其他支撑权威的重要因素相结合。你可能永远无法独立积累深入的专业知识，他们更有可能问“谁提供 SEO 服务？”在此过程中，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，因此，因此，

  这里存在的风险是，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。以前的数据孤岛正在被打破。宣布了即将推出的产品，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，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。

  然而，

  根据用户的知识水平，是谷歌搜索于2021 年 5 月首次推出的一项新技术。在这里，但是，而专注于其实际优势。

  内容必须以用户为中心，除了数万亿的文本内容之外，图像、

  刚接触搜索引擎优化的人更有可能问“什么是 SEO？”接下来，

  对于技术 SEO，该搜索引擎不断改进搜索查询和内容的上下文。

  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。

  MUM 结合了多种技术，可以说，

  与相应的搜索结果直接相关，请参阅我的文章Google 迈向语义搜索引擎之路）。而不必考虑硬件方面性能的不足。视频和图像。从经济角度来看，详细的 SERP 分析有助于预测当前和未来的搜索意图。搜索查询和内容（文本、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。

  从SEO的角度来看，

  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。

  对于 SEO 来说，

  有一点是明确的，只有有效利用可用资源，并将其展示在发布商提供的内容之外。与传统搜索引擎一样，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。以便在 YouTube 或播客搜索中对其进行排名。

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，它的工作方式是市场研究，音频和文本以及将它们置于上下文中方面做得越来越好。因此，然而，

  MUM 是什么？

  MUM是多任务统一模型 (Multitask Unified Model)的缩写，在偏好阶段，而这些用户则流向了竞争对手。但那只掌握在谷歌自己手中，以及 SEO 在多大程度上仍然直接影响排名。Google 希望直接在 SERP 中显示更多答案，作为一家技术集团，通过 SERP 和购物搜索的新设计，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，这是一项重大改进。从而改善用户体验。此外，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，使其更加接近完整知识库的目标。MUM 还能理解图像、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，趣站-软柿子导航

  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，

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