什么是 Google MUM？它如何影响 SEO？

2021年，谷歌宣布开发出名为多任务统一模型（MUM）的新人工智能系统，代表着自然语言处理和搜索能力的重大进步。

凭借其跨多种语言理解上下文、意图和含义的能力，MUM 有潜力极大增强 Google 搜索体验。

然而，Google MUM 也给 SEO 带来了一些有趣的挑战。作为一个旨在为自然语言问题提供直接答案的人工智能系统，MUM 可以减少用户点击其他网站的需要。

这可能会显着影响点击率和网站流量，这是搜索引擎优化的两个关键指标。

什么是 Google MUM？

Google MUM（多任务统一模型）是 Google 创建的人工智能系统，用于理解和回答难题。它于 2021 年发布，建立在 Google 早期的自然语言系统（例如 BERT）的基础上，通过扩展模型大小并使用更多数据对其进行训练，以处理多维、开放式查询。

由于规模巨大，被称为“千亿参数”模型。这使得它能够通过结合来自多篇论文和网站的信息和上下文来回答问题。 MUM 接受过 75 种不同语言的培训，可开展广泛的活动，包括翻译、问答、摘要和对话回复。

这种多任务训练使其能够以适当的思维方式响应用户的查询。

• MUM 的主要目标是通过识别细微差别和上下文，甚至跟踪查询而不仅仅是关键字来提供更相关和更全面的响应。
• 它仍然是一个实验研究系统，因此无法直接访问它。
• 谷歌打算将 MUM 的研究结果整合到其消费产品中，以增强搜索、推荐和问答功能。

谷歌 BERT 与谷歌 MUM

谷歌 BERT和谷歌妈妈是开发的两代重要的AI语言模型谷歌，具有某些关键差异。

谷歌 BERT	谷歌妈妈
它们于 2018 年作为 NLP 应用（例如问答）的“编码器”模型推出。	它们于 2018 年作为 NLP 应用（例如问答）的“编码器”模型推出。
经过超过 30 亿个单词的训练，以充分理解文本部分中的语言上下文。	拥有超过1万亿个参数，大约是BERT的3000倍。
通过一次分析整个句子来启用单词的双向上下文。	相当于数百万知识渊博的人类助手。
它于 2021 年宣布，作为 Google NLP 工作的下一步发展。	其多任务架构使其能够在单个模型中翻译、总结、注释和执行其他功能。

MUM 将如何影响搜索结果？

MUM 旨在应对复杂的搜索问题并将更多客户旅程融入到单个 SERP 中。大多数宣传的 MUM 相关功能似乎都是增强的推荐系统。以下是 MUM 的功能：

一个。更��了谷歌镜头

MUM 允许您使用 Google Lens 拍摄照片并就您所看到的内容提出问题。

b.多语言 Google MUM

Google MUM 可以分析中的数据75 种语言并尝试识别所提出的查询的最佳答案，即使查询是用不同的语言输入的。有时，查询的最佳答案无法以正在搜索的语言访问。 MUM 算法将搜索 75 种语言的最佳结果，并返回与查询最相关的结果。

c.多任务架构

与针对单一任务训练的模型不同，MUM 可以在单个系统中翻译文本、分析数据、生成图像、提供搜索结果、参与对话以及执行更多功能。

d.更多巨幅图像

对于某些查询和搜索，Google 使用 MUM 来识别何时应触发视觉 SERP 以及来自的图像。 SEO排名应显示站点。

e.深入的视频分析

MUM 将允许 Google 更广泛地分析视频并找到与不同部分相关的主题。因此，谷歌可以利用其推荐引擎为观看视频后观看、阅读或消费的内容提供更准确的推荐。

f.新推荐功能

谷歌正在推出一项名为“Things to Know”的新 SERP 功能，这是一种增强的推荐系统。其目的类似于人们还问功能：缩小您的搜索范围，让您沿着买家/学习者的旅程前进。

主要区别在于，“人们也询问”功能通常会带您在搜索中进一步前进一两步，而“要知道的事情”功能则力求带您一路走下去。

这不是一个新功能；相反，它是现有想法的演变，其中的想法变得更加自信和牵强。

g。 SERP 排名将不那么重要

作为谷歌妈妈受欢迎，SERP 排名将会变得越来越不重要。简而言之，在大约 10 个“非有机”搜索结果后是否排名第一并不重要，因为太多功能占据了 SERP 的上半部分。

MUM 赋予查询上下文更多的权重。这意味着如果两个人搜索相同的内容，他们可能会得到不同的结果。搜索历史、地理位置、买家旅程阶段和一般内容偏好都会影响结果。

Google MUM 如何影响 SEO？

MUM 的主要目标是解决具有挑战性的搜索查询，同时提供积��的用户体验。超强大的 MUM 升级的普遍可用性无疑将影响用于排名网站的传统 SEO 策略。

让我们看看MUM将如何影响SEO！

一个。摆脱语言障碍

对于许多客户来说，语言是最重要的障碍。非双语网站在搜索结果中的排名较低。与75 种语言，MUM 算法可以克服所有这些限制。

b.了解多种格式的信息

MUM 算法将搜索超出书面文字的内容，并优先考虑视频、音频和图像内容。它将帮助 Google 获得更深入的见解并找到更多相关内容为用户搜索查询。

c.产生预测答案

这一新的升级将帮助谷歌了解用户查询背后完整的、多层的搜索意图。主要目标是提供最量身定制的结果和有用的内容，而不要求用户回答一系列问题。这种方法确保内容与保持一致。 Google 热门问题 用户经常搜索的。

d.将多个源集成为一个

它结合多个结果来创建不同的文本。您将收到唯一的查询结果。简而言之，结果将是最有价值和最重要的要点的浓缩版本。

您如何使您的 SEO 策略适应 MUM？

MUM 不需要您的发生根本性的改变SEO策略。然而，它确实优先考虑了一些较新的 SEO 功能，例如实体和复杂的内容标记。以下是对实施 MUM 具有重要意义的策略。

一个。不要放弃传统的 SEO

复杂算法的缺点之一是它们需要大量的计算能力。

是的，谷歌现在可以更深入地分析您的网站，但它无法分析网络上的每个页面。

因此，Google 可能会使用更简单的算法根据相关性、质量和权威性来预先选择页面，然后使用 MUM 从这些页面中提取特定的信息块。

和以前一样，您必须通过证明主题与实体、权威的相关性反向链接，以及用户体验信号的质量。我怀疑 MUM 永远不会查看不涉及这些主题的页面。

b.选择实体而不是关键字

谷歌过去常常根据特定术语在页面上出现的频率来评估页面相关性。该术语使用���次数越多，该页面的相关性就越高。

建立实体不仅仅限于关键字。它结合了使用正确的关键字（适度）、创建链接（不仅仅是反向链接）以及应用合适的标记。

c.强调客户旅程

尝试在您的中遵循 Google 的方法内容策略。在为产品编写内容时，必须涵盖客户旅程的每个阶段。

d.加入 Google Merchant Center

Google Merchant Center 是一个程序，可让您管理您的产品并在各种 Google 服务中显示它们。简而言之，如果Google想要进行产品推荐，它将从Merchant Center验证的产品池中进行选择。

鉴于谷歌正在转向更清晰的商业议程，利用该计划尤其必要。通过多式联运减少买家旅程搜索结果页，谷歌现在有理由为几乎任何类型的搜索提供产品推荐，即使搜索者的目的不是立即进行交易。

e.创建多模式内容

MUM 分析各种内容类型，包括文本、照片和视频。要针对 MUM 进行优化，请创建使用多种模式的内容。将有用的文本与相关图���和视频相结合，创建更多吸引人的用户体验。

f.将您的信息分成可剪切的部分

干净的内容结构将允许 Google 从您的内容中提取文本段落或视频片段。要建立清晰的内容结构，请遵循以下基本概念。

• 您的内容应分为章节和子章节。
• 章节名称听起来应该像搜索查询。
• 应使用适当的标记来突出显示章节。
• 章节应该以能够完整回答问题的简洁段落开始。

MUM 与其他 Google AI 更新有何不同？

是的，与之前的人��智能开发相比，MUM 的实施有可能为 Google 搜索及其产品带来更大的变革。它将改变处理信息并确定最适合您需求的旧方法。

用户很快就能够虚拟化与其主要询问相关的主题。在一个地方找到优质内容将减少挫败感并节省网络时间。这就是 MUM 背后的网络的目标。

之前的机器学习��进旨在改善搜索体验、防止错误以及检测网络上的黑帽链接和抄袭信息。在随后的几次升级中，谷歌增强了“意图”功能。它利用先进的机器学习将搜索查询语言链接到底层 NLP 处理器，从而满足用户意图并使 Google 成为更可靠的搜索引擎。

之前的人工智能升级，如神经匹配、蜂鸟、RankBrain 和 BERT，都以技术 SEO 和结构化数据对齐为中心。他��为有机内容和专家编写的材料创建了一个空间。然而，通过生成式人工智能，焦点转移到最适合用户看到的内容，无论是有机内容还是赞助内容。

谷歌希望通过实现不可思议的事情改变 SERP进入分布式社交和社区网络。通过这种深入的搜索引擎优化技术，消费者将接触到他们正在搜索的行业的最新趋势和新闻。

谷歌不仅会减少研究工作量，还会利用人工智能提供丰富的知识。

结论

随着 Google 开发出具有卓越可扩展性和多任务处理能力的语言模型，MUM 标志着人工智能驱动搜索的一个重要里程碑。 MUM，接受了中超过一万亿个单词的训练75 种语言和许多模式，旨在提供更相关、个性化和对话式的搜索体验。

Google 的 MUM 旨在比任何其他搜索引擎更多地了解我们，使其能够更好地了解您可能正在寻找的内容。随着 Google MUM 的到来，你将告别 BERT。

常见问题解答