在上周四（8月11日），谷歌研究员兼搜索副总裁Pandu Nayak（潘杜·纳亚克）发布了一篇名为《New ways we're helping you find high-quality information（我们帮助您找到高质量信息的新方法）》的文章。在这篇博客中，Pandu Nayak对谷歌最新的一些更新进行了解释，其中最重要的更新在于，谷歌将使用MUM系统来完善“精选摘要”片段的选择。

谷歌的这一更新重点在于提高搜索结果的整体质量，同时帮助搜索者评估呈现给它们的结果的搜索质量。谷歌近年来一直在努力改进“特色片段”的内容。如今，对这一项目的改进已经逐渐构筑了新的谷歌搜索模式，不难估量其此后将对谷歌SEO产生的影响。因此，领动领售研究院以此次更新为引，对谷歌近年来对这一项目的改进进行整理和解读，以求能够对您有所帮助。

什么是精选摘要和MUM

精选摘要是什么？简单地说，精选摘要就是出现在SERP（搜索结果页）最上方的文字，它对于SEO人员来说的意义和价值，领动领售研究院在不久前发布的文章《抓住流量关键本质！On-SERP的SEO攻略来啦！》一文中刚刚做过介绍，感兴趣的小伙伴可以点击链接详细了解，在此就不再赘述。

而相较精选摘要之下，MUM则更加复杂。

MUM是Multitask Unified Model（多任务统一模型）的缩写，它是2021年5月时谷歌上线的新功能，其特点在于能够极其高效地处理多任务，简单理解的话，我们可以将之视为谷歌在人工智能领域的新进展。谷歌表示，MUM旨在提供对世界知识的深刻理解，并将同时接受多达75种语言的培训以理解它们。

谷歌在介绍MUM中使用了这样的例子：“我已经爬过了亚当斯山，现在计划明年秋天去爬富士山，我应该做些什么不同的准备？”这样的搜索内容会对一般的搜索引擎带来困扰，并对结果的准确性造成明显的干扰。但在谷歌使用MUM进行的模拟搜索中，Google可以突出显示两座山峰和环境间的异同，以便找到适合徒步富士山的设备。

很明显，MUM可以用来处理更加复杂的模糊搜索，MUM使用人工智能或自然语言理解和处理，并使用多模式数据回答复杂的搜索查询。并且，除了文本，MUM还可以处理其他来自不同媒体格式的信息，可以识别图像、视频和音频文件。

而在2021年秋季谷歌发布的Search On 21中，谷歌除宣传其新产品外，亦更详细地描述了MUM技术，并开始将MUM技术从理论投入实践。而在此之后，MUM系统又经过了多次重大更新，直到这一次，MUM被应用于精选摘要部分中。

精选摘要中的MUM

在此之前，MUM尚未在Google搜索中的大多数应用程序中使用，仅限于COVID 疫苗名称、Google Lens功能和其他一些小型应用程序。

现在，Google搜索中的精选摘要部分将使用MUM来进行信息分析，以帮助精选摘要显示的答案更加准确、更加突出。谷歌认为，此前的精选摘要采用的是直接调用页面信息的传统方式，这种方式显示信息的方式不一定精确，甚至有时候与正确答案背道而驰。

因此，使用MUM来使系统理解“共识”的概念，即搜索结果在多个热门搜索结果中得到匹配。如果得到匹配，即达成共识，该部分结果将被突出显示。

比如，在搜索“太阳光传播到地球需要多长时间”这个问题时，以前的结果如下：

而在更新后，现在的搜索结果变成了这样：

根据Google搜索副总裁兼研究员Pandu Nayak的说法，基于共识的技术显著地提高了精选摘要的质量。

此外，MUM还将有效降低精选摘要的失误率，将减少可能显示虚假或不准确信息的精选摘要。谷歌提供的一个例子是搜索“史努比何时暗杀亚伯拉罕·林肯”。现在，Google 不会显示显然没有暗杀亚伯拉罕·林肯的史努比的信息，而是会忽略史努比的部分，并向您展示网络上围绕这个答案的共识，比如直接告诉您亚伯拉罕·林肯的去世日期。

这个例子鲜明地展现了MUM系统是如何根据“共识”来工作的，那么问题随之而来，“共识”是可以改变的，那么，“共识”会不会被垃圾邮件所影响？答案是不会的，Pandu Nayak表示，谷歌也考虑到了这些问题，这些精选摘要通常取自排名靠前的结果，因此他希望Google搜索中排名靠前的结果不是垃圾邮件。

这一变化将如何影响SEO？

首先，我们需要明确的是，MUM系统的使用体现了一种趋势，即Google开始对其语言模式使用范式进行转变，不再只关注一种语言模型，而开始关注自然语言模型。这代表了Google向大规模机器学习和完全语义搜索引擎迈进的又一步，也代表着关键词文本匹配法走向被淘汰的一步。

而就当前来说，MUM对SEO的直接影响有限，但意义重大。

就如前文所提及的那样，虽然“共识”不能被垃圾邮件所影响，但其基本前提不变，即MUM系统是根据“共识”选择信息的，而“共识”是可以被改变和利用的。作为SEO人员，如果我们将“共识”作为操作对象，可能会是一种新的方向。这好像和社媒运营或者广告投放的思路类似——比如营造出一种“收礼只收脑白金”的“共识”，那么这种“共识”就可能被收录为精选摘要或其他特色片段，展现在SERP的最顶端。

其次，MUM为了更好地处理信息，会希望访问所有媒体格式以挖掘所需数据、理解并在搜索结果中处理它，从而以最佳方式满足搜索意图和用户体验。对于SEO来说，MUM将更加深入地挖掘信息，这代表为了SEO要做的准备需要更加充分。

再次，MUM要面对的一项重大挑战就是信息的有效性。这可以被视作是对谷歌近年来反复强调的E-A-T的又一种加强。

整体来说，MUM为SEO未来发展的重点指明了趋势。自然语言处理可以更快地推动基于蜂鸟和知识图的语义搜索。SEO 需要更多地考虑与 EAT 相关的实体和主题，而不是关键词。

对于SEO，确保搜索相关内容的抓取和索引仍然存在。但是技术并不能使它具有相关性，也不能创造权威或专业知识。关于信任（https）和用户体验（页面体验），该技术有一些小杠杆来干预排名。然而，这些杠杆并不是最高位置的保证。诸如标记结构化数据之类的技术任务将变得越来越过时，因为谷歌需要越来越少的结构化信息来通过自然语言处理进行理解。

而内容和链接仍然是最重要的影响因素。链接与其他支持权威的重要因素相结合。搜索查询和内容（文本、视频、音频和图像）中的共现是重要的信任和权威信号。通过 MUM，Google可以访问更多的数据源和信息。此外，谷歌可以使用独立于语言的数据挖掘来收集和合并世界上关于实体和主题的所有信息。以前的数据孤岛正在被打破。

从SEO的角度来看，对于内容管理者来说，应该较少关注其内容中关键词的频率，并考虑应该从哪个角度处理一个主题。在客户旅程中提供内容营销以在研究期间为用户提供尽可能多的内容接触点变得越来越重要。并且像知识图这样的语义数据库也将受益于关于数据挖掘实体的可操作信息的额外来源。

可以说，SEO将因为MUM的逐步推广进一步发生变化。而作为SEO从业者，我们必须了解并拥抱这种变化，才能走在时代前列。

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