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SEO

23 Nov

什麼是 Google MUM 更新以及它如何影響 2022 年以後的 SEO 策略

  • By riverho
  • In SEO, SEO搜索引擎優化
  • 0 comment
blue bright lights

Google 每年都會發布過百個大大小小的排名或用戶體驗更新,而就在今年5月,Google 發布了 MUM演算法,再次震撼了SEO及網路行銷世界。 想了解 MUM 到底是什麼以及它如何影響您的 SEO 2022策略,請繼續看下去。

谷歌MUM代表什麼?

2021 年 5 月在谷歌 I/O 開發者大會期間發布的谷歌 MUM(代表多線程任務統一模型)是谷歌今年最大的演算法更新之一。 目前已經上線用以改善搜索結果,部分用戶在搜索答案的方式方面已經體驗到了改進。

根據谷歌的博客文章,MUM 演算法將探索文本和圖像的複雜任務,基於我們的認知,舊的 SEO 方法只需要我們處理 SERP 的每個頁面的 10 個藍色Classic鏈接,圖文是分開處理,但是新的進展是可以合併分析處理,舊的 SEO 方法不再適用,這也是對SEOer拉起了警報。

MUM > BERT*1000

根據谷歌的博客文章, MUM 中部署了更新的transformer,比 BERT 演算模型強大 1000 倍。 它可以同時處理多個任務。 在 I/O 活動中,它展示了揭開話題背後所有背景的力量(例子是一個與富士山相關的複雜問題),從多個來源和反饋中獲取更複雜的答案,有興趣者可以到相關鏈結看看。 谷歌在處理複雜查詢方面又邁出了一大步,其中包括以下關鍵領域:

  1. 同時從多個來源提取信息
  2. 打破語言障礙(多語言分析能力可能讓文化障礙也能突破)
  3. 合併視頻和圖像,然後呈現在豐富的Rich Snippet中
  4. 正式支持 Google LENS 功能,然後將圖像處理轉化為答案
google mum update

後SEO年代:2022 SEO戰力部署

後SEO策略的第一天條:從您的受眾角度開始規劃內容 。 Google 的 MUM 更新迫使您將以往單一關鍵字內容策略作出改變,轉變為由主題和所有副主題組成更宏觀的樹狀結構,目標是幫助您的受眾更快找到答案。 除此之外,您現在應該考慮在您的內容中加入富媒體(視頻、圖像或聲音)來拓寬您的覆蓋面,爭取主題整體的曝光佔有率(Share of Voice)。

結語和建議

目前是制定後2022年代SEO策略的最佳時機,因為谷歌已經開始在熱門話題中測試 MUM演算法。 應用新的優化方法,看看哪些因素對您的關鍵字類別中的排名和流量影響最大,從中學習洞察成果。

以下是我推薦的High Level建議:

  1. 將關鍵字研究Keyword Research 轉變為主題研究Topic Research:不應將每個關鍵字視為單獨的結果,AI賦能的結果不再單純,如果你無法給予可信賴的答案,您可能無法再得到高排名。
  2. 內容為王 vs 質量為王:內容為王的說法仍然是成立,但相對內容質量的重要性,我個人認為更為重要、更有可能實現可持續的流量增長。隨著 MUM 的引入,您的任務變得更具挑戰性,因為不僅引人入勝的內容效果更好,還要想如何更好地突顯主題的主導地位。
  3. 隨著 2019 BERT更新,如果你在2019年問我,我會告訴你應該提供個別關鍵字搜索查詢的最佳答案。 到你現在,我一定會說為搜索查詢提供完整的解決方案才是王道。
  4. 喬布斯曾經說過“直覺是一種非常強大的東西,比智力更強大”。當您向觀眾提供解決方案時,直覺不應被忽略,因為沒有人比您更了解您的受眾在找什麼或喜歡什麼。

成長駭客日誌:後繼我會測試不同的因素,以了解Google MUM的影響力,有興趣的朋友可加入我的電子報。

加入電子報
Reference

Official Blog: https://blog.google/products/search/introducing-mum/

HyperGrid Transformers: Towards A Single Model for Multiple Tasks: https://research.google/pubs/pub49971/

What is Google MUM? Research Papers May Show Insights https://www.searchenginejournal.com/what-is-google-mum/407844/

Exploring Transfer Learning with T5: the Text-To-Text Transfer Transformer: https://ai.googleblog.com/2020/02/exploring-transfer-learning-with-t5.html

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riverho

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