什么是 Google MUM 及其如何影响 AI 搜索可见性？

让我用实际术语解释 MUM。

MUM 是什么：

MUM = 多任务统一模型

它是一个 AI 系统，可以：

• 理解 75 种语言的内容
• 处理文本、图片和视频
• 处理复杂、多部分查询
• 跨语言和模态迁移知识

“1000x BERT” 的说法：

BERT 能在上下文中理解单词。MUM 能理解：

• 跨语言的概念
• 图片和视频中的信息
• 需要多步骤的复杂问题
• 不同内容类型之间的关系

实际例子：

查询：“我爬过亚当斯山，想在明年秋天爬富士山。准备上有什么不同？”

旧的 Google（BERT 之前）： 匹配关键词 “富士山” “准备” “徒步”

BERT 时代： 理解问题是关于徒步准备

MUM 时代： 理解：

• 用户有特定的徒步经验
• 富士山有不同的气候/地形
• “秋天”意味着日本的特定条件
• 准备包括装备、体能、后勤
• 能从日语来源获取信息

对搜索结果的意义：

MUM 能够提供更复杂的 AI 驱动答案，综合来自多个来源、语言和内容类型的信息。

从技术角度看 MUM 和 AI 功能。

MUM 在 Google AI 体系中的作用：

MUM 是 Google AI 基础设施的一部分，为以下提供支持：

• AI 概览
• 强化的精选摘要
• 图片理解
• 跨语言结果
• 复杂查询处理

它不是单独的排名因素：

MUM 并不是你能“直接优化”的东西。它是 Google 如何理解内容的方式。

可以这样理解：

• MUM = Google 的大脑（理解）
• AI 概览 = Google 的嘴巴（输出）
• 你的内容 = 它阅读并可能引用的内容

技术意义：

结构化数据： MUM 利用结构化数据理解实体和关系。Schema 标记有助于此。

干净的 HTML： 语义化 HTML 有助于 AI 正确解析内容。

全面信息： MUM 能从多页抓取信息。全面覆盖有帮助。

多模态标记： ImageObject、VideoObject schema 有助于 AI 理解媒体。

与其他 AI 的关联：

对 MUM 有益的内容，也有益于其他 AI 系统。全面、结构良好、多模态的内容是普遍首选。

从内容策略角度看 MUM。

MUM 对内容规划的意义：

话题集群更重要：

MUM 理解话题关系。构建全面的话题集群有助于展现权威。

解答复杂问题：

MUM 能处理细致查询。应对复杂性的内容有机会：

• “X 如何在 Y 情况下工作？”
• 对比型查询
• 多因素决策查询

跨语言机会：

如果你有国际市场：

• 一种语言的高质量内容可影响另一种语言的排名
• MUM 能跨语言迁移理解
• 翻译质量很重要

视觉内容价值：

MUM 理解图片。可投资于：

• 信息图表
• 流程可视化
• 对比图表

这些都能被“理解”并被引用。

内容简报的演变：

旧版：“写 1500 字关于 X，包含这些关键词”

新版：“对 X 做全面覆盖，解答这些复杂问题，包含可视化说明，关联相关话题 Y 和 Z”

MUM 与 AI 概览的关系。

它们的联系：

MUM 是底层的 AI 能力。AI 概览是利用这些能力的功能。

MUM 让 AI 概览能够：

• 理解复杂查询
• 综合多来源信息
• 包含多模态内容
• 提供细致答案

AI 概览中会出现哪些内容：

MUM 及相关模型认为：

• 相关性高
• 具备权威性
• 能提取有用段落
• 值得信任

优化的意义：

针对 AI 概览优化 = 创建 MUM 能理解和信任的内容。

这意味着：

• 明确、可提取的表述
• 展示专业能力
• 全面覆盖
• 多模态支持

衡量方式：

用 Am I Cited 跟踪 AI 概览的出现。这能显示你的内容是否被 MUM 支持的功能选中。

MUM 的发展方向。

当前能力：

• 跨语言文本理解
• 图片理解
• 视频理解（在开发中）
• 复杂查询处理

新兴能力：

• 实时多模态处理
• 更强的视频理解
• 音频理解
• 更复杂的推理

这意味着什么：

趋势是 AI 能像人一样理解内容——跨所有模态，具备细致推理能力。

面向未来的策略：

• 创造真正有价值的内容
• 全面覆盖话题
• 包含合适的视觉内容
• 展现真实专业度
• 关注用户需求，而非算法技巧

原则：

随着 AI 变得更智能，优化变得更简单：为你的受众创作最佳内容。MUM 及后继者会识别它。

现在我明白了 MUM。

我的理解如下：

1. MUM = 理解层 —— Google 如何深入理解内容
2. 多模态和多语言 —— 可理解文本、图片、视频，且跨语言
3. 驱动 AI 功能 —— AI 概览、强化摘要等
4. 不是排名因素 —— 它是 Google 的理解方式，而非独立信号
5. 复杂查询=机会 —— MUM 能处理细致问题

优化启示：

• 全面话题覆盖（MUM 看到关联）
• 多模态内容（MUM 理解视觉信息）
• 自然、专业语言（MUM 理解含义）
• 覆盖复杂问题（MUM 能处理细致内容）
• 话题权威性（MUM 识别专业度）

我要做的：

• 关注话题集群，而非单一关键词
• 配套相关视觉内容并正确标记
• 在内容中解答复杂问题
• 随时间积累全面覆盖

感谢大家的实用解读！