什么是 MUM，它如何影响 AI 搜索？

了解 MUM：谷歌的多任务统一模型

MUM（多任务统一模型） 是谷歌于 2021 年 5 月发布的革命性人工智能框架，标志着搜索引擎理解和处理复杂用户查询方式的重大飞跃。与以往主要关注文本理解的 AI 模型不同，MUM 是一套多模态、多语言的 AI 系统，能够同时处理文本、图片、视频和音频等多种格式的信息。这一技术根本性转变，对 AI 搜索引擎呈现结果的方式以及用户与搜索平台的互动产生了深远影响。

MUM 的核心创新在于其能够理解上下文和细微差别，这些是以往模型难以实现的。谷歌研发团队基于 T5 文本转文本框架 构建了 MUM，使其比前代 BERT 强大约 1000 倍。这种性能提升不仅让 MUM 能够理解语言，还能生成语言，实现对信息和世界知识更全面的理解。该模型在 75 种不同语言和多项任务上同步训练，因此能够更复杂地把握不同语境、文化和格式下信息的关联。

MUM 如何处理复杂搜索查询

MUM 处理搜索查询的方式与传统搜索算法有根本区别。当用户提交一个复杂查询时，MUM 会并行分析多种可能的解释，而不是仅限于单一理解。这种并行处理能力意味着系统可以基于对世界的深刻理解，结合相关问题、比较和多样化内容来源，给出洞见。例如，当有人问“我已经登过亚当斯山，接下来秋天想去富士山远足，需要做哪些准备？”时，MUM 能理解这个查询涉及两座山的对比，需要海拔和路线信息，并包含体能训练和装备选择等准备事项。

MUM 运用序列到序列匹配技术，将整个查询作为完整序列分析，而不是简单地将关键词与数据库条目匹配。系统将搜索输入转化为高维向量，代表语义含义，然后与谷歌索引中的内容向量进行对比。这种基于向量的语义理解让 MUM 能根据实际含义检索结果，而不仅仅是词语匹配。此外，MUM 还利用跨语言知识迁移，能够从与用户搜索语言不同的内容中学习，并将相关信息以用户偏好的语言呈现。

多模态理解及其影响

MUM 最具变革性的能力之一是其多模态理解，即能同时处理和理解不同格式的信息。这与以往将文本、图片和视频视为独立数据流的搜索技术根本不同。有了 MUM，用户理论上可以拍摄登山靴的照片并问“这双鞋能登富士山吗？”，系统会将图片和问题结合理解，给出将视觉信息与上下文知识关联的综合答案。

这种多模态方式对内容在搜索结果中的展现有重大影响。不再只是传统的蓝色链接列表，MUM 驱动的搜索结果正变得更加可视化和互动。用户现在可以看到集成的图片轮播、带有时间戳的视频、可放大的产品照片以及无需点击即可获取信息的上下文覆盖层。搜索体验本身变得更具沉浸感和探索性，例如“值得了解”面板将复杂查询拆解为易于消化的子主题，每个主题配以相关片段和视觉元素。

打破 AI 搜索中的语言壁垒

语言一直是获取信息的重要障碍，但 MUM 从根本上改变了这一局面。该模型的跨语言知识迁移能力意味着，日文撰写的关于富士山的有用信息，如今可以为英文查询同一主题的搜索结果提供参考。这种跨语言知识迁移不仅仅是内容的翻译，而是能理解一种语言中的概念和信息，并将这种理解应用于另一种语言的结果呈现。

这一能力对全球信息获取意义重大。例如，搜索富士山旅游信息时，用户现在可能看到关于最佳观景点、当地温泉以及受欢迎的特产店等内容——这些信息通常只有用日语搜索才常见。系统实质上让原本被语言壁垒“锁住”的信息实现了普及。对于内容创作者和品牌而言，这意味着多语言内容策略变得愈发重要，您的某种语言内容也能影响其他语言的搜索结果。

通过全面结果减少搜索阻力

MUM 的主要设计目标之一是减少用户获得完整答案所需的搜索次数。研究显示，用户为完成复杂任务平均要进行 8 次独立搜索。在 MUM 出现前，若有人想对比亚当斯山和富士山远足，就需要分别查找海拔差异、平均气温、路线难度、所需装备、训练建议等，每一项都需多次点击、整合不同来源的信息。

有了 MUM，系统会预判这些后续问题，并在一次搜索结果中提供全面信息。SERP（搜索结果页）成为一个统一信息中心，覆盖用户背后多维需求。这一转变对品牌和内容创作者的可见性策略提出新要求。与其单纯优化单一关键词排名，不如着眼于全面的主题集群，围绕用户意图从多个角度提供答案。内容越是深入、多层次地解决一个主题的各个方面，被 MUM 展现的几率就越大。

结构化数据与实体理解

MUM 的高效表现高度依赖于结构化数据与实体识别。系统利用 schema 标记和结构化信息，更好地理解内容主题及其信息间的关系。因此，正确实现结构化数据标记（如 FAQPage、HowTo、Article 及 VideoObject 等 schema）对提升在 MUM 搜索结果中的可见性愈发重要。

不仅如此，MUM 还重视实体建设与话题权威性。内容策略不应只关注单一关键词，而要致力于建立与行业相关的关键主题或实体。例如，不再只优化“小企业 CRM”这个关键词，而是要围绕客户关系管理、销售自动化、线索管理、客户支持、客户数据管理等相关实体展开。基于实体的策略有助于 MUM 理解您的专业范围，并让您的内容出现在更广泛的相关查询中。

对 AI 搜索可见性的影响

MUM 及类似多模态 AI 模型的兴起，对品牌在 AI 驱动搜索结果中的展现带来深远影响。传统 SEO 指标如点击率和单页排名变得不再那么重要，因为用户无需跳转网站即可直接在搜索结果中获得完整信息。这既是挑战，也是机遇。

挑战在于用户可能无需访问您的网站就能得到答案。机遇则在于，若能在丰富的多模态搜索结果中被突出展示（如精选摘要、视频轮播、图片集和知识面板），即使没有直达流量，也能提升品牌曝光和权威性。这要求从根本上转变衡量成功的方式。品牌应超越流量等传统指标，建立反映搜索结果可见性、AI 答案中的品牌提及，以及多模态内容互动的新型 KPI。

为 MUM 搜索优化内容

要适应 MUM 及类似 AI 模型，内容策略需从多个关键方向进化。首先，内容必须真正多模态，在文本之外融合高质量图片、视频、信息图和互动元素。其次，内容应结构清晰、语义明确，通过合理的标题分级、schema 标记和内链建立主题关联。第三，内容创作者应聚焦全面的主题覆盖，而非单一关键词优化，系统性解答与主题相关的全部用户问题和需求。

此外，品牌还应考虑多语言内容策略，发挥 MUM 的跨语言知识迁移能力。这并不意味着每篇内容都要翻译，而是要思考不同语言的信息如何互为补充、服务全球受众。最后，内容创作要以用户意图和决策旅程为核心，覆盖用户从初步认知到最终购买各阶段可能提出的问题。

MUM 及类似多模态 AI 模型的出现，标志着搜索引擎理解和分发信息方式的根本转变。通过同时处理多种格式和语言，这些系统能带来更全面、具上下文和实用性的结果。对于品牌和内容创作者而言，在新生态中取得成功，需超越传统关键词优化，拥抱多模态、主题全面且语义丰富的内容策略，服务用户在多格式、多语言下的真实意图。