MUM

MUM 是一套人工智能模型，Google 在 2021 年公布，能理解语言，也能生成语言^[1]。它处理的是需要多次搜索才能解决的复杂问题。站长要留意的是它的边界：目前它不参与常规排名，只用在少数特定用途上^[1]。

提出的背景

一件复杂的事往往要拆成多次查询^[2]。比如要去爬一座没爬过的山，用户得分别查海拔、气温、路线难度和装备。

官方观察到，这类复杂任务平均要发起八次查询^[2]。MUM 要减少的正是这个次数^[2]。

它在 2021 年 5 月公布，比 BERT 强大一千倍^[2]。这里的力量指模型规模与训练跨度，不指排名影响力。

能力的范围

MUM 同时具备两项能力，既能理解语言，也能生成语言^[1]。它还跨过了 75 种语言，也跨过了多种任务，训练一次就能应付多种用途^[2]。

它还是多模态的，可以同时处理网页、图片等信息，将来还能扩展到视频和音频^[2]。

跨语言是它的一项特点。用户用中文提问，它可以从日文资料里取知识，再用中文给出结果^[2]。

对站长的影响

MUM 目前不用于一般排名，站长不必为它单独调整页面^[1]。它已经用上的地方比较具体，例如改进新冠疫苗信息的搜索，以及改进精选摘要的标注^[1]。

值得提前准备的，是内容对复杂问题的覆盖。既然系统可以跨语言、跨形态取信息，一个话题就只有讲得够深、形成完整脉络的页面，才有机会被它选中。

它跨语言取知识这一点也意味着，中文内容会与其他语言的资料同台竞争。同一话题如果只有别种语言讲得清楚，本地的页面就没有优势。

现状与关系

MUM 与 BERT 是两代模型，BERT 处理理解，MUM 理解和生成都能做^[2]。它在这一路的更新序列里属于 2021 年那一个节点^[3]。它们和 RankBrain、神经匹配一样，属于搜索里的 AI 系统，按各自的分工参与^[4]。

更近的呈现形态是 AI 概览与 AI 模式，它们在结果页直接给出生成式答案^[1]。MUM 是这类能力的底座之一，但两者不是同一层东西：MUM 是模型，AI 概览与 AI 模式是用户看到的产品。

常见误用

一个误用是以为 MUM 已经进入常规排名。官方明确说明，它目前只用在对特定需求的处理上^[1]。按这个前提安排优化，才不会把精力放错。

另一个误用是把它当成 BERT 的简单升级。两者的侧重不同，BERT 读的是词在句子里的组合，MUM 跨的是语言和形态^[2]。

还有一种误用是把力量的说辞当成排名权重的差别。一千倍指的是模型与训练的量级，不意味着用了 MUM 的页面就会排在更前面^[2]。

附录

参见

• BERT
• RankBrain

参考资料

官方（境外）

1. 《Google 搜索排名系统指南》，Google 搜索中心，2025-12-18 更新。
2. 《MUM: A new AI milestone for understanding information》，Google Blog，2021-05-18。

第三方

3. 《History of Google Algorithm Updates》，Search Engine Journal，2026-04-01 更新。
4. 《Google Algorithm Update History》，Moz。

外部链接

无。