Google 如何在搜尋中使用 AI 以及這對 SEO 意味著什麼
搜尋引擎最佳化（SEO）一直隨著 Google 的演算法更新而演進，但人工智慧（AI）的整合徹底改變了遊戲規則。從理解使用者意圖到改寫標題，Google 的 AI 系統現在於搜尋結果的排名、呈現方式與個人化設定中扮演核心角色。我們將深入解析 Google 如何在搜尋中使用 AI，這對您的 SEO 策略意味著什麼，以及如何在 2025 年及未來做出調整。
Google 如何在搜尋中使用 AI
1. RankBrain：首個重大 AI 整合（2015 年至今）
RankBrain 是 Google 搜尋中的第一個 AI 系統。它透過從上下文中推斷意義，協助 Google 解讀陌生或模糊的查詢。例如，它能將「大學生便宜筆電」與負擔能力、攜帶便利性及學生需求等更廣泛的概念連結起來。
SEO 影響：RankBrain 更偏好符合搜尋意圖的頁面，而不僅僅是匹配關鍵字。
2. BERT 與 MUM：用於語言理解的 AI
- BERT (2019)：幫助 Google 更深入理解自然語言，特別是長查詢中的介系詞與上下文。
- MUM (2021)：一個多模態模型，能夠理解多種語言的文字、圖片甚至影片。它能整合跨來源的資訊，以回答複雜的查詢。
SEO 影響：針對自然、口語化的語言進行最佳化。使用標題、常見問題（FAQ）和語義結構，幫助 AI 理解您的內容。
3. 神經匹配（Neural Matching）與段落排名（Passage Ranking）
- 神經匹配：將查詢對應到最相關的概念，即使沒有精確匹配關鍵字也能達成。
- 段落排名 (2020)：AI 讓 Google 能夠對長文章中的特定段落進行排名，即便整個頁面並未進行完善的最佳化。
SEO 影響：長篇內容依然具有價值——前提是區塊結構清晰，且能直接回答問題。
4. 搜尋結果中的 AI 驅動功能
Google 也利用 AI 來強化搜尋結果的呈現方式：
- 根據頁面內標題進行標題改寫
- AI 生成的「實用內容」摘要
- AI 驅動的垃圾郵件偵測與網站品質評估
SEO 影響：確保頁面標題、H1 與內容之間的一致性。撰寫清晰的摘要與標題。
這對 2025 年的 SEO 意味著什麼
專注於意圖而非關鍵字
AI 模型理解意義的能力勝過精確匹配的短語。這意味著：
- 使用同義詞與自然語言
- 建構內容以符合搜尋者意圖（資訊型、交易型、導航型）
優先考慮主題深度與清晰度
Google 的 AI 追求的是針對特定主題的專業知識與涵蓋廣度。
- 建立內容叢集（支柱頁面 + 相關頁面）
- 使用結構化資料標記（Schema markup）、常見問題與內部連結來建立上下文
- 避免「膚淺」的內容或 AI 垃圾訊息
改善內容結構
- 使用清晰的標題 (H2/H3)
- 以摘要段落作為開頭
- 納入回答方塊或重點摘要 (TL;DR) 區塊
- 透過清晰的內部導航支援較長的文章
不要過度依賴 AI 生成的內容
Google 的實用內容更新 (Helpful Content Update) 旨在針對低價值的 AI 內容。
為了確保安全：
- 編輯並查核所有 AI 生成的草稿
- 加入原創見解、圖片、案例或數據
- 避免空洞的官話
我們如何做得更好，提升 SEO
Google 現在幾乎在搜尋的每個層級都使用了 AI：理解查詢、內容排名、改寫摘要與偵測垃圾訊息。身為 SEO 從業者，我們必須製作出具備以下特質的內容：
- 服務真實的使用者
- 遵循明確的意圖
- 針對人類與機器進行結構化設計
- 帶來超越表象的價值
關鍵不在於勝過 Google 的 AI，而是與它同步協作。