搜尋結果頁上的每一個排名，都牽動著無數網站的流量與營收，而這一切背後的核心，就是 Google演算法。它如何解析龐大的資料、判斷用戶意圖，甚至決定誰能站上搜尋頂端？當演算法更新一推出，就可能讓整個SEO排序重新洗牌，影響網站曝光與成長速度。
2025 年 Google 更強調以人為本與E-E-A-T，重點在於打擊「低價值 AI 內容」。全新演算法持續推陳出新，也持續改變SEO策略。
本篇詳細拆解Google搜尋引擎的運作原理、關鍵演算法機制與最佳優化攻略，讓你緊跟最新趨勢，掌握網站成長主動權。
Google演算法是什麼？
Google演算法是搜尋引擎運作的核心機制，它決定了網站在搜尋結果中的排名與曝光度。
了解這套複雜系統的運作原理，是任何想用SEO行銷在數位世界取得成功的個人或企業的第一步。而這套系統本身，就是我們熟悉的「SEO演算法」。
Google演算法的歷史發展
早期演算法像是 Panda 打擊低品質內容、Penguin 清理垃圾連結、Hummingbird 與 BERT 讓搜尋更懂語意，RankBrain 用 AI 判斷陌生查詢，而 Core Web Vitals、Mobile-Friendly Update 則要求網站更快、更穩定、更適合手機使用。
近年更有 MUM 與 Helpful Content Update，直接提升搜尋理解能力並鼓勵對人有幫助的內容。
總結來說，Google搜尋演算法的每次更新都在強調同一件事：只有真正高品質、對用戶有價值的內容，加上良好的網站體驗，才能在SEO長期穩定發展。
SEO排序是什麼？
SEO排序就是指「搜尋引擎優化」。搜尋引擎在搜尋結果頁（SERP）中，決定網站或網頁出現在第幾名的位置。
當你在Google搜尋一個詞時，搜尋引擎會用一套複雜的演算法計算每個網頁的相關性和價值，然後把最符合使用者需求的結果排在最前面。
Google搜尋引擎流程！用最簡單方式帶你看懂
Google搜尋引擎擁有極其複雜且精密的運作機制，從網頁爬取到最終呈現搜尋結果給使用者，主要搜尋流程分成四大步驟：
爬取 → 索引 → 理解查詢 → 排序。
它們共同決定使用者看到的第一頁結果，也決定你的SEO排序能不能站上好位置。
爬蟲檢索資料
Google 透過名為「Googlebot」的網路爬蟲程式持續探索網際網路上的頁面。這些自動化機器人從已知的網址開始，順著連結不斷發掘新頁面，形成一個龐大的網頁發現網絡。
爬取機制的關鍵特性:
- Googlebot 會定期重訪網站，頻率取決於網站更新頻率和重要性
- 爬蟲會解析頁面 HTML、JavaScript 及其他內容，並將資料傳送到 Google 的索引系統
- 平均每秒處理超過 63,000 個搜尋請求，每天爬取數十億個頁面
網站若希望控制爬蟲行為，可透過 robots.txt 檔案設定允許或禁止爬取的頁面，並使用 meta robots 標籤控制個別頁面的索引狀態。
資料索引
當 Google 爬取完網頁後，會將資料進行處理與組織，建立一個龐大的數位圖書館。這個索引包含了數百億個網頁，是搜尋引擎能快速回應查詢的關鍵。
當 Google 爬取完網頁後，會將資料進行處理與整理，建立一個龐大的數位圖書館。這個索引涵蓋數百億個網頁，是搜尋引擎能快速回應查詢、並決定後續SEO排序的重要關鍵。
索引過程的核心步驟:
- 解析頁面內容，辨識文字、圖片、影片及其他媒體元素
- 分析頁面主題、關鍵字及整體語意關聯
- 依據內容相關性建立索引，供日後快速檢索
索引品質的關鍵影響因素:
- 頁面載入速度：研究顯示，載入時間每延遲 1 秒，跳出率增加 32%，而 Google 會降低索引緩慢頁面的頻率
- 內容結構化程度：使用正確的 HTML 標記（如 H1-H6 標題層級）的網頁比未優化頁面獲得平均高 25% 的索引效率
- Schema 標記實施：實作 Schema.org 結構化資料的網站在搜尋結果中展示豐富摘要的機率提升 30-40%
關鍵字與使用者搜尋意圖分析
現代搜尋早已不是看字詞匹配，而是理解使用者「真正想找什麼」。
BERT、MUM 等演算法能跨語言、跨類型理解查詢，也讓內容需要更自然、更完整，才能在SEO排序中取得更好的表現。
搜尋意圖理解機制:
- BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）自然語言處理模型能理解搜尋詞的上下文含義
- MUM（Multitask Unified Model）技術可跨語言理解搜尋，比 BERT 強大 1000 倍
- 每年約有 15% 的搜尋查詢是 Google 從未見過的全新問題
關鍵字分析的演進:
- 關鍵字分析最早期很單純，只要在頁面上塞越多關鍵字，搜尋引擎就越容易抓到。那個年代比的是「誰的關鍵字密度高」。
- 後來進入語意搜尋時代，Google 透過 Knowledge Graph（知識圖譜）去理解「這個字是在講誰、跟什麼有關」。知識圖譜裡面已經累積超過 5000 億筆事實，讓搜尋能更像人在讀內容，不再只看字面。
- 再到現在的搜尋意圖匹配，Google 會先判斷你是想查資訊、找網站，還是準備購買，然後把最貼近你的目的的結果排給你。搜尋引擎變得更懂「使用者真正想幹嘛」。
＊隨著 Google 演算法持續進化，僅針對關鍵字進行優化的策略已不再有效，取而代之的是創建能真正解決用戶問題的全面性內容。
Google搜尋結果排序
Google搜尋引擎運用超過 200 個因素來評估SEO排序位置，確保用戶獲得最相關且高品質的資訊。這個複雜的排名系統不斷進化，持續強調用戶體驗和內容品質。
關鍵排名因素與其影響:
- 內容相關性：與搜尋查詢的匹配度是基礎，但深度和全面性同樣重要
- 網站權威性：透過 PageRank 和其他信任信號評估，高權威網站獲得優先排名
- E-Ｅ-A-T（經驗、專業性、權威性、可信度）：特別在 YMYL（Your Money Your Life）類別中權重增加 30%
- 使用者體驗信號：包含跳出率、停留時間和點擊率等行為指標
排名因素的權重變化:
- 頁面速度：自 2018 年成為行動排名因素，研究顯示提升 0.1 秒載入速度可增加電商轉換率 8%
- 行動友善度：自 Google 實施行動優先索引後，非行動友善網站在搜尋結果中能見度平均下降 25%
- Core Web Vitals：實施後，頂尖 100 萬網站中符合標準的比例從 2021 年的 22% 提升至 2023 年的 43%
Google的排序機制隨著 AI 技術發展而不斷優化，重點逐漸從技術性SEO轉向真實用戶價值和內容品質，使得長期優質內容策略成為網站可持續增長的關鍵。
Google演算法最新變動︱如何影響SEO搜尋結果？
Google 搜尋演算法是決定網頁排名的核心機制，由多種專門演算法共同運作。
每個演算法針對特定問題設計，從內容品質、連結建設到語意理解，共同決定搜尋結果的呈現順序。了解這些演算法如何運作，是優化網站SEO排名的關鍵。
1. Google Panda熊貓演算法
熊貓演算法(Panda)於2011年推出，主要目標是提升搜尋結果的內容品質，同時打擊低品質、淺薄的網頁內容。
熊貓演算法的核心機制:
- 使用機器學習模型評估網頁內容品質
- 針對內容農場(Content Farm)、大量複製內容的網站進行降權
- 重視原創性、深度與專業度的網頁內容
有效回應熊貓演算法的策略:
- 創建原創、深度的專業內容
- 確保內容提供實質價值和解決方案
- 避免堆砌關鍵字或過於簡短的內容
- 定期更新舊內容，保持資訊的時效性
2. Google Penguin企鵝演算法
企鵝演算法（Penguin）於 2012 年推出，專注於評估網站的連結品質，旨在打擊操縱性連結建設策略，促進網路生態更加健康，尤其針對那些試圖以不正常連結方式影響 SEO排序的黑帽手法進行強力控管。
企鵝演算法的核心功能:
- 識別並懲罰不自然的連結模式
- 降低購買連結、連結農場等黑帽手法的效果
- 促進高品質、相關性強的自然連結建設
合規連結建設建議:
- 專注於獲取相關領域網站的自然連結
- 創建值得分享的高質量內容吸引自然連結
- 避免參與連結計畫或購買連結
- 定期檢查並移除有毒連結(Toxic Links)
- 使用Google的反向連結否認工具(Disavow Tool)處理無法移除的不良連結
3. Google Hummingbird蜂鳥演算法
蜂鳥演算法(Hummingbird)於2013年發布，是Google搜尋引擎的重大革新，專注於理解搜尋者的意圖，而非僅分析關鍵字。
蜂鳥演算法的革新影響:
- 從字詞匹配轉向理解搜尋查詢背後的意圖
- 能夠處理複雜長句和對話式查詢
- 為語音搜尋和自然語言查詢奠定基礎
蜂鳥演算法的出現徹底改變了SEO排名的方向，使其從關鍵字密度優化轉向語意關聯內容的創建。
例如，搜尋”近期最佳智慧型手機”時，Google能理解「近期」和「最佳」的含義，提供最新的手機評測和排名資訊，而非僅查找包含這些字詞的頁面。
語意搜尋優化策略:
- 圍繞主題建立全面內容，而非僅針對特定關鍵字
- 使用結構化資料標記(Schema Markup)增強語意理解
- 建立內容主題叢集(Topic Cluster)提升權威性
- 解答用戶可能的相關問題，擴展內容深度
4. Google RankBrain演算法
ankBrain是Google於2015年推出的機器學習演算法，專門處理新型、模糊或前所未見的搜尋查詢，通過理解用戶意圖改善搜尋結果。
RankBrain的運作原理:
- 將不熟悉的搜尋詞轉換為已知概念
- 學習用戶與搜尋結果的互動模式
- 持續優化長尾關鍵字的搜尋結果
RankBrain對長尾關鍵字的處理尤為重要，能夠理解具體但低搜尋量的查詢。
例如，用戶搜尋”如何修復洗碗機排水閥漏水問題”這類具體問題時，即使沒有完全匹配的內容，RankBrain也能找到相關的解決方案。
5. 影響搜尋理解的語言模型演算法
Google 近年推出多項基於 AI 的自然語言處理演算法，包括 BERT、MUM與 CALM，大幅提升搜尋引擎理解複雜語言的能力，並進一步影響網站的SEO排序表現。
各演算法的技術特點:
| 演算法 | 推出年份 | 主要功能 | 技術特點 |
|---|---|---|---|
| BERT | 2019 | 理解句子上下文關係 | 雙向語境理解、把握介系詞含義 |
| MUM | 2021 | 多模態理解與跨語言能力 | 理解文字、圖像，跨75種語言 |
| CALM | 2022 | 高效大型語言模型 | 動態調整計算資源，提高效率 |
BERT演算法讓Google能夠理解搜尋查詢中的介系詞(如”在”、”為”、”沒有”)的重要性，使搜尋結果更符合用戶真實意圖。例如，搜尋”2024沒有疫情的國家旅遊”，Google能理解”沒有”的否定意義，而非忽略它。
MUM演算法則更進一步，不僅理解文字，還能理解圖片和影片內容，甚至理解跨語言的複雜問題。例如搜尋”我已經爬過富士山，下次想爬類似但難度更高的山”，MUM能理解這個複雜問題並提供適合的建議。
如何適應這些演算法:
- 創建深度解答用戶問題的內容
- 使用自然語言而非僅堆砌關鍵字
- 為內容添加相關圖片、影片和多媒體元素
- 確保內容涵蓋主題的多個面向和相關問題
6. Google SpamBrain演算法
SpamBrain是Google於2018年推出但直到2022年才公開的AI垃圾內容檢測系統，專門識別並懲罰各種形式的網站垃圾內容和詐騙行為。
SpamBrain的核心功能:
- 自動識別垃圾內容、詐騙網站和隱蔽重定向
- 監測並懲罰購買連結、隱藏文字等黑帽SEO手法
- 運用機器學習持續適應新型垃圾內容策略
「正如前言所述，2025 年 SpamBrain 針對 AI 生成內容的審查更嚴苛。它不僅檢查內容是否為 AI 生成，更看重該內容是否具有獨特的見解與真實經驗。」被判為垃圾內容後，整站SEO排序會快速下降。
防止網站被SpamBrain降權的建議:
- 確保網站安全，定期更新CMS系統
- 避免使用自動生成內容，尤其是無監督的AI生成內容
- 遵循Google網站管理員指南的連結政策
- 定期審核網站是否有可疑重定向或隱藏內容
- 設置正確的robots.txt和規範標籤(Canonical Tags)
- 移除或改善低質量頁面，確保網站整體質量
SEO演算法持續更新！如何做好SEO搜尋引擎優化?
Google搜尋演算法不斷更新，讓許多網站管理者和行銷人員措手不及。
本章節將探討如何適應這些變化、避免常見錯誤，以及如何有效監測網站是否因演算法更新而影響SEO排序，並協助您建立能夠長期穩定排名的SEO策略。
適應和優化以符合新的演算法規則
一、追蹤與分析演算法變化
- 追蹤官方消息：Google 官方會透過 Google Search Central 和發布核心演算法更新資訊，SEO優化也可關注 Google 搜尋倡導者（例如 John Mueller）的社群動態。
- 使用工具監控變化：
- 用 Google Search Console 查看排名、曝光、點擊與搜尋查詢的變化。
- 用 Google Analytics 分析流量與使用者行為趨勢，判斷某頁是否因更新受到影響。
- 建立監控儀表板：定期追蹤像是流量、跳出率、平均排名等關鍵指標，發現異常時及早處理。
二、以使用者需求與品質為核心
Google 現在最重視的是「內容能否真正回答使用者問題」：
1. 以人為本的內容
不再為了SEO排名而堆砌關鍵字內容，而是要真正寫給人看的文章。Google 更偏好對使用者有幫助、有見解、且完整的內容。
2. 長尾與語意相關內容
不只針對單一關鍵字，而是補足相關問題與語意群組的內容，讓整體頁面更全面。
三、強化 E-E-A-T 原則
E-E-A-T 是目前 Google 評估內容的重要品質指標，包括：
- Experience（經驗）
第一手經驗、實務案例、親自驗證的觀點。 - Expertise（專業性）
展現作者或品牌的專業知識背景。 - Authoritativeness（權威性）
引用權威來源、建立可信度（例如外部連結到公信力高網站）。 - Trustworthiness（可信度）
包含正確性、透明引用來源、作者簡介等。
＊特別是對於健康、金融、法律等 YMYL（Your Money or Your Life） 網站類型，Google 對 E-E-A-T 的要求更高。
避免錯誤與優化修正
許多網站會在不知不覺中犯下嚴重影響排名的SEO錯誤，這些問題短期內可能看不出來，但隨著SEO演算法更新，最終都會對SEO排序造成懲罰與下滑風險。
最常見的SEO錯誤及解決方案：
1. 關鍵字堆砌
- 問題：過度重複使用關鍵字，使內容閱讀困難
- 影響：根據 SEMrush 研究，關鍵字密度超過 2–3% 的頁面排名通常較低
- 解決方案：專注於自然撰寫，使用相關詞彙和同義詞豐富內容
2. 低品質內容
- 問題：內容淺薄、抄襲或生成式 AI 內容未經編輯
- 影響：2023年的「有用內容」更新特別針對低價值內容，受影響網站流量平均下降 25%
- 解決方案：確保內容提供獨特見解、實用資訊，並定期更新
3. 技術性SEO問題
- 問題：網站載入速度緩慢、行動裝置體驗差、URL 結構混亂
- 影響：頁面體驗核心指標不佳的網站，排名可能下降 10–30 個位置
- 解決方案：優化圖片、使用快取、精簡程式碼，確保響應式設計
4. 外部連結策略不當
- 問題：購買低品質連結或使用私人部落格網絡
- 影響：違反 Google 指南的連結策略可能導致手動處罰
- 解決方案：專注自然獲取高品質連結，定期使用 Search Console 檢查不自然連結
改善這些問題不會立即見效，但根據 Ahrefs 的研究，修正技術性SEO問題的網站，平均在 3-6 個月內恢復或提升排名。
定期監測網站是否受到演算法影響
辨別網站是否受到Google演算法更新影響，需要系統性地監測多項指標並分析數據變化。
有效監測的步驟流程：
- 建立基準數據
- 記錄日常流量、轉換率、跳出率等關鍵指標
- 使用 Google Data Studio 建立自動化報告，設定週期性比較
- 監控排名與流量變化
- 觀察 Google Analytics 中的「有機流量」是否突然下降超過 20%
- 使用 Search Console 的「搜尋結果」報告，分析點擊率變化
- 設定 SEMrush 或 Ahrefs 等工具追蹤關鍵字排名波動
- 演算法更新確認
- 比對流量下降時間點與已知的演算法更新日期
- 查閱 MozCast、Algoroo 等SEO氣象工具，確認搜尋結果波動情況
- 關注SEO社群討論，了解其他網站是否有類似經驗
- 問題診斷與修正
- 使用 Search Console 檢查網站是否有手動處罰通知
- 分析受影響頁面的共同特徵（如內容類型、主題、技術問題）
- 依據診斷結果制定修正計畫，優先處理高價值頁面
＊若網站確實受到SEO演算法影響時，應避免立即做出劇烈改變。根據 Moz 的研究，過於激進的修改可能導致更大的波動。建議先小範圍測試修改效果，再逐步推廣成功的策略。
SEO排序 常見問題
問題1：Google演算法有哪些主要更新？
答案：Google演算法的主要更新包括Panda、Penguin、Hummingbird、RankBrain、BERT等。這些更新分別針對內容品質、連結品質、語意理解和自然語言處理等方面進行優化。
問題2：Google演算法對SEO排序有什麼影響？
答案：Google演算法直接影響SEO優化策略，網站需不斷優化內容品質、結構及用戶體驗，才能因應演算法的調整，維持或提升搜尋排名，以獲得更多自然流量。
問題3：Google演算法和BERT有什麼不同？
答案：Google演算法是搜尋排名的核心機制，而 BERT 則是其中用來理解自然語言查詢的 AI 模型。BERT 強化了Google對語意與上下文的理解能力，讓搜尋結果更貼近使用者真正需求。
