Google在2026年3月27日啟動了被業界稱為史上最大波動的核心演算法更新，緊接著5月，又啟動了第二次的核心更新，接連兩波演算法更新，導致高達80%的前三名網站排名洗牌，衝擊了全球無數企業與網站主。
對一個正在經營網站、品牌或SEO的人來說，Google的演算法就像是個迷人又可愛的反派角色。
明知道它有自己的規則，卻永遠無法完全摸透它的想法。今天你花時間研究演算法邏輯、優化內容、調整網站架構，好不容易讓排名穩定下來，結果演算法又改了，之前累積的觸及率跌了一半。
每次演算法的更新，背後其實反映著使用者搜尋行為與資訊環境的變化。其核心目地是：更準確地辨識哪些內容，是能真正幫助搜尋使用者解決問題。
對品牌經營者來說，演算法固然難搞，但它更像一位嚴格的導師，引導我們重新檢視內容價值、回歸商業本質，持續推動著品牌進化，在市場上建立無法被輕易取代的長期價值，而這正是演算法最迷人的地方。
所以當搜尋規則不斷改變時，重要的並不是要追著Google演算法跑，而是去思考如何持續創造出真正值得被看見的內容，並累積為品牌資產？這或許才是品牌在面對未來SEO時代最值得投入的核心課題。
Google演算法與搜尋引擎
Google演算法是什麼？
Google演算法的主要任務是：
理解使用者到底想查什麼、判斷哪些網頁最有相關性、評估內容品質的好壞，最後決定搜尋結果的呈現方式與排名順序。
它能決定哪些優質內容可以站上SERP第一頁 ，哪些頁面該被降名次，甚至將劣質與惡意網站直接踢出搜尋結果之外。
為了讓使用者的問題能真正獲得解決，Google演算法每年都會有3~4次的重大更新，每天都在進行數千次的微幅調整與測試，當每一次的演算法調整，都會帶動自然排名的變化，所以對SEO而言，這也是為什麼「今天有效的方法，未必永遠有效」。
搜尋引擎為什麼需要驗算法？
網際網路是一個非常龐大的載體，裡面收錄了數百億個網頁資料，而演算法就是賦予這個載體思考與派單能力的智慧大腦。
如果沒有演算法在背後進行篩選與排序，搜尋引擎只會是一堆混亂無序的資料庫，根本無法正常運作。
「搜尋引擎是使用者尋找資訊的入口，而演算法則是搜尋引擎背後負責理解、篩選與排序資訊的核心機制。 」
搜尋引擎演算法如何運作？
當我們在Google搜尋框輸入文字並按下Enter的那一刻，後台的搜尋引擎演算法其實已經瞬間完成了四大步驟： 資料抓取（Crawling）、索引建立（Indexing）、理解意圖與排序排名（Ranking）。
這四個環節看似獨立，卻是一條環環相扣的流水線，最終共同決定了你的網站會在自然搜尋結果中拿下什麼位置。
- 爬取（Crawling）
Google會透過Googlebot等網路檢索器讀取網站內容，不斷在全網讀取全新或更新過的網頁資料。就像一個不停在網路上巡邏的機器人，看到一個網站，就沿著裡面的連結繼續往下找，發現新的網頁或內容後，再把這些資訊帶回Google。
如果你的網站架構混亂、缺乏良好的內部連結將頁面串聯，或存在阻礙搜尋引擎檢索的技術問題，爬蟲很可能根本進不來，內容再好也是徒勞。 - 索引（Indexing）
簡單來說，索引是一種把找到的資訊「整理、分類並存起來」方便快速找的一個方式。
當爬蟲抓取到網頁內容後，演算法會對頁面上的文字、HTML標籤、多媒體與結構化資料進行解析與整理，把網頁的重點資訊存入 Google 巨大的「搜尋索引資料庫」中。
不過網頁被Google爬取，不代表一定會被建立索引，Google會根據多種因素判斷頁面是否適合建立索引，網站沒被爬蟲建立索引，即使內容寫得再完整，也很難透過Google自然搜尋被使用者搜尋到。 - 使用者進行搜尋（Searching）
當使用者發出搜尋請求時，演算法不是只會比對字面文字，而是解析使用者背後的「真實搜尋意圖」 。
例如：搜尋「咖哩飯」，它知道你可能在找「咖哩飯作法」或「咖哩飯推薦」「附近的咖哩飯」。
同樣的關鍵字，背後可能代表完全不同的需求。 - 排序（Ranking）與排名
理解使用者搜尋意圖後，演算法會從Google資料庫裡的數百萬筆相關資料中，運用數百種訊號與排名系統，進行快速判斷哪些內容更符合這次的搜尋內容，並將結果依相關程度呈現在搜尋結果頁（SERP）的自然排名中。
這個流程也給我們做SEO時一個很重要的啟示：
自然排名卡關，有可能是搜尋引擎根本還沒有順利爬取、理解你的內容。
因此在做SEO時，要先確認搜尋引擎是否能看的見你的網站、能讀取與理解網站內容，再來談內容深度與外鏈競爭力。順序錯了，就更難進一步參與搜尋結果的競爭。
Google 演算法的演進
想更完整理解現在演算法的運作方式，可以先回頭看看它一路是怎麼演變的，了解每一次重要的變化，也就能更清楚Google的演算法是怎麼一步步走到今天。
傳統Google演算法
從關鍵字比對走向內容品質
- 1998年：PageRank
Google在1998年正式創立，PageRank則是Google早期的重要排名技術之一。
它的核心概念是：一個網頁的價值，取決於有多少其他高品質網頁願意連結到它。只要當時的SEO只要外部連結數量夠多、品質夠好，就能拿下極高權重。 - 2003年：Florida演算法
因為當時的搜尋引擎非常直腦筋，主要由網頁的文字與簡單的標籤來排名，導致許多網站濫用關鍵字堆砌或隱藏文字等黑帽手法操作流量。為了矯正這種亂象，Google推出大規模的Florida演算法更新，也讓SEO開始意識到：單純研究塞關鍵字，已經不是長久的排名方式。 - 2011年：熊貓演算法（Google Panda）
主要是針對內容貧乏、缺乏原創性、價值低的「內容農場」，降低在搜尋結果的能見度，讓真正有價值的內容有更好的排名機會，後來在2015年被直接整合為Google核心排名系統的一部分。 - 2012年：企鵝演算法（Google Penguin）
鎖定不自然的外部連結，降低購買垃圾外鏈、操作連結來騙取排名的網站，自此確立了「連結品質」重於「連結數量」的原則。並於2016年整合至核心排名系統中。 - 2013年：蜂鳥演算法（Google Hummingbird ）
到了2013年，Googl 對搜尋的理解又往前了一步。
在早期搜尋環境裡，Google搜尋比較像死板的關鍵字對照機。而蜂鳥的出現，Google開始理解：使用者輸入這句話，真正想問的是什麼？這也是SEO思維很重要的一個轉折。
SEO的思維轉變
關鍵字依然需要，但它的定位已經從「排名技巧」逐漸變成「理解搜尋需求的入口」
語意演算法崛起
Google開始理解「人話」
2013年的蜂鳥演算法（Google Hummingbird）是Google搜尋發展的重要里程碑。
這次改進讓Google開始更深入理解人類搜尋時的語境與意圖，而不是只看使用者輸入的關鍵字本身。
之後又陸續導入RankBrain、BERT等技術，讓搜尋引擎對文字的理解越來越深入，也逐漸能掌握搜尋背後真正的需求。
當使用者搜尋「咖哩飯」，有人想知道的是怎麼煮，有人想找餐廳推薦，也有人只是想知道附近哪裡有咖哩飯。
對搜尋引擎來說，不是只要找「咖哩飯」三個字的網頁，而是會去判斷：這個人現在到底想知道什麼？
而Google會透過多種複雜的搜尋系統與訊號理解查詢的語意、概念與情境，再找出最符合搜尋需求的結果。
在這個轉變中， RankBrain與BERT都是這個過程中的重要技術。
- 2015年：RankBrain
開始了解詞語與概念之間的關聯。
即使一個網頁沒有完全使用使用者輸入的字詞，只要內容表達的概念與搜尋需求相關，Google仍可能理解兩者之間的關聯。
例如：搜尋「咖哩飯」，網頁不一定需要大量重複「咖哩飯」這個完整字詞，只要內容涵蓋咖哩飯餐廳、台中咖哩飯、作法、食譜選擇等相關概念，RankBrain仍可以判斷這些內容與搜尋需求有關聯。
- 2019年：BERT
能夠同時讀懂句子前後文的微妙差異。
BERT是Google用來理解自然語言的AI系統之一，它能協助理解一組詞語放在一起時，所表達的不同意義與意圖。
搜尋引擎很難只從「咖哩飯」三個字判斷使用者真正想找什麼，但如果搜尋的是「台中火車站好吃咖哩飯」，搜尋需求就變得更明確了，他可能不是想看咖哩飯食譜，也可能是正在尋找台中車站附近好吃的咖哩飯。
從這裡可以看出，加入不同的詞，搜尋引擎就可以開始理解這些字放在一起代表什麼意思。當搜尋引擎越來越懂得看穿人心，真正能贏得排名的內容，也必須比過去越來越懂使用者。
所以能理解並滿足使用者的搜尋意圖，是現在做SEO內容中非常重要的一環。
而如今的AI搜尋，又把這件事情往前推了一步。
Google的AI Overviews已經能進一步處理更長、更複雜的跨領域問題，甚至會將問題拆解成多個子話題，同時進行多次搜尋，再把不同來源的資訊整合起來。
語意演算法的崛起，是整個AI搜尋時代的起點
AI如何改變未來搜尋演算法與搜尋形態？
Google AI時代：AI Overviews 到 AI Mode
AI Overviews是什麼？
2024年5月，Google推出了AI Overviews（AIO），是出現在Google搜尋結果最上方的AI摘要。
它會先瀏覽多個相關網頁，再經由Gemini模型整理出一段通順的重點回答，並在旁邊附上引用的連結。對網站經營者來說，這項功能確實可能影響到某些「查簡單資訊、看完即走」的搜尋流量。
不過如果你的文章內容夠有深度、能提供比簡短摘要更有價值的觀點，甚至被AI選為引用來源，反而有機會為品牌帶來更高品質的曝光與信任感。
AI Overviews是搜尋引擎從「提供搜尋結果」走向「整理答案」的重要一步
AI Mode是什麼？
接著在2025年3月，推出了Google 的AI Mode（AI模式），是結合生成式AI的新搜尋體驗，讓搜尋從以往單純的「找資料」，逐漸轉變成協助使用者整理與理解資訊。
過去我們輸入關鍵字時，通常會在搜尋結果頁看到一整台的網頁連結，再自行點進不同網站找答案；而在AI Mode型態中Google會根據搜尋內容整理多個資訊來源，直接在頁面上整合出條理化的答案，用聊天的對話方式回答以及詢問細節，並提供相關引用，同時附上出處連結方便使用者查閱。
AI Mode的出現反映出搜尋方式逐漸改變：從顯示結果頁（SERP）轉變成AI協助整理與回答的「對話式搜尋」
AI如何改變搜尋演算法？
AI的加入，讓搜尋引擎開始從過去的「提供連結」逐漸走向「直接提供答案」，也正在重新定義人們取得資訊的方式。
再往前看一步，值得關注的，可能不是搜尋結果變成什麼樣子，而是「搜尋演算法接下來會變得多懂使用者」。
例如：搜尋「台中咖哩飯」，表面上是在找資訊，但使用者真正想知道的，可能是「台中哪裡的咖哩飯好吃」；搜尋「SEO怎麼做」，真正的需求也可能不是一份教學，可能是「我的網站現在到底該怎麼調整 」。
當搜尋引擎開始讀懂這些潛台詞，它的角色就不再只是回答問題，而可能逐漸走向協助決策，成為我們與網路資訊之間的一層「資訊決策層」。
如果把這條路繼續往前推，未來搜尋演算法真正追求的是：讓你花最少的時間和精力，拿到最準確、最靠譜的資訊，而且能解決問題的資訊。
而這可能是搜尋引擎演算法下一次大升級的開始。
AI會取代Google搜尋嗎？
雖然搜尋引擎與AI都能幫助我們找答案，但本質不同。
Google像一個資訊入口，建立了龐大的演算法、資料庫與使用者習慣，使用者提出問題，搜尋引擎提供一組結果，再由使用者自己判斷哪些內容值得閱讀。
AI搜尋則像一個資訊整理者，使用者可以直接提出完整問題，甚至進一步追問、比較與延伸，AI再根據不同來源整理出答案。
這兩者最大的差異，是使用者在不同情境下需要的東西不同。
如果只是搜尋「台中明天天氣」、「某品牌官網」或「某餐廳地址」，使用者可能只需要一個快速直接的答案；但如果是在研究「企業如何規劃SEO策略」，就需要比較不同觀點、閱讀原始資料、確認來源，甚至深入某個網站了解完整內容。
這也是為什麼Google並沒有把AI Search設計成單純的網站替代品。
Google官方目前仍強調AI Overviews與AI Mode會提供網頁連結，讓使用者可以進一步探索原始內容；近年的更新也持續強化網站連結、原創內容與第一手資訊的呈現。
因此比起「AI會不會取代Google」，更應該把重點轉向：當搜尋方式改變之後，我的品牌還能不能被找到？
比起認為傳統搜尋消失，未來比較可能發生的，是搜尋入口逐漸融合。
使用者會先透過Google搜尋，再進入AI Overview再延伸到AI Mode；也可能直接使用ChatGPT、Gemini等AI工具尋找資訊。
不同入口背後，仍需要Google背後龐大的可靠資料庫內容作為資訊來源。
這意味著SEO的目標正在從「讓網頁出現在搜尋結果第一頁」，延伸到「讓品牌在使用者研究問題的過程中被看見、被理解、被信任。」
SEO並沒有因為AI出現而失去價值，反而開始從單純的搜尋排名競爭，走向更完整的品牌資訊競爭。
這也是AI時代SEO最值得品牌提前布局的地方。
未來SEO怎麼走？
SEO在AI時代還有效嗎？
「AI都直接回答問題了，那使用者還會點進網站嗎？」這可能是現在很多企業或是在經營SEO都在擔心的問題。
AI搜尋確實可能讓部分查詢出現「零點擊搜尋」的情況。
過去使用者搜尋一個問題，通常會看到一串網站，再點進其中一個網站閱讀；現在則可能在搜尋結果頁就先取得一段整理好的答案。
AI搜尋並不是憑空產生答案。AI Overviews與AI Mode仍會呈現相關網站連結，讓使用者進一步了解資訊；AI Mode也可能針對一個複雜問題延伸多個相關搜尋，再從不同來源尋找可以支撐答案的網頁。
這也讓SEO出現一個重要的轉變：從爭取一次點擊，走向成為答案的一部分，進而建立品牌的信任與認知。
當使用者詢問某個問題時，搜尋系統不只是要找到一個符合關鍵字的網站，它會從內容中判斷：這個品牌懂不懂這個領域？提供的資訊是否值得參考？內容能不能成為回答問題的來源？
所以「零點擊」不代表搜尋沒有商業價值。
對於只需要快速取得答案的問題，使用者可能看完搜尋結果就離開；但當問題越複雜，涉及比較、評估或實際決策時，使用者仍可能需要進一步閱讀原始資料。
因此，企業最需要關注的，是品牌搜尋、內容曝光、網站互動與轉換，以及品牌是否有機會出現在AI搜尋的回答與引用來源中。
在AI時代，做SEO依然有價值，只是正在改變；正在從「讓網站排在前面」，逐漸走向「讓品牌成為答案中值得被信任的一部分」
演算法EEAT權重
演算法現在最看重什麼？答案毫無疑問是 EEAT。
E-E-A-T 代表 Experience、Expertise、Authoritativeness、Trustworthiness，也就是經驗、專業、權威與可信度。
這是一組用來理解高品質內容的重要概念，Google官方更強調，其中「Trust」尤其重要。
當AI可以快速整理網路上的大量資訊後，如果大家都能生成內容，搜尋引擎要怎麼判斷誰說的比較值得相信？這也是E-E-A-T在AI時代值得重新理解的因素。
而企業該做的是讓內容本身更能證明：你為什麼懂？你真的做過嗎？你的資訊從哪裡來？使用者為什麼應該相信你？
例如：一家提供SEO顧問服務的公司，如果只是整理「SEO是什麼、SEO有哪些好處」，這些內容很容易與大量網站產生相似化。但如果能進一步分享實際網站優化經驗、分析搜尋排名變化、說明曾經遇到的問題、展示方法與判斷過程，甚至由具備相關經驗的人署名與審閱，內容就開始產生「別人不容易複製」的價值。
這也是AI時代內容策略非常重要的一個方向：不要只提供資訊，要留下經驗。
AI時代SEO該怎麼做？
「是不是現在只要做 GEO、AIO，就能取代SEO？」這是許多企業在面對AI搜尋趨勢時最常產生的誤區。
其實不需要把它們看成彼此取代的關係。
目前Google官方的說法相當直接 ：
「SEO的最佳做法仍適用於Google搜尋的AI功能（例如 AI 摘要和 AI 模式）。要顯示在AI摘要或AI模式中，沒有額外的需求條件，也不需要進行其他特殊最佳化。」
所以網站只要做好原本的基礎，像是寫出對使用者真正有用的內容、維持好的網站結構與載入體驗，並做好結構化資料即可。把GEO或AIO當作既有SEO策略的延伸，回歸本質把內容與網站基礎做好，自然就能順應AI搜尋的變化。
在實務執行上我們可以從三個方向開始。
- 把網站內容做得更容易理解
清楚的標題、段落、內部連結、FAQ、表格、產品資訊與結構化資料，都能幫助搜尋系統理解頁面內容。
其中，結構化資料的作用是提供更明確的內容線索，協助Google理解網頁中的人物、組織、產品或其他資訊；它是一種溝通工具，並非「加了就能確保排名」的捷徑。 - 把自己的品牌變成這個領域的代名詞
網站內容不能只是一篇篇孤立的文章，要把公司的名稱、服務、專家領域、作者、成功案例與外部評價連貫起來，讓Google清楚知道「這是一家什麼樣的專業公司」 。
當搜尋引擎面對的是一個具備明確背景與專業脈絡的品牌時，其信任與判斷基礎就會大幅提升。
比起去爭奪個別熱門關鍵字，更重要的目標是讓大眾與AI只要提到特定的專業領域，第一個聯想到的就是你的品牌。 - 轉向GEO/AIO的問題導向架構
回答問題要「講重點」，講完再補充細節。
過去的寫作習慣往往包含較多前置鋪陳，但現在大家問AI都是用一整句話，例如：「AI時代網站流量變少怎麼辦？」。
所以內容排版要像聊天一樣：先講使用者最想聽的「一句話解答」，後面再詳細解釋「為什麼」和「怎麼做」。這樣AI才能快速抓到重點並拿去回答使用者。
同時也可以多從AI的角度思考：「這篇內容是否真正解決問題？資訊是否完整？概念之間的關聯是否清晰？我的品牌是否展現出該領域應有的權威性？」
演算法會變，搜尋方式會變
但真正有專業、有經驗、值得信任的內容，始終是品牌最重要的SEO資產