今天這份文件，可說是近期 SEO 圈內最具爆炸性的消息之一。由美國司法部公開的 Google 工程師的證詞節錄，雖然經過了部分關鍵資訊的遮蓋，但其揭示的內容，足以讓我們對 Google 排名系統的內部運作，有更深一層的理解。
這不僅僅是一篇新聞報導的轉述，而是基於第一手法律文件所做的分析，其份量與可信度，遠非一般臆測可比。我們必須嚴肅看待這些資訊，並思考其對我們日常 SEO 工作的長遠影響。
現在，讓我們深入剖析這份文件中的每一個關鍵點，並為大家提供更詳盡的背景資料、可能的影響，以及我個人的解讀。
一位 Google 工程師陳述關於 Google 排名系統的細節。這份證詞並非提供鉅細靡遺的演算法代碼，那顯然是 Google 的核心商業機密，不可能如此輕易公諸於世。然而，它確實提供了影響 Google 排名因素的細節，讓我們得以窺見 Google 內部如何看待與處理網頁排名。
特別值得注意的是，文件明確提及了頁面品質評分 (Page Quality Score) 的運作方式，這一直是 SEOer 極力想參透的核心機制之一，因為它直接關係到網站是否能獲得 Google 的青睞。
更令人矚目的是，證詞中出現了一個利用 Chrome 瀏覽器數據的「人氣訊號」(Popularity Signal)，這個訊號的名稱雖然被遮蓋，但其存在本身就足以在 SEO 界掀起滔天巨浪，因為這可能直接證實了 Google 利用其市場佔有率極高的瀏覽器數據來影響搜尋排名的猜測。
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「手工打造」(Hand-Crafted) 的訊號
Google 排名訊號的一個重要特性：「手工打造」。這並非指 Google 的工程師如同工匠一般，逐一為每個網站設定排名。這樣的規模是不可能實現的。所謂「手工打造」，指的是由經驗豐富的搜尋工程師，針對大規模運行的演算法進行持續調整、校準與優化。
這些演算法的基礎數據來源極為廣泛，包括但不限於：品質評分員 (Quality Raters) 的評估報告，這些評分員依照 Google 內部詳盡的《搜尋品質評分指南》(Search Quality Rater Guidelines, SQRG) 對網頁的專業性、權威性、可信賴性 (E-E-A-T) 等多個維度進行人工評估；使用者點擊數據 (Clicks)，例如使用者在搜尋結果頁面 (SERP) 上點擊了哪個結果、在目標頁面停留了多久才返回 SERP (即 Dwell Time)，以及其他未明確說明的數據來源。
Google 的工程師會將這些原始數據，透過複雜的數學模型與統計方法，轉換為具有實際意義的排名分數。文件中特別強調，Google 之所以偏好這種「手工打造」的模式，關鍵在於可控性與可維護性。
證詞指出：「如果系統的某個環節出現問題，Google 的工程師能夠明確知道問題的根源並進行修復。」他們期望其核心訊號對於內部工程師而言是「完全透明的」(fully transparent)，這樣才能有效地進行故障排除、迭代改進，並確保搜尋結果的品質與公正性。這一點與微軟 Bing 據稱採用的更高度自動化的系統形成對比，後者在出現問題時，追溯與修復的難度相對較高。這也反映了 Google 對於其核心搜尋產品穩定性與可靠性的極致追求，畢竟任何微小的偏差都可能影響全球數十億用戶的搜尋體驗。這種對演算法的精細掌控，也意味著 Google 的演算法更新，往往是經過深思熟慮與大量測試的結果，而非單純的機器學習模型自主進化。
Google 對「手工打造」的偏好，也暗示了其演算法並非一個無法理解的「黑盒子」。儘管外部人員難以窺其全貌，但 Google 內部是有一套清晰的邏輯和流程來管理這些訊號的。
這也解釋了為何 Google 在面對外界質疑時，有時能明確指出某些做法違反其指南，因為他們對訊號的運作有著深刻的理解。對於 SEO 從業人員而言，這意味著理解 Google 的「意圖」——他們想獎勵什麼樣的內容，懲罰什麼樣的行為——比試圖破解特定演算法參數更為重要。
例如，Google 反覆強調 E-E-A-T，這就是一種「手工打造」的指導原則，引導演算法去識別和獎勵具備這些特質的內容。因此，我們的工作重點應放在如何讓網站內容和結構更好地符合這些 Google 所倡導的「優良特質」。
ABC 訊號：構成主題相關性的關鍵
根據司法部的文件，Google 的排名系統中存在一組被稱為「ABC 訊號」的核心元素。這些訊號是判斷網頁「主題性」(Topicality) 或所謂「基礎分數」(Base Score) 的關鍵組成部分。Google 運用這些訊號來評估一個網頁文件與使用者特定搜尋查詢之間的相關程度。
- A – Anchors (錨點文字)： 指向目標網頁的超連結所使用的文字。錨點文字的重要性在 SEO 領域早已是共識。它如同一個第三方對目標頁面內容的「描述」或「背書」。相關且自然的錨點文字，能非常有效地告知 Google 該連結頁面的核心主題是什麼。例如，如果許多高品質網站都使用「SEO 策略」作為錨點文字連結到你的某個頁面，Google 便有很強的理由相信該頁面與「SEO 策略」高度相關。這不僅包括外部連結的錨點文字，內部連結的錨點文字佈局也同樣重要，它有助於 Google 理解網站的整體結構和各個頁面之間的關聯性。
- B – Body (內文)： 指搜尋查詢中的關鍵字詞在網頁文件主體內容中出現的情況。這涉及到傳統的 On-Page SEO 優化，例如關鍵字在標題標籤 (H1-H6)、段落文字、圖片替代文字 (alt text) 等位置的合理佈局。然而，這遠非簡單的關鍵字堆砌。現代 Google 演算法更注重語義相關性，也就是理解詞語之間的關聯和上下文。因此，除了核心關鍵字，相關的同義詞、長尾關鍵詞以及能夠支持主題完整性的內容都非常重要。
- C – Clicks (點擊行為)： 指使用者在點擊搜尋結果後，返回搜尋結果頁面 (SERP) 之前的停留時間，即 Dwell Time。這是一個強烈的用戶行為訊號。如果大量使用者點擊某個結果後迅速返回 SERP 並點擊其他結果（這種行為被稱為 Pogo-sticking），這通常意味著該頁面未能滿足使用者的查詢意圖，或者使用者體驗不佳。反之，較長的停留時間則可能表示使用者在該頁面找到了有用的資訊。
文件中明確指出：「T* (主題性) 有效地以一種相對手工打造的方式結合了（至少）這三個訊號。Google 用來根據查詢詞判斷文件的相關性。」這句話強調了 ABC 訊號在構成主題相關性判斷中的基礎地位。
雖然 ABC 訊號是基礎，但我們必須認識到，Google 的排名系統是一個極度複雜的多層次結構。ABC 訊號只是排名過程中「一部分」的概括性描述。實際運作中，還牽涉到數百甚至可能數千個其他的演算法和訊號，這些訊號遍佈於網頁的抓取、索引、連結分析（例如 PageRank 及其變種）、垃圾內容過濾、個性化搜尋結果調整、以及搜尋結果的重新排名等多個環節。
例如，Google 的 Liz Reid 曾公開討論過「核心主題性系統」(Core Topicality Systems)，這顯然比單純的 ABC 訊號要複雜得多。而 Martin Splitt 也曾提及「註解」(Annotations) 在 Google 理解網頁內容結構和語義方面所扮演的角色。
因此，SEOer 在優化時，固然要打好 ABC 的基礎，但更要著眼於提升網站的整體品質、使用者體驗以及內容的深度和廣度，才能在複雜的排名競爭中脫穎而出。不能僅僅因為 ABC 訊號被提及，就回到早期那種過度優化錨點文字或關鍵字密度的做法，那樣反而可能觸發 Google 的懲罰機制。
頁面品質 (Page Quality) 與相關性 (Relevance)
這一部分揭示了 Google 排名機制中一個極為關鍵且常被誤解的概念：頁面品質與查詢相關性之間的關係。Google 工程師的證詞清楚地指出：頁面品質在很大程度上是獨立於特定查詢的 (independent of query)。
- 品質的「靜態性」(Static) 特徵：這意味著，如果一個網頁經過 Google 的評估系統（可能結合了人工評分員的數據和演算法的判斷）被認定為高品質、值得信賴 (trustworthy)，那麼這個「高品質」的標籤，在所有與該頁面主題相關的查詢中，都會得到承認。它並非針對每一個不同的搜尋查詢都進行一次全新的、動態的品質評估。這個「靜態」的屬性，更準確地說，應該是「相對穩定」或「跨查詢一致性」。這就像一個學術期刊的影響因子，它代表了該期刊的整體學術水平，不會因為某一篇特定論文的引用而頻繁劇烈波動。
- 相關性的「動態」決定性作用：儘管頁面品質具有相對的靜態性，但在實際排名時，與使用者當前「查詢」直接相關的訊號，則扮演著決定性的角色。這些訊號會被用來計算最終的搜尋結果排序。這充分說明了，無論一個頁面的基礎品質有多高，如果其內容與使用者的查詢意圖不符，它依然難以獲得好的排名。
證詞中的原文是這樣描述的：「品質通常在多個查詢中是靜態的，並且與特定查詢無關。然而，在某些情況下，品質訊號除了靜態訊號外，還會納入來自查詢的資訊。例如，一個網站可能品質很高但提供的資訊較為概括和籠統，那麼當一個查詢被演算法解讀為尋找非常狹窄領域或高度技術性的資訊時，系統可能會優先導向另一個雖然整體知名度稍遜，但在該特定技術領域更具深度和專業性的高品質網站。」
工程師更進一步強調：「Q* (頁面品質，亦即信任度的概念) 極其重要。如果競爭對手能夠獲取相關日誌數據，他們就能夠大致推斷出特定網站在 Google 眼中的『權威性』(authority) 級別。品質分數即使在今天，其重要性也絲毫未減。事實上，頁面品質是使用者最常對搜尋結果提出抱怨的方面…」
這段證詞對於我們理解 Google 的 E-E-A-T（現在更強調 Experience，即經驗）框架具有里程碑式的意義。它告訴我們，投入資源去提升網站的整體專業度、作者的權威背景、網站內容的精準度和可信度，是一項具有長期回報的投資。一旦 Google 認定你的網站或特定頁面在某個領域內具備高品質，這個「信任狀」就能在眾多相關查詢中為你帶來優勢。
這解釋了為什麼某些老牌權威網站在其專業領域內，即使某些頁面的 On-Page SEO 做得不夠完美，依然能獲得不錯的排名——因為它們的「基礎品質分 Q*」非常高。然而，這並不意味著可以忽略「相關性」。
一個高品質的醫學研究網站，如果去競爭「最新的電影評論」這類查詢，顯然是不合適的。因此，SEO 策略必須是雙管齊下：一方面，持續建設網站的長期信任度和專業形象，提升靜態的「品質分數」；另一方面，針對具體的目標查詢，精心打磨內容的「相關性」，確保能夠精準滿足使用者的查詢意圖。這也提醒我們，對於新網站而言，初期建立信任度和權威性可能是一個漫長的過程，需要耐心和持續的努力。
AI 對搜尋品質的雙面刃
Google 工程師在證詞中坦率地承認，儘管團隊持續努力提升搜尋結果品質，但使用者對品質的抱怨依然存在，並且一個令人玩味的觀點是，他認為「AI 讓情況變得更糟」(AI makes it worse)。
關於頁面品質，他進一步說明：「時至今日，人們仍然對搜尋結果的品質有所微詞，而人工智慧的發展在某些方面加劇了這個問題。提升和維護搜尋品質，過去是，現在也依然是一項極其繁重的工作。但有趣的是，由於代表頁面品質的訊號 Q* 在很大程度上是靜態的，並且主要與網站本身的特性相關，而非與單一查詢掛鉤，這使得它在理論上相對更容易被有心人士進行逆向工程分析。」
工程師這番關於 AI 的言論，著實引人深思。Google 本身就是 AI 技術的領先者，並在搜尋引擎中大量應用 AI，例如 BERT 模型、RankBrain 以及最新的 Search Generative Experience (SGE)。那麼，為何其內部工程師會認為 AI 反而可能對搜尋品質帶來負面影響呢？
我個人的解讀有以下幾點：
- AI 生成內容 (AIGC) 的泛濫與低劣品質：隨著 GPT 等大型語言模型的普及，大量使用 AI 自動生成的內容充斥網路。這些內容往往缺乏原創性、深度和真實的人類經驗，甚至可能包含錯誤資訊。Google 的爬蟲和演算法需要耗費更多資源去辨識和過濾這些低品質的 AIGC，這無疑增加了維護整體搜尋生態品質的難度。
- AI 演算法的潛在偏見與漏洞：AI 模型本身是基於大量數據訓練而成，如果訓練數據存在偏見，或者模型設計存在某些未被察覺的漏洞，就可能導致演算法在某些情況下錯誤地提升了不應獲得高排名的內容，或者壓制了有價值的內容。
- 「貓捉老鼠」的遊戲升級：以往的黑帽 SEO 技術可能相對直接，而利用先進 AI 技術生成的垃圾內容或進行的操控行為，可能更具迷惑性，需要 Google 投入更複雜的 AI 技術來對抗，這形成了一種不斷升級的攻防戰。
至於提到品質訊號 Q*「相對容易被逆向工程」，這點也值得注意。因為 Q* 的「靜態性」（與網站整體特性相關）和「跨查詢一致性」，如果有人能收集到足夠多的數據點（例如，大量網站的 Q* 評分和其對應的各種網站特徵），理論上確實比分析高度動態和個性化的訊號更容易找到一些規律。
這或許也是 Google 為何對其《搜尋品質評分指南》和內部評分標準高度保密，並且不斷調整演算法以應對潛在的操縱行為的原因。這對 SEOer 的啟示是，不要試圖去「欺騙」Q*，而應該真正地去提升網站的內在價值，因為任何短期的伎倆都可能在下一次演算法更新中失效。
eDeepRank – 揭開 LLM 排名黑箱的嘗試，追求演算法透明度
證詞中還提及了一個名為 eDeepRank 的排名訊號或系統。根據工程師的描述，這是一個基於大型語言模型 (LLM) 的系統，並且明確提到了它使用了 BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 以及更廣泛的 Transformers 架構。
工程師對其功能解釋道：「eDeepRank 是一個採用 BERT 和 Transformers 技術的 LLM 系統。從本質上講，eDeepRank 的設計目標是嘗試將那些基於大型語言模型產生的複雜排名訊號，分解成更小、更易於理解的組成部分，從 Metern 提高這些訊號的透明度和可解釋性。」
eDeepRank 的出現，揭示了 Google 在應用先進 AI 技術於搜尋排名時，所面臨的一個核心挑戰：模型的可解釋性 (Interpretability)。大型語言模型，如 BERT 及其後續更強大的模型，雖然在理解自然語言的細微差別和上下文方面表現出色，但它們的內部決策過程往往像一個「黑盒子」，即便是開發者也很難完全清楚模型為何會給出某個特定的判斷或輸出。
在搜尋排名這樣一個需要高度精確、公正且能持續優化的系統中，「黑盒子」是極其危險的。如果排名結果完全由一個無法解釋的 AI 模型決定，那麼當出現排名錯誤、偏見或者需要進行調整時，工程師們將無從下手。eDeepRank 的目標，正是要解決這個問題。它試圖將 LLM 的整體判斷「逆向拆解」或「歸因」到一些更基礎、更可控、更易於人類工程師理解的特徵或組件上。
這對於 Google 內部而言，至少有以下幾個重要意義：
- 故障排除與模型調優： 當 LLM 支持的排名系統出現不如預期的結果時，工程師可以藉助 eDeepRank 的分析，找出是哪個「可解釋的組件」導致了問題，從而進行針對性的調整。
- 防止演算法偏見： LLM 可能從訓練數據中學習到一些隱性的偏見。透過將決策過程透明化，有助於發現和糾正這些偏見，確保搜尋結果的公平性。
- 持續迭代與創新： 理解 LLM 為何有效，可以幫助工程師們更有針對性地改進模型架構，或將其優點應用到其他排名訊號的設計中。
對於 SEOer 來說，eDeepRank 的存在，再次強調了內容的自然語言品質和語義深度的重要性。因為 BERT 這類模型的核心能力就是理解語言。這意味著，那些能夠清晰、準確、自然地表達主題，並且上下文連貫、語義豐富的內容，更容易被這些先進的 AI 系統所理解和青睞。同時，這也暗示了 Google 並不會盲目地讓 AI 完全接管排名，而是努力在 AI 的強大能力與人類的可控性、可理解性之間尋求平衡。
PageRank 的傳承與演進：連結依然是信任的管道，但形式已變
經典的 PageRank 演算法，作為 Google 最初賴以成名的創新之一，至今仍在排名系統中扮演著角色，但其形式和應用方式已經經歷了顯著的演進和整合。
Google 工程師在證詞中如此描述 PageRank：「PageRank。這是一個與目標頁面距離『已知的優良資訊來源』(known good source) 遠近相關的單一訊號，並且，它被用作影響整體品質分數 Q* 的一個輸入項。」
我們早在多年前就撰文探討過類似的「連結距離排名演算法」(Link Distance Ranking Algorithms)。這類演算法的核心邏輯通常包含以下幾個步驟：
- 識別種子網站 (Seed Sites)：首先，演算法會針對特定的主題或領域，識別出一組被公認為具有高度權威性和可信度的「種子網站」。這些種子網站是信任傳遞的起點。
- 計算連結距離：接著，演算法會計算網路上其他網站在同一主題下，與這些種子網站之間的「連結距離」。這個距離通常是以最少需要多少個連結跳轉 (hops) 才能從種子網站到達目標網站來衡量。
- 評估信任度與權威性：一般而言，距離種子網站集合越近的網站，越有可能繼承到種子網站的權威性和信任度，因此其自身的可信度也被認為較高。反之，距離種子網站非常遙遠，或者需要經過許多低品質、不相關網站才能間接連接到的頁面，其信任度評估就會較低。
這段關於 PageRank 的描述，確認了 SEO 界長期以來的一個核心觀念：外部連結的品質和來源的權威性，對於網站的 SEO 表現至關重要。 PageRank 不再是孤立存在的、決定一切的因素，而是演變成了一個更複雜、更融入整體品質評估體系的訊號。
我們可以從中解讀出幾點重要資訊：
- PageRank 的角色轉變：它不再僅僅是一個基於連結數量和結構的簡單指標，而是作為一個衡量「信任傳遞」和「權威關聯」的訊號，被整合進更宏觀的「頁面品質分數 Q*」的計算之中。這意味著，即使一個頁面擁有很高的原始 PageRank 值，如果其內容品質低下或使用者體驗糟糕，其整體 Q* 分數依然可能不高。
- 「近朱者赤」的連結哲學：你的網站與哪些網站產生連結（無論是獲得它們的連結，還是你連結出去），直接影響 Google 如何判斷你的網站的「鄰里關係」和「社群歸屬」。能夠從你所在行業或主題領域內公認的頂級權威網站（即潛在的「種子網站」）獲得直接或間接的連結，就好比在學術界獲得了頂級學者的推薦，其價值遠高於大量來自不相關或低品質網站的連結。
- 「種子網站」的間接識別：儘管 Google 永遠不會公開其內部的「種子網站」名單，但 SEO 專業人士通常可以透過觀察在特定領域內長期穩定佔據 SERP 頂部位置、被廣泛引用和報導、具有強大品牌影響力和良好行業聲譽的網站，來大致判斷哪些網站可能扮演著類似「種子」的角色。與這些網站建立健康的連結關係，是提升自身網站權威性的有效途徑。
- 對連結建設策略的指導：這再次強調了連結建設應重質不重量。與其花費精力去獲取大量低價值的連結，不如集中資源去創造真正有價值的內容，吸引那些權威網站自願連結你，或者有策略地與相關領域的高品質網站建立互惠的合作關係。同時，也需要警惕那些可能將你的網站與「不良鄰里」聯繫起來的垃圾連結，適時使用 Disavow Tool 進行處理。
神秘的 Chrome 人氣訊號：瀏覽器數據是否直接影響排名？
這無疑是整份證詞中最引人注目，也最可能引發廣泛討論的一點。證詞中提到了一個其名稱被完全遮蓋 (redacted) 的訊號，該訊號直接與網站或頁面的「人氣」(popularity) 掛鉤。
關於這個神秘訊號的描述極為簡潔且關鍵：「[redacted] (popularity) signal that uses Chrome data.」
這一描述「似乎可以合理地主張」它間接證實了先前關於 Chrome 瀏覽器某些 API 洩漏事件中，所涉及的數據可能確實被用於實際的排名因素。然而，許多 SEO 專家，在此之前更傾向於認為那些洩漏的 API 主要是 Chrome 開發者工具面向開發者提供的，用於展示如 Core Web Vitals 等網站性能指標的界面數據，而非直接的排名訊號。
這個被遮蓋的訊號，很可能是一個我們目前尚未知曉的、全新的基於 Chrome 數據的人氣指標。值得注意的是，Google 工程師在證詞中還提到了另一次 Google 內部文件的洩漏事件，那些文件雖然指名了 Google 排名系統的某些「特定組件」，但並未提供足夠的細節資訊（如演算法曲線的具體參數或閾值設定），因此不足以讓外部人員藉此逆向工程破解整個演算法。
「使用 Chrome 數據的人氣訊號」這一點，如果最終被證實並得到更詳細的闡釋，其影響將是深遠的。長久以來，SEO 社群中一直存在關於 Google 是否直接利用其 Chrome 瀏覽器收集到的海量使用者行為數據來影響搜尋排名的激烈辯論。
如果這個訊號確實存在且被用於排名，那麼它可能包含哪些 Chrome 數據呢？
- 直接流量與書籤數據：使用者直接在 Chrome 地址欄輸入網址訪問網站的頻率，以及將哪些網站添加到書籤，這些都可能被視為網站受歡迎程度和使用者忠誠度的強烈訊號。
- 使用者參與度指標：Chrome 瀏覽器可以收集到比 SERP 點擊更細緻的使用者參與度數據，例如使用者在特定網站的平均會話時長、頁面瀏覽量、跳出率（在瀏覽器層面而非僅 GA 層面）、滾動深度、以及與頁面元素的互動情況等。
- 網站/頁面重複訪問率：Chrome 使用者在一段時間內重複訪問同一個網站或頁面的頻率，這也能很好地反映內容的吸引力和實用性。
- 更廣泛的點擊流數據：雖然 Google 一直否認使用 Google Analytics 數據直接影響排名，但 Chrome 作為瀏覽器，其收集的點擊流數據可能以匿名和聚合的方式，提供關於哪些網站在特定群體或整體使用者中更受歡迎的洞察。
- Core Web Vitals (CWV) 的真實用戶數據 (CrUX)： 雖然 CWV 本身已經是公開的排名因素，但 Chrome User Experience Report (CrUX) 收集的是來自真實 Chrome 用戶的現場性能數據，這個「人氣訊號」可能更深層次地利用了這些數據，或者將其與其他受歡迎度指標結合。
這一可能性對 SEO 策略的影響是巨大的：
- 極致化使用者體驗 (UX) 和提升網站黏性：如果 Chrome 的直接數據成為排名因素，那麼網站的載入速度、易用性、內容的吸引力、互動設計等所有能提升使用者滿意度和停留時間的因素，其重要性將被提升到前所未有的高度。
- 品牌建設與培養使用者忠誠度的回報：讓使用者記住你的品牌，願意主動訪問你的網站，而非僅僅依賴搜尋引擎導流，將變得更有價值。
- 內容為王的終極體現：只有真正高品質、能解決問題、引人入勝的內容，才能讓使用者願意花時間閱讀、互動並再次訪問。
當然，在更多確鑿的證據和 Google 官方的說明出現之前，我們對此仍需保持謹慎的樂觀，避免過度解讀。但這無疑為我們指明了一個不容忽視的方向：SEO 的未來，將越來越趨向於關注真實使用者的整體體驗和滿意度，而不僅僅是爬蟲的友好性。 這也引發了關於使用者隱私的討論，Google 如何在利用這些數據的同時，保護用戶隱私，將是一個持續受到關注的問題。
了解 Google 因素後該如何調整 SEO 策略？
這份 Google 工程師的說法，感覺就像是 Google 演算法這座神秘大冰山，終於讓我們偷偷看了一眼水面下的樣子。雖然只看到一點點，但這些線索已經超有用了，能讓我們知道以後做 SEO 大方向該往哪走。
以下我幫大家整理了幾個重點和可以馬上動手做的建議：
「品質為王」絕非口號，而是 Google 內部奉行的硬道理 (Quality is King, Seriously)：
頁面品質 Q* 是靜態的、跨查詢的，並且是極其重要的。E-E-A-T（經驗、專業、權威、可信賴）原則是衡量品質的核心標準。
該如何行動：
- 內容深度與專業性：投入資源創作真正具有深度、原創性且能體現專業知識的內容。避免 AI 生成大量同質化、淺薄的內容，工程師已明示 AI 可能加劇品質問題。確保內容的準確性、時效性，並清晰標註作者及其專業背景。
- 網站信譽建設：完善網站的「關於我們」、聯絡方式、隱私政策等頁面，提升透明度。爭取來自權威機構、行業協會或知名媒體的正面評價與報導。確保網站技術安全（如 HTTPS）。
- 使用者體驗優化：確保網站在各種設備上（尤其是移動端）都有良好的瀏覽體驗，頁面加載速度快，導航清晰，無侵入性廣告。
- 在地化思考：針對不同市場，內容是否符合本地使用者的語言習慣、文化背景和實際需求？例如，在撰寫與法規相關的內容時，是否引用了本地的法律條文和案例？在推薦產品或服務時，是否考慮了本地消費者的偏好和可及性？建立與本地權威機構或意見領袖的連結，更能提升在本地市場的信任度。
ABC 訊號 + 使用者行為是排名的關鍵 (ABC Signals + User Behavior are Foundational)：
錨點文字 (A)、內文關鍵字 (B)、點擊行為 (C) 是構成主題相關性 (T*) 的基礎。使用者點擊後的行為，如停留時間，是重要的品質訊號。
該如何行動：
- 錨點文字優化：內部連結應使用描述性強、與目標頁面內容高度相關的錨點文字，幫助 Google 理解網站結構和頁面主題。外部連結的錨點文字則更側重自然多樣性，避免過度優化。
- 內文優化 (On-Page SEO)：合理佈局核心關鍵字及其語義相關詞，確保內容緊扣主題。使用清晰的標題層級 (H1-H6)，優化圖片的 alt 屬性，撰寫吸引人的 Meta Description 以提升點擊率。
- 提升使用者參與度：透過引人入勝的內容、清晰的排版、互動元素（如評論區、問卷）等方式，延長使用者停留時間，降低跳出率。定期分析 Google Analytics (GA4) 和 Google Search Console (GSC) 中的使用者行為數據，找出問題並改進。
- 工具建議深化： 除了 GA4 和 GSC，可以考慮使用如 Microsoft Clarity 或 Hotjar 這類的熱點圖和使用者行為錄製工具，更直觀地了解使用者在頁面上的實際互動情況，例如他們在哪裡點擊、在哪裡卡住、滾動到多深等，這些洞察對於優化頁面佈局和內容呈現非常有價值。
Chrome 人氣訊號的潛在影響不容小覷，打造「使用者真正想來」的網站 (The Potential Impact of Chrome Popularity Signal)：
Google 可能利用 Chrome 瀏覽器數據作為一個「人氣」排名訊號，這意味著真實使用者的喜愛程度和參與行為，其重要性將進一步提升。
該如何行動：
- 創造「目的地」內容：思考如何讓你的網站成為使用者在特定需求下的首選「目的地」，而不僅僅是搜尋結果中的一個選項。這可能意味著提供獨家數據、深度分析、實用工具或活躍社群。
- 強化品牌建設：提升品牌知名度和美譽度，讓使用者願意主動搜尋你的品牌名，或直接輸入網址訪問。
- 多渠道引流與互動：不要僅依賴 SEO。利用社群媒體、電子報、內容合作等多種渠道吸引和維繫使用者，鼓勵他們收藏你的網站、分享你的內容。
- 長期用戶價值思考：從短期流量思維轉向長期用戶價值思維。思考如何提升用戶的生命週期價值 (LTV)，如何讓用戶從一次性訪客變成忠實粉絲，甚至品牌大使。這可能涉及到會員制度、個性化推薦、優質的客戶服務等。
連結的權威性與相關性依然是硬指標，追求「高品質朋友圈」(Link Authority Still Matters)：
PageRank 雖已演進，但其核心——與「已知良好來源」的連結關係——依然是品質分數的重要輸入。連結的品質和來源的權威性、相關性遠比數量重要。
該如何做：
- 內容為王，吸引自然連結：創造出值得被連結的優質內容，例如原創研究報告、深度行業洞察、極具實用性的指南或工具。這是獲取高品質自然外鏈的最佳途徑。
- 策略性外展 (Strategic Outreach)： 主動與你所在行業內的權威網站、意見領袖、相關媒體建立聯繫，尋求有價值的合作機會，例如客座文章、內容引用等。
- 審視現有連結狀況： 定期使用 GSC 等工具檢查網站的外鏈配置，對於來自明顯垃圾網站或與自身主題極不相關的惡意連結，考慮使用 Disavow Tool 禁止連結。
- 在地連結生態：積極爭取來自本地知名新聞媒體、學術機構、政府部門（如適用）、行業協會以及具有影響力的部落格或社群的連結，對於提升在區搜尋結果中的權威性和排名有顯著幫助。
AI 時代的 SEO：在效率與品質之間取得平衡，擁抱透明化趨勢 (SEO in the AI Era: Transparency vs. Quality)：
Google 正努力使其基於 AI 的排名系統（如 eDeepRank）更透明可控，同時也在積極應對 AI 生成內容可能帶來的品質下降問題。
該如何行動：
- 善用 AI 工具，但人工把關是底線：可以利用 AI 工具進行內容發想、關鍵字研究、初稿撰寫、文法校對等，以提升工作效率。但最終發布的內容必須經過資深編輯或領域專家的嚴格審核、修訂和潤色，確保其原創性、準確性、深度和真正的人類洞察。
- 專注於創造 AI 難以複製的價值：例如，獨家的第一手經驗分享、深入的案例分析、融入個人觀點和情感的內容、需要複雜邏輯推理和批判性思維的分析等。
- 關注 Google 對 AI 內容的政策更新：密切關注 Google 官方對於 AI 生成內容的態度和指南更新，確保自己的做法符合規範。Google 的目標是獎勵「有益的」(helpful) 內容，無論其如何創作，但低品質、程式化生成的垃圾內容顯然不在其列。
- 透明度與可信度建設：在 AI 日益普及的時代，網站和作者的透明度（例如清晰的作者介紹、聯繫方式、編輯流程說明）對於建立使用者和搜尋引擎的信任將更加重要。如果使用了 AI 輔助創作，在適當的情況下進行說明，也可能是一種建立信任的方式。
總結
這份文件雖然沒把 Google 演算法的秘密全說出來，但確實給了我們不少線索，讓我們更清楚 Google 是怎麼看待網頁價值的。做 SEO 的人都知道，這條路不好走，沒有捷徑，只能一步一腳印。不斷學習、不斷嘗試、細心調整，然後時時刻刻提醒自己，做的一切都是為了「幫到使用者」。我想，守住這個核心，才能在 AI SEO 時代裡活下來，而且活得好。
今天跟大家聊了這麼多，希望這些分析和想法能給大家在 SEO 工作上帶來點靈感。特別是 Google 工程師提到的那些事，像是 Chrome 數據到底怎麼用的，大家肯定也有自己的看法吧？或者有什麼想不通的地方？都歡迎在下面留言，我們一起來琢磨琢磨，互相學習！
