別再盲目塞關鍵字！Google 公開 AI 搜尋優化指南，專家破解 5 大迷思、用 5 步驟讓 AI 樂意引用你

Google 在 5 月中旬發布「為 Google 搜尋中的生成式 AI 功能優化網站」官方指南，這份文件針對如何迎戰 Google 生成式 AI 功能（Generative AI Features）給出許多建議，在搜尋業界引起廣泛迴響與討論。

面對這波技術變革，許多企業主與行銷人都在焦慮：傳統 SEO 是否即將被淘汰？我們又該如何調整布局？筆者將整理指南的重點、提供實務解說、從 SEO 從業人員的角度進行「官方迷思」的思維辨證，並補充說明指南中所預示的「AI 代理」未來趨勢。

SEO 退流行了嗎？搜尋演算法仍是 AI 核心大腦

Google 的「生成式AI 功能」，指的是 AI 摘要（AI Overviews）和 AI 模式（Mode），關於如何優化生成式 AI 功能，Google 回答的第一個大哉問是：SEO 還重要嗎？

Google 的回答是：重要！理由是 Google 的生成式 AI 功能仍建立在「核心搜尋排名」與「品質系統」，也就是 Google 搜尋演算法之上。既然 SEO 最佳實務針對的是 Google 搜尋演算法，它對於生成式 AI 功能優化，當然也能適用。指南中特別揭露兩個例子，證實 AI 搜尋與傳統網頁排名密不可分：

1.檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）

AI 在生成搜尋答案時，會優先從搜尋索引中擷取「最新且相關」的網頁，並用這些網頁生成 AI 搜尋的答案。什麼是最新且相關的網頁？實務上就是排名靠前，也就是 SEO 成效比較好的網頁。所以想要在 AI 摘要出現，先要做好 SEO。

2.查詢擴散（Query Fan-out）

當使用者輸入問題時，AI 模型會同時產生多個相關查詢，以取得更多資訊並擴充搜尋結果。也就是說，Google 生成式 AI 功能的資訊來源是「多次的搜尋」，我們的網站要如何盡可能在多次的搜尋中被找到呢？當然是透過 SEO。

這也就是雖然業界對生成式 AI 的優化創造許多新名詞，例如：答案引擎優化（Answer Engine Optimization, AEO）或生成式引擎優化（Generative Engine Optimization, GEO），但 Google 認為本質依然是傳統 SEO 的延伸。

實戰 5 步驟，提升網站在 AI 搜尋的引用率

在 AI 搜尋時代，究竟哪些 SEO 實務最為關鍵？Google 歸納為技術面、內容面與推廣面 3 大面向，筆者將逐一解說：

| 技術面奠定基礎 |

步驟 1：優化網站體質，讓 AI 爬蟲暢行無阻

Google 搜尋並處理網站頁面的方式，仍然是 Google AI 系統存取資料的核心基礎。清楚的技術結構，可以確保網站的內容已準備好被發現與索引：

1.滿足搜尋技術要求： 要出現在 Google 生成式 AI 功能中，頁面必須被索引，且必須能在 Google 搜尋結果正常顯示摘要（snippet）。要做到這兩點，網頁必須符合 Google 搜尋技術需求。

2.遵循檢索最佳實務： 生成式 AI 模型會使用可被檢索、可公開存取的內容來學習模式並提供答案，對於大型、經常更新的網站來說，如何優化檢索預算非常重要，可參考 Google 提供的指南。

步驟 2：優化代碼、處理 JS 並升級網頁體驗

3.語意化HTML（Semantic HTML）聚焦可讀性，而非完美的語法： 對Google 而言，不需要做到完美的語法，但如果可能，建議使用語意化 HTML 提升可讀性。雖然兩者皆非直接的排名要素，但做好它能讓 Google 以外的其他 AI 應用更認識你的網站。

4.如果要使用JavaScript，確保要遵循最佳實務： 只要 JavaScript 內容沒有被阻擋，Google 就能處理。但 Google 也指出，使用 JS 框架的網站，相對於其他網站，執行 SEO 上更為複雜，建議遵循 JavaScript SEO 最佳實務。

Google 對於 JavaScript 的處理投入多年努力，算是走得比較前面，即便是這樣，Google 還是提出 JavaScript SEO 最佳實務供網站經營者參考。Google 尚且如此，其他搜尋應用就更不用說了。實務上，如果要被 AI 搜尋應用檢索，最保險的方式就是避免重要內容以用戶端渲染（Client Side Rendering, CSR）的方式處理 JavaScript。

5.提供良好的網頁體驗： 指南點出「行動裝置相容性」、「網頁速度」與「清晰的主要內容」是 3 大關鍵。網頁體驗已納入 Google 核心演算法，所以改善網頁體驗，不只是為了讓使用者更方便順利地上網，而是會影響搜尋排名。特別是 2026 年 Google 核心演算法第一次更新，網頁體驗的重要性又再大幅提升，現在是對其深入了解並大幅改善的時候了。

6.減少重複性內容（Duplicate Content）： 重複性內容不只影響上網經驗，同時會浪費搜尋引擎檢索預算，指南建議參考 Google 官方說明處理。

【小結】針對進一步的技術處理，建議網站經營者使用 Google Search Console 驗證網站，並快速診斷網站技術問題，閱讀《Google 搜尋的入門應用知識：開發人員指南》與《維護網站的搜尋引擎最佳化（SEO）成效》

| 內容面核心超車 |

步驟 3：告別商品化資訊，創造具備「資訊增值」的獨特內容

1. 提供獨特觀點： AI 系統會參考大量來源，因此具有差異化觀點的內容更容易脫穎而出。這也是筆者先前提到的，你的內容必須對整個搜尋結果有「資訊增值」。例如：第一手評測提供的是來自真實經驗，而單純整理內容只是重新包裝既有資訊，或提供生成式 AI 很容易產出的內容。

2. 打造非商品化內容： 所謂「商品化內容」（Commodity Content），通常是大家都寫得出來的內容，例如：「首次購屋者的 7 個技巧」，這類內容對使用者提供的洞察很少。相較之下，非商品化內容則會帶入專業與經驗，例如：「我們為何放棄房屋檢查反而省下更多錢：下水道管線實例分析」。這類內容可以提供一般知識與常識以外的觀點，也是 Google 比較建議的方向。

步驟 4：優化內容結構，並導入高品質影音

3. 以對使用者有幫助的方式組織內容： 確保內容易於閱讀，善用清晰的段落、章節與標題來組織文章。

4. 加入高品質圖片與影片： AI 搜尋會整合相關圖片與影片，因此除了網頁連結外，你的網站還有更多曝光機會，建議用多媒體輔助文字內容，指南中也提到，若你遵循圖片 SEO 最佳實務、影片 SEO 文件，事實上已經在為 AI 搜尋做優化。

筆者在專欄文章介紹多模態內容（Multi-Modal Content）時曾提到：隨著 AI 搜尋個人化趨勢逐漸成形，只有文字的頁面將變愈來愈難被看見，結合高品質多媒體（依循圖片與影片 SEO 指南）是當務之急。

步驟 5：聚焦使用者真實需求，拒絕過度操作與內容濫用

5. 聚焦使用者需求，避免過度操作： 不要為了每種使用者可能的搜尋變化製作獨立內容，例如：針對查詢擴散建立大量頁面，只為操控 AI 回答而產生內容，這樣的作法可能違反 Google 的大量內容濫用政策，而且由於沒有讓網站品質提升或對使用者有幫助，長期而言也不是有效的策略。事實上，Google 的 AI 系統已能更進一步理解頁面相關性，即使頁面沒有完全符合關鍵字，也能理解意義。

6. AI 輔助寫作的規範： 如果你使用生成式 AI 協助內容製作，務必確保符合 Google 的搜尋生成式 AI 內容使用指南。

【小結】優化原則可簡化成一條原則：「專注於讓你的使用者愉快、覺得實用、在造訪你的網站後感到滿意。」做決策不妨問問自己：「這是使用者會覺得滿意的內容嗎？」如果是，方向就對了。

推廣面延伸加分：跳脫既有框架，精準優化在地與商品訊號

過往 Google 搜尋體系最重要的外部訊號是反向連結，但在這份指南中，Google 從網路品牌推廣出發，強調的重點是「優化本地商家與商品詳細資訊」。企業應善用「商家中心」、「商家中心產品檔案」與「商家檔案」等服務，可有效提升網站在 AI 回應的能見度。

專家破解：不可盲信 Google 的 5 大 AI 搜尋迷思

Google 在指南中列舉幾項針對 AI 功能進行優化時「其實不需要做的事」，然而，以筆者 AI 搜尋優化從業人員的角度來看，這些事需不需要做其實有討論的空間。為了避免讀者對 Google 的建議產生誤解，筆者會提供自身觀點供讀者參考。

迷思 1：不需要llms.txt 或特殊 AI 標記？**

官方說法： 不需要特別創建供 AI 閱讀的檔案，例如：llms.txt、Markdown等，Google 有能力處理這些檔案，但不代表 Google 就會對這些檔案另眼相看。

筆者觀點： 在Google 體系之外，市場上還有眾多非 Google 系的 AI 搜尋應用，處理內容的能力有高有低，我們不能預期它們都和 Google 一樣，為了極大化網站曝光，準備 llms.txt 與特殊 AI 標記是可以考慮的策略。

迷思 2：不需要把內容切成區塊（Chunking）？**

官方說法： Google 已具備「段落排名（Passage Ranking）」技術，能自行理解頁面上的多重主題並抓取片段，創作者不需要為了讓 AI 了解刻意將內容切成小段，只要專心為受眾製作內容就好。

筆者觀點： 筆者頗為質疑。首先，既然 Google 已進化到以段落為層級尋找答案，也就是所謂的「段落排名」技術（Passage Ranking），如果創作者在規劃文章時，沒有以「問題導向」的格式去切分段落，怎麼確保能回答問題？再者，創作者要如何期待 Google 認定的答案段落，跟自己預期段落是相同的？第三，跟llms.txt 的問題一樣，就算 Google 真能把段落排名技術做到它宣稱的那麼好（我個人很懷疑），那其他 AI 搜尋應用呢？

迷思 3：不需要為 AI 重寫內容？

官方說法： Google 可以了解搜尋使用者的搜尋意圖及搜尋同義字，並且找到最適合的答案，即便答案上的用字與搜尋用字不見得一樣，所以不必為長尾關鍵字、語句變化刻意改寫內容。

筆者觀點： 官方將「為 AI 重寫內容」的創作者，限縮在添加長尾關鍵字、刻意創造語句變化之流，筆者認為，Google 低估內容創作者。要知道，許多創作者重寫內容不是為了奇技淫巧去操縱排名，是為了「將問題回答得更好、更方便被 AI 引用」。隨著搜尋問題更加細分，創作者調整內容寫作方式，並沒有什麼不對，Google 要做的是持續改進 AI 功能，讓濫用新機制的人無法得利，而非告訴我們不需要為 AI 重寫內容。

迷思 4：不需要追求不真實的提及（Mention）？

官方說法： 雖然 AI 會參考部落格、影片、論壇對我們產品與服務的討論，但刻意操作不真實提及幫助有限。

專家觀點： 實務的 SEO、GEO 工作中，操作品牌提及不僅普遍且很有效。試想：有多少業者，能夠等待一年、兩年、甚至更久的時間，累積網路真實地提及呢？

另外，要釐清的是，Google 系的搜尋最主要排序訊號來自反向連結，網路品牌聲量 Google 不是沒採用，但畢竟占比較低。反之，對於非 Google 體系的 AI 來說，網路品牌聲量可能是外部訊號的主體，也就是最主要的優化重點。在這樣的背景下，Google 針對一件與自己關係較小的事給出建議，我們究竟要不要當真呢？

迷思 5：不需要過分聚焦結構化資料（Structured Data）？

官方說法： 生成式 AI 搜尋不需要結構化資料，也沒有針對生成式 AI 需要特別添加的標記。但指南中仍然提到結構化資料對 SEO 的價值，包括：出現複合式搜尋結果（Rich Results）、幫助搜尋引擎理解內容。

專家觀點： 這是 Google 只給了部分正確資訊的例子。確實生成式 AI 搜尋不需要結構化資料，也沒有針對生成式 AI 需要特別添加的標記，但結構化資料所產生的「複合式搜尋結果」能直接被 AI 讀取，並大幅加速搜尋引擎理解內容。既然做好 SEO 對GEO 有幫助，那麼持續優化結構化資料，自然也是不可或缺。

雖然 Google 根據上述迷思給出建議，當然有參考價值，但要注意對於某些問題他們能否解決過分樂觀看待；其次，官方可能給了你部分正確的資訊，你可能需要更完整的資訊才能做出更好的判斷。最後是，Google 在給出建議時並未特別考慮非自身體系的 AI 搜尋生態圈。如果不經思考全盤接受 Google 的觀點，其實會有風險。

探索「AI 代理」新體驗，讓品牌直接連結消費行動

雖然在指南中篇幅不多，但 Google 中提到了 AI 代理體驗。所謂的「AI 代理」（AI Agent），指的是能代替人完成任務的自主系統，例如：直接幫用戶完成訂位、比價或商品比較。

為了實現這樣的智慧化體驗，AI 代理會演化出多種形式，例如瀏覽器代理（Browser Agent）可以用來：分析畫面截圖、查看 DOM 結構與解析可存取性樹狀結構（Accessibility Tree）。指南中提到，若行有餘力可以參考以下兩份官方文件：《Agent-friendly 網站最佳實務》與《Universal Commerce Protocol》。

Google 為什麼在 AI 功能優化指南最後特別提到 AI 代理這件事呢？很容易聯想的原因，就是 Google 接下來會做這件事。而我們搜尋工作者的任務將從傳統搜尋的「爭取曝光」，到在 AI 搜尋的「搶占引用」，再次進化到讓企業資訊與「AI 代理直接連結」，一個全新的時代又即將到來。

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