2025Google演算法最全攻略！SEO優化必學的4大關鍵演算法！

文章最後修改於 2025-01-15

Google 演算法是什麼？為什麼每次更新都牽動 SEO 的命運？

Google 演算法就像是搜尋引擎的大腦，用來決定哪些網站能在 SERP（搜尋引擎結果頁）中排序比較前面，哪些排後面。

因此每當 Google 演算法更新，在 SEOer 中總會掀起一股熱烈討論，接下來我們就將進一步解釋 Google 演算法更新細節有哪些影響：

（一）Google 演算法更新是什麼？

Google 台灣官方部落格發表的文章中曾提到，Google 每年都會進行數十萬次的測試，確定使用者擁有優質的搜尋體驗。

你可以把演算法想像成一個不斷學習的老師，想讓學生（使用者）能拿到最好的答案。

舉例來說，如果有人搜尋「快速瘦身方法」，Google 會希望提供的是有效又健康的建議，而不是可能危害健康的亂七八糟偏方或假資訊。

Google 平均每天都有幾次小調整；每年來幾次大升級，這些大更新通常叫做「核心更新」。

例如大家耳熟能詳的「熊貓更新」（2011 年）和「企鵝更新」（2012 年），分別針對內容品質和不自然的外部連結進行大篩檢。

核心更新就像給演算法來場大改造，讓它變得更厲害、更理解我們的需求。

Google 也會整理出一個 Google 搜尋排名更新清單告知相關資訊，告訴大家從過去到現在的演算法更新狀態。

我們可以有一個觀念，雖然演算法一直在不斷的更動，但我們其實不需要過於執著追逐每次的變動，因為 Google 演算法的核心原則始終圍繞在 E-E-A-T：

專業性（Expertise）、權威性（Authoritativeness）、可信賴性（Trustworthiness），以及新增的體驗（Experience）。

因此，經營網站的重點應該回歸到持續產出符合 E-E-A-T 原則的高品質內容。

不論演算法如何更新，只要專注提供使用者需要的資訊，並利用專業知識和真實體驗，建立信任，網站的 SEO 表現自然會穩定提升。

演算法的更新其實是我們理解搜尋趨勢和技術改變的工具，而非需要迎合的目標。

掌握這些改動的方向，結合核心內容策略，就能在 SEO 的長期競爭中脫穎而出！

延伸閱讀：🎈E-E-A-T是什麼？與你分享10種技巧提升網站E-E-A-T的技巧！

（二）Google 演算法對 SEO 的影響？

演算法更新對 SEO（搜尋引擎優化）來說，就像一場大考，排名可能往上飆，也可能瞬間掉下來。

但每次演算法更新，其實都在告訴我們應該把重心放在哪裡。

想獲得流量的重點就是理解 Google 的「規則」，持續創造有價值的內容，並確定網站技術層面和提供的操作體驗都能符合 Google 演算法。

以下是幾個常見的影響：

• 內容品質要求更高

Google 越來越重視網站內容是不是能解決使用者的問題。

如果網站的文章敷衍、沒有關連性，或者關鍵字為塞而塞，可能就會被演算法降低排名。

相反地，如果你產出高品質的內容，像是清楚回答使用者的疑問，提供實用建議，就更容易被推薦給使用者。

• 使用者體驗影響加大

根據 2020 年Google 搜尋中心宣布，網頁體驗信號將成為決定排名的依據之一。

也就是說演算法越來越重視使用者的瀏覽體驗，像是頁面載入速度不會太慢、不會塞一堆廣告影響閱讀、在手機上也方便操作，或者網站沒有包含惡意軟體等項目。

演算法更新後，如果使用者體驗差，網站排名可能大幅下降。

• 反向連結的品質要求變高

早期靠買反向連結來提高排名的時代已經過去，Google 現在更在意連結的來源是否可靠。

如果你的網站有來自低品質或不相關網站的連結，反而很可能會被判斷是進行黑帽 SEO 而受到懲罰。

揭秘 Google 搜尋引擎運作 3 階段：每天如何處理數十億次搜尋？

網路資訊量每分每秒都在增加，Google 是怎麼把所有網站整理得有條不紊，並將搜尋結果清楚地呈現呢？

在認識 Google 演算法之前，我們可以先來了解它背後的搜尋引擎如何運作會更有幫助。

Google 搜尋引擎的過程大致上可以分為三個階段：爬蟲 → 索引收錄 → 排名。

• 步驟 1：爬蟲

Google 有一群叫「爬蟲」（Crawlers）的機器人，它們每天像獵犬一樣，在網路上到處跑，搜尋新的網頁和內容。只要網站有公開在網路上，爬蟲就會找到它並記錄下來。

• 步驟 2：索引收錄

當爬蟲找到網站後，Google 會把這些內容分類整理，像是給每本書寫目錄，幫助它更快找到需要的資料。

• 步驟 3：排名

當你輸入搜尋詞時，Google 就會利用它的大腦 —— 演算法，來決定哪些內容最符合你的需求，並按照重要性和相關性排序呈現。

Google 搜尋演算法有哪些？你一定要知道的關鍵更新全整理！

以下是 2011 年至今，幾個具代表性的演算法更新簡要年表，我們在後續的段落也會針對比較重要的演算法進行更詳細的介紹與說明：

（一）熊貓演算法

熊貓演算法（Panda Algorithm）的核心目的是提升搜尋結果的品質，讓使用者能獲得高價值又可信的資訊。具體更新包括：

• 打擊低品質網站：降低內容農場、廣告過多等網站的排名，減少它們在搜尋結果中的影響力。

• 提升高品質內容：讓具有專業性、原創性和實用性的內容獲得更高的排名，增加曝光機會。

• 改善使用者體驗：減少使用者點進不相關或低品質內容的機率，節省搜尋時間。

熊貓演算法算是最早發布的演算法，推出後對整個 SEO 界產生了深遠影響，讓網站經營者更重視內容的品質和價值。

（二）企鵝演算法

企鵝演算法（Penguin Algorithm）專門針對「外部連結品質」和「過度優化行為」進行檢查與處理。具體更新包括：

• 打擊連結作弊：清除依賴垃圾連結或購買連結的網站，讓連結更自然、更具參考價值。

• 提升內容相關性：保證出現在搜尋結果中的內容是根據內容實質價值，而非人為技術操控排名。

• 鼓勵正當 SEO：推動網站經營者採取合法的方式提升排名，例如創造高品質內容而非使用作弊手段。

也就是說，企鵝演算法的主要目的是為了促進搜尋生態的健康發展，讓結果更真實可靠。

也讓專注於建立高品質內容和自然連結的網站，提供了更大的 SEO 競爭優勢。

（三）蜂鳥演算法

蜂鳥演算法（Hummingbird Algorithm）是一個讓 Google 更接近「會思考的搜尋引擎」的階段，SEO 策略從原先重視關鍵字堆疊，轉向「內容相關性」和「搜尋意圖匹配」。

具體更新包括：

• 提升搜尋準確性：改進搜尋引擎對搜尋字詞上下文的理解能力，而不僅僅是逐字匹配關鍵字。

• 改善長尾關鍵字搜尋：加強對使用者搜尋背後意圖的分析，尤其是複雜的長尾關鍵字或問句型搜尋。

• 促進內容相關性：減少依靠單一關鍵字排名的影響，鼓勵網站創造更多解釋型、實用型的內容。

（四）鴿子演算法

鴿子演算法（Pigeon Algorithm）推出後，本地商家在 Google 搜尋結果中的重要性大幅提升。

Google 官方部落格也公布數據：2004 年的數據平均來說，Google 搜尋中的本地搜尋結果每個月為商家帶來超過 65 億次的顧客連結，像是撥打電話、查詢路線、訂購餐點及預訂等。

所以對於依賴本地流量的企業，例如餐廳、零售店或服務業，鴿子演算法的更新是一個增加曝光的絕佳機會。

重點內容：

• 提供更相關的本地資訊：幫助使用者快速找到附近的服務或商家，提升使用者搜尋體驗。

• 改進本地商家排名：本地商家網站和 Google 地圖（Google Maps）的整合更加緊密，讓本地商家在搜尋結果中更容易被找到。

• 使用傳統排名信號：讓本地搜尋排名與一般搜尋排名更加一致，比如考慮網頁內容品質和外部連結等傳統因素。

（五）針對搜尋體驗的演算法

接著，以下有三種演算法更新都引入了人工智慧（AI）和機器學習（Machine Learning）技術，讓搜尋系統能夠不斷學習和進化，因此 Google 能更懂使用者的問題、更快找到相關答案。

（1）RankBrain：排名智能演算法

RankBrain 於 2015 年 10 月推出，是 Google 第一個運用機器學習（Machine Learning）技術的搜尋演算法。核心功能包括：

• 理解模糊查詢

對陌生或不清楚的搜尋詞，透過語意分析找到最相關的結果。

舉例來說，當使用者搜尋「哪個電影有會飛的英雄」，RankBrain 會推測使用者可能是在找與超級英雄電影相關的資訊，並提供像《超人》、《復仇者聯盟》這類的結果，而不是單純匹配「會飛」或「電影」這些字詞。

• 同義詞或相關概念的辨識

根據理解上下文，可以推測使用者的真正需求，而不只是簡單地匹配相同的關鍵字。

像是我們在搜尋欄輸入「周董」，Google 可以理解我們想要看什麼，直接挑出台灣歌手「周杰倫」並顯示他的照片、簡介或相關新聞，而不會是某位姓周的董事長。

這樣的推薦方式，顯示了搜尋引擎能準確抓住使用者的意圖，而不只是單純匹配字面詞彙。

• 動態調整排名

RankBrain 還能根據搜尋行為數據（如點擊率、跳出率）自動學習，調整搜尋結果的排序。

（2）BERT：雙向語言理解模型

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）於 2019 年 10 月推出，是 Google 迄今為止最重要的自然語言處理（NLP）技術之一。

NLP 簡單說，就是讓電腦學會「聽懂人話」。

BERT 的重點在於讓搜尋引擎能更好地理解句子的「上下文」和「語意關係」，尤其是針對複雜查詢、長尾關鍵字和對話型搜尋進行優化。

具體更新差異包括：

• 改善搜尋準確性

BERT 可以對比較長的句子，和自然語言查詢（用口語化關鍵字查詢的方式），提供更符合使用者需求的結果。

以下圖舉例來說，當你在 Google 用口語法化的方式搜尋「台北今天會不會下雨」，搜尋引擎可以理解你想要看的是天氣預報，而不是隨便一篇跟台北或下雨有關的文章。

• 解析包含長尾關鍵字的複雜查詢

傳統演算法通常只從左到右或右到左閱讀句子，無法準確理解複雜句子中的語意關聯。

而 BERT 會同時考慮句子當中詞語的「前後關係」，這讓它有能力處理一個包含了長尾關鍵字查詢中比較細微的語意差異。

長尾關鍵字查詢，通常會包含更多描述性細節（例如「不」、「而不是」這類否定詞），BERT 可以識別這些詞語的重要性，並避免誤解查詢的真正需求。

舉例說明，當我們搜尋「如何在不使用牛奶的情況下製作蛋糕？」

BERT 能抓住「不使用牛奶」這一重點細節，並優先提供使用替代食材（如水或豆漿）的食譜，而不是一般的煎餅做法。

（3）MUM：多任務統一模型

MUM 是 Google 在 2021 年 5 月推出的一種搜尋技術，結合了人工智慧（AI）和自然語言處理（NLP）的最新成果。中文稱呼為「多任務統一模型演算法」。

它就像一個超級聰明的真人專家助理，能更深入的理解那些比較複雜的搜尋問題。

不只如此，MUM 更新的重點是還可以跨越多種語言，甚至能把文字、圖片、影片等不同形式的資訊整合在一起，給你一個更完整的答案。

不過 Google 官方也表示 MUM 探索還處在初期階段，尚未全面應用在 Google 的一般搜尋排名結果中。MUM 的未來更新將包含：

• 跨語言搜尋

能從多種語言的內容中學習，幫助回答不同語言查詢背後的需求。

例如，使用者用中文查詢「日本登山裝備推薦」，MUM 能夠搜尋全球不同語言的內容，比如英文或日文的專業文章，並提供精選資訊，而不侷限於中文內容。

• 解決多步驟查詢

根據 Google 實際調查，使用者在處理比較複雜的工作時，平均必須執行 8 次查詢。

通過 AI 訓練後，演算法將可以理解更複雜的需求，提供使用者真正需要的答案，而不是簡單的結果列表。

像是使用者搜尋「爬富士山需要帶什麼裝備？夏季的最佳路線是什麼？」

MUM 能夠同時回答兩個問題，並根據資料整合提供裝備清單和夏季推薦路線，幫助降低使用者花時間多次搜尋的麻煩。

（六）評估網站品質的演算法

接下來，我們還會介紹四種演算法，他們共同特徵在於「提升使用者體驗」和「專注內容品質」。

（1）Page Experience：頁面體驗更新

Page Experience 演算法在 2021 年 6 月推出，目的是幫助搜尋結果更注重「使用者體驗」。

Google 想告訴大家，網站不只是內容好就夠了，技術細節和使用者感受也一樣重要！

這次更新是 Google 對「使用者體驗為王」理念的一大步，強調網站要讓人感覺流暢、快速、安全，才能在搜尋結果中脫穎而出。

為了做到這一點，Google 引入了核心網頁指標（Core Web Vitals） 和其他體驗標準，來檢查網站的表現。

• 核心網頁指標（Core Web Vitals）

🔹LCP（Largest Contentful Paint）：主要內容載入時間是否快速。

🔹FID（First Input Delay）：網站的互動性是否良好。

🔹CLS（Cumulative Layout Shift）：畫面元素是否穩定，避免內容跳動。

• HTTPS 安全性：具備安全加密（HTTPS）的網站會比未加密的網站更可能出現在搜尋結果的前列，因為它提供更安全的交易環境。

• 行動裝置友好：網站是否適合在手機等行動裝置上流暢使用。

• 無干擾式廣告：沒有過多廣告或彈窗影響使用者的瀏覽體驗。

（2）SpamBrain：垃圾內容過濾

SpamBrain 是 Google 在 2021 年 11 月推出的一種新演算法，專門用來對付垃圾內容（Spam Content）。

運用了人工智慧（AI）技術，可以幫助搜尋引擎更厲害的辨識不自然行為和低品質內容。

不管是重複內容、買賣連結，還是推陳出新的垃圾手法，SpamBrain 都能主動學習並適應，讓垃圾網站很難混進搜尋結果。

簡單來說，這就是 Google 的「反垃圾神器」！

以下針對 SpamBrain 的展現舉例說明：

• 處理關鍵字無意義堆疊

當一個網站的內容反覆堆滿無意義的關鍵字，例如「便宜機票在哪裡？便宜機票就在這裡！」SpamBrain 能識別這類內容，並降低它在搜尋結果中的排名。

• 打擊不自然連結模式

網站購買大量不相關的外部連結、大量自建連結，或是利用極小字體、背景色一致的文字，隱藏連結在網站中等不正當的手段提高排名，SpamBrain 會偵測到這些不自然的連結模式，並對該網站進行懲罰。

• 移除詐騙網站

使用者搜尋「免費下載軟體」時，SpamBrain 能識別帶有惡意軟體或釣魚攻擊的網站，將這類網站從搜尋結果中移除。

• 降低低價值內容的曝光

某些網站大量複製其他網站的內容，或生成毫無價值的自動化文章，SpamBrain 能將這些內容視為垃圾，並降低它們的排名。

（3）Product Review Update：產品評論更新

Product Review Update 是 Google 在 2021 年 4 月推出的一個演算法，出發點是提升使用者搜尋產品評論時的體驗，讓高品質、實用的內容脫穎而出。

目的很簡單，就是幫助我們可以找到真正有用的產品評測，而不是那種為了排名隨便寫一堆沒內容的文章。

Google 希望我們能看到深入、有誠意的評論，像是實際使用經驗、優缺點分析，而不是簡單的功能堆砌或照抄官網資料。

Product Review Update 的主要內容：

• 鼓勵高品質評論

評論需要包含專業見解，例如實際使用經驗、優缺點對比，以及與其他產品的比較。

• 評估評論內容的深度

單純羅列產品功能或複製官方描述的內容，將會被認為價值不高，難以獲得好的排名。

• 強調真實經驗、可信度

提供詳細的證據，例如照片、影片或實測數據，來增強評論的可靠性。

（4）Helpful Content Update：實用內容更新

Helpful Content Update 是 Google 在 2022 年 8 月推出的一項更新，目的是讓搜尋結果中的內容更實用、更貼近使用者需求。

更新重點在於減少那些專為搜尋引擎優化（SEO）而寫，卻對使用者幫助不大的內容，簡單來說，內容越貼近讀者需求，排名表現才會越好！

Helpful Content Update 的實際功能應用：

• 打擊無用內容

優先顯示以使用者需求為核心，並由專家或具備實際經驗的人創作的內容，並篩選出那些以關鍵字堆疊或迎合演算法為首要目的的內容。

• 避開誤導使用者

Helpful Content 會降低那些只寫模糊描述或廣告導向的文章排名，而優先顯示有實際可信數據和真實用戶評價的內容。

• 減少 AI 自動生成內容的影響

因為許多 AI 生成的內容只是簡單地重組已有的資訊，可能缺乏深入的專業見解或實際經驗分享，內容無法滿足使用者對於實用性和真實性的需求。

舉例來說，如果一篇文章是由 AI 自動生成的「十大筆記型電腦推薦」，內容只是重組官網效能描述，Google 就會降低這類內容的排名。

相反地，如果作者實測每款筆電，分析其性能、優缺點並附上圖片，這樣實際經驗分享會被視為對使用者更有價值的內容。

5 招應對 Google 演算法更新：避免排名暴跌的必備指南！

Google 演算法更新不單純影響網站的搜尋排名，當然也會對 SEO 策略帶來新的挑戰。

以下是一些實用的應對方法，幫助網站在演算法更新中保持排名穩定，甚至獲得提升：

• 專注於內容品質

Google 越來越重視有價值的內容，無論是 Helpful Content Update 還是 Product Review Update，都在推動高品質的內容。

🔹提供符合搜尋意圖的內容

🔹創造原創內容

🔹實用性為主

• 提升網站技術表現

技術優化能幫助網站在 Page Experience 更新中獲得優勢。

🔹加快網站載入速度

🔹行動裝置友好

🔹HTTPS 安全性

• 保持外部連結自然

SpamBrain 更新專門針對垃圾連結，因此避免對外部連結進行過多的人工操控。

🔹自然獲取連結

🔹檢查連結品質

• 定期更新舊內容

Google 更喜歡持續更新的網站，尤其是對內容相關性要求高的領域（例如健康、金融）。

🔹補充新資訊

🔹修正過時內容

🔹提升頁面可讀性

• 遵循 Google 指導方針

遵循 Google 指導方針是 SEO 的核心，目的是讓網站的內容、技術和運營方式都符合搜尋引擎的期望，提供高品質的使用者體驗。

🔹閱讀官方公告：如 Search Central Blog 或更新說明。

🔹參考指南：遵循 Google 關於內容和連結的推薦標準，避免任何黑帽 SEO 行為。

🔹分析網站數據：使用 Google Search Console 和 Google Analytics 4 監控網站流量，檢測可能的違規行為。

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