AI如何影響SEO的未來：AI技術重塑搜尋演算法與行銷策略

隨著人工智慧（AI）的迅速發展，搜尋引擎的運作方式與SEO策略都在發生巨大的變革。從Google演算法導入機器學習模型，到內容市場充斥AI生成文章，AI正全面影響搜尋排名規則和行銷思維。對台灣的SEO行銷專家而言，掌握這股AI浪潮帶來的改變至關重要。本文將深入探討AI技術如何影響搜尋引擎演算法、AI生成內容的利弊、Google對AI內容的政策（包含E-E-A-T原則）的最新動向，以及AI在關鍵字研究、內容優化、結構化資料等技術層面的應用，並解析AI時代SEO策略轉型的方向與未來挑戰。

AI技術驅動搜尋演算法的演進

搜尋引擎演算法近年來在AI技術加持下飛速演進。早在2015年，Google就推出RankBrain，這是首個應用機器學習的核心演算法，用以更聰明地理解模糊查詢與使用者意圖。RankBrain的引入象徵搜尋從關鍵字匹配走向語意理解的里程碑。2019年，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型上線，使Google對自然語言的理解力大幅提升，能更好地理解查詢中的上下文關係和細微語意。BERT的貢獻在於讓搜尋結果更符合使用者真正的意圖，而非僅僅依賴關鍵字表面相符。

接續BERT之後，Google在2021年公布了多任務統一模型MUM（Multitask Unified Model）。MUM被稱為BERT的進階版，具備多語言與多模態能力，能同時理解文本與圖像等資訊，並以1000倍於BERT的強大效能處理複雜搜尋請求。例如，MUM可以跨越語言障礙，將不同語言的高品質內容納入搜尋結果，並針對使用者複雜問題給出專家級的綜合解答。隨著MUM等AI模型融入演算法，Google更能精準解讀長尾查詢和對話式提問的語意。這意味著SEO優化不再僅圍繞單一關鍵字堆砌，而需著重內容對使用者問題的全面解答與上下文相關性。

值得注意的是，AI生成摘要也開始出現在搜尋結果中。Google在2023年I/O大會上推出了「搜尋產生式體驗（Search Generative Experience, SGE）」，中文圈稱為AI Overview或AI摘要。SGE會於搜尋結果頁頂端直接以AI產生對複雜查詢的簡短回答，並引用多個網站作為資訊來源。這項改變重塑了使用者獲取資訊的方式——許多用戶可能看了AI摘要就滿足需求，而不再點擊傳統的藍色連結。因此，網站若能成為AI摘要的引用來源，將成為未來SEO的新戰場。總的來說，AI技術（從RankBrain到BERT、MUM及SGE）的導入讓搜尋演算法更加智慧，強調語意理解與使用者體驗，SEO策略也須隨之轉型。

AI生成內容與SEO：優勢與風險

AI不僅改變搜尋演算法，也深刻影響內容生態。大量內容創作者和行銷人員開始使用如GPT-4/ChatGPT等生成式AI來撰寫文章、產品描述甚至社群貼文。這類AI生成內容對SEO既有潛在優勢，也伴隨風險，我們將從兩方面探討：

AI生成內容的優勢

    • 大幅提升內容產出效率：借助ChatGPT等工具，內容企劃與寫作可以在幾分鐘內完成過去需要數小時的工作。例如，只要輸入簡單提示，AI就能產出主題相關的關鍵字、常見問題及文章大綱，為創作者節省大量研究時間。AI還能快速生成段落初稿，協助撰寫FAQ或摘要，使內容製作事半功倍。

    • 擴充內容規模與覆蓋：透過AI，可以在短時間內生成海量內容，覆蓋更多關鍵字和長尾詞。對於大型網站或電商平台，AI有助於快速產出各種產品頁說明、博客文章，滿足不同搜尋意圖的使用者。例如，AI可依據不同關鍵字變體自動撰寫多個版本的內容，增加網站在搜尋結果中的曝光機會。

    • 技術優化輔助AI工具能分析既有內容並給出優化建議，例如建議更順暢的關鍵字佈局、調整語氣以符合目標受眾，或檢查文法與可讀性。一些AI甚至可以生成結構化資料（Schema）的程式碼，協助加上FAQ、HowTo等結構化標記，讓搜尋引擎更容易理解內容。這些應用若善加利用，可改善內容品質與技術SEO表現。

AI生成內容的風險

    • 內容品質與可信度問題：AI模型生成的文字雖流暢，但未經人工審核可能存在知識錯誤或語境不當。AI有時會產生似是而非的資訊（俗稱幻覺），若直接發布此類內容，可能誤導讀者並損害網站可信度。此外，缺乏人工編輯的AI內容往往泛泛而談，深度和洞見不足，難以符合Google對高品質內容的標準。

    • 重複與原創性不足：AI是基於大量現有資料訓練而成，生成內容時難免重複既有網路上的敘述。如果大量網站都使用相同AI工具產文，可能出現內容同質化、缺乏原創觀點的問題。對搜尋引擎而言，重複內容不僅無助於使用者，也可能被演算法忽略或降權。尤其當AI被用來將別人文章改寫後發布，實際上仍屬剽竊與重複內容，這嚴重違反SEO最佳作法。

    • 被判定為垃圾內容的風險：Google明確表示，大量沒有附加價值的AI生成內容會被視為垃圾內容（spam）。若網站採用AI批量生產內容但缺乏實質價值，可能觸犯Google的垃圾內容政策，導致排名下跌甚至被索引移除。一些網站誤用AI狂產文章、不加編修，結果整站品質下降，流量大幅滑落，就是前車之鑑。總之，讓AI自動亂寫而無人工把關是兵家大忌，極可能適得其反。

    • 缺乏專業性與人性元素：優質內容往往來自作者的專業知識、實戰經驗和獨特觀點。這些「人味」是AI難以模仿的。若全部內容都由AI生成，網站可能欠缺權威作者背書和真實體驗案例，無法建立可信賴的專業形象。在Google強調E-E-A-T的時代，內容中沒有體現作者經驗（Experience）和專業度（Expertise），將很難在競爭中勝出。

小結：AI生成內容可以是SEO的利器，但需審慎運用。善用AI優勢提高效率的同時，務必有人為質量把關，注入獨特見解和專業知識，確保內容對讀者真正有價值。唯有結合AI工具與人類專業，才能揚長避短，在搜尋排名上取得長遠優勢。

Google對AI內容的政策與E-E-A-T影響

隨著AI內容氾濫，Google也同步調整了內容品質評估準則和政策。整體而言，Google對AI產生的內容採取「內容為本」的態度：只要內容實用可靠，無論是AI寫的還是人工寫的，Google皆予以收錄和排名。2023年2月，Google公開表示「適當使用AI或自動化產生內容並不違反指南，重點在於不要為了操縱搜尋排名而生成內容」。也就是說，AI內容並非一律違規，但若目的在於堆砌關鍵字或大量生產無價值頁面來欺騙演算法，則會觸犯品質政策。

為了維持搜尋結果質量，Google主要透過兩大機制來管理AI內容的影響：垃圾內容政策與實用內容獎勵。垃圾內容政策會懲罰違規者，例如使用AI生成海量內容但毫無用戶價值的網站，其排名將受嚴重影響。在近期的搜尋品質更新中，Google強化了對這類行為的打擊，如2023年9月的實用內容更新明確提到加強識別「為搜尋引擎而寫」的低品質AI內容。這意味著演算法現在更善於探測出那些純為迎合排名而機器生成的內容，並降低其可見度。

另一方面，Google也強調獎勵原創且對使用者有幫助的內容。無論內容製作方式如何，能滿足E-E-A-T標準的高品質內容都會得到排名上的優待。E-E-A-T代表經驗（Experience）、專業（Expertise）、權威（Authoritativeness）、可信（Trustworthiness），這是Google評判內容品質的重要框架。特別在醫療、金融等YMYL（Your Money Your Life）領域，E-E-A-T的權重更高。AI生成內容若希望獲得良好排名，創作者就必須設法讓其同樣體現E-E-A-T。例如：引述可靠數據和來源提高可信度，補充人類作者的專業觀點與經驗案例增強權威性，確保內容正確無誤並解答用戶問題以建立信任。

需要注意的是，Google搜尋品質評分指南也開始關注AI內容。2025年初更新的品質評分指南（QRG）指出：若一個頁面的主要內容幾乎全由AI或自動化生成，且缺乏原創性與對訪客的實際價值，應被評為「最低品質」。換言之，在人工評估層面，完全機器產出的應付式內容被視為最劣質的。雖然品質評分員的判斷不直接決定排名，但Google往往會據此調整演算法。因此，可以預見未來Google將更嚴厲地打擊「無人味」的AI內容。同樣，Google也鼓勵在網站上標示作者資訊和經驗背景，這有助於體現E-E-A-T，讓演算法更信任內容的可靠性。

總而言之，Google對AI內容的態度是開放但審慎的：不在乎內容是否AI生成，重視的是內容品質與價值。SEO從業者應遵循Google的指引，專注生產對用戶有幫助的內容，同時運用E-E-A-T理念來審視自己的內容是否足夠專業可靠。如果選擇使用AI協助寫作，也務必進行人工編輯與把關，確保最終成果符合Google對高品質內容的要求。只有這樣，才能在AI時代依然獲得搜尋引擎的青睞。

搜尋意圖與語意理解的變革

AI技術的導入已經改變了搜尋引擎對使用者搜尋意圖和語意的理解方式。在傳統SEO時代，優化重點放在特定關鍵字的匹配度，內容策略常圍繞提高某個關鍵字密度展開。然而，隨著RankBrain、BERT等AI模型加入，Google能更深入地理解搜尋背後的意圖，從「字面字串匹配」進化到「語意匹配」。例如，用戶搜尋「如何提高網站排名」這種問句時，Google不再只看頁面是否含有「提高網站排名」等字眼，而是能理解用戶可能想找SEO技巧、演算法因素等相關資訊，因此會優先呈現涵蓋這些主題的內容。

BERT的出現特別增強了Google對自然語言細節的掌握能力。它可以理解關鍵字之間的關係和上下文。例如，在英文查詢「2019年在巴西的旅行者需要簽證嗎？」中，BERT讓Google明白「在巴西的旅行者」指的是去巴西的遊客而非巴西本地人，從而給出正確答案。在中文環境下也一樣，複雜長句查詢的準確理解度明顯提升。這對SEO意味著，我們的內容要更關注語意完整性和上下文銜接，寫出真正能解答使用者問題的段落，而不只是羅列關鍵詞。

更進一步，AI還帶來搜尋行為的變革。隨著智能語音助理和聊天式搜尋興起，用戶查詢越來越口語化、冗長化。據統計，目前用戶在AI聊天搜尋平台上的平均查詢長達1011個字，而傳統搜尋查詢多為23個字。人們傾向直接問完整問題，並期望得到直接的對話式答案，而非自己再從一堆連結中尋找。因此，Google的MUM模型和SGE功能正是為應對這種趨勢而設計，力求理解複雜問題並提供一站式的綜合答案。

對SEO的影響：我們需更重視內容對「搜尋意圖」的滿足程度，而不僅僅是覆蓋關鍵詞。這意味著在做關鍵字研究時，要思考使用者搜尋某詞彙背後真正想知道的是什麼，並在內容中完整回答這個需求。例如，使用者搜尋「AI影響SEO未來」時，他可能想了解的是AI技術對搜尋演算法、內容創作、SEO策略等多方面的影響及展望，因此我們的內容架構就應涵蓋這些面向（正如本文所做）。同時，運用語意標記與結構清晰的段落來增強搜尋引擎對內容的理解也愈發重要。善用H標題層級、大綱結構和FAQ模組等，不僅方便讀者，也有助於AI正確抓取內容重點，提高在相關搜尋中的可見性。

總之，AI讓搜尋引擎越來越接近「讀懂」人類語言和意圖。SEO行銷人員要與時俱進，從內容策劃階段就將語意搜尋考量在內，確保內容貼合使用者真實需求。唯有理解使用者想問的問題並給出最符合的答案，才能在AI驅動的搜尋結果中脫穎而出。

AI在關鍵字研究、內容優化與結構化資料上的應用

除了內容生成，AI也廣泛應用在SEO的各種技術層面，協助行銷人員更有效地優化網站。以下幾個領域尤為顯著：

    • 關鍵字研究與內容策劃：傳統上，SEO人員需要花費大量時間分析關鍵字搜尋量、相關詞以及競爭程度。現在透過AI工具（如ChatGPT、Bing Chat、Google Bard等），只需輸入產品或主題，AI便可產生一系列相關的關鍵字、長尾詞以及使用者常問問題。例如，給定一個主題「AI影響SEO」，AI能延伸出「AI演算法更新」「AI內容產出對SEO的利弊」「AI時代的關鍵字策略」等子主題，協助我們迅速擬定內容方向。此外，AI還能根據既有排名內容來自動生成內容大綱，提示應涵蓋的重點段落，確保內容完整覆蓋搜尋意圖。這大大縮短了關鍵字研究與內容構思的時間，讓SEO規劃更具效率。

    • 內容優化與審核：在內容撰寫完成後，AI亦可協助優化工作。例如，利用自然語言處理（NLP）的AI模型可以分析文章的語氣和可讀性，提出改善建議，如簡化冗長句、增添過渡詞讓行文更流暢等。有些SEO工具結合AI，能夠將我們的文章與排名前列的內容進行比較，找出尚未涵蓋的相關問題或主題，提示我們補充。AI還可用於關鍵字佈局檢查，確保重要詞彙自然地融入內容中而非過度重複。另外，圖像AI技術可分析圖片的內容與相關文字，有助於我們為圖片添加更準確的替代文字（alt文字），提升圖像搜尋的SEO。透過這些AI輔助，內容的各個元素（文字、圖片、標題結構、內鏈等）都能更加符合SEO最佳實踐。

    • 結構化資料標記：結構化資料（Structured Data）是讓搜尋引擎更有效解讀網頁資訊的關鍵技術之一。在AI主導的搜尋時代，結構化資料的重要性進一步提升。原因在於，AI模型需要快速從網頁抓取「誰回答了什麼」這類關鍵資訊。比起雜亂無章的純文字頁面，具有清晰結構（例如FAQ列表、HowTo步驟、產品規格等）的頁面更容易被AI理解並引用。因此，SEO人員現今積極運用AI工具來協助生成結構化標記的程式碼。例如，將文章的問答段落交給AI，讓它輸出符合Schema.org標準的FAQPage JSON-LD程式碼，直接嵌入頁面中。也可以讓AI根據網站資訊自動產生Organization、Breadcrumb等常用結構化資料。實務經驗表明，加入適當的結構化資料能顯著提高內容出現在精選摘要或AI答案中的機率。值得一提的是，Google官方特別鼓勵使用FAQ和HowTo的Schema標記，這被視為強化AI摘要引用的重要手段。當然，我們在生成並添加這些標記後，仍需透過Google的測試工具檢查其正確性，確保搜尋引擎能順利讀取。

    • 網站技術分析與自動化：AI也被應用於網站的技術SEO層面。例如，一些爬蟲工具融入機器學習，可自動辨識網站架構問題、迴圈連結、抓取異常等，並生成優先修復建議。還有AI可協助監控日常的搜尋排名波動，發現異常下跌時自動提醒可能是演算法更新或技術錯誤所致。對大型電子商務網站而言，AI可自動生成產品的meta標題與描述（依據產品資訊和SEO關鍵字），在大量商品頁面中保持最佳化的一致性。這些應用讓SEO維護變得更聰明高效，行銷人員能將更多時間投入策略規劃而非重複瑣碎的技術工作。

綜上，AI已深度融入SEO工作的各個細節中。善用AI工具可以令關鍵字研究更精準、內容優化更到位、技術實作更高效。然而，我們也需保持警覺，確保AI建議符合實際情況，並由人來做最後的判斷與決策。AI是輔助而非替代，精明的SEO專家會將AI當作利器，同時以自身經驗和洞察力駕馭這把利器，創造最佳效果。

AI帶來的SEO策略轉變與行銷思維革新

AI的崛起不僅是技術層面的改變，更引發了SEO策略和行銷思維的深刻轉變。在傳統SEO思維中，成功的標誌是網站在SERP（搜尋結果頁面）上排名靠前、獲得大量點擊流量。然而在AI時代，衡量成功的指標正變得多元：能否成為AI生成答案的一部分，以及品牌在AI生態系統中的可見度，變得日益重要。這促使SEO策略從「爭取點擊」轉向「爭取引用」，即確保內容足夠優質以致於即使使用者不點擊，也可能透過AI摘要或聊天機器人的回答觸達受眾。

策略轉變一：內容定位從網站流量到知識權威。在AI聊天平台（如ChatGPT、Bard）和SGE逐漸分流部分搜尋流量的情況下，網站即使排名第一，也可能因AI直接給出答案而失去點擊。因此，現代SEO策略更強調建立網站作為某領域的權威資料來源，讓AI「願意」引用你的內容。這需要我們持續產出高品質、深入專業的內容，累積可信的網譽（例如獲得高權威網站的引薦連結）。同時，關注品牌出現率而非僅僅流量數字：當用戶在AI對話中看到答案附帶了您的網站名稱或引用鏈接，這本身也是一種價值，能提升品牌知名度與信任度。

策略轉變二：以使用者體驗與價值為核心的內容創作。隨著Google強調「以人為本、實用可靠」內容的原則以及E-E-A-T標準，SEO行銷人員必須從選題開始就思考：這篇內容能解決用戶什麼問題，提供何種獨特價值？ 這種思維轉變意味著減少為SEO而SEO的刻意優化（如過度關鍵詞佈局、追逐演算法漏洞），轉而專注於內容本身質量。當大家都可以用AI產生基本資訊型內容時，真正脫穎而出的將是那些有深度見解、結合實戰經驗、具備權威佐證的內容。例如，一篇談論「AI如何影響SEO策略」的文章，如果只是羅列一些淺顯道理，可能淹沒在AI文章的海洋中；但若能結合作者自身的實際專案經驗、數據結果以及對未來的洞察，將更容易建立權威性並獲得讀者與搜尋引擎的青睞。

策略轉變三：多渠道融合與持續學習。AI時代的行銷環境更加複雜多變。SEO不再是一座孤島，而需要與內容行銷、社群行銷、甚至AI對話平台優化（AEO/ GEO）相結合。行銷人員需要關注的不僅是Google排名，還包括內容在各種AI助理、垂直搜尋引擎中的表現。這要求我們抱持持續學習的心態，緊跟Google演算法更新和AI技術發展，快速調整策略。例如，2024年後如果發現越來越多用戶直接在AI Chat詢問產品資訊，那麼SEO策略可能需要納入優化網站內容以供AI引用的新目標，包括提供更結構化的數據、更明確的答案段落等。

總的來說，AI帶來的SEO策略革新可以用一句話總結：從「取悅演算法」轉向「取悅用戶與AI雙重智慧體」。我們既要滿足人類讀者的需求，也要讓AI模型容易讀懂並信任我們的內容。這需要更高的內容創作起點和全局觀，也需要勇於打破舊思維、擁抱變化的行銷智慧。在AI時代，成功的SEO專家將是那些把AI當夥伴而非敵人，積極探索新策略、保持內容價值為王的人。

未來SEO與AI協作的可能性與挑戰

展望未來，AI與SEO之間的協作將更為緊密，同時也充滿挑戰。以下是幾個主要的可能性與挑戰：

1. SEO工作流程自動化與人力角色升級：隨著AI工具越發強大，許多繁瑣重複的SEO任務將實現自動化——從網站技術檢查、日志分析到基礎內容撰寫、關鍵字分群等，都可交由AI輔助完成。這將大幅提高效率，也意味著SEO專家可將精力投入更高層次的策略制定與創意發想。AI會成為每個SEO從業者的標配助手，未來的行銷團隊可能有「AI內容策劃」、「AI數據分析」等新角色出現。同時，人力角色將朝著更具創造性和判斷力的方向發展——人類擅長的洞察力、創意、對市場細微變化的直覺，依然是AI難以取代的價值。人機協作將成為常態：AI負責效率，人腦把關品質與創新。

2. 「AI即搜尋」時代的挑戰：如果未來越來越多使用者習慣直接透過AI助理獲取資訊，而非傳統搜尋引擎，SEO將面臨流量減少與轉型的挑戰。一方面，品牌需思考如何在這種「無形流量」（用戶不點擊網站即可獲得答案）的環境中維持影響力。例如，也許我們需要關注AI模型從哪些數據源抓取資訊，確保自己的內容被這些模型收錄並視為可靠來源。另一方面，點擊率（CTR）將不再是唯一指標，SEO的價值評估體系或須改變——被AI引用的次數、答案覆蓋的用戶數，可能成為新的KPI。這對傳統依賴流量轉換的商業模式也是衝擊，需要另闢蹊徑將AI時代的曝光轉化為商機（例如透過品牌塑造、口碑累積來間接促進轉換）。

3. 質量競賽與內容同質化：未來隨著AI內容產生愈加便利，網路內容數量將呈爆炸式成長，資訊冗餘和同質化問題可能加劇。SEO面臨的不是內容不夠，而是優質內容脫穎而出的難度提高了。每個人都有AI助手創作內容，如何讓自家內容在海量資訊中被識別為權威且獨特，將是極大挑戰。這再次強調E-E-A-T的重要性——未來能贏者，必定是那些在內容中深度體現專業、權威並建立用戶信任的網站。SEO策略可能需要更多與專家合作，產出有份量的內容，或發展自有的數據研究/工具來提供他人無法複製的價值。換言之，差異化將是抵禦AI內容泛濫的關鍵戰略。

4. 道德規範與政策變化：AI的廣泛運用也引來內容真實性、版權和透明度等議題。例如，未來搜尋引擎可能要求網站標示AI生成內容，以保障資訊透明。假設Google出台新規範要求對AI內容進行標註，SEO勢必要配合遵守並調整策略（如確保AI內容經過嚴格審核再發布，以免被標記降低權重）。此外，政府監管趨嚴或社群對AI應用的道德討論，都可能影響SEO實務。行銷人員需隨時關注政策環境，確保自己的AI應用符合最新規範和公眾預期，將風險降到最低。

5. AI技術本身的不確定性：最後，AI技術的演進充滿不確定性。例如，未來的AI模型也許能自行瀏覽網站、執行交易，搜尋引擎的形式可能被重新定義。SEO領域可能出現我們難以預料的新挑戰和新機遇。我們能做的是保持開放心態，積極試驗新技術在SEO上的應用，同時培養敏捷的調整能力。以不變應萬變：無論技術如何改變，提供優質內容、滿足用戶需求這一本質不會改變。只要牢牢把握住「為使用者創造價值」這一核心，SEO就能在任何變局中找到自己的定位。

結語：AI的確正在改變SEO的未來版圖，但並非消滅了SEO，而是讓SEO進化得更具挑戰性也更精彩。對行銷專家而言，AI既是工具也是推手，促使我們不斷提升專業能力與創新思維。在AI時代勝出的關鍵，在於擁抱AI協作而非抗拒，運用AI提升效率的同時堅持內容品質與價值導向。只要我們專注於為讀者解決問題、提供有溫度有深度的內容，就不必擔心被AI取代——相反的，我們將與AI一道，開創搜尋與行銷的新格局。

參考資料

    • Google Search Central 官方部落格：〈Google Search’s guidance about AI-generated content〉winho.com.twwinho.com.tw

    • Google 台灣官方部落格：《MUM：解讀資訊的 AI 新里程碑》blog.google

    • BlazeLink鏈客行銷：《AI Overview時代的SEO新戰場：WordPress Schema結構化標記》blazelink.coblazelink.co