網路世代的人，相信都有透過網路來尋找答案的經驗，例如如果想要知道買哪一個品牌中秋節月餅比較好，就會搜尋「中秋節月餅 推薦」這樣的關鍵字。而最常用的搜尋引擎非 Google 莫屬了，根據 statcounter 2022 年 9 月至 2023 年 9 月的數據，台灣區 Google 在搜尋引擎的市佔率高達 88.79%，可以說幾乎每個人都有用過 Google 搜尋引擎，也會透過 Google 尋找資料，與生活息息相關。
statcounter 統計：Google 搜尋引擎在台灣市佔率排名第一 資料來源連結
2018 年 8 月，Google 演算法進行了一次重大的更新，許多知名媒體稱之為「medic update」，這次的更新是為了讓使用者獲得更正確、更具有權威性的訊息，但也因此讓許多企業網站，尤其是醫藥服務相關的網站，在 SEO 排名有了劇烈的變化（關於 medic update，這邊有更詳細的說明：〈Google 2018八月的演算法更新「Medic Update」，到底如何影響了SEO排名？〉）。
因此我們可以知道，Google演算法更新，都是為了讓使用者在進行關鍵字搜尋時，搜尋結果能夠更符合使用者目的。每一次更新搜尋引擎演算法，都會影響到網站的 SEO。因此，如果想要做好 SEO，就必須要認識 Google 演算法，就讓 awoo 為你們介紹什麼是Google演算法。
什麼是Google搜尋引擎演算法？
Google機器人會透過網路檢索（Crawling）、索引（Indexing）來了解全世界的網站，但是要透過演算法才完成排名（Ranking），產出使用者想要看的搜尋結果（SERP）。Google 為了讓使用者搜尋出來的結果，能夠更加精準回答使用者問題，會透過演算法不斷地修正搜尋結果，同時也會透過演算法避免黑帽網站或者是內容農場充斥搜尋結果，讓使用者找到不需要或者是不正確的訊息，現在 Google 更透過機器學習演算法，讓搜尋出來的結果更貼近使用者所需要答案，提高搜尋的使用者體驗。
如果今天你想要做好 SEO，當然就是要了解Google演算法所負責內容，早在 2016 年，Google指出影響網站排名最重要的三個因素：
- 外部連結
- 網站內容
- Rankbrain
而這三個因素分別由不同的演算法處理，分別是貓熊（Panda）、企鵝（Penguin）、機器學習AI（Rankbrain），這三種演算法可以說是影響 SEO 非常大，如果你是剛入門 SEO 的人，一定要了解這三種演算法所負責的工作項目，以下就分別介紹這三種演算法：
貓熊演算法（Panda）：網站內容審查法官
Google 一直以來都很重視網站內容品質，具有原創性，越豐富、具體、可靠的內容，越受 Google 青睞，例如使用者想要找推薦的手機，網站如果描述很多關於手機推薦品牌、規格、相機拍攝成像品質、影音娛樂品質，或者是開箱評測結果，就能夠有效讓Google認為這是一篇使用者想要看的手機推薦內容，然後讓網站比較有機會讓網站出現在前幾名。
因此，Google 為了要提供最優質、最豐富的內容給使用者，審查網站內容品質的演算法 Panda 就這樣誕生了，它發表於 2011 年。一般來說，只要你的網站是原創性內容且豐富，Google Panda 就會將網站排名往前，如果網站是抄寫別人的內容，或者盜取別人的文章，就會被Google Panda 認定為不具有原創性。例如現在最常看到的內容農場，就會蒐集別人的文章，並且放在自己的網站，用聳動的標題吸引人點擊，但是點擊後發現裡面的內容都是從其他網站所複製過來的，這種不具有原創性的文章就會被 Google Panda 所懲罰。
延伸閱讀：〈重複內容會影響SEO排名嗎？避免SEO排名分散的「重複內容」重點整理〉
Pro-Tips：
如果你想知道如何產出優質網站內容，可以參考以下兩篇文章：〈SEO文章4點關鍵技巧，輕鬆寫出SEO友善文章〉、〈SEO文案撰寫三技巧，優秀排名其實比你想像中唾手可得〉兩篇文章。
企鵝演算法（Penguin）：外部連結品質守護神
對於想要了解SEO的人一定要知道，Google 視外部連結（又稱為 backlink，反向連結）為重要的排名因素，如果有許多外部網站的連結指向同一個網站，Google 會認為這是一個使用者想去的網站，因此將網站的排名往前。但是許多網站為了爭取排名，會在網站隱藏一大堆關鍵字或者是購買詭異的反向連結來提高排名（俗稱黑帽 SEO ），Google 為了避免這樣情況發現，因此就開發出了 Penguin 演算法來避免這樣情況發生。
Penguin 發表於 2012 年，是一種過濾機制演算法，主要工作就是篩選有做黑帽嫌疑的網站。它會去監測每一個網站內部裡面有沒有奇怪的外部連結，例如如果有一個網站是旅遊類型的網站，但是卻有許多家具類的網址指向旅遊類型網站，這兩個網站可以說是完全沒有相關，就很容易被 Pengui n判定有劣質的反向連結，或者網站內部有過多無相關地外部網址，然後被發現不是屬於網站內部連結，Penguin也會將這種連結視為一種黑帽行為，降低其在搜尋結果的排名。
Pro-Tips：
如果你想知道如何正確建立外部連結，可以參考〈建立屬於自己的外部連結清單（初學者篇〉、〈SEO基礎課程：建立外部連結你需要注意的事〉、〈2023 SEO外部連結建立指南：7個技巧＋wiki操作案例解析〉幾篇文章。
Rankbrain：機器學習應用，最懂你的搜尋機器人
在介紹 Rankbrain 前，必須先介紹在 2013 年誕生的蜂鳥演算法（Hummingbird），這演算法是一個滿大的更新。在過去 Google 搜尋結果都是產生一大堆網站資料，但是卻沒有判斷這樣的資料是否符合使用者的搜尋意圖，蜂鳥演算法就透過語意搜尋演算法，去了解關鍵字之間的意義是什麼，例如今天輸入了『要去哪裡買 nike 球鞋？』，在過去，Google 只會產出一堆跟nike或球鞋有關的訊息，但是蜂鳥演算法就會理解成要是使用者是想要買 nike 球鞋，就會提供購買 nike 球鞋的商店，產出許多商店資訊的搜尋結果
Rankbrain 是蜂鳥演算法的一部分，它導入機器學習，用人工智慧的方式自動化地去理解關鍵字的意義，並且不斷地自行修正搜尋結果，以符合使用者意圖。現在你只要在輸入『台北 天氣』，就會產出天氣結果（如下圖），而不需要再點進去中央氣象局的網站，慢慢地找台北地區的天氣。Rankbrain 的開發提供給使用者的是更精準的搜尋結果，讓使用者能夠更便利地搜尋到自己想要的答案。
在Google搜尋引擎輸入『台北 天氣』就會立即產出台北的氣象資料
如果想要了解更多 Rankbrain，可以參考〈關於 Google 的新演算法 – Rankbrain〉。
BERT：基於「自然語言處理」（NLP） 的新技術
2019 年 10 月 Google 公布最新演算法 BERT，這套最新演算法是根據自然語言處理 （NLP） 而來的新技術，能夠透過上下文、前後關鍵字去判斷較長的語句、長尾關鍵字、問答式以及語音搜尋，讓 Google 能夠更貼近一般人的搜尋情境，進而去了解搜尋者背後更精確的搜尋意圖。
延伸閱讀：Google演算法更新了！2019新演算法BERT對SEO會有什麼影響？
演算法與系統、排名要素與訊號
演算法 Algorithm ＝系統 System ＝更新 Update
本文所謂的「演算法」（Algorithm）在 Google 官方文件裡也有「系統」（System）的別稱，例如「產品評論系統」、「實用內容系統」等。可以說，排名系統是考慮多種「排名要素」後給予排名的一種機制。一些排名系統只影響部分類型的搜尋，如「產品評論系統」，但更多系統是影響全部的搜尋結果的。
由於 Google 也並用「更新」（Update）與「系統」（System），「更新」或多或少意味著一種特定的系統，例如「產品評系統」和「實用內容系統」，大家簡稱還是習慣使用 PRU 和 HCU，而非 PRS 和 HCS。對此 Google 也有發現術語上容易讓大家造成混淆，因此他們在這份有關演算法總覽的文件寫道：
排名訊號 Ranking Factors = 訊號 Singals
至於「排名要素」（Ranking Factors）則是搜尋引擎用以評估頁面的各種項目，一般認為 Google 運用 200 多個「排名要素」維持搜尋引擎的運作。Google 更多時候使用「訊號」（Singal）代稱「排名要素」。不過，Google 其實並沒有完整公布應用的所有要素，僅有少部分有得到 Google 的承認，例如：內容相關度、內容品質、HTTPS、外部反向連結等⋯⋯大部分 SEO 界認為的要素都是經驗法則的結果。
換個角度，我們也可以說「排名要素」是「演算法」的組成分子，不同的演算法應用不同的訊號，同一訊號在不同演算法中的重要度、加權方式有別。不同的「排名要素」之間存在重要性的差異，例如 HTTPS 是較弱的訊號，而外部反向連結和內容相關度便是較強的訊號，H 標籤（H1 ~ H6）則是中等訊號。值得注意的是，在不同類型的搜尋中訊號的強弱的是浮動的，意思存在一種加權機制，一些訊號可能在特定的搜尋中較為吃重，但到了其他類型則比較次要。例如，涉及 E-E-A-T 的搜尋，網域權威相關的訊號就權重較高，但在其他搜尋中則沒那麼吃重。
演算法、排名要素的迭代、退役
不論是演算法抑或排名要素，它們都有退役的問題，例如 meta keywords 過去廣受搜尋引擎青睞，是一重要的訊號，但後來被除名，Google、Bing 等較主流的搜尋引擎已不參考，亦即不視為一種訊號。演算法方面，前些年風風火火的 Core Web Vitals，其代表的「網頁體驗」一系的演算法，即：網頁體驗（Page Experience System）、行動索引優先系統（Mobile-Friendly Raning System）、速度系統（Page Speed System） 、安全系統（Secure sites system）， 2023 年 4 月 Google 將其併入至實用內容系統（Helpful Content System）中。
之前一段時間，Google 搜尋排名系統指頁面中「已淘汰系統」的標目下，將上述網頁體驗相關系統列出於下，但後來又刪去：
體現 Google 對於上述系統的看法。更甚的是，Google 後來也慢慢更新相關的說明文件，將上述原本標為「系統」級別的「網頁體驗」系演算法降維為「排名要素」，視作「實用內容」的一環：
排名系統的退役、除名意味著 Google 評估頁面、網站品質的看法有所改變，通常 Google 是將其併入其他系統中，但這並非代表他們已不考慮原本有在評估的相關項目，這也是需要注意的。
核心更新（Core Update）和個別更新
核心、個別演算法系統的更新有什麼不同 ？
更新（Update ）在 Google 搜尋中代表某個排名系統有所更新、迭代，更新的宗旨是讓搜尋結果變得更可靠和實用，具體來說即 Google 對於排名因素、訊號的評估方式有所調整。落實到搜尋結果中即 SERP 可能會有所改變，原本排名靠前的頁面排名變差，一些頁面則因被演算法視作優良頁面而獲得較好的排名。
就 Google 的情況來說，更新分為核心更新和個別更新兩種，前者指的是整體系統的更新，影響全類型的搜尋結果（因此 Core Update 又被稱作 Broad Core Update）。個別更新指的是專門針對某一個系統所作的更新，例如實用內容系統、評論系統、垃圾內容系統等，這些系統本質上都有較明確的目的，例如評論系統主要針對評論型的內容、垃圾內容系統針對垃圾內容或連結，亦是旨在讓性質相符而表現優異的頁面可以脫穎而出。其次，就影響範圍來看，核心演算法更新通常都是面向全語系、全類型的搜尋結果，而個別更新通常都是先英語開始，然後再慢慢推廣至語言。
演算法又双叒叕更新了，我該怎麼辦？
從實務面來看，SEO 界和網站管理者較在意更新後網站會不會受到影響，或謂會受到多少影響。一般來說，核心更新基本不會向外公布具體的調整方針；相對之下，個別類型的更新，Google 都會搭配一些相關的說明，甚至指示文件（如：網頁體驗應用 Core Web Vitals 時），後續也會陸續提供更多說明文件（如 PRU、HCU），這對我們來說較為友善，因為他們至少提供了一些調整的模式。萬一網站不幸被個別類型的演算法「攻擊」，我們也有可依循的守則來作調整。
就筆者操作 SEO 的經驗來說，很難保證網站會不會被下一波的演算法影響，原因如下：
- 雖然 Google 有提供一些準則，但箇中細節並不會細說，諸如準則的判斷、評估依據（使用哪些訊號、訊號的加權方式等）都只能依賴經驗，因此我們只能根據更新後的 SERP 變化理解這些準則是如何體現的；
- 承上，我們難以提前知道己方內容的某某段落、內容是否符合 Google 的標準，但Google 的看法不一定與我們一致。
因此，對 SEO 人來說，基本只能很現實地接受演算法更新期間、之後帶來的成效波動，當事後諸葛重新調整網站。另外，值得注意的是，一般來說不建議在更新期間就開始參考新的 SERP 作調整，因為在更新宣告結束前，一切都可能還會有改變，貿然行動很可能一場空。
更多的Google演算法，Google演算法的演進
介紹完 Google 演算法後，你應該對於 Google 演算法有基本的認識，這樣對於你在操作 SEO 上會有相當的幫助。其實 Google 還有其他演算法（例如 Pigeon、Fred 等），在這邊就不一一細講，而且相信 Google 為了提供更好的優質體驗，會再持續更新或者是研發出新的演算法，所以無法在一篇文章內講完，以下提供 2010 年後，Google 主要的演算法的演進：
| 釋出日期 | 演算法名稱 | 主要用途 |
| 2011.02.24 | 貓熊（Panda） | 內容品質審查，檢查網站重複內容、濫用關鍵字等問題 |
| 2012.04.24 | 企鵝（Penguin） | 網站外連審查，檢查詭異外連與錨定文字 |
| 2013.08.22 | 蜂鳥（Hummingbird） | 檢查低品質內容或關鍵字濫用等問題，演算法進化到更貼近使用者搜尋目的，更直接獲得答案 |
| 2014.07.24 | 鴿子（Pigeon） | 加入在地化為排名因素，讓各地區使用者能夠更容易搜尋到在地資訊 |
| 2015.04.21 | 手機優先（Mobile） | 因應手機普遍率越來越多高，希望網站都有手機版，讓使用者有好的體驗，因此將是否有手機版網頁列入排名因素 |
| 2015.10.26 | Rankbrain | 導入機器學習來了解每個使用者搜尋意圖，能夠更加智慧地和自動化學習提供有意義的訊息 |
| 2016.09.01 | 負鼠（Possum） | 更注重在地化訊息，強化使用者與在地區域的連結，輸入商家名稱，更容易產出商家資訊與商品 |
| 2017.03.08 | 佛萊德（Fred） | 更強調內容品質的重要性，網站內容必須要符合Google網站內容品質守則，提供給使用者更好的搜尋體驗 |
| 2018.08上旬 | Medic update | 更加重視網站專業度，讓網站須更加符合EAT原則，提供更多具有權威度訊息給使用者 |
| 2019.10 | BERT | 基於「自然語言處理」（NLP） 的新技術，能夠學習透過上下文、前後關鍵字去判斷較長的字句、長尾關鍵字、問答式、語音搜尋 |
| 2021.2 | 片段檢索（Passage Ranking） | 段落排名系統有助於頁面內的特定段落在相關查詢獲得更好的排名，代表搜尋引擎有關內容單位的判斷可以從文件（Document）細化到段落（Passage）。 |
| 2021.4 | 產品評論（Product Review） | 針對評論型內容，優先考慮推薦含有一手、專業資訊的頁面。後續多次更新：2021.12、2022.3、2022.7、2022.9、2023.2。 |
| 2021.6 | 網頁體驗 | 排名考慮各種網頁體驗訊號，包括：Core Web Vitals、行動版頁面體驗、安全瀏覽、網站速度等。 |
| 2022.4 | 實用內容（Helpful Content） | 評估內容是否實用、對使用者有幫助，優先推薦以人為本撰寫的內容，這些內容通常原創且高品質的，異於以搜尋引擎、純 SEO 考量的內容。後來，網頁體驗系統也併入 HCU，除了內容外，也考慮使用者的網頁體驗。後續多次更新：2022.12、2023.9。 |
（ Google 演算法幾乎天天更新，抓住大方向及重大更新，就能有效減少因為演算法更新而帶來的大幅波動。）
2021 年起已多次更新的兩大演算法系統
Product Review System （Update）：
評論系統（Review System），或稱產品評論系統（Product Review System，亦即 PRU），指的是 Google 針對評論型內容頁面而設立的一套演算法。此處所謂的「評論」並非指使用者留言、評論一類的內容，而是比較像「精華液推薦」、「貓砂推薦」這種匯集多種產品作比較、評測的內容。「評論」是英文 Review 直譯下的結果，繁中使用都切勿望文生義，這在官方文件都有清楚的定義：
對 Google 有一定理解的朋友都知道，「產品名稱＋推薦」這類型的關鍵字，SERP 一般都是以垂直電商（如：MoMo、PChome、蝦皮等大型電商）以及推薦類網站的（如：mybest、良品工研所）撰寫的 N 項點評、比較推薦為主。PRU 主要就是在於獎勵那些有深入評測、富含一手資料的內容，而非只是在羅列廠商資訊的頁面，因為 Google 相信前者更能為使用者帶來正面幫助。
有關產品評論內容該如何製作，下方列出的官方有相當詳細的說明，此處簡單列出一些重點：
- 從使用者的角度出發，基於自身使用的體驗、心得、知識，提供專業度高的內容；
- 說明選品的理由、評測的標準和依據；
- 提供比較，並說明其中選擇的一些重點；
- 提供多元的資訊，例如圖片、影片（一手製作尤佳）；
- 盡可能為產品提供多個購買管道，予使用者選擇（參下圖，但對品牌電商較不友善）
針對 Google 的規範，SEO 專家 Glenn Gabe 社撰「Wirecutter Standrad」的術語，指出產品評論型的內容可奉紐約時報旗下評測網站 Wirecutter 為圭臬。 不妨以 Glenn Gabe 文中所舉例子，一窺 Wirecutter 是怎樣評測藍芽耳機的。The Best Bluetooth Wireless Headphones 這篇文章由按順序由以下段落依次組成：
- 開門見山列出文內所有介紹產品，提供多種購買管道；
- 列出評測耳機的四大標準（音質、續航力、人體工學（佩戴舒適度）、連續穩定），並說明一些指標；
- 依次簡單一一介紹推薦產品的背景、規格、優缺點，並為每項介紹的產品標註一種購買原因（如：綜合第一、CP 最高）
- 說明作者、審閱專家的背景；
- 詳細說明評測的方法、過程（接續第 2 點）
- 深入且詳細地再次點評介紹產品的方方面面（接續第 3 點）
- 總結：再一次點評介紹的產品
可以說，Wirecutter 清楚地展示撰文者的身份、評測的標準和方法，讓使用者產生信任。又提供大量一手的資訊，那些資料的細緻程度足以作者有親身試用介紹的產品，處處都是細節。
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- More helpful product reviews on Search
Helpful Content System （Update）：
實用內容系統（Helpful Contetn System）的「實用」看似抽象，但實際上 Google 下的定義是「以人為本」，其宗旨是「發掘並獎勵對使用有幫助的實用內容」。另一方面，何謂「無用」？指的是那些只作匯整，但無加入個人意見的內容，或是以搜尋引擎為優先產出的內容。
就目前已知資訊，這個系統本身是一個分類器，以有用、無用來區分內容。其中有用抑或無用並非簡單的二分，Google 會綜合考慮各種訊號，並以加權方式，評估內容的實用性。更重要的是，實用內容系統是一個站點級別的演算法，當網站被評估為「無用」，將使整個網站的排名都受到影響。不過，由於實用／無用內容可能並存在網站中，因此即便實用內容參雜在一堆無用內容中，也一定會受站點本身的無用影響。
以 Google 舉的例子來說，假如現在有兩個關於 2022 年電影的影評頁面，其內容分別為：
- 列出 2022 年十部最佳電影，提供每部電影背景資料、劇情簡介、各界評語；
- 列出 2022 年十部最佳電影，提供每部電影背景資料、劇情簡介、觀影心得；
在「實用內容」的視角下，Google 會認為頁面 2 的品質較佳，因為他提供了來自個人的觀影心得，而非只是在匯整網路上的資訊。
另一方面，SERP 越來越有同質化趨勢，Google 前 20 名列出的頁面，其內容架構都頗為雷同，大家都在講差不多的東西，似乎對手網站有提到一個我沒注意的面向，我就一定要跟進在頁面加入，儘管本身對相關領域並不了解。更甚者，利用 AI 工具大量規以抄襲、拼湊的形式羅列、產出大量內容。換個角度來說，很多頁面都是 SEO 內容，而不是以解決使用者搜尋需求為先，這些 SEO 為優先的內容某程度來說並無法為使用者帶來足夠的幫助，甚至包含虛假資料。
因此，我們便不難理解 2023 年 9 月的更新中，Quora、Reddit 這類型的論壇網站得以脫穎而出的原因，因為論壇的用戶常常都在回覆中提供相當實用的資訊（反問諸己，大家日常搜尋時應該也頗常使用「XXX ptt」、「XXX dcard」一等的字眼作搜尋，道理是一樣的）。相反，一些旅遊主題的網站，可能只有匯整景點的基本資訊，並沒有實際的旅遊心得，雖然文章洋洋灑灑好幾千字，但可能「大而無當」，便較容易被 HCU 的分類器評估為無用內容。
以下提供的 Google 文件已就實用／無用有相當完整的說明，官方是以反問句的方式讀者理解，此處簡單截錄一些重點並整理為陳述句：
| 實用內容 | 無用內容 |
|
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如上所述，由於 Google 近期已將有關網頁體驗的相關訊號整全至 HCU 中，因此部分 SEO 專家笑稱 HCU 應該正名為 HCU（X），因為 2023 年 9 月的更新中，相比起過去數次的更新，受影響的網站似乎都存在一些網頁體驗的問題，諸如：彈出視窗和廣告的大小位置、網頁互動體驗等。
Google 相關文件：
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演算法更新的時間問題
一年更新幾次？
上圖是 Moz 就 2014 至 2022 期間 Google 更新演算法的頻率，可大致了解演算法更新的熱區。
由於演算法的更新沒有固定的時程，唯一可以肯定的是每年都會有 2 ~ 3 次例行的核心演算法更新，至於個別系統的更新迭代，基本沒固定時間。不過，我們可以把 2018 ~ 2022 年近五年的演算法更新數次整理於下，供大家參考：
- 2018：核心更新：3、4、8 月｜行動索引優先：3 月｜網站速度：7 月
- 2019：核心更新：3、6、9 月｜BERT：10、12 月
- 2020：核心更新：1、5、12月｜個別更新：N/A
- 2021：核心更新：7、11月、｜片段檢索：2月、PRU：4 、12 月｜垃圾內容：6、7、11 月
- 2022：核心更新：5、9月｜PRU：3、7、9 月｜HCU：8、12 月｜垃圾內容：10、12 月
值得注意的是，從2022 年起很有可能迎來一波更新浪潮，演算法更新的次數也越發頻密，例如 2023 年 8 月至 10 月短短兩個月先後大規模更新了四次，極不尋常，不可不察：
更驚人的是10 月的兩個更新僅相差一天，意味著 Google 在同步進行兩套更新（其一甚至是核心演算法，很可能包山包海），這是非常罕見的狀況，況且，8 月才剛完成一次核心更新。因此，不少 SEO 專家都對此感到不解，例如：
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Google 當然還是一如既往地回答「Update can be a good thing」，但我們更想知道的是 Google 是在此前的更新中發現失誤、漏洞，然後匆忙地以新的更新來掩蓋？還是有其他的考量點？總而言之，我們是參與 Google 制訂的遊戲中，這就是 Google SEO，許多東西、現象都會讓人變成懷疑論者。
每次更新多久？
一般來說，Google 通常是以 14 天為單位，也就是說演算法更新基本會在兩周內完成，偶爾會出現延期，但不常見。
更新時間到哪看？
可以參考 Google 官方的 Google Search Status Dashboard：
Dashboadr 會註明演算法的名稱、起始日和進度。
Google 如何應對大型語言模型的挑戰？SEO 又該何去行從？
以 10x Content 在同質化 SERP 中脫穎而出
有關 SERP 的同質化，就筆者的個人看法，可以 Rand Fishken 提出的 10x Content 思維應對，該概念可以說是 Google 搜尋中心〈建立實用、可靠且以使用者為優先的內容〉一文的具體實踐原則。
Rand Fishken 提出 10x Content 的時空背景（2015 年）實是提出一種在「內容為王（Content is King）」原則下的內容最優化守則，而「10 x 」的意思是讓產出的內容比當前 SERP 結果優秀 10 倍，其要點轉譯於下：
- 它必須在任何設備上都具有出色的 UI 和 UX 體驗。
- 內容通常是高質量、值得信賴、有用、有趣和卓越的組合。它不一定是所有這些，但一定是它們的組合。
- 它必須在範圍和細節上與服務於相同訪客或用戶意圖的其他作品有很大不同。
- 它必須能引起情感上的共鳴。我要感到敬畏。我要感到驚喜。我想感受到喜悅、期待或欽佩，這樣的內容才能被認為是 10 倍的。
- 它必須通過提供全面、準確、卓越的信息或資源來解決問題或回答問題。
- 它必須以獨特、非凡、出人意料的風格或媒介提供內容。
雖這已是 2015 年提出的概念，但放眼到 8 年後的今天（2023 年）仍具相當的指導意義。
簡單來說，Google 並不排斥 AI 內容，一如他們在〈Google 搜尋的 AI 產生內容相關指引〉這篇網誌文章的說法：
Google 的排名系統旨在獎勵原創且高品質的內容，這類內容需達到我們所謂的 E-E-A-T 標準：專業性、實際經驗、權威性和可信度。歡迎前往 Google 搜尋的運作方式網站瞭解詳情。
我們將重點放在內容品質而非內容製作方式，多年來，這項原則有助於我們為使用者提供可靠的高品質搜尋結果。
然而，各位不要忘記的是：今天你可以靠 AI 工具搜集網路資料自動化產出內容，明天別人也可以用一樣的方法把你辛苦（用工具）匯整的內容當作養份，接著你把內容產下去，靠工具寫得比你「完整」。此外，雖目前 AI 工具產出內容幾乎已經人機難辨，但 AI 的問題還是容易「一本正經地講幹話」，現階段的 AI 無法分辨內容的正確性。因此，腳踏實地使用自己的經驗、專業知識為文章的原料（不排斥由 AI 執筆），還是最理想的做法。
一切都從 「專業度」開始
從 Google 將 E-A-T 演進為 E-E-A-T，以及 PRU、HCU 這兩個算法在 2021 年迄今的多次反覆更新中，我們不難看出這三者之間的關係。Google 本身也很清楚表明他們彼此間的關係，例如在實用內容統說明文件中，便提到不要忘記評論系統的種種：
首先，過去很長一時間（2014 年起） E-A-T 是 Google 評估頁面內容是否具備足夠價值可提供給使用者的主要原則（不是演算法），2022 年 12 月將 Experience 經驗加入至 E-A-T 中，強調頁面內容需具備親身經驗。從 E-A-T 迭代為 E-E-A-T，扣回 2021、2022 期間多次更新的 PRU 和 HCU，雖然一則名為「產品評論」、一則名為「實用內容」，影響範圍也有所區別，但本質上就是指出 Google 看重頁面內容是否滿足到「原創非二手」、「深入非空洞」、「專業非業餘」等的條件。
為達到上述的條件，就內容產出的先決條件來說，其實都可以回歸到 E-E-A-T 的「專業性」原則上。當內容是專業的，基本上便會有一些獨特的見解、觀察，便不易流於空泛。換個角度，這樣的內容不是能輕易能模仿的，因為深入詳談某類型的產品，其中涉及許多專業知識。
以一句話作總結的話，就是創作「原創且高品質的內容」。
Google 相關文件：
了解Google演算法後，讓你知道如何做好網站SEO
有些人可能會認為在了解 Google 演算法後，可以找到演算法的漏洞，並且讓自己的網站排名前進，切忌不要有這樣的想法和行為，因為這樣可能被判定為黑帽，讓自己辛苦經營網站排名被 Google 懲罰，awoo 不建議這樣做。awoo 覺得了解 Google 演算法目的，應該是為了要跟 Google 搜尋引擎做朋友，了解其運作方式和機制，這樣才能夠透過正確、合理的 SEO 操作方式，讓自己的網站排名前進，並且持續穩定成長，相信這才是 Google 所樂見的。
如果想了解更多關於 Goolge 演算法更新與 SEO 的消息，請訂閱 awoo成長駭客行銷誌以獲取最新訊息，若想了解更多關於 awoo SEO 服務內容，歡迎立即諮詢，將有 awoo 專業顧問與您聯繫。
