Google 官方在五月中旬發布「為Google 搜尋中的生成式AI 功能優化網站」指南，這份文件為如何針對 Google 生成式 AI 功能(Generative AI Features)進行優化給出了許多建議，也在搜尋業界引起了廣泛的迴響與討論，筆者將透過本文：
- 整理指南的重點
- 附上解說
- 針對 Google 所提出的迷思從 SEO 從業人員的角度進行辨證
- 補充說明指南中所預示的「AI 代理」未來
一、SEO 還重要嗎？
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 的搜尋演算法之上。既然 SEO 最佳實務針對的是 Google 搜尋演算法，它對於生成式 AI 功能的優化，當然也能適用。
對於 Google 的生成式 AI 功能建立在 Google 搜尋演算法之上，Google 在指南中給出了以下兩個例子：
(一)檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)
Google 提到：它會從搜尋索引中擷取「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呢？實務上就是排名靠前，也就是 SEO 成效比較好的網頁。也就是說，要在 Google 生成式 AI 功能出現，先要做好SEO。
(二)查詢擴散(Query Fan-out)
Google 提到：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」，而我們的網站如何在多次的搜尋中盡可能被找到呢？當然是透過 SEO。
這也就是為什麼雖然業界對生成式 AI 的優化創造了許多新名詞，例如：「答案引擎優化」(Answer Engine Optimization, AEO)，「生成式引擎優化」(Generative Engine Optimization, GEO)，Google 仍然認為對其生成式 AI 功能的優化本質上仍然是 SEO，是 SEO 的延伸。
二、將 SEO 基礎最佳實務應用到生成式 AI 搜尋
Google 在指南中說明在 AI 搜尋時代哪些 SEO 最佳實務最重要，以及如何實際應用。筆者將這些實務整理並附上解說如下：
(一)技術面
Google 搜尋尋找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；而既有 SEO 技術面最佳實務，至今仍然值得持續執行。
指南中提到的技術面實務整理如下。
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。
3. 語意化 HTML(Semantic HTML)聚焦可讀性，而非完美的語法
指南中提到：對 Google 而言，不需要做到完美的語法，但如果可能的話，建議使用語意化 HTML。意思是說，Google 可以處理不完美的語法，且語意化 HTML 與語法是否完美，均非 Google 搜尋排名要素。實務上，把兩者做好，更多是為了 Google 以外其他的搜尋應用。
4. 如果要使用 JavaScript，確保要遵循最佳實務
Google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 的處理投入多年的努力，算是走得比較前面的，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
指南中提到的重點包括：行動裝置相容性、網頁速度、容易辨識主要內容。
網頁體驗已納入 Google 核心演算法，所以改善網頁體驗，已經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 官方的說明處理。
技術面小結：
針對進一步的技術處理，指南中建議網站經營者：
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》
閱讀《維護網站的搜尋引擎最佳化 (SEO) 成效》
(二)內容面
指南中提到：創造獨特、吸引人、實用的內容，長期而言，對網站在生成式 AI 搜尋中的曝光影響，可能比指南中的其他建議都還重要。雖然對不同的人「獨特、吸引人、實用」的內容可能有不同定義，但這類內容通常都具備一些共同特徵。
指南中提到的內容面實務整理如下。
1. 提供獨特觀點
指南中提到：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過的：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。
指南建議創作者應根據自身對主題的理解自行創作內容，帶入深入的經驗與專業，而不是重複網路上已有的資訊，或提供生成式AI 很容易產出的內容。
2. 建立「實用的、可信賴的、以人為優先的」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。
3. 以對使用者有幫助的方式組織內容
指南中提到：為人撰寫內容，並且確保內容易於閱讀。具體的例子包括：
- 使用段落與章節
- 使用標題
- 提供清楚的內容結構
4. 加入高品質圖片與影片
指南中提到：很多人在搜尋時喜歡看到圖片與影片。Google 的生成式 AI 搜尋也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，做法包括：
- 使用高品質圖片
- 使用與內容相關的影片
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越來越難被看見。網站經營者現在起應該開始展開行動，結合SEO 最佳實務，在內容加上高品質圖片與影片，為 AI 搜尋布局。
5. 聚焦使用者需求，避免過度操作
指南中提到：不要為了每種使用者可能的搜尋變化製作獨立的內容，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是對使用者有幫助，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，也能理解其意義。
6. 使用生成式 AI 協助寫作時要注意
指南中提到，如果你使用生成式AI 協助內容製作，請確保符合以下標準與政策：
Google 搜尋基礎入門
Google 搜尋的生成式 AI 內容使用指南(適用於網站)
內容面小結：
關於AI 搜尋內容面的優化，指南中提到，可以將所有的方法簡化成一條原則：
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。
如果你不確定某個決策是否正確，可以問自己：
「這是使用者會覺得滿意的內容嗎？」
如果答案為「是」，那通常就是正確方向。
(三)推廣面
AI 功能優化的推廣面，指的是創造網站外部的排名訊號。過往 Google 搜尋體系最重要的外部訊號是反向連結，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」，透過使用「商家中心」、「商家中心產品檔案」、「商家檔案」等服務，可以有效提升網站在 AI 回應的能見度，相關資訊可參考「透過 Google 提供商家詳細資料」。
三、破解生成式 AI 搜尋迷思與辨證
Google 在這份指南中，也提了幾件在「針對AI 功能進行優化時其實不需要做的事」，要特別注意的是，這些「不需要做的事」是從 Google 觀點出發提出來的建議，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，筆者會提供自己的觀點，供讀者參考。
(一)不需要 llms.txt 或特殊 AI 標記
Google 在指南中指出：不需要特別創建供 AI 閱讀的檔案，例如：llms.txt、Markdown…等等，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。
筆者認為，在 Google 體系之外，還有其他 AI 搜尋應用，這些非 Google 體系的 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，所以為了極大化優化成效，準備 llms.txt，以及特殊 AI 標記檔案，是可以考慮的策略。
(二)不需要把內容切成區塊(Chunking)
Google 在指南中提到：它有辦法了解頁面上多重的主題，然後顯示相關的片段給使用者，因此不需要為了讓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。
對於 Google 的說法，筆者頗為質疑，首先，既然 Google 已經進化到以段落為層級尋找答案(也就是所謂的「段落排名」(Passage Ranking)技術)，那麼如果創作者沒有以問題導向的格式去規劃文章段落，是要怎麼確保能回答問題呢？再者，內容創作者要如何期待 Google 認定的答案段落，跟自己預期的段落是相同的呢？第三，跟 llms.txt 的問題一樣，就算 Google 真的能把段落排名技術做到它宣稱的那麼好(我個人很懷疑)，其他 AI 搜尋應用呢？
(三)不需要為 AI 重寫內容
指南中提到：Google 可以了解搜尋使用者的搜尋意圖，以及搜尋同義字，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，因此所以不必為長尾關鍵字、語句變化刻意改寫內容。
其實 Google 的建議，是將「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 低估了內容創作者。要知道，許多內容創作者為了 AI 重寫內容，不是為了使用奇技淫巧去操縱排名，而是為了「將問題回答得更好」，以及「讓答案更方便 AI 引用」。由於 AI 的出現，讓搜尋的問題可以更加細分，更精準的溝通成為可能，創作者因應這樣的變化，調整內容寫作方式，這並沒有什麼不對，Google 要做的是持續改進 AI 功能，讓濫用新機制的人無法得利，而不是告訴我們不需要為 AI 重寫內容。
(四)不需要追求不真實的提及(Mention)
指南中提到：Google AI 功能與其搜尋服務一樣，的確會參考部落格、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。
雖然 Google 宣稱不真實的提及幫助有限，但實際的 SEO、GEO 工作中，操作不真實地提及其實是很普遍的作法，而且這樣的作法被證明很有用。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，最主要的排序訊號，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？
(五)不需要過分聚焦結構化資料(Structured Data)
指南中提到：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
這是一個 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，但是：
- 根據結構化資料所產生的複合式搜尋結果是可以讓 AI 讀取使用的
- 透過結構化資料幫助搜尋引擎理解內容，對於 AI 搜尋優化當然會有幫助
- Google 既然說結構資料對 SEO 有幫助，那不是也說做好 SEO 對 GEO 有幫助嗎？
- 其他 AI 搜尋應用看不看結構化資料呢？
小結：
Google 官方根據幾個他們認為的迷思給出了建議，這些建議當然有參考價值，但要注意：
- Google 對於某些問題他們能否解決過分樂觀看待
- Google 可能給了你部分正確的資訊，但你可能需要更完整的資訊才能做出更好的判斷
- Google 在給出建議時並未特別考慮非自身體系的 AI 搜尋應用
因此，Google 所提的迷思與建議，筆者認為是可以辨證的，如果不經思考全盤接受 Google 的觀點，其實會有風險。
四、探索 AI 代理體驗(AI Agentic Experiences)
雖然篇幅不多，但 Google 在這份指南中提到了 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：
- 訂位
- 比價
- 商品比較
AI 代理有多種形式，例如瀏覽器代理(Browser Agent)可以用來：
- 分析畫面截圖
- 查看 DOM 結構
- 解析 Accessibility Tree
指南中提到，若行有餘力，可以參考以下兩份官方文件：
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，將從幫助企業在傳統搜尋被找到，到在 AI 搜尋被找到，再次進化到讓企業的資訊與 AI 代理直接連結，一個全新的時代又即將到來。
