⛤ Google 演算法總覽：歷年重大更新與影響 ⛤
Google 搜尋演算法的更新頻繁且至關重要，幾乎每年都會有 1 到 2 次的重大調整，外加數百次的小幅變動，這些更新直接影響網站的自然排名與 SEO 策略。以下是從 2011 年至今，對搜尋引擎影響最深的演算法及其目標：
年份/時間演算法名稱主要目標2011/02熊貓演算法 (Panda)打擊「內容農場」，鼓勵網站提供獨特且高價值的內容，提高用戶滿意度。2012/04企鵝演算法 (Penguin)降低過度優化網站的排名，打擊不自然連結及惡意堆砌關鍵字的手法，提升搜尋結果品質。2012/08DMCA 懲罰懲罰盜版或侵犯版權的網站，保護內容創作者的合法權益。2013/09蜂鳥演算法 (Hummingbird)透過語意分析、同義字理解和錯字校正，改善搜尋結果的準確性，優化整體搜尋體驗。2014/07鴿子演算法 (Pigeon)強化本地搜尋功能，根據用戶所在地理位置，提供更符合需求的本地搜尋結果。2015/04行動裝置友善 (Mobile Friendly)將行動裝置適配性納入網站排名要素，推動網站進行響應式設計 (RWD)。2015/10RankBrain透過機器學習分析搜尋字詞，精準理解搜尋意圖，提供更貼近用戶需求的搜尋結果。2016/10負鼠演算法 (Possum)進一步優化地區搜尋結果，加強地理位置對本地商家排名的影響力。2017/03佛瑞德演算法 (Fred)打擊低品質內容，懲罰廣告比例過高且對用戶價值低的網站，提升內容的真實性與可靠性。2018/08核心演算法更新 (Broad Core)對 YMYL (Your Money or Your Life) 類型網站強化專業度、權威性及可信度 (E-A-T)。2019/10BERT透過語境理解提升搜尋結果準確度，分析用戶的自然語言搜尋，理解上下文語意。2021/06Page Experience評估網站整體體驗，包括載入速度、互動反應時間與視覺穩定性，推動用戶體驗優化。2022/05MUM 演算法強化 AI 理解能力，能更深入解析複雜問題並提供多面向的解答，滿足使用者的進階需求。2022/12SpamBrain專門打擊垃圾連結與不正當的 SEO 手法，防止操控搜尋結果的行為，維護搜尋的公平性。
Google 搜尋引擎的 4 大運作步驟
在眾多演算法中，熊貓、企鵝、蜂鳥、RankBrain 等是影響 SEO 最顯著的幾大系統。此外，像 BERT 與 MUM 演算法，則大幅提升了 Google 對語意和搜尋意圖的理解，讓自然語言搜尋成為主流。
✧ SEO 關鍵策略提醒
專注內容品質：提供獨特、專業且有價值的內容，避免低品質或重複內容。合規的連結建設：建立自然且高相關性的反向連結，避免過度堆砌關鍵字。優化行動版網站：確保網站在行動裝置上的流暢性，提升整體用戶體驗。關注 E-A-T：對 YMYL 網站來說，專業性、權威性和可信度是排名優化的關鍵。強化用戶體驗：改善網頁速度、穩定性和互動性，符合 Page Experience 標準。
掌握 Google 演算法的脈絡與演變，並針對各更新的目的優化網站內容，才能在競爭激烈的搜尋引擎中脫穎而出，達成排名提升的目標！
Google搜尋演算法：如何影響網站排名與SEO策略
✧ 熊貓演算法
推出時間：2011/02/23熊貓演算法的目的是提升搜尋內容的品質，特別針對那些充滿低質量內容的網站。它的主要目標是清除：
重複內容：網站上有無大量抄襲或重複的內容。內容過於精簡：僅提供少量資訊或敘述不完整的頁面。廣告比例過高：當廣告占比過大且影響用戶體驗時，網站排名可能受影響。錯誤或文不對題的內容：內容錯誤或與標題不符。即便目前網站未被處罰，但未來若有類似問題，可能在演算法更新後遭到降權或完全移除搜尋結果。
⛤⛤ 範例 ⛤⛤
網站評價低下的情境：一個內容農場網站發布了大量低品質文章，例如「如何一天內減10公斤」，內容僅有幾行文字或明顯無法實現的建議，並伴隨大量廣告彈出，Google會降低此類網站的排名。
高品質內容示範：反之，一個健康資訊網站提供詳細的科學依據和實用建議，並且版面清晰無過多廣告，則有更高機會被Google提升排名。
✧ 企鵝演算法
推出時間：2012/04/24企鵝演算法專注於清理低品質連結和過度優化的網站，防止透過作弊方式提升排名。以下行為可能受到懲罰：
垃圾連結：與垃圾站點交換大量連結。關聯性低的外部連結：連結至與主題無關的網站。留言連結：在部落格或社群平台留言區植入連結。關鍵字堆砌：在內容中不自然地塞滿關鍵字。被偵測到這些問題的網站，可能面臨排名下降甚至遭到移除的風險。
⛤⛤ 範例 ⛤⛤
垃圾連結行為：某公司為快速提升排名，向低權重網站購買了數千條導向自己網站的外部連結，Google檢測到這些垃圾連結後，會降低該網站的排名。
正當的連結示範：某品牌經由專業內容吸引用戶自發性分享，例如有作者在高權威網站上撰文討論該品牌的成功案例並加入自然連結，這種方式有助於SEO提升。
✧ 蜂鳥演算法
推出時間：2013/09/26蜂鳥演算法旨在深度理解使用者的搜尋需求，不僅看字面意義，還包括：
辨識錯字與同義詞：即使有輸入錯誤，也能提供相關結果。語意分析：透過上下文理解關鍵字真正的含義。考量熱門度與背景：結合使用者的地理位置或時事，調整搜尋結果。此演算法讓搜尋更加貼近用戶意圖。例如搜尋「最近的咖啡店」，Google能直接呈現距離最近的選項，而不是單純列出所有咖啡店。
⛤⛤ 範例 ⛤⛤
同義詞搜尋處理：用戶輸入「最近的診所」和「附近的醫院」，Google理解兩者的潛在語意相關性，能精確提供同一地區的醫療服務資訊。
輸入法錯誤的修正：使用者搜尋「g/4204ru,6」（原意是「聖誕節」）時，Google基於語意和上下文理解，仍然能呈現正確的搜尋結果。
時事考量：當用戶搜尋「梅西」，若近期有與梅西相關的重要賽事（如奪冠或轉會），Google會優先呈現這些最新的新聞和賽事結果，而不是一般介紹他職業生涯的Wiki頁面，幫助用戶即時掌握相關資訊。
✧ RankBrain演算法
推出時間：2015/10/26RankBrain使用AI學習技術來理解用戶的搜尋意圖，主要有三大功能：
處理新搜尋字串：每年新增數千億搜尋關鍵字，RankBrain能有效分類和理解這些新需求。動態調整排名因素：不同內容根據用戶的重視點進行排序，例如醫療資訊優先考量權威性，購物網站則看交易安全性。優化使用體驗：將相關性高且容易理解的內容優先呈現，例如直接顯示電影場次或產品簡介。
⛤⛤ 範例 ⛤⛤
新字串的搜尋結果：用戶搜尋「NFT遊戲未來發展」，這是一個新的關鍵字組合，Google透過RankBrain能分析其語意，提供與NFT技術、遊戲產業未來趨勢等相關資訊。
動態排序的調整：當用戶搜尋「安全支付方法」時，RankBrain會判斷用戶需求，優先呈現如「信用卡支付安全指導」或「支付平台對比」的內容，而非技術性較強的支付系統架構解釋。
✧ BERT與MUM語言演算法
BERT（2019/10/25）：BERT利用自然語言處理技術，讓搜尋更加人性化。用戶輸入日常用語時，Google也能理解語意。例如搜尋「我需要冬天去北海道的準備清單」，Google能識別「北海道」與「冬天準備」之間的關聯並提供準確建議。MUM（2021/05）：比BERT強大1000倍，MUM不僅理解文字，還能分析多語言資料，甚至提供解決方案。例如查詢「北海道滑雪行程」，MUM能整合天氣、器材租借等資訊，彷彿一位專業導遊。
⛤⛤ 範例 ⛤⛤
BERT：
用戶輸入「我去北海道需要帶什麼」，BERT能理解「去北海道」這個動詞短語的旅行目的，提供適合冬季滑雪裝備或行李清單的建議，而不是一般的旅遊指南。當用戶輸入「如何學習Python開發」，Google會優先呈現基礎學習資源，而非針對專業開發者的進階文章。MUM：
搜尋「去北海道滑雪需要準備什麼」，MUM會結合天氣預測、滑雪場推薦、簽證資訊等多重資料，甚至能直接提供整合行動計劃建議，像「專家指導」般精確回答問題。
✧ SpamBrain演算法
推出時間：2022/12SpamBrain專注於檢測與打擊垃圾連結，確保搜尋結果的公平性和真實性。主要特點包括：
識別反向連結：清理那些試圖操控排名的不自然連結。消除垃圾連結影響：使垃圾連結無效化，而不是直接懲罰網站。應用於全球語言：所有語系的搜尋結果均會受到保護。這項更新有效減少付費連結、隱藏連結等作弊行為對排名的影響，提升網站間的公平競爭。
⛤⛤ 範例 ⛤⛤
垃圾連結的檢測：某網站購買了大量來自不相關領域（例如成人網站或博彩網站）的付費連結，SpamBrain能檢測到這些不自然的連結並將其標記為無效，不會影響搜尋結果。
自然連結的保護：如果某文章受到高度權威的媒體引用並加入回鏈，此類連結不僅不會受到SpamBrain懲罰，還能幫助提升該網站的搜尋排名，保障正當SEO策略。
Google搜尋演算法會根據用戶行為、搜尋語意及網站內容品質，透過不同層面的智能分析，提供用戶精確且有效的搜尋結果。經營者應遵守Google的最佳實踐，確保內容自然優化，避免使用黑帽手法，以確保長期SEO效益。