Google搜索引擎演算法的歷史

Google 搜尋演算法並非一成不變，相反地，它隨著時間不斷演進以提供更相關、高品質的搜尋結果給使用者。從創立之初的核心排名機制，到後續陸續推出的各種演算法更新，每一次更新都針對網路生態中的不同問題進行調整。這些演算法更新通常以代號命名（許多以動物命名），例如 Panda（熊貓）、Penguin（企鵝）等，並對 SEO 產生深遠影響。了解這些主要演算法的作用，有助於我們明白 Google 評估網站品質的標準，以及為何 SEO 策略需隨之調整以保持競爭力。

以下將概述 Google 搜尋演算法的重要里程碑與更新，包括它們的目的和對 SEO 的影響：

PageRank 演算法

PageRank 是 Google 創立早期（1998 年）所提出的核心演算法，由共同創辦人 Larry Page 發明並以他的姓氏命名。PageRank 的理念是將整個網際網路視為由超連結（Hyperlink）連接而成的網狀結構，透過分析網站之間鏈接的數量與品質來評估各網頁的重要性。簡單來說，當許多其他網站都連結到某一頁面時，表示該頁面可能具有較高的參考價值——每條外部連結可被視為一張對該頁面的「投票」。而且，連結來源本身的權重也會影響評分：高權重網站給出的連結（投票）所賦予的價值更高。因此，一個被權威網站大量引用的頁面，其 PageRank 評分就會提升。反之，如果一個頁面缺乏其他網站的連結支持，PageRank 分數便可能較低。

PageRank 演算法的引入，開創了以客觀鏈接關係衡量網頁重要性的先河，使 Google 相較於同時代的搜尋引擎更能找到真正有價值的內容。對 SEO 而言，PageRank 的出現讓外部連結（反向連結）的策略地位大幅提高，網站經營者開始重視如何獲取其他網站的推薦。這也是所謂 頁外 SEO 中「連結建設」的重要性來源之一。然而，PageRank 的成功也導致了一些作弊現象，例如有人透過連結工廠或購買大量不相關的連結來操縱 PageRank 分數。這類黑帽手法雖然可能短期內提高排名，但最終違反了搜尋引擎指南。因此，Google 後來也推出其它演算法更新來打擊這類黑帽 SEO 手段（詳見下文的「Penguin 演算法」部分，以及《黑帽 SEO 與 白帽 SEO》一文)。總的來說，PageRank 奠定了 Google 排名演算法的基石，即透過全網的連結訊號來評估頁面可信度與重要性。儘管今日 Google 的排序考量已遠不止 PageRank 一項，但連結關係仍然是影響網站權威性的重要因素之一。

熊貓演算法 (Panda)

熊貓演算法 (Panda) 是 Google 在 2011 年推出的一次重大演算法更新，其目的在於提升內容品質、打擊所謂「內容農場」以及其他低品質內容網站。內容農場指的是那些充斥大量淺薄文章、以堆積關鍵字或複製資訊為主，只為了流量和廣告點擊而存在的網站。過去，這類品質不佳的內容有時卻能在搜尋結果中獲得不錯的排名，對使用者體驗造成負面影響。熊貓演算法透過降低低品質內容網站的排名，來淨化搜尋結果，使真正原創且有價值的內容更容易脫穎而出。Google 官方表示，Panda 更新影響了當時約 12% 的搜尋結果，可見其範圍之廣。被熊貓命中的典型對象除了內容農場，還包括大量充斥廣告、但實質內容貧乏的頁面，以及抄襲/聚合他人內容而缺乏原創性的網站。

對 SEO 來說，熊貓演算法傳達了一個明確訊息：內容為王。網站若要取得良好排名，必須專注於提供高品質的內容給讀者，避免為了取悅演算法而產生大量無意義的頁面。熊貓更新之後，許多網站紛紛自我檢視內容品質，刪除或改善薄弱頁面，並投入資源撰寫對用戶真正有幫助的深度文章。同時，這次更新也讓內容抄襲行為受到打擊——如果你的網站內容是從別處複製而來，可能會因為不被視為原創來源而在排名上吃虧。總而言之，熊貓演算法提升了搜尋結果的整體品質，也迫使 SEO 策略更加關注內容的深度與實用性，這與後來 Google 在搜尋品質評估中強調的E-E-A-T（經驗、專業性、權威性、可信度）理念是一脈相承的。

企鵝演算法 (Penguin)

企鵝演算法 (Penguin) 是 Google 在 2012 年推出的搜尋演算法更新，其重點在於打擊網路垃圾訊息（Webspam），特別是針對透過不自然連結操縱排名的行為。由於外部連結對排名有舉足輕重的影響（如前述 PageRank 概念），一些站長採取了黑帽手法來大量取得連結，例如購買連結、參與連結交換鏈或建立私人部落格網絡（PBN）等。這些違反 Google 網站管理員指南的作法，會人為地提高頁面的連結數量，進而短期提升排名，但嚴重破壞了搜尋結果的公平性。Penguin 更新的目的就是要識別並降低這些違規網站的排名。換言之，如果某網站被偵測到使用了刻意堆砌連結等黑帽 SEO 技巧，其在搜尋結果中的表現就可能因企鵝演算法而大幅下滑，甚至完全從某些關鍵字的排名中消失。

企鵝演算法讓許多曾仰賴黑帽連結策略的網站措手不及：有些網站在更新後流量驟減，就是因為先前積累的大量低品質連結被視為垃圾而遭到貶值。對合規經營（白帽）的站長而言，這次更新則是一大利多，因為競爭對手若有使用不當手段將不再佔據優勢位置。從 SEO 策略角度看，企鵝演算法強調了連結品質的重要性遠高於連結數量。一條來自權威、高相關網站的自然連結價值，勝過十條來自可疑來源的垃圾連結。站長應該著眼於透過優質內容吸引自然的推薦，而非試圖以作弊方式操控排名（更多正當連結建立方法，請參考頁外 SEO相關章節）。值得一提的是，Penguin 後續的更新逐漸走向即時更新（Real-time）；2016 年的 Penguin 4.0 更是將其整合進核心演算法並改為連結「減分制」（無效化垃圾連結的影響，而非整站受罰），使得搜尋引擎對連結spam的處理更為精細。總之，企鵝演算法的出現大幅改善了搜尋結果的純淨度，並引導 SEO 生態回歸良性發展——把心力放在長期經營品牌與內容上，而非試圖鑽漏洞。

蜂鳥演算法 (Hummingbird)

蜂鳥演算法 (Hummingbird) 發布於 2013 年，被視為 Google 搜尋自 2001 年以來最大的演算法革新之一。不同於以往著重於對單一關鍵字的匹配，蜂鳥演算法強調對自然語言查詢的理解，注重搜尋字詞之間的語意和上下文。這意味著 Google 不再僅僅逐字分析用戶輸入的詞語，而是嘗試弄清他們背後的真實意圖。例如，使用者詢問「從台北到高雄最快的方式是什麼？」這樣的長句查詢，以前的演算法可能只抓取「台北」「高雄」「最快」「方式」等關鍵字各自比對，但 Hummingbird 會更全面地理解這是一個尋找交通方式的問題，並針對整個問題提供更符合意圖的結果。

蜂鳥演算法的命名寓意在於速度和精準（如蜂鳥振翅般迅捷），它讓 Google 更有效率地處理長尾關鍵字和口語化的搜尋。對 SEO 而言，Hummingbird 的到來使內容策略需要更關注使用者搜尋意圖。網站內容不應只圍繞單一關鍵字重複堆砌，而要涵蓋相關主題的各個面向，並以使用者可能提出的自然語言問題來組織內容（例如以 Q&A 形式或長尾關鍵詞為題）。此外，蜂鳥更新也推動了語意搜尋（Semantic Search）的發展，Google開始更深入地理解詞與詞之間的關聯和意義。比如搜尋「蘋果的卡路里」時，Google能明白使用者指的是水果蘋果而非 Apple 公司。這種對語境的理解在日後的 RankBrain、BERT 等技術中進一步加強。總括來說，蜂鳥演算法讓搜尋體驗更加人性化，使用者可以更自然地提出問題而獲得滿意答案。SEO 從業者則需要確保網站內容結構清晰、語意豐富，並可融入結構化資料等方式協助搜尋引擎理解內容（參見技術性 SEO中關於 Schema 的部分）。蜂鳥演算法提醒我們：優化不僅是對機器的關鍵字優化，更是對人類語言和意圖的優化。

鴿子演算法 (Pigeon)

鴿子演算法 (Pigeon) 是 Google 在 2014 年發布的更新，此次更新主要聚焦於本地搜尋（Local Search）的精確性提升。它之所以被稱為「鴿子」，據稱是因為鴿子能夠精准地返回家園，象徵著本地搜尋結果的定位更加準確。鴿子演算法將 Google 傳統的網頁搜尋演算法與本地搜尋排名因素更緊密地結合，讓本地商家及與地理位置相關的搜尋結果更加相關。例如，過去用戶搜尋「紐約最好吃的披薩」時，結果可能單純依照網站權威性排序；但在鴿子更新後，Google 會更重視搜尋者所在地以及各店家在地理上的相關性和評價，確保搜尋結果真的呈現「附近」且「好評」的披薩店。

此更新的一大影響是本地搜尋套件（Local Pack，即地圖和商家資訊）在結果頁中的展現更加顯著，且排序更為精準。Google 強化了對用戶位置的判斷，以及商家 Google 我的商家（Google My Business，現稱 Google 業務檔案）資訊的運用。對 SEO 而言，這意味著本地 SEO的重要性提升。如果企業希望在地理相關搜尋中獲得曝光，就需要優化其本地搜尋信號，包括在 Google 我的商家中保持最新詳盡的資料、累積顧客評論評分，以及在網站上標記結構化的本地商家資訊等（詳情可參閱《本地 SEO》相關內容）。同時，傳統 SEO 指標（例如網站內容品質、外部連結等）仍然適用於本地搜尋，但鴿子演算法確保了本地結果對這些指標的應用更加嚴謹且貼近使用者需求。簡而言之，鴿子演算法讓使用者在搜尋本地資訊時能得到更有用的結果，例如距離最近、聲譽良好的商家，這對小型在地業者也是一大利好，因為他們有機會透過良好口碑在搜尋中勝過純線上的大型網站。

RankBrain

RankBrain 是 Google 在 2015 年左右開始運行的一項機器學習（Machine Learning）演算法。Google 官方在當年確認了 RankBrain 的存在，並透露其已成為僅次於內容和連結之外，影響排名的第三大重要因素。RankBrain 的主要功能是幫助 Google 更聰明地理解使用者查詢並對搜尋結果進行排序。特別是當遇到以前從未出現過的全新查詢（據統計，Google 每天都有相當比例的查詢是前所未見的），RankBrain 會根據過去學習所得，去猜測使用者真正想要的是什麼，從而提供更相關的結果。它可以被視為是在傳統演算法基礎上，加上一層「自我學習」的智慧，用以處理那些模糊、不常見或語意複雜的搜尋。

從 SEO 的角度看，RankBrain 的引入意味著搜尋引擎對內容相關性的判斷變得更加智能。過去我們可能強調某個關鍵字要精確匹配數次才能獲得排名，但有了 RankBrain，Google 更能夠辨識語義相關的內容。例如，用戶搜尋「東京秋天賞楓推薦景點」，即便網頁上沒有完全一樣的句子，只要內容涵蓋了東京、秋天、賞楓等語意相關資訊，也有較高機會被判定為相關結果。換言之，頁面不需為每種措辭都刻意優化，只要內容確實圍繞該主題並深入描述，各種表達方式的查詢都可能匹配到。這鼓勵了內容創作者專注於主題的全面性與深入度，而不是鑽研機器的關鍵字規則。同時，RankBrain 也考量使用者行為數據作為參考，例如點擊率、停留時間等，以動態調整結果的排序，使得真正讓使用者滿意的內容會有更好排名。

需要注意的是，儘管 RankBrain 被稱為演算法，但它更像是現有 Google 排名系統中的一部分模組，融合在整體演算法架構內運作，而非獨立運行的程式。隨著人工智慧在搜尋領域的應用越來越多元（像後來的 BERT 模型、MUM 多模態模型等），我們可以預期 Google 將持續提升這方面的能力。因此，SEO 策略也要跟上腳步：理解使用者語意、提供高品質且易於AI理解的內容（包含善用標題結構、清晰的撰寫，以及必要的結構化標記），才能在未來的排名競爭中保持優勢。

SpamBrain 演算法

SpamBrain 是 Google 近年來（約 2018 年起）運用的一套 AI 驅動的垃圾訊息偵測系統，用以對抗各種搜尋垃圾技巧和惡意網站。簡而言之，SpamBrain 可被視為 Google 搜尋排名基礎設施中專門檢測並消弭垃圾內容的演算法平台。它利用人工智慧來自動識別可能的垃圾頁面，包括但不限於：藉由隱藏關鍵字、內容填充等方式欺騙演算法的頁面、佈滿惡意連結或惡意程式碼的網站、以及透過大量低品質連結試圖影響排名的行為。SpamBrain 能注意到這些欺瞞或低質量的手法並加以處理，在排名時將其權重降低或直接排除在索引之外。

Google 幾乎每年都會針對網路垃圾發布報告並強調 SpamBrain 的進展。例如 Google 指出透過不斷改進 SpamBrain，他們在 2021 年攔截的垃圾網站數量是以往的數倍之多，讓超過 99% 的搜尋結果頁瀏覽皆沒有遇到垃圾內容。SpamBrain 之所以強大，在於它具備自我學習能力，能隨著新的垃圾策略出現而訓練出相應的偵測模型。例如，近年來針對連結spam問題，SpamBrain 已被訓練得更能識別出那些專門用來傳遞黑帽連結權重的站群或博客網絡，大幅提升了打擊連結垃圾的效率。同樣地，它也能更好地發現被駭入而暗藏惡意內容的網站，以及在爬蟲階段就攔截明顯垃圾的頁面。對 SEO 而言，SpamBrain 的存在提醒我們切勿以身試法從事任何黑帽作弊行為，包括內容與連結兩方面。因為即便僥倖逃過一時，隨著 SpamBrain 的演進，終將被逮個正著並受到懲處。此外，站長也應注意加強網站安全，避免網站被駭後淪為垃圾站的一部分而不自知。總的來說，SpamBrain 演算法是 Google 淨化搜尋生態的利器，它確保用戶幾乎不會在搜尋結果中看到明顯的垃圾內容，維繫了搜尋體驗的品質和可信度。

BERT 模型

BERT（全名 Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是 Google 在 2018 年提出的一種深度學習語言模型，並於 2019 年運用在搜尋引擎上以大幅提升對自然語言查詢的理解能力。傳統的搜尋演算法在處理使用者查詢時，往往傾向於逐字比對關鍵詞，可能忽略字詞在句子中的語境差異。而 BERT 的特點就在於採用雙向編碼器的 Transformer 架構，能同時考量一個詞彙前後的上下文，使 Google 更加“瞭解”整句查詢的語義。例如，在英文查詢中「nine to five」和「a quarter to five」兩個片語裡，“to”一詞有截然不同的含意，過去搜尋引擎可能無法精確分辨，但 BERT 可以識別出這類語意上的細微差異，從而提供更相關的結果。簡而言之，BERT 讓搜尋演算法更接近人類的語言理解方式，能讀懂使用者輸入的整句話，而不只是片段的關鍵字。

自從 Google 將 BERT 模型整合進搜尋系統後，搜尋結果的相關性明顯提升。官方表示這項更新在推出時影響了約 10% 的搜尋查詢 (searchengineland.com)（以英文查詢為主的初期階段），堪稱搜尋史上一次重要的躍進。對於使用者而言，這意味著 Google 更善於理解他們問題背後的真實意圖，尤其在處理較長、較口語化的查詢時，能夠給出更精準的答案。而對 SEO 而言，BERT 的導入強調了自然語言內容的重要性：網站內容應該以符合使用者閱讀習慣的方式撰寫，圍繞解答使用者問題來提供資訊，而非刻意堆砌關鍵字。由於 BERT 著重於語意理解，網頁上上下文連貫、有深度且清晰的文字將更容易被搜尋引擎正確解讀並匹配給相關查詢。值得注意的是，BERT 本身並非一個可以「針對優化」的排名因子，它更像是 Google 在背景運行的智慧助手，幫助解析查詢和內容。因此，網站管理者無需也無法刻意「迎合」BERT，最好的對策仍然是專注於打造高品質、語意清晰的內容，確保對讀者有實際價值。這樣一來，不論搜尋引擎背後運作的是傳統演算法還是 BERT 這樣的先進模型，都更有可能給予您的網站較高的評價與排名。

MUM 多模態模型

MUM（Multitask Unified Model，多任務統一模型）是 Google 在 2021 年公布的最新人工智慧搜尋技術之一，被視為下一代的搜尋演算法里程碑。MUM 同樣基於 Transformer 架構，但其能力比 BERT 更為強大 1000 倍 (searchengineland.com)！根據 Google 搜尋部門資深副總裁 Prabhakar Raghavan 的說法，MUM 不僅性能大幅提升，還具備同時執行多重任務的能力，能以全新的方式幫助使用者連結資訊。與 BERT 著重於理解文本語意相比，MUM 更進一步，在訓練時就已經涉及75種語言並學習了眾多不同任務。也就是說，它天生具有多語言的知識和廣泛的領域知識，可跨越語言障礙來處理訊息。不僅如此，MUM 還是一個多模態模型：能同時理解文字、圖片，未來甚至可拓展至音訊、影片等多種媒介的資訊。這種多模態、多語言的特性，使 MUM 有潛力將搜尋體驗提升到新的層次。例如，傳統的搜尋可能需要使用者提出好幾次查詢、逐步整理資訊才能找到複雜問題的答案；但借助 MUM，Google 有望理解單一複合查詢裡隱含的多重意圖，並從全球各種語言的內容和不同形式的資料中彙整出對應的知識。Google 曾舉例說明：想像一個使用者提出這樣的問題：「我已經爬過玉山，接下來計畫在秋天挑戰富士山，應該如何做不同的準備？」這個查詢涉及兩座山的不同比較、季節因素以及裝備準備等多方面資訊。傳統搜尋可能需要拆成數個問題查詢，但 MUM 有潛能一次就了解使用者的完整需求，並整合各領域的資訊給出詳盡的解答。再比如，在未來的搜尋中，用戶甚至可以上傳一張徒步鞋的照片發問「這雙鞋適合爬富士山嗎？」MUM 理論上能夠理解圖片內容，結合天氣和路況知識來給出建議——這在以前是難以想像的。

對 SEO 產業而言，MUM 所代表的是搜尋引擎智慧的再一次飛躍。MUM 將協助 Google 更深入地理解網頁內容的意涵和價值，不論內容以何種語言書寫、採用何種呈現形式，優質資訊都能被 MUM 發掘並提供給需要的使用者。這提醒了網站經營者，未來的內容策略應該更具全方位視野——除了文字敘述清楚易懂，也應適當運用多媒體元素（如圖像、影片）來輔助表達，同時確保網站提供的資訊具備深度和權威性，能真正解答使用者的複雜問題。總而言之，MUM 多模態模型展現了搜尋引擎在 AI 時代的發展方向：從「找到資訊」進化為「理解並整合資訊」。Google 持續投入這類技術，目的依然是縮短使用者與答案之間的距離，提供更直觀、更全面的搜尋體驗。

評論演算法更新 (Review Update)

除了上述針對整體網頁品質或連結的演算法，Google 也會針對特定類型內容進行演算法更新。其中一個近期重要的更新類型是針對評論內容的演算法調整，通常被稱為產品評論更新（Product Reviews Update）。Google 在 2021 年首次推出此更新，目的是辨別並提升「高品質、深入的評論內容」在搜尋結果中的排名，打擊那種空泛無物、僅僅匯總產品資訊甚至造假的評論頁面。換言之，如果一篇評論文章只是隨意羅列了一堆產品或給出幾句沒有實質見解的好話，這類薄弱內容將更難在排名中獲得優勢。相反地，那些提供了詳實分析、包含實際體驗和專業見解的評論（例如親自測試後的心得、產品優缺點比較、適合對象建議等）將受到演算法的青睞。

舉例來說，早期許多所謂「最佳產品Top 10」文章可能只是匯集網路上現有資料拼湊而成，每個產品介紹寥寥數句，缺乏深度。而產品評論演算法更新後，Google 希望這類頁面要有更高的門檻才能排名靠前，例如作者真的用過那些產品並給出獨到的評價。同時，Google 也不斷強化對虛假評論的打擊（如 2023 年配合英國監管機構 CMA 的行動，加強清理虛假商家評價等）。對站長和內容創作者而言，如果網站包含產品或服務評測內容，就需要確保這些內容具有充分的專業性和可信度，展現出作者的使用經驗與權威觀點。這與 Google 強調的E-E-A-T原則相契合：優質的評論應該體現作者本人的經驗（Experience）和專業知識（Expertise）、網站的權威性（Authoritativeness），以及內容的誠實可靠（Trustworthiness）。一些實用的做法包括：在評論中加入實拍圖片或影片佐證、提供不同競品的對比、更新評論以反映長期使用感受等。總而言之，評論演算法更新旨在讓使用者在搜尋商品或服務評價時，優先看到那些真誠且有洞見的評測，而非充斥著行銷誘導或空泛敘述的頁面。這提醒了 SEO 從業者：內容品質優化不僅在廣度和深度上，也包含了內容誠信度的保障，唯有站在使用者立場提供實在有幫助的資訊，才能在演算法演進的浪潮中立於不敗之地。

演算法一直追逐好內容、打擊壞內容

Google 搜尋演算法的演進史，其實也是一部與垃圾訊息鬥爭、提升使用者體驗的歷史。從 PageRank 奠定排名基礎，到熊貓、企鵝嚴懲內容與連結作弊，再到蜂鳥、RankBrain 等引入 AI 語意理解，Google 一路秉持的宗旨都是讓好內容被看見，讓不良手法無所遁形。對於網站經營者和 SEO 人員而言，唯一不變的策略就是與時俱進：瞭解每次演算法更新背後的意圖，調整優化重點，遵循正當的作法來經營網站。唯有如此，才能在搜尋結果中獲得長久穩定的曝光，並為使用者提供真正有價值的體驗。