SEO 工程師是什麼?工作內容、必備技能與 3 大職位差異


Kira
14 min read
2026-05-20更新
# SEO概念
SEO 工程師是什麼?本文說明 SEO 工程師工作內容、必備技能和 SEO 內容編輯、 SEO 顧問的差異,最後分享 SEO 工程師面臨的挑戰!幫助你更了解 SEO 工程在做什麼!
SEO 工程師是什麼?先搞清楚 SEO 職位的分類
在介紹 SEO 工程師之前,先了解整個 SEO 職位的分類,能幫你更清楚定位「工程師」這個職稱在整個 SEO 產業中的位置。
台灣的 SEO 職位大致可以分為以下 4 類:
- SEO 內容編輯:負責撰寫與維護 SEO 文章,著重內容面優化,是最基礎的 SEO 職位。
- SEO 優化師 / SEO 顧問:制定並執行整體 SEO 策略,統籌關鍵字規劃、內容方向與成效追蹤,並提供建議給客戶,通常需要 3 - 5 年的實戰經驗。
- SEO 成效分析:以數據分析為核心,負責網站健檢、成效評估與報告,通常需兼具技術面或內容面的基礎。
- SEO 工程師:專注於技術面的優化執行,包括網站速度、架構、爬蟲分析等等,需具備一定的程式能力。
在這些職位中,SEO 工程師是技術導向程度最高的一類。
SEO 工程師需要有能力直接動手修改或改善網站的技術設定,而不只是提出建議交給開發團隊執行。
SEO 工程師的 5 大工作內容
SEO 工程師的工作內容以技術面 SEO 的執行為核心,涵蓋範圍相當廣,從網站架構設計到資料分析自動化都可能是工作的一部分,以下是常見的 5 大工作範疇。
✦ 工作一:技術 SEO 優化執行
這是 SEO 工程師最核心的工作,所有的網站技術問題都需要協助處理,例如找出 404 錯誤、301 轉址設定異常等技術問題,或是協助確認網站的 robots.txt 、Canonical 標籤設定以及 Hreflang 多語系架構等進階技術設定。
✦ 工作二:網站速度與 Core Web Vitals 優化
Core Web Vitals 是 Google 於 2021 年推出的網站速度核心指標,用於衡量實際使用者在瀏覽網頁時的載入速度、互動性,而這個指標會影響網站排名,因此需要確保網站能提供良好的使用者體驗。
SEO 工程師通常會透過 PageSpeed Insights、Lighthouse 等工具分析網站速度,並且直接或與前端工程師協作進行圖片、CSS / JavaScript 壓縮等調整,讓頁面達到 Google 評分標準。
✦ 工作三:結構化資料(Schema)建置
SEO 工程師需要依據頁面內容類型,撰寫或監督正確的 JSON-LD 結構化資料標記,涵蓋商品頁(Product Schema)、文章頁(Article Schema)、麵包屑(BreadcrumbList)等類型,並定期用確認標記的有效性。
✦ 工作四:爬蟲開發與資料自動化
進階的 SEO 工程師會使用 Python(搭配 Beautiful Soup、Scrapy 等套件)自行開發爬蟲程式,用來監控競品網站的內容更新、關鍵字排名變動,或大規模抓取資料用於 SEO 分析報告。
也因此 SEO 工程師能做到一般 SEO 專員無法完成的規模化數據操作。
✦ 工作五:跨部門技術溝通與協作
SEO 工程師需要在 SEO 顧問 / 行銷團隊與前後端工程師之間擔任「翻譯角色」,把 SEO 的優化需求轉換成工程師能理解的技術規格,同時也要能看懂工程師的考量,判斷哪些 SEO 建議在實際開發中是可行的。
這種跨領域的溝通能力,是讓優化方案真正落地不可或缺的軟技能。
SEO 工程師必備技能清單報你知!
SEO 工程師需要具備的技能可以分為技術硬技能、職場軟技能 2 大面向,接下來將逐一說明!
(一)技術硬技能
- HTML / CSS 基礎:能夠看懂網頁原始碼、理解 Meta 標籤結構、識別 H 標籤層級等等,是 SEO 工程師的最低技術門檻。
- 技術 SEO 核心知識:熟悉 robots.txt、Sitemap、Canonical、301/302 轉址、Hreflang、頁面速度優化、結構化資料標記等技術項目的原理與設定方式。
- 數據分析工具:能夠使用 Google Search Console 監控爬蟲、網站的索引狀態、檢視使用者體驗核心指標,同時也要能搭配 Google Analytics 4、 Ahrefs 、SEMrush 等工具,掌握網站整體的狀況。
- Python 基礎(加分項):能夠用 Python 自動化 SEO 資料收集與分析,例如撰寫爬蟲、批次處理關鍵字數據、串接 Google API 等。這不是所有 SEO 工程師職位都要求的技能,但對於職涯發展有所加分。
(二)職場軟技能
- 跨部門溝通能力:能把 SEO 需求翻譯成工程師語言,也能把技術限制解釋給行銷或業務端的人聽,是讓優化方案真正落地的關鍵。
- 持續學習的習慣:Google 的演算法每年有數百次大小更新,SEO 工程師必須定期追蹤 Google Search Central Blog、Search Engine Journal 等業界媒體的最新動態,在每次重大演算法調整後評估對網站的影響。
- 問題拆解與優先排序能力:技術稽核通常會發現幾十甚至幾百個問題,能夠依照影響程度判斷哪些問題要優先修復,是讓工作效率最大化的關鍵思維。
💡 入行建議:如果你有前端工程師背景,進入 SEO 工程師職位的門檻相對低,只需補強 SEO 的知識體系;如果你本來是做 SEO 內容或優化的,則建議先從學習 HTML 結構和 Google Search Console 開始,逐步建立技術面的基礎。
SEO 工程師 vs SEO 內容編輯 vs SEO 顧問:分工有什麼不同?
如同第一段所提到,台灣的 SEO 職位可以被分成 5 大類,而其中「 SEO 內容編輯」「SEO 顧問」也是熱門 的職缺項目,這些工作的目標都是提升網站在搜尋引擎的表現,但各自負責的層面、需要的能力,以及日常交付的成果截然不同。
以下分別說明 3 個職位的核心定位 ⤵
(一)SEO 工程師:技術執行
SEO 工程師的主要價值在於「把 SEO 需求轉化為可運作的技術設定」。
>工程師解決的是:「網站技術上能不能讓 Google 正確抓到、讀懂、呈現你的頁面」等技術問題,需要具備一定的程式能力,是 3 個職位中技術門檻最高的一類。
(二)SEO 顧問 / 優化師:策略規劃
SEO 顧問(或 SEO 優化師)的主要價值在於「分析現況、制定方向」。
他們需要判斷哪些關鍵字值得佈局、競品在做什麼、SEO 優化的優先順序應該怎麼排,並向客戶或上級提出有數據支撐的策略建議。
顧問通常依靠 GCS、Ahrefs、SEMrush 等 SEO 工具得出結論,再把技術執行需求交由工程師落地、把內容產出需求交由內容編輯執行。
>顧問解決的是「SEO 應該做什麼、為什麼做、做了有沒有效」的問題,需要好的分析思維與溝通能力。
(三)SEO 內容編輯:內容產出
SEO 內容編輯(或 SEO 文章寫手)的主要價值在於「生產能帶來流量的優質內容」。
他們依據關鍵字策略和搜尋意圖,撰寫符合 SEO 規範的文章,包含正確的 H 標籤層級、Meta Title 與 Description 設定、關鍵字自然佈局與內鏈配置。
>內容編輯解決的是「寫出能滿足讀者需求,同時讓 Google 讀得懂、給排名」的問題,技術門檻相對低,但需要兼顧 SEO 邏輯與寫作品質。
| SEO 工程師 | SEO 顧問 | SEO 內容編輯 | |
| 工作核心 | 技術執行與設定 | 策略規劃與分析 | 內容撰寫與優化 |
| 程式能力要求 | 必備(HTML / CSS / Python) | 基礎了解即可 | 不需要 |
| 主要工具 | GSC、Python | Ahrefs、SEMrush、GA4、GSC | 關鍵字工具、CMS(如 WordPress) |
| 交付物 | 完成設定的技術改善項目 | 分析報告、優化建議文件 | SEO 文章、頁面內容 |
| 寫作能力要求 | 不需要 | 不需要(但需判斷內容品質) | 必備 |
SEO 工程師面臨的挑戰
選擇這條職涯路之前,值得提前了解 SEO 工程師在日常工作中常見的 3 個挑戰,做好心理準備。
(一)演算法頻繁更新,需要持續學習
Google 每年進行多次的演算法更新,而重大的核心更新(Core Update)都可能造成網站排名大幅波動。
SEO 工程師必須在工作之餘保持對業界動態的持續關注,這是這份工作持續要求「主動學習」的本質。
(二)技術改善的成效週期長,需要耐心
SEO 不像廣告投放,投入後幾乎能即時看到數據反應。
技術優化的成效往往需要數週到數個月才能在排名和流量上反映出來,這個「慢速見效」的特性有時會讓企業對 SEO 的耐心不足,或難以向決策層清楚展示工作的貢獻。
因此如何用數據說明改善進度,是 SEO 工程師需要培養的重要溝通技能。
(三)在 AI 浪潮下的工作轉變
以前,我們習慣打開搜尋引擎、輸入關鍵字、點進網頁找資料;現在越來越多人直接對 AI 提問,希望立刻拿到整理好的答案。
而 Google 也回應了這個趨勢,透過 AI Overviews(AIO)的上線,直接在搜尋結果頁的最上方生成摘要式回答,使用者不用往下滑、逐一點擊網站。
對品牌來說,現在更關鍵的問題是:「你的內容能不能被 AI 引用、被當作可信來源呈現給用戶?」
這也正是 GEO(Generative Engine Optimization,生成式搜尋引擎優化)概念崛起的背景。在 ChatGPT、Perplexity 等生成式 AI 工具普及的環境下,你的網站內容不只要能被搜尋引擎索引、排名,更需要能被 AI 模型理解、信任,並主動引用。
對 SEO 工程師來說也面臨新挑戰,「如何讓 AI 工具的爬蟲理解網站是一個值得信賴的資訊來源」,逐漸變得更加重要!

Kira
創辦人兼營運長
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