2024 Google演算法最新整理！Google SEO演算法必學6大種分享

Google 演算法是什麼？

Google演算法是Google用來篩選網頁內容，決定哪些頁面可以在搜尋結果上有較高的排名，哪些頁面又必須要降低名次，甚至排除在搜尋結果之外。Google演算法每年都會有1~2次的重大更新，500~600次左右的微幅調整，而每1次的調整都會造成自然排名的變化，對關鍵字研究與SEO優化有很大的影響，因此又被稱為關鍵字搜尋演算法或是SEO演算法。

因此，如果您想做SEO，就一定要對Google演算法有所理解。接下來的內容我們會依序為您介紹Google 搜尋引擎的原理、影響SEO最多的5個演算法，以及該如何在頻繁更新的Google演算法中殺出重圍，取得良好的排名。

Google搜尋引擎原理：原來搜尋過程是這樣運作的！

您是否曾經有過疑惑？網路的世界如此浩瀚，Google是如何將這些網站整理得井然有序？又是怎麼決定該如何呈現搜尋結果頁面到我們面前？首先，我們要先了解Google搜尋引擎是如何運作的！

簡單說，Google搜尋引擎每天的工作可以分為爬取資料、索引資料、分析關鍵字、篩選並排序搜尋結果等4個步驟，當這4個步驟都完成後，才會將排序好的搜尋結果呈現給用戶。

聽起來好像很簡單？但其實每一個步驟都是大工程！不只需要日常維護，還需要花費很大的人力物力去做優化，才能保障搜尋引擎在正常運作的同時，還能追上瞬息萬變的網路世界。以下為您介紹這4個步驟具體會做些什麼，請您繼續閱讀喔！

(一) 爬取資料（檢索）

Google每天都會派出數以萬計的爬蟲（Crawler）到網路世界中，檢索散落四處的網頁。為了讓工作更有效率，爬蟲基本上會先從曾經造訪過的網頁以及有主動提交Sitemap的網站開始爬起，接著再繼續檢索有被這些網頁連結的網址。

想要讓網站更有效率的被爬蟲檢索，那您一定要記得安裝並研究如何使用Google Search Console，這是Google提供給網站擁有者的管理工具，除了可以提交網址，還能幫助您分析SEO成效、搜集反向連結以及監控爬蟲狀況，幫助您優化自己的網站，進而在競爭激烈的網路世界中脫穎而出，獲得潛在消費者青睞。

(二) 索引資料

Google會將爬蟲檢索回來的資料進行分類並建立索引，當用戶搜尋相關的關鍵字時，Google就會分析用戶需要的內容為何，並按照網站權威性、安全性、相關性等因素來呈現搜尋結果。

但Google在索引過程中會對網頁內容進行調整，不重要或無關的內容會在收錄的過程中被修改或刪除，因此經常會有搜尋結果頁的標題和前言跟當初設定不同的情形發生，如果您經常發生這個情況，建議您可以參考這篇文章：〈Meta Title、Meta Description怎麼優化？Meta Tag概念全釐清！〉來調整網頁內容。

(三) 分析關鍵字（使用者搜尋）

當您在使用搜尋引擎時，您檢索的其實不是整個網路世界，而是Google根據上述步驟整理好的索引頁面（Index Page）。

Google會分析您輸入的關鍵字，確認關鍵字是否有錯字、是否有其他含義以及字串中是否是想要搜尋特定的資訊（EX：圖片、評價、營業時間等），以確認在數以萬計的資料中，哪些資料會是您需要的。

分析關鍵字的過程牽涉到蜂鳥演算法、Bert演算法與Rankbrain，關於各類演算法的相關知識我們會在下一段為您介紹。

(四) 篩選並排序搜尋結果

在正式將搜尋結果呈現給您之前，Google會再根據各種因素對搜尋結果進行排序，影響的因素很多，除了前述提過的權威性、安全性、與相關性之外，網站提供的用戶體驗、是否為惡意網站和垃圾網站，都會是Google在呈現搜尋結果時的考量因素。以確保呈現在您面前的網頁都是安全且有用的。

以上就是Google搜尋引擎的運作原理，而在這個運作過程中，最重要的就是各項演算法的協助。

演算法的加入讓Google可以更輕鬆的辨識出哪些網站是垃圾網站、惡意網站，哪些網站又是真正對用戶有幫助的，同時也讓Google搜尋引擎在運作時，不再只是透過單一關鍵字來查找相關內容，而是可以更廣泛的比對出相近詞彙，分析搜尋意圖，將用戶最需要的資料提供到用戶面前。

以下我們將為您提供Google重大演算法的更新圖表，以及介紹3款影響Google最深遠的演算法。

Google搜尋演算法有哪些？會如何影響搜尋結果？

Google對演算法非常重視，基本上每年都會有1~2次的重大更新，以下提供您Google演算法從2011年至今的更動年表：

在這些演算法當中，最知名的當數熊貓演算法、企鵝演算法、蜂鳥演算法、RankBrain，語言演算相關的BERT與MUM，以及SpamBrain，以下來為大家一一介紹。

(一) 熊貓演算法

熊貓演算法是Google最早發布的演算法，其最初的目的是要打擊當初嚴重泛濫的內容農場網站。因此主要會針對以下4點做審查：

• 網站是否有重複內容
• 網站內容是否過於精簡
• 網站刊登的廣告比例是否過高
• 內容是否有錯誤資訊或是文不對題

如果有以上這些狀況，即便現在沒有立刻受到懲罰，但仍有可能在未來演算法更新時被抓到，因而排名被拉低，甚至是完全被排除在搜尋結果之外。

(二) 企鵝演算法

企鵝演算法的發布緊隨在熊貓演算法之後，針對的是有低品質連結、胡亂填充關鍵字等黑帽SEO慣用手法的網站。如果您的網站有以下情形，將有可能受到企鵝演算法的懲罰：

• 與大量低權重或是垃圾網站有交叉連結
• 與連結的網站關聯性過低
• 在各大部落格、社群媒體（EX：痞客邦、FB等）的留言區刻意置入連結
• 刻意在內容中填充關鍵字

無論您是刻意還是不小心的，只要被企鵝演算法偵測到，就有可能遭到降低排名，或是被搜尋引擎取消排名等處罰。

(三) 蜂鳥演算法

與熊貓演算法和企鵝演算法不同，蜂鳥演算法的目的不是打擊黑帽SEO或是內容農場，而是要更準確的抓到用戶的搜尋意圖，以提供更全面且精準的資訊給用戶。

蜂鳥演算法不再只是針對關鍵字去查找資料，而是會探測用戶輸入的關鍵字是否有錯字，或者僅為同義詞；同時也會探詢是否有潛在語意存在，甚至是搜尋當下用戶的背景情境、關鍵字熱門度都會被納入考量，這讓您即使是使用錯誤的輸入法查找資料，Google也有機會將正確的資訊呈現給您。

舉例來說：當您想要找「玉山銀行」卻忘了切換輸入法，導致搜尋的是「m4g0 up6c;6」時，仍會有機會找到正確的資料：

或者是當您在搜尋「強尼戴普」時，有鑒於最近其與前妻安柏赫茲的新聞，Google也會選擇優先呈現相關新聞，而不是如同搜尋其他名人時一般，先呈現Wiki百科上的生平資料。

蜂鳥演算法的發布昭示著Google想要讓搜尋方式更加貼近使用者的決心，這個決心也可以從緊隨其後發表的Rankbrain演算法和Bert演算法進一步得到證實。以下就讓我們繼續為您介紹這2個演算法。

(四) BERT、MUM、CALM 等語言演算法

BERT語言演算模型

BERT全名為Bidirectional Encoder Representations from Transformers，這麼長的名詞幾乎不可能透過翻譯完整表達出來。您可以先將它簡單理解為「自然語言處理」，也就是讓電腦可以更好的理解人類的口語表達。

BERT會試圖從口語理解關鍵字，讓搜尋結果更加精準，在BERT有在運作的情形下，您幾乎不需要為了搜尋資料切換語法形式。

舉例來說，當您想要知道明天的天氣時，您不需要輸入「日期＋所在區域＋天氣」的文字組合，而是簡單地說出「明天天氣如何」Google就會為您檢索相關的天氣資料。

MUM演算模型

2021年5月Google發佈的MUM全名為「Multitask Unified Model」，主要功用為幫助Google更輕鬆的回答使用者提出的複雜問題。 MUM使用的訓練模型T5(Text-To-Text Transfer Transformer)，T5比BERT強大1000倍，與此同時，MUM還接受了75種不同語言的訓練，這使其在理解使用者搜尋意圖、生成各種語言的任務上，能夠比以往的模型更有效率。

未來Google將可能在取得使用者輸入的關鍵字後，用淺層的搜尋意圖推薦內容，並有機會讀懂使用者更深的意圖而找到更多相關的子主題、進而做到直接提供類似專家建議的「行動計畫Action Plan」搜尋結果。

舉一個例子，假如你規劃明年冬天的時候到北海道滑雪，在行前你需要搜尋當地冬季平均氣溫、場地租借器材、日本入境簽證等，這些在過去需要一步步搜尋、整理、再搜尋。MUM的套用，即是希望儘量避免這種情況發生，未來在Google搜尋問題時，就會像在與一位專家對談，只需要問少量的問題，就能協助你找出與其相關聯的知識主題。

CALM

2022年發布的CALM，全名為「Confident Adaptive Language Modeling」，可以分配大型語言模型的計算能力比例，譬如 5% 去回答「天空是什麼顏色的」，剩下 95% 回答更為複雜的問題。

過往添加更多數據去訓練大型語言模型（LLM）時，可以使模型獲得更多更強的能力，但同時也會導致運算成本高、無法維持高性能表現，CALM即是設計來解決此問題。

(五) RankBrain演算法

RankBrain於2015年曝光，其設計的目的與蜂鳥演算法類似，是為了更準確地將搜尋結果呈現給用戶，並提升用戶體驗。因此也有人將RankBrain視為蜂鳥演算法的補充或是一部分。

Rankbrain的目的有以下3種：

1.提供更精準的搜尋結果

根據Google的數據統計，每年都會有15%左右從未被收錄過的搜尋詞組出現，這換算過來相當於3,000億左右，基本上是不可能單靠人力處理的量。

有了Rankbrain的存在，讓Google可以更好的將這3,000多億的字串做好歸類，不用擔心追不上日新月異的網路世界。

2.判定不同項目該如何排序搜尋結果

不同的產業類別、服務項目或是商品，用戶在意的事情會不一樣。

舉例來說，如果是電商產業，那網路交易的安全性就會非常重要；又或者今天用戶查詢的是醫療資訊，則資訊來源的可信度、權威性就會是重中之重。

RankBrain會協助搜尋引擎為這些不同的項目進行排序工作，讓用戶能快速取得正確的資訊。

3.提升搜尋體驗

RankBrain會盡量將關聯性高且符合搜尋意圖的資料呈現給用戶。

舉例來說，當小編搜尋「捍衛戰士」時，Google就以最顯眼的方式將「捍衛戰士：獨行俠」的電影場次資訊、演員名單、影片簡介呈現出來，甚至不用點進搜尋結果，就能得到所有需要的資訊。

(六) SpamBrain演算法

Google在判斷網頁的關聯性時，會將內、外連結視為重要因素，如果有連結試圖操控 Google搜尋結果排名，都可能視為垃圾連結。其中Google對於付費連結、廣編投稿、贊助文案、隱藏連結等打擊特別嚴重。

Google在2022年12月發布了垃圾連結算法更新，Google也於該次更新時正式公布，他們把SpamBrain這個演算法應用在偵測垃圾連結上。 󠀠 更新的目的重點： 1、同時偵測「自站向外的連結」還有「影響自己排名的反向連結」的兩種連結類型 2、不自然連結是被攔截而無效化（於提升權重），不是用懲罰的方式降排名 3、主要用在削減付費等垃圾連結手法（所有為了排名操作的不自然連結，都屬於垃圾連結） 4、全球所有語言的搜尋都會受到影響

Google 演算法更新頻繁？該如何做好SEO搜尋引擎優化？

就像我們最開始說過的，Google每年都會有1~2次的演算法重大更新，而微幅調整的次數則在500~600次左右。

每1次的更動都會造成篩選與排序方式的改變，因此想要維持良好的排名，就要不斷的做SEO更新，讓網站在各方面都能符合Google的需求，能夠提供給用戶最好的體驗。

如果您對SEO有興趣，想要自己操作看看，建議您閱讀以下這篇文章，這能幫助您了解SEO的基本概念：SEO是什麼？2023最佳搜尋引擎優化操作寶典！

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