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Google 演算法是什麼？
簡單來說，Google 演算法就是一套用來「判斷哪些網頁值得被推薦」的排名機制。它會根據數百項排名因素（Ranking Factors），評估網站的內容品質、相關性與使用者體驗，最終決定搜尋結果的排序。
你可以把 Google 想像成一座巨大的圖書館，而演算法就是館員，負責從數十億個網頁中，挑出最符合使用者需求的答案。因此，當演算法更新時，實際上就是 Google 在重新調整「什麼樣的內容值得被看見」。
延伸閱讀：Google 演算法是什麼？破解3大對SEO 重大意義的演算法更新
為什麼你需要了解 Google 演算法？
因為每一次演算法更新，都可能直接影響你的網站排名與流量表現。你可能遇過這種情況：某天網站流量突然下滑，關鍵字排名明顯掉落，但卻找不到明確原因。事實上，這很可能不是技術問題，而是 Google 演算法調整了「評分標準」。
從早期只看關鍵字密度，到現在重視內容品質、使用者體驗與搜尋意圖，Google 已經不斷改變排名邏輯。若網站仍停留在舊有的 SEO 操作方式，就很容易在演算法更新中被淘汰。
更關鍵的是，Google 每年都會進行數百次大小更新，其中核心更新甚至可能讓網站流量在短時間內產生劇烈波動。對企業與內容經營者而言，這不只是排名變化，更可能直接影響品牌曝光與營收表現。因此，與其被動等待排名下滑，不如主動理解 Google 演算法的運作邏輯，掌握每一次更新背後的方向，才能在變動中穩定成長。
因此，若想更完整理解 Google 演算法的運作方式，除了知道它現在如何影響排名，也可以從它過去的發展脈絡來看，會更容易理解整體邏輯。接下來，我們就從 Google 演算法的起源開始，一步步帶你了解它是如何演變成今天的樣貌。
Google 演算法的來由是什麼？
Google 搜尋引擎的誕生可以追溯到 1996 年，當時兩位史丹佛大學的博士生 Larry Page（賴利·佩吉） 和 Sergey Brin（謝爾蓋·布林） 共同開發了一個搜尋引擎原型，這個項目最初被稱為 Backrub，後來發展成 Google。
Google 在 1998 年正式創立，其網頁搜尋引擎的核心技術 —— PageRank，最初主要透過分析網站之間的連結關係，判斷哪個網頁較為重要。
當時，互聯網內容尚未如今日般爆炸式成長。搜尋引擎市場存在許多競爭者，但 Google 憑藉新穎的連結分析方法迅速脫穎而出。
PageRank 代表了一種「票選」機制。每個網頁若獲得其他高品質網站的連結，就像得到信任背書，能在搜尋結果中獲得較佳排名。
這種方法在早期取得不錯的效果。相較於單純比對關鍵字出現次數，它更能反映網頁的權威性與品質。然而，隨著網站數量激增與惡意操作日趨盛行，Google 開始陸續推出重大演算法更新，以因應不斷變化的環境並維持搜尋結果的公正性。
在最近Google 推出AI 搜尋 AI Overview 後，演算法的更新就更頻繁。
Florida 演算法（2003 年）：SEO 黑帽手法的重大震盪
在 2003 年以前，SEO 技術仍相當「原始」。許多網站濫用關鍵字堆砌與隱藏文字等黑帽手法，試圖快速提升搜尋排名。大量垃圾頁面讓搜尋品質備受質疑，Google 也因此面臨用戶信任度的考驗。
為了矯正這種亂象，Google 在 2003 年 11 月推出了被稱為「Florida」(佛羅里達)的大規模演算法更新。Florida 更新嚴格打擊過度優化與不自然的連結策略。很多先前透過黑帽手法排名靠前的網站，排名驟降甚至被移除索引，部分依賴關鍵字疊加的網站在一夜之間消失於搜尋結果。
這次更新象徵 Google 開始強調內容品質與自然連結的穩定成長。想要在演算法中勝出，單靠簡單手段已經行不通。
經歷 Florida 之後，SEO 從業者逐漸意識到，必須更加重視網站內容的真實價值。在關鍵字使用上，務必符合文意並避免不當重複。連結策略也需改為自然取得高品質反向連結，而不是靠購買或交換聯盟。
熊貓演算法（2011 年）：品質與內容為主
隨著部落格與內容農場的崛起，大量低品質、重複或抄襲的文章充斥在網路上。Google 希望能更精準地篩選高品質內容，並降低「內容農場」在搜尋結果的能見度。於是，2011 年 2 月推出的熊貓演算法更新正式上線。
熊貓透過分析內容品質、使用者體驗與網站可信度，重新評分網頁的排名權重。它特別鎖定了多次複製文、重複內容以及沒有實際資訊價值的文章。
如果網站大量充斥這類低品質內容，就可能受到排名懲罰，導致整體流量大幅下滑。熊貓演算法更新一開始就影響全球約 12% 的搜尋結果，許多內容農場與大量複製內容的網站被大幅降權。
此後，SEO 的重心轉移至「內容行銷」。高品質、原創且深入的文章得到更大的排名優勢。為了減少重複內容的風險，站長也開始關注 canonical 標籤及編寫更具獨特價值的內容。
企鵝演算法（2012 年）：回擊不自然連結網路
雖然 Florida 演算法已經打擊過度的關鍵字堆疊，但不自然連結仍在行業內盛行。許多 SEO 業者藉由購買連結、交換連結輪等方式，意圖操縱 PageRank 分數。
Google 為了維持搜尋結果的可靠度，於2012年4月推出企鵝演算法更新，以更嚴厲的方式偵測與懲罰這類操作。
企鵝演算法主要檢查反向連結的來源與連結文字的多樣性。如果一個網站的大量連結都來自低品質或無關內容的網頁，就可能被視為「人造連結」。同時，若網站的錨文字過度集中在同一關鍵字，也可能導致懲罰。
隨著企鵝演算法讓不自然的連結成為高風險手段，許多網站積極清理連結或提交「拒絕連結」清單給 Google。
SEOer 也更重視建立真實的合作關係，透過公關活動或優質內容吸引自然連結。
整體而言，企鵝演算法讓「連結品質」取代「連結數量」成為評估網站的重點。
蜂鳥演算法（2013 年）：語意搜尋的新時代
隨著人們使用搜尋引擎的方式不斷演變，Google 需要更先進的方式理解使用者意圖。不少人開始以口語化的方式提出問題，或在行動裝置上進行語音搜尋。
為了更好地理解整個查詢句子與上下文的意義，Google 在 2013 年推出了蜂鳥更新。
蜂鳥演算法更注重語義分析與使用者意圖。它不再只比對關鍵字，而是嘗試理解句子背後的脈絡。這意味著內容撰寫需要更流暢的文句，能回答讀者真正的問題，而不是僅僅堆砌詞彙。
同時，蜂鳥演算法也為後續更先進的演算法（如 RankBrain、BERT）奠定基礎。網頁內容需要更適合人類閱讀，同時還要考量搜尋引擎對語意結構的理解。
SEO 影響
網站負責人也開始注意長尾關鍵字的重要性。許多使用者的搜尋行為趨向「對話式查詢」，往往帶有特定問題。因此，能直接回應問題的文章，更容易在搜尋引擎獲得青睞。
鴿子演算法（2014 年）：在地搜尋大幅優化
行動裝置普及後，人們搜尋時常需結合地理位置，例如「附近的咖啡店」、「台北最好的牛肉麵」等。
Google 希望提供更精準的在地搜尋結果，使用戶能迅速找到鄰近的服務或商家。於是，在 2014 年推出了被稱為鴿子演算法更新，加強地理和本地化搜尋的演算。
鴿子演算法讓地理因素更深入地融入搜尋結果，包括 Google 地圖資訊與在地商家資訊。搜尋結果因此與使用者所在位置更緊密連結，尤其對實體店家與在地服務業影響巨大。
SEO 影響
公司需確保自己的 Google 我的商家（Google My Business）資訊完整且正確，並善用在地化關鍵字提升能見度。對於本地企業，除了持續優化網站，也要積極經營在地評論與口碑。
Google 評論星等與商家完整度也成為排序依據之一。若想在在地搜尋中拔得頭籌，就必須兼顧線上優化與線下口碑建設。
Mobilegeddon 演算法（2015 年）：行動裝置友善度成關鍵
智慧型手機已成為主流瀏覽裝置。許多用戶對行動版網站的流暢度與載入速度越來越重視。如果網站在手機上難以瀏覽，使用者就可能立即離開，造成高跳出率。
Google 為了提升使用者體驗，在 2015 年 4 月推出被稱為 Mobilegeddon 的重大更新。此更新強調「行動裝置友善度」作為排名因素。若網站在行動設備上表現不佳，排名有可能明顯下降。
因此，響應式設計成為標準做法，並且網站速度、字體大小與按鈕位置都需要經過優化。
SEO 影響
網站負責人應盡快檢查自己網站的行動版設計，並使用 Google 提供的行動版測試工具進行評估。確保圖片、排版與互動元素適用於不同螢幕大小，同時優化載入速度。只有在行動端提供更佳使用者體驗，才能在搜尋排名中保持優勢。
RankBrain 演算法（2015 年）：機器學習融入核心搜尋
蜂鳥演算法開啟了語義搜尋的大門。Google 為了進一步精準解析使用者的查詢意圖，引入了人工智慧技術。
RankBrain 在 2015 年 10 月正式上線，成為演算法排名的重要部分。它可以透過AI，根據使用者的實際行為來不斷優化搜尋結果。
RankBrain 能自行調整演算法權重，並學習如何更好地理解複雜查詢或生僻字詞。比方說，若使用者查詢「世界上最高的建築」，RankBrain 會自動判斷此問題與特定主題相關，並找出可能最符合的網頁。
過去，若查詢中包含生僻或少見用詞，搜尋引擎可能不知所措。現在透過 RankBrain，Google 能更有效辨識同義詞並理解上下文含意。
SEO 影響
RankBrain 提醒 SEO 專家不可再依賴單一關鍵字堆疊或套路化的撰寫方式。優質內容必須具備深度、廣度與解決問題的能力。
同時，用戶行為，如停留時間與點擊率，也會成為新一代排名信號。因此，站長要更注重在網站設計與內容呈現上，提供更佳的用戶體驗。
負鼠演算法（2016 年）：在地搜尋進一步精細化
自鴿子演算法之後，在地搜尋已獲得大幅強化。然而，Google 仍持續優化在地排名的規則。負鼠演算法於 2016 年出現，旨在進一步改善在地搜尋結果的多元性與精準度。
負鼠演算法注重使用者與商家之間的真實距離，並考量城市、地區等更多位置因素。若兩間店家非常接近，但提供的服務略有不同，負鼠演算法後更能將兩者區別開來。
同時，一些位於城市邊界的商家，可能因此而獲得更好的曝光機會。
SEO 影響
要在這波更新中保持競爭力，必須確保在地商家資料的真實完整。關鍵字策略也應考慮地名、區域或特定地標，讓搜尋引擎清楚知道你服務的範圍。
持續追蹤在地排名變化，並善用口碑行銷以及顧客評論，才能在在地搜尋中拔得頭籌。
Fred 演算法（2017 年）：打擊濫用廣告與低品質內容
許多網站為了營利，充斥過量廣告、聯盟行銷連結或贊助內容。如果這些元素佔據過多版面，導致用戶體驗差，Google 演算法也會將其視為低品質。
Fred 於 2017 年 3 月左右陸續被社群討論，雖然未獲官方大篇幅介紹，但實際影響不容忽視。Fred 主要瞄準那些「滿足站長收益，而非用戶需求」的內容。
例如，文章草率敷衍、關鍵字無意義堆疊，或提供誤導性資訊，只為引導點擊廣告。這樣的網站在 Fred 更新後，很可能被降權甚至消失在搜尋結果之中。
SEO 影響
若網站需要放置廣告或聯盟連結，必須確保其數量與版面配置不影響閱讀體驗。同時，內容仍應以真實價值為導向，避免為廣告而作的空洞文章。
Google 希望網站從整體品質著眼，以消費者、讀者需求為首要考量。
BERT 演算法（2019 年）：自然語言處理的重大突破
隨著 AI 技術的進步，語言模型不斷演進。Google 推出的 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers） 演算法在 2018 年發表，其核心在於深層理解自然語言上下文。
2019 年，Google 將 BERT 應用於搜尋演算法，大幅提升對複雜查詢的理解能力，BERT 能同時從前後文去解析字詞含義。
舉例來說，句子「我想要和我的朋友去銀行」，BERT 能判斷「銀行」是在指金錢存取的「銀行」，而非河岸的「堤岸」。
對於多義詞或具體情境要求的詞彙，它能更準確地揣摩使用者真正需求。
SEO 影響
過去，部分網站會集中在特定關鍵字優化，但如今，Google 更關注文章是否完整回答使用者問題。對於長尾關鍵字或複雜查詢，BERT 能精準找出最具參考價值的網頁。
因此，撰寫高品質的解釋型、教學型或專業型內容，比以往更具優勢。
網站負責人也需確保文章語句通順，避免機械式塞入大量重複關鍵字，以免失去語義完整度。
MUM 演算法（2021 年）：多任務統一模型，邁向更智能的搜尋
MUM（Multitask Unified Model）是 Google 在 2021年公布的一項突破性技術。
它能同時分析多種媒體形式（文字、圖片、音訊等），並在多語言環境下獲得更完整的搜尋結果。MUM 的目標不僅是回答使用者的問題，還能預測使用者下一步可能需要的資訊。
相比 BERT，MUM 擁有更強的多任務處理能力，並嘗試將多元媒體的訊息整合在一起。使用者可能只輸入照片或語音，MUM 也能理解並提供合適的資訊或建議。
舉例來說，你可以拍下爬山裝備的照片並詢問「我可以用這個裝備去富士山嗎？」MUM 有能力解讀圖片內容並綜合文本知識，給出更準確的解答。
MUM 或許代表著搜尋引擎逐漸走向「多維度資訊整合」的未來。對於站長與內容創作者而言，需要思考的不僅是文字層面，更要在圖片、影音與多語言優化上做好準備。
E-E-A-T（2022年）
原本 Google 會參考「E-A-T」(Expertise、Authoritativeness、Trustworthiness) 的三大要素，評估網站與內容創作者的專業度與信任度。
2022 年底，Google 在其中加入「Experience」，形成「E-E-A-T」(Experience、Expertise、Authoritativeness、Trustworthiness)。
這四個面向代表網站品質與作者背景都必須兼顧，才能得到更優秀的排名。
在假資訊與內容泛濫的時代，Google 希望能突出值得信賴的網頁。若想在搜尋結果上名列前茅，必須展現專業知識並提供實際經驗分享。同時，也要維護良好口碑與合理的外部連結，讓整體權威度與可信度不斷提升。
SEO 影響
確保網站作者有明確的簡介與專業背景。引用資料時要附上來源，以增強內容可信度。此外，提供用戶回饋管道或評論區域，也能提升信任感。
在整合 MUM、BERT 等新技術的同時，E-E-A-T 的維持和強化依然是 SEO 不可忽視的基石。
2023 年核心更新：從「關鍵字」轉向「實用價值」的過渡期
進入 2023 年，Google 搜尋演算法開始發生本質上的質變。除了傳統的核心更新，Google 更強調內容是否對使用者「真正實用」。這一年推出的多項更新，確立了「評論品質」與「內容有用性」將成為決定未來排名的關鍵信號。
- 2023 年 9 月：實用內容演算法（Helpful Content Update）重大更新
這是 HCU 系統的一次關鍵轉折，Google 強化了對「SEO 先行（SEO-first）」內容的偵測，鼓勵創作者撰寫「以人為本」的資訊。這波更新讓許多僅為了排名而拼湊的網站流量大幅受挫。
延伸閱讀：【Google 演算法更新】 2023年9月 Google「實用內容演算法」重大更新！ - 2023 年 11 月：評論系統更新與核心演算法雙重連擊
Google 在年底針對「產品與服務評論」進行了深度優化。這次更新要求評論內容必須具備「真實使用經驗」的證據，而非只是規格規格的搬運，這與 E-E-A-T 的 Experience（經驗）指標高度吻合。
延伸閱讀：【Google 演算法更新】2023年11月 Google 「評論系統更新」對 SEO 影響
2024 年核心更新演算法總整理：AI 內容浪潮下的品質大清洗
進入 2024 年，隨著生成式 AI 普及，網路充斥大量低品質的自動生成內容。Google 在這一年頻繁發布核心更新，旨在重新定義「有用內容」的標準，並將搜尋引擎的重點從單純的資訊提供，轉向對真實專業性（Experience）的嚴格審核。
- 2024 年 3 月核心更新：打擊 AI 垃圾內容的起點
這次更新Google 正式將「有用內容系統」整合進核心演算法，並打擊大規模產出的低品質 AI 內容與過期網域濫用。
延伸閱讀：【Google 演算法更新】2024年3月 Google 核心更新對使用「AI 生成內容」網站的影響 - 2024 年 8 月核心更新：獎勵「以人為本」的內容
接續 3 月的力度，8 月更新進一步調整了評分機制，旨在讓那些真正解決使用者問題、具有獨特觀點的網站（而非僅為了 SEO 而寫的文章）獲得更高排名。
延伸閱讀：【Google 演算法更新】2024年8月 Google 「核心更新」對 SEO 的影響 - 2024 年 11-12 月核心更新：年度最終定調與穩定
年底的連續更新確保了搜尋結果的穩定性。這兩次更新強化了 Google 辨識「真實權威」的能力，並為 2025 年全面進入 AI 搜尋時代奠定了基石。
延伸閱讀：【Google 演算法更新】2024年11月Google 核心演算法更新要點搶先看
延伸閱讀：【Google 演算法更新】2024年最後一次更新：12月核心演算法更新
2025 年核心演算法更新總整理
進入 2025 年，AI 生成內容已成為網路常態，Google 演算法的任務轉向如何從大量的資訊中，精準篩選出具備「獨特性」與「事實正確性」的內容。
- 2025 年 3-6 月核心更新：演算法部署的效能優化
這兩次核心更新專注於將複雜的 AI 評分機制更深入地嵌入基礎架構。6 月的更新更歷時三週才完成，顯示出 Google 在處理大規模數據關聯性時的謹慎態度。
延伸閱讀：【Google 演算法更新】2025年3月核心演算法更新
延伸閱讀：Google 2025年6月核心演算法更新登場：歷時三週完成佈署
- 2025 年 8 月：垃圾內容演算法更新
這次更新針對「AI 垃圾內容農場」進行了精準打擊。Google 升級了偵測技術，能更敏銳地識別那些透過自動化工具產出、對使用者毫無幫助的低品質頁面。
延伸閱讀：【Google 演算法更新】2025年8月「垃圾內容演算法」更新！
- 2025 年 12 月核心更新：年度總結與 2026 搜尋大進化的前奏
作為 2025 年的壓軸更新，這次歷時 18 天的「例行性更新」旨在重新分配搜尋可見度。Google 再次強調「為人而寫」的核心原則，並透過這次更新篩選出真正令使用者滿意的內容，為 2026 年的搜尋競爭重新布局。
延伸閱讀：【Google 演算法更新】Google 2025年12月核心更新完成：影響分析與SEO 因應重點
AI 與個人化
生成式 AI 的加入，讓演算法將愈趨聰明，並根據使用者的喜好與歷史記錄，提供更個人化的結果。不過，這也帶來隱私與過度過濾等潛在問題。
網站負責人必須在提升使用者體驗與尊重隱私之間取得平衡，並持續關注演算法的規範與變化，更需要的是寫出能更快解局使用者問題的內容！
結語
Google 演算法歷經多次重大變革，每次更新都可能讓某些網站排名一夕間大幅波動。然而，若我們仔細追溯其演進軌跡，可以發現不變的核心理念：提升搜尋品質、滿足使用者需求。
從早期 PageRank 到後來的 Florida、熊貓、企鵝，再到 內容演算法更新、，Google 不斷強化自身生成式 AI 理解人類語言與資訊品質的能力。
回顧這些重大更新，似乎都在重申一個主軸：使用者至上，內容為王。因此，SEO 並非僅是技術操作或尋找漏洞，更是一種打造高品質、生態友好內容的長期工程。
設為 Google 偏好來源
