Google 主要 SEO 演算法全解析—從 Panda 到 BERT

Google 演算法的持續更新讓許多網站經營者難以適應，然而，只要深入了解各項重要演算法的核心概念與運作方式，即可輕鬆掌握 SEO 成功的關鍵。本文將全面介紹 Google Panda、Penguin、Hummingbird、RankBrain 及 BERT 等演算法，並提供相應的優化技巧，幫助您提升網站排名。

Google Panda 旨在過濾品質差、內容重複的頁面，讓使用者輕鬆獲得有價值的內容。Panda 評估內容的原創性、獨特性及使用者體驗。

2011年Google推出Panda演算法，改變網站排名方式，以有效清理過度優化和內容品質低劣的網站，提供使用者更佳體驗。

Panda 透過評估

• 使用者停留時間
• 跳出率
• 互動情況

判斷內容是否具價值。內容獨特性、深度與用戶回饋成為關鍵指標。

為避免被視為內容農場，網站應：

• 創作原創且深入的內容：提供獨特見解，滿足使用者需求。
• 避免重複內容：避免直接複製他人文章，確保內容的唯一性。​
• 使用 canonical 標籤：在技術層面上，使用 canonical 標籤指明原始內容來源，防止搜尋引擎將重複內容視為抄襲。

透過上述措施，網站可有效提升內容品質，避免被 Panda 演算法降權，並防止內容農場的氾濫。提供原創且深入的內容，避免重複複製其他網站文章，利用canonical標籤明確標示原始來源，防止重複內容影響排名。

Penguin 主要針對網站反向連結品質，打擊透過連結操控排名的行為，強調連結的自然性和質量。

2012年推出的Penguin專注處理惡意連結及不自然連結，重視連結來源的品質及相關性，確保搜尋結果可信賴。

高品質連結來自具域名權重高、內容相關且自然的網站；連結文字多樣化，自然分佈，避免過度優化。

定期使用Google Search Console工具監控反向連結，主動刪除不自然連結，並透過創作優質內容吸引自然、高品質連結。

黑帽 SEO 常透過購買大量垃圾反向連結等手段，試圖快速提升網站排名。然而，這些不當手法不僅無法帶來長期效益，還可能導致網站被搜尋引擎懲罰，排名下降，甚至被移除索引。

Hummingbird與RankBrain專注於理解用戶的真正搜尋意圖，透過機器學習提升搜尋結果的精準度。

2013年推出的Hummingbird能深入理解使用者提出問題背後的語意，提供更符合用戶需求的搜尋結果。

RankBrain運用人工智慧自動學習使用者互動情形，根據使用者行為動態調整網站排名，適應未知搜尋詞彙。

運用深度內容、精確回答問題及運用長尾關鍵字，有效滿足使用者需求，強化網站的搜尋引擎優化成效。

BERT透過深層語境分析，更精準地理解複雜語意搜尋，為使用者提供高度相關且準確的搜尋結果。

2019年推出的BERT，透過自然語言處理技術，顯著提升對長尾與複雜搜尋詞彙的語意理解能力。

撰寫內容應符合語意連貫性，避免關鍵字堆疊，並自然且清晰地表達，用完整句子回應使用者問題。

透過豐富且結構化的FAQ及專題內容，精確回應搜尋查詢，搭配內部連結強化主題相關性與網站整體排名。

A1:
為避免網站被視為內容農場，應專注於創作原創且深入的內容，避免直接複製他人文章。 此外，使用 canonical 標籤 指明原始內容來源，有助於防止搜尋引擎將重複內容視為抄襲。

A2:
高品質的反向連結來自於具有高域名權重且內容相關的網站。
這些連結應該是自然獲得的，連結文字多樣化，避免過度優化。

A3: 定期使用 Google Search Console 等工具監控反向連結，主動刪除不自然或有害的連結。 同時，透過創作優質內容，吸引自然且高品質的連結。

A4: 黑帽 SEO 手法，如購買大量垃圾反向連結，可能導致網站被搜尋引擎懲罰，排名下降，甚至被移除索引。 因此，應避免使用此類手法。

A5:
透過深入研究使用者的搜尋意圖，針對特定的長尾關鍵字創作高品質內容， 有助於提升網站在特定搜尋結果中的排名，進而提升內容行銷效果。