熊貓、企鵝等 Google 重要演算法的演變
Google 是一間非常重視使用者體驗的公司，為了提供更好的用戶體驗，Google 不斷優化演算法和更新影響 SEO 排名的因素。今天我們就來談談 Google 重要的演算法的演變吧！
#1 Google 演算法是什麼？
在說明 Google 演算法之前，我們必須先了解 Google 搜尋引擎的運作方式。網站在架設好之後，會先經歷以下階段，才會呈現在使用者眼前：
- 爬蟲爬取
爬蟲知道網站存在，前來爬取網站的程式碼、網頁內容和圖片等所有資料，所以提交 Sitemap 和 Google Search Console ，以及提升網站速度就是此階段的重點。 - 索引建檔
搜尋引擎將爬蟲爬取到的資料收錄、建檔於伺服器內。 - 使用者搜尋
使用者輸入關鍵字搜尋資料，Google 藉由演算法分析、了解使用者的搜尋意圖，因此本階段的 SEO 重點為加強網站內容關鍵字佈局和增加外部連結。 - 搜尋結果呈現
Google 再次利用演算法根據不同要素，將與使用者搜尋意圖相近的網頁排名，呈現在搜尋結果頁（SERP）上。
由此，我們可以得知 Google 演算法是一套能貼近使用者需求，並將最佳搜尋結果快速呈現給使用者的系統。
#2 Google 演算法的演變
Google 演算法是 Google SEO 的排名依據，因此也是 SEO 顧問的必修學分！以下將介紹幾個重要的演算法：
#2.1 熊貓演算法（Google Panda）
曾經有段時間，網路上充斥著內容單薄且內文間無關聯，或內容相似，但文章缺乏深度、品質堪憂的文章，因此重視用戶體驗的 Google 推出了熊貓演算法。熊貓演算法專門打擊簡短內容、內容農場、重複內容、廣告佔比過大或品質不佳的網站，以確保使用者能搜尋到擁有真正內容價值的網站，因此也被視為「內容品質守門員」。在熊貓演算法推出不久後，大約有 12% 的英語搜尋結果受到影響，網站擁有者也開始更加用心經營網站內容，而 Google 官方也針對此主題發表了一篇關於建立優質網站的文章，詳述 Google 如何看待一個網站內容，讓我們了解可以改善的方向。
#2.2 企鵝演算法（Google Penguin）
企鵝演算法嚴格控管內、外連和關鍵字的品質，避免搜尋引擎中充斥低品質連結與關鍵字填充（keyword stuffing）等黑帽 SEO 提升排名手段，並於 2016 年列入搜尋引擎核心演算法之一，其重要性不言而諭。
在探討其他內容前，我們需要先了解何謂反向連結。反向連結（Backlinks）是指其他網站鏈接到你網站上的連結，而這些連結可被視為指向你網站的「推薦」，因為他們願意將你的網站鏈接到他們的內容中，顯示出他們認為你的網站有價值或內容有用。通常來自權重愈高、和你網站關聯性愈高的網站連結，價值也愈高。
反向連結在 SEO 中非常重要，是搜索引擎認定網站權威性和可信度的評判標準之一。若你的網站擁有大量高質量的反向連結，搜索引擎就會認為你的網站具有很高的權威性和可信度，進而提高你的網站在搜索引擎結果頁（SERP）中的排名，讓更多人能夠找到和訪問你的網站，也因此，先前有些投機人士就是利用這點，使用劣質手法大量新增連結，以取得更好的排名。然而，這樣的行為已嚴重影響各個網站間的權重和搜尋引擎的排名機制，因此 Google 推出了企鵝演算法來遏止此風氣，且 Google 也對此法表了一篇指南文章，讓大家了解如何避免被判定為濫填關鍵字或使用垃圾連結。
若被企鵝演算法判定使用黑帽 SEO 手法操作，可能會受到降低排名或甚至取消排名等懲罰。因此，網站管理者需要用心建立良好的內容，而擁有優質的內容後，自然也會有人在自己的網站內增加造訪此網站的外連。
#2.3 蜂鳥演算法（Google Hummingbird）
蜂鳥演算法具有強化語意檢索（Semantic search）功能，讓 Google 對關鍵字的辨識能力從初階的「詞彙」提升到了進階的「語意」，使得 Google 能更精準地掌握搜尋意圖並更快速地提供用戶欲找尋的資料。舉例來說，當我們搜尋「隔夜燕麥」時，搜尋結果前幾名幾乎都是隔夜燕麥的做法或食譜。因為搜尋引擎透過蜂鳥演算法，判斷大部分的使用者搜尋此關鍵字時，想了解的事「如何製作隔夜燕麥」，而非「何謂隔夜燕麥」、「隔夜燕麥的壞處」或是「隔夜燕麥可以放多久」之類的問題，所以搜尋引擎便直接將與我們搜尋意圖最相關的結果優先呈現給我們，而我們也不需像以前一樣，必須輸入「要怎麼做隔夜燕麥」等一長串的關鍵字，才能找到想要的資訊。
在蜂鳥演算法推出不久後，Google 又推出了知識圖譜，讓使用者無需點進網頁，即可得到想要的資訊，例如：輸入「布萊德彼特」，知識圖譜中即可看到布萊德彼特的簡介、家庭生活的相關資訊。雖然此功能提升了用戶體驗，但卻犧牲了網站流量。
因此，與熊貓和企鵝演算法的解法相同，我們應該多發布能真正解決用戶問題的優質原創內容，才能吸引其點閱。此外，雖然 Google 判別搜尋意圖的能力提升了，但有時也並非完全精準，所以我們應該善用長尾關鍵字，利用其低競爭度和明確搜尋意圖的優勢，提升我們的網站排名。
#2.4 鴿子演算法（Google Pigeon）
鴿子演算法改善了在地搜尋引擎優化（Local SEO），將 Google 搜尋結合「我的商家」服務，能根據使用者所在的地理位置，提供在地相關的搜尋結果，例如：Procrustes 的辦公室位於捷運忠孝敦化站附近，因此現在搜尋「美式餐廳」，即可得到東區的美式餐廳資訊。
#2.5 RankBrain
將機器學習導入演算法，讓 Google 能藉由收集用戶行為數據，優化搜尋結果排名，因此使用者即使沒有輸入精準的關鍵字，仍有機會能搜尋到想要的資訊，例如：在關鍵字中輸入「義式咖啡」，不但能得到「義式咖啡（濃縮咖啡）」的名詞解釋和營養成分表，還能得到義式咖啡的價格、義式與美式咖啡的比較等結果。
#2.6 Google BERT
Bidirectional Encoder Representations from Transformers（縮寫為 BERT）是 Google 新引進的自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）模型（可以算是蜂鳥演算法的進階版），能透過機器學習技術提高 Google 解讀自然語言和關鍵字前後文的能力，讓搜尋結果更貼近使用者的搜尋意圖，大幅提升使用體驗，例如：我們搜尋「明天是否會下雨」時，我們不需輸入「明天 降雨機率」這種搜尋引擎較容易理解的關鍵詞組，而能直接以較口語的方式「明天會下雨嗎」搜尋。
不過，雖然 BERT 目前已能支援超過 70 種語言，但也並非每次都能準確分析使用者的搜尋意圖。
#2.7 Google 重要演算法的演變
上述是特別重要的演算法內容，但其實 Google 還有許多與 SEO 相關的演算法，如下表所示：
| 時間 | 名稱 | 更新重點 | 影響 |
|---|---|---|---|
| 2003/11/1 | Florida | 改善關鍵字填充等沒有價值的 SEO 策略 | 造成很多網站排名流失，使得眾人開始重視 SEO |
| 2004/2/1 | Brandy | 增加許多新的指標，如潛在語義索引（Latent Semantic Indexing, LSI） | 眾人開始重視錨文字關聯性，同時提升 Google 辨識同義詞與關鍵字分析的能力 |
| 2005/6/1 | Personalized Search | 將個人化搜尋與用戶搜尋紀錄結合 | 搜尋結果會依據用戶的搜尋紀錄調整，以協助用戶找到更符合他們欲搜尋的結果 |
| 2010/11/1 | Instant Previews | 讓用戶可以在搜尋結果頁面（Search Engine Results Page, SERP）直接預覽登錄頁面（Landing Page） | 用戶不需打開網頁，即可粗略地了解網頁內容，引此架設網站時，登錄頁面的品質、設計和實用性就顯得更重要了 |
| 2011/2/23 | Panda / Farmer | 打擊內容簡短、內容農場、廣告佔比過大或品質不佳的網站 | 熊貓演算法推出後，影響了大約 12% 的英語搜尋結果 |
| 2012/4/24 | Penguin | 嚴格控管黑帽 SEO 提升排名手段 | 網站管理者更加用心建立良好的內容 |
| 2012/8/10 | DMCA Penalty ("Pirate") | 懲罰多次侵犯版權的網站 | 2014 年更進一步打擊侵權的軟體和數位媒體，使得某些網站的排名急劇下降 |
| 2013/8/20 | Hummingbird | 強化語意檢索（Semantic search）功能 | Google 能更精準地掌握搜尋意圖並更快速地提供用戶欲找尋的資料 |
| 2014/7/24 | Pigeon | 改善在地搜尋引擎優化（Local SEO） | Google 會根據使用者搜尋的地理位置，提供在地相關的搜尋結果 |
| 2015/4/22 | Mobile Update AKA "Mobilegeddon" | 排名將會依據行動裝置的友善程度調整 | 網站擁有者開始注意行動裝置的使用體驗，並在設計網頁時開始採用響應式網頁設計（Responsive Web Design, RWD） |
| 2015/10/26 | RankBrain | 將機器學習導入演算法，讓 Google 藉由收集用戶行為數據優化搜尋結果排名 | 用戶能更有效率地找到想要的資訊，Rankbrain 也被視為 Google 影響程度第三大的排名依據 |
| 2017/1/10 | Intrusive Interstitial Penalty | 懲罰可能會損害行動裝置用戶體驗的插入式和彈跳式廣告 | |
| 2018/7/9 | Mobile Speed Update | 將網頁速度列為影響手機搜尋結果排名的因素 | 除了採用 RWD，部分網站擁有者也開始採加速行動頁面（Accelerated Mobile Pages, AMP）設計網站，以加快網頁載入速度 |
| 2018/7/24 | Chrome Security Warnings | 將所有未包含 https 的網站視為不安全的網站 | 雖然 Google 自 2014 年就已聲明偏好安全的網站，且會給予安全的網站較好的排名，2017 年 10 月也開始提醒用戶注意不安全的網站，但這個措施更能大幅提高用戶瀏覽網頁的安全性 |
| 2019/10/22 | BERT | 引進 BERT 自然語言處理模型，並透過機器學習技術，提高 Google 解讀自然語言和關鍵字前後文的能力 | Google 能透過前後文分析和判斷使用者的搜尋目的，以提升使用者體驗 |
| 2020/1/22 | Featured Snippet De-duping | 網址將不會出現在精選摘要裡 | 影響關鍵字排名追蹤和自然搜尋的點擊率 |
| 2021/6/25 | Page Experience Update | 更新網站核心指標（Core Web Vitals），包含最大內容繪製（Largest Contentful Paint, LCP）、首次輸入延遲（First Input Delay, FID）、累計版面配置轉移（Cumulative Layout Shift, CLS），作為評估網站的用戶體驗依據 | 若這三大主要項目的評分過低，將會影響自然搜尋結果。可藉由 Google PageSpeed Insights 了解詳細內容並加以改善 |
| 2022/12/5 | Continuous Scroll on Desktop | 在手機版瀑布流的載入機制施行多年後，Google 也推出了電腦版無限滾動的載入機制 | 嚴重影響第一頁以外的點擊率（click-thru rates, CTRs）和其他參與度指標 |
雖然上述所列的項目僅限於近十幾年的演變，但其中的幾個演算法，如企鵝演算法（Google Penguin）和熊貓演算法（Google Panda）其實都歷經了好幾代的更替，不難看出 Google 演算法每次的演變都是為了提供用戶更好的使用體驗。
#3 未來趨勢分析
除了行動裝置友善程度、網頁載入速度和網站安全程度等這些隨著時代和科技改變而演進的演算法標準外，我們也可以看到 Google 試圖在 SERP 上盡可能地呈現最多資訊，讓使用者能更快速地掌握所搜尋的資訊，甚至不需點進網頁，就可以得到他們想要的訊息。在這樣的情況下，要如何提升網頁的能見度，讓網頁躋身 SERP 前幾名，就要考驗網站設計和 SEO 顧問的實力了。
此外，Google 將用戶的注意力從「點擊進入網站」導向「停留在搜尋結果頁面」，所隱含的議題是：整個網路世界的點閱率都會受到影響，換句話說，我們原本期盼用戶能夠因為進入網站而看到導購訊息，進而發生購買等轉換，將愈來愈不容易實現。在這樣的狀況下，如何減少網站對搜尋引擎的依賴，將會是未來行銷的重心。
再加上目前 AI 的應用愈來愈顯著，透過 AI 完成用戶需求的前景可以說是指日可待，當用戶習慣那樣的使用情境後，搜尋引擎的影響力勢必會受到衝擊，Google 也正提出自己的 AI 解決方案，以因應此浪潮。留意 Google 未來應用 AI 的方式，勢必是搜尋引擎優化的關鍵要務！
#4 結論
網站擁有者要傳達給用戶的訊息固然重要，但網站提供給用戶的使用體驗更勝一籌！因此，即使網站已滿足上述條件，但還是需要時時留意 Google 演算法的變更，並且在維護網站時試著從使用者的角度檢視網站，以確保網站符合最新標準，同時提供最佳的使用體驗！
