Google 正式發佈文件，明確指出業界對於 AI 搜尋的普遍迷思，強調若網站的傳統搜尋引擎優化（SEO）基礎穩固，則無需為 AI 總覽和 AI 模式進行大量調整。這項新文件旨在協助網站擁有者在 Google 的生成式 AI 功能中保持可見性，核心訊息是生成式 AI 工具與常規 Google 搜尋採用相同的排名和品質系統。換言之，網站若已在常規搜尋中表現良好，自然也會在 AI 搜尋中佔有一席之地。Google 過去曾多次提及此點，如今則以書面形式再次確認。
重點文章
AI 搜尋基礎：RAG 與查詢擴展
Google 的 AI 搜尋採用兩種主要技術。第一種是「檢索增強生成」（Retrieval-Augmented Generation, RAG），Google 亦稱之為「奠基」（grounding）。此技術讓 AI 系統從現有搜尋索引中提取相關且最新的頁面，接著檢核這些頁面上的特定資訊以生成答案，並附上可點擊的來源連結。這意味著 AI 答案直接來自於已在常規搜尋中排名優良的頁面。
第二種技術是「查詢擴展」（Query Fan-out），它會平行發佈相關查詢以找出更多相關結果。舉例來說，若用戶搜尋「如何處理雜草叢生的草坪」，模型將自動生成「最佳草坪除草劑」或「無化學除草方法」等相關查詢。這些擴展查詢同樣會經過經典的排名系統，因此若網站未在常規 Google 搜尋中可見，也就不會出現在 AI 答案中。生成式 AI 的內容均源自於既有資訊。
揭穿 AI 搜尋迷思：內容品質勝於技術操弄
Google 對於業界流行的術語毫不留情。「問答引擎優化」（AEO）和「生成式引擎優化」（GEO）在 SEO 領域常被視為獨立的專業，但在 Google 眼中，這些都只是傳統的 SEO。文件中明確指出：「從 Google 搜尋的角度來看，優化生成式 AI 搜尋即是優化搜尋體驗，因此仍然屬於 SEO 範疇。」這直接反駁了那些販售專門「GEO 策略」的諮詢服務和工具。
在「揭穿生成式 AI 搜尋迷思」的專門章節中，Google 逐一駁斥了針對生成式 AI 搜尋常被推薦的特定策略：不需要 LLMS.txt 文件或特殊標記；將內容「分塊」成微小片段是徒勞無功；為迎合 AI 系統而重寫內容是浪費精力；在其他網站上製造虛假「提及」對排名無濟於事；過度專注於結構化資料也沒有幫助，雖然它仍對豐富結果有意義，但對生成式 AI 搜尋沒有影響。
Google 表示，與其追逐技術性的漏洞，不如將重心放在內容品質上。文件明確區分了「普通內容」與「非普通內容」。普通內容如「首次購屋者的 7 個特點」，提供的是缺乏新意的通用建議。而 Google 認定的非普通內容，則是「我們為何放棄檢測並省錢：深入探索下水道管線」這類，根植於真實經驗和專業知識的內容。
Google 也警告網站擁有者，不要為每個可能的搜尋變體建立獨立頁面。這種為了操縱排名或生成式 AI 回應的做法，違反了 Google 關於「大規模內容濫用」的垃圾內容政策，Google 將其描述為「無效的長期策略」，因為數量並不等於相關性。
迎接 AI 代理與自動化搜尋未來
Google 表示，技術要求基本保持不變。頁面需被索引並符合摘要條件，才能出現在生成式 AI 功能中。可爬網性至關重要，因為生成式 AI 模型會利用公開內容來學習模式並提供相關答案。
對於本地商家和電商賣家，Google 建議使用 Merchant Center 和 Google 商家檔案。文件中也提及一項新選項：「商家代理」（Business Agent），這是一種在 Google 搜尋上的對話式體驗，讓客戶能直接與品牌進行交流。
然而，更大的轉變即將到來。Google 正在預覽其稱為「代理體驗」（agentic experiences）的功能——這些 AI 工具能夠瀏覽網站，自行處理預訂或比較產品規格等任務。Google 指出「通用商務協議」（Universal Commerce Protocol, UCP）是一個新興標準，將賦予這些搜尋代理更廣泛的能力。網站擁有者應從現在開始熟悉對代理友善的最佳實踐，以保持領先。
