第三章：搜尋引擎的運作原理，了解Google如何替網站排名與AI收錄方式

你有沒有想過，當你在 Google 搜尋框輸入一句話，為什麼不到一秒，就能找到大量相關結果？

而現在，搜尋體驗又進一步改變了。
使用者搜尋問題後，最先看到的不一定是熟悉的藍色連結，而可能是一段由 AI 整理生成的答案。

根據 Statcounter 2026年7月的統計，Google在台灣的搜尋引擎市佔率為 79.24%，Yahoo 為 11.83%、Bing 為 8.06%，在全球市場，Google 則仍握有 91.31% 的比重。
因此，想做好 SEO 與網路行銷，第一步仍然是理解 Google 搜尋引擎如何運作。
而進入 AI 搜尋時代後，我們還需要進一步了解，AI 是如何理解、篩選與引用網站內容。

接下來，我們會從最基礎的爬蟲與索引開始，帶你一步步了解 Google 搜尋引擎的運作流程，最後再進入現在最重要的問題：

你的網站該怎麼做，才更有機會被搜尋引擎收錄，並成為 AI 搜尋答案中的引用來源？

何謂搜尋引擎？幫你翻遍全網答案的數位助理

所謂搜尋引擎，就是使用程式蒐集網路上的資訊，重新組織與處理後，提供使用者檢索服務的系統。

搜尋引擎最主要的功能就是抓取與建立索引，再依照使用者的查詢提供搜尋結果。

搜尋引擎回傳給你的結果，並不是即時去掃描整個網際網路，而是從它自己「事先整理好的索引資料庫」裡面挑出來的。
所以你的網頁如果沒有被收錄進索引，不管內容寫得多好，都不會出現在搜尋結果裡。

愛貝斯小提醒：
很多人以為網站做好上線，Google就會自動知道。
實際上你得先確定它進得來、看得懂、願意收，這三件事缺一不可唷！

Google搜尋引擎的運作關鍵：爬蟲與索引

透過網路連結的結構，搜尋引擎會把網站上的所有網頁串在一起。
面對數以億萬計的文件、網頁、檔案、影片與各式媒體，Google搜尋引擎透過爬蟲（Crawling）抓取資訊，解析這些頁面中的程式碼，把其中可作為標記的內容建立索引（Index），儲存在資料庫當中，等使用者搜尋時再抽取使用。

這個流程可以拆成三個階段來理解。

階段一：爬取（Crawling）

Googlebot 會沿著連結一頁一頁往下走，就像一個永遠不會累的讀者。
它從已知的網址開始，讀到頁面上的連結後再繼續往下爬。

這個階段最常出問題的地方有三個：robots.txt 把爬蟲擋在門外、網站沒有內部連結導致頁面成為孤島、伺服器回應太慢讓爬蟲抓一半就放棄。

階段二：建立索引（Indexing）

爬蟲抓回內容後，Google會分析這一頁在講什麼，包含文字、標題、圖片的替代文字、結構化資料等，接著判斷這一頁值不值得收進索引。

要注意的是，被爬到不等於被收錄。
Google 會自行判斷內容是否重複、是否有價值，決定要不要放進索引。

階段三：提供結果（Serving）

當使用者輸入查詢，Google 才從索引裡挑出最合適的頁面排序呈現。
而現在的「呈現」，除了傳統的搜尋結果清單，也包含了AI概覽這一類由AI生成的答案區塊。

愛貝斯小提醒：
搜尋引擎運作原理的三個階段，就像「先去逛書店、把書登記進目錄、有人問問題再從目錄找書」。
AI收錄方式並沒有跳過這三步，它只是在最後一步多加了一個「幫你把書讀完再摘要」的動作。

拆解Google搜尋引擎運作的五大步驟

分析關鍵字 → 比對搜尋查詢 → 為實用網頁排名 → 考量背景資訊 → 回傳最實用的搜尋結果。

一、分析關鍵字

回傳有效資訊的核心方法，就在於「了解每一筆搜尋的意義」。

為了提供更相關的查詢結果，搜尋引擎會先分析搜尋字詞的意義。
Google 建立的語言模型系統，可以分析每一串搜尋字詞，找出其中最關鍵的部分，再進行深度的搜索。

舉例來說，「哪裡可以買到安全帽？」這句話裡面，第二層的關鍵是「買」這個動作。
搜尋結果（SERP）會出現購物網站、店家位置等結果，而不是介紹安全帽材質或特性的知識型網站。

二、比對搜尋查詢

當使用者輸入字詞，演算法會針對關鍵字進行搜索，並分析網站上這些關鍵字出現的位置與頻率。

除了比對關鍵字，Google 也會盡量提供更多有用的相關資訊。
例如，你搜尋「貓」這種廣泛的關鍵字，出現的結果不只是有「貓」字的網頁，同時也會出現貓的品種清單、相片、影片等資訊。

延伸閱讀：搜尋引擎小知識：如何使用更精準的關鍵字找你要的資料

三、為實用網頁排名

每筆關鍵字都可能對應到上千萬筆資訊，因此Google會透過演算法評估網站的實用性，優先列出最佳的搜尋結果。

這些演算法會分析網站對使用者的實用程度，依據上百種不同因素，加上使用者的搜尋偏好等考量，作為網站可信度與權威性的判斷標準。

若內容出現傷害使用者或違反規範的情況，會被Google視為垃圾內容，並依 Google 搜尋精華 與 垃圾內容政策 處理，嚴重時會從搜尋結果中移除。
這份文件就是過去大家熟悉的「網站管理員指南」，Google已經改版並改名，建議直接看新版。

四、考量背景資訊

根據你過去的搜尋紀錄與所在地區，Google 會量身提供最適合你的搜尋結果。

像是依照你所在的地點、地區和國家，提供地域相關資訊。
例如，在台灣搜尋珍珠奶茶，會先出現鄰近的飲料店資訊。
在韓國搜尋珍珠奶茶，則會優先出現介紹珍珠奶茶的文章與故事。

搜尋紀錄則帶來「個人化」的搜尋結果。
例如你要搜尋幼犬，而近期曾搜尋過「幼犬飼料的挑選」，系統就可能認定你要查的是飼料，而不是其他與幼犬相關的訊息。

此外，若你啟用了「安全搜尋」或設定了偏好語言，Google 也會把這些搜尋設定當成判斷搜尋結果的重要依據。

五、回傳最實用的搜尋結果

Google 會依照你的搜尋，評估如何「多元呈現」最適合的相關資訊。
例如，這次的搜尋結果應該是多主題相關，還是單一主題相關？是否有過多相似的網頁需要收斂？

此外，Google 不間斷改善排名系統，為的就是讓使用者獲得更優質的資訊，因此在內容的篩選與考核條件上也越來越嚴格。

愛貝斯小提醒：
這五個步驟到今天都還成立，AI只是接在第五步後面多做一件事。
所以「搜尋引擎運作原理沒學好就想做AI收錄」，順序其實是反的唷。

AI收錄方式是什麼？搜尋引擎多了一層「生成答案」

現在你在Google搜尋一個問題，很可能最上方會直接出現一段整理好的答案，這就是AI概覽（AI Overviews）。

而AI收錄方式指的就是：搜尋引擎與AI工具如何挑選、讀取、引用你的網頁內容，把它變成回答的一部分。

Ahrefs 分析大量關鍵字後發現，當AI摘要出現時，排名第一的網頁點擊率下降幅度可達 58%（資料來源：Ahrefs）。

排名第一已經不等於拿得到流量。
你要爭取的東西多了一項，就是「被AI收錄與引用」。

AI概覽（AI Overviews）與AI模式（AI Mode）差在哪？

這兩個是Google目前主要的生成式AI功能，定位不太一樣。

整理自：Google Search Central：AI features and your website

查詢分散（query fan-out）：一個問題被拆成好幾筆搜尋

這是AI收錄方式裡面最值得知道的一個機制。
Google 官方文件說明，AI概覽與AI模式會使用「查詢分散」技術，也就是把使用者的一個問題，自動拆解成多筆相關搜尋同時執行，藉此找出更廣、更多元的實用連結。

這代表什麼？代表你的網頁不一定要在原始問題上排第一，只要你在其中某一筆被拆解出來的子問題上表現夠好，就有機會被納入AI的回答裡。

舉例來說，使用者問「新網站要怎麼做 SEO 才能提升排名？」，系統可能同時去查「新網站關鍵字如何規劃」「SEO優化的基礎」「優質反向連結怎麼建立」等問題。
你只要有一篇文章把「SEO優化的基礎」講得很清楚，就有被引用的機會。

想被AI收錄，第一步還是要被一般搜尋收錄

這是Google講得最直接的一句話：要出現在AI概覽或AI模式，沒有額外的要求，也不需要特殊的最佳化。

官方文件列出的條件其實就是基本功：

• 已被索引：網頁在一般搜尋中就有資格顯示摘要
• 可被抓取：robots.txt 沒有把爬蟲擋掉
• 頁面體驗良好：載入正常、行動裝置可讀
• 機器讀得懂：內容是文字型、可解析的格式

反過來說，如果你用了 noindex、nosnippet、max-snippet:0 或 data-nosnippet，就等於同時告訴Google不要在AI功能裡使用這段內容。

愛貝斯小提醒：
有些網站為了怕內容被AI「白拿」，直接把所有AI相關的爬蟲全部封鎖。
這個決定要想清楚，因為封鎖之後你的內容確實不會被引用，但你的品牌也同時從AI答案裡消失了。

除了Google，ChatGPT、Claude、Perplexity怎麼收錄你的網站？

AI收錄方式不只有Google一家。
現在使用者也很習慣直接問ChatGPT或Perplexity，這些工具各自派出自己的爬蟲來讀你的網站。

搞懂它們的差別很重要，因為擋錯一個，你就從某個AI平台的答案裡整個消失。

三種AI爬蟲：訓練型、檢索型、使用者觸發型

資料來源：OpenAI Bots 說明、Anthropic 爬蟲說明、Perplexity Bots 說明、Google 爬蟲總覽）

看完這張表，你應該可以抓到一個重點：

👉 擋「訓練型」爬蟲不會讓你少被引用，擋「檢索型」爬蟲才會讓你直接消失

這兩件事常被混為一談。
很多網站只是不想讓內容被拿去訓練模型，結果連檢索型爬蟲一起封掉，等於自己把AI收錄的門關上了。

robots.txt 該怎麼設定才不會擋錯人

原則只有一句：訓練型明確擋掉，檢索型什麼都別寫。

訓練型：不提供內容給模型訓練

User-agent: GPTBot
User-agent: ClaudeBot
User-agent: Google-Extended
Disallow: /

檢索型：不必特別寫，預設就是允許

OAI-SearchBot、Claude-SearchBot、PerplexityBot

只要四行，因為多隻爬蟲可以共用同一組規則。

檢索型不用寫，是因為沒寫就等於允許。
反而刻意加 Allow: /會讓它只認這一組、跳過你原本 User-agent: *的規則，後台路徑可能因此對它敞開。
另外注意 Disallow: 後面留空代表「全部允許」，少打一個斜線意思就完全相反。

要提醒的是，robots.txt 是一種請求而不是強制手段。

OpenAI、Anthropic、Google、Perplexity 都聲明其自動爬蟲會遵守，但使用者觸發型的請求（例如 ChatGPT-User、Perplexity-User）因為是由真人操作發動，官方文件都註明 `robots.txt` 未必適用。

真的要強制阻擋，得從 WAF 或伺服器層設定。

愛貝斯建議：

設定完記得實際打開你的網域/robots.txt看一次，也用 Search Console 的網址審查工具檢查關鍵頁面有沒有被誤擋。

這個小動作可以省掉半年的白工唷。

想被AI收錄與引用，內容該怎麼寫？

講完機制，來講做法。
Google 官方指南把「有效」與「無效」分得很清楚，以下整理成你可以直接執行的五件事。

做法一：答案寫在最前面

AI在摘要時，抽的是「能單獨看懂的一段」。

你如果習慣鋪陳三段才講重點，結論就會散在段落之間，機器要拼湊才看得懂，也就不容易被整段引用。

正確的寫法是每個小節第一句就給結論，後面再展開理由與細節。
例如：「委託 SEO 優化平均需要 3 到 6 個月見效，月費普遍落在新台幣 15,000 至 80,000 元之間，實際價格取決於關鍵字競爭度。」，比「說到 SEO 優化的費用，其實是很多企業經營官網時非常關心的議題……」有用太多。

做法二：標題用讀者真的會問的問題

把 H2、H3 寫成使用者會輸入的問句，例如「委託 SEO 優化一個月要多少錢？」，而不是「SEO 費用說明」。

這樣做有兩個好處：符合查詢分散機制拆出來的子問題，也讓AI更容易判斷這一段是在回答什麼。

做法三：給可查證的具體資訊

Google 指南強調要提供「非通用內容」，也就是有獨到觀點、專業經驗的資訊，而不是把網路上大家都在講的東西再抄一次。

具體要做的是：明確的數字、年份、資料來源網址、作者身分與經驗。
AI在挑選引用對象時，傾向選看起來可以查證的內容。

做法四：結構清楚，而且機器讀得到

段落分明、標題層級正確、重點條列化，這些對真人讀者友善的做法，同時也讓AI更容易解析。

技術面則要注意：內容不要完全靠JavaScript才渲染得出來，重要文字不要做成圖片，表格用真正的 <table> 而不是排版排出來的假表格。

做法五：這些事別再做了

Google 指南直接點名了幾種沒有效果的做法，你可以把時間省下來：

• 建立 llms.txt 之類的AI專用檔案
• 把內容切成一小塊一小塊的所謂「chunking」
• 為了AI另外寫一套內容
• 到處買或換不自然的品牌提及
• 過度堆砌結構化資料（AI功能並不需要特別的 schema.org 標記）

愛貝斯小提醒：
你會發現這五點裡面，前四點對真人讀者也都是好事。
這正是AI收錄方式最合理的地方，它逼你把內容寫清楚，而不是逼你去討好機器。

如何讓你的內容受到Google搜尋引擎青睞？

Google 永遠站在使用者角度思考，因此務必確保你的內容是寫給人看的，而不是為搜尋引擎設計。
當Google發現網站有欺騙、盜用、抄襲的情況，就會依垃圾內容政策調降排名，甚至移除收錄。

除此之外，你的內容必須要有清楚的結構，讓使用者能夠快速找到他要的訊息。
例如設定好 H1 標題、優化圖片檔名與替代文字、使用有意義的錨點文字等。
畢竟沒有人會想看一篇密密麻麻的文章，對使用者友善的內容結構，才是取勝關鍵。

有了內容優化還不夠，SEO 需要考慮的條件相當多，例如針對演算法的策略、反向連結能帶來的網站效益、TDK文本（Meta Tags）撰寫 等因素。如果想讓你的內容在搜尋引擎上名列前茅，你不能錯過這篇：〈影響SEO排名的因素有哪些？掌握13個關鍵因素讓SEO優化變簡單〉。

怎麼確認自己有沒有被AI收錄？看報表、問AI、追流量

做了這麼多，總要知道有沒有效果，以下三個方法從最準確排到最快速。

方法一：Search Console 生成式AI成效報表

Google 在2026年6月宣布推出「生成式AI成效報表」，讓你可以獨立查看網站在AI概覽、AI模式等生成式AI功能中的曝光情況，包含曝光次數、頁面、國家、裝置與日期。
資料來源：Google Search Central 部落格、Search Console 說明

要注意這份報表目前提供曝光相關數據，並不包含點擊數，而且是分批開放，不見得每個網站都已經看得到。

另外，Search Console 也提供了「搜尋生成式AI控制項」，讓你決定內容是否要出現在生成式AI的回答中。

方法二：直接去問AI

最土法煉鋼但也最直覺的方法：拿你主打的關鍵字或問題，直接去問 ChatGPT、Gemini、Perplexity，看回答裡面有沒有引用到你的網站。

建議固定挑十到二十個核心問題，每個月測一次並記錄下來，就能看出趨勢。

方法三：GA4 追蹤AI平台的推薦流量

在 Google Analytics 4 的「流量開發」報表中，查看來源是否包含 chatgpt.com、perplexity.ai、gemini.google.com 等網域。
這些是使用者看完AI回答後真的點進來的流量，數量通常不多，但意向往往很高。

愛貝斯建議：
這三個方法要一起看。
曝光看Search Console，引用看實測，實際成效看GA4。
只看其中一個，很容易誤判自己的AI收錄狀況。

常見問題（FAQ）

搜尋引擎的運作原理和AI收錄方式，是兩套不同的系統嗎？

不是。
AI收錄建立在原本的搜尋系統之上，Google 的AI功能仍然依靠既有的檢索與索引系統運作。
你的網頁如果沒有被爬取、沒有被索引，就不可能出現在AI概覽或AI模式裡。
所以基礎SEO沒做好，AI收錄也不會有表現。

我需要為了AI收錄，另外寫一套內容嗎？

不需要。
Google 官方明確指出，出現在AI概覽或AI模式沒有額外要求，也不需要特殊最佳化。與其另外寫一套，不如把現有內容的結構、答案位置與資料來源整理清楚，這對真人讀者和AI都有幫助。

擋掉 GPTBot 或 ClaudeBot，我的網站會從ChatGPT和Claude消失嗎？

不會。
GPTBot 與 ClaudeBot 屬於訓練型爬蟲，擋掉它們代表你不希望內容被用於模型訓練，但不影響AI搜尋時的引用。
真正會讓你消失的是擋掉檢索型爬蟲，例如 OAI-SearchBot、Claude-SearchBot 與 PerplexityBot。

排名第一還有意義嗎？AI摘要不是把點擊都吃掉了？

還是有意義，但要重新定義成效。
研究顯示AI摘要確實讓點擊率明顯下降，不過排名前面的頁面同時也是最容易被AI引用的來源。現在的做法是同時追蹤三件事：

• 傳統排名
• AI引用次數
• 以及品牌名稱的搜尋量成長

AI收錄需要加結構化資料（Schema）嗎？

不是必要條件。
Google 指南特別說明，AI功能沒有需要額外新增的 schema.org 標記。
結構化資料對於複合式搜尋結果（例如評分、FAQ 展開）仍然有幫助，但不必為了AI而過度堆砌。

延伸閱讀：SEO系列教學文章

透過以上介紹，相信你已經對搜尋引擎的運作原理有了完整的認識，也知道AI收錄方式並不是另一套神秘規則，而是站在同一套爬取、索引、排序的基礎上，多加了一層生成答案的機制。

演算法的世界確實複雜，AI也讓變化的速度更快。
但核心邏輯其實一直沒變：讓爬蟲進得來、讓機器讀得懂、讓讀者覺得有價值。把這三件事做好，不管Google再怎麼改版，你都不會被洗掉。

愛貝斯小提醒：
SEO不是做完就結束的事。
與其追每一個新名詞，不如先確認搜尋引擎和AI真的讀得到你的內容，這才是所有優化的起點唷。

不確定你的網站在AI搜尋時代還有沒有能見度？

愛貝斯網路專注於網站建置與SEO優化，能協助你從技術面到內容面全面檢視，讓你的網站同時被人和AI找得到。

免費諮詢網站健檢 ｜ 看SEO系列教學