Google搜尋結果品質提升的技術細節主要包括以下幾個方面:
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多向量檢索方法(MUVERA)
Google在2023年6月底宣布了一種名為MUVERA的多向量檢索技術,這種方法能更快速且精確地檢索網頁,從而減少搜尋結果中的噪音,提升相關性和準確度。 -
圖基礎模型(Graph Foundation Models, GFM)
GFM是一種AI架構,用於理解數據點之間的複雜關係,包括網頁內容中的連結、實體或模式。這有助於Google更深入地分析內容間的關聯性和權威性信號,從而提升搜尋結果的品質。 -
以人為本的內容優先策略(Helpful Content Update)
Google在2023年8月推出的「Helpful Content Update」強調「以人為本」的內容,優先顯示真正對用戶有幫助且符合用戶需求的內容,而非僅為搜尋引擎優化而寫的內容。 -
AI驅動的垃圾連結檢測(SpamBrain)
Google利用AI系統SpamBrain來偵測和懲罰不自然的連結行為,如購買連結或專門用來傳遞連結的網站,從而淨化搜尋結果,提升內容的真實性和可信度。 -
用戶體驗信號強化
包括核心網頁指標(Core Web Vitals)、行動裝置響應性和網站整體功能性,Google持續優化演算法以優先排名提供優秀用戶體驗的網站。 -
專業性、權威性與可信度(E-A-T)
Google加強對內容專業性、權威性和可信度的評估,特別是在健康、財經和法律等領域,這些因素成為排名的重要指標。 -
行動優先索引(Mobile-First Indexing)
Google持續將行動版網站作為主要索引對象,行動版的優化程度直接影響網站排名。
綜合來看,Google透過結合先進的AI技術(如MUVERA和GFM)、強化用戶體驗指標、嚴格的垃圾連結過濾,以及重視內容的專業性和實用性,持續提升搜尋結果的品質和相關性,確保用戶能獲得更準確且有價值的資訊。










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