對於SEO網路行銷來說，網站的Google排名是非常關鍵的一環，而影響網站Google排名的最大要素就是Google演算法，今天我們會詳細說明Google演算法的運作方式，以及7個最常耳聞的Google搜尋引擎演算法，並告訴你Google演算法更新頻率是多久一次，讓你能夠更快掌握如何優化網站的Google排名。
Google演算法的運作方式
Google演算法的運作方式，可以分為以下五個步驟：
爬蟲（Crawling）
Google 的爬蟲會在網路上搜尋新的網頁，並將這些網頁加入索引，基本上爬蟲會使用一系列的規則來判斷新建的網頁是否值得被索引，例如：網頁是否具有原創內容、網頁是否符合 Google 的搜尋條款等。
索引（Indexing）
索引是指將爬蟲所找到的網頁進行分類、儲存並建立關聯，索引會記錄每個網頁的內容、標題、網址、關鍵字等資訊，並將這些資訊與其他網頁建立關聯。
理解搜尋意圖（Understanding the Search Intent）
當使用者在 Google 搜尋時，會輸入一個或多個關鍵字，也可能輸入短尾或長尾關鍵字，Google 會利用機器學習等技術來理解使用者的搜尋意圖，例如：使用者是想查詢商品資訊、還是尋找訂購網頁等。
評估網頁（Evaluating Pages）
Google 會利用一系列的因素來評估網頁，例如：網頁的內容品質、網頁的使用者體驗、網頁的相關性，並綜合以上評分決定網頁在搜尋結果中的排名。
呈現搜尋結果（Presenting Search Results）
Google 會根據網頁的排名和相關性將搜尋結果呈現給使用者，搜尋結果會以列表的形式呈現，搜尋結果主要會包含網頁的標題、網址、摘要等資訊。
7個重要的Google演算法
以下是7大重要的 Google 演算法更新，而 Google 其實會不斷的更新演算法來提高搜尋結果的準確性和相關性，如果想接收到最即時的 Google 的演算法更新公告，可以定時到到Google官方網站查看，並根據更新內容調整網站內容和 SEO 策略，來提高網站在搜尋結果中的排名。
熊貓演算法
熊貓演算法是 Google 在 2011 年推出的演算法更新，主要是為了打擊低質量內容網站，熊貓演算法會評估網頁的內容品質，包括內容創意性、原創性、實用性，並檢查網站是否有重複內容、錯誤資訊、文不對題、濫用關鍵字等問題，如果網頁的內容品質不高，則會被降低在搜尋結果中的排名，所以熊貓演算法問世後也讓許多低質量內容網站的排名大幅下降。
蜂鳥演算法
蜂鳥演算法是 Google 在 2013 年推出的演算法更新，目的是為了更好去理解使用者的搜尋意圖，蜂鳥演算法引入了知識圖譜（Knowledge Graph） 的概念，並利用自然語言處理（NLP）技術分析使用者搜尋的關鍵字，這種演算法不會只專注於關鍵字單一字詞的解釋，而是會擴大使用者搜尋意圖的預測方向，提供更多元但相關的資訊。
舉例來說通常我們搜尋「巧克力」或「冰淇淋」這種短尾關鍵字時，蜂鳥演算法就會去推估使用者意圖，並建立知識圖譜，這也是為什麼我們的搜尋結果右側常會有單個名詞解釋，以及更多補充說明的一個特別版位。
企鵝演算法
企鵝演算法是 Google 在 2012 年推出的演算法更新，主要目的是為了打擊可能以黑帽SEO方式操做的網站，企鵝演算法會分析網站的外部連結，如果網站的外部連結品質不佳，網頁很可能會被降低在搜尋結果中的排名，甚至可能被取消索引。
- 外部連結的質量：網站的外部連結多來自垃圾網站或低質量網站
- 外部連結的來源：網站的外部連結多來自同一個網站，或外部連結的內容與網站內容不相關
SpamBrain演算法
SpamBrain 演算法是 Google 在 2018 年推出的演算法更新，是為了要更有效的打擊垃圾內容網站，它的特色是能透過AI學習和自然語言處理等先進技術，迅速辨識有較多垃圾內容、不當廣告、欺詐性質資訊、會發垃圾郵件或隱藏惡意軟體的網站，並將相應網站列入黑名單或進行必要的處理，藉此保障網路使用者免受不必要的騷擾和詐騙。
RankBrain演算法
RankBrain 演算法是在 2015 年推出的 Google 演算法更新，RankBrain 是利用AI 機器訓練來預測使用者的搜尋意圖，並透過分析使用者的搜尋歷史、位置等資訊，根據這些資訊來調整網頁排名，讓使用者可以更容易找到自己想要的資訊。
以輸入「冰淇淋」這個關鍵字舉例，搜尋結果頁最前面的網頁不會是冰淇淋怎麼做、冰淇淋成分有哪些，而是離自己最近的附近冰店，這是因為 RankBrain 推估並判斷使用者的的搜尋意圖是想找到販賣冰淇淋的店家。
MUM 演算法
MUM 演算法是 Google 在 2021 年推出的演算法更新，MUM 的全名是 Multitask Unified Model，中文可以翻譯為「多任務統一模型」，而MUM 演算法的特色在於它可以理解和處理文字、圖像和影片等多種資訊，並理解使用者複雜的搜尋意圖，例如使用者輸入「短影音怎麼做」，它可以提供更豐富和全面的搜尋結果，例如教學文章、包含教學步驟的圖片，或甚至是剪輯教學影片等。
BERT演算法
BERT 演算法是 Google 在 2018 年推出的自然語言處理模型，目的是為了能提高搜尋結果的相關性，BERT 演算法特色是能夠更深入理解句子的上下文，並根據上下文來調整搜尋結果，比如說：當使用者在 Google 搜尋「台南餐廳」或「台南的好吃餐廳有哪些」這兩個搜尋意圖相近的關鍵字時，BERT 演算法可以理解「台南」和「餐廳」的上下文，並提供包含「台南」和「餐廳」這兩個關鍵字的相關搜尋結果，讓使用者可以更容易找到自己想要的資訊。
Google演算法更新頻率為何？
演算法的更新沒有固定的時程，不過Google 演算法更新頻率可分為核心更新和細微調整這兩種：
- 核心更新（Core Updates）：Google 每年都會進行1~2次的重大更新，核心更新通常會影響大量網站的排名，因此也會引起 SEO 或行銷圈的關注。
- 細微調整（Minor Updates）：細微調整通常是為了修正核心更新的錯誤，或為了因應搜尋趨勢的小調整，Google 通常每周甚至每天都會進行的細微調整，這類調整通常不會影響排名。
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