📰The Verge•較早收集於 17m
Google 更新垃圾郵件政策以打擊 AI 操作行為
💡Google 的新政策直接影響 AI 生成內容在搜尋結果中的排名。
⚡ 30-Second TL;DR
有什麼變化
新垃圾郵件政策針對搜尋結果中生成式 AI 的操作行為
為什麼重要
SEO 與內容策略必須適應針對 AI 操作手段更嚴格的執法。這標誌著搜尋引擎在 LLM 時代如何優先考慮內容完整性的轉變。
下一步行動
審核您的內容策略，確保其符合 Google 針對生成式 AI 的新反操作準則。
誰應關注：Marketers & Content Teams
關鍵要點
- •新垃圾郵件政策針對搜尋結果中生成式 AI 的操作行為
- •涵蓋 AI Overviews 與搜尋結果中的 AI Mode
- •針對「推薦中毒」與偏頗的「最佳」內容策略
🧠 深度解析
Web-grounded analysis with 25 cited sources.
🔑 增強重點摘要
- •Google 的垃圾郵件政策已明確適用於其所有搜尋產品，包括生成式 AI 回應、AI Overviews 和 AI Mode，旨在確保這些新功能不會被用於操縱搜尋結果或欺騙用戶。
- •Google 長期以來的立場是獎勵高品質、有用的內容，無論其生成方式為何，但明確禁止利用自動化（包括 AI）來操縱搜尋排名作為主要目的。
- •打擊 AI 垃圾郵件的行動對合法使用 AI 寫作工具的企業構成潛在挑戰，因為不斷演進的 AI 偵測演算法可能會無意中懲罰這些內容。
- •Google 的 AI Overviews 存在日益嚴重的垃圾郵件問題，包括產生幻覺、不準確資訊以及垃圾郵件式的「最佳」清單，這些問題正被垃圾郵件發送者利用。
- •Google 的反垃圾郵件系統利用機器學習和大型語言模型，以大規模運作，快速分析大量資料並識別可能表明垃圾網站的細微模式和連結。
📊 競品分析▸ Show
| 功能/政策 | Google (AI Overviews/AI Mode) | Microsoft Bing (Copilot/GEO) | Perplexity AI |
|---|---|---|---|
| AI 生成內容政策 | 政策更新明確涵蓋生成式 AI 回應，打擊操縱行為；長期以來強調內容品質而非生成方式，但禁止以操縱排名為目的的自動化內容。 | 已將「生成式引擎優化 (GEO)」納入其網站管理員指南，並軟化了對 AI 生成內容的措辭，轉而關注內容價值。 | 內容審核有限，對話式 AI 可能產生不準確或不當內容，需要監督；曾發布「未經審查」的模型。 |
| 反操縱機制 | 針對「推薦中毒」和偏頗的「最佳」內容策略，利用 AI 驅動系統和 SpamBrain 偵測垃圾郵件。 | 已實施並持續部署針對提示注入攻擊的緩解措施，並在指南中明確提及「提示注入和 AI 操縱」。 | 內容審核有限，用戶上傳圖片會進行內容審核，但對生成內容的過濾能力較弱。 |
| 技術架構 | AI Overviews 使用客製化的 Gemini 模型，與現有搜尋系統（如品質和排名系統、知識圖譜）協同工作，透過多階段管道進行資訊檢索、聚合和合成。 | Copilot 的 AI 答案與傳統搜尋基礎設施緊密整合，並提供 meta 指令控制內容在 AI 體驗中的呈現方式。 | 平台由 Google 的 Gemini 2.5 Pro 等大型語言模型提供支援，但其內容審核和安全系統相對較弱。 |
🛠️ 技術深入
- Google 的 AI Overviews 採用客製化的 Gemini 模型，與其現有的搜尋系統（如品質和排名系統以及 Google 知識圖譜）協同運作。
- AI Overviews 的運作流程包括查詢理解、查詢扇出（將輸入分解為多個子查詢）、從多個資料來源（網路索引、知識圖譜、YouTube 轉錄、Google Shopping feeds 等）檢索、聚合和過濾，以及大型語言模型 (LLM) 合成。
- 為了打擊垃圾郵件，Google 的系統利用機器學習和大型語言模型，以大規模運作，快速分析大量資料並識別可能表明垃圾網站的細微模式和連結。
- AI Overviews 並非僅從排名靠前的自然搜尋結果中提取引用；一個獨立的檢索系統會提取單獨的段落並評分其相關性，這意味著即使是自然排名較低的頁面也可能被引用。
- 為了提高內容在 AI Overviews 中的「LLM 可見性」，內容應具備易於發現、解析和理解的結構，並呈現信任訊號。清晰的標題、簡短的段落和獨立的內容區塊有助於提高被引用的機會。
🔮 前景展望AI analysis grounded in cited sources
SEO 策略將日益轉向「答案引擎優化 (AEO)」，以確保內容在 AI Overviews 中被引用。
Google 的 AI Overviews 優先考慮為 LLM 可見性和段落級提取而結構化的內容，這要求內容創作者超越傳統排名因素進行調整。
AI 垃圾郵件生成與偵測之間的「軍備競賽」將會加劇。
隨著 Google 不斷完善其 AI 偵測方法，使用 AI 工具的內容創作者可能會調整其策略，導致持續的攻防戰。
內容創作者即使在使用 AI 工具時，也需要優先考慮人工監督和事實準確性。
Google 強調內容的品質、原創性和事實準確性，而 AI 內容往往缺乏事實深度，需要人類專業知識進行深入分析和獨特見解。
⏳ 時間線
2022
Google 開始調整排名系統以減少無用、非原創內容。
2023-02
Google 發布關於 AI 生成內容的官方指南，強調內容品質而非生成方式。
2023-05
Google I/O 2023 推出搜尋生成式體驗 (SGE)，即 AI Overviews 的前身。
2024-03
Google 宣布演算法增強和新的垃圾郵件政策，加強打擊大規模內容濫用（無論是人工還是 AI 生成）。
2024-05
AI Overviews (前身 SGE) 在美國推出；Google 為網站聲譽濫用政策提供兩個月寬限期。
2025-02
Chegg 起訴 Alphabet，聲稱 AI Overviews 導致學生偏好「低品質、未經證實的 AI 摘要」。
2025-09
Penske Media Corporation 起訴 Google，聲稱 AI Overviews 非法複製其網站內容並減少訪客流量。
2026-02
Microsoft 安全研究人員發現針對 AI 助理的「AI 推薦中毒」攻擊激增。
2026-03
Bing 重寫其網站管理員指南，納入生成式引擎優化 (GEO)。
2026-05
Google 正式更新其垃圾郵件政策，將旨在操縱生成式 AI 回應與 AI Overviews 的技術納入其中。
📎 來源 (25)
Factual claims are grounded in the sources below. Forward-looking analysis is AI-generated interpretation.
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