Google 搜尋引擎一直在高速變化。近年來最顯著的變革之一，莫過於 Google 在搜尋結果中引入了人工智慧(AI)，這項功能被稱為 Google 搜尋世代體驗(SGE)。這是為了因應像 ChatGPT 這類 AI 對話工具日漸普及、Google 所做出的一項重大改革。
什麼是 Google SGE?
Google 搜尋世代體驗(SGE)是一種實驗性功能，它會在搜尋結果中結合 AI 做出回應。SGE 會根據網路上的眾多資料，並嘗試將它們綜合成簡潔的搜尋回應，這些結果會附上來源連結，方便使用者前往網頁查看更詳細的資訊。
標準 SERP 和 SGE SERP 的差異?
- 標準 SERP：由上到下分別由【Paid ad】➜【SERP feature】➜【Organic results】
- SGE SERP：由上到下分別由【SGE results】➜【Paid ad】➜【SERP feature】➜【Organic results】
- SGE results 除了顯示結果，還包含一個我們再熟悉不過的對話介面，方便使用者繼續向 AI 提問。
- SGE results 是由 AI 代你整理出的資訊，因此無法確保其答案的正確性。
為什麼 SGE 對 SEO 很重要?
SGE 對 SEO 影響很大。就如同許多 SERP、演算法變更一樣，每次的大改版都存在著風險和機會。SGE 是 Google 讓搜尋引擎進化後的另一種形式，同時也為傳統 SEO 多新增了一項需要探索和優化的「新功能」。
過去幾年我們已經看過多次、Google 在搜尋結果頁面 (SERP) 上引入其他功能，就會對網站的自然流量產生重大影響。EX：引入 Knowledge Cards 導致零點擊搜尋增加，對自然流量帶來風險。隨著時間推移，Google 在 SERP 中呈現了越來越多資訊，逐漸降低了使用者點擊其他連結的必要性，讓他們盡可能留在 Google 自己的網站，就能完成購物、訂購機票、點擊付費廣告等一切行為。
如今，使用者和 AI 互動的區塊也加入了這個組合。 SGE results 和 SERP feature 一樣，可能會對你的自然流量產生正面/負面影響。如果你的連結包含在某個關鍵字的 SGE 回應中，而你原本並未在該關鍵字上有排名，那麼你就有機會獲得全新流量；反之，若 SGE results 整理的太完美，使用者就沒必要進入你的網站，流量自然會受到影響。
SGE 流量影響實驗
為了判斷 SGE 未來對網站自然流量的影響，我們必須以站內的頂尖關鍵字進行一些研究。這項很酷的研究方法來自國外 SEO 權威 – Moz，共分為6個步驟。
Step1. 建立 CTR 標準
首先，我們需要為目前(沒有 SGE)的 SERP 建立點擊率(CTR)的假設。讓我們的關鍵字建立基準，方便後續納入包含 SGE 的搜尋時，提供一個可供衡量的對象。
建立 CTR 基準最快的方法，就是使用 CTR 研究的結果。例如 Advanced Web Ranking 的這項研究從 2015 年開始收集 CTR 數據，並定期更新。
點擊率曲線基準 來源: https://www.advancedwebranking.com/ctrstudy/
- 首先，登入你的 Google Search Console，並將所有「搜尋結果」數據匯出為 CSV、Excel 或 Google 試算表格式。
- 取得資料後，建立一個新欄位「position+」、作為「position」欄位的轉換值，並將原本的值(有小數點)轉換成漂亮的 1-10 結構。試算表有 =ROUND() 公式，可輕鬆完成4捨5入。
- 取得「position+」欄位後，建立樞紐分析表。反白選取你的「position+」和「CTR」欄，然後選取「插入 > 樞紐分析表」。
- 將「近似位置」設為「列」
- 將「CTR」設為「值」。並選擇「平均」來彙總值
- 完成後，你將擁有類似下圖這樣的排名/CTR 假設表。依位置列出的 CTR 曲線範例。
- 如果你認為品牌關鍵字會使數據失真，也可將其從資料中過濾、或是分開檢視
將 1-10 名自然排名 CTR 基準後，將它們貼到範本「CTR 假設」分頁的 B 欄。
Step2. 制定 SGE 假設
這一步需要發揮一點創意。
目前在 Google Search Console 中，還無法查看來自 SGE 的點擊、排名或 CTR 數據，因此無從得知你的網站從 SGE 獲得的資料。我們需要自己做出假設：使用類似的 SERP 功能 – Knowledge Cards 的數據來當作參考依據。
雖然 Knowledge Cards 與 SGE 有著顯著差異，但它們也有許多相似之處：
- 都出現在傳統的「自然排名」之上
- 都佔用了原本屬於自然排名的空間
- 都允許使用者點擊至網站，但也在 SERP 中展示資訊，可能降低使用者點擊至網站
Knowledge Cards 推出後，研究發現第一頁知識卡片的平均點擊率為 12.68%。在實驗中，我們將此作為 SGE 點擊率的「樂觀假設上限」。在此情況下， SGE 成為使用者離開 Google 前往第三方網站的熱門路徑，每個 SGE 中的連結都能獲得大量流量。
但 12.68% CTR 可能會因 AI 結果中有過多連結而被稀釋。在 SGE 測試平均會看到 3 到 10 個連結不等，至於稀釋的比例則依實驗人員評估而定。
再來，當 SGE 存在時，其他自然排名的 CTR 也會下修。如果有 SGE 框出現，由於其位於置頂位置，相當於是搶走了「第一名」的位置，那原先第一名關鍵字的 CTR 將調整為第二名的 CTR，依此類推。
之所以做出這種假設，是因為當初在 Knowledge Cards 出現時觀察到類似的 CTR 下降模式。截至目前為止，在搜尋結果中看到 SGE 有三種可能性：
- Featured SGE (精選 SGE)
- 表示只要搜尋某個關鍵字，就一定會自動出現 SGE
- 這個情況下，我們會採用上述 SGE 點擊率假設的完整值
- Optional SGE (選擇性 SGE)
- 表示只要搜尋某個關鍵字，就有機會在搜尋結果頂端產生 SGE，但不會自動產生。需要使用者選擇產生後才會出現
- 這個情況下，假設大約只有一半的使用者會選擇產生 SGE 回應，SGE 點擊率假設可以*50%。
- Missing SGE (無 SGE)
- 表示搜尋某個關鍵字，無法生成 SGE 結果
- 這個情況下，代表該關鍵字的 CTR 不受 SGE 的假設模型影響
Step3. 決定關鍵字樣本
接著，你需要一組關鍵字樣本。
你得清楚知道清單內的關鍵字、分別占了你網站總流量的百分比。清單中的所有關鍵字流量占比、加總後須 > 50% 網站流量。
※ 注意：這個關鍵字清單可能只包含高流量和品牌關鍵字，不能代表其餘 50% 的流量。例如有些對收入特別重要的低流量關鍵字；有些網站擁有許多「長尾關鍵字」點擊量，代表大部分的自然搜尋點擊分散在成千上萬的關鍵字上。如果你的網站屬於上述情況，請選擇合適的關鍵字數量。畢竟你能夠分析的網站流量百分比越大，結果的論述就會越有力。
選好關鍵字後，需要你手動分析這些關鍵字的搜尋結果。目前尚無工具可以大規模收集 SGE 的實驗數據，我相信未來肯定會有、但目前只能純手工。
從 Google Search Console 匯出資料，將曝光、點擊、CTR 和平均位置(排名)等資料放入試算表中。
- 將你的關鍵字貼到 A 欄
- 將 GSC 指標放入 B 至 E 欄
除非你決定變更你的 CTR 假設，否則這是你需要手動輸入 Google 試算表的唯一資料。
Step4. 搜尋並記錄 SGE 結果
先註冊好 Google Labs 後，手動搜尋清單內的每個關鍵字，並查看搜尋結果，根據結果填寫 F 欄與 G 欄。
- 如果自動出現 SGE 結果，請將 F 欄標記為「是」
- 如果 SGE 結果中包含你的網站連結，請將 G 欄標記為「是」
- 如果出現可產生 AI 回應的選項，請將 F 欄標記「選擇性」
- 如果 SGE 結果中包含你的網站連結，請將 G 欄標記為「是」
- 如果什麼都沒有，請將 F 欄標記為「否」、或者留白
- 畢竟連 SGE 都沒有了，G 欄自然也是「否」、或者留白
Step5. 預測自然流量
分析完搜尋結果後，就可以開始預測預期的點擊率和流量變化。
- 根據 STEP2. 的假設，我們預期 SGE 如有出現，就會讓所有排名變相下降一名，勢必會影響到原本的 CTR，因此根據 STEP4. 的結果，我們得分析網站的重點關鍵字、它們有可能出現以下幾種情況。
- A、該關鍵字不會出現 SGE。故不影響 CTR
- B、該關鍵字會出現 SGE。此時我們的關鍵字排名要先下降一名、再去計算 CTR，接著再分以下可能：
- B-1、我們的網站連結「有」出現在 SGE 的資料來源。這時 CTR 就可以再加上第一名的平均 CTR / 連結數量。
- B-2、我們的網站連結「沒有」出現在 SGE 的資料來源。那麼 CTR 就不會獲得 SGE 的額外 CTR 加成。
- C、該關鍵字會出現選擇性 SGE (使用者決定是否顯示 SGE)。此時請按下顯示，並和 B 路線一樣分為兩種可能：
- C-1、顯示後，我們的網站連結「有」出現在 SGE 的資料來源。這時 CTR 就可以再加上第一名的平均 CTR / 連結數量，再*50%(我們假設只有一半的使用者會按下顯示 SGE)。
- C-2、顯示後，我們的網站連結「沒有」出現在 SGE 的資料來源。那麼 CTR 就不會獲得 SGE 的額外 CTR 加成。
【EX1】網站有組「關鍵字A」，平均排名都是第一名，網站的第一名平均 CTR 是 15%。實測後發現關鍵字A會直接出現 SGE，且 SGE 內包含我們網站在內共有5個資料來源連結，那麼我們就要先用網站的第二名平均 CTR 9% 當作基準值、再加上 15%/5 =3%，來推估當 SGE 上線後，該關鍵字的 CTR 有可能從 15% 降低至 12%。
【EX2】反之，網站有個排名低但含金量高的「關鍵字B」，平均排名為第九名，CTR 為 1%。但實測後他一樣會出現 SGE，且竟然還被選入5個資料來源之一。那麼我們就可以預估它的 CTR 會變成 1%+(15%/5) = 4%，SGE 的出現將使其受惠、CTR 從 1% 上升至 4%。
Step6. 定期檢查 SGE 變化
根據你的實驗結果，你得重點關注那些計算後會大受 SGE 影響 CTR 的關鍵字。定期到 Labs檢查你網站的排名、看看 SGE 來源中所顯示的連結是否因為你的調整而變更。未來我們不只要關注頁面的排名、也要關注其是否被選入 SGE 的資料來源，換言之，未來的 CTR 會是兩者混成的模式，小孩子才做選擇，我們全都要！
如何去優化 Google SGE?
1. 符合「E-E-A-T」
Google 已正式公告了這項新規範(官方說明：品質評分者指南：在 E-A-T 中增加了 E)。E-E-A-T 代表經驗、專業、權威和可信度，是 Google 搜索排名因素的重要因素。相較上一版本的 E-A-T，多了 E (經驗)。
由於人工智能無法提供個人觀點，因此有個性、引人深思的話語，是在 SGE 時代脫穎而出的一大關鍵。內容創作者應專注在提供個人經驗、教訓。這類內容通常具備獨特性，以第一人稱敘述，可以提供觀眾更真實的體驗，並建立信任感。
2. 加強「長尾關鍵字」
長尾關鍵字比頭部關鍵字更有機會取得好排名，這點 SEOer 應該都知曉，但在 SGE 時代，長尾關鍵字的重要性會進一步提高，因為「AI 更愛長尾關鍵字，因為能幫助它更深入了解搜尋者的搜尋意圖」，進而提升 AI 生成的內容品質與精準度。
3. 加強「其他人也在搜尋」
你可以在文章內容中多添加一些「其他人也在搜尋」的內容區塊，預判 AI 在 SGE 結果中的後續回應。因為 AI 主動提供給使用者的「延伸性問題」，很大程度會參考「其他人也在搜尋」的建議，因此我們可以把兩者視為極度相似的功能。
如果你把這塊完善，那麼你的資料來源網址就有機會連續出現在使用者的介面，因為從使用者問的第一個問題、一直到他後續問的問題都被你預判了，每題 AI 都有參考你的網頁內容，因此勢必會備註你的頁面連結。
4. 使用「結構化資料」
這屬於技術性 SEO 的範疇。我們知道遵循 Schema.org 是獲得 SERP Feature 的有效方式(如前面提到的 Knowledge Cards)。如果說 Schema 對爭取 SERP Feature 有顯著影響，那麼極高機率它對 SGE 結果也有異曲同工之妙。我建議使用 JSON-LD 來標記內容的屬性資訊，確保 Google 能讀懂網頁中最重要的資訊。
5. 加強「圖片 SEO」
圖片是 SGE 結果中不可忽視的一塊，因為圖片會佔據 AI 回應中大量的寶貴空間，請務必別漏了圖片 SEO：如圖片檔名、ALT 文字、在內容中呈現吸引人的圖片、加快圖片載入速度…等，盡可能讓圖片會出現在 SGE 中。
站長總結：SGE 的預期影響
Google SGE 作為次世代搜尋引擎，對搜尋的用戶乃至內容創作者而言都是巨大變革，我認為 AI 介入搜尋行為會有幾大影響：
- 提高搜尋體驗：AI 能快速統整資訊，節省使用者整理資訊的時間。但短期內，人們對於 AI 整理的結果可能抱有不信任。
- 客製化搜尋結果：AI 能根據使用者的歷史記錄、行為，提供更客製化的回應結果。
- 降低語言隔閡：AI 在整合內容時不受語言影響，這意味著中文內容的網站也有可能被 AI 翻譯整合後、出現英文使用者面前，提高了網站的跨國被訪問率。
- 自然流量影響：由于 Google 的「AI 快照」功能，可能會直接將頁面的內容提取出來、讓使用者無須進入網站瀏覽也能獲取資訊，因而降低網站流量。
- 標準化內容被取代：有標準答案的問題，可以由 AI 輕鬆回答的內容，甚至無須引用網頁內容，例如搜索「地心引力是誰發現的?」、「第二次世界大戰是幾年?」。
無論如何，在最大競爭對手 Bing 導入 AI 的現況下，我們幾乎可以確定 Google 肯定會讓 SGE 上線、只是時間早晚問題。如果你是使用者、那就樂見其成即可；但若是企業主或內容創作者，一定要提前佈局，做好萬全的準備。
