Google 2026 年垃圾内容更新与 AI 生成内容应对：SEO 的现状与挑战

据称，Google 于 2026 年 9 月推出的垃圾内容更新已完成。相关讨论还涉及 AI 生成内容发布前的事实核查，以及对虚假作者信息的警告。在这些围绕搜索质量的举措之外，如何评估包括应对 AI 搜索在内的 SEO 预算，也成为讨论焦点。

用 AI 写作，也要对发布内容负责

围绕此次更新，有人指出，Google 由工作人员酌情实施的处罚措施——“人工处置”可能有所增加。不过，增幅有多大，以及这与垃圾内容更新之间是否存在因果关系，目前都无法确认。需要将更新完成这一事实与个别网站受到处罚的原因区分开来。

除了利用 AI 检测垃圾内容，AI 生成内容的准确性是否经过人工核查，以及是否使用会误导读者的作者信息，也成为讨论话题。从中可以看出的实际挑战，不仅在于文章的创作方式，还在于发布前的核查机制。这并不意味着仅仅因为使用 AI 创作内容就会受到处罚。

企业发布内容时，用于增加文章产量的预算与用于核实内容的预算是两回事。仅仅提高制作效率，并不能建立起防止商品信息错误或作者署名问题的机制。

把 SEO 改称 GEO，基础并不会改变

SEO 是指让用户更容易通过搜索找到信息的工作。另一方面，旨在让信息出现在生成式 AI 等工具的回答中的工作，则称为 GEO。名称虽不同，但让搜索系统能够读取网页的优化工作，以及商品信息的整理，都有重合之处。

据介绍，在 Google 的 AI 搜索功能中，传统 SEO 的基本要求仍然适用，而且无需专门针对 AI 功能进行特殊的技术优化。不过，这并不意味着这一结论适用于所有 AI 服务。

规划预算时，首先应梳理重复的工作。若仍保留过时的商品信息或无法读取的网页，即使只引入用于衡量 AI 曝光度的工具，也无法解决信息基础设施方面的问题。

区分增长型投资与防护型投资

投资目的可归纳为四类：增加销售额、守住现有销售额、维护信息基础设施，以及验证尚不明确的效果。改善促成购买的商品页面，与在网站迁移时维持搜索流量，显然不能用同一套指标衡量成效。

例如，迁移应对工作的重点不是创造新的销售额，而是降低用户无法访问现有页面的风险。如果仅因流量没有增长就判定失败，便是混淆了工作目的。若是整理商品信息，减少更新错误和重复作业也应纳入评估范围。

为 AI 搜索实验设定决策期限

对 AI 搜索进行新增投资前，需要先明确想要验证什么。应缩小验证范围，例如确认自家商品是否得到准确描述、哪些页面会被引用，并据此决定继续还是停止。与其一概整合 SEO 和 GEO，不如区分共用的基础设施建设与针对各项服务的实验，这样也更容易发现重复支出。

不过，传统 SEO 方案也不应无条件保留。无论是增加无法收回制作成本的文章，还是继续开展目标不明确的 AI 实验，都需要与将预算转用于其他用途的选择进行比较。

AI 回答中的提及次数可以作为曝光度指标，但仅凭这一点无法证明其对购买的贡献。搜索流量、销售额、信息准确性和运营成本衡量的是不同方面的成效。