影響 GOOGLE 排名的核心技術：RankBrain（排名腦演算法）

Google 在 2013 年推出了Hummingbird（蜂鳥）演算法，這是對搜尋引擎的一次大規模革新，讓 Google 更能理解使用者查詢的語意和意圖，而不僅僅匹配關鍵字。但搜尋世界瞬息萬變，每天約有 15% 的查詢是從未出現過的新內容。為了有效處理這些全新或措辭奇特的查詢，Google 在 2015 年開發了 RankBrain。RankBrain 的存在最早由 Google 資深科學家 Greg Corrado 在接受彭博社採訪時披露，並於 2015 年10月26日獲得 Google 官方確認成為核心演算法的一部分。

作為 Google 首次引入搜尋的機器學習系統，RankBrain 的主要目的是透過人工智慧來加強對查詢語意的理解，從而提供更相關的搜尋結果。換句話說，以前的搜尋演算法主要依賴人工編寫的規則來比對關鍵字，而 RankBrain 則能「自行學習」查詢與網頁內容之間的關聯。例如，RankBrain 會將文字轉換成數學空間中的向量表示（word vectors），如果遇到未見過的關鍵字或片語，可以猜測出具有相似意義的詞彙，據此調整搜尋結果。正因為這種能力，RankBrain 特別擅長處理以前從沒見過的長尾查詢，以及口語化的疑問句。

值得注意的是，RankBrain 的推出相當低調，起初只影響一小部分搜尋查詢（大約15%），主要用於那些複雜、生僻或 Google 無法輕易理解的查詢。然而在證明其有效性後，RankBrain 很快擴展到幾乎每一次搜尋請求中。2016 年，Google 搜尋品質高級策略專家 Andrey Lipattsev 更證實，RankBrain 已成為Google 排名的前三大考量因素之一（另兩項是內容和連結）。這顯示 Google 對這項技術的重視程度。然而，Content（內容）與 Links（連結）依然是影響排名的傳統強大信號，RankBrain 是在此基礎上強化搜尋結果相關性的輔助手段。

簡而言之，RankBrain 就像是 Google 搜尋系統的大腦，它負責理解使用者查詢的真正意圖，並找出最相關的結果。它透過機器學習從過去龐大的搜尋資料中不斷學習，逐漸掌握詞彙與概念之間的關聯。以下從幾個面向說明其運作機制：

RankBrain 能夠分析查詢字詞背後的含義，即使查詢中出現了從未見過的詞彙，也能透過詞向量模型找到與之相關的已知詞彙或概念。這讓 Google 可以在網頁內容不包含查詢精確字詞的情況下，仍然找出語意相關的結果。例如，有使用者搜尋「食物鏈中最高級消費者的稱號是什麼？」這樣拗口的問題時，傳統演算法可能難以匹配。但 RankBrain 透過學習「食物鏈」「消費者」「最高級」等詞語在各網頁出現的上下文，明白詢問者其實想知道「食物鏈頂端的掠食者（apex predator）」，於是返回相關的結果。

又比如，「食譜 不含 蛋」這類查詢在過去會被忽略「不含」這類否定詞，導致出現一堆含蛋食譜的結果；而 RankBrain 上線後，Google 能理解使用者是想排除含蛋食譜，從而提供真正無蛋的食譜結果。透過這樣的語意解析，RankBrain 大大提升了搜尋結果與查詢意圖的吻合度。

RankBrain 不僅看字面意思，更嘗試揣摩使用者的深層意圖。據 Moz 說明，現在每一次查詢在比對索引庫之前，都會先經過一個解讀模型（interpretation model），這個模型會考量多種因素（例如使用者所在位置、個人化偏好、查詢字詞本身等）來推測使用者真正想要的是什麼。藉由辨識這個「隱含意圖」，Google 更有把握提供切題的結果。

例如，當使用者前一個問題是「艾菲爾鐵塔在哪裡？」接著又問「它有多高？」時，系統透過關聯上下文，了解第二個問題中的「它」指的就是艾菲爾鐵塔，於是直接給出鐵塔高度的答案。這種對連續查詢的語境理解，正是 RankBrain 等AI系統的功勞。再比如有玩家搜尋：「不使用攻略能全破超級瑪利歐嗎？」其中的「不使用攻略（without a walk-through）」是關鍵意圖，如果被忽略就會給出錯誤結果。RankBrain 讓系統不再忽略這類關鍵字，真正理解到用戶是想找不靠攻略破關的技巧。可見，RankBrain 大幅提升了 Google 對複雜長句、口語問句以及否定語氣查詢的理解力。

當 RankBrain 理解了查詢意圖後，它會在 Google 庞大的索引中挑選出匹配該意圖的頁面，接著還要決定這些頁面的顯示順序。RankBrain 特別之處在於，它能根據不同查詢類型動態調整各種排名因素的權重。Google 的排名因素成百上千（例如內容品質、權威連結、使用者體驗、網頁新鮮度等等），而 RankBrain會「學習」什麼樣的搜尋偏好下，哪些因素更重要。

例如，對於一個資訊型問題查詢，RankBrain 可能發現內容相關性比連結權重更能讓用戶滿意，就會提高內容相關性的作用；反之，對於導航型查詢（如尋找某品牌官網），知名度和連結可能更關鍵。透過對歷史搜尋結果的分析，RankBrain 調配出了不同情境下的最佳演算法"配方"，從而在每次搜尋時靈活選取信號，排列出最符合用戶需求的結果。

RankBrain 也被認為會參考匿名的使用者行為數據來優化結果排序。Google 資深分析師 Gary Illyes 曾表示，RankBrain 利用過去的搜尋資料來預測當遇到新查詢時，使用者最可能點擊的是哪類結果。換句話說，如果歷史上許多使用者在某種查詢下都傾向點擊某一類型的頁面，RankBrain 會學習到那類頁面可能更符合此查詢的需求，下一次就更可能把它們排在前面。

然而，需要強調的是，這種學習是基於長期的大量數據趨勢，而非即時地追蹤個別使用者在單一次搜尋中的點擊和停留時間等。實際上，Google 一再澄清像停留時間（dwell time）、點擊率（CTR）等所謂「用戶體驗信號」並沒有被直接用作排名因子。Gary Illyes 甚至直言關於點擊率影響排名的傳聞多數是杜撰的。因此，我們可以理解為：RankBrain 間接地從整體使用者行為中學習，但網站不能透過點擊率等作弊來直接「激活」RankBrain 提升排名。與其鑽研那些無法證實的玄學，不如專注於提升內容品質與相關性，因為最終RankBrain的目的也是挑出能真正滿足使用者需求的結果。

小結一下：RankBrain 的運作核心在於更聰明地理解查詢語言以及更精確地預測哪些結果對使用者最有幫助。它讓 Google 從「關鍵字配對」進化到「語意配對」，並透過機器學習不斷改進這種配對的準確度。

RankBrain 並非孤軍奮戰，它是 Google 搜尋龐大排名系統中的一個重要模組，與其他演算法共同運作、互相補足。理解RankBrain，也需要將它放在整個 Google 演算法家族中來看待：

Hummingbird 是 2013 年 Google 對搜尋演算法的一次全面升級，它的重點在於語意搜尋。在 Hummingbird 時代，Google 開始嘗試理解整句查詢的含義，而不只是一字一字地匹配。RankBrain 可以視為 Hummingbird 策略的延續和加強：蜂鳥為 Google 奠定了語意理解的基礎，而 RankBrain 則在此基礎上引入了深度學習能力，使這種理解能力大幅提升。有趣的是，RankBrain 本身也被視為蜂鳥演算法更新的一部分。

也就是說，蜂鳥是大框架，而 RankBrain 作為其中的新成員，賦予了蜂鳥「自我學習」的智慧。因此，RankBrain 與蜂鳥並不是替代關係，而是前後相承、共同作用：蜂鳥掌管整體搜尋語意解析，而 RankBrain在裡面擔任機器學習的智囊，幫助Google用更聰明的方式解讀查詢並排序結果。

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是 2019 年 Google 引入的另一項重要 AI 技術，用於自然語言理解。簡單來說，BERT 更側重於理解查詢中各個詞彙在上下文中的意義。例如，BERT 能理解像「for」這類細小詞對句意的影響：在「代他人取藥」這個搜尋裡，BERT 讓Google明白使用者是在問「我能替別人去藥局拿藥嗎？」這樣的意思。而在 BERT 出現前，Google 可能會忽略「for someone」而給出錯誤結果。由此可見，BERT 擅長的是對複雜語句結構和細微詞義的理解。

那麼 BERT 會不會讓 RankBrain 下崗呢？答案是否定的。BERT 並沒有取代 RankBrain，而是與之並行運作。Google 官方解釋過，RankBrain、BERT 等多種AI模組會根據查詢情境各司其職。通常，簡單明確的查詢可能不需要調用複雜的模型；而複雜模糊的查詢，Google 會同時啟用多個模型共同協作，從不同角度來理解查詢、抓取和排序結果。

例如，對於一句很自然的長問句查詢，BERT 先出馬分析整句含義和語法結構；如果查詢措辭罕見，RankBrain 會介入，嘗試找出相關的概念或同義詞；接著，兩者理解的結果交給排序階段，Google 核心演算法再綜合考量傳統排名因素和 AI 模型提供的見解，決定最終排名順序。可以這麼理解：BERT 注重「讀懂你說的話」，RankBrain 注重「猜你想要什麼並找出相關答案」，兩者相輔相成，讓Google更貼近人類的提問方式。事實上，Google 表示 BERT 上線後已在絕大多數英語查詢中發揮作用，但RankBrain 仍然作為核心系統之一持續運轉。對使用者來說，他們感受到的是搜尋結果越來越符合期待，這背後是多個AI演算法「團隊合作」的成果。

除了 RankBrain 與 BERT，Google 搜尋還陸續引入了其他 AI 系統，例如 Neural Matching（神經匹配）和 MUM（Multitask Unified Model） 等。Neural Matching 在 2018 年上線，主要用於理解查詢與頁面內容之間更廣泛的概念聯繫，被稱為"超級同義詞"系統。它更偏向於在搜尋的"抓取階段"發揮作用，也就是幫助Google即使關鍵字不直接匹配也能找到相關頁面；而 RankBrain 則是在後續的排名階段運用其學習經驗來調順位。

MUM 則是 2021 年展示的新一代模型，號稱比 BERT 強大上千倍，能跨語言、跨媒體理解資訊。不過目前 MUM 僅用於少數特定任務，尚未用來直接排名一般搜尋結果。總體而言，RankBrain 開啟了 Google 演算法從傳統程式邏輯走向自我學習的先河，其成功也為後續這些 AI 系統鋪路。如今，Google 的搜尋排名更像是一個AI 聯合陣容：BERT 理解語句、Neural Matching 發掘語義相關頁面、RankBrain 動態排序，搭配其他各種反垃圾和強化相關性的系統，一起實現我們今天所見智慧而強大的搜尋引擎。

當 RankBrain 剛推出時，很多 SEO 新手和站長可能擔心：「這會不會顛覆我現有的優化策略？」事實證明，RankBrain 並不是洪水猛獸，但它確實改變了一些排名遊戲規則。以下是對 RankBrain 在SEO層面影響的幾點說明：

正如前文提到的，Google 在 2016 年證實 RankBrain 已躋身前三大排名因素。這意味著在 Google 看來，RankBrain 對搜尋結果相關性的貢獻相當大。然而，Google 也明確表示這「前三大」並沒有硬性排位之分。實際上，Content（內容品質）和 Links（外部連結）仍被視為與 RankBrain 並列、甚至更重的信號。換句話說，如果沒有優質的內容和權威的連結，RankBrain 再聰明也無從發揮。

RankBrain 的存在，並沒有削弱傳統SEO要素的重要性，而是協助Google更好地利用這些要素。在 Andrey Lipattsev 看來，RankBrain 有點特別，因為它本身不是直接的「內容或連結」信號，而是利用這些信號來做判斷的AI系統。對SEO從業者而言，這提醒我們不能頭重腳輕：內容和連結為王的時代依舊沒變，只是現在多了一個AI助手幫忙挑選哪些內容和連結最貼合查詢。

在 RankBrain 問世之前，許多SEO策略強調關鍵字精確匹配，例如頁面上要多次出現用戶搜尋的精確字詞。然而 RankBrain 讓 Google 更加注重查詢意圖而非字面關鍵字，這對內容策略有直接影響。現在，如果您的頁面能夠全方位回答使用者的問題，即使沒有包含使用者輸入的所有字詞，Google 也有能力識別其相關性並給出良好排名。

例如，一篇文章可能從未提及用戶查詢的確切句子，但透過上下文已經完整解釋了相關概念，RankBrain 就能將該頁面呈現給用戶。反之，如果您的內容只是機械地堆砌關鍵詞而缺乏實質資訊，RankBrain 也更容易「看穿」它不是真正在回答問題。因此，內容品質與完整性變得比以前更加重要。正如有人形容的：RankBrain 就像是提升版的相關性演算法，它讓搜尋結果的相關性表現「如虎添翼」。要在這種環境下勝出，就要確保你的內容真正符合用戶意圖。

由於 RankBrain 是透過大量數據學習來判斷哪些結果令人滿意，因此那些長期提供良好用戶體驗的網站可能會受到青睞。例如，一個權威品牌網站，如果用戶點進去後往往找到需要的資訊且停留很久（雖然RankBrain不直接看停留時間，但這類網站通常各方面表現都好），那麼當其他用戶提出相關查詢時，RankBrain 更可能傾向展示這個網站。

這也解釋了為什麼許多 SEO 專家觀察到大品牌在 RankBrain 時代似乎更占優勢的現象：因為機器學習可能從歷史數據中「學到」某品牌常提供可靠答案。在這點上，小型網站也不是沒有機會，但更需要透過優質內容和良好使用者反饋來建立自己的實力，讓演算法認可你的價值。

Google 的發言人多次強調，你無法也無需針對 RankBrain 進行特殊的SEO優化。RankBrain 沒有可供站長直接調整的參數，因為它本質上是在後台提升搜尋理解力的系統，而不是像傳統排名因素那樣有明確的優化指標（例如頁面速度、標題標籤等）。Google 給出的建議其實很樸素——「只要把內容寫得自然、清楚、對人有幫助，RankBrain 自然會'喜歡'」。

換句話說,最佳的策略就是做好你本來就該做的事情：提供優質內容和良好體驗。如果你企圖用黑箱操作（例如點擊操控、關鍵字作弊）來「欺騙」RankBrain，往往適得其反。畢竟，RankBrain 的使命就是找出對用戶真正有用的頁面。如果我們把心思用在提升內容價值上，等於是順應了RankBrain的目標，長遠來看更容易獲得好的排名。

總的來說，RankBrain 的出現告訴我們：SEO 不再只是技術上的較量，更是內容品質與使用者價值的競賽。傳統的關鍵字和連結依然重要，但我們需要用更智能的方式來思考內容策略，才能在RankBrain主導的搜尋結果中脫穎而出。

了解了RankBrain的原理和影響後，接下來重點就是：我們可以做些什麼，來確保網站在RankBrain時代表現出色？ 其實，大部分的建議都圍繞著一個核心——圍繞使用者需求打造高品質網站。以下是幾條對初學者友善、行之有效的優化建議：

忘掉生硬堆砌關鍵字的陳舊做法吧！Google 官方明確表示，「優化 RankBrain 非常簡單……寫起來像人說的話就對了。如果你的內容讀起來很自然很口語,那你就已經為 RankBrain 做好優化了。」這意味著在撰寫網頁文案或部落格文章時，應該以讀者角度出發，用清晰流暢的語言解答他們的問題。保持段落簡潔、句子通順，避免為了塞入關鍵詞而犧牲可讀性。當內容對真人讀者友好時，對 RankBrain 也會更友好，因為它更容易理解你的內容在講什麼。

由於 RankBrain 會將查詢與概念匹配，我們需要確保內容能全面反映該主題相關的信息，而非只圍繞單一關鍵字打轉。例如，如果你的頁面主題是「水星（Mercury）」，你應該在內容中自然地提及「行星」、「太陽系」等相關詞，而不僅僅重複「水星」這個詞。Moz 的專家指出，假如一篇文章光提「mercury」12次卻沒說到「planet（行星）」，搜尋引擎可能不確定你講的「mercury」是行星、元素還是其他意思。

所以在撰寫內容時，請發散思考：使用詞根變化、同義詞、相關詞組來豐富表達。這不僅有助於RankBrain理解頁面主題，對使用者而言也提供了更多有價值的資訊。

為了進一步消除語意歧義，你可以考慮在頁面中加入 Schema.org 結構化資料標記。這種做法雖然不是直接的排名因素，但可以幫助搜尋引擎更精準地掌握頁面內容。例如，上述「mercury」的例子，我們可以用結構化資料明確告訴Google這是「水星」這顆行星，而不是其他意思：

上述 JSON-LD 片段利用了 "sameAs" 屬性連結維基百科中「Mercury (planet)」條目，清楚指明我們談論的是行星水星。類似地，你也可以使用 itemprop 等 microdata 或其他類型（例如Article, Product, FAQPage等）的結構化標記，來標註文章的標題、作者、價格、問答對等資訊。良好的HTML結構（如正確使用標題標籤 <h1>…<h2>… 分層次）加上適當的結構化資料，能讓搜尋引擎無論在一般索引還是語意理解上都更輕鬆。當Google更容易讀懂你的站點內容時，排名表現自然更有優勢。

雖然如前所述，RankBrain 並不直接把點擊率作為排名因子，但搜尋結果的點擊表現依然反映了你的內容是否符合用戶興趣。如果你的標題和描述寫得清楚又具有吸引力，用戶更可能點進來，長期下來Google也會「學習」到你的頁面受歡迎，進而更穩定地推薦給類似查詢的使用者。因此，務必撰寫獨特且具吸引力的 <title> 與 <meta description> 給每個重要頁面。

讓用戶在搜尋結果頁一眼就看到你的賣點。例如，一篇關於「減肥食譜」的文章，可以在標題中強調「健康又有飽足感的減肥食譜」，並在描述中點出特色如「不挨餓、一週見效的食譜建議」。這些優化不僅能提高點擊，也提升了使用者搜尋體驗，間接符合RankBrain「滿足使用者需求」的宗旨。

良好的網站結構有助於搜尋引擎理解內容關聯。你可以透過內容分群（Content Hubs）或主題分類的方式，將相關主題的文章互相連結，形成資訊網絡。這種「內容帳棚 (silo)」策略能讓Google識別你在某領域的專業深度，提升整體相關性。同時，不要忽視技術層面的SEO基礎：確保網站具有快速的載入速度、行動裝置友善、以及沒有重大爬蟲錯誤。

雖然這些是傳統排名因素，但它們對使用者體驗影響巨大。如果因為技術問題導致使用者無法順利訪問或瀏覽，那再好的內容也無濟於事。一個穩健運作、用戶體驗良好的網站，更容易贏得使用者青睞，從而在RankBrain的學習中建立正面形象。總之，在注重內容的同時別忘了打理網站的技術細節，兩者相輔相成才能取得最佳效果。

綜上所述，面對 RankBrain，你不需要特殊的技巧秘笈——把它當作對做好內容和體驗的獎勵機制就對了。只要你持續產出對使用者有價值的內容、遵循良好的SEO規範、並適當運用結構化語意標記來幫助搜尋引擎，你的網站就已經為 RankBrain 時代做好了準備。

想進一步瞭解 RankBrain 以及提升 SEO 技巧，以下是幾個適合初學者的學習資源與工具：

作為知名的 SEO 社群，Moz 上有許多學習內容。例如，Moz SEO Learning Center 中對 RankBrain 的解釋深入淺出；還有由 Moz 創辦人 Rand Fishkin 主講的 Whiteboard Friday 系列影片（如「Optimizing for RankBrain」），以生動的方式討論了RankBrain對SEO的影響和優化建議。如果偏好系統性的學習，可以參考 Moz 的《SEO 初學者指南》，瞭解演算法演進史和各項排名因素的基礎知識。

Ahrefs 的博客有不少針對 Google 演算法的淺顯介紹文章，例如「What is RankBrain?」專文定義了 RankBrain 並提供最佳實踐建議；「How the Google Search Algorithm Works」深入解釋 Google 排名原理並列出主要影響因素。在工具方面，Ahrefs 提供的 Keywords Explorer 對研究長尾關鍵字很有幫助，讓你了解使用者可能的各種搜尋表達，有助於釐清使用者意圖並優化內容涵蓋範圍。此外，Ahrefs 的 Content Explorer 可以用來尋找熱門主題和高分享量內容，作為策劃內容時的靈感來源。這些工具都能幫助你從側面迎合RankBrain對「相關性」和「滿足需求」的重視。

不要忘了直接向官方取經！Google Search Central 官網上有許多文件說明了搜尋系統的工作原理與最佳做法。例如，Google 的《搜尋排名系統指南》明確提到：「RankBrain 是一種 AI 系統，能幫助我們理解詞彙與概念之間的關聯。這意味著即便內容中不包含搜尋查詢的精確字詞，我們仍可藉由理解內容與其他詞彙和概念的關聯，提供相關的結果。」此外，建議關注 Google Search Central Blog 以及他們在 YouTube 上的《SEO辦公室時間》影片（Office Hours）——Google 會在這些渠道公告重要更新並解答站長提問。透過官方資訊，你可以獲得對演算法最新動向的第一手了解。

社群中也有許多免費且優質的內容值得參考。例如，搜尋引擎論壇（如 Reddit 的 SEO 頻道）、知名SEO專家的博客（Search Engine Land、Search Engine Journal 等）經常討論 RankBrain 的案例和實驗分析。另一方面，一些SEO數據工具（Moz Pro、Ahrefs、SEMrush 等）提供的網站分析報告，能幫助你監控網站在演算法更新後的表現變化。如果你對技術細節有興趣，甚至可以閱讀與 RankBrain 相關的專利文件或研究論文——例如 Google 對詞向量技術的專利，就由 RankBrain 之父 Greg Corrado 參與撰寫。當然，初學者不一定需要鑽研到這麼深；抓住原理並善用業界已有的研究成果即可。

最後，要強調的是：SEO 是一個持續學習與調適的過程。RankBrain 的出現只是搜尋演算法演進中的一環。未來還會有新的AI技術加入，但萬變不離其宗——搜尋引擎的目標始終是更好地服務使用者。所以，只要我們牢記「以使用者為中心」的創作與優化理念，不論演算法如何更新，都能從容應對。希望這篇教學風格的指南讓您對 RankBrain 有了清晰的認識，也祝您在SEO優化之旅中取得好成績！