谷歌明确：操纵 AI Overviews 与 AI Mode 也算搜索垃圾

现在，这一规则被明确扩展到生成式 AI 搜索体验中。如果某些策略的主要目的，是让某个品牌、产品或网页被 AI 生成答案引用，而这些策略依赖操纵、自动化或虚假信号，那么它们可能被视为违规行为。

谷歌此前也强调：使用自动化（包括 AI）生成内容，如果主要目的是操纵搜索排名，同样违反垃圾政策。

核心信息很简单：AI 搜索并不是一个独立的规则体系，它仍然属于 Google Search 的一部分。

AI Overviews 和 AI Mode 的工作方式

根据 Google Search Central 的说明，AI Overviews 和 AI Mode 在生成答案时，可能会进行所谓的“查询扇出”（query fan‑out）。

这意味着系统会在多个子主题和数据源上执行相关搜索，然后综合信息生成回答。

在这个过程中，谷歌可能会识别并引用相关网页作为支持链接。要进入这些 AI 回答中的链接列表，页面必须满足和普通搜索结果一样的条件：

• 网页必须已经被 Google 索引
• 页面有资格在搜索结果中显示摘要（snippet）
• 符合 Google 搜索技术要求与垃圾政策

谷歌特别强调：AI Overviews 和 AI Mode 没有额外的技术优化要求。

换句话说，传统 SEO 的基本原则仍然适用——让内容可抓取、遵守搜索政策，并提供对用户真正有帮助的信息。

谷歌如何看待“AI 搜索优化技巧”

随着 AI 搜索的流行，一些所谓的“AI 答案优化”策略开始在 SEO 圈传播。但谷歌的公开指导显示，这些做法往往没有明显优势，甚至可能带来风险。

人为拆分内容（Content Chunking）

一些 SEO 建议把文章拆成大量短段落或模块，专门为大模型读取设计。

谷歌搜索团队曾明确表示，不鼓励这种做法。内容应该为用户阅读而写，而不是专门为算法结构化。

llms.txt 等 AI 专用技术优化

虽然谷歌文档中提到了与生成式 AI 内容相关的资源，但官方指南仍然强调：

AI Overviews 和 AI Mode 不需要额外的技术配置。

只要网站符合普通搜索的技术与索引要求，就具备被引用的资格。

人为制造提及或信号

如果有人通过批量生成提及、伪造引用或制造虚假共识来影响 AI 答案，这类行为可能属于操纵搜索系统或误导用户的策略，因此也可能被归类为搜索垃圾。

为每种查询写一页

有些 SEO 策略建议针对每一种搜索措辞建立独立页面。

但在 AI 搜索中，这种做法优势并不明显。因为 AI 系统可以通过查询扇出同时分析多个相关搜索，并从不同来源整合信息。

谷歌更强调的是：创建全面、可靠且有价值的内容，而不是批量生产关键词页面。

为什么这一澄清很重要

生成式搜索正在成为新的流量入口，因此也迅速成为操纵目标。

由于 AI 回答会整合多个来源，它们可能受到以下策略影响：

• 大规模低质量内容
• 伪造“行业共识”信号
• 人工制造提及或引用
• AI 推荐投毒（AI recommendation poisoning）等操纵手段

一些观察者已经指出，AI Overviews 中出现垃圾内容和错误信息的问题正在增加。

谷歌此次明确政策的意义在于：

试图操纵 AI 搜索答案，与操纵传统搜索排名没有区别，都会被视为搜索垃圾并可能受到处罚。

对网站和 SEO 的现实启示

谷歌释放的信号其实非常直接：

AI 搜索并不需要一套全新的 SEO 方法论。

如果网站希望出现在 AI Overviews 或 AI Mode 中，最可靠的策略仍然是传统搜索的基本原则：

• 确保网页可被抓取并被索引
• 遵守谷歌技术规范和搜索政策
• 发布对用户有价值、可信且以人为中心的内容

那些专门为“操纵 AI 答案”设计的策略，不仅未必有效，还可能触发谷歌的垃圾检测系统。

在生成式搜索时代，最稳妥的策略反而是 SEO 最古老的一条原则：真正回答用户问题，提供可信的信息。