什麼是「懶人最佳化」？它如何顛覆 AI 搜尋與產品推薦

雙層遊戲：傳統 SEO 與 RAG 優化的疊加

這不是在取代 SEO，而是在其之上疊加一層新玩法。

企業向來都在為搜尋排名做優化。Google 自家的核心更新文件建議網站擁有者在更新完整推出後，比較更新前後的表現來評估流量變化 。這套遊戲規則大家早已熟悉。新鮮的是，同一份內容現在可以同時為 Google 的搜尋結果和 AI 聊天機器人的 RAG 檢索進行優化——兩種不同的曝光管道，各有其弱點。

Google 已開始回應。在 2025 年 12 月的核心更新（自 2025 年 12 月 11 日推出至 2026 年 1 月 1 日）之後，多家 SaaS 和 B2B 品牌的有機能見度下降了 30% 至 50%，尤其集中在那些充滿自我推銷清單文章的部落格、指南和教學專區 。據估計，全球約有 40% 至 60% 的網站在此次更新中經歷了顯著的排名變動，其中聯盟行銷網站受創最深，負面影響率高達 71% 。

Search Engine Land 報導指出，跌幅最深的是那些把發布者自己放在榜首的自我推銷「最佳」頁面，這暗示 Google 可能正在對排名式的產品比較內容施以更嚴格的信任標準 。同時，沒有採取自我指涉清單策略的電商和零售品牌，反而成了此次更新的最大贏家之一 。

為何誠信問題比 SEO 垃圾內容更棘手

傳統的 SEO 垃圾內容是看得見的。你可以在搜尋結果中看到競爭頁面、比較其主張，並判斷其來源。AI 驅動的搜尋則移除了大部分的透明度：

• RAG 答案是合成的。 使用者看到的是單一答案，而非檢索集、重新排序的邏輯或來源文件。聊天機器人是否顯示參考資料，完全取決於具體的實作方式 。
• RAG 不評估來源動機。 RAG 流程的重點在於語義匹配、提示設計與回應生成，並不包含對來源是否有商業利益衝突的內建評估。研究證實，當提示與模型預訓練的理解直接牴觸時，RAG 系統仍可能被所擷取的資訊所誤導 。
• 操弄遊戲變得難以察覺。 在傳統搜尋中，使用者可以掃描多個結果、導航至不同網站。但在 AI 輔助搜尋中，使用者只看到聊天機器人的最終合成結果。如果懶人最佳化的比較頁面主宰了檢索集，合成出的答案可能看起來權威，本質上卻是推銷內容。

誘因結構正在轉變。意識到結構化的比較頁面在 RAG 檢索中表現優異的品牌，有更強的動機去生產更多這類頁面——而不一定是更好的頁面。而且，由於 AI 生成內容本身就是大規模生產此類頁面的常用工具，這種回饋循環正在加速。

消費者正面臨日益嚴重的信任問題。如果使用者無法判斷聊天機器人的最佳推薦是反映了產品本身的價值，還是 AI 檢索優化的成功，那麼 AI 輔助產品研究的核心價值主張——快速、可信的資訊整合——在站穩腳跟之前就已遭到侵蝕。