Google 工程师证词揭秘！SEO 排名系统、品质评分、神秘 Chrome 人气讯号大公开！

今天这份文件，可说是近期 SEO 圈内最具爆炸性的消息之一。由美国司法部公开的 Google 工程师的证词节录，虽然经过了部分关键资讯的遮盖，但其揭示的内容，足以让我们对 Google 排名系统的内部运作，有更深一层的理解。

这不仅仅是一篇新闻报导的转述，而是基于第一手法律文件所做的分析，其分量与可信度，远非一般臆测可比。我们必须严肃看待这些资讯，并思考其对我们日常 SEO 工作的长远影响。

现在，让我们深入剖析这份文件中的每一个关键点，并为大家提供更详尽的背景资料、可能的影响，以及我个人的解读。

一位 Google 工程师陈述关于 Google 排名系统的细节。这份证词并非提供钜细靡遗的算法代码，那显然是 Google 的核心商业机密，不可能如此轻易公诸于世。然而，它确实提供了影响 Google 排名因素的细节，让我们得以窥见 Google 内部如何看待与处理网页排名。

特别值得注意的是，文件明确提及了页面品质评分 (Page Quality Score) 的运作方式，这一直是 SEOer 极力想参透的核心机制之一，因为它直接关系到网站是否能获得 Google 的青睐。

更令人瞩目的是，证词中出现了一个利用 Chrome 浏览器数据的“人气讯号”(Popularity Signal)，这个讯号的名称虽然被遮盖，但其存在本身就足以在 SEO 界掀起滔天巨浪，因为这可能直接证实了 Google 利用其市场占有率极高的浏览器数据来影响搜索排名的猜测。

“手工打造”(Hand-Crafted) 的讯号

Google 排名讯号的一个重要特性：“手工打造”。这并非指 Google 的工程师如同工匠一般，逐一为每个网站设定排名。这样的规模是不可能实现的。所谓“手工打造”，指的是由经验丰富的搜索工程师，针对大规模运行的算法进行持续调整、校准与优化。

这些算法的基础数据来源极为广泛，包括但不限于：品质评分员 (Quality Raters) 的评估报告，这些评分员依照 Google 内部详尽的《搜索品质评分指南》(Search Quality Rater Guidelines, SQRG) 对网页的专业性、权威性、可信赖性 (E-E-A-T) 等多个维度进行人工评估；使用者点击数据 (Clicks)，例如使用者在搜索结果页面 (SERP)上点击了哪个结果、在目标页面停留了多久才返回 SERP (即 Dwell Time)，以及其他未明确说明的数据来源。

Google 的工程师会将这些原始数据，透过复杂的数学模型与统计方法，转换为具有实际意义的排名分数。文件中特别强调，Google 之所以偏好这种“手工打造”的模式，关键在于可控性与可维护性。

证词指出：“如果系统的某个环节出现问题，Google 的工程师能够明确知道问题的根源并进行修复。”他们期望其核心讯号对于内部工程师而言是“完全透明的”(fully transparent)，这样才能有效地进行故障排除、迭代改进，并确保搜索结果的品质与公正性。这一点与微软 Bing 据称采用的更高度自动化的系统形成对比，后者在出现问题时，追溯与修复的难度相对较高。这也反映了 Google 对于其核心搜索产品稳定性与可靠性的极致追求，毕竟任何微小的偏差都可能影响全球数十亿用户的搜索体验。这种对算法的精细掌控，也意味着 Google 的算法更新，往往是经过深思熟虑与大量测试的结果，而非单纯的机器学习模型自主进化。

Google 对“手工打造”的偏好，也暗示了其算法并非一个无法理解的“黑盒子”。尽管外部人员难以窥其全貌，但 Google 内部是有一套清晰的逻辑和流程来管理这些讯号的。

这也解释了为何 Google 在面对外界质疑时，有时能明确指出某些做法违反其指南，因为他们对讯号的运作有着深刻的理解。对于 SEO 从业人员而言，这意味着理解 Google 的“意图”——他们想奖励什么样的内容，惩罚什么样的行为——比试图破解特定算法参数更为重要。

例如，Google 反复强调 E-E-A-T，这就是一种“手工打造”的指导原则，引导算法去识别和奖励具备这些特质的内容。因此，我们的工作重点应放在如何让网站内容和结构更好地符合这些 Google 所倡导的“优良特质”。

ABC 讯号：构成主题相关性的关键

根据司法部的文件，Google 的排名系统中存在一组被称为“ABC 讯号”的核心元素。这些讯号是判断网页“主题性”(Topicality) 或所谓“基础分数”(Base Score) 的关键组成部分。Google 运用这些讯号来评估一个网页文件与使用者特定搜索查询之间的相关程度。

A – Anchors (锚点文字)： 指向目标网页的超链接所使用的文字。锚点文字的重要性在 SEO 领域早已是共识。它如同一个第三方对目标页面内容的“描述”或“背书”。相关且自然的锚点文字，能非常有效地告知 Google 该连结页面的核心主题是什么。例如，如果许多高品质网站都使用“SEO 策略”作为锚点文字连结到你的某个页面，Google 便有很强的理由相信该页面与“SEO 策略”高度相关。这不仅包括外部链接的锚点文字，内部链接的锚点文字布局也同样重要，它有助于 Google 理解网站的整体结构和各个页面之间的关联性。
B – Body (内文)： 指搜索查询中的关键字词在网页文件主体内容中出现的情况。这涉及到传统的 On-Page SEO 优化，例如关键字在标题标签 (H1-H6)、段落文字、图片替代文字 (alt text) 等位置的合理布局。然而，这远非简单的关键字堆砌。现代 Google 算法更注重语义相关性，也就是理解词语之间的关联和上下文。因此，除了核心关键字，相关的同义词、长尾关键词以及能够支持主题完整性的内容都非常重要。
C – Clicks (点击行为)： 指使用者在点击搜索结果后，返回搜索结果页面 (SERP) 之前的停留时间，即 Dwell Time。这是一个强烈的用户行为讯号。如果大量使用者点击某个结果后迅速返回 SERP 并点击其他结果（这种行为被称为 Pogo-sticking），这通常意味着该页面未能满足使用者的查询意图，或者使用者体验不佳。反之，较长的停留时间则可能表示使用者在该页面找到了有用的资讯。

文件中明确指出：“T* (主题性) 有效地以一种相对手工打造的方式结合了（至少）这三个讯号。Google 用来根据查询词判断文件的相关性。”这句话强调了 ABC 讯号在构成主题相关性判断中的基础地位。

虽然 ABC 讯号是基础，但我们必须认识到，Google 的排名系统是一个极度复杂的多层次结构。ABC 讯号只是排名过程中“一部分”的概括性描述。实际运作中，还牵涉到数百甚至可能数千个其他的算法和讯号，这些讯号遍布于网页的抓取、索引、连结分析（例如 PageRank 及其变种）、垃圾内容过滤、个性化搜索结果调整、以及搜索结果的重新排名等多个环节。

例如，Google 的 Liz Reid 曾公开讨论过“核心主题性系统”(Core Topicality Systems)，这显然比单纯的 ABC 讯号要复杂得多。而 Martin Splitt 也曾提及“注解”(Annotations) 在 Google 理解网页内容结构和语义方面所扮演的角色。

因此，SEOer 在优化时，固然要打好 ABC 的基础，但更要着眼于提升网站的整体品质、使用者体验以及内容的深度和广度，才能在复杂的排名竞争中脱颖而出。不能仅仅因为 ABC 讯号被提及，就回到早期那种过度优化锚点文字或关键字密度的做法，那样反而可能触发 Google 的惩罚机制。

页面品质 (Page Quality) 与相关性 (Relevance)

这一部分揭示了 Google 排名机制中一个极为关键且常被误解的概念：页面品质与查询相关性之间的关系。Google 工程师的证词清楚地指出：页面品质在很大程度上是独立于特定查询的 (independent of query)。

品质的“静态性”(Static) 特征：这意味着，如果一个网页经过 Google 的评估系统（可能结合了人工评分员的数据和算法的判断）被认定为高品质、值得信赖 (trustworthy)，那么这个“高品质”的标签，在所有与该页面主题相关的查询中，都会得到承认。它并非针对每一个不同的搜索查询都进行一次全新的、动态的品质评估。这个“静态”的属性，更准确地说，应该是“相对稳定”或“跨查询一致性”。这就像一个学术期刊的影响因子，它代表了该期刊的整体学术水平，不会因为某一篇特定论文的引用而频繁剧烈波动。
相关性的“动态”决定性作用：尽管页面品质具有相对的静态性，但在实际排名时，与使用者当前“查询”直接相关的讯号，则扮演着决定性的角色。这些讯号会被用来计算最终的搜索结果排序。这充分说明了，无论一个页面的基础品质有多高，如果其内容与使用者的查询意图不符，它依然难以获得好的排名。

证词中的原文是这样描述的：“品质通常在多个查询中是静态的，并且与特定查询无关。然而，在某些情况下，品质讯号除了静态讯号外，还会纳入来自查询的资讯。例如，一个网站可能品质很高但提供的资讯较为概括和笼统，那么当一个查询被算法解读为寻找非常狭窄领域或高度技术性的资讯时，系统可能会优先导向另一个虽然整体知名度稍逊，但在该特定技术领域更具深度和专业性的高品质网站。”

工程师更进一步强调：“Q* (页面品质，亦即信任度的概念) 极其重要。如果竞争对手能够获取相关日志数据，他们就能够大致推断出特定网站在 Google 眼中的‘权威性’(authority) 级别。品质分数即使在今天，其重要性也丝毫未减。事实上，页面品质是使用者最常对搜索结果提出抱怨的方面…”

这段证词对于我们理解 Google 的 E-E-A-T（现在更强调 Experience，即经验）框架具有里程碑式的意义。它告诉我们，投入资源去提升网站的整体专业度、作者的权威背景、网站内容的精准度和可信度，是一项具有长期回报的投资。一旦 Google 认定你的网站或特定页面在某个领域内具备高品质，这个“信任状”就能在众多相关查询中为你带来优势。

这解释了为什么某些老牌权威网站在其专业领域内，即使某些页面的 On-Page SEO 做得不够完美，依然能获得不错的排名——因为它们的“基础品质分 Q*”非常高。然而，这并不意味着可以忽略“相关性”。

一个高品质的医学研究网站，如果去竞争“最新的电影评论”这类查询，显然是不合适的。因此，SEO 策略必须是双管齐下：一方面，持续建设网站的长期信任度和专业形象，提升静态的“品质分数”；另一方面，针对具体的目标查询，精心打磨内容的“相关性”，确保能够精准满足使用者的查询意图。这也提醒我们，对于新网站而言，初期建立信任度和权威性可能是一个漫长的过程，需要耐心和持续的努力。

AI 对搜索品质的双面刃

Google 工程师在证词中坦率地承认，尽管团队持续努力提升搜索结果品质，但使用者对品质的抱怨依然存在，并且一个令人玩味的观点是，他认为“AI 让情况变得更糟”(AI makes it worse)。

关于页面品质，他进一步说明：“时至今日，人们仍然对搜索结果的品质有所微词，而人工智能的发展在某些方面加剧了这个问题。提升和维护搜索品质，过去是，现在也依然是一项极其繁重的工作。但有趣的是，由于代表页面品质的讯号 Q* 在很大程度上是静态的，并且主要与网站本身的特性相关，而非与单一查询挂钩，这使得它在理论上相对更容易被有心人士进行逆向工程分析。”

工程师这番关于 AI 的言论，着实引人深思。Google 本身就是 AI 技术的领先者，并在搜索引擎中大量应用 AI，例如 BERT 模型、RankBrain以及最新的 Search Generative Experience (SGE)。那么，为何其内部工程师会认为 AI 反而可能对搜索品质带来负面影响呢？

我个人的解读有以下几点：

AI 生成内容 (AIGC) 的泛滥与低劣品质：随着 GPT 等大型语言模型的普及，大量使用 AI 自动生成的内容充斥网络。这些内容往往缺乏原创性、深度和真实的人类经验，甚至可能包含错误资讯。Google 的爬虫和算法需要耗费更多资源去辨识和过滤这些低品质的 AIGC，这无疑增加了维护整体搜索生态品质的难度。
AI 算法的潜在偏见与漏洞：AI 模型本身是基于大量数据训练而成，如果训练数据存在偏见，或者模型设计存在某些未被察觉的漏洞，就可能导致算法在某些情况下错误地提升了不应获得高排名的内容，或者压制了有价值的内容。
“猫捉老鼠”的游戏升级：以往的黑帽 SEO 技术可能相对直接，而利用先进 AI 技术生成的垃圾内容或进行的操控行为，可能更具迷惑性，需要 Google 投入更复杂的 AI 技术来对抗，这形成了一种不断升级的攻防战。

至于提到品质讯号 Q*“相对容易被逆向工程”，这点也值得注意。因为 Q* 的“静态性”（与网站整体特性相关）和“跨查询一致性”，如果有人能收集到足够多的数据点（例如，大量网站的 Q* 评分和其对应的各种网站特征），理论上确实比分析高度动态和个性化的讯号更容易找到一些规律。

这或许也是 Google 为何对其《搜索品质评分指南》和内部评分标准高度保密，并且不断调整算法以应对潜在的操纵行为的原因。这对 SEOer 的启示是，不要试图去“欺骗”Q*，而应该真正地去提升网站的内在价值，因为任何短期的伎俩都可能在下一次算法更新中失效。

eDeepRank – 揭开 LLM 排名黑箱的尝试，追求算法透明度

证词中还提及了一个名为 eDeepRank 的排名讯号或系统。根据工程师的描述，这是一个基于大型语言模型 (LLM) 的系统，并且明确提到了它使用了 BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 以及更广泛的 Transformers 架构。

工程师对其功能解释道：“eDeepRank 是一个采用 BERT和 Transformers 技术的 LLM 系统。从本质上讲，eDeepRank 的设计目标是尝试将那些基于大型语言模型产生的复杂排名讯号，分解成更小、更易于理解的组成部分，从 Metern 提高这些讯号的透明度和可解释性。”

eDeepRank 的出现，揭示了 Google 在应用先进 AI 技术于搜索排名时，所面临的一个核心挑战：模型的可解释性 (Interpretability)。大型语言模型，如 BERT 及其后续更强大的模型，虽然在理解自然语言的细微差别和上下文方面表现出色，但它们的内部决策过程往往像一个“黑盒子”，即便是开发者也很难完全清楚模型为何会给出某个特定的判断或输出。

在搜索排名这样一个需要高度精确、公正且能持续优化的系统中，“黑盒子”是极其危险的。如果排名结果完全由一个无法解释的 AI 模型决定，那么当出现排名错误、偏见或者需要进行调整时，工程师们将无从下手。eDeepRank 的目标，正是要解决这个问题。它试图将 LLM 的整体判断“逆向拆解”或“归因”到一些更基础、更可控、更易于人类工程师理解的特征或组件上。

这对于 Google 内部而言，至少有以下几个重要意义：

故障排除与模型调优： 当 LLM 支持的排名系统出现不如预期的结果时，工程师可以借助 eDeepRank 的分析，找出是哪个“可解释的组件”导致了问题，从而进行针对性的调整。
防止算法偏见： LLM 可能从训练数据中学习到一些隐性的偏见。透过将决策过程透明化，有助于发现和纠正这些偏见，确保搜索结果的公平性。
持续迭代与创新： 理解 LLM 为何有效，可以帮助工程师们更有针对性地改进模型架构，或将其优点应用到其他排名讯号的设计中。

对于 SEOer 来说，eDeepRank 的存在，再次强调了内容的自然语言品质和语义深度的重要性。因为 BERT 这类模型的核心能力就是理解语言。这意味着，那些能够清晰、准确、自然地表达主题，并且上下文连贯、语义丰富的内容，更容易被这些先进的 AI 系统所理解和青睐。同时，这也暗示了 Google 并不会盲目地让 AI 完全接管排名，而是努力在 AI 的强大能力与人类的可控性、可理解性之间寻求平衡。

PageRank 的传承与演进：连结依然是信任的管道，但形式已变

经典的 PageRank 算法，作为 Google 最初赖以成名的创新之一，至今仍在排名系统中扮演着角色，但其形式和应用方式已经经历了显著的演进和整合。

Google 工程师在证词中如此描述 PageRank：“PageRank。这是一个与目标页面距离‘已知的优良资讯来源’(known good source) 远近相关的单一讯号，并且，它被用作影响整体品质分数 Q* 的一个输入项。”

我们早在多年前就撰文探讨过类似的“连结距离排名算法”(Link Distance Ranking Algorithms)。这类算法的核心逻辑通常包含以下几个步骤：

识别种子网站 (Seed Sites)：首先，算法会针对特定的主题或领域，识别出一组被公认为具有高度权威性和可信度的“种子网站”。这些种子网站是信任传递的起点。
计算连结距离：接着，算法会计算网络上其他网站在同一主题下，与这些种子网站之间的“连结距离”。这个距离通常是以最少需要多少个连结跳转 (hops) 才能从种子网站到达目标网站来衡量。
评估信任度与权威性：一般而言，距离种子网站集合越近的网站，越有可能继承到种子网站的权威性和信任度，因此其自身的可信度也被认为较高。反之，距离种子网站非常遥远，或者需要经过许多低品质、不相关网站才能间接连接到的页面，其信任度评估就会较低。

这段关于 PageRank 的描述，确认了 SEO 界长期以来的一个核心观念：外部链接的品质和来源的权威性，对于网站的 SEO 表现至关重要。 PageRank 不再是孤立存在的、决定一切的因素，而是演变成了一个更复杂、更融入整体品质评估体系的讯号。

我们可以从中解读出几点重要资讯：

PageRank 的角色转变：它不再仅仅是一个基于连结数量和结构的简单指标，而是作为一个衡量“信任传递”和“权威关联”的讯号，被整合进更宏观的“页面品质分数 Q*”的计算之中。这意味着，即使一个页面拥有很高的原始 PageRank 值，如果其内容品质低下或使用者体验糟糕，其整体 Q* 分数依然可能不高。
“近朱者赤”的连结哲学：你的网站与哪些网站产生连结（无论是获得它们的连结，还是你连结出去），直接影响 Google 如何判断你的网站的“邻里关系”和“社群归属”。能够从你所在行业或主题领域内公认的顶级权威网站（即潜在的“种子网站”）获得直接或间接的连结，就好比在学术界获得了顶级学者的推荐，其价值远高于大量来自不相关或低品质网站的连结。
“种子网站”的间接识别：尽管 Google 永远不会公开其内部的“种子网站”名单，但 SEO 专业人士通常可以透过观察在特定领域内长期稳定占据 SERP 顶部位置、被广泛引用和报导、具有强大品牌影响力和良好行业声誉的网站，来大致判断哪些网站可能扮演着类似“种子”的角色。与这些网站建立健康的连结关系，是提升自身网站权威性的有效途径。
对连结建设策略的指导：这再次强调了连结建设应重质不重量。与其花费精力去获取大量低价值的连结，不如集中资源去创造真正有价值的内容，吸引那些权威网站自愿连结你，或者有策略地与相关领域的高品质网站建立互惠的合作关系。同时，也需要警惕那些可能将你的网站与“不良邻里”联系起来的垃圾连结，适时使用 Disavow Tool 进行处理。

神秘的 Chrome 人气讯号：浏览器数据是否直接影响排名？

这无疑是整份证词中最引人注目，也最可能引发广泛讨论的一点。证词中提到了一个其名称被完全遮盖 (redacted) 的讯号，该讯号直接与网站或页面的“人气”(popularity) 挂钩。

关于这个神秘讯号的描述极为简洁且关键：“[redacted] (popularity) signal that uses Chrome data.”

这一描述“似乎可以合理地主张”它间接证实了先前关于 Chrome 浏览器某些 API 泄漏事件中，所涉及的数据可能确实被用于实际的排名因素。然而，许多 SEO 专家，在此之前更倾向于认为那些泄漏的 API 主要是 Chrome 开发者工具面向开发者提供的，用于展示如 Core Web Vitals 等网站性能指标的界面数据，而非直接的排名讯号。

这个被遮盖的讯号，很可能是一个我们目前尚未知晓的、全新的基于 Chrome 数据的人气指标。值得注意的是，Google 工程师在证词中还提到了另一次 Google 内部文件的泄漏事件，那些文件虽然指名了 Google 排名系统的某些“特定组件”，但并未提供足够的细节资讯（如算法曲线的具体参数或阈值设定），因此不足以让外部人员借此逆向工程破解整个算法。

“使用 Chrome 数据的人气讯号”这一点，如果最终被证实并得到更详细的阐释，其影响将是深远的。长久以来，SEO 社群中一直存在关于 Google 是否直接利用其 Chrome 浏览器收集到的海量使用者行为数据来影响搜索排名的激烈辩论。

如果这个讯号确实存在且被用于排名，那么它可能包含哪些 Chrome 数据呢？

直接流量与书签数据：使用者直接在 Chrome 地址栏输入网址访问网站的频率，以及将哪些网站添加到书签，这些都可能被视为网站受欢迎程度和使用者忠诚度的强烈讯号。
使用者参与度指标：Chrome 浏览器可以收集到比 SERP点击更细致的使用者参与度数据，例如使用者在特定网站的平均会话时长、页面浏览量、跳出率（在浏览器层面而非仅 GA 层面）、滚动深度、以及与页面元素的互动情况等。
网站/页面重复访问率：Chrome 使用者在一段时间内重复访问同一个网站或页面的频率，这也能很好地反映内容的吸引力和实用性。
更广泛的点击流数据：虽然 Google 一直否认使用 Google Analytics 数据直接影响排名，但 Chrome 作为浏览器，其收集的点击流数据可能以匿名和聚合的方式，提供关于哪些网站在特定群体或整体使用者中更受欢迎的洞察。
Core Web Vitals (CWV) 的真实用户数据 (CrUX)： 虽然 CWV 本身已经是公开的排名因素，但 Chrome User Experience Report (CrUX) 收集的是来自真实 Chrome 用户的现场性能数据，这个“人气讯号”可能更深层次地利用了这些数据，或者将其与其他受欢迎度指标结合。

这一可能性对 SEO 策略的影响是巨大的：

极致化使用者体验 (UX) 和提升网站黏性：如果 Chrome 的直接数据成为排名因素，那么网站的载入速度、易用性、内容的吸引力、互动设计等所有能提升使用者满意度和停留时间的因素，其重要性将被提升到前所未有的高度。
品牌建设与培养使用者忠诚度的回报：让使用者记住你的品牌，愿意主动访问你的网站，而非仅仅依赖搜索引擎导流，将变得更有价值。
内容为王的终极体现：只有真正高品质、能解决问题、引人入胜的内容，才能让使用者愿意花时间阅读、互动并再次访问。

当然，在更多确凿的证据和 Google 官方的说明出现之前，我们对此仍需保持谨慎的乐观，避免过度解读。但这无疑为我们指明了一个不容忽视的方向：SEO 的未来，将越来越趋向于关注真实使用者的整体体验和满意度，而不仅仅是爬虫的友好性。 这也引发了关于使用者隐私的讨论，Google 如何在利用这些数据的同时，保护用户隐私，将是一个持续受到关注的问题。

了解 Google 因素后该如何调整 SEO 策略？

这份 Google 工程师的说法，感觉就像是 Google 算法这座神秘大冰山，终于让我们偷偷看了一眼水面下的样子。虽然只看到一点点，但这些线索已经超有用了，能让我们知道以后做 SEO 大方向该往哪走。

以下我帮大家整理了几个重点和可以马上动手做的建议：

“品质为王”绝非口号，而是 Google 内部奉行的硬道理 (Quality is King, Seriously)：

页面品质 Q* 是静态的、跨查询的，并且是极其重要的。E-E-A-T（经验、专业、权威、可信赖）原则是衡量品质的核心标准。

该如何行动：

内容深度与专业性：投入资源创作真正具有深度、原创性且能体现专业知识的内容。避免 AI 生成大量同质化、浅薄的内容，工程师已明示 AI 可能加剧品质问题。确保内容的准确性、时效性，并清晰标注作者及其专业背景。
网站信誉建设：完善网站的“关于我们”、联络方式、隐私政策等页面，提升透明度。争取来自权威机构、行业协会或知名媒体的正面评价与报导。确保网站技术安全（如 HTTPS）。
使用者体验优化：确保网站在各种设备上（尤其是移动端）都有良好的浏览体验，页面加载速度快，导航清晰，无侵入性广告。
在地化思考：针对不同市场，内容是否符合本地使用者的语言习惯、文化背景和实际需求？例如，在撰写与法规相关的内容时，是否引用了本地的法律条文和案例？在推荐产品或服务时，是否考虑了本地消费者的偏好和可及性？建立与本地权威机构或意见领袖的连结，更能提升在本地市场的信任度。

ABC 讯号 + 使用者行为是排名的关键 (ABC Signals + User Behavior are Foundational)：

锚点文字 (A)、内文关键字 (B)、点击行为 (C) 是构成主题相关性 (T*) 的基础。使用者点击后的行为，如停留时间，是重要的品质讯号。

该如何行动：

锚点文字优化：内部链接应使用描述性强、与目标页面内容高度相关的锚点文字，帮助 Google 理解网站结构和页面主题。外部链接的锚点文字则更侧重自然多样性，避免过度优化。
内文优化 (On-Page SEO)：合理布局核心关键字及其语义相关词，确保内容紧扣主题。使用清晰的标题层级 (H1-H6)，优化图片的 alt 属性，撰写吸引人的 Meta Description 以提升点击率。
提升使用者参与度：透过引人入胜的内容、清晰的排版、互动元素（如评论区、问卷）等方式，延长使用者停留时间，降低跳出率。定期分析 Google Analytics (GA4) 和 Google Search Console (GSC) 中的使用者行为数据，找出问题并改进。
工具建议深化： 除了 GA4 和 GSC，可以考虑使用如 Microsoft Clarity 或 Hotjar这类的热点图和使用者行为录制工具，更直观地了解使用者在页面上的实际互动情况，例如他们在哪里点击、在哪里卡住、滚动到多深等，这些洞察对于优化页面布局和内容呈现非常有价值。

Chrome 人气讯号的潜在影响不容小觑，打造“使用者真正想来”的网站 (The Potential Impact of Chrome Popularity Signal)：

Google 可能利用 Chrome 浏览器数据作为一个“人气”排名讯号，这意味着真实使用者的喜爱程度和参与行为，其重要性将进一步提升。

该如何行动：

创造“目的地”内容：思考如何让你的网站成为使用者在特定需求下的首选“目的地”，而不仅仅是搜索结果中的一个选项。这可能意味着提供独家数据、深度分析、实用工具或活跃社群。
强化品牌建设：提升品牌知名度和美誉度，让使用者愿意主动搜索你的品牌名，或直接输入网址访问。
多渠道引流与互动：不要仅依赖 SEO。利用社群媒体、电子报、内容合作等多种渠道吸引和维系使用者，鼓励他们收藏你的网站、分享你的内容。
长期用户价值思考：从短期流量思维转向长期用户价值思维。思考如何提升用户的生命周期价值 (LTV)，如何让用户从一次性访客变成忠实粉丝，甚至品牌大使。这可能涉及到会员制度、个性化推荐、优质的客户服务等。

连结的权威性与相关性依然是硬指标，追求“高品质朋友圈”(Link Authority Still Matters)：

PageRank 虽已演进，但其核心——与“已知良好来源”的连结关系——依然是品质分数的重要输入。连结的品质和来源的权威性、相关性远比数量重要。

该如何做：

内容为王，吸引自然连结：创造出值得被连结的优质内容，例如原创研究报告、深度行业洞察、极具实用性的指南或工具。这是获取高品质自然外链的最佳途径。
策略性外展 (Strategic Outreach)： 主动与你所在行业内的权威网站、意见领袖、相关媒体建立联系，寻求有价值的合作机会，例如客座文章、内容引用等。
审视现有连结状况： 定期使用 GSC 等工具检查网站的外链配置，对于来自明显垃圾网站或与自身主题极不相关的恶意连结，考虑使用 Disavow Tool 禁止连结。
在地连结生态：积极争取来自本地知名新闻媒体、学术机构、政府部门（如适用）、行业协会以及具有影响力的博客或社群的连结，对于提升在区搜索结果中的权威性和排名有显著帮助。

AI 时代的 SEO：在效率与品质之间取得平衡，拥抱透明化趋势 (SEO in the AI Era: Transparency vs. Quality)：

Google 正努力使其基于 AI 的排名系统（如 eDeepRank）更透明可控，同时也在积极应对 AI 生成内容可能带来的品质下降问题。

该如何行动：

善用 AI 工具，但人工把关是底线：可以利用 AI 工具进行内容发想、关键字研究、初稿撰写、文法校对等，以提升工作效率。但最终发布的内容必须经过资深编辑或领域专家的严格审核、修订和润色，确保其原创性、准确性、深度和真正的人类洞察。
专注于创造 AI 难以复制的价值：例如，独家的第一手经验分享、深入的案例分析、融入个人观点和情感的内容、需要复杂逻辑推理和批判性思维的分析等。
关注 Google 对 AI 内容的政策更新：密切关注 Google 官方对于 AI 生成内容的态度和指南更新，确保自己的做法符合规范。Google 的目标是奖励“有益的”(helpful) 内容，无论其如何创作，但低品质、程式化生成的垃圾内容显然不在其列。
透明度与可信度建设：在 AI 日益普及的时代，网站和作者的透明度（例如清晰的作者介绍、联系方式、编辑流程说明）对于建立使用者和搜索引擎的信任将更加重要。如果使用了 AI 辅助创作，在适当的情况下进行说明，也可能是一种建立信任的方式。

总结

这份文件虽然没把 Google 算法的秘密全说出来，但确实给了我们不少线索，让我们更清楚 Google 是怎么看待网页价值的。做 SEO 的人都知道，这条路不好走，没有捷径，只能一步一脚印。不断学习、不断尝试、细心调整，然后时时刻刻提醒自己，做的一切都是为了“帮到使用者”。我想，守住这个核心，才能在 AI SEO 时代里活下来，而且活得好。

今天跟大家聊了这么多，希望这些分析和想法能给大家在 SEO 工作上带来点灵感。特别是 Google 工程师提到的那些事，像是 Chrome 数据到底怎么用的，大家肯定也有自己的看法吧？或者有什么想不通的地方？都欢迎在下面留言，我们一起来琢磨琢磨，互相学习！