E-E-A-T 是什麼？來源、Google 的說法，以及怎麼依品質評分者指南檢查網站

E-E-A-T 是經驗、專業性、權威性與可信度的縮寫，是 Google 品質評分者判斷網站與作者能否信任的四項特質。 這四項依序是 Experience、Expertise、Authoritativeness 與 Trustworthiness（指南中寫作 Trust）。這個概念出自 Google 的《搜尋品質評分者指南》（Search Quality Rater Guidelines），代表經驗的第一個「E」是 Google 在 2022 年 12 月加入的。Google 寫道，E-E-A-T 本身不是特定的排名因素，但它的系統會找出一組訊號，用來辨識 E-E-A-T 良好的內容，而在健康、金錢與安全相關的主題上，這些訊號的權重更高。實務上，網站要讓人看得出誰對它負責、作者憑什麼知道自己寫的內容，以及為什麼可以相信他。

E-E-A-T 四個字母各代表什麼？

每個字母都是品質評分者對網站及其作者提出的一個問題，前三個幫助回答第四個，也就是可信度。 指南把內容的製作者定義為製作網頁內容的個人或公司（第 10 頁）。表格中的定義與例子，來自指南的 3.4 節（第 26 頁）。

可信度最重要，因為不值得信任的網站，不論作者的經驗與專業如何，E-E-A-T 都很低。 指南舉了一個金融詐騙的例子：作者可能是經驗豐富的詐騙專家，但網站本身仍然不可信（第 27 頁）。Google 在關於實用內容的文件中補充，內容不必呈現全部四項：有的內容有用是因為作者的經驗，有的則是因為作者的專業知識（Google Search Central）。Google 繁體中文版文件把這四項寫成「實際經驗、專業性、權威性和可信度」，波蘭文版則譯為 doświadczenie, wiedza, wiarygodność, zaufanie（經驗、知識、可信度、信任）。

評分者從以下三種來源中的至少一種，推斷 E-E-A-T（第 27 頁）：

• 網站怎麼說自己。起點是「關於我們」頁面或作者簡介。
• 其他人怎麼說。獨立的評論、文章、媒體報導，以及其他關於網站或作者的可靠來源。
• 網頁上看得到的內容。有些網站可以從內容本身、影片或留言看出作者的專業知識。

指南也提醒要留意利益衝突。買過產品、並描述自己使用經驗的人所寫的評論很有價值，而製造商或收費網紅所寫的「評論」價值較低（第 27 頁）。

E-E-A-T 是怎麼來的？

E-E-A-T 源自較早的 E-A-T，Google 在 2022 年 12 月 15 日加入了經驗。 在那之前，指南把高品質資訊描述為在主題上展現專業知識、權威性與可信度的內容，簡稱 E-A-T。Google 的 Danny Sullivan 在 2021 年 10 月就是這樣說明的（Google，2021年10月19日）。2022 年 12 月，Google 宣布在縮寫中加入代表 Experience 的「E」（Google Search Central，2022年12月15日）。

Google 說明這項改變的理由是，在部分主題上，最有用的內容來自親身經歷或親自測試過的人。公告中的例子是：填寫報稅表時，你想看會計師寫的內容；而挑選報稅軟體時，聽聽用過不同軟體的人在論壇上的討論，也許更有幫助。同一篇文章中，Google 提醒指南是供評分者用來檢查排名系統的，並不直接影響排名。

從那時起，指南已修訂過幾次，Google 在檔案最後一頁的更新紀錄中摘要了近兩年的變動。紀錄列出四個版本（第 182 頁）：

• 2023 年 11 月。評分者判斷搜尋結果是否符合查詢的評分量表更簡單，並新增來自熱門平台、論壇與影片的例子。
• 2024 年 2 月。更新了不值得信任的網頁特徵，並新增相關例子。
• 2025 年 1 月。最低與低評等的說明，調整得與 Google 的垃圾內容政策一致，並新增例子。
• 2025 年 9 月。新的 YMYL 定義與更多例子。Search Engine Land 報導，新例子包括 AI 總覽的回答，也就是 Google 搜尋結果上方的 AI 摘要，而 Google 告訴該媒體，這只是小幅更新，並未改變評分規則（Search Engine Land，2025年9月11日）。波蘭文的 Google 文件把 AI Overview 稱為 przeglądy od AI。

最晚在 2026 年 10 月 1 日，關於捏造作者的規定也進入了給網站擁有者的文件。關於實用內容的文件現在把偽造創作者的個人資料稱為一種欺騙行為。Search Engine Journal 比對了 2026 年 6 月 8 日的網頁副本（當時沒有這一段）與 10 月 1 日的版本（已經有了）（Search Engine Journal，2026年10月2日）。

E-E-A-T 是排名因素嗎？

不是，如果指的是 Google 量測出一個數值、再加進網站分數的那種因素。 Google 在文件的波蘭文版中明確寫道：「E-E-A-T 不是特定的排名因素，但值得使用一組能辨識符合 E-E-A-T 的內容的因素」。同一段中，Google 說明它的系統在 YMYL 主題上，會更重視符合 E-E-A-T 的內容，我在下面說明 YMYL（Google Search Central，2026年10月8日更新）。

Google 從 2019 年起就有類似的說法。2019 年 2 月，在關於對抗不實資訊的報告中，Google 寫道，它的排名系統無法判斷內容的意圖或真實性，但設計成辨識有明確專業知識、權威性與可信度跡象的網頁，並在 YMYL 主題上給這些因素更高的權重（Google: How Google Fights Disinformation，2019年2月，第 12-13 頁）。同一份文件把 PageRank，也就是依連結評估網頁的方法，列為最廣為人知的權威性訊號。2019 年 10 月，Google 的 Danny Sullivan 直接回答了這個問題：

訊號不是文章底下有專家署名這件事本身。 2024 年 1 月，以 Google SearchLiaison 身分發文的 Danny Sullivan 說明，加上作者署名不會提高排名，Google 也不會因為作者在署名處自稱專家，就認定他是專家（X，2024年1月8日）。一個月後他補充，Google 不會查證作者是不是專家，因為任何人都可以自稱專家（X，2024年2月7日）。所以我寫作者署名是為了讀者，而不是為了演算法。

Google 舉了接近 E-E-A-T 的訊號例子，但沒有公開它如何組合這些訊號。在說明搜尋如何決定排名的頁面上，Google 把「其他熱門網站上的連結或參照」列為品質因素的例子（Google: Jak wyszukiwarka Google określa ranking wyników）。Google 沒有公布完整的訊號清單、權重，也沒有任何「E-E-A-T 分數」，所以網站擁有者沒有一個數字，可以靠一次調整就拉高。能做的是檢查網站是否給了人們，也就是評分者，所尋找的那些證據，而這正是我在稽核中做的事。Google 自己也建議這麼做：依文件所述，指南可以讓你從 E-E-A-T 的角度自行評估內容，並對照它的系統所用的訊號。

品質評分者是誰？他們的評分有什麼作用？

品質評分者（search quality raters）是 Google 以外的人員，依公開的指南評估搜尋結果的樣本。 2023 年 11 月的概述中，Google 說明評分者約有 16,000 人，使用超過 80 種語言，代表各自國家的使用者（Google: Search Quality Rater Guidelines: An Overview，2023年11月，第 15 與 18 頁）。波蘭文的 Google 文件把他們稱為 testerzy jakości wyszukiwarki（搜尋引擎品質測試員）。他們評兩件事：網頁品質（Page Quality），從最低到最高的量表，以及結果對查詢的滿足程度（Needs Met）。

評分者的評分不會讓特定網頁在搜尋結果中移動。 指南寫道（翻譯為我所譯）：「任何單一評分，都不能直接影響某個網頁、網站或結果在 Google 搜尋中的呈現方式，也不能讓它們上升或下降」（第 6 頁）。評分用來衡量搜尋引擎運作得好不好，並提供好結果與壞結果的例子。Google 把它比作餐廳從顧客那裡收到的意見回饋（Google Search Central）。

評分也會用在變更上線前的測試。在比較測試中，評分者會看到兩組結果，一組有計畫中的變更、一組沒有，然後說明他偏好哪一組以及原因（Google: How Search Works）。Google 據此檢查系統的變更是否帶來更好的結果。所以指南說明的是 Google 希望結果是什麼樣子，但沒有說明系統怎麼量測。

YMYL 是什麼？為什麼要求更高？

YMYL（Your Money or Your Life，「你的金錢或你的生活」）指的是內容可能嚴重影響人們的健康、財務狀況或安全，或影響社會福祉的主題（第 11 頁）。指南把它們分成四類：健康與安全、財務安全、政府、公民事務與社會，以及其他可能傷害人們的主題。在波蘭，「ymyl」每月約有 140 次搜尋，「e-e-a-t」約有 590 次。

YMYL 是一個程度，而不是一份行業清單：指南要你問，內容中的一個小錯誤是否可能嚴重傷害某個人。多數主題都不是 YMYL。下表是指南中的三個例子（第 12 頁）：

指南要求對明確屬於 YMYL 主題的網頁評分最嚴格，因為其中的錯誤可能嚴重傷害某個人（第 11 頁）。YMYL 網頁，或蒐集敏感資料的網頁，如果完全沒有關於擁有者與作者的資訊，就會得到最低評等（第 36 頁）。由缺乏必要專業知識的人撰寫的 YMYL 網頁，同樣得到最低評等（第 36 頁）。

在 YMYL 中，不是每篇文章都得由醫師或財務顧問撰寫：指南把分享經驗和屬於專家的建議區分開來（第 28 頁）。論壇上有人談自己如何面對治療，只要內容安全且符合醫學知識，就可以有很高的 E-E-A-T。比較治療方式與預後的內容，則應該由專家撰寫。

商店不一定是 YMYL，但每家商店都會經手顧客的錢，所以指南要求檢查它的聯絡方式、付款、換貨與退貨（第 18 頁）。依指南，聯絡資訊與客戶服務在處理金錢的網站上極其重要，例如商店、銀行與信用卡發行商。幽默性質的網站就不那麼需要。

怎麼檢查網站的 E-E-A-T？指南的問題清單

你可以自己檢查 E-E-A-T，照著評分者提出的同樣問題走一遍，而指南排列這些問題的順序是：網頁的目的、傷害的風險，然後是網頁達成目的的程度（第 19 頁）。評分者不會算分數，而是在從最低到最高的評等之間移動一個滑桿。我從指南整理出一份自我評估的問題清單，附上章節與頁碼，讓每個問題都能回到原文查證：

要查公司的評價，可以用指南中的搜尋方式，把公司自己的網域排除。指南以 ibm.com 為例（第 23 頁），對一家波蘭公司來說，做法如下：

• 公司名稱 -site:網域.pl，也就是不含公司自己網站的公司結果；
• "網域.pl" -site:網域.pl，也就是提到網站網址的內容；
• 公司名稱 評價 -site:網域.pl，也就是公司網站以外的評價；
• 公司名稱 site:pl.wikipedia.org，也就是維基百科上的條目。

小公司沒有評價，不代表品質低。 指南寫道，小型在地企業常常在網路上的存在感不高、靠口碑推薦，所以評分者應該更注意其他標準（第 25 頁）。指南把客戶評論視為了解商店或公司聲譽的資訊來源，但要求閱讀評論內容，對讚美與抱怨都抱持懷疑（第 23 頁）。至於怎麼依規定在 Google 商家檔案中蒐集評論，我在談在地 SEO的文章中說明。

網站流量不是聲譽的證據。 指南舉了一個提供網站流量數據的服務為例：這類數字無法說明公司是否值得信任，所以評分者應該忽略它們（第 22 頁）。

可下載的檢查清單

下面可以下載 E-E-A-T 檢查清單：7 組共 42 個檢查項目，評估的是品牌與整個網站，而不是單一網頁，並延伸指南問題表的內容。 2026年10月26日的下載版本，整理了我從 2026 年 7 月起在稽核中使用的清單。各組依序是身分與透明度、經驗、專業知識、權威性、購物時的信任、給機器的資料，最後是負面訊號。每個項目都說明怎麼檢查、什麼情況算通過，以及出處：是指南的哪一頁、Google 的文件，還是我在稽核中的實務。清單有標準模式與 YMYL 模式，分數從 0 到 100，評等從 A 到 F，而且有三道關卡，不論總分多少都會限制評等。無法檢查的項目，算作未通過。

你可以自己走一遍清單，在每個項目寫下答案與證據，也可以把清單連同網址貼到與 AI 模型的對話中：能上網的模型可以自己打開網頁，不行的話，就把網頁內容貼給它。我為 Claude 與其他 AI 代理準備了 skill eeat-ocena-strony，這是一包採用開放格式 Agent Skills 的代理指令，附有英文版的檢查清單。在 Claude.ai 中，需要開啟程式碼執行與檔案建立功能，skill 才能運作，zip 檔在 skill 設定（Customize > Skills）中上傳。在 Claude Code 中，則解壓縮到 ~/.claude/skills/ 目錄，或專案中的 .claude/skills/。對你來說，檢查清單與 skill 都是英文版。清單的結果不是 Google 的評分：它顯示網站在哪些地方提供的可信度證據很弱或根本沒有，不能預測排名或流量。檢查清單與 skill 以 CC BY 4.0 授權提供。

我在稽核中評估 E-E-A-T 時，檢查什麼？

在稽核中檢查 E-E-A-T 時，我看三件事：誰對網站負責、誰撰寫內容，其他人怎麼談這家公司，以及內容是否展現作者的經驗與專業知識。 我的建議目錄中有兩個類別與 E-E-A-T 有關：作者沒有簡介、沒有作者頁面（7 份稽核），以及缺少信任訊號，也就是沒有公司頁面、聯絡方式、評論或推薦（7 份稽核）。合計是 2023-2026 年 33 份稽核中的 14 份有這些建議，而 2020-2022 年的 30 份稽核中一份也沒有。年份是檔案庫中檔案的日期，所以不一定是工作完成的年份，而這些數字顯示的是稽核回報了什麼，而不是網站本身怎麼改變。在技術稽核中，我把缺少作者簡介當作內容稽核的訊號轉交，優先順序為低到中，在 YMYL 主題上則較高。我如何建立整份稽核，請見談 SEO 稽核的文章。

評估品牌與網站的 E-E-A-T 時，我使用的是可下載的同一份檢查清單。每個項目我都寫下出處，客戶因此看得出哪些要求是 Google 的，哪些是我的。

檢查清單有三道關卡，也就是不論總分多少，都會限制評等的規則，因為依指南，不值得信任的網站不論其他方面如何，E-E-A-T 都很低。身分類得分不到一半的網站，在我這裡最高只能拿到 A 到 F 量表中的 D，即使作者都是專家。購物時的信任類得分不到一半的商店或 YMYL 網站，也有同樣的上限；任何負面訊號，例如沒有監督的大量文章，或在公司與價格上誤導，則把評等限制在 C。2026 年 7 月，我評估了一家有超過一千則評論、平均接近 5 顆星的商店，它沒有公司頁面，公司資料只出現在條款與隱私權政策中。這家商店沒有通過身分門檻，但關卡在那裡沒有改變評等的字母，因為總分本來就低於 D。

把 E-E-A-T 評估和 AI 總覽的量測放在一起，帶給我最多的結論。在一個健康主題的網站上，「專業知識」這一組得到 0%，因為在檢查的內容中，我沒有找到作者署名、專科人員的審閱，也沒有具備資歷的人為內容負責。部落格文章我是間接評估的，所以結果針對的是檢查過的網頁，而不是每一篇文章。同一個網站在醫療相關查詢的結果中名列前茅，包括帶有 AI 總覽回答的結果。把兩項分析放在一起才看得出，這個網站在 YMYL 主題上是有能見度的，但沒有呈現作者的資歷。

在評估聲譽之前，我先檢查 Google 對品牌名稱的搜尋結果談的是不是這個品牌，而不是同名的公司或人。在我評估的一家商店，品牌名稱的搜尋結果全都是它自己的子頁面，所以沒有獨立的來源，可以作為評估聲譽的依據。

E-E-A-T 在實務上長什麼樣子？網站範例

從五個公開網站可以看出，同樣的指南問題，在不同主題上會有不同的答案：醫療重視專家，商店重視賣家資料與評論，而器材測試重視量測方法。 我在 2026年10月25日晚上打開所有這些網站，描述的是當時看得到的內容。沒有一個是我的客戶。其中四個網站的擁有者，我在第二個獨立來源中確認過；Optyczne.pl 的第二個來源只涉及編輯部的一位成員，所以我不寫出發行單位的名稱。這是我依指南問題所做的描述，不是 Google 的評分。

在 Medonet 上，文章作者與審閱文章的醫師是兩個不同的人，各自都有自己的頁面。在談服用維他命 D 時是否可以曬太陽的文章中，署名旁有關於醫師專業諮詢的附註與「Sprawdzona treść」（已審閱內容）的標示。依簡介，作者畢業於語言治療與教育學，而醫師的頁面寫有專科、工作地點與執業編號，讀者可以自己到醫師登記系統查證。編輯政策說明，「Sprawdzona treść」表示文章由醫師審閱或撰寫。擁有者 Ringier Axel Springer Polska，由網站的結構化資料與維基百科提供。文章旁沒有諮詢日期，參考文獻有兩個網址，其中一個是含維他命 D 的製劑的品牌網站（Medonet）。

美國的醫療網站 Healthline 在文章旁說明誰做了醫學審閱，但審閱日期只出現在修改紀錄中，所以從這個例子可以看出，更新日期不等於審閱日期。 在關於高血壓的文章中，有帶姓名與頭銜的審閱者「Medically reviewed by」（醫學審閱者），也有作者姓名與 2025 年 5 月 12 日的更新日期。文章下方的方框「How we reviewed this article」（我們如何審閱這篇文章）列出來源與修改紀錄。紀錄顯示醫學審閱在 2024 年 8 月 20 日，而 2025 年 5 月 12 日的更新處沒有指出新的審閱（Healthline）。網站把這些資訊呈現出來是好事，但只看署名的讀者，是看不到這些的。

在 x-kom 商店，信任來自標示已購買的評論與賣家資料，不過完整的公司資料要到條款才看得到。 Intel Core i5-14400F 處理器的頁面有 296 則評論，平均 4.9 顆星，其中 292 則帶有「Potwierdzony zakup」（已確認購買）的標示。評論預設依最有幫助的順序排列，裡面也看得到批評的聲音。頁尾有退貨、客訴、有服務時間的電話與電子郵件，在頁面底部的電子報訂閱處，還有公司名稱與所在城市。公司地址、KRS、NIP 與資本額在條款中，條款寫有生效日期與先前版本，而資料與 KRS 登記一致（x-kom）。

Bankier.pl 在銀行帳戶優惠的文章中，顯示有簡介的作者，並標示聯盟連結，也就是指南所說的利益衝突。 在 2026 年 10 月 14 日的文章下方，有作者的簡介，寫有銀行業經驗與 2025 年波蘭國家銀行（NBP）的新聞獎，而他的作者頁面連到社群媒體的檔案。附註「Publikacja zawiera linki afiliacyjne」（本文含有聯盟連結）告訴讀者，透過文中的連結開戶時，網站會獲利（Bankier.pl）。發行單位 Bonnier Business (Polska)，由網站條款提供，並由 KRS 確認。文章中我沒有找到所談促銷活動的條款連結，而在頁尾與關於編輯部的頁面，我也沒有找到編輯規範。

Optyczne.pl 以指南所描述的方式呈現自己的經驗：測試有方法、量測結果，以及編輯部器材來源的說明。 2026 年 10 月 2 日 Sirui Aurora 85 mm f/1.4 鏡頭的測試有 14 個部分，其中八個章節是量測，從實際光圈到自動對焦。在解析度的章節中，編輯部說明在哪些相機與檔案上量測，以及什麼結果算合格。測試開頭註明，鏡頭是由一家商店出借的，該店是品牌的官方經銷商（Optyczne.pl）。在 2009 年的 FAQ 中，編輯部寫道，提供器材測試的公司不會在發表前看到文章，但廣告主會影響其產品被測試的數量。編輯部頁面只列出名字、姓氏、職務與電子郵件，沒有作者的說明。

這些例子有一個共同點：最有力的證據，讀者可以在網站之外查證。 執業編號可以在醫師登記系統查，公司資料可以在 KRS 查，發行單位的歷史可以在維基百科查。在這五個網站上，署名、評論與公司資料都在伺服器送出的 HTML 中，不必執行 JavaScript，所以不會渲染頁面的機器人也看得到。

怎麼在網站上呈現作者？以 rogala.pro 為例

讀者應該知道作者是誰、經驗從哪裡來，以及誰能在網站之外證實，我在 rogala.pro 上就是這樣努力呈現自己。 首頁同時也是關於我的頁面。上面有附日期的工作經歷、我任職的公司、附有影片與訪談連結的演講，還有我擔任評審的競賽清單：自 2021 年起，在 14 個獎項計畫中共 32 屆，包括 Global、European、UK 與 MENA Search Awards。在評審名單旁，我寫明每一次參與都有主辦單位的評審頁面可以證實。

每篇部落格文章都有署名、作者方框，以及附查證日期的來源清單。 在結構化資料中，文章的作者透過識別碼，指向首頁上的一份人物（Person）描述。這份描述連結了我的個人檔案、我任職的公司、母校與 Google 知識面板的識別碼，而我從事的主題和職業，則指向 Wikidata 中的條目，也就是與維基百科相連的開放知識庫。這些資料曾經有一天指向一位與我同名同姓的演員的知識面板，我在談 GEO 與 AI SEO的文章中說明過。我沒有自己的 Wikidata 條目。如果我自己去建立，就會暴露我是在寫自己，而且有關經歷的資訊，會依據他人編輯的出版品，例如訪談、競賽的評審頁面，以及 Helion 出版的書中的一章。

這些改變在 Google 的結果與 AI 的回答中是否有效，目前只是假設。 2026 年 10 月 4 日，rogala.pro 不在 Google 搜尋我的姓名的前 30 個結果中，第一個結果是另一個人的檔案。我會在 2026 年 11 月重複同樣的量測。它會顯示網站是否排得更前面，但無法區分作者說明的影響，與索引及網站其他改變的影響，所以光靠這項量測，我無法知道原因。

E-E-A-T 在 AI 總覽與 AI 助理中有影響嗎？

Google 寫道，AI 總覽與 AI 模式建立在它的核心排名系統與品質系統上，所以同樣的原則在那裡也適用。 依 Google 關於生成式 AI 功能的指南的波蘭文版，回答是根據核心排名系統從索引中取得的網頁產生的，Google 並建議提供「包含超越常識與一般資訊的、專家或有經驗者的獨特見解」的內容（Google Search Central，2026年7月15日更新）。在這份指南中，我沒有找到針對 AI 總覽的獨立 E-E-A-T 評估，而 E-E-A-T 這個詞在裡面也沒有出現。

關於 Google 以外的 ChatGPT、Perplexity 與其他助理，我不知道有哪個來源說它們會評估 E-E-A-T。這些助理會在自己或別人的搜尋引擎中搜尋，也有自己的爬蟲。我在談 GEO 與 AI SEO的文章中寫過這件事。我看到的共通點只有一個：憑記憶回答的模型，只能重複它訓練所用的文章中寫過的品牌資訊。所以重要的是同一件事：品牌在網站之外的聲譽，也就是評分者檢查的那些。

替 Google 工作的評分者，也會評估 AI 總覽本身的回答。Search Engine Land 與 Marie Haynes 指出，2025 年 9 月的指南有 AI 總覽的例子。我在指南的文字中沒有找到 AI 總覽這個名稱，所以這裡依據的是他們的說明：

針對 AI 總覽中引用的研究，並沒有證實網站自己寫的內容有幫助。 Seer Interactive 取了 8,500 個美國英文關鍵字的樣本，找到 7,225 個在 AI 總覽中首次獲得引用的網頁，並分析了其中的 6,354 個（2026 年 5 月 7-13 日的量測）：

Seer 用作者簡介的有無來衡量 E-E-A-T，也就是網站怎麼說自己，而不是聲譽。 依 Seer 的資料，首次引用最多的是 Reddit，占 20.4%，而它沒有作者簡介。這是比較具有不同特徵的網站群組，所以無法單獨看出作者簡介的影響。不過，這和 Ahrefs 的研究相符：品牌在 AI 總覽中的出現，與網路上提到該品牌的次數關聯最強，我在談 AI 時代的 link building的文章中說明過。Lily Ray 是這麼說的：

我如何量測品牌在 AI 助理中的聲譽，寫在談品牌在 AI 的能見度的文章中；而我如何規劃在他人媒體上的提及，也就是透過 digital PR（由編輯部自行決定是否刊登的報導），則寫在談 AI 時代的 link building的文章中。

Google 指南怎麼看 AI 寫的文章？

指南評估的不是文章是否借助 AI 完成，而是其中有多少心力、原創性與對讀者的價值，而依指南，使用生成式 AI 工具本身，並不決定心力的高低或網站的評等（第 43 頁）。指南稱生成式 AI 是有用的工具，和任何工具一樣，也可能被用錯（第 10 頁）。指南中的例子：用生成式 AI 工具，花很多心力可以做出高品質的原創圖像，但也可以做出最低品質的內容（第 43 頁）。

評分者依 3.2 節的四項標準檢查主要內容的品質（第 21 頁），其中沒有一項與製作文章所用的工具有關：

• 心力。人實際投入內容的程度。心力也包括建立網站的功能或系統，例如機器翻譯服務；但依指南，把現有的公開文章在無人監督、沒有手動挑選的情況下，丟進翻譯程式而做出的數千個自動化網頁，沒有心力可言。
• 原創性。內容是否提供其他網站沒有的東西；如果已有類似的內容，這個網站是不是原始來源。
• 才能或技巧。內容製作得是否夠有技巧，能給讀者他們來找的東西。
• 正確性。資訊類網頁要符合事實，而在 YMYL 主題上，還要符合專家已確立的知識。

Google 關於實用內容的文件說明了同樣的四項標準，並有一個直接談到 AI 的例子：「使用生成式 AI 製作大量文字，而沒有人工監督或挑選，幾乎不需要付出什麼心力」（Google Search Central，2026年10月8日更新）。

AI 寫的文章什麼時候會得到最低評等？

在得到最低評等（Lowest）的網頁中，指南描述了三種與 AI 文章有關的情況，每一種的問題都是沒有貢獻或欺騙，而不是工具本身。

• 沒有貢獻的內容（4.6.6 節，第 42-43 頁）。全部或幾乎全部的主要內容，都是抄襲、改寫、從其他來源嵌入，或自動或由 AI 產生的，而且幾乎沒有心力、原創性與附加價值。註明來源也不會改變這一點（第 42 頁）。
• 大量製作網頁（4.6.5 節，第 42 頁）。許多網頁主要是為了擁有者的利益而不是讀者而做，例如用 AI 工具，花很少的心力，做出對同一主題沒有任何超出其他網頁的內容。不論這些網頁怎麼做出來，評分者都給最低評等，即使他不知道是否用了 AI，但看過網站的幾個網頁後，強烈懷疑有這種濫用也一樣。
• 捏造的作者（4.5.3 節，第 37 頁）。AI 生成的內容，署名是捏造的「作者」檔案，例如附有 AI 生成的照片或不實的描述，讓人以為是真人所寫。同一組中，指南還列出偽造的資歷，例如自稱是醫師的作者。

在最低評等的例子中，指南展示了 AI 文章，以及看起來像 AI 的文章。依指南，一篇醫療文章，也就是 YMYL，是由生成式 AI 製作的：開頭是「作為語言模型，我沒有即時資料，我的知識止於 2021 年 9 月」這句話，而且在句子中間就中斷了（第 55 頁）。有一個網站在「關於我們」頁面預告提供給長者的資訊，卻有數百篇由同一個範本做出的任意主題文章，例如母雞能忍受多冷的天氣，並重複出現問答。指南指出，不知道這些文章是怎麼做出來的，但它們看起來不像是人寫或人編輯的（第 58 頁）。對這類網站，指南描述了同一種模式：問題例如取自 Google 的「其他人也問」，答案來自改寫的內容，常常是用生成式 AI 工具製作的（第 55 頁，第 58 頁有類似的模式）。

指南在 4.6.7 節（第 43-44 頁）說明如何辨認改寫：評分者把網頁上的一個句子加上引號貼到搜尋引擎，也可以試著不加引號，然後比較找到的網頁。改寫的內容通常只有廣為人知的資訊，大部分與維基百科和類似的來源重疊，只是摘要一場討論或一篇文章而沒有附加價值，或帶有 AI 工具的痕跡，例如「As an AI language model」（作為 AI 語言模型）這句話（第 44 頁）。

AI 寫的文章什麼時候會得到低評等？

指南要求，如果網頁的大部分內容是抄襲或改寫的，而作者只投入很少的心力，例如編輯、挑選、新的編排或自己的內容，就給低評等（Low），比最低評等高一級（5.2.1 節，第 61 頁）。與最低評等的差別在於作者投入了多少：最低評等是全部或幾乎全部的內容都沒有心力、原創性與附加價值，低評等則是作者透過編輯、挑選、新的編排或自己的內容，增加了一些價值。指南補充，低評等適用於任何技術做出的內容，並以「最佳」清單為例，這類清單依據別人的評論與清單，只有很少的自有內容（第 61 頁）。

小錯誤也顯示品質低：在資訊類網頁上，指南把它們視為品質低的證據，而有害的錯誤，或多到讓網站失去可信度的錯誤，則足以給最低評等（5.2 節，第 60 頁）。這對 AI 文章很重要，因為模型可能出錯，下面會談到 Google 自己怎麼說。指南也指出，品質低並不等於有害：這樣的內容不符合最低評等的條件，也不會造成傷害，但沒有給讀者他們來找的東西（第 61 頁）。

大量的填充內容（filler）也會得到低評等，也就是花很少心力做出的文字，占據網頁上顯眼的位置，卻不服務網頁的目的，尤其是放在讀者要找的內容前面，讓人更難使用網站（5.2.2 節，第 62 頁）。指南並沒有把填充內容與 AI 連在一起，並以一份簡單手工藝的教學為例，網頁頂端有大量沒有用的填充內容（第 60 頁）。

Google 對 AI 內容執行什麼？

指南顯示 Google 希望結果是什麼樣子，而 Google 執行的是什麼，由它的垃圾內容政策說明。 依這些政策，大規模內容濫用（scaled content abuse）是指「產生大量網頁，主要目的是操縱搜尋排名，而不是幫助使用者」，第一個例子就是「使用生成式 AI 工具或其他類似工具，產生大量沒有為使用者增加價值的網頁」。Google 用自動化系統偵測違規，必要時也用人工，這可能導致人工處置，違反政策的網站可能排名較低，或完全不出現在結果中（Google Search Central，2026年9月2日更新）。指南的 4.6.5 節引用這項政策，並有同樣的五個例子，措辭幾乎相同（第 42 頁），而更新紀錄指出，2025 年 1 月，最低與低評等的說明已調整得與垃圾內容政策一致（第 182 頁）。

Google 在 2023 年 2 月 8 日的文章中，說明了同一條界線：它的排名系統要獎勵高品質的原創內容，「不論製作方式如何」，而「適當使用 AI 或自動化，並不違反我們的準則」。依該文章，違反政策的是產生主要目的為操縱排名的內容（Google Search Central，2023年2月8日）。同一篇文章中，Google 不建議把 AI 列為內容的作者。

Google 對發表 AI 內容有什麼建議？

Google 建議在發表前，先手動檢查 AI 內容的正確性，並把作者資訊與內容如何製作的資訊，放在讀者可以找得到的地方。 在關於生成式 AI 內容的指南中，Google 寫道，生成式 AI 在研究主題，以及為原創內容建立結構時可能有用，但生成式模型「不是查找事實，而是預測可能的字詞序列」，所以可能出錯，而「在發表 AI 生成的內容之前，應該手動檢查其正確性與可信度」（Google Search Central，2026年10月5日更新）。這份指南自己也引導到指南的 4.6.5 與 4.6.6 節。

中繼資料在這份指南中有兩種不同的意思。AI 生成網頁的中繼資料，也就是標題、中繼描述、結構化資料與圖片替代文字，要像內容一樣檢查，因為它們可能出現在結果中。檔案的中繼資料則說明圖片是 AI 生成的：對於自動產生的內容，指南建議考慮加上，而在 Merchant Center 則是必要的。AI 模型生成的圖片，在那裡必須在中繼資料中註明是 AI 生成的，也就是 IPTC DigitalSourceType，AI 模型的圖片使用值 TrainedAlgorithmicMedia，而 AI 生成的商品標題與描述，則用另外的屬性 structured_title 與 structured_description，並標示為 AI 內容（digital_source_type 的值為 trained_algorithmic_media）（Pomoc Google Merchant Center，2026年10月26日查證）。

怎麼讓讀者看到內容的來源，Google 在關於實用內容的文件中，用三個問題說明：誰、如何以及為什麼（Google Search Central）。「誰」是把作者署名放在讀者預期的地方，並附上作者資訊的連結。「如何」是針對大部分自動產生的內容的三個問題：讀者看得出有用 AI 嗎、怎麼用的，以及為什麼認為它有用。Google 建議把這些資訊放在讀者可能問「這是怎麼做出來的？」的地方。「為什麼」依 Google 可能是最重要的問題：內容主要應該是為人而做，而主要為了操縱排名而使用 AI，違反垃圾內容政策。

評分者認為什麼是心力，而垃圾內容政策認為什麼是濫用？

界線不在 AI 文章與非 AI 文章之間：評分者看的是心力、原創性、對讀者的價值與可信度，而最低評等可能給一個網頁，也可能給數百個。 我把指南描述為心力與價值的部分，對照指南本身與垃圾內容政策所說的低品質或濫用：

這份對照不是一份清單，並不表示符合條件後文章就會得到高評等或更高的排名。評分者的評分不會讓特定網頁在結果中移動，我在談品質評分者的部分寫過這件事，而在我引用的 Google 文件中，也沒有說明它的系統如何量測心力。我把它當作發表前檢查自己文章的問題清單，至於我如何回答 Google 對自己內容的提問，寫在下一節。

這個網站的文章是怎麼製作的？

rogala.pro 上的文章，我是和 Claude Code 中的 AI 代理一起準備的，而論點、數據與每個語言版本由我負責：波蘭文文章在發表前由我閱讀並核准，翻譯則經過下面說明的檢查。 Google 建議對自己的內容問的三個問題（誰、如何以及為什麼），我在下面回答，另外單獨說明翻譯怎麼製作：

• 誰。每篇文章的作者與負責人是我，Łukasz Rogala，每篇文章的署名與作者方框，都連到關於我的頁面。我不把 AI 署名為作者。
• 如何。來源與 Google 結果的整理、計算數據的腳本，以及文章的草稿，由 Claude Code 中的 AI 代理，依我的規則與來源清單的指示準備。自有數據來自稽核的檔案庫與我的量測。代理把數字與引文，連同來源網址與查證日期，記在工作用的登錄檔中，而附查證日期的來源，則在每篇文章最後的來源區塊。草稿由其他模型分兩輪檢查，包括另一家廠商的模型，Codex（OpenAI）或 Gemini（Google）：第一輪找事實錯誤與缺漏，第二輪只檢查修正的部分。然後由我閱讀並決定哪些內容留下。我使用 AI，是因為一篇文章要查證許多來源、計算稽核檔案庫的數據，並準備 26 個翻譯，而模型擅長整理數據、描述數據與寫程式。
• 翻譯。波蘭文版是來源版本。26 種語言的翻譯由代理準備，並由兩項工具檢查：一個腳本，把數字、連結與文章結構與波蘭文版比對，以及第二個模型。發表前，沒有以該語言為母語的人讀過這些版本。我的流程與指南中的例子，也就是數千篇現有文章在無人監督下被機器翻譯程式處理，有兩點不同：被翻譯的是我自己的文章，由我負責，而每個版本都由腳本與第二個模型，與波蘭文版比對。這是自動檢查，而不是 Google 建議在發表 AI 內容前進行的人工檢查，所以版本之間有出入時，以波蘭文版為準。如果你的語言版本中有和波蘭文版不符，或讀起來不自然的地方，請寫信給我。
• 為什麼。我是為想檢查自己網站，或想選擇誰來做 SEO 的企業主與行銷人員而寫，而不是為了在某個關鍵字上佔據排名。所以文章旁有問題清單、稽核數據與可用的檔案，而不只是定義。

代理不決定我寫什麼，也不決定哪些論點留在文章中，數字取自來源檔案而不是模型的記憶，在沒有我核准的情況下，也不發表任何東西。你回報的錯誤，或我自己發現的錯誤，我都會在波蘭文版與所有翻譯中修正。我使用的工具，以及我據以分工的測試，寫在談 AI 在 SEO 的工具的文章中。

建立 E-E-A-T 時不該做什麼？

傷害最大的是假裝成信任證據的手法，因為任何欺騙都會拉低整個網站的評等。 Google 寫道，任何形式的欺騙，都會讓網站對使用者和它的自動品質系統而言不值得信任（Google Search Central）。

• 假作者與假專家。與其用捏造的醫師署名，不如用沒有頭銜的真人署名，因為 Google 稱捏造作者檔案為欺騙，指南也給它們最低評等，我在談 AI 文章的部分說明過。
• 把工具給出的「E-E-A-T 分數」當作 Google 的評分。Google 不公布這樣的分數，所以工具是依自己的方法計算。我把這樣的數字當作待檢查項目的清單，並看每個項目背後有什麼證據。
• 在結構化資料中為自己公司加上評分星星。Google 只在蒐集其他企業評論的網站上，顯示企業與組織的評分，而對於公司在自己網站上的評分，則引導到關於自己給自己評論的政策（Google Search Central）。
• 為了提高 Google 的信任，而放上連到「權威」的連結。我不知道有任何證實，說外部連結是信任訊號。數字與法律相關說法旁的來源，我是為想查證的讀者而附的。
• 沒有改內容卻改日期。Google 把這列為為搜尋引擎而寫的內容的特徵，並補充，只為了讓網頁看起來新鮮而新增或移除內容，沒有幫助（Google Search Central）。
• 數百篇沒有編輯的 AI 文章。許多網頁主要是為了操縱排名、對讀者沒有價值而做，Google 的垃圾內容政策稱之為濫用。它們和有作者貢獻的 AI 文章之間的界線，請見談 AI 文章的部分中的表格。
• 一個「什麼都懂的專家」。一位作者同時署名貸款、藥品和裝修的文章，不會讓任何人相信他每個主題都有專業知識。作者的資歷應該與主題相符。

關於 E-E-A-T 的常見問題

怎麼改善 E-E-A-T？該從哪裡開始？

改善 E-E-A-T，就是加入讀者與評分者可以查證的證據，而開始的方式是三項不花錢的檢查。 首先，決定網站上哪些主題是 YMYL，因為那裡的要求最高。然後打開最重要的五個網頁，檢查從每一頁點兩下，是否能找到公司資料、聯絡方式，以及附說明的作者。最後，用 -site: 搜尋公司名稱，讀一讀其他人怎麼寫它。找到缺口後，依 E-E-A-T 的字母補齊，從可信度開始：

• 可信度。公司資料、聯絡方式與條款，從每個子頁面都找得到，而在商店還要有付款、換貨與退貨，以及有內容的評論，而不只是星星（第 16、18 與 23 頁）。
• 經驗。評論與建議附上自己的照片、量測與使用過程的描述，也就是無法從別人的文章抄來的東西（第 26 頁）。
• 專業知識。由真人署名，資歷與主題相符，而在 YMYL 主題上，內容由專家準備或審閱（第 28 與 36 頁）。審閱日期要與更新日期分開寫，就像 Healthline 在修改紀錄中做的那樣。
• 權威性。他人媒體上的提及與發表，可以用同樣帶 -site: 的搜尋找到（第 23 頁）。在自己的網站上，一切取決於你，而他人媒體上的提及取決於他們的編輯部；我怎麼取得，寫在談 link building的文章中。

我在 SEO 策略中安排這些工作的順序。如果網站涉及健康、金錢或法律，而你不知道從哪裡開始，這就是適合顧問諮詢的題目。