注意這些違規SEO內容策略 – 鸭老师SEO

如果你做過GoogleSEO，大概率寫過或者見過這類文章：”Best CNC Machine Manufacturers 2026″、”Top 10 SEO Agencies in China”、”Best Standing Desks for Home Office”。

這類文章有一個共同特徵：作者把自己或者自己的品牌列進去，通常還排在前幾名。

以前這招確實好用。Listicle格式天然適合排名，競爭低的長尾詞隨便寫都能上首頁。寫完一篇不僅有流量，還給自己打了廣告，同時多平臺釋出還能刷AI搜尋的可見性。成本幾乎為零，一石三鳥。

但到了2026年，這條路正在收窄。不是因為Google討厭listicle這個格式，而是因為更深層的信任邏輯正在發生變化。

先說清楚一點：不是所有”best X”內容都死了。 Wirecutter有真實的測評團隊和可驗證的測試方法論，CNET有獨立的評測流程，這類內容到現在依然排得很好，在AI引用裡的表現甚至更好。真正被打擊的是自薦式、低品質、規模化的那一套——自己寫、自己排第一、批量鋪、沒有任何真實依據。

Google正在親自做中間商

你現在去搜任何一個”best X”類的查詢，看看搜尋結果頁長什麼樣。

頂部是Shopping Ads，緊接著是AI Overview直接推薦產品，再往下是Google Shopping的產品輪播。傳統的organic藍鏈被擠到了第二屏甚至更下面。

Google不是在打擊”best X”內容。Google是在把這個環節的利潤收歸自己。

以前的鏈條是：使用者搜”best X” → 點進某個listicle頁面 → 通過推薦連結去購買或發詢盤 → 頁面作者賺到了曝光或佣金。現在Google想做的是：使用者搜”best X” → Google直接展示產品和廣告 → 使用者在Google生態內完成決策 → Google賺廣告費。

中間商從你變成了Google自己。

從Google的角度，這叫”減少一次跳轉等於更好的體驗”。從內容創作者的角度，這叫流量被截胡了。Shopping Ads推的產品是競價排序的，不是按使用者需求匹配的。一堆產品擺在你面前，你還是不知道哪個適合自己。使用者體驗有沒有真正變好，這個見仁見智，但organic的空間確實被大幅壓縮了。

自己說自己好，三個系統都不信了

不管是搜尋引擎、Knowledge Graph還是LLM，底層都在回答同一個問題：這個推薦是第三方背書，還是自我宣告？

你自己寫一篇”Best SEO Agencies”然後把自己排第一，這不是推薦，這是廣告。以前Google的演算法還沒聰明到能分辨這個區別，現在越來越能了。LLM就更直接——它在判斷引用誰的時候，會看這個資訊是不是在多個獨立來源中被一致提及。你自己寫的文章誇自己，只算一個來源，而且是最不可信的那個。

這跟外部連結的邏輯一模一樣。Editorial link——別人主動引用你——有價值。Self-created link——你自己去別人評論區留的——沒價值。同樣的道理，別人在他的內容裡list你，是真實的推薦訊號；你自己寫篇文章把自己list進去，訊號權重趨近於零。

但”趨近於零”其實還不是最壞的情況。真正危險的是負面訊號。

LLM的引用機制不是”提到你就加分”。它有一個置信度判斷的過程。當LLM處理你的內容時，它會拿你說的東西跟訓練資料和RAG檢索到的其他來源做交叉驗證。如果驗證結果一致，置信度高，你被引用的概率就大。

但如果驗證結果矛盾呢？你說自己是行業第一，但沒有任何其他獨立來源支援這個說法。你的產品排序跟行業裡其他人的共識完全不一致。這時候LLM不會簡單地忽略你——它會對你這個來源降低信任評分。

這就是很少有人意識到的一個點：如果機器不能自信地認為你是對的，那你傳送的就不是零訊號，而是負面訊號。

類比一下：你去面試，不說話最多是沒印象。但你張口吹了一個很容易查證的牛，面試官一查發現是假的，你直接被拉黑了。沉默是零分，撒謊是負分。

所以寫”best X”不是不可以，但你要問自己一個問題：LLM拿你這篇文章去跟其他來源交叉驗證的時候，你經得起查嗎？如果你推薦的東西跟行業共識一致，你有真實的使用經驗或測試資料支撐，那這篇內容就是有價值的。如果你只是為了給自己打廣告隨便排了個序，那你不是在積累訊號，你是在主動告訴機器：這個來源不靠譜。

“讓別人提你”也不是什麼乾淨的事

說到這裡可能有人會想：那我不自己寫，我去想辦法讓別人把我列進他們的榜單裡。

這條路當然存在，但你得想清楚它通向哪裡。

你看到一個”Best X”的榜單排在Google首頁，你聯絡作者或站長，問一句：”If I give you $20,000, can I be ranked number one on your list?” 這種事情每天都在發生。

Forbes Marketplace就是這個模式的極端版本。一個DR95的域名，靠釋出各種”Best X”listicle內容，據Lars Lofgren的調查分析，年收入在3到4億美元之間。Forbes Marketplace跟Forbes本身是兩家公司，Marketplace利用Forbes的域名權威度釋出大量贊助和affiliate內容，排名碾壓所有獨立站。他還發現CNN和USA Today上也有類似的寄生SEO操作。

而且越來越多類似的操作在湧現。一些高權威站點開放了付費榜單位置，你交錢就能排進去。短期看起來跟真實推薦沒什麼區別，但本質是聲譽濫用（Site Reputation Abuse）。Google從2024年3月開始正式把這個列為違規行為，並在2024年11月更新了政策，明確宣告即使有第一方參與監督，利用高權威域名釋出第三方內容以操縱排名仍然違規。Forbes Advisor、CNN Underscored、WSJ Buyside等子站已經受到manual action打擊，部分內容被直接deindex。

但這也帶來了一個問題：當榜單可以買、推薦可以花錢獲得的時候，”best X”這個品類的整體信任度就在下降。不是某一篇文章的問題，是整個內容形式的公信力在被透支。使用者不信了，Google不信了，LLM交叉驗證的時候也會越來越謹慎。

所以”讓別人提你”也分兩種：一種是你的東西確實好，別人用過之後自然願意推薦；另一種是你買了一個位置。前者是品牌建設，後者是廣告投放。兩者在短期內可能看起來效果一樣，但在信任驗證越來越嚴格的趨勢下，後者的生命週期會越來越短。

E-E-A-T是理想，Entity才是現實

很多頂級專家對E-E-A-T這個概念很反感。

Google說要看Experience、Expertise、Authoritativeness、Trustworthiness。但實際上，Google的演算法根本無法驗證一個作者簡介是真是假。你隨便編一個”Dr. John Smith, 15 years of industry experience”，配張AI生成的頭像，Google分辨不出來。虛擬作者、假專家簡介到處都是，照樣排名。

E-E-A-T是Google的願景，不是演算法的執行方式。它是寫給Quality Raters看的評估指南，間接影響演算法調優的方向，但從來沒有一個叫”E-E-A-T score”的排名因子直接參與排序。

真正決定排名的，還是那幾個Google能實際量化的東西：域名權威度、外部連結品質、品牌搜尋量、使用者行為訊號。說白了就是big brand、huge domain、big authority。

那有沒有辦法真正讓Google”確認”一個實體是誰？有的，就是Entity建設。

Jason Barnard在2024年提出了Algorithmic Trinity框架：Search Engines、Knowledge Graphs、LLM Chatbots三位一體。三者的底層資料來源都是web，區別在於處理方式。搜尋引擎爬取web建索引做排序，核心是”哪個頁面最值得排在前面”。Knowledge Graph從web中抽取實體和關係做結構化儲存，核心是”這個實體是什麼、跟誰有關係”。LLM用web資料訓練加RAG實時檢索做生成式回答，核心是”綜合理解後給出最佳答案”。

但支撐這個框架的不是某一個動作，是一整套證據鏈：多平臺profile的NAP一致性、Schema標記讓機器可讀、PR分發提供第三方背書、行業目錄和評價平臺的交叉驗證、權威站的editorial mention。這些訊號單獨拿出來每一個都不夠，串在一起才構成Google和LLM判斷”這個實體是真實的、可信的、值得建檔的”的完整依據。

Entity建設才是E-E-A-T的實際實現路徑。寫一個好看的作者簡介不是。

Rank and Tank

Edward Sturm最近在X上發了一張流量圖，配了兩個字：”mount ai”。

圖上是一個網站的流量曲線——從接近零暴漲到接近一千萬，然後斷崖式跌回原點。靠AI批量生成的內容衝上去，然後在Core Update裡被清洗乾淨。很多人管這種現象叫”rank and tank”。

這不是個案。同一套打法在大量網站上重複上演：AI批量產出”best X”內容，多平臺釋出製造跨源共現，短期流量暴漲，然後崩盤。周而復始。

為什麼？因為這些內容沒有信任基礎。Google的演算法在進化，LLM的引用機制也在進化，但底層邏輯從來沒變過：這個來源能不能被其他來源替代？

如果你的”best X”文章裡的資訊，換一個AI花三分鐘就能生成一模一樣的版本，那這篇文章就沒有存在的必要。不管是Google還是LLM，都沒有理由給它分配流量。

不只是”Best X”：任何可識別的Pattern都在失效

把視野拉遠一點。Google和LLM打擊的從來不是某一種具體的內容形式，而是可被識別的規模化模式（pattern）。

“Best X”自薦listicle只是其中一種pattern。任何被大規模複製的SEO操作——不管它本身看起來多”白帽”——一旦形成可識別的指紋特徵，訊號價值就會衰減，嚴重的直接觸發懲罰。

舉幾個正在發生的例子。

TL;DR摘要。以前在文章開頭加一段TL;DR確實對排名和AI引用有幫助，因為它給機器提供了一個結構化的核心摘要。但當所有SEO文章都在開頭放一段格式一模一樣的TL;DR的時候，它就不再是”優質內容的特徵”，而變成了”這篇文章是為SEO寫的”的識別標記。訊號價值歸零。

FAQ Schema批量鋪設。每篇文章底部固定放五個FAQ，用外掛一鍵生成，全站幾百篇文章都是同一個模板。單篇看沒問題，但當Google發現你全站的FAQ模式高度一致、內容高度模板化，它就會判定這不是為了幫使用者解答問題，而是為了搶Featured Snippet的SEO手段。

千篇一律的文章結構。”What is X → Why is X important → How to do X → Best practices for X → Conclusion”——這個三段式/五段式結構被AI寫作工具批量套用之後，已經變成了低品質內容的指紋。不是說這個結構本身有問題，而是當幾百萬篇文章用同一個模板的時候，它就是一個pattern。

底層邏輯很簡單：當一個操作從”少數人的優勢”變成”所有人的標配”時，它就不再是訊號，而變成了噪音。 Google和LLM都在做同一件事——識別噪音，過濾掉。

但這裡有一個殘酷的補充：pattern被識別後的懲罰力度，跟你的域名權威度成反比。 大站做同樣的事，Google的容忍度更高。Wix（DR 93）在自己網站上鋪了大量”make money”類的listicle內容，從2025年中開始流量明顯下滑，但沒有斷崖式崩盤，至今還有幾萬的月流量在撐著，原因之一除了產出他們還有在不斷優化更新。換一個DR 20的新站做一模一樣的操作，早就被清零了。

所以問題不是”TL;DR該不該寫”或者”FAQ該不該加”，而是你做的每一個動作，是出於對使用者的真實價值，還是出於對搜尋引擎的討好？如果是後者，遲早會變成一個被識別的pattern，然後失效。

我觀察英文SEO圈頭部的從業者，發現一個很明顯的趨勢：他們不再頻繁地在自己網站上產內容了。

Lars Lofgren做過affiliate內容站做到年收入720萬美金，後來在HCU和演算法更新中被打掉，現在轉型做Fractional VP of Content，幫Perplexity、Automattic這種已經有品牌基礎的公司做內容策略。David Quaid主要在X上輸出短觀點高頻互動。Gagan Ghotra在Search Engine Land寫專欄、上播客。

他們的網站更像是一個錨點，不是內容工廠。真正的影響力建設發生在網站之外——播客、社群媒體、行業對談、第三方平臺。每一次外部露出都是一次真實的entity訊號積累，比在自己網站上寫十篇自薦listicle有用得多。

他們在討論entity、domain authority、brand signals、LLM visibility、Google演算法造成的影響、為什麼，以及猜測，寫自己原創的實驗資料。

我的判斷

寫一篇”best X”沒問題。但寫之前想清楚三件事：

第一，你列的東西經得起交叉驗證嗎？LLM會拿你的推薦去跟其他來源比對，如果你的排序跟行業共識矛盾，你得到的不是零訊號，是負面訊號。

第二，你有沒有真實依據？有測試資料、有使用經驗、有可驗證的方法論，那這篇內容就是有價值的。如果只是為了把自己排第一隨便湊的，那就別寫——不寫好過寫錯。

第三，你的時間花在哪裡回報更高？寫十篇自薦listicle，不如讓一個真實的第三方在他的內容裡提你一次。

搜尋引擎在進化，Knowledge Graph在進化，LLM在進化，但它們判斷信任的底層邏輯從來沒變過：別人說你好，比你自己說自己好，永遠更可信。

如果你的品牌從網際網路上消失，會不會有資訊損失？

如果會，你就有價值。如果不會，寫一萬篇”best X”也只是噪音。

獨立Google SEO專家，ylsseo.com創始人，基於Google專利、IR與API Leak解讀排名機制，中文SEO啟蒙第一人。