最近 Google 又在 EEAT 上動了手腳,特別是「權威性」這一塊,還加強了「Experience(體驗)」的重要性。
簡單說,未來不只是專業知識,還要能證明你真的有做過、用過,才更容易被信任。
加上 Google AI 摘要(AI Overview)越來越常直接給答案,想被引用、想維持流量,就得同時顧好專業度、可信度和結構化內容。
這篇就帶你拆解最新 EEAT 更新,教你怎麼調整內容策略,讓 AI 和讀者都買單。
什麼是 Google 的 EEAT 更新?
EEAT 四元素拆解
EEAT 是 Google 用來判斷內容品質的評估框架,重點不在華麗字句,而是「你是誰、做過什麼、能不能被信任」。
- Experience(經驗):你是否真的動手做過、用過、測過?能否提供第一手細節(步驟、數據、照片、失敗教訓)。
- Expertise(專業):作者/團隊的專業背景、研究深度、用詞準確度與可驗證的參考資料。
- Authoritativeness(權威):別人是否把你當權威?包含媒體報導、學術或業界引用、高品質反向連結、在社群與論壇被提及。
- Trustworthiness(可信度):透明且可追溯:清楚的作者頁、聯絡方式、隱私與退換貨政策、錯誤更正紀錄、資料來源與更新時間。
為什麼 Google 要強調 Experience?
AI 內容大量湧現後,讀者最在意的是「這招你真的做過嗎?」因此 Google 把 Experience 拉到檯面:
- 縮短決策距離:第一手實測比二手整理更能解答「可不可行、值不值得」。
- 降低錯誤與空話:有現場情境、限制與坑洞提醒的內容,更能避免誤導。
- 提升辨識度:原創圖片、過程紀錄、實驗數據、實作者觀點,都是 AI 與讀者容易辨識的「真內容」訊號。
實務上,可透過過程照片/螢幕錄影、步驟與參數、前後對比、原始數據下載,來證明你真的做過。
EEAT 與 SEO 排名之間的關係
EEAT 不是單一「演算法因子」,而是影響多項排名訊號的「品質準繩」:
- 間接強化可見度:高 EEAT 容易獲得自然連結、品牌提及、媒體引用,進而提升整體權重。
- 影響搜尋呈現:更有機會拿到精選摘要、知識圖譜關聯與被 AI 摘要引用,提高曝光與點擊機會。
- 與「以人為本內容」同向:可讀性、明確解題與透明度,能拉升使用者互動與滿意度,回饋到排名表現。
衡量方法上,除了 GSC 的曝光/CTR/查詢變化,也要追蹤品牌提及、外部引用品質、作者頁面被參考的次數,以及內容更新與更正紀錄是否完善。

AI 摘要與 EEAT 的新挑戰
Google AI Overview 與傳統搜尋差異
傳統搜尋是「列結果給你挑」,AI Overview 則是「先幫你整合成一段答案再附上來源」。
差別在於:
- 呈現方式:AI 會把多個頁面的重點彙整成可直接採用的段落,旁邊再列出推薦來源;傳統 SERP 則是十藍連結+摘要片段。
- 互動邏輯:AI 會鼓勵你追問與深化(像對話),而不是不斷換關鍵字重搜。
- 內容取樣:AI 特別偏好結構清楚、可機器理解、可驗證的段落;所以標題層級、資料來源、時間戳、Schema 標記是否完善,影響被擷取機率。
小結:AI Overview 讓「第一屏就解答」更常見,點擊行為變少,但被引用的網站能拿到醒目曝光。
為何 EEAT 是被 AI 引用的關鍵?
AI 要在幾秒內組合「可信又完整」的回答,最省力的做法就是挑選 EEAT 訊號強 的頁面當素材:
- Experience:有第一手實測、原創圖表、步驟數據與失敗心得,能證明「真的做過」。
- Expertise:作者有可查驗的背景,內容用詞與引用來源專業且一致,主題深度足夠。
- Authoritativeness:外部媒體、社群、論壇的自然提及與高品質連結,強化「別人也認可你」。
- Trustworthiness:清楚的作者頁、聯絡方式、隱私與修訂紀錄、最新更新時間與可追溯參考。
想被 AI 選上,除了把上述訊號做滿,也要:明確回答主題、每段自成單位、善用 Schema、標註來源與時間,降低模型擷取成本。
AI 摘要對流量的雙向影響
AI 摘要是一把雙刃劍:
- 正向:若你的段落被引用,品牌能在首屏被看見;當使用者需要更深的說明或範本下載、工具試用、案例細節時,反而更可能點進來。
- 負向:若沒被引用,且答案在首屏已被滿足,非品牌關鍵字的 CTR 可能下滑;尤其資訊型查詢的「無點擊搜尋」比例會上升。
因此,策略要二合一:
- 為被引用而寫:打造可直接擷取的「黃金段落」,附上證據與來源;
- 為被點擊而寫:在摘要可見處放「延伸價值」——更完整的流程、工具表、下載資源、情境化範例,讓讀者有點進來的理由。
同時,定期在 GSC 追蹤被 AI 觸發的查詢、CTR 變化與受影響頁面,調整內容深度與結構化標記,降低流量折損。
提升權威性(Authoritativeness)的實戰策略
建立作者與品牌信任背書
讓讀者與搜尋引擎一眼看出「你是誰、為何可信」:
- 作者卡片要完整:在文首或文末放「作者簡介」區塊,含照片、職稱、年資、專長領域、代表作品/研究、外部連結(LinkedIn、ORCID、出版物)。
- 審稿與編輯透明:標示「撰稿/審稿/更新者」與日期,附上編輯準則、醫學或法遵審稿流程與更正政策頁面。
- 結構化資料:對作者用 Person(含 sameAs、knowsAbout、hasCredential),對文章用 Article/HowTo,對品牌用 Organization(含地址、客服、社群連結)。
- 品牌背書露出:
- 客戶/合作夥伴 Logo(取得授權)、得獎紀錄(附查證連結)、認證與標章(ISO、SGS 等)。
- 「媒體報導」頁:整理受訪、被引用與專欄連結;避免自製假報導縮圖。
- 信任細節:可見的聯絡方式、隱私與退換政策、資料來源清單與原始數據下載,強化可驗證性。
增加外部反向連結與媒體引用
權威的外部聲量來自「可被引用的資產」與穩健的外聯策略:
- 打造可引用資產:原創研究(問卷、實測)、產業報告、趨勢數據、互動工具(計算機、檢核表)、範本與白皮書。
- 數據驅動的數位 PR:依節慶/政策/市場事件做「新聞鉤子」,發佈資料圖表與專家評論,主動投遞記者與產業社群。
- 貢獻型外稿:以作者真名寫專欄或技術文章,保留署名與作者頁連結;避免過度商業化與關鍵字堆疊。
- 連結品質控管:
- 目標放在主題相近、具編輯把關的網站;分散錨文字,避免精準錨過度。
- 以「連結差距(Link Intersect)」找對手有你沒有的參考來源,精準補強。
- 可持續的拓鏈節奏:每季固定更新一項可引用資產+一次媒體外聯,建立穩定而自然的連結曲線。
利用使用者生成內容(UGC)強化社會認可
真實使用者聲音,是 AI 與讀者都買單的社會證明:
- 評論與案例:導入「已驗證身分/購買」標記,蒐集前後對比、情境照片與量化成果(如數據、時間、成本節省)。
- 社群與論壇整合:將高品質討論(經授權)嵌回文章;建立「常見問題與回覆」區,讓內容持續演進。
- UGC 結構化資料:對評論用 Review/AggregateRating,對問答用 FAQPage(避免濫用);清楚標示審核與隱私規範。
- 參與式維護:公開「社群公約」與審核節點,作者/品牌定期回覆重點評論,提升互動深度與可信度。
- 收集與擴散機制:在產品體驗後、下載資源後或課程結束 3–7 天觸發邀評;將優質 UGC 回流到官網精華頁與銷售頁,形成正向循環。
重點總結:權威性不是「聲稱」,而是「可被驗證的專業與他人引用」。
把作者資訊做實、把可引用資產做深、把 UGC 做真,AI 與讀者自然會把你視為該主題的參考來源。
結構化內容與 AI 引用效益最大化
使用 Schema(如 FAQ、How-To)標記
AI 會優先擷取「機器可理解」的片段;把重點內容用結構化資料標記起來,能明顯提高被引用的機率。
怎麼選類型:
- 資訊解釋文用 Article/BlogPosting(含 headline、description、author、datePublished、dateModified)。
- 解題步驟文用 HowTo(含 step、supply/tool、totalTime、estimatedCost 可選)。
- 問答彙整用 FAQPage(每題放在 mainEntity 的 Question/acceptedAnswer 內)。
技術重點:
- 建議採 JSON-LD,且「頁面上要可見」;不要標記看不到的內容。
- 一頁可有多種 Schema,但彼此需一致(標題、作者、時間不可矛盾)。
- 保持 dateModified 與頁面「上次更新」同步,增加新鮮度訊號。
快速範例(FAQPage):
<script type=”application/ld+json”>
{
“@context”:”https://schema.org”,
“@type”:”FAQPage”,
“mainEntity”:[
{“@type”:”Question”,”name”:”什麼是 EEAT?”,
“acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”EEAT 是 Google 對內容品質的評估框架,包含 Experience、Expertise、Authoritativeness、Trustworthiness。”}},
{“@type”:”Question”,”name”:”如何提升權威性?”,
“acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”補齊作者頁、外部引用與案例;並以結構化資料標記關鍵段落,提升可擷取性。”}}
]
}
</script>
快速範例(HowTo):
<script type=”application/ld+json”>
{
“@context”:”https://schema.org”,
“@type”:”HowTo”,
“name”:”建立 EEAT 作者頁”,
“totalTime”:”PT45M”,
“tool”:[{“@type”:”HowToTool”,”name”:”CMS 後台”}],
“step”:[
{“@type”:”HowToStep”,”name”:”新增作者檔案”,”text”:”建立作者頁,填入頭像、職稱、年資、專長與外部連結。”},
{“@type”:”HowToStep”,”name”:”加上結構化資料”,”text”:”以 Person 標記作者,同步 Article 的 author/sameAs。”},
{“@type”:”HowToStep”,”name”:”建立修訂機制”,”text”:”在作者頁與文章露出編修與更正紀錄,維持可信度。”}
]
}
</script>
條列與段落標題化(每段自成單位)
AI 會擷取「能獨立成段、邏輯完整」的文字塊,所以寫作時要讓每段都像迷你答案。
三段式結構:
- 一句話答案(15–30 字,直球回應標題問題);
- 關鍵理由 2–3 點(條列或短句);
- 可驗證證據(數據、範例、步驟、連結)。
標題命名規則:
用「動詞+對象+情境/結果」,
例如:
- 「建立作者頁:三步補齊可驗證背景」 。
- 「取得外部引用:用一份數據報告換十個連結」 。
擷取友善寫法(示例):
如何提升被 AI 引用機率?先寫出可直接引用的「一句話結論」,接著用 2–3 點支持理由,再補上數據或範例連結。
這種結構能讓模型快速定位答案,同時保留讀者需要的延伸資訊。
提問導向內容布局(轉換型 / How-to / 資訊型)
把 H3 直接寫成讀者會搜尋的問題,AI 更容易對齊意圖,也更容易抽到「黃金片段」。
資訊型(Know):
- 版型:定義 → 核心重點 → 常見誤解 → 延伸閱讀。
- 標題示例:
- 「EEAT 是什麼?和排名有沒有直接關係?」
- 「為什麼 Google 要加入 Experience?」
How-to(Do):
- 版型:前置條件 → 步驟(時間/工具/風險)→ 成功判準 → 常見錯誤。
- 標題示例:
- 「怎麼寫會被 AI 擷取的一句話結論?」
- 「如何用 HowTo Schema 標記步驟與成本?」
轉換型(Buy/Sign-up):
- 版型:痛點 → 解法摘要 → 證據/案例 → 行動(CTA);把 CTA 放在能量高的段落後(如案例或檢核表結尾)。
- 標題示例:
- 「內容沒被引用?先用這份 EEAT 檢核表補強」
- 「想被媒體引用,報告模板在哪下載?」
實作提示:
- 問題要單一意圖、避免一題混多議題。
- 每個 H3 下都放一段「一句話答案」,其餘內容做層次展開。
- 重要名詞首度出現時給簡短定義,降低讀者與 AI 的理解成本。
重點總結:用 Schema 讓機器讀懂內容,用「一段一結論」讓 AI 好擷取,再用「問題化的 H3」對齊搜尋意圖。
這三件事到位,被 AI 引用與被人點擊,會同時往上。

經驗(Experience)與專業性(Expertise)雙贏內容設計
展現第一手案例與實測經驗
把「我真的做過」做成可驗證的證據包:
- 實測設計:交代情境(對象、環境、限制)、工具與版本、評估指標(時間、成本、成功率、NPS、轉換率)。
- 過程紀錄:步驟圖/螢幕錄影、參數設定、原始數據(CSV/圖表)、前後對比照與失敗教訓。
- 可複現區塊:列出「你也可以照做」的條件與風險提示,附下載連結與授權說明。
- 寫作結構:一句話結論 → 關鍵發現 2–3 點 → 證據(圖表/數據/素材)→ 情境限制與適用邊界。
- 範例提示:
- 產品評測:量化指標(速度/誤差/穩定度)+與基準品比較。
- 服務案例:客戶背景 → 目標 → 介入作法 → 成果(%)→ 後續維運。
整合專家訪談或背書內容
用「他者權威」放大你的一手經驗與觀點:
- 挑人原則:與主題密切、可查驗資歷(學經歷、出版、專案),避免僅自稱專家。
- 訪談設計:半結構化提綱(3–5 題),聚焦可操作建議、常見誤解與臨床/實務觀察。
- 呈現方式:
- Expert Box:照片、姓名、職稱、核心領域、代表著作與 sameAs 連結(學會、論文、LinkedIn)。
- 關鍵引述:10–30 字金句+短解釋,避免長篇逐字稿壓縮閱讀。
- 證據三角驗證:專家觀點 ↔ 期刊/白皮書 ↔ 公部門/標準文件,三向互證提升可信度。
- 利益揭露:若有合作、贊助、顧問身分,於文末清楚標註,降低疑慮。
適度暴露內容製作流程與 AI 揭露
透明的方法學,能把信任值拉滿:
- 方法學區塊:資料來源(期間、樣本量、選取準則)、工具(版本)、分析方式(例如 t-test、A/B 設計)、限制與偏誤。
- AI 參與說明:
- 範例文案:「本文草擬以 AI 助理輔助(產生大綱與段落初稿),所有數據蒐集、事實查核與最終修改由 XXX(職稱/年資)完成。」
- 標註 AI 生成的圖/流程圖,提供原檔與授權。
- 品質門檻(Human-in-the-loop):
- 事實核對清單:專有名詞定義、數據單位、時間軸、來源連結皆可追溯。
- 可讀性檢核:一句話結論是否明確、段落是否自成單位、圖表是否有標題與註解。
- 版本與更正:顯示 上次更新、更動摘要與勘誤紀錄頁。
- 合規與風險:醫療/財經/法務內容提供一般資訊非個別建議;必要時附「使用前請諮詢專業人士」與相關法遵連結。
重點:用第一手實測證據「立住經驗」、用外部權威「放大專業」、用方法學與 AI 揭露「建立信任」。
三者合一,才能同時滿足讀者、搜尋與 AI 摘要的挑選標準。

關於Google EEAT權威性 總結
面對 Google EEAT 更新和 AI 摘要的挑戰,關鍵就是把「經驗、專業、權威、信任」四件事做到位。
內容不只要有第一手實測與案例,還要能透過專家背書、媒體引用和 UGC 建立公信力。
寫作時要用結構化資料、條列和提問導向,讓 AI 容易擷取、讀者容易理解。
同時透明揭露資料來源與製作流程,甚至 AI 參與的部分,提升可信度。
做到這些,不管是搜尋排名還是被 AI 引用,勝率都會高很多。
關於Google EEAT權威性 常見問題FAQ
Q1:EEAT 更新後,短影片或影音內容也會影響權威性嗎?
會。Google 不只看文字,影片和短影音若有實測、專家出鏡或第一手示範,也能成為 EEAT 證據,甚至在搜尋結果中直接被引用。
Q2:AI 摘要會不會偏向大型網站而忽略中小型部落格?
有可能,但中小型網站只要內容專注於特定領域、具深度與原創性,也有機會被 AI 摘要引用,尤其是細分主題的第一手資料。
Q3:結構化資料標記會不會被濫用導致降權?
如果標記與實際頁面內容不符,或刻意塞關鍵字,可能被 Google 判定濫用,反而影響信任分數與排名。
Q4:UGC(使用者生成內容)需要人工審核嗎?
建議一定要。雖然 UGC 有助權威性,但若充斥廣告、錯誤資訊或低品質評論,會反過來傷害 EEAT 分數。
Q5:AI 參與內容製作時,是否需要每篇都揭露?
最好揭露,尤其是 YMYL(Your Money Your Life)類內容。透明度越高,越能建立讀者與搜尋引擎的信任。