Google 更新生成式 AI 內容指南，用了很少見的「critical」一詞——連標題、meta 描述和圖片 alt 都要人工把關。
AI 寫文章有個很迷人的特質：它永遠很有自信。你問它某個產品的上市年份，它會給你一個年份；你問它某位專家說過什麼，它會給你一句聽起來很像那位專家會說的話。唯一的問題是——那些內容不一定是真的。
Google 顯然也注意到了。根據 Search Engine Land 報導，Google 在 10 月 1 日更新了 Search Central 的〈Google Search's guidance on using generative AI content on your website〉說明文件，新增了一句話：「在發布前，人工查證並審閱所有 AI 生成的內容是否正確、可信，至關重要。」
這篇我們來拆解：Google 到底改了什麼？為什麼這次值得網站經營者認真看待？以及，如果你的官網、部落格或電商商品頁已經在用 AI 協助產出內容，現在該怎麼調整流程。
先看重點：Google 這次改了什麼？
新增的三句話
Search Engine Land 的 Barry Schwartz 整理了文件新增的內容，大意如下：
- 生成式模型不是在「檢索事實」，而是根據訓練資料預測最可能出現的字詞序列。
- 因此，生成式 AI 的輸出可能包含錯誤，也就是俗稱的「幻覺」（hallucinations）。
- 在發布前，人工查證並審閱所有 AI 生成的內容是否正確、可信，至關重要（critical）。
Schwartz 特別點出，Google 用了「critical」這個字，而 Google 大概不會輕易使用這種措辭。
範圍不只內文，還包括 metadata
最容易被忽略的是這一段：Google 的文件寫明，這項審閱也適用於 metadata，包括 title 元素、meta description、結構化資料，以及圖片的替代文字（alt text）——因為這些內容都可能直接出現在搜尋結果中。
換句話說，如果你用 AI 一口氣產生一百頁商品的 SEO 標題和描述，然後直接上線——Google 現在白紙黑字說了，這些也要人看過。
為什麼現在改？
Google 給的理由是：「讓我們的文件與我們在開發者活動中使用的簡報內容同步。」聽起來很行政，但 Search Engine Land 也提醒，2026 年 9 月的垃圾內容更新（spam update）正在推出中，可能針對某些自動化、大規模的內容手法，包括未經審閱就發布 AI 內容的做法。所以，小心為上。
文件裡還有哪些值得注意的內容？
我們也直接讀了 Google 的原始文件，有幾個重點值得一起看：
- AI 不是原罪：文件開頭就說，生成式 AI 在研究主題、替原創內容建立架構時特別有用。問題在於「用 AI 大量產生頁面卻沒有為使用者增加價值」，這可能違反 Google 關於「大規模內容濫用」（scaled content abuse）的垃圾內容政策。
- 參考評分指南：文件建議參考搜尋品質評分指南中的 4.6.5（大規模內容濫用）與 4.6.6（幾乎沒有投入、沒有原創性、沒有附加價值的主要內容）。Google 也說明，這些指南不是「排名第一的攻略」，評分員的評分也不會直接影響排名。
- 結構化資料要驗證：除了審閱，結構化資料還要符合一般規範與各搜尋功能的個別政策，並驗證標記是否正確。
- 給讀者脈絡：如果內容是自動產生的，可以考慮用對讀者合理的方式說明內容是怎麼產出的，例如提供使用自動化的背景資訊，或加入圖片 metadata。
電商特別注意：Merchant Center 有專門規定
對電商網站來說，這段最實際：Google Merchant Center 對 AI 生成內容有專門政策。AI 生成的圖片必須包含 IPTC DigitalSourceType 為 TrainedAlgorithmicMedia 的 metadata；AI 生成的商品資料（如標題與描述屬性）必須另外指定，並標示為 AI 生成。
這對網站經營者代表什麼？
1. 「全自動發布」不再是好主意
很多團隊夢想的流程是：AI 寫稿 → 自動排程 → 自動上線。Google 現在的立場很清楚：中間一定要有人。這不代表不能用 AI，而是 AI 的角色應該是「助理」，不是「總編輯」。
2. SEO metadata 也要進入審稿流程
過去審稿通常只看內文，標題標籤、meta 描述、alt 文字常被視為「技術欄位」交給工具自動填。現在這些都被點名了，CMS 的審稿畫面最好也能一併顯示、一起核可。
3. 規模化內容要特別謹慎
如果你的網站用模板加上 AI，一次產生大量地區頁、商品頁或比較頁，請先問自己：這些頁面對使用者有沒有真正的附加價值？如果只有模板和幾個關鍵字不同，那就是 Google 文件特別點名的風險。
情境演練：一頁 AI 商品頁，可能錯在哪？
假設你是一家家電品牌，請 AI 替新款除濕機寫商品頁。成品看起來很專業，但仔細看可能藏著這些地雷（以下為示意情境）：
- 規格「腦補」：AI 根據同類產品「推測」出一個除濕量，跟型錄上的數字不同。
- 認證張冠李戴：寫上了這台機器其實沒有取得的節能標章或認證。
- meta 描述誇大：搜尋結果上顯示「全台最安靜」，但你從來沒有這樣宣稱過。
- alt 文字亂寫：圖片明明是白色機身，alt 卻寫成「灰色款」。
- 結構化資料不一致：頁面上的價格已經調整，JSON-LD 裡還是舊價格。
每一項單看都是小錯，但出現在搜尋結果裡，就是顧客對品牌的第一印象。這也是為什麼 Google 要把 metadata 一起點名。
實戰清單：建立你的 AI 內容審核流程
- 定義「AI 協助」的範圍：哪些內容允許 AI 起草（部落格初稿、FAQ、商品描述）、哪些一定要人寫（價格、規格、法規、醫療或財務資訊）。
- 事實查核清單化：數字、日期、人名、引述、產品規格，每一項都要對照原始來源。
- 把 metadata 放進審稿畫面：title、meta description、結構化資料、alt text 和內文一起審，一起核可。
- 驗證結構化資料：上線前用工具驗證標記，確認符合各搜尋功能的政策。
- 保留來源紀錄：每篇文章附上參考來源，方便日後更新與追查。
- 電商另外處理商品資料：AI 生成的商品圖片與描述，依 Merchant Center 政策加上必要標示與 metadata。
- CMS 加上「審核狀態」：草稿、待審、已核可、已發布，誰核可、何時核可都有紀錄。
- 定期回頭檢查：已上線的 AI 輔助內容，每季抽查一次是否仍正確。
你可能會問
Q：Google 會懲罰用 AI 寫的內容嗎？ 從文件內容來看，Google 並沒有禁止 AI 內容，反而肯定它在研究和建立架構上的用處。它在意的是內容是否正確、有品質、有關聯，以及是否大量產生卻沒有附加價值。
Q：這次更新會直接影響排名嗎？ 這是一份說明文件的更新，Google 並沒有說排名系統因此改變。但文件寫得很清楚，而且 9 月的垃圾內容更新正在進行中，與其賭運氣，不如把審核流程建起來。
Q：小網站每篇都人工審，會不會太花時間？ 審稿的成本，通常遠低於錯誤資訊上線後的修正成本與信任損失。把查核做成清單、把審稿整合進 CMS，可以大幅縮短時間。
Q：需要在頁面上標註「本文由 AI 協助」嗎？ Google 的說法是「可以考慮」以對讀者合理的方式提供內容產出的背景；電商的 AI 商品資料則有 Merchant Center 的明確標示要求。
結語：讓 AI 當寫手，讓人當編輯
AI 讓內容產出變得又快又便宜，但「快」從來不是讀者信任你的理由，「正確」才是。Google 這次的更新，某種程度上只是把好編輯一直在做的事寫成了白紙黑字：查證、審閱，然後才發布。
如果你想替網站建立一套有審核流程的 AI 內容工作流——從 CMS 審稿狀態、metadata 一併審閱，到結構化資料驗證與電商商品資料標示——歡迎找我們聊聊。我們很樂意幫你讓 AI 寫得快，也讓網站站得穩。