谷歌不会惩罚人工智能生成的内容；它会惩罚劣质内容

关于谷歌如何处理人工智能生成的内容，我仍然有很多疑问。

一方面，谷歌表示，他们并不关心人工智能是否被用于内容创作，只要内容的设计“主要目的不是为了操纵搜索结果排名”。

自动化技术早已应用于出版业，用于创建有用的内容。人工智能可以以令人兴奋的全新方式辅助和生成有用的内容。谷歌， 谷歌搜索关于人工智能生成内容的指导意见

另一方面，像Lily Ray和Glenn Gabe这样的人分享了许多所谓的“AI 爬山”流量图的例子：一些网站利用 AI 扩大了内容创作规模，排名和流量出现了惊人的增长……然后在发布几个月后，它们的自然流量却暴跌了。

这是莉莉文章中“Mount AI”流量图的示例。

许多营销人员现在不愿以任何形式使用生成式人工智能，担心谷歌会惩罚他们。但谷歌惩罚这些网站是因为使用了人工智能内容吗？还是说，他们使用人工智能仅仅是因为他们在制作垃圾信息和大规模传播的内容？

我们着手解答以下四个问题，希望能对这个问题有所启发：

• 排名靠前的页面中，是否存在完全由人工智能生成的页面？

• 在排名前十的内容中，人工智能生成的内容有多普遍？

• 谷歌是否会索引极有可能是人工智能生成的内容？

• AI生成内容的自然流量表现是否会在几个月内急剧下降？

根据这项研究，我认为谷歌并非反对人工智能内容，而是反对不良内容，但之所以会产生混淆，是因为人工智能内容和不良内容在很多时候重叠。

要点总结

• 排名前 3 位的页面中有 5.3% 是 100% 由 AI 生成的，9% 的页面中有 ≥80% 的内容是 AI 生成的——因此，完全由 AI 编写的页面可以而且确实排名在最前面。

• AI 内容占比低于 50% 的页面占据了前 3 名排名的 82.2%，这意味着 AI 生成的内容在排名靠前的位置仍然是少数。

• 前 10 名中的每个位置都包含相当比例的大量 AI 生成的页面：8.4%（第 1 名）到 11.7%（第 10 名）的页面具有 ≥80% 的 AI 内容。

• 平均 AI 内容水平仅从第 1 位 (27.1%) 到第 10 位 (30.9%) 略有上升，中位数也呈现出类似的趋势，在同一范围内从 17.1% 上升到 19.5%。

• 索引率从低 AI 内容页面的 49.28% 下降到高 AI 内容页面的 40.35%：这是一个有意义的差距，但远未达到不合格的程度。

• 即使在 AI 内容含量非常高的类别中，仍有 40% 的页面被索引，这表明 AI 生成的内容进入索引时没有受到任何限制。

• 低人工智能内容和中等人工智能内容的页面获得的自然曝光量是高人工智能内容或非常高人工智能内容页面的 2-3 倍，这是该研究发现的最明显的性能差距。

• 高人工智能内容和非常高人工智能内容的页面随着时间的推移表现出相似、稳定的浏览量，没有出现急剧下降。

方法论

本研究使用了 Ahrefs AI 内容检测器，Ahrefs 客户可以通过网站审核以及网站资源管理器中的热门页面和页面检查报告来使用该检测器。

AI内容水平表示页面上AI生成文本的预估百分比，范围从低（<20%）到高（≥80%）。为了提高准确性，AI检测仅在页面长度至少达到350个单词时才会触发。

重要的是，AI 内容检测并不完美，我们检测 AI 内容的方式将与谷歌（如果它真的会检测的话）的方式不同。

就像语言学习模型（LLM）利用概率生成文本一样，人工智能检测器也利用概率对文本进行分类。在我看来，这种研究方法是应用人工智能内容检测的最佳途径：着眼于大规模数据集和趋势，而不是局限于单个文章及其人工智能内容。

01、排名前三的页面中，是否有完全由人工智能生成的页面？

我们分析了 2026 年 6 月 10 万个搜索引擎结果页面 (SERP) 前 10 位中抓取的 100 万个页面。其中约有 30 万个页面在我们的爬虫数据库中，而其中 15 万个页面包含足够的页面内容，可用于人工智能检测。

我们发现，排名靠前的页面绝大多数是由人工撰写的。超过一半（54.7%）的页面中，人工智能内容占比低于20%。人工智能内容占比低于50%的页面，占据了排名前三名中的82.2%。

虽然我们的数据表明，人工智能使用率越高，排名位置越低，但也表明完全由人工智能生成的内容有可能排名前 3 位。

完全或几乎完全由人工智能生成的页面虽然只占少数，但在这个样本中确实存在：排名靠前的页面中有 9% 的页面 ≥80% 由人工智能生成，5.3% 的页面 100% 由人工智能生成。

以下是数据细分情况：

• 排名靠前的页面中有 5.3% 返回了 AI 内容水平为 100%。

• 排名靠前的页面中有 9.0% 返回了 AI 内容水平 ≥80% 的内容。

• 排名靠前的页面中有 8.8% 返回了 AI 内容水平为 50-80% 的内容。

• 排名靠前的页面中有 27.5% 返回了 AI 内容水平为 20-50%。

• 排名靠前的页面中，有 54.7% 的 AI 内容水平低于 20%。

但是搜索结果页面的其他部分呢？

02、人工智能生成的内容在排名前十的内容中占比如何？

从人工智能生成的内容在搜索结果前 10 位中的分布情况来看，随着在搜索结果页面 (SERP) 中排名的上升，高度人工智能生成的内容变得越来越少见。

排名第一的页面中，低人工智能内容页面的占比最高，而高人工智能内容页面的占比最低：

但这是一个平缓的梯度：从第 10 位到第 1 位，人工智能生成的内容的普遍性逐渐降低，增量相对较小。

包括排名第一在内的每个排名位置仍然包含相当一部分由人工智能生成的页面：8-12% 的页面包含 ≥80% 的人工智能内容。

我们还计算了每个排名位置上 15,000 个页面样本的平均和中位数 AI 内容水平。结果类似：AI 内容在搜索结果页面 (SERP) 的排名越靠后越常见，但在排名较高的位置仍然会出现：

03、谷歌是否会索引极有可能是人工智能生成的内容？

分析排名页面会引入一种选择偏差：我们只评估那些已被谷歌认定适合索引的成功网址。但是，使用人工智能是否会降低网址最初被索引的概率呢？

我们研究了不同人工智能内容水平的页面组的索引率。我们从爬虫数据库中抽取了 100 万个页面样本，每个域名抽取一个页面。其中约有 10 万个页面包含足够的内容用于人工智能检测。如果页面具备以下任何特征，我们就将其计为已索引页面：

• 至少有一个可识别的自然关键词排名，或

• 自 2026 年 1 月以来至少有一次 GSC 印象，或

• Google 网站的精确 URL 搜索结果：搜索。

如果我们按页面估计的 AI 内容级别对其进行分类，我们可以看到，AI 内容级别越高，索引率越低：

以下是按存储桶划分的数据：

• 人工智能内容水平较低的页面索引率为 49.28%。

• 人工智能内容水平中等的页面平均索引率为 43.38%。

• 人工智能内容水平高的页面平均索引率为 40.72%。

• AI内容水平非常高的页面平均索引率为40.35%。

虽然高 AI 内容或非常高 AI 内容的索引率较低，但这些页面的索引率仍然高达 40% ——与低 AI 内容的 49% 索引率相差不远。

04、谷歌是否会在 3-6 个月后降低 AI 生成页面的流量？

最后，我们想看看人工智能生成的页面的自然流量表现相对于非人工智能生成的页面，随着时间的推移呈现出怎样的趋势。

为此，我们使用了来自实时 URL 的 Google Search Console (GSC) 数据，将这些 URL 与我们的爬虫数据库进行匹配，过滤掉文本量过少而无法进行 AI 检测的页面，然后根据 URL 的预估 AI 内容级别对其进行分类。最终得到以下样本：

• 低人工智能内容水平： 28,643 页

• 中等人工智能内容水平： 23,498 页

• 高人工智能内容水平： 12,911 页

• 人工智能内容水平极高： 15,809 页

对于每个分组，我们使用 GSC 数据绘制了展示次数随时间的变化图，首先选取一组网站，从 2025 年 6 月到 2026 年 1 月……

……以及第二组网站，时间范围为 2026 年 1 月至 2026 年 6 月：

有机增长的表现显然受到诸多因素的影响，从这个有限的时间窗口内我们很难得出什么具体的结论，但我认为这些数据很有趣，原因有以下几点：

• 总体而言，人工智能内容的使用似乎与曝光量呈负相关。

• 低人工智能水平和中等人工智能水平的内容获得的浏览量是高人工智能水平或非常高人工智能水平内容的 2-3 倍。

• 在两个样本中，高质量和极高质量的 AI 生成内容都获得了相似的印象。

• 人工智能高度生成的内容，其曝光量并没有出现明显的急剧下降。

人工智能生成的内容曝光量可能较低的原因有很多，因此假设存在某种自动抑制机制是错误的。过度依赖人工智能内容的网站本身可能就比较新或权威性较低；反之，自然流量表现良好的网站可能缺乏发布人工智能内容的动力。

我认为，最有可能的情况是，人工智能的广泛应用与内容质量的下降呈正相关。我认为这是理解谷歌如何对待人工智能内容的关键。

05、我对这些数据的看法

这项研究表明，人工智能的使用似乎与搜索性能下降有关：曝光量下降、排名位置下降、索引率下降。

但这并非全貌。人工智能生成的内容在所有排名位置，包括前三名，都占据相当大的比例。大量人工智能生成的内容已被成功索引。人工智能生成内容的展示次数在一段时间内保持相对稳定。

没有明显的硬性指标表明二元AI分类器会阻止AI生成的页面获得高排名或被索引。相反，我们看到的是一个渐进的过程：随着AI使用量的增加，性能通常会下降……这可能是因为内容质量通常会随着AI使用量的增加而下降。

正如我之前所说，当企业采用人工智能内容策略时，他们通常采用的是一种与传统内容创作和搜索引擎优化截然不同的策略——在很多方面都截然不同，甚至更糟。基本的人工智能内容通常：

• 重复常识，没有为搜索结果页面添加任何新信息。

• 未能包含内部和外部链接、图片、视觉趣味性和第一人称体验。

• 依赖于枯燥乏味的学术写作风格。

• 包含明显的错误和不准确之处。

这些问题都会显著降低任何内容的自然搜索表现，但在大多数人工智能生成的内容中尤为常见。正如丹·泰勒最近在他发表于SEJ的精彩文章中所解释的那样，大规模发布这类内容正是导致你自身“人工智能山”的完美配方，因为谷歌会“突发抓取”新的低质量人工智能生成页面，但很快就会将其从索引中移除：

谷歌最初可能会出于好奇对新设置进行快速抓取。但是，如果该域名缺乏维持这种规模所需的基本权威性，谷歌就会限制资源分配。谷歌虽然最初会提供资源来索引你的页面，但这并不意味着它会无限期地提供这些资源。

我不认为谷歌是在试图惩罚人工智能生成的内容；我认为它仍然沿用以往衡量内容质量的标准。只不过，人工智能生成的内容通常比人工生成的内容质量低一些。

至关重要的是，这些质量问题通常与人工智能的使用同时出现，但人工智能的使用并不能保证这些问题的发生——大量已被索引且排名靠前的AI生成页面就证明了这一点。我从亲身经历中得知，利用人工智能生成内容完全可以做到详尽、有趣且研究充分——但前提是，大多数人目前还没有这样做。

我不认为营销人员和搜索引擎优化人员应该害怕人工智能内容创作，但他们应该害怕垃圾邮件和规模化内容。