據報，Google 2026 年 9 月的垃圾內容更新已完成推出。相關討論也提到，發布 AI 生成內容前應查證事實，並警告勿使用不實的作者資訊。在這些攸關搜尋品質的動向之際，如何評估包含因應 AI 搜尋在內的 SEO 預算，也成為討論焦點。
用 AI 撰寫，也要對發布內容負責
圍繞這次更新，也有人指出，Google 由人員判斷後採取的制裁措施「人工處置」可能有所增加。不過，增加的幅度，以及是否與垃圾內容更新有因果關係，都無從確認。必須將更新已完成推出一事，與個別網站遭到制裁的原因分開看待。
除了運用 AI 偵測垃圾內容外，AI 生成內容的正確性應由人員確認，以及不得使用會誤導讀者的作者資訊，也成為討論焦點。由此可見，實務上的課題不只是文章如何產製，也包括發布前的查核機制。不能因此解讀為只要使用 AI 製作內容就會遭到處罰。
企業對外發布內容時，擴大文字產製的預算，和查核內容的預算是兩回事。即使只著重提升製作效率，也不代表已建立起防止商品資訊錯誤或作者標示出問題的機制。
把 SEO 改稱 GEO，基礎並不會改變
SEO 是讓使用者更容易透過搜尋找到資訊的做法；而以讓資訊出現在生成式 AI 回答等內容中為目標的做法，則稱為 GEO。兩者名稱不同，但在讓搜尋系統能讀取網頁的整備工作，以及整理商品資訊等方面，仍有重疊之處。
Google 說明指出，在其 AI 搜尋功能中，傳統 SEO 的基本要求仍然適用，也不需要只為 AI 功能進行特殊的技術最佳化。不過，不能將這一點套用到所有 AI 服務。
規劃預算時，首先應盤點重複的工作。若任由過時的商品資訊或搜尋系統無法讀取的網頁留存，即使只導入衡量 AI 曝光度的工具，也無法解決資訊基礎架構的問題。
區分成長型投資與防守型投資
投資目的可歸納為四類：提升營收、守住既有營收、維護資訊基礎架構，以及驗證尚未明朗的成效。改善能帶動購買的商品頁面，與維持網站搬遷時的搜尋流量，若用相同指標衡量成果，並不合理。
例如，網站搬遷的因應工作，與其說是創造新營收，不如說是降低使用者無法抵達既有頁面的風險。若以流量沒有增加就判定失敗，便是搞錯了目標。整理商品資訊時，減少更新錯誤和重複作業也可列入評估。
為 AI 搜尋實驗設定決策期限
投入新資源因應 AI 搜尋時，必須先決定要驗證什麼。應縮小驗證範圍，例如確認自家商品是否獲得正確說明、哪些頁面會被引用，再依據結果決定是否繼續。與其一概整合 SEO 和 GEO，不如區分共通的基礎整備與各服務的個別實驗，這樣也更容易找出重複支出。
不過，傳統 SEO 措施也不該無條件保留。無論是持續增加無法回收製作成本的文章，還是繼續進行目標不明確的 AI 實驗，都應與將預算轉用於其他用途的選項一併比較。
在 AI 回答中被提及的次數可作為曝光指標，但光憑這一點，無法證明其對購買有所貢獻。搜尋流量、營收、資訊正確性和營運成本，衡量的是不同成果。
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