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Grounding 介紹：被 Google AI 引用的祕密，就在 Grounding 中
如果你理解 Grounding 的概念，你會更深入的了解 AI 搜尋的運作原理，以及為何原本的排名機制（blue link 排名）對於 AI 搜尋有重大意義。接下來就讓我們來了解 Grounding 是什麼。
一些人認為：傳統 SEO 已死，不必在追求原本的高排名。
但如果你理解 Grounding 的概念，你會更深入的了解 AI 搜尋的運作原理，以及為何原本的排名機制（blue link 排名）對於 AI 搜尋有重大意義。
接下來就讓我們來了解 Grounding 是什麼，還有「傳統高排名」（blue link 排名）和 Grounding 的關聯。
Grounding 是什麼？
Grounding 就是：當 AI 給出答案時，同時指出能夠驗證這個答案的來源，並且保證內容真的出自那些來源。
Google Vertex AI 文件說明：「Grounding is the ability to connect model output to verifiable sources of information.」（Grounding 指的是將模型輸出與可驗證的資訊來源相連結的能力。）
Grounding 本質上是「要求答案必須有可驗證來源」這種名詞化的品質目標；而像 RAG 這樣的「檢索-後-生成」流程，則是達成這個名詞目標（grounding）所採用的動作／方法。
白話理解 Grounding
把 grounding 想成「附帶發票的說法」。
朋友 A 說：「這台二手手機只要 3,000 元！」
你半信半疑，朋友 B 補一句：「真的，這是賣家開的正式發票，上面寫 3 000 元。」
發票＝可驗證的證據 → 你立刻相信了。
在生成式搜尋裡，AI 給出的文字就像朋友 A 的話；grounding 就是強制 AI 同時亮出那張「發票」（來源連結或原始段落），確保每句回答都有可查證的依據。沒有發票就不算完成 grounding。
為什麼需要 Grounding？
在「生成式搜尋」（Generative Search）裡，搜尋引擎會先讓大型語言模型（LLM）用自然語言直接回答問題，再附上一些網頁卡片或連結。
LLM 雖然很會寫字，但有時會「幻覺」──也就是把沒看過的資料編造出來。
Grounding 的目的就是把模型的回答綁在真實、可驗證的資訊上，讓它「有憑有據」。Google、Microsoft 等平台都把這件事列為核心功能。
Grounding 帶來哪些好處？
- 降低幻覺：模型不再隨意猜測，而是引用真正存在的文字或數據。
- 建立信任：使用者能點開來源，比傳統「黑箱式」聊天更安心。
- 方便審計：尤其在醫療、金融、法規等高風險領域，需要追溯每一句話的證據。
- 即時更新：透過即時檢索，模型可以回答「最新新聞」之類的問題，而不必等到重新訓練。
怎麼進行 Grounding？
1. 像寫報告先找資料：系統先把你的問題拆成各種檢索關鍵字或向量，去網路或私有資料庫撈到相關片段。
2. 把資料放進提示單：這些片段被貼進 LLM 的提示（prompt）裡，模型就像拿到一疊筆記，回答時會參考裡面的句子。
3. 答案出爐，同步貼上註腳：模型輸出後，平台會把用到的段落或網址顯示在答案下方，讓你一點就能看到原文位置。Google Gemini 的「Ground with Google Search」、Azure 的「Grounding with Bing Search」都是這種流程。
上述這個做法常被叫作 RAG（Retrieval-Augmented Generation）：先檢索 (R)，再生成 (G)。
RAG 是目前最普遍的 grounding 技術，但 grounding 本身只說「要能對照來源」，不限定一定用 RAG。
延伸閱讀：《新手也能了解，一次搞懂 RAG》
實際舉例
假設你問：「2024 巴黎奧運開幕式在幾月幾號？」
系統把問題拆成「Paris Olympic opening ceremony date」之類的查詢。
從官方網站或新聞頁面抓到「2024 年 7 月 26 日」這段文字。
把這段話放進提示後，模型回答：「開幕式訂於 2024 年 7 月 26 日（見官方新聞稿）」；答案下方同時顯示該新聞稿的連結。
你可以點進去核對，確認不是 AI 胡說。
Grounding 與 Google AI 搜尋的關聯
在 Google 的生成式搜尋（AI Overviews、AI Mode）中，grounding 是一條核心品質守則：系統產生的每一句話都得可回溯到可驗證的資料來源，例如網頁段落、官方文件或地圖資料。
Google 在 Vertex AI 文件裡將其明確定義為「將模型輸出連結至可查證資訊的能力」，目的在降低幻覺並保留稽核性。
要做到這一點，Google 會先檢索可信內容，再把擷取到的片段注入提示（屬於典型的 RAG 流程），接著只用這些片段來撰寫總結，並把來源以醒目的超連結或「藍色小卡」形式直接呈現在 AI Overviews 中，方便使用者一鍵跳回原頁。
Search Central 的官方說明亦指出，AI Overviews 和 AI Mode 會在生成答案的同時「顯示支援性連結」，讓人快速探索更多網站。
對 SEO 而言，這代表搜尋生態首次出現「被 AI 引用就能取得顯眼曝光」的新賽局——只要內容足夠權威並被選為 grounding 來源，即使傳統排名不在前列，也可能在 AI Overviews 的頂端獲得大量可見度。
AI Overviews：把 Grounding 證據端到使用者眼前
當你的查詢觸發 AI Overviews 時，Google 會先進行多路檢索、挑出句子（chunk），把它們塞進 LLM 的提示，然後生成一段自然語言答案；同時把用到的片段變成「藍色卡片」或小連結附在答案旁。
這整個過程就是把 grounding 從後端邏輯變成使用者能點擊的 UI。Google 官方稱這種做法提升了搜尋滿意度，並在主要市場（美、印）帶動 10% 以上的搜尋活躍度。
延伸閱讀：《AI Overviews（AI 摘要）介紹：AIO 是什麼？品牌要如何勝出？》
「傳統高排名」（blue link 排名）和 Grounding 的關聯
傳統排名還是「第一道篩網」
Google 雖然加入了 AI Overviews，但它在後端仍先跑一次經典排序演算法（PageRank、內容品質、E-E-A-T 等）來決定哪些網頁比較可信、主題吻合。這些被判斷為「品質高且相關」的頁面，才會進入下一步供 AI 取材的候選池。
Google 的官方 Vertex AI 文件也明講：Grounding 會「使用 publicly-available web data」作為素材，前提是那些資料已通過搜尋品質門檻。
Grounding 從高品質候選裡「切段落」
進到候選池後，系統會把頁面切成數百字以內的段落（chunk），再依與使用者查詢的語意相似度重新排序，挑前幾個段落塞進 LLM 提示。
最近一份 Surfer SEO 的實測統計，列出了被 AI Overview 引用的來源常見特徵：段落短、標題清楚、域名權威度高、內文含實際數據或第一手經驗等。
而這些特徵大多也正好是傳統 SEO 已強調多年的最佳做法。
AI Overviews 把「被引用的段落」公開給使用者
LLM 讀完這些段落後產生一段自然語言摘要，Google 會把用到的段落變成藍色卡片或連結顯示在答案旁。這個 UI 讓使用者能直接點進來源——也就是 Grounding 的成果被「端到前台」展示。
高排名與 Grounding 的關係
高排名是門票：沒有通過傳統排名，就不會被拿來做 Grounding。
Grounding 是二次競爭：在「拿到門票」的頁面裡，只有那些段落結構乾淨、信息密度高、權威度佳的部分會被抽中。
AI Overviews 是新舞台：被抽中的段落會直接曝光；同時一般藍連結可能被擠到下方，點擊率下降。
這讓 SEO 目標變成雙線作戰：既要保持傳統排名，也要讓內容易於被切片引用。
如何改進內容，更容易成為 Grounding 材料？
看完上述內容我們就能理解：設法讓自己的網站適合成為 Grounding 的材料，是很有價值的。
以下是建議的改進方向。
1. 內容結構：讓段落「一看就能切」
標題問答化： 把使用者常問的子問題寫成 H2/H3，例如「# 什麼是零知識證明？」
答案先行： 段落開頭直接給結論，後面再補細節；避免把答案埋在長篇敘事裡。
短塊分段： 每段 2‒4 行、< 150 字；系統的 chunker 較容易完整抓取。
內嵌微型 FAQ： 在章末列 2‒3 行的 Q&A，可顯著提高被抽為引用的機率（GEO 社群廣泛驗證）。
Walker Sands
2. 語意標記：讓機器「看得懂」
Schema.org 標記：FAQPage、HowTo、Article、Speakable 等 JSON-LD，把「這段在回答什麼」明碼寫給爬蟲看。
語義化 HTML：article、section、figure, figcaption、time datetime 屬性，提供機器行間提示。
作者與日期：用 author、datePublished、dateModified；Google 會把這些欄位納入可信度與新鮮度評分。
3. 權威與原創：給 LLM 真材實料
第一手數據：實測結果、統計表、專家訪談紀錄——模型更愛引用「網上找不到第二份」的內容。
外部背書：引入同行評審、政府或權威機構的連結，強化 E-E-A-T 信號。
清楚標註來源：就算 Google 不一定顯示你自己的引用，這些註腳仍會被用來評估段落可信度。
4. 技術衛生：確保爬蟲可以輕鬆拿到內容
Canonical 與 noindex 對齊： 避免同內容多網址，導致權重分散。
LCP / CLS 最佳化： AI 搜尋同樣量測頁速指標；慢頁面可能在第一關就被判低質。
robots.txt 與快取控制： 別意外阻擋 Googlebot，並確保持續更新後能及時收錄。
5. 新鮮度與維護：維持長期「可引用」狀態
固定版次節點： 在標題或導言標注「最後更新：2025-08-01」，並同步更新 dateModified。
增量更新而非大改： 大幅改動易導致舊段落 404；改寫時保留舊 URL 或設定 301。
內容觀測： 利用 Search Console 「AI 功能」報表查看哪些頁面被引用、哪些查詢觸發 AI Overviews，持續回饋調整。
SEO 的新未來：AXO（AI eXperience Optimization）
隨著 AI 搜尋的發展，我們希望出現在各個 AI 搜尋引擎、各個垂直的搜尋引擎。
在 AXO（AI eXperience Optimization）中，我根據不同的層次，分類了 AAO、BEO、GEO、AEO、SEO，定義了不同的工作任務。
SEO 找得到 → AEO 說得到 → GEO 連得到 → BEO 買得到 → AAO AI 替你做到。
延伸閱讀：《AXO（AI 全搜尋體驗）介紹：一次理解搜尋的未來與布局》
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