GSC收錄暴跌之后逐步回升，暴跌原因分析

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大家好！我是SEO小平，微信號直接復制?Xiao_Ping_Up?，或者掃描二維碼

最近忙著陪跑學員的交付沒怎么關注谷歌6月初收錄暴跌的事情。6月5日我寫文章說了《Google搞大動作，90%的網站收錄集體下掉》。大家當時幾乎都暴跌了（有的網站沒跌，還有粉絲專門給我截圖了，他們都是幸運兒），最近幾天大家也有反饋GSC收錄提升了。如下圖是我們陪跑學員的網站的收錄回升截圖。

也有部分SEO粉絲反饋大家都收錄有回升了，為啥自己的沒回升。那我建議你看看我之前寫的文章《Google SEO常見錯誤盤點，老司機也犯錯》根據這篇文章的觀點找一下原因。

目前谷歌也沒正式告知收錄暴跌的原因，但是根據大家的反饋“收錄暴跌，流量沒變”這個現象，SEO小平今天猜測一下谷歌的目的。聲明一下哈只是個人猜測，畢竟目前沒有官方消息，谷歌自己員工也閃爍其詞的用“高質量內容” “E-E-A-T” 這些打官腔的方式回復，沒啥意義。

下面是SEO小平的猜測。不是從SEO層面去猜想，是根據谷歌現在面臨的競爭態勢去猜想。

他就是踢出低質量頁面，讓自己的AI把現在有排名的，有訪問，有點擊的頁面學習一遍。面臨 ChatGPT 和 Perplexity 這兩大競爭對手，谷歌必須要想辦法搞一次“閃電戰”出奇制勝。但是把互聯網的知識都學一遍，時間成本和算力成本都很高，而且什么都學，會讓自己的AI產生“幻覺”，谷歌就只能把現有數據庫的精華投喂給自己的AI。

首先必須認識到一個基礎前提：訓練像Gemini這樣的大型語言模型（LLM）在計算資源和資金上的投入是極其巨大的?

。在這個成本高昂的競賽中，訓練數據的質量成為決定模型性能和經濟效益的關鍵變量。

高質量、多樣化且干凈的數據集能夠訓練出更準確、更可靠、偏見更少的AI模型?

。

反之，如果在一個充滿干擾、垃圾和低價值信息的龐大數據集上進行訓練，不僅效率低下，還會產生巨大的隱性成本。這些“有毒”數據會“污染”模型，導致其產生錯誤或無用的輸出，后續需要投入更多昂貴的資源進行糾偏、微調，甚至完全重新訓練?

。

谷歌最顯著的、ChatGPT 和 Perplexity 都無法比擬的戰略優勢，就是其擁有并持續更新的、全球最大的專有數據集——實時網絡索引。這個索引是訓練Gemini理解世界、生成內容、進行推理的基石。

因此，谷歌近年來所有面向公眾的搜索質量倡議，都可以從AI訓練的角度進行重新解讀。無論是強調E-E-A-T（經驗、專業、權威、可信），還是推出“有用內容系統”（Helpful Content System），以及針對“規模化內容濫用”（scaled content abuse）的新反垃圾郵件政策，其目的都不再僅僅是為了改善用戶的搜索體驗。這些舉措同時也是強大的數據凈化機制，旨在從源頭上篩選和管理其最重要的AI訓練資產。

既然好不容易把垃圾內容踢出收錄了，干嘛現在又要陸陸續續恢復收錄？

SEO小平有個更陰險的猜想，因為谷歌自己Gemini學完了，估計把高質量內容已經整理完善了，現在把之前的低質量內容放出來，讓ChatGPT 和 Perplexity 去學，去抓吧，增加他們的學習成本和訓練誤差，還拖延了他們更新迭代速度。你說有沒有道理？所以為啥谷歌官方不發布聲明解釋全球90%的內容暴跌，波及這么多網站，連個P都不放一個。這是在憋大招啊。

大家可以持續觀察是不是過一段時間，谷歌自己的AI Gemini會有重大更新或者迭代。因為他定向學習了有收錄，有排名的高質量網頁。

以上只是SEO小平猜想。沒有官方資料參考，根據經驗猜測的哈。僅供參考。反正我現在已經是Gemini的重度用戶了。

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