Good Vs. Bad pSEO：Nitin Manchanda 总结十年规模化内容引擎经验
Good Vs. Bad pSEO: Learnings From A Decade Of Building Scalable Content Engines via @sejournal, @_nitman
Nitin Manchanda认为，真正的程序化 SEO（pSEO）应建立在可维护的结构化数据、明确搜索意图和页面独特价值之上，而不是依靠 AI 批量改写模板。
生成式 AI 消除了大规模发布的障碍。品牌可以在一个下午生成数千个页面，甚至大胆地将其称为程序化 SEO。对许多品牌来说，这种做法确实奏效，带来了巨大的搜索流量和自然收入。
管理团队也很容易接受，因为上市时间短，生产成本低。
而如今，正是这两点让它走向失败。此类激进的程序化 SEO 计划正在崩溃，或受到人工处罚，因为没有人会问这些页面是否有存在的价值。
Google 对此一直态度明确。2024 年 3 月 5 日，Google 强化了其大规模内容滥用政策，规定无论页面由自动化程序、人类还是两者结合生成，该政策都适用；之后 Google 报告称，搜索结果中的低质量、非原创内容减少了 45%。
2026 年 9 月 7 日，John Mueller 在 Bluesky 上回复了一个网站。该网站根据域名、技术和属性的每种组合生成页面。他写道，这类程序化 SEO 往往会导致网站成为垃圾网站、近似垃圾网站或低质量网站，而且已经发布的页面可能会继续影响 Google 对整个网站的判断。
自 2016 年以来，我一直在构建程序化 SEO 系统，从静态模板，到 Rosae NLG 等自然语言生成引擎，再到 AI 辅助的流水线。有些系统持续运行了多年，并成为我真正的案例研究；有些则很快失败。在此期间，我还将这些经验带上了会议舞台，最近一次是在深圳 SEO 大会关于扩展 pSEO 的演讲中。
我们今天看到的是伪装成程序化 SEO 的大规模 AI 发布。真正的程序化 SEO 始于一个数据集，它能为每个页面提供访客可以使用的内容。本文将划清两者之间的界限。
pSEO 是一种发布方法，而不是内容类型
程序化 SEO 是一种发布方式，而不是某种内容类型。它包含三个部分：可重复的搜索模式、使每个页面独特且以价值为导向的结构化数据集，以及能够针对每种变体回答查询的模板。
以货币转换器为例。其模式是“将 X 转换为 Y，” 数据集是每种货币对的实时汇率，而模板则将每一行数据转换成一个页面。没有人会手动编写数千个页面。数据让每个页面各不相同。而且，你只会发布数据能够支撑的页面数量。
Wise 的市场营销负责人 Lucia Lecesne表示，Wise 正在运行的正是这类项目：
“在 Wise，我们专注于真正的客户实用性：解决用户在成为客户的过程中遇到的问题。随后，程序化 SEO 可以让这一解决方案覆盖具有相同问题的众多搜索查询和修饰词，使其变得相关且易于获取；换句话说，就是根据每位客户的具体搜索情境进行定制。它绝不应成为发布大量低质量页面的捷径。”
从外部看，大规模 AI 发布与程序化 SEO 非常相似，这正是两者容易混淆的原因。它保留了模板和发布系统，但让每个页面产生差异的因素来自提示词。只要替换城市名称，你就得到了一个内容毫无新意的新页面。
Google 的政策也划定了同样的界线。“programmatic”一词并未出现在其垃圾内容政策中。政策中出现的是规模化内容滥用：大量页面主要是为了操纵排名，而不是帮助用户生成，无论其生成方式如何。使用生成式 AI 生成大量页面却不增加价值，就是其列举的示例之一。
受到惩罚的不是模板，自动化也不是。真正值得评估的核心问题是：每个页面是否都增加了价值。
这里有一个快速测试。想象两个关于“里斯本生活成本”的页面，它们使用相同的模板和相同的搜索模式构建。第一个页面展示了从持续维护的数据集中提取的租金区间、交通月票和杂货价格，并会在数字发生变化时更新。
第二个页面看起来同样完整，有一个租金数字、月度预算和自信的总结，但这些数字只是模型的最佳猜测。它们没有来源，也没有日期；同样的句子出现在其他每个城市页面上，只改了城市名称。只有第一个才是程序化 SEO。要区分二者，可以问：页面上的每个数字来自哪里，以及上次更新是什么时候。第一个页面能够回答。第二个不能。
另请参阅：如何修复类似电商产品页面中的薄内容？——SEO 问答
好的 pSEO 与糟糕的 pSEO
大多数团队无法判断自己的页面究竟属于程序化 SEO 还是批量发布，因为从外部看，产出结果完全一样。这六项检查会深入表象之下。
这些检查都不会询问页面是否由 AI 撰写。基于真实数据构建、再由 AI 起草的页面仍然可以表现良好；而一篇没有真实数据支撑的手写页面，也没有更多理由获得排名。把这份对比标准当作诊断工具：如果其中一行未通过，说明你需要修复工作流程。如果有多个参数未通过，那么无论你怎么称呼它，你都在进行批量发布。
Eli Schwartz 也在同一个地方划定界线，并表示：
“仅仅因为你能创建页面就批量创建，这不是 SEO；这是程序化垃圾内容。如果你创建页面是因为它们能让许多用户受益，那么这就是好的 SEO，无论你是通过程序化方式还是手动创建它们。”
Danny Sullivan 当时担任 Google 的搜索联络员，他在 2025 年的一场活动上分享了一种测试方法。用他的话说，正如Search Engine Journal 报道的那样，问题在于：如果用户直接访问你的网站，他们的意图是否是“‘我要获得那部分流量’，而不是‘某个用户确实期待看到它’”。用这个问题审视你自己的页面：一个直接访问你网站的访客，是否会有意找到这个页面？
从静态模板到 AI 流水线：发生了什么变化
我在 2016 年构建的页面与如今构建的页面看起来非常相似。真正变得容易的是发布一个糟糕的页面。我曾在2022 年 BrightonSEO上详细介绍过早期的规模化操作方法。
我最常思考的是中间阶段。像 Rosae NLG 这样的基于规则的引擎会根据结构化数据写出句子，它只能表达数据和模板作者允许表达的内容。它构建起来很慢，而这种缓慢发挥了有益作用。
语言模型消除了这一限制。模型可以针对一行空白数据写出流畅、自信的段落，读者却无法察觉。我在2024 年 ISS Barcelona上介绍过 AI 在 pSEO 流水线中适合发挥作用的地方，以及不适合发挥作用的地方。
因此，检查方式也随之演变。人们负责研究并决定每个页面的结构，模型根据该结构起草各个部分，主题专家则在上线前审核事实和品牌契合度。
语言模型并没有让程序化 SEO 变得更好或更糟。过去，我们会受到工具的限制。现在，我们必须约束自己，而下面的清单就是我的做法。
我在任何页面发布前使用的 pSEO 清单
第一个页面之前
- 找到一个独特的数据源。如果你无法说出它是什么，就不算拥有 pSEO 项目。
- 定义一行数据生成页面所需的最低完整度，并在代码中强制执行。
- 确认每个模板都对应一种独特的搜索意图，而不是某个关键词的变体。
- 像认真处理正文内容一样，认真编写元数据规则——标题、描述、结构化数据。
- 确定你的披露说明：这些页面如何构建，数据多久刷新一次。
- 思考你能添加哪些其他人没有的内容，例如自己的测量数据，或将两个数据集结合成一个新的数据集。
上线时
- 先发布 25-50 个页面的测试批次，而不是完整集合。在知道 收录率 之前就发布 10,000 个页面，是这一领域最常见的失败方式。
- 从第一天起就为收录测试部署监测机制——基于日志，而不是只依赖 Search Console。
- 人工抽样审核。通读十个页面，比查看任何评分都能告诉你更多信息。
持续进行
- 按模板逐月跟踪每个 URL 的 抓取次数。
- 在上线前写下停止规则：如果某个页面集合中有固定比例的页面在规定时间内没有获得任何展示次数（包括 AI 功能中的展示），就删除或合并这些页面。
- 每当模板发生变化时重新审核——模板编辑会同时改变所有页面。
- 按计划清理，而不是等到更新后再做。等到核心更新迫使你采取行动时，网站层面的信任问题可能已经开始显现。
根据我的经验，那些经受住多次 Google 更新并持续发展的项目，都在事先写好了删除页面的规则。
这与 Kevin Indig 在与我的私信中对失败模式的描述相近：
“程序化 SEO 通常会在‘广撒网、碰运气’时出问题：一次发布大量页面，没有实验、没有更新，也不关注参与度。值得强调的解决办法是：把 pSEO 当作独立产品来对待，而不是一批内容。”
为 AI 搜索构建 pSEO 项目
搜索正在改变，而这些项目也处于变化之中。根据 SparkToro 对 Similarweb 数据的分析，2026 年前四个月，美国 Google 搜索中有 68% 最终没有产生点击。这一比例高于 2024 年约 60% 和 2016 年约 45%。SparkToro 指出，AI Overviews 目前出现在超过 20% 的搜索中；Ahrefs 估计，这会使排名第一的结果获得的点击减少 58%。
对于程序化页面来说，这改变了目标。流量不能再成为判断页面是否有存在价值的唯一标准，因为点击可能根本不会发生。剩下的是影响力：Rand Fishkin 指出，即使访问量下降，你的内容仍然会影响 AI 答案以及 Google 的其他零点击功能。
这就留下了三个习惯：
- 减少页面数量，让每个页面都包含其他人没有的数据。如果 AI 答案需要里斯本租金范围的数据源，它可以链接到包含这些数据的页面。对于一个重复十几个其他页面已经说过的内容的页面，它没有理由进行链接。
- 在构建模板之前，先确定查询模式。 如果搜索者只想知道一个事实，Google 很可能会直接给出答案。如果他们需要比较、计算、预订或寻找本地商家，你的页面仍然可能成为他们最终访问的页面。SparkToro 表示，品牌类、本地类和高意向交易类搜索仍然能从 SEO 中受益。
- 按模板衡量，而不只是按网站衡量。 Search Console 的 生成式 AI 性能报告 会显示指向你页面的链接在 AI Overviews 和 AI Mode 中出现的频率。导出这些页面，按模板将其分组，然后将每组与常规性能报告中的点击次数进行对比。AI 展示次数很多但点击次数很少的模板，可能正在产生影响力却没有带来访问量；而两者都没有的模板，则可能符合你的终止规则。
Dominik Schwarz 直截了当地说：
“pSEO 失败并不是因为它采用程序化方式；而是因为规模取代了实质内容。难点不在技术，而在于始终不以质量换取数量的自律，因为 pSEO 很容易诱使每一位决策者做出这种交换。
测试标准并没有改变。如果一个页面唯一的价值就是排名，那么零点击搜索会夺走它存在的理由。如果它的价值在于数据，那么 AI 答案仍然必须指向它。在扩大任何规模之前，先选取一个页面，问问其中的每个数字究竟来自哪里。
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特色图片：RoseRodionova/Shutterstock
来源：Search Engine Journal · searchenginejournal.com