故事始於今年 9 月中旬，全球的網站流量因為網站搜尋曝光暴跌、平均排名卻上升的矛盾而陷入混亂、也引發全球 SEO 相關從業人員的討論，而這場風暴的中心，就是 Google 無預警地停用了「num=100」URL 參數，這個能一次性獲取 100 筆搜尋結果的非官方功能，是整個 SEO 數據產業賴以維生的基石。Google 此舉未經任何公告，卻直接衝擊了產業的運作核心。
鞏固護城河，抵禦AI對手
對於ChatGPT、Claude以及眾多新興的AI搜尋引擎而言，Google的索引是它們賴以生存的「數位糧倉」。這些大型語言模型（LLM）和AI工具，需要透過大規模、系統性地抓取Google的搜尋結果，來獲取訓練模型所需的數據，並為其提供即時、準確的答案提供事實依據。這構成了一個對Google極為不利的「AI供應鏈」：競爭對手正在利用Google最寶貴的資源，來打造可能顛覆Google自身的產品。
在「num=100」移除前，AI爬蟲可輕易一次獲取排名前100的搜尋結果。這意味著它們不僅能看到最頭部的幾個網站，還能深入分析長尾、多元的內容，進而綜合出更全面、更細緻的答案。有觀點認為，正是這種對深層數據的分析能力，使得某些AI工具在回答複雜問題時，表現甚至優於普通用戶在Google上逐頁點擊的體驗。
透過廢除「num=100」，Google將AI抓取資料的難度和成本提高了整整十倍──極大地阻礙了競爭對手獲取其索引深度和廣度的能力，進而有效地保護了Google的資料護城河。這個變化的直接證據很快浮現：像Reddit這樣內容豐富但排名往往較後面的網站，在事件後的搜尋入站次數急劇下降。
一場遲來的「大數據校正」
「num=100」的移除事件中，最令人費解的，莫過於它在Google Search Console（後稱GSC）中引發的資料悖論──根據eSEOspace研究顯示，高達87.7%的網站在事件後經歷了曝光次數的急劇下降，同時77.6%的網站失去了部分獨特關鍵字的排名紀錄。然而，這些網站的平均排名卻奇蹟般地提升了。
原來長久以來，GSC的數據一直被來自SEO工具的機器人流量嚴重污染。當一個爬蟲使用 「num=100」參數來抓取資料時，它會一次性載入包含100個結果的搜尋頁面。根據Google的定義，只要一個網站的連結出現在當前頁面，就會被計為一次「曝光」。因此，即使某個網站的排名低至第99位，一個真實的人類用戶永遠不可能看到它，但機器人的這次抓取行為，卻為這個排名在GSC中創造了一次真實的「曝光」紀錄。
日積月累之下，這種由機器人產生的、從未被任何真人用戶看到的「幽靈曝光」數量達到了驚人的規模。當Google廢除「num=100」後，這些機器人無法再輕易地一次性掃描100個結果，導致這些人工製造的曝光數據瞬間蒸發。
新賽局的遊戲規則
儘管應對AI競賽是「num=100」事件最核心的原因，但Google的決策看來並不完全歸因於此：最直接的動機之一是減輕基礎設施的巨大壓力。為每一次查詢提供100個結果，本身就是一項資源密集型任務。而在過去幾年，隨著SEO工具和AI爬蟲的抓取行為呈爆炸式增長，這種大規模、高頻率的批量數據請求，無疑給Google的伺服器帶來了沉重的負擔。從商業角度看，Google沒有義務為其競爭對手和第三方工具的資料抓取行為提供幫助。
其次，此舉是Google強化數據控制權、引導生態系走向其官方API的長期戰略。長期以來，SEO產業透過一個非官方但免費的管道「num=100」獲取資料。Google的這次行動，透過使免費的批量抓取變得極其低效，巧妙地將那些有大規模數據需求的用戶（特別是工具供應商），推向其官方的、可控的、並且通常是需要付費的管道，例如Custom Search JSON API。
最後，Google也可以從用戶體驗、以及數據準確性的角度為此舉辯護：絕大多數真實的人類用戶，其搜尋行為很少會超越第一頁結果。因此，透過在報告中降低第2至10頁數據的權重，Google可以聲稱其提供的分析數據更貼近「真實用戶的行為模式」。儘管這種作法限制了專業分析師進行更深層次研究的能力，但它在表面上使數據報告看起來更「乾淨」、更符合普通用戶的體驗。
綜上所述，「num=100」的移除並非單一動機的產物，而是一個精心計算的決策，它同時在AI戰略、成本控制、商業模式和數據治理等多個層面為Google帶來了顯著的利益──用一個微小的技術變更，撬動了整個AI生態系的權力平衡。
（首圖來源：shutterstock）
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