这篇文章,我们本可以不写。MUVERA 这个新检索算法,在国内几乎没人提起。

但我们还是决定花时间研究,并写下这篇文章。

原因只有一个,做好 SEO,前提是研究算法。

算法变了,我们的策略就得跟着变。

MUVERA,恰好就是那种可能引发“底层能力”变化的标志。

它发布在 6 月 25 日,仅比谷歌6月核心算法更新早了五天。

大家还记得谷歌当时的原话吗?

Google Search Central 关于 2025 年 6 月核心更新的公告,强调改进搜索结果。

“这是一项常规更新,旨在更好地从各类网站中,为搜索用户呈现更相关、更令人满意的内容。”

那这个“更好”、“更相关”、“更满意”,有没有可能,正是因为底层检索系统实现了突破?

当前不能确定,但它确实具备支持这个目标的技术特征,从时间点和能力结构上来看,也值得我们特别留意。

在接下来的内容中,我们会快速解释 MUVERA 到底是什么、它对SEO策略有什么可能影响,以及12条实操应对策略(建议收藏)。

如果你也关心下一阶段 SEO 应该怎么做,这篇文章值得你读完。

一、MUVERA 到底是什么?1分钟讲清技术原理

谷歌官方描述:

一段关于引入MUVERA的文本,介绍该算法简化复杂多向量检索为单向量最大内积搜索。

简单说,谷歌不再把整个网页当成一个整体去匹配,而是把一页内容切成很多小片段,然后去找那些真正“回答了用户问题”的段落。

一个关于世界最高峰珠穆朗玛的查询,包含一个彩色圆形分区的图表和一个列出不同语义空间维度的列表。

这背后当然有一整套复杂的技术机制,但你只需要知道两件事:

第一,谷歌看你内容的方式变了。

以前是:“这个页面整体看起来像在讲这件事。”

现在是:“这个段落刚好回答了这个具体问题,直接召回它。”

所以,现在谷歌能跳过页面标题、关键词标签,直接把你文中某个二级标题下的一小节内容调出来,放到搜索结果或AI生成答案中。

第二,谷歌检索的效率变快了。

谷歌不只是“更懂内容”了,也变得更“节省资源”了。

MUVERA 背后的技术逻辑,可以让谷歌在理解内容细节方面走得更深,同时依然保持高速检索的能力。

过去的语义模型,要么理解粗、检索快;要么理解细,却慢到难以用于大规模搜索。

MUVERA 解决了这个矛盾。

我们最后打个比方,你会理解得更透彻:

以前你在图书馆找一本关于“如何缓解失眠”的书,管理员会给你推荐几本书名听起来差不多的,具体信息你自己去找;

现在他不止知道书名,还能直接翻到书中的某一章、某一页,指出哪几段讲得最清楚,甚至提前帮你画好重点,但不会比前者更慢。

系统不再只判断“这篇文章相关不相关”,而是判断“哪一段,最可能是用户要找的答案”。

这一转变,会带来一个非常现实的问题:

你的内容,谷歌现在看得更细,也更挑了。

这就是为什么我们说,MUVERA 不只是一个检索算法,它代表的是谷歌在内容理解方式上的一次结构性跃迁。

而这种跃迁,可能会直接影响到 SEO 的工作方式,我们会在下一节展开讲。

二、谷歌MUVERA对SEO策略的影响

我们习惯把 SEO 看作是“争取排名”的过程。

但从目前公开的信息和研究趋势来看,这一过程正在被拆解为三段:

检索 → 排序 → 生成。

简单说,系统要先“看清你”,再“评估你”,最后“是否引用你”。

而 MUVERA,更可能影响的是最前面的这一步:你的内容,能不能被看清。

1. 被收录 ≠ 被检索

被抓取、被索引,并不必然代表一定会进入排序候选集。

MUVERA 的工作机制,是尝试找出页面中最有可能回应用户问题的片段。

如果你的内容埋得太深、结构不清、表达模糊,即使整体质量不差,也可能在检索阶段就被系统跳过。

SEO 的出发点,或许正从争取排名,转向争取进入候选集。

2. 页面优化 → 段落优化

MUVERA 的多向量机制意味着系统具备以更细颗粒度理解页面内容的能力。

它更关注的是,哪一段话,哪一块结构,更贴近用户的搜索意图。

每一个 H2、FAQ、小节,甚至一个列表,在一定条件下都可能被识别为独立的可召回片段。

写整篇文章固然重要,但段落能否独立成立,或许更关键。

3. 关键词匹配 → 意图建模

关键词依然重要,但从我们的实际观察来看,系统越来越倾向于识别语义清晰、意图明确的内容表达。

不是你用了什么词,而是你表达的内容是否真正回应了用户的问题。

自然语言、上下文线索、逻辑连贯性,正在成为系统判断相关性的关键参考。

4. 长尾与复杂查询,更容易被匹配

MUVERA 的结构使其在处理复杂、组合型或表达不规范的查询请求方面,可能具备更强的理解与召回能力。

换句话说,一些过去只能靠精准关键词命中的长尾查询,现在更有可能匹配到内容覆盖细致、语义结构清晰的片段。

这对内容层次清楚、表达完整的页面,是一类潜在优势。

5. 技术结构,影响系统“看不看得懂你”

页面结构清晰与否,影响系统能否正确划分语义单元。

标题层级、图文对应、段落分块,甚至表格、清单等表现形式,可能成为系统理解上下文关系的辅助信号。

同时,页面速度、稳定性、结构化数据等技术层要素,也被认为可能影响系统能否顺利解析与召回内容。

6. 传统信号的作用位置,可能发生了转移

链接、E‑E‑A‑T、用户行为等传统 SEO 信号依然重要,但更可能主要在排序阶段发挥作用。

在检索阶段,系统优先关注你表达的内容是否回应了用户的问题,结构是否清晰,语义是否完整。

如果这些基础尚未具备,即使存在传统信号,实际作用空间也可能被压缩。

三、我们该如何调整SEO策略?(详细Checklist,建议收藏)

那么我们该如何调整我们的SEO策略?

以下是我们为大家整理的一份实操清单,每一条都是为了提升一件事:

让你的内容,在系统看来,是有意图、有边界、可判断、可调用的。

每个段落聚焦一个明确意图

  • H2、H3要能独立回答一个问题。段落建议控制在150–300字,结构自洽,不混写多个子话题。

先说结论,再给解释和建议

  • 这是最容易被AI系统理解和提取的内容结构。结论清晰,是被引用的前提。

标题必须传达语义

  • 避免“其他说明”、“更多介绍”这类模糊表达。要让标题本身就能说明该段内容解决什么问题。

使用自然语言覆盖意图,而不是堆关键词

  • 语义相关性比关键词密度更重要。围绕用户真实任务表达内容,让模型判断你是否真的解决问题。

构建主题簇,而不是散点内容

  • 用一个核心页面串联多个子页面,形成语义网络。系统更容易识别你在某一主题下的覆盖深度。

提供FAQ、排查清单、实操说明等结构

  • FAQ天然适配段落召回机制。排查步骤、错误应对场景,也有助于系统理解你的内容覆盖面和实用性。

使用第一手内容增强信任度

  • 使用原图、测试结果、实测截图,提升内容可验证性,也有助于系统评估内容质量。

图表要结构清晰,不能只是装饰

  • 表格需有列名,图片加alt文本。图文配合必须有明确表达目的,帮助系统识别上下文关系。

使用结构化数据(Schema Markup)强化内容类型表达

  • FAQ、HowTo、Product 等模块建议加上对应schema,有助于系统识别内容类型,提升展示几率。

内链使用语义锚文本并指向具体段落

  • 不要用“点击这里”。建议使用“了解定价结构”、“查看产品设计限制”等语义明确的表达,必要时可链接至锚点。

内容设计应适配长尾与复杂查询

  • 结构应支持组合意图,如“预算两千内的环保折叠桌”。通过对比表格、使用建议、限制条件等形式清晰表达。

页面需通过 Core Web Vitals 指标门槛

  • 页面加载慢、交互迟缓,可能会在系统处理前被预筛。LCP、CLS等需保持在合理区间。

写在最后

如果说BERT让谷歌开始“看懂语言”,那么MUVERA正让它学会“看懂内容的价值”。

谷歌不再只是判断你写了什么,更在试图判断你是否真正解决了用户的问题。

这背后,可能是搜索领域一些重大变革的开始。

我们认为谷歌可能会进一步弱化对传统排名信号的依赖,转而依靠AI对“潜在有用内容”的理解能力。

对内容创作者而言,这既是挑战,也是重塑优势的机会。