SEO的基础知识如规范标签（canonicals）、网站地图（sitemaps）和robots. txt文件，并不会因为使用AI工具生成网站而自动配置好。这一要点在Google搜索关系团队成员约翰·穆勒（John Mueller）和马丁·斯普利特（Martin Splitt）在近期播客《Search Off The Record》中强调过。 穆勒和斯普利特都曾在个人项目中尝试使用AI编码工具，但都遇到共同难题。虽然这些工具能快速生成功能性网站，但要实现真正的SEO优化，仍然需要明确的技术指导和输入。 **指示AI“添加SEO”** 穆勒将与AI生成代码比作与一个对搜索优化不熟悉的开发者合作。他在播客中解释说： “你可以告诉AI系统，现在加入一些SEO。但效果如何呢？就像和开发者说，要加入一些Meta标签和结构化数据，他们会问‘你什么意思?’” 模糊或不精确的指示会导致同样模糊的结果，无论是人类还是AI。穆勒发现，从一开始明确要求会取得更好的效果——比如定义好域名、规范设置、网站地图文件和robots. txt配置。他还会检查页面是否用正确的HTML编写、链接是否正确，以及在发布前进行检查，确保URLs提供内容、JavaScript文件没有被robots. txt阻挡。 **他们的项目经验** 穆勒建立了测试网站，以观察Googlebot如何处理请求，使用Hugo静态站点生成器，部署在Firebase托管上，并通过GitHub进行版本控制。最近，他从使用VS Code配合Copilot转向命令行工具，目前偏好Claude Code和Gemini CLI。 同时，斯普利特尝试用Google AI Studio开发一个客户端JavaScript工具。虽然生成的代码可读、类似于普通的Next. js应用，但他发现AI反复加入了不需要的库，让他难以控制。他说： “我让它工作了半个小时。我试图让它不按它的方式去做，而是按我想要的去做。这感觉挺奇怪的。” **技术专业知识仍至关重要** 他们都认识到，虽然“ vibe coding”（一种强调快速、非正式编码的风格）宣传不用懂编码，但实际操作中仍然需要一定的技术知识。穆勒强调，专业知识能在每个阶段提升效果——比如知道偏好的站点生成器类型、如何建立发布前验证流程等，没有指导，AI会根据假设去架构网站——无论是静态生成器、JavaScript重框架，还是带数据库的内容管理系统（CMS）。 穆勒指出： “这些假设对开发者而言也都是合理的，但如果你只是告诉AI‘我想要一个网站’，它就会自己选择一种方案。” 对于个人项目或低风险的静态网站，这样的探索性方法可能足够；但涉及用户数据或实际生产环境的应用，穆勒建议还是要请专业人士把关。 **算法网站的SEO与可见性** 穆勒制作的网站都能渲染出合理的HTML，几乎无法辨别是不是“ vibe coded”风格的网站。他评论道： “实际上，没有人能真正判断这是不是个 vibe coded 网站，虽然他也提醒，一些常见的 vibe coding 框架可能会留下识别特征。” 他还担心内容的问题：如果网站过于完善，业主可能会依赖AI生成内容。穆勒认可AI制作内容的能力，但认为这类内容价值有限。斯普利特也认同，AI生成内容引发一个问题：为什么用户会访问这个网站，而不是直接问AI呢？ 此前，穆勒曾指出一些 vibe coded 网站存在的类似问题，比如他在Reddit上点评的一个Bento Grid Generator，指出其爬虫难以抓取、旧的Meta标签以及用JavaScript封闭内容造成搜索引擎无法访问。 **展望未来** 虽然播客中没有提供关于 vibe coded 网站的正式指导或政策声明，但穆勒和斯普利特分享了他们的经验心得。对那些尝试用AI编码工具的人来说，核心启示是：AI可以高效协助完成某些编码任务，特别是低风险项目，但关于SEO的决策仍然需要专业的人工干预。