即便使用AI工具构建网站，规范链接、站点地图及robots.txt等SEO基础配置仍需人工干预。Google搜索关系团队成员John Mueller和Martin Splitt在《Search Off The Record》播客中指出，AI虽能快速生成可用站点，但实现正确的SEO仍需具体技术指导。
模糊指令导致SEO缺失
Mueller将随意向AI编码比作与非SEO专业开发人员合作。他强调，仅输入“添加一些SEO”这类模糊指令无法获得有效结果。只有明确指定域名、规范链接、站点地图文件及robots.txt等具体需求，才能获得理想产出。
此外，还需检查HTML结构合理性及链接正确性，并设置发布前验证流程，确保URL正常返回内容且JavaScript文件未被robots.txt屏蔽。
AI建站工具的实测体验
Mueller使用Hugo静态站点生成器结合Firebase托管及GitHub版本控制进行测试，并将开发工具从VS Code Copilot切换至Claude Code和Gemini CLI，以观察Googlebot的请求处理情况。
Splitt则尝试用Google AI Studio构建客户端JavaScript工具。尽管输出代码可读性良好且符合Next.js应用标准，但AI频繁调用非预期库并陷入循环，导致调试耗时较长。
技术背景知识不可或缺
针对“氛围编码（Vibe Coding）”无需编程知识的说法，Mueller指出技术理解在各阶段均至关重要。若缺乏对网站生成器类型及发布检查流程的认知，AI会自行假设技术栈，可能错误选择重度依赖JavaScript的设置或复杂CMS系统。
对于个人项目或低风险静态网站，试错成本较低；但涉及用户数据或生产环境时，必须由具备专业知识的人员操作。
搜索可见性与内容风险
Mueller表示，其测试生成的HTML结构合理，不易被识别为AI生成产物，但常见框架仍可能留下可追踪模式。更大的风险在于内容层面：当网站外观精致后，用户易倾向于让AI撰写内容。然而，若内容完全由AI生成，用户访问网站的必要性将受到质疑。
此前审查显示，部分AI生成的Bento Grid网站存在可爬取性差、元标签过时及内容存储于JS文件中等问题，严重影响搜索引擎索引。
总结与建议
目前Google尚未就AI生成网站发布正式政策。现有实践表明，AI能有效辅助低风险项目的代码生成，但无法自主制定SEO策略。要确保网站的搜索可见性，运营者仍需掌握核心技术要求并能向AI下达精准指令。