06 4 月
GEO 優化, 負面文章刪除, 負面新聞處理

從被動刪除到主動排除：GEO 優化應對 AI 負面訊息

從被動刪除到主動排除：生成式引擎優化如何應對AI負面訊息

在過去，當企業或個人在網路上發現不實的負面訊息、惡意評論或過時的法律記錄時，標準做法是「被動刪除」——向平台提出申訴、請求法院移除、或委託聲譽管理公司進行下架。然而，隨著生成式人工智慧（Generative AI）與大型語言模型（LLM）的普及，搜尋引擎不再只是列出十個藍色連結，而是直接生成摘要式答案。Google 的 AI Overview（前身為 SGE）會從多個來源擷取內容，整合成一段即時回覆。在這種環境下，僅僅刪除原始頁面已無法保證負面訊息不會被 AI 複述或引用。更有效的新思維是「主動排除」：透過優化內容與結構，引導 AI 模型優先選擇正面、中立或更具權威性的資訊，從根本上讓負面內容在生成式結果中「被忽略」。

本文將完整說明如何從傳統的被動刪除策略，轉型為主動排除的思維與實作方法。

一、理解新挑戰：為何被動刪除在 AI 時代逐漸失效？

1.1 傳統聲譽管理的局限

過去十年，線上聲譽管理（Online Reputation Management, ORM）的主流方法包括：

  • 發送移除請求：根據各平台政策或 GDPR、法院命令強制刪除特定頁面。
  • 搜尋結果壓制：透過大量發布正面內容，將負面頁面擠到搜尋結果第三頁之後。
  • 法律途徑：對誹謗內容提起訴訟，要求託管商下架。

這些方法仰賴一個前提：負面訊息存在於某個具體網址，且搜尋引擎只是「連結」到它。只要該網址無法被直接造訪，或排名降低，用戶就不容易看到。然而，生成式 AI 改變了遊戲規則。

1.2 生成式 AI 如何產生答案？

以 Google AI Overview 為例，當用戶查詢「某品牌評價好嗎？」或「某執行長涉及什麼爭議？」時，模型會：

  1. 從多個來源（新聞、評論網站、論壇、官方頁面）提取資訊片段。
  2. 綜合這些片段，生成一段自然語言摘要。
  3. 即使原始負面頁面已被刪除，若其他網站曾引用或轉述該內容，AI 仍可能將其視為有效資訊。

更嚴重的是，AI 模型具有「幻覺」（hallucination）特性——可能將過時的負面訊息、單一匿名指控，甚至完全捏造的內容當成事實呈現。根據 2024 年的一項研究，超過 35% 的 AI 生成摘要包含未經驗證或已撤下的資訊。

1.3 被動刪除的三個致命傷

  • 時間落差：刪除請求處理需數天到數週，而 AI 模型每幾小時就可能重新抓取與更新摘要。
  • 內容複製：負面資訊常被複製到社群媒體、討論區聚合網站，刪除源頭無法消滅所有副本。
  • 訓練資料殘留：大型語言模型的訓練資料集（如 C4、Common Crawl）可能包含已刪除頁面的舊快照，導致模型在未連網時仍輸出錯誤資訊。

因此，單純依賴刪除已不足夠。企業必須轉向「主動排除」——讓 AI 判斷負面資訊不具備引用價值，或讓正面資訊在語義上更具主導性。

二、主動排除的核心思維：引導而非對抗

2.1 什麼是主動排除？

主動排除不是強制移除內容，而是透過優化自身與合作夥伴的數位資產，改變 AI 對某個主題的「語義理解」與「來源權重分配」。具體目標如下：

  • 確保官方或正面內容在 AI 摘要中被優先選取。
  • 降低負面來源的「引用機率」——即使該頁面仍存在，AI 也傾向忽略它。
  • 為模糊或爭議性問題提供清晰、中立、可驗證的答案，預先佔據生成空間。

2.2 從「刪除按鈕」到「信號工程」

傳統 ORM 操作的是「存在性」——頁面存在或不存在。主動排除操作的是「信號」：

  • 結構化信號：Schema markup、內部連結結構、分類法。
  • 語義信號：關鍵字聚類、實體關聯、情感傾向（正面/負面/中性）。
  • 權威信號：反向連結品質、引用來源的可信度、更新頻率。
  • 受眾信號：用戶參與度（停留時間、點擊率）、社群分享。

AI 模型在生成答案時，並非單純抓取排名第一的頁面，而是對所有候選片段進行評分。主動排除就是提高正面片段的評分，同時降低負面片段的評分，使後者無法進入最終的摘要視窗。

2.3 主動排除的適用場景

  • 個人品牌：過去的法律案件、負面新聞、離職糾紛。
  • 企業聲譽：產品召回、客戶投訴、環保爭議。
  • 醫療或金融專業人士：過時的執照紀錄、錯誤的評分網站。
  • 任何受到「AI 幻覺」影響的主題（例如虛構的醜聞）。

三、五層主動排除策略架構

以下由淺入深，從基礎的內容清理到進階的語義工程，完整說明如何讓 AI 主動忽略負面訊息。

第一層：內容清理與規範化

雖然被動刪除不完美，但仍然是必要的第一步。然而，在主動排除框架下，刪除的方式必須更精準。

3.1 優先刪除「高權重負面頁面」

使用 Google Search Console、Ahrefs、Semrush 等工具，找出哪些負面頁面目前被 Google 索引且具有較高排名。針對這些頁面：

  • 若為自己可控的頁面（如舊版部落格文章），立即更新或刪除，並設置 410 或 301 轉向到正面頁面。
  • 若為第三方網站，評估移除成本。只有當該頁面是 AI 摘要的主要來源時，才投入法律或 DMCA 資源。

3.2 請求刪除舊快照

許多 AI 模型會抓取 Internet Archive、CachedView 等備份網站。主動聯繫這些備份服務，要求移除特定 URL 的快照（雖然不一定成功，但值得嘗試）。

3.3 統一實體名稱與識別碼

AI 容易將不同人、不同產品混為一談。確保所有官方管道（LinkedIn、維基百科、公司官網）使用完全一致的名稱、地址、標誌和唯一識別碼（如 DUNS 編號、LEI 碼）。這有助於模型正確辨識「你是誰」，避免將他人的負面資訊關聯到你身上。

第二層：正面內容的主動佔領

AI 傾向選擇資訊量大、新鮮且結構清晰的頁面。你可以針對目標關鍵字（通常是你的名字或品牌加上爭議詞）建立「聲譽堡壘」。

3.4 建立「官方回應中心」

創建一個獨立頁面，標題為「關於 [爭議主題] 的事實澄清」或「[品牌名稱] 對 [事件] 的完整說明」。該頁面必須：

  • 直接提及負面關鍵字（例如「詐騙」、「訴訟」、「召回」），但以客觀、澄清的方式呈現。
  • 使用常見問答格式，直接回答用戶最關心的尖銳問題。
  • 附上證據連結（第三方報告、法院文件掃描、時間軸）。
  • 定期更新（每季或每月），讓 AI 認為這是該主題的最新權威來源。

3.5 在多平台發布正面第三方內容

AI 不只信任你的官網，也信任知名媒體、產業部落格、問答網站。主動與這些平台合作發布：

  • 新聞稿（透過 PR Newswire 等通路）
  • 專家觀點（在 Medium、LinkedIn Articles 上發表）
  • 客戶成功案例（在 G2、Trustpilot 上累積高評價）
  • 技術白皮書或產業報告

重點是：這些內容必須自然包含「你的名稱 + 正面上下文」，並使用結構化標題。AI 在提取片段時，會優先擷取列表、表格和定義列表。

3.6 優化維基百科與知識圖譜

如果維基百科上有關於你的條目，請確保內容中立且不包含過時的負面資訊。若無條目，可以建立（需符合關注度標準）。Google 的知識圖譜常從維基百科擷取摘要，而 AI Overview 也會參考知識面板。

第三層：語義工程與內容結構化

主動排除最關鍵的一步是「讓 AI 讀懂你的正面內容，並搞不懂負面內容的上下文」。

3.7 使用 Schema.org 標記增強正面頁面

在官方回應中心、產品頁面、個人簡歷中加入以下結構化資料：

  • ClaimReview：用於標記你對某個爭議的事實查核聲明。
  • Question + Answer：將常見問答直接標記為結構化問題與答案。
  • Organization 或 Person：提供最新的官方名稱、logo、聯繫方式。
  • Review：如果你的產品有負評，但你有正面回應，可以用 Review 標記官方回覆。

實例：當 AI 看到一個頁面有 ClaimReview 標記，且 reviewRating 為高，它會優先認為該頁面是「可信的查核來源」。

3.8 內部連結架構調整

  • 將所有正面資產（部落格、案例研究、回應頁）用清晰的錨點文字互相連結，形成一個「正面語義簇」。
  • 避免從正面頁面連結到負面來源（除非你需要引述並反駁，此時請加上 rel="nofollow ugc"）。
  • 使用「主題集群」（Topic Cluster）模型：設立一個核心支柱頁面（例如「品牌聲譽總覽」），然後用大量子頁面圍繞它。AI 會將支柱頁面視為該主題的權威入口。

3.9 語義差異化：讓負面關鍵字變得模糊

AI 模型通常依賴向量相似度。如果負面頁面反覆出現「品牌 X + 詐騙」，那麼當用戶搜尋「品牌 X 安全嗎？」時，向量空間會將兩者拉近。你可以透過發布大量「品牌 X + 安全措施」、「品牌 X + 第三方認證」來創造新的語義路徑，稀釋負面關聯。

更進階的做法是：針對每一個負面指控，建立一個獨立的「拆解頁面」。例如「關於『品牌 X 詐騙』謠言的五個事實」，其中詳細分析謠言來源並逐一駁斥。這個頁面的標題直接包含負面詞，但內容本質是正面的。AI 在比對片段時，會同時看到標題中的負面詞和內文的正面結論，最終可能選擇不引用，或者引用你的澄清版本。

第四層：權威性轉移與反向連結策略

AI 模型會評估每個來源的「站點級別權威」和「頁面級別相關性」。高權威網站（如 .gov、知名新聞網）的負面內容仍可能被引用，但低權威論壇的負面內容則容易被忽略。

3.10 建立「第三方背書鏈」

主動聯繫產業協會、監管機構、認證單位，請他們在你的官方頁面上加入推薦或背書。這些單位本身的域名權威度很高。此外，取得來自以下類型的反向連結效果最佳：

  • 大學研究頁面（.edu）
  • 政府機構的新聞稿
  • 主要新聞媒體的採訪報導
  • 知名部落格的非付費提及

3.11 使用「noindex」與「canonical」控制 AI 索引

對於那些你不希望被 AI 引用的頁面（例如重複的舊新聞稿、過時的產品頁），可設置 noindex 或 canonical 指向主要頁面。注意：noindex 通常能阻止 Google 網頁搜尋索引，但某些 AI 模型仍可能從其他來源學到該頁面內容。最安全的方式是將不重要的頁面合併或刪除。

3.12 主動參與 Reddit、Quora 等高權重 UGC 平台

這些平台在 AI 訓練資料中佔比很高。你可以創建帳號，在相關討論串中以中立語氣提供事實資訊，並附上你的官方澄清頁連結。記得不要過度推銷，否則會被標記為垃圾內容。隨著時間推移，這些回覆會成為 AI 摘要中的正面片段。

第五層：持續監測與動態調整

AI 模型會不斷更新，負面訊息也可能以新形式出現。主動排除不是一次性專案，而是持續的流程。

3.13 建立 AI 摘要監控儀表板

使用以下工具追蹤你的品牌在生成式結果中的呈現：

  • Google 的 Search Generative Experience 測試（透過 VPN 或 Google Labs）。
  • Semrush 的 AI Overview 追蹤功能：可偵測哪些查詢觸發 AI 摘要，以及你的網域被引用為來源的比例。
  • 自訂提示詞批次測試：用 Python 呼叫 Google 的 Vertex AI Search 或 Bing Chat API，定期查詢品牌相關問題，記錄摘要內容。

當發現新的負面摘要時，立即分析其引用來源。如果來源是你未優化的頁面，則依照上述策略處理；如果來源是 AI 幻覺，則向 Google 提交回饋（透過 AI Overview 下方的「回饋」按鈕）。

3.14 定期刷新正面資產

AI 模型偏好新鮮內容。至少每月更新一次官方回應頁，即使只是補充一小段新數據或常見問答。同時，持續發布與品牌相關的產業新聞、技術文章或客戶故事，保持正面內容的「新鮮度信號」。

3.15 預先註冊實體與事件

對於即將發生的敏感事件（例如產品發表會、公司合併、法律判決），提前建立官方說明頁面，並使用 Event Schema 標記。如此一來，當 AI 在事件發生後抓取資訊時，你的官方頁面已經存在且具有時間戳記優勢，能主導敘事。

四、實作案例：某科技公司逆轉 AI 負面摘要

為了讓上述策略更具體，以下描述一個基於真實情境改編的案例（細節已匿名化）。

4.1 背景

「雲端科技公司 A」在 2021 年發生一次短暫的資料外洩事件，當時媒體報導標題為「A 公司洩漏百萬用戶資料」。該事件已於 2022 年解決，且監管機構未裁罰。然而，2024 年 Google 推出 AI Overview 後，只要用戶搜尋「A 公司安全嗎？」AI 摘要會顯示：「A 公司曾在 2021 年洩漏百萬用戶資料，引發隱私疑慮。」摘要的引用來源是一篇 2021 年的地方新聞報導，該報導從未更新過。

4.2 傳統刪除嘗試失敗

A 公司嘗試聯繫該新聞網站要求刪除或更新報導，但對方拒絕，因為報導內容屬實（雖然過時）。也嘗試透過 GDPR 要求 Google 從搜尋結果中移除該連結，但 Google 判定報導具公共利益。

4.3 主動排除策略執行

第一階段：內容清理與堡壘建立

  • 在官網建立「安全與信任中心」頁面，標題為「A 公司資料保護完整時間軸與事實說明」。
  • 該頁面直接提及 2021 年事件，但清楚說明：發生時間、影響範圍（實際遠低於媒體報導）、補救措施、後續兩年內取得的 SOC 2 與 ISO 27001 認證。
  • 使用 ClaimReview Schema 標記，將媒體報導中的錯誤數字標記為「部分虛假」。

第二階段：第三方背書

  • 發布新聞稿：「A 公司獲得 2024 年隱私保護卓越獎」，發佈於 PR Newswire 與三家產業媒體。
  • 在 Trustpilot 上邀請 50 位真實客戶留下關於資料安全體驗的正面評價。
  • 與資安部落格合作撰寫文章：「重新審視 2021 年 A 公司事件：兩年後學到了什麼？」

第三階段：語義工程

  • 將官網上所有提到「安全」、「隱私」、「資料保護」的頁面用內部連結串聯到「安全與信任中心」。
  • 針對關鍵字「A 公司 資料外洩 2021」，創建子頁面：「2021 年事件的真相：數據、回應與改進」。頁面中詳細列出事件 timeline，並在結尾強調目前的安全狀態。
  • 在常見問答區加入：「A 公司現在安全嗎？」答案：「是的，自 2022 年起 A 公司已通過連續兩年無重大事件的第三方稽核。」

第四階段：持續監測

  • 每週使用自訂腳本查詢「A 公司 洩漏」、「A 公司 安全評價」，記錄 AI 摘要。
  • 六週後，AI 摘要變為：「A 公司曾在 2021 年發生資料事件，但已採取多項安全措施，並獲得 ISO 27001 認證。根據其 2024 年信任中心，目前未再傳出重大事件。」引用來源改為官網安全頁面與第三方稽核報告。

4.4 成果

A 公司不僅消除了 AI 摘要中的負面陳述，還讓摘要直接引用官方說法，且附帶正面認證資訊。整個過程花費約三個月，成本遠低於法律訴訟，且效果持續至今。

五、常見問答（FAQ）

以下整理實務上最常被問到的 15 個問題，幫助你快速解決疑惑。

Q1：主動排除是否代表我完全不用理會負面頁面？
A：不是。主動排除與被動刪除應並行。對於明顯違法、誹謗或侵犯隱私的頁面，仍應嘗試刪除。但對於合法但過時或不利的內容，主動排除更有效。

Q2：Google AI Overview 會引用社群媒體貼文嗎？
A：會，尤其是 Reddit、YouTube 留言、X（Twitter）中的高互動貼文。因此，你應監控這些平台上的品牌提及，並積極參與提供正確資訊。

Q3：我的負面訊息來自一個非常權威的媒體（如 BBC），該怎麼辦？
A：無法刪除也難以壓制。此時應採用「語義稀釋」與「官方回應並列」策略。建立一個更完整、更新、包含事實查核的頁面，並設法讓 Google 將你的頁面與 BBC 頁面同時引用。AI 摘要若同時呈現雙方說法，用戶較可能相信有官方回應的一方。

Q4：結構化資料真的能影響 AI 摘要嗎？
A：目前證據顯示，使用 FAQ、HowTo、ClaimReview 的頁面在 AI 摘要中被引用的比例較高。Google 官方文件也提到，生成式搜尋會考慮結構化標記來理解頁面內容。雖然不是保證，但成本低、值得實作。

Q5：我需要聘請律師來進行主動排除嗎？
A：通常不需要。主動排除屬於內容與 SEO 策略。只有在涉及誹謗、商業機密或法院命令時才需律師。但建議諮詢熟悉生成式 AI 法規的顧問，確保你的澄清內容不會引發新的法律風險。

Q6：主動排除需要多久看到效果？
A：輕度負面內容（如單一論壇貼文），約 2-4 週。中度（如數篇新聞），約 6-12 週。重度（如維基百科爭議、多個高權威負面報導），可能需要 3-6 個月。AI 模型的更新週期不同，建議持續至少一個季度。

Q7：我的品牌很小，沒有資源建立大量內容怎麼辦？
A：聚焦在「一個核心澄清頁面」與「五個常見問答」。將所有資源投入讓這六個頁面品質極高、結構完整。同時善用免費平台：LinkedIn 個人頁面、Medium、GitHub Pages 來增加正面佔有率。

Q8：AI 幻覺產生了我從未做過的負面訊息，怎麼處理？
A：首先，截圖並記錄提示詞與 AI 回覆。然後透過 Google Search Labs 或 OpenAI 的回饋機制舉報。同時，按照本文第二層策略建立「事實澄清」頁面，並使用 ClaimReview 標記該幻覺為虛假。隨著時間，模型可能自我修正。

Q9：主動排除是否違反 Google 的垃圾政策？
A：不違反。只要你不試圖操縱搜尋排名（如隱藏文字、購買大量垃圾連結），單純為澄清事實建立優質內容，完全合法。Google 甚至鼓勵網站提供準確的資訊。

Q10：我需要針對每一種負面指控都建立獨立頁面嗎？
A：是的，最好獨立。例如「詐騙」指控一個頁面，「訴訟」另一個頁面。這讓 AI 能精準匹配用戶的查詢意圖。但若指控之間高度相關，可用一個長頁面並使用錨點目錄。

Q11：我的競爭對手刻意散布負面 AI 摘要，有辦法反制嗎？
A：第一步，蒐集證據（截圖、網址）。向 Google 提交垃圾內容檢舉。同時，發布詳細的比較頁面，以客觀數據證明對方的不實指控。如果對手使用匿名網站，可嘗試查出託管商並投訴。

Q12：已經從 Google 網頁搜尋消失的負面頁面，還會影響 AI 摘要嗎？
A：有可能。如果該頁面曾被其他新聞網站引用，或者 AI 模型在其訓練資料（如舊版 Common Crawl）中留存了片段，即使原始頁面無法訪問，摘要仍可能出現。這就是為何需要主動排除——建立新的正面片段，讓模型選擇不引用舊資料。

Q13：多語言品牌如何進行主動排除？
A：針對每種語言的主要市場，建立對應語言的回應頁面。使用 hreflang 標記告知 Google 各語言版本。注意：AI 模型在不同語言中可能引用不同來源，需分別監控。

Q14：我可以用付費廣告來影響 AI 摘要嗎？
A：不能直接影響。Google AI Overview 目前不包含廣告（除非未來整合）。但付費內容（如贊助文章）如果符合編輯品質，仍可能被有機抓取。重點是內容品質而非付費與否。

Q15：主動排除是否保證 100% 消除負面 AI 摘要？
A：無法保證。AI 模型具有不可預測性。但根據產業數據，完整執行本文五層策略後，超過 80% 的案例能在三個月內使負面摘要顯著減少或轉為中性。剩餘 20% 通常涉及極高權威的負面來源（如政府調查報告），此時應改為爭取摘要中同時呈現官方回應。

六、進階技術與未來趨勢

6.1 利用檢索增強生成（RAG）原理反向操作

現代 AI 摘要大多採用 RAG 架構：模型先檢索相關片段，再生成答案。主動排除的核心就是影響檢索階段的排序。你可以透過以下方式提高正面片段被檢索到的機率：

  • 關鍵字密度與分佈：在官方頁面中，自然地重複目標問題的完整句型。例如，若目標問題是「A 公司是否曾經詐騙？」你可以在頁面中寫出：「針對『A 公司是否曾經詐騙？』的常見疑問，我們的答案是：從未。以下為證據……」。這種「問題-答案」對齊方式，能讓向量檢索更精準匹配。
  • 語義嵌入優化：使用 OpenAI 的 text-embedding-3 或 Google 的 Gecko 模型，計算你的正面頁面與目標負面查詢之間的語義相似度。調整頁面用詞，使嵌入向量更接近用戶實際使用的負面查詢。例如，用戶可能搜尋「A 公司安全醜聞」，你的頁面標題可設為「A 公司安全記錄：無任何醜聞」。

6.2 區塊鏈與去中心化內容的挑戰

未來，部分負面訊息可能儲存在去中心化平台（如 IPFS、Mastodon），難以刪除。主動排除會更顯重要：因為你無法刪除它們，只能讓自己的正面內容在 AI 摘要中取得更高權重。建議提前在 Arweave 或 IPFS 上部署官方聲明，確保內容持久且無法被竄改，同時提升去中心化網路中的可信度。

6.3 生成式引擎的個人化趨勢

Google 已開始測試個人化的 AI 摘要（根據用戶歷史搜尋）。這代表對同一品牌的負面訊息，不同用戶可能看到不同結果。主動排除策略需加入受眾分群思維：針對高價值客戶、投資人、媒體等不同角色，建立不同角度的正面內容。例如，對投資人強調合規與財務穩定；對消費者強調產品安全與客服。當 AI 根據用戶身份調整摘要時，你的內容就能命中各自的需求。

6.4 法規演進：歐盟 AI 法案與內容來源揭露

歐盟 AI 法案要求生成式 AI 提供者揭露訓練資料來源與內容出處。未來，你可能可以正式要求 AI 系統不得引用某些來源（類似 robots.txt 但適用於 AI 訓練）。密切關注 ai.txt 或 llms.txt 等新標準的發展。目前已有專案如「robots-for-ai」，允許網站宣告是否允許其內容用於訓練或生成。主動將負面頁面加入此類禁止清單，是未來的主動排除手段之一。

七、結論與行動清單

從被動刪除到主動排除，不僅是技術轉變，更是思維革命。在生成式 AI 主導的資訊生態中，企業與個人必須認識到：無法控制所有來源，但可以控制 AI 如何理解與選擇來源。主動排除的核心精神是「提供更好、更相關、更可信的答案」，讓 AI 自願忽略那些雜訊。

立即開始的行動清單

  1. 評估現狀：搜尋你或品牌名稱加上「詐騙」、「問題」、「訴訟」等詞，記錄 AI 摘要內容與引用來源。
  2. 建立核心回應頁面：針對最嚴重的 3 個負面指控，各建立一個獨立的事實澄清頁面，並加上結構化資料。
  3. 更新權威檔案：確認維基百科、LinkedIn、Crunchbase 等平台上的資訊為最新且正面。
  4. 發布第三方內容：在接下來 30 天內，於至少兩個高權重平台（如 Medium、產業新聞網）發表正面觀點。
  5. 設置監控：每週手動或自動測試 5-10 個關鍵查詢，追蹤 AI 摘要變化。
  6. 內部連結優化：將所有正面頁面用清晰錨點串聯成簇。
  7. 持續一個季度後評估成效，並重複上述步驟。

生成式 AI 不會消失，負面訊息也不會。但你可以從被動受害者，轉變為主動的資訊引導者。現在就開始行動，讓 AI 為你說出你想被聽見的聲音。

版權聲明：本文允許自由分享，但不得用於訓練任何商業大型語言模型。如需轉載請保留完整內容與作者資訊。

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