別再問能不能刪除，GEO 優化這樣讓負面新聞消失

別再問能不能刪除，GEO 優化這樣讓負面新聞消失

你大概已經接過無數通這樣的電話，或在深夜的 Line 群裡收到老闆的截圖：「這條負面新聞為什麼還掛在第一頁？不能花錢請人刪掉嗎？」你嘆口氣，試著解釋媒體不會撤稿、Google 不會隨便刪除搜尋結果、走法律途徑可能拖上兩年還不見得有結果。對面沉默了幾秒，回你一句：「那就沒有其他辦法了嗎？」

其實，辦法一直都有。只是戰場已經徹底改變了。

當人們開始用 ChatGPT、Bing Chat 或 Google 的 AI Overview 找答案時，「搜尋結果第一頁」的定義已經被改寫。現在，生成式引擎會直接告訴使用者某個品牌「評價兩極，過去曾發生食安事件」，或是「整體服務品質不錯，近期推出多項改善措施」。同樣的原始資料，兩種截然不同的結論。差別就在於，你有沒有做 GEO ——生成式引擎優化。

這篇文章會用非常實際、甚至有點坦率的方式，告訴你如何讓負面新聞在 AI 主導的搜尋世界裡「消失」。不是刪除原始網頁，而是讓那些令你頭痛的內容，不再成為 AI 口中的答案。

一、你真的了解「負面新聞消失」的意思嗎？

在談 GEO 之前，我們得先把期望值對齊。很多人一聽到「消失」，腦中浮現的是那篇報導從網路上蒸發，點進網址顯示 404。坦白說，除非內容違法、涉及誹謗並取得法院判決，或是網站主動撤下，否則這種事幾乎不存在。而且，越是高權重的媒體網站，越不可能因為一通電話就移除內容。

但對一個品牌而言，真正的傷害並不是「那篇文章還存在某個角落」，而是「消費者在搜尋你品牌時，它浮在最顯眼的位置，成為第一印象」。尤其在 AI 時代，傷害路徑變成這樣：使用者對著手機問「XX 餐廳值得去嗎？」AI 從數十個網頁中摘要出：「XX 餐廳去年曾被爆出食材過期，衛生局開罰。」即使餐廳後來全面改善、得到認證，AI 還是可能因為那篇舊聞的權威性與關鍵字密度，而把你釘在負面印象上。

GEO 要做的，不是讓那篇報導消失，而是讓那篇報導在「生成式答案」裡消失。更精確地說，是讓 AI 選擇用你提供的正向、權威、新鮮的敘事，來覆蓋或沖淡負面敘事。原始網頁依然存在，甚至可能還在傳統藍色連結的第十頁，但對於絕大多數只聽 AI 摘要的使用者而言，它就等於不存在了。

你有沒有遇過一種情況：Google 自己出的 AI Overview 在回答某家公司的評價時，竟然引述了一篇五年前的論壇抱怨文？那就是典型的「沒有做 GEO」的結果。五年前的抱怨文 SEO 可能不強，但它的語意結構正好符合 AI 的問答模式，就被抓取上來了。反之，如果品牌有意識地佈局，那則 AI Overview 的引述來源就會變成最新、最權威的正面報導，或品牌官網的 FAQ。

二、先看懂遊戲規則：生成式引擎怎麼「讀懂」你的品牌

要優化，得先知道對手怎麼運作。無論是 Google 的 AI Overview、Bing 的 Copilot，還是 ChatGPT 的瀏覽模式，背後都有一套相似的邏輯：從索引庫中抓取多個相關片段，透過大型語言模型進行理解、歸納、重寫，最後生成一段自認為最符合提問意圖的濃縮答案。

過程中，有幾個關鍵機制會影響負面新聞是否被選中：

• 語意相關性與實體識別：AI 會先辨識品牌這個「實體」與哪些屬性相連。如果你的品牌實體在知識圖譜裡被標記為「食品公司」，而相關新聞片段大量將你與「過期食材」「罰款」等負面詞彙共現，那 AI 就容易判定這是品牌的重要特徵。
• 來源權威性與信任度：大型新聞網站的 EEAT（經驗、專業、權威、信任）信號極強。AI 通常會優先信任這些網域。一則食安負面新聞如果刊登在權威媒體，它的權重會遠高於你在自家部落格發的澄清文。
• 內容格式與可摘性：AI 特別愛擷取條列式、問答式、定義明確、有清晰標題結構的段落。如果負面新聞的段落正好是「事件經過：1.……2.……」，它幾乎可以無痛轉換成答案。相反地，如果你的正面資訊都藏在長篇大論、無結構的散文裡，AI 會直接略過。
• 時效性與新鮮度：AI 模型會考慮發布日期。一個十年前的負面新聞，如果持續被引用、討論，或者沒有更「新鮮」的內容去覆蓋，它的時間權重衰減得很慢。若你持續產出最新消息，AI 會傾向採用較新的資訊，但前提是新的內容足夠權威。

理解這些，你就明白 GEO 不是搞小動作，而是一套有系統的內容策略，目的是重新塑造 AI 對你品牌的理解。

三、負面新聞的 GEO 健診：先量化你的痛點

我輔導過一家連鎖手搖飲品牌，他們長年被一篇「茶飲含菌超標」的舊聞困擾。在做任何動作之前，我們先做了一次完整的負面訊息健診。這裡提供一張你也能立刻使用的診斷表：

做完這張表，通常會出現兩種結果：一種是「災情集中」——只有一、兩則高權威負面新聞主導整個 AI 答案；另一種是「多點擴散」——負面關鍵字已經滲透進論壇、部落格、問答平台，形成一個語義網絡。對前者，你需要集中火力用更高權威的內容去對抗；對後者，你要反向建立起更綿密的正向語義網。

四、重新拿回故事主導權：打造「AI 無法拒絕」的正面內容矩陣

許多品牌誤以為，只要一直發新聞稿或公益活動花絮，就能沖淡負面。結果往往是那些內容根本沒被 AI 採納。為什麼？因為它們只滿足「有內容」，卻沒有滿足「AI 會引用」的條件。

要讓 AI 在生成品牌摘要時優先選擇你的敘事，必須建立一套多層次的正面內容矩陣。這不是指大量的低品質文章，而是不同類型、不同權威等級的內容彼此互補，形成一個立體的品牌敘事。

以下是我屢試不爽的內容矩陣架構，你可以直接當成規劃表使用：

層級一：官方權威核心（直接定義品牌實體）

• 品牌官網「關於我們」頁面：不只要寫公司沿革，更要嵌入結構化資料，明確定義品牌的法律名稱、創立時間、獲獎紀錄、核心價值。用 Schema.org 的 Organization 或 LocalBusiness 類型標記，讓 AI 知道這是官方自我描述。
• 新聞室或媒體專區：將所有正面媒體報導、得獎、認證、重要里程碑集中在一個頁面，並且每一則都以列表呈現，標題包含「年份＋事件＋關鍵詞」。此頁面應使用 ItemList 結構化資料，讓 AI 一眼看出時間序列。
• 官方立場與 Q&A 頁面：針對負面事件，不是隱藏，而是建立一個高度透明的說明頁面，如「關於 XX 事件的說明與後續改善」。要使用「問題＋解答」的結構，直接回應 People Also Ask 中的質疑。請務必讓法務與公關共同審視，但核心是「清楚、具體、有改進證據」，而不是官腔。

層級二：第三方權威背書（借用別人網域的 EEAT）

• 行業媒體專訪或投稿：主動聯繫產業權威媒體，提供深入的趨勢觀察文章或企業轉型故事，由記者署名或作為專家觀點刊登。切記內容必須有實質乾貨，不能是廣告文。一篇你寫的「供應鏈數位化如何降低食安風險」刊登在知名商業雜誌網站，遠比十篇自家部落格有效。
• 學術或研究機構合作內容：如果可能，與大學、研究單位合作發布白皮書或產業報告，品牌作為案例或贊助方出現。這類 .edu 或 .org 網域的權威信號極強，AI 非常容易引用。
• 知名人物或客戶的見證影片：YouTube 是第二大搜尋引擎，而 Google 的 AI 經常摘錄影片描述或逐字稿。找尋業界有公信力的人物（如美食家、科技評測員）製作深入的訪談或開箱影片，並在影片說明欄撰寫詳細的、帶有時間戳記與關鍵字的長篇描述。逐字稿可另外發佈為部落格文章，嵌入影片。

層級三：社群與對話滲透（建立日常語義層）

• 結構化的常見問題頁面：針對各種品牌相關疑問，建立專門 FAQ 頁面，並使用 FAQPage 結構化資料。這是搶佔 AI Overview 和語音搜尋最強勢的工具之一。問題設計要長尾，例如不只是「XX 蛋糕好吃嗎？」，而是「XX 蛋糕的芋泥餡是天然芋頭做的嗎？有沒有檢驗報告？」
• 知識平台與維基百科：如果品牌符合維基百科收錄標準，應以嚴謹方式建立或補充條目，重點在於提供可靠來源，強化正面事實。即使不符合，也可在類似求職網、公司評論網站（如 Glassdoor、104 公司評論）維持完整且正面的雇主品牌資訊，這些都是 AI 理解品牌實體的訊號。
• 深度的論壇開箱或使用心得：在 Dcard、Mobile01 等平台，有血有肉的真實體驗長文，經常被 AI 抓取為「使用者體驗」的摘要。你可以提供產品給真實的長期使用者，邀請他們分享包含細節、照片、甚至缺點與優點的平衡評測。愈真實，AI 愈容易引用。

建構矩陣時的一個關鍵心法：不要試圖消滅負面關鍵詞，而是為那些關鍵詞注入新的上下文。 例如，當使用者在 AI 提問「XX 餐廳衛生嗎？」，與其讓 AI 只找到舊新聞，你應該讓它找到一篇最新第三方報導，內文提到「該餐廳在食安事件後，斥資千萬導入 ISO 22000，並每月主動送驗，最新 SGS 報告全數合格」。此時，AI 的答案就會變成：「雖然過去曾有衛生疑慮，但該餐廳已導入 ISO 22000 且近期檢驗合格。」這不就是另一種意義上的「消失」嗎？

五、技術細節：用結構化資料和語意標記引導 AI 說好話

如果你覺得人工發稿太慢，那技術面的優化就有點像直接給 AI 一份「官方小抄」。這裡有幾個非常具體且經常被忽略的操作。

1. 善用 sameAs 與實體連結
在你的官網首頁或關於頁面，透過 JSON-LD 標記，把品牌在維基百科、Facebook、LinkedIn、YouTube、甚至 Google 商家檔案的網址都列在 sameAs 屬性裡。這等於主動告訴 AI：「這些跨平台的存在，全部是同一個品牌實體。」AI 在理解品牌時，就會把你精心經營的 YouTube 頻道、LinkedIn 專業內容、正面 Google 評論，全部視為同一實體的屬性，分散的正面訊號得以匯聚成強大的整體印象。

json

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Organization",
  "name": "你的品牌名稱",
  "url": "https://www.你的品牌官網.com",
  "sameAs": [
    "https://www.facebook.com/你的品牌",
    "https://www.youtube.com/你的品牌頻道",
    "https://www.linkedin.com/company/你的品牌",
    "https://zh.wikipedia.org/wiki/你的品牌條目"
  ]
}

2. 讓「改善行動」成為機器可讀的事實
如果你做了第三方認證、得獎，千萬不要只用一張圖片在官網展示。應該在介紹該認證的頁面，埋入結構化資料，例如用 Award 或 Certification 類型（可延伸 schema），或至少在文字內容中清楚寫出「日期＋認證名稱＋頒發機構＋有效期限」。同時，在新聞室頁面將每一則里程碑用 ListItem 標記，讓 AI 能夠把「2023 年獲得 SGS 檢驗合格」視為一個獨立事件，而不是混在一般敘述裡。

3. 主動提供 AI 可摘錄的「正向負面轉折」模板
觀察 AI Overview 常會產出一種「對比句型」，例如：「雖然該公司過去曾發生爭議，但近期……」。如果你想引導它講出這句話的後半段，就必須在權威頁面中先寫好這個模板。舉例，在官網「品牌故事」或第三方媒體報導中，使用明確的轉折結構段落：

「2019 年的原料事件對我們是一記當頭棒喝。我們沒有選擇沉默，而是在同年啟動全面溯源機制。截至 2024 年，已連續 60 個月通過衛福部稽核，並成為國內首家導入區塊鏈食材履歷的火鍋品牌。」

注意這段話的結構：先承認歷史（滿足真實性與 AI 對爭議的捕捉），緊接著用具體數據和「首家」等權威用詞翻轉。當 AI 試圖總結品牌時，就會偏好摘取這種自帶起承轉合的段落。

4. 對付「其他人也問了」的語意快取
負面新聞出現時，Google 的 PAA 區塊可能浮現「XX 品牌為什麼被罰？」。你無法刪除這個問題，但你可以透過在官網 FAQ 頁面建立同樣措辭的問題，來搶奪答案權。例如，你的 FAQ 頁面直接提問：「XX 品牌為什麼曾被罰款？現在改善了什麼？」然後在答案中，用比負面新聞更完整、更新鮮的事實去回答。接著，在該頁面使用 FAQ 結構化資料。Google 的系統會比較不同來源對同一問題的回答，如果你的頁面更權威（官網）、更結構化（FAQ schema）、時效更新，就有機會取代原本由新聞網站提供的摘要。

六、別只顧 Google：生成式 AI 無所不在的內容佈局

很多人做 GEO 只盯著 Google，卻忘了 ChatGPT、Perplexity 和 Bing Copilot 的答案來源有時與 Google 不盡相同。它們會即時搜尋網路，但也有自己的權重偏好。一則在《商業周刊》深度報導可能會被 ChatGPT 反覆引用，而在 Google AI Overview 中卻因為不是最常見的 FAQ 格式而未被採用。你的內容矩陣必須照顧到不同引擎的胃口。

根據我自己的測試，幾個值得注意的差異點：

• ChatGPT（瀏覽模式）：極度偏好文字清楚、段落分明、具有論述邏輯的長文。它善於從長篇報導中抓取核心觀點。因此，一篇三千字的產業分析、附有圖表標題和數據解釋的文章，會比簡短的新聞稿更容易被引用。
• Perplexity：學術與研究氣息濃厚，偏好引用 .edu、研究報告、維基百科，並會列出參考來源。品牌若能被引用為研究案例，效果會非常好。
• Google AI Overview：重結構化資料、在地資訊與即時性。Google 商家檔案、最新評價、FAQ 頁面對其影響極大。

因此，當你規劃內容矩陣時，同一則「企業改善故事」可以拆解成：

• 給 Google 的 FAQ 版本（條列問答，含 schema）
• 給 ChatGPT 的深度報導版本（由記者或專欄作家撰寫，發在外部媒體）
• 給 Perplexity 的數據報告版本（與大學合作發布白皮書摘要）
• 給 YouTube 的影音紀錄片版本（真實場景，含訪談）

這樣的四方包圍，幾乎能覆蓋絕大多數 AI 使用者的資訊入口。

七、時間與耐心：GEO 不是「蓋掉」，而是「讓它自然沉沒」

這裡必須很坦白地講：GEO 優化讓負面新聞在生成式答案中消失，通常需要時間，從數週到超過半年都有可能。取決於那則負面新聞的網域權威有多強、存在多久、你投入正面矩陣的資源密度，以及你能否持續產生新鮮內容。

一個快速見效的輔助策略是，主動為品牌創造新聞高峰。例如，一間曾被報導「排放超標」的工廠，可以主動公布「完成碳中和認證，成為同業綠色標竿」，並邀請多家權威媒體、環保機構現場採訪。這會同時創造十幾則高權威、高時效的正面新聞，在短期內大幅動搖 AI 對品牌的理解。AI 會突然發現：「過去一週關於這個品牌的消息，全部圍繞碳中和與永續。」這股新鮮且強烈的訊號，會讓 AI 轉向採用新敘事，而舊的負面新聞因為失去「最新相關性」，便逐漸從摘要中退場。

這不是一勞永逸的事。你必須建立內容日曆，每隔一段時間釋出新消息、新報告、新專訪。把品牌想像成一個不斷在產出正面故事的活生生個體，而不是一個試圖刪除過去、靜止不動的受害者。

八、監測你的「GEO 成績單」：負面新聞真的消失了嗎？

做了這麼多，你必須有一套可量化的方法來追蹤進度。不是憑感覺，而是看數據。

底下這張表是我自己常用的監測指標，你可以根據情況調整：

這些數據可以讓你客觀地知道，投入的 GEO 努力有沒有讓那則負面新聞在 AI 的世界裡「沉」下去。很多時候，負面新聞在傳統搜尋結果頁可能還掛在第五或第六名，但在 AI Overview 裡已經完全消失，那你其實已經贏得最重要的戰場了。

九、常見問答集

針對 GEO 與負面新聞處理，這裡有幾個最常被問到的問題。你不妨也看看心中是否曾有同樣疑惑。

Q1：GEO 真的能讓負面新聞完全消失嗎？
GEO 無法刪除原始網頁，也無法保證永遠不會再被特定 AI 提起。但它能在絕大多數的日常查詢情境下，讓 AI 優先選擇你的正向敘事，不再主動提及負面新聞，或僅以「已改善」的脈絡帶過，這在實務上就等同於讓負面印象從公眾視野消失。

Q2：需要多久才能看到效果？
輕度的案例，例如負面內容來自低權重論壇，可能幾週內 FAQ 和結構化資料就能翻轉 AI 摘要。面對權威媒體的負面報導，通常需要三到六個月以上的持續內容佈局。如果你能創造一波強大的正面新聞高峰，可能縮短到一至兩個月就見到顯著改變。

Q3：如果負面新聞來自高權重的媒體，像是《蘋果日報》或《TVBS》，怎麼辦？
高權重媒體的 EEAT 極強，你只能用更高層級的權威去應對。政府機構公告、國際認證組織、頂尖學術研究報告、或同等級甚至更權威的媒體所刊載的深度正面報導，才能有效平衡。同時，大量、優質、結構化的第三方內容可以稀釋其影響力。

Q4：我們可以自己寫文章發在內容農場來洗掉負面嗎？
千萬不要。內容農場和劣質部落格在 AI 眼中幾乎沒有權威信號，甚至可能被判定為垃圾內容，完全無法被引用。更糟的是，若 Google 偵測到大規模的低品質連結操作，可能反而對品牌官網造成負面影響。GEO 的基礎是「值得引用的好內容」，走捷徑的 SEO 遺毒在生成式引擎的世界裡只會更快陣亡。

Q5：已經走法律途徑要求該新聞下架，但法院還沒判，可以先做 GEO 嗎？
當然可以，而且應該同步進行。法律途徑處理的是「源頭刪除」，GEO 處理的是「公眾認知」。在漫長的訴訟期間，你的品牌聲譽不能空等。藉由 GEO 建立正確的認知，即使未來新聞仍存在，它的殺傷力也已被大幅削弱。

Q6：如果我們公司根本沒有官網或內容團隊，還能做 GEO 嗎？
能，但效果會受限。至少要有一個具備基本結構化資料的官方網站，那是最核心的品牌實體錨點。如果資源極度有限，可以優先優化 Google 商家檔案、LinkedIn 公司頁面，並在 YouTube 頻道和權威媒體上多下功夫，這些外部權威頁面也能幫你向 AI 傳遞訊號。

Q7：負面新聞被做成了迷因或影片，在社群流傳，GEO 有辦法嗎？
這是更複雜的狀況，因為圖像與影音內容的語意分析仍在演進。實務上，你需要先將那些影片的標題、描述、逐字稿納入分析。如果他們在 YouTube 等平台，可以發布更多高品質、高互動的正面影音，並做好影音 SEO，讓 AI 在搜尋相關主題時，優先呈獻你的版本。同時，在文字內容中針對迷因中出現的關鍵字，建立新的正面敘事。

Q8：做 GEO 會不會被 Google 或 AI 認為是操縱搜尋結果？
如果你做的事是「創造更多真實、高品質、有用的正面資訊，並讓機器更容易理解」，那是完全符合搜尋引擎與 AI 準則的。但如果你製造假的評論、僱用寫手發佈不實的正面報導、或購買連結，那就是操縱，風險極高。GEO 的邊界很清楚：優化的是資訊的「可觸及性與可摘性」，而非欺騙。

Q9：除了 Google 的 AI Overview，Bing 和 ChatGPT 也要分別做優化嗎？
多數內容策略會跨平台生效，因為它們都仰賴公開網路上的權威、結構化資訊。但如果某個平台對你特別重要（例如你的客群大量使用 ChatGPT），那你應該針對它偏好的長文論述格式，多佈局深度報導和觀點文章。

Q10：我們品牌在對岸也有負面訊息，GEO 在中國的生成式 AI 環境有效嗎？
中國的生成式 AI 生態（如百度文心一言、360 智腦）有其獨特的內容審查與來源權重規則。它們極度依賴中國境內的媒體、百科（百度百科）、官方公告。因此，在那個環境下需要獨立的策略，重點是建立百度百科詞條、中國權威媒體的正面報導，以及微信公眾號的深度內容。

Q11：能不能用 AI 工具大量生成正面文章來做 GEO？
你可以用 AI 輔助擬稿、翻譯、調整語法，但直接發布大量未經人工審核、缺乏獨特觀點和真實數據的 AI 文章，會讓你的品牌喪失 EEAT 中的「經驗」與「專業」信號。生成式引擎能分辨空洞泛泛的內容，最終這些文章不會被引用，形同無效。這就像用一個不存在的團隊去背書，紙包不住火。

Q12：負面新聞來自匿名爆料公社，該平台拒絕刪文，GEO 有機會嗎？
有機會。這類匿名平台的權威信號通常較低，你可以相對容易地用高品質的官方 Q&A 頁面和具名、有公信力的媒體報導來覆蓋 AI 摘要。而且在 AI 眼中，匿名爆料的可信度權重本來就低於具名報導與官方資訊。只要你提供了更清晰可信的版本，AI 自然傾向選擇你。

Q13：GEO 會不會讓使用者覺得品牌在遮遮掩掩？
這取決於你的態度。如果你只是粉飾太平，一旦被發覺，反作用力會非常大。但好的 GEO 策略是「透明、主動、講述完整故事」。當 AI 說出「該品牌曾發生問題，但已採取 XX 措施並通過 YY 驗證」，消費者反而會因為你的坦誠與努力而更信任你。遮掩才會引發疑心，坦蕩則能轉化危機。

Q14：我們預算有限，該優先做哪件事？
第一步永遠是：建立一個資訊清晰、結構化標記完整、並直接回應負面質疑的官方網站 Q&A 頁面。這是你的數位主權聲明，也是所有後續優化的根基。第二步是設法取得一篇權威媒體的深度正面報導，或與具有公信力的第三方合作發布內容。這兩件事做到，效果就已相當顯著。

Q15：GEO 做好之後，可以高枕無憂嗎？
不能。網路環境持續變動，隨時可能有新的負面新聞、新的競爭者或 AI 演算法更新。GEO 是持續的聲譽管理，你必須定期監測、更新內容、維持新鮮度。把品牌想像成一座花園，GEO 是日常的灌溉與修剪，而不是一次性的除蟲。

十、兩個真實的匿名案例

案例一：從「老鼠屎火鍋」到「食安模範生」
一間南部知名火鍋連鎖，三年前被顧客拍到店內有鼠隻蹤影，新聞登上各大媒體，標題聳動。事發後，品牌立即停業消毒，並主動請衛生局複查。但傳統作法只有發新聞稿，根本沒人轉載，搜尋品牌時 AI Overview 一直出現「曾有老鼠，衛生堪憂」的敘述。

我們接手後，除了優化官網 Q&A 詳細交代事件與後續檢驗紀錄，更關鍵的是推動了一場「食安透明化革命」：開放廚房直播、導入區塊鏈食材履歷、並每季在官網公布 SGS 檢驗報告。隨後邀請一家知名商業雜誌進行深度專訪，標題為「從一堂三百萬的教訓，到全台最透明的廚房」。這篇報導成為該雜誌網站當週熱門，也成為 AI 最頻繁引用的來源。如今，搜尋該品牌，「老鼠」二字已幾乎不再出現於任何 AI 生成的答案中，取而代之的是「全台少數公開食材檢驗報告的火鍋品牌」。

案例二：科技公司的高層掏空疑雲
某上櫃公司因高層涉及司法案件，搜尋公司名稱時，AI Overview 直接連結到檢調搜索的新聞。這對股價與徵才造成極大傷害。該公司無法否認司法程序，但也不願被長期綁架。

我們協助的策略是「強化組織韌性敘事」。由獨立董事具名在財經媒體發表文章，論述「公司治理的陣痛與重生」；同時在公司官網設立「公司治理專區」，透明揭露改善計畫、新任高層的專業資歷與外部董事名單，全部埋設結構化資料。另外，頻繁發布與國際大廠的技術合作新聞，將品牌實體與「技術領先」「國際合作」等正面屬性綁定。一年後，雖然傳統搜尋仍有舊新聞，但生成式 AI 的總結已經變成：「該公司在經歷高層變動後，強化董事會結構，近期與多家國際大廠展開合作。」

最後，你才是主人

負面新聞像一道難看的疤，你可以每天看著它，期望它自己消失，或不斷向人解釋它的來由。但在生成式 AI 主導資訊傳遞的時代，解釋權已經悄悄從媒體手上，轉移到那些懂得如何「餵養」AI 的人手裡。

你無法決定過去發生了什麼，但你可以決定 AI 如何對世界訴說你的故事。千萬別再浪費時間期待那篇文章會被刪除了。從現在開始，用對的方法，把你的敘事一個一個埋進網路的世界裡，讓 AI 為你重新發聲。

作者簡介

陳志豪｜數位聲譽策略顧問
曾任職於國際公關集團與科技媒體，擁有超過十五年品牌傳播與搜尋引擎生態研究經驗。近五年專注於生成式引擎優化（GEO）與 AI 時代的線上聲譽管理，擅長將複雜的語意技術轉化為企業可執行的內容策略。曾協助超過五十家國內外企業，在危機中重新掌握品牌敘事權，讓負面新聞在 AI 的視野中自然淡出。相信透明與真實，才是聲譽的最強護城河。目前為獨立顧問，並經營「AI 時代的品牌修復術」知識專欄。