17 5 月
排除 AI 負面訊息的搜尋呈現優化，需要多久才能見效？完整實戰拆解
這不是一篇會告訴你「只要七天，AI 就會忘記你的品牌污點」的速效神話。如果你正在面對這樣一個困境：在 Google 的 AI 總覽、ChatGPT 的即時搜尋或是微軟 Copilot 的回應裡，只要搜尋你的品牌、產品或個人姓名，跳出來的都是負面報導、客戶抱怨、法律糾紛甚至是陳年誤解，那麼你比誰都清楚，那種看著 AI 替全世界定義「你是誰」的焦慮，遠比傳統搜尋結果頁面的幾條負面連結更令人窒息。
正是因為 AI 產生的答案看起來「斬釘截鐵」，少了傳統藍色連結的那種「僅供參考」感，才讓排除這些負面訊息的工作變得極其關鍵，卻也極其需要耐心。我們今天要徹底攤開來談的，就是這段「見效時間」背後的變數、真實案例的時程表，以及你該用什麼樣的心態與步驟，拿回 AI 時代對自己敘事的話語權。
這篇文章將完全不談任何縮寫術語，而是用「AI 搜尋呈現優化」或「生成式引擎的內容策略」來貫穿整個概念。接下來的內容會非常紮實，如果你正為負面訊息所苦，建議找一段完整的時間，從頭看到尾。
一、先理解痛點：AI 為什麼偏偏抓住那則負面訊息不放？
在討論需要多久才能見效之前，我們得先蹲好馬步，理解對手的運作邏輯。很多人感到最無力的，是 Google AI 總覽或 ChatGPT 搜尋，彷彿對負面內容有種天生的「偏愛」。其實不是 AI 有偏見，而是負面內容的體質，剛好完美滿足了生成式模型在挑選來源時的幾個篩選條件。
這些模型在生成答案時，不是去「閱讀整個網路」然後獨立思考，而是依據一套複雜的排序與抽取機制，從已經被搜尋引擎索引的高排名內容、知識圖譜中的實體資訊，以及特定權威來源的資料庫中，拼湊出一則它認為最具代表性、最可信的回應。當一個品牌或個人相關的資訊稀疏、正面內容不夠立體、更新停滯，又或者有一篇來自極具公信力媒體的負面報導被大量轉載時，模型就極有可能把這則負面訊息當作「最值得呈現的事實」。
我曾經接手過一家中型在地餐飲集團的案子。他們根本沒有犯下什麼大錯，只是因為三年前某個離職員工在爆料公社的長文被幾家新聞台當作議題操作，改寫成聳動標題上了 Google 新聞。這篇報導在搜尋引擎中排名極佳，後來 Google 啟用 AI 總覽後，只要搜尋他們的品牌名稱，AI 總覽第一段就會出現「根據媒體報導，該集團曾涉及勞資爭議……」這行字，旁邊甚至沒有太多上下文。對一個努力改善勞動條件、後來還獲得當地勞工局表揚的企業來說，這無疑是烙印。
這就是典型的「資訊生態失衡」：一篇高權重、高引用的負面內容，在沒有足夠的正面、高品質內容與之抗衡時，自然佔據了 AI 眼中的「事實王座」。因此，排除 AI 負面訊息的本質，並不是去「刪除」那則內容（你我都知道網路幾乎無法真正遺忘），而是透過系統性的優化，重新平衡這個生態，讓 AI 有更充分、更正確、更權威的素材來描述你。
二、見效時間不是單一數字，而是一道光譜
當客戶或企業主問我：「那到底要多久？」我給出的答案，從來不會是「三個月」或「半年」這麼簡單。我習慣將整個優化過程的影響因子攤開，讓對方理解這是一道從幾週到超過一年都有可能的光譜。真正決定時間長短的，是以下這幾組力量的拉鋸。
為了讓你更容易掌握全貌，我先把最核心的影響因素整理成一張表格，方便你一邊看一邊對照自身狀況。
| 影響因子 | 對見效時間的影響 | 較有利的情況（時間較短） | 較不利的情況（時間較長） |
|---|---|---|---|
| 負面訊息本身的強度 | 極大 | 內容來自個人部落格、論壇、低權重網站；錯誤資訊、很容易被事實推翻 | 內容來自大型新聞媒體、政府公告、學術資料庫；涉及司法判決、重大爭議 |
| 品牌/個人的數位足跡現況 | 極大 | 已有官方網站、社群媒體基礎，只是內容貧乏或過時 | 幾乎無自有數位資產，完全依賴第三方平台，且過往無積極經營 |
| 正面內容的可信度與產製速度 | 大 | 能快速獲得權威媒體報導、可發布原創研究、有具公信力的第三方為你背書 | 正面內容多為自說自話的宣傳稿，缺乏外部引用，難以取得高品質連結 |
| 搜尋引擎的更新頻率與機制 | 中 | 負面訊息所在的頁面不常更新，搜尋引擎對該主題較不敏感；AI 模型尚未將該資訊深度內化 | 負面訊息屬於即時新聞，持續被討論；該搜尋詞的 AI 生成結果更新極快 |
| 關鍵字的競爭程度與搜尋意圖 | 中 | 品牌名或姓名屬於獨特、少競爭的長尾詞 | 品牌名與通用詞混淆，或該領域有多個同名實體，資訊雜亂 |
| 所採取的優化策略精準度 | 極大 | 完全針對 AI 生成邏輯布局，結構化資料完整，來源網路清晰 | 將傳統 SEO 思維照搬，只求數量不重品質，甚至使用灰色地帶手法 |
這張表就是你判斷自己大概落在哪個區間的診斷工具。接下來，我會根據不同的情境，給出比較具體的時間參考框架。
三、三種情境，三種時間進程
為了不要讓你感到太抽象，我根據過往的實務經驗，把最常見的狀況分成三個等級，並給出從開始優化到看見 AI 回應產生顯著正面變化的時間範圍。請注意，這裡的「見效」不是指負面訊息從網路上徹底消失，而是指在 AI 生成摘要中，負面內容不再佔據主導地位，或是出現了平衡、稀釋後的描述，更理想的是被正面、權威的內容取代。
情境一：局部雜音、誤解或過時資訊（約 3 到 6 週可見初效）
樣貌描述： 負面訊息來自一些權重不高的論壇評論、過時的新聞稿（例如五年前的人事異動被誤解為經營不善）、零星的部落格負面評測，或是維基百科上被惡意添加但未被廣泛引用的錯誤段落。你的品牌或個人其實有不錯的底子，只是數位門面疏於打掃。
為什麼比較快？ 這一類負面訊息的「根基」不深，AI 模型對它的信心度其實不高，只是在當下缺乏更好的替代內容。一旦你開始有系統地產出並優化內容，搜尋引擎會很快發現新的訊號。
我親身經歷的案例： 一位專業講師，因為在某次課程後被一位學員在個人部落格寫了一篇情緒性的長文批評，內容包含了部分事實但過度渲染。這篇文章在搜尋他的名字時，因為當時他網路上的資訊不多，竟然排到了第一頁，也被 AI 總覽引用了一句「有學員反應課程內容不符期待」。這位講師其實後續的課程評價極佳，也有許多企業內訓的推薦。我們的作法是：在兩週內，協助他將官網重新整理，把歷年客戶名單、詳細的課程大綱、多部學員上課後的正面訪談影片，都以結構化資料標記後上架。同時，他聯繫了兩家過往合作愉快的產業媒體，發布了兩篇關於該領域趨勢的專訪，其中自然帶出他的專業背景。到了第四週，搜尋他名字的 AI 總覽，已經開始優先顯示他的官網描述與那兩篇專訪的節錄，而那句負面引述退到了非常後面，點開「顯示更多」才會看到。雖然那篇文章還在，但它對 AI 生成答案的影響力已被大幅削弱。
情境二：頑固的媒體報導或大量負評（約 2 到 5 個月進入拉鋸）
樣貌描述： 負面資訊來自具備一定公信力的新聞網站、知名的消費者投訴平台，或是在社群媒體上被大量分享的負面事件。這些頁面通常有多個外部連結指向，且在搜尋引擎中已經穩定排名一段時間。你的品牌可能正在經歷轉型，但還未被大規模報導。
為什麼需要更久？ 搜尋引擎對於新聞媒體、權威站點的信任度很高，要讓 AI「重新權衡」需要提供同等甚至更高權重的正面資訊，而取得這類信任需要時間累積。你需要讓新的正面內容同樣獲得其他高品質網站的引用，這個「養連結」的過程急不得。
實務上的做法與時間感： 我曾經手一個新興的 D2C 保養品牌，他們在剛起步時因為一批產品瓶器瑕疵，導致內容物變質，引發了不小的風波，當時有兩家知名生活媒體做了詳細的負面報導。事隔一年，品牌已全面更換包裝，品質也非常穩定，但每當消費者在 Google 搜尋「某某品牌 評價」時，AI 總覽還是會優先擷取那兩篇舊報導，直接造成業績流失。
我們為這個案子規劃了半年的作戰期：第一個月，我們專心「造土」，也就是把官方網站內容徹底改寫，從品牌故事、成分來源的透明化報告，到每一樣產品的第三方檢驗證書，都用清晰、可被機器讀取的格式呈現。第二到第三個月，啟動「播種」，與多位長期經營、讀者信任度高的垂直領域部落客與網紅合作，不是業配式的推薦，而是邀請他們來參與產品檢驗過程、深入對談品牌理念，所產生的文章與影片都放置在他們自有平台上，並確保內容有適當的語意連結可串回品牌官網。同時，我們主動聯繫了幾個重視品質的友善媒體，提供獨家數據與改造故事，成功獲得一篇平衡報導。大約在第四個月末，我觀察到 AI 總覽開始出現「部分早期產品曾有包裝問題，但品牌已全面改良，近期評價轉好」這類型的綜合性描述，那兩篇負面報導雖然仍在參考來源中，但不再是唯一的論述主軸。到了第五個月，搜尋品牌名時，AI 總覽的主摘要已經是官網的品牌介紹與近期的正面媒體報導。
這個階段最磨人心志的，是那種「時好時壞」的波動期。有時候你會發現 AI 總覽變好了，隔天又故態復萌。這很正常，因為模型在反覆重新評估不同來源的權重。持續、穩定地產出高品質訊號，是撐過這段時間唯一的法門。
情境三：重大危機、判決或結構性負面認知（6 個月以上，甚至需要一年以上的長期工程）
樣貌描述： 負面訊息涉及司法案件、重大工安意外、食品安全疏失、大規模的詐騙指控，或是在維基百科、政府公開資料庫中有明確紀錄。這種負面訊息已經不只是「報導」，而是成為了某種「事實檔案」，被深度嵌入到知識圖譜之中。
為什麼極其耗時？ 因為這類資訊不只存在於網頁，還可能已經成為 AI 模型用來理解你這個「實體」的底層知識。要扭轉它，等於要從頭開始重新教育 AI，這需要你做出足以構成「新的事實」的巨大動靜，並且被同樣權威的機構所記錄。
這是一場重建信任的持久戰： 我必須坦白說，在這種情境下，期待 AI 完全「忘記」過去是不切實際的。優化的目標會轉變為：讓 AI 在提及負面事件的同時，也必須呈現後續的改正、賠償、判決結果或正向轉變，形成一種更完整的敘事。要達到這個目標，你需要的是一整套結合公關、內容行銷與數位資產建設的長期策略。
關鍵步驟包括了：建立一個專門、透明的「事件進展與真相說明」頁面，並且讓它獲得大量權威引用；積極參與並獲得第三方公正組織的認證或獎項，因為這些機構的網站通常被搜尋引擎高度信任；如果事件已在維基百科有條目，必須嚴格遵循其編輯規範，在討論頁提出可信來源進行內容修正，絕不可以自己動手直接刪改；更重要的是，創造大量、持續的「新的事實」去覆蓋舊的紀錄，例如發布年度社會責任報告、獲得國際級的永續認證、主要領導人參與重要的產業論壇等。這類訊號的累積，通常要六個月以上才會開始在 AI 的生成結果中看到「轉折語句」的出現，例如：「該公司曾於 2021 年發生資料外洩事件，但隨後已通過 ISO 27001 驗證，並在 2023 年獲得資安大獎。」
四、優化策略的完整佈局：不是單點操作，而是生態系營造
談完時間，你接著一定會問：「那具體到底要做什麼？」這正是最核心的部分。排除 AI 負面訊息不能只靠一招半式，它需要一個完整的生態系布局。我把這套布局拆解成四個層次，每一層都需要投入心力。
層次一：自有數位資產的「實體強化」
AI 要能精確描述你，你得先非常清楚、大聲且反覆地告訴機器「你是誰」、「你做什麼」、「為什麼值得信任」。你的官方網站不是一張名片，而是一本權威的百科全書。
- 關於我們頁面： 不能只寫兩行。要寫出完整的品牌歷程、使命、核心團隊的專業背景（甚至可連結到各自的領英，增加實體關聯性）、實際營業地址與聯絡方式。這些都是搜尋引擎用來確認「這是一個真實存在的合法實體」的重要訊號。
- 「新聞室」或「資源中心」的建立： 一個頻繁更新的官方內容中心，發布公司動態、產業觀點文章、活動紀錄。這裡的每一篇文章，都應該做好清晰的標題、段落與作者署名。
- 結構化資料標記： 在官網背後埋入
Organization、Person、Article、FAQ等對應的結構化資料。這就像給機器看一份有重點畫線的筆記，幫助它準確擷取你的基本資訊。
層次二：外部權威網路的「信任投票」
你把自己說得再好，都不如別人說一句。在 AI 的邏輯裡，外部權威來源對你的描述，是它判斷真實性的關鍵加權項。你要策略性地去經營這些「信任投票」。
- 維基百科與 Wikidata： 如果你的品牌或個人具有公眾關注度，建立或完善這些條目很重要。請務必由熟悉編輯守則的中立第三方來執行，並提供紮實的媒體報導、書籍、政府資料等作為來源。這是 AI 建立知識圖譜的核心依據之一。
- 權威媒體與產業媒體的合作： 這裡指的不是買廣告或發制式新聞稿，而是讓媒體「報導」你的觀點、創新或社會參與。試著與記者建立關係，當你有值得被報導的內容時，提供獨家素材與受訪機會。一篇來自權威媒體的專訪，其長期價值遠超過十篇自行發送的宣傳稿。
- 垂直領域意見領袖的深度內容： 與其找大量網紅做淺碟式的曝光，不如與一到兩位真正在該領域有話語權的專家，合作產製深度的評測、對談或研究報告。這樣的內容會被搜尋引擎視為高品質的推薦，且常被其他使用者引用。
層次三：社群與對話平台的自然訊號生成
這是最容易被忽略，但其實非常生活化且有效的層次。AI 模型在判斷一個品牌是否活躍、是否與大眾有正向互動時，會參考社群平台與論壇上的討論。
- YouTube： 影片已經是 AI 摘要非常重要的來源。開始經營一個 YouTube 頻道，定期上傳具有實質內容的影片，例如產品教學、幕後故事、客戶訪談、研討會實錄等。影片的標題、描述與字幕都要仔細撰寫，因為這些文字都會被檢索。
- 專業論壇與知識平台： 在 Quora、Reddit 或台灣的 PTT、Dcard 等平台，當出現關於你產業的相關問題時，用專家的身分去提供有價值的解答。不要直接廣告，而是貢獻洞見，並引述你官網或部落格的文章作為進一步參考。這些長尾討論的累積，會形成一種良性的內容網路。
- Podcast 與語音內容： 受邀或自製 Podcast 節目，討論你的專業領域。音訊內容經過語音轉文字後，同樣會成為可以被索引的文本。更重要的是，出現在其他人的節目中，代表著一種「被認可」的背書。
層次四：持續監測與靈活迭代
優化不是佈局完就放著等它開花結果，你必須像一位園丁，時時觀察、調整。
- 建立固定的監測清單： 至少列出 10 到 20 組核心關鍵字，包含品牌名、產品名、核心人物姓名，以及這些詞加上「評價」、「爭議」、「發生什麼事」等後綴。
- 使用工具輔助： 除了手動在無痕視窗或不同裝置上測試 AI 總覽的回應，也可以使用一些能追蹤搜尋引擎結果頁面變化的監測服務。重點是記錄 AI 摘要文字的每一次變化，並試著去回溯，是不是因為你最近發布的某個內容被收錄了。
- 別對抗，去引導： 如果監測到 AI 仍然在抓取某些特定的負面來源，不要只想著如何「壓制」它，先去分析那個來源為什麼權重高？是不是你自己相關主題的正向內容太薄弱了？針對那個確切的主題，去產出更有深度、更新、格式更完整的內容，這才是最健康的方式。
為了讓你更容易按部就班執行，這裡是一份優化行動啟動清單，你可以照著順序逐一檢視：
- 已完成所有自有網站的基本結構化資料標記。
- 「關於我們」頁面已改寫為不少於 500 字的完整介紹，並包含具體事實與連結。
- 官網已開設內容專區，並有至少 5 篇高品質的長文儲備。
- 已聯繫或正在安排至少 1 場權威媒體的人物/品牌專訪。
- 已著手整理 Wikidata 或維基百科所需的第三方權威來源清單。
- 已規劃並開始執行 YouTube 頻道內容行事曆，頻率至少每兩週一更。
- 已設定每週一的品牌關鍵字 AI 總覽監測提醒。
- 已建立一個記錄表，追蹤每次 AI 摘要內容的具體變化。
常見問答
問：我可以直接去連絡 Google 或 OpenAI，要求它們從 AI 總覽中刪除對我的負面描述嗎？
答：非常困難，除非該內容涉及非常明確的非法資訊，例如未經同意的私密影像、明顯的金融詐騙或法院的刪除命令。一般商業或個人名譽上的負面資訊，不屬於直接刪除的範圍。AI 模型的回應是根據演算法自動生成的，人工干預的空間極小。你唯一能做的，就是走正規的優化途徑，改變它接收到的訊號。
問：如果負面訊息所在的頁面已經被原網站刪除了，為什麼 AI 總覽還是會出現相關描述？
答：這有兩種可能。第一，AI 模型訓練的資料集有時間延遲，它可能學習過該內容，即便網頁刪除，知識仍暫存在模型參數中，這需要等待下一次模型更新或知識重整。第二，該頁面雖然刪除，但它的內容被其他網站轉載、備份或在網頁時光機留存，搜尋引擎仍能從其他角落找到。因此，通知刪除原出處只是第一步，你還是必須建立足夠的正面內容來覆蓋這些殘留的足跡。
問：我看到 AI 總覽對我的描述終於變正面了，是不是就可以停止優化了？
答：千萬不要！這是一場沒有終點的動態平衡。如果你停下來，競爭對手、新的負面事件、或是自然累積的資訊陳舊感，都可能讓 AI 的詮釋再次偏移。把長期、有規律的正面內容產出，當作是品牌呼吸的一部分，才是長治久安之道。
問：負面訊息來自政府公開網站，例如判決書或裁罰紀錄，這種是不是永遠沒救了？
答：不是沒救，而是目標需調整。因為這是具有絕對權威的客觀事實，你無法讓它「消失」。但你能做的，是讓 AI 在引用這個事實的同時，也提供完整的後續脈絡。例如，你可以在官網上發布一篇「關於裁罰事件的說明與後續改善報告」，並積極讓這篇報告被新聞媒體、產業公協會引用。當 AI 下一次生成摘要時，它有可能就會呈現：「該公司曾因違反勞基法被裁罰（來源：勞動部），但已於事後完成改善，並公開相關報告（來源：公司官網、產業公會轉載）。」這種包含前因後果的描述，比起只有裁罰本身，已是巨大的進步。
問：如果我只是個完全沒有技術背景的個人，可以做些什麼來排除自己的負面訊息？
答：從最簡單、也最難的開始：真實地、持續地產出內容。開一個你自己的個人網站，把經歷、作品、觀點好好整理上去。把領英當成你的動態履歷來經營，定期分享專業見解。在不露臉的領域論壇中真誠地回答問題，建立你的專業名聲。當你的「正面數位足跡」足夠多、足夠深，AI 自然會有更多素材來認識真實的你。你不一定要會寫程式，但一定要懂得用文字和影像說好自己的故事。
結語：接受時間，才能戰勝時間
回到最初的問題：「需要多久才能見效？」這是一場你與 AI 之間，關於「信任重建」的賽跑。它不是單純的技術操作，更像是長時間的對話與說服。你無法控制對方的回心轉意發生在哪一刻，但你可以確保，當它下一次試圖理解你時，讀到的，是一個更豐富、更立體、也更值得相信的故事。
在這段過程裡，你會經歷看不見改變的沉潛期、反覆波動的拉鋸期，以及最終逐漸穩定的收穫期。請把期待放在「做對的事」，而不是「快速見效」。當你提供的資訊品質，好到讓 AI 無法忽視時，時間，自然會站在你這一邊。
作者簡介
陳寬仁，數位品牌策略顧問，擁有超過十年的內容行銷與搜尋生態優化經驗。他不是那種整天把演算法掛在嘴邊的技術狂，而是更喜歡從「人為什麼想搜尋，機器為什麼這樣回答」的角度出發，協助企業與個人，在複雜的網路世界裡拿回對自己敘事的掌控權。近年專注於生成式 AI 時代的資訊呈現邏輯，協助許多客戶走過品牌聲譽的修復之路。他始終相信，所有的技術背後，最核心的仍然是真誠且持續的溝通。
