你有沒有遇過這樣的情形:深夜搜尋自己的名字,或者公司的品牌,跳出來的第一條結果不是官方網站,不是最新的產品發表,而是一則五年前的負面新聞。那則新聞可能早就不再重要,當事人也已經記取教訓、做出改變,但演算法沒有遺忘。更糟的是,現在連 Google 搜尋結果頁上方那一塊由 AI 自動生成的「摘要區塊」,也開始引用這則負面內容,等於每一次有人輸入你的名字,AI 就用幾行字再傷害你一次。
這篇文章要完整說明的,是當「刪除」這條路走不通時,你該如何運用一套專為「AI 時代搜尋行為」設計的曝光策略,讓正面、權威、經過精心規劃的內容,重新取得話語權。不只搶回傳統搜尋結果的第一頁,更要搶回 AI 摘要那塊最顯眼的位置。我會從法律實務、消費者心理、搜尋引擎與大型語言模型如何揀選內容講起,到怎麼規劃內容、怎麼執行、怎麼衡量成效,一條一條全部攤開來,不含糊、不保留。
媒體室與新聞稿中心 這不是放五年前的新聞稿,而是必須定期發布、內容有新聞價值的正式聲明與動態。重點是每一篇新聞稿都要遵循新聞寫作格式:倒金字塔結構、有明確日期、有引述對象、有事實與數據。因為 AI 分不出「真正的新聞媒體」和「公司自己發的新聞稿」嗎?它分得出來,但如果你的新聞稿格式嚴謹、資訊具體,它在缺乏其他更佳來源時,仍可能引用你的內容。
常見問答(FAQ) 這是被嚴重低估的武器。一組好的 FAQ 頁面,精準對應所有潛在搜尋意圖,並且用簡短的段落直接給出答案,完全是為 AI 摘要量身打造的內容型態。我建議你列出五十到一百個問題,囊括:產品疑慮、過去事件澄清、產業知識、社會責任、未來規劃等。每一個問題用三到五句話回答,並在回答中附上相關連結或文件佐證。這些 FAQ 必須使用結構化資料標記(FAQ schema),讓 AI 能夠直接解析。
5.2 高權重外部平台的布局
你不能只在自己的網站上說話,那會像一個人在房間裡自言自語。你需要讓可信的第三方平台,也承載你的正面敘事。這些平台本身的網域權重極高,它們上面的內容通常更容易被 AI 摘要看見。
以下是優先布局的平台及其運用策略:
LinkedIn(領英) LinkedIn 的頁面在搜尋引擎中排名能力非常強,而且 AI 摘要傾向引用 LinkedIn 上的專業檔案,當作個人的權威來源。如果你要處理的是個人的負面新聞,他的 LinkedIn 個人檔案必須用心經營:完整的經歷描述、技能認證、推薦信、發布專業長文、參與相關社團討論。一個活躍、資訊充實的 LinkedIn 檔案,會成為 AI 摘要描述這個人時的首選來源之一。
Medium 或方格子等長文平台 這些平台提供高權重網域,讓你能發布長篇的經營理念、技術白皮書、產業分析文章。內容形式可以比官網更靈活、更有「人味」。署名清楚、文末附上作者背景,就能建立 EEAT 訊號。
影音平台(YouTube、Podcast) 很多人忽略影音的力量。Google 的 AI 摘要已經開始引用 YouTube 影片的段落(尤其是有明確章節、字幕的影片)。你可以錄製一系列的訪談、說明、或活動記錄,並在影片資訊欄中寫下詳細的文字摘要,這等於提供了一個完整文字版給 AI 索引。Podcast 的節目筆記(show notes)也是同樣道理。
維基百科與知識圖譜 這需要非常謹慎。維基百科有嚴格的編輯規範,嚴禁公關目的操作。但如果你的事業或個人確實具備維基百科收錄的「關注度」標準,可以透過正當程序提議建立或更新條目。一個客觀中立的維基百科條目,會極大影響 AI 摘要對你這個「實體」的理解。如果不符合標準,不必強求,專注在 Google 知識圖譜的完善:確保官網、社群媒體、各平台資料一致,讓 Google 能正確串聯你這個「知識實體」。
5.3 內容型態的多樣化
不要只產出一種型態的內容。AI 摘要在面對不同搜尋意圖時,偏好不同內容型態:
如何做/步驟教學:適合 FAQ 區、部落格文章。
統計數據與研究報告:適合白皮書、新聞稿、LinkedIn 文章。
事件說明與澄清:適合官方聲明頁、FAQ、媒體投稿。
人物介紹與歷程:適合 LinkedIn、官網領導人專區、影音訪談。
把同一個核心訊息,用不同型態、在不同平台上呈現,這不只是為了覆蓋更多搜尋關鍵字,更是為了讓 AI 在進行多來源歸納時,能不斷接收到一致但互補的正面資訊,最終形成一個有利於你的整體敘事。
Q4:我可以全部外包給公關公司或 SEO 公司嗎? A:可以,但你要非常清楚你買的是什麼。傳統 SEO 公司可能只幫你做「排名」,卻不了解 AI 摘要的內容摘錄邏輯;傳統公關公司可能幫你發很多新聞稿,但不具備結構化資料或語意優化的思維。你需要的是一個理解搜尋生態、內容策略與生成式 AI 引用機制的團隊,或者你自己要先讀懂這些邏輯,才能精準地管理外包夥伴。
Q5:我是一般人,不是企業,沒有那麼多資源,能怎麼辦? A:個人的策略更聚焦:先把你的 LinkedIn 當作最重要的資產來經營;在 Medium 或方格子發表 3-5 篇展現專業的長文;如果可能,上架一個簡單的個人網站,裡面包含你的經歷、作品、與常見問答。這些事情,成本都可以極低,但效果顯著。一個默默無名的普通人,只要這三件事做確實,通常就足以建構出一個能被 AI 摘要信賴的正面資訊庫。
Q6:萬一負面內容又在 AI 摘要中出現怎麼辦? A:記錄下來,分析它引用的是哪個網址、哪個段落。如果是因為你的正面內容不夠新鮮,就去更新它;如果是因為缺少某個角度的資訊,就去創造對應的內容。這是一個動態賽局,持續監測、持續反應,就會越來越穩。
Q7:會不會有搜尋字我完全想不到,卻突然冒出負面資訊? A:會,這就是所謂的「長尾負面關鍵字」。你可以透過定期使用關鍵字研究工具,查看品牌相關的搜尋建議,也可以直接在 Google 搜尋欄輸入品牌名,看自動完成的下拉詞有哪些。把這些詞全部納入你的 FAQ 或內容規劃中。
即使媒體願意刪除報導,搜索引擎(如 Google)作為資訊索引平台,其法律責任與內容發布者不同。在香港,Google 並未被法律強制要求執行類似歐盟的「被遺忘權」移除。根據 Google 的《資訊公開報告》,港府每年提出數十項移除要求,但 Google 對超過六成項目未採取行動,除非出示有效法院命令或內容嚴重違反其全球政策。
「仁慈刪除」(Right to be Forgotten 的美國變體):雖然美國沒有歐盟式的「被遺忘權」,但部分地方媒體(特別是獨立網路媒體或社區新聞)在當事人提出強烈人道理由(如嚴重影響就業、心理健康、家庭安全)時,可能願意「去索引」(de-index)報導——即報導仍在網站上,但要求搜尋引擎不要索引該頁面。
付費內容農場的反向操作:某些「新聞網站」實際上是內容農場(content farms),靠抓取公開記錄自動生成「新聞」。這類網站通常有聯絡方式,且對法律威脅較敏感。一封由律師發出的停終信(Cease and Desist),往往能有效嚇阻。
問題:「Have you EVER been arrested, cited, charged, indicted, fined, or imprisoned for breaking or violating any law or ordinance, excluding traffic violations?」
關鍵表格提醒:在 I-485 的說明欄中,USCIS 明確寫道:「You must answer ‘Yes’ even if your records have been sealed, expunged, or otherwise cleared.」(即使你的記錄已被封存、撤銷或以其他方式清除,你仍必須回答「是」。)
雖然亞洲地區尚未全面引入「被遺忘權」(Right to be Forgotten)嘅概念,但歐盟《通用資料保護規則》(GDPR)第17條嘅實踐經驗極具參考價值。根據GDPR,資料當事人有權要求資料控制者刪除有關其個人資料,當中包括「資料就收集或處理之目的而言已經不再必要」、「當事人撤回同意」或「資料處理屬非法」等情況。
歐洲法院喺Google Spain v. AEPD案(2014年)中確立,搜尋引擎運營商作為資料控制者,有責任考慮當事人嘅刪除請求,並喺特定情況下移除搜尋結果連結。呢個判例雖然不直接適用於亞洲,但其核心邏輯——即個人隱私權喺特定條件下可以凌駕於公眾知情權——已經逐漸被亞洲各地法院同監管機構採納。
但 AI Overview 的出現徹底改變了遊戲規則。它不再提供「選項清單」,而是直接給出「答案」。這個答案是由模型從數十個甚至數百個網頁中擷取、重組、摘要而成。問題在於:模型不具備人類的價值判斷能力,它無法分辨「已經和解的舊糾紛」與「正在進行的重大醜聞」之間的語氣差異,也無法理解「單一消費者的極端抱怨」是否足以代表整間公司的服務品質。
更棘手的是,AI Overview 通常會附帶幾個「來源連結」,但這些連結往往只是模型參考過的網頁之一,而非完整呈現原始脈絡。用戶看到的是被抽離語境的片段:「多家消費者抱怨該公司出貨延遲」「前員工指控管理層壓榨勞工」「網路論壇出現詐騙疑慮」。這三句話可能來自三年內不同時間點、不同情境、不同真實程度的內容,卻在 AI 的摘要中被並列呈現,形成一種「眾口鑠金」的錯覺。
1.2 負面內容的「語義放大效應」
傳統 SEO 中,一篇負面文章的殺傷力取決於它的排名位置與網站權重。但在 AI Overview 的語義檢索機制下,殺傷力被進一步放大,原因有三:
第二,來源多樣性偏好。 Google 的 AI 系統在生成摘要時,傾向於引用多個不同網域的內容,以呈現「多元觀點」。這聽起來很合理,但對企業而言,這意味著一則 PTT 八卦、一篇部落格抱怨、一則新聞報導,會被並列為同等級的「參考來源」。一個匿名網友的貼文,可能與《經濟日報》的報導出現在同一段摘要中,獲得不相稱的話語權。
第三,更新延遲與歷史殘留。 AI 模型的訓練資料與即時檢索之間存在時間差。即使企業已經妥善處理了某起客訴、公開道歉並完成賠償,舊的負面內容仍可能在模型中留下「語義印記」,持續影響摘要的語氣偏向。這種殘留效應比傳統搜尋引擎的索引更新更難追蹤,因為你無法透過簡單的「要求重新檢索」來清除模型的記憶權重。
1.3 真實衝擊:當「概覽」成為商業判斷的依據
2025 年初,一家位於台北內湖的科技硬體新創公司就經歷了這樣的噩夢。他們在完成 A 輪募資後不久,發現潛在投資人在進行盡職調查時,Google 搜尋公司名稱出現的 AI Overview 開頭第一句話是:「該公司曾涉及多起出貨爭議與消費者保護投訴。」這句話的來源是三則兩年前的網路論壇貼文與一則已經撤稿的媒體報導。
投資人沒有點擊任何連結去確認細節,也沒有詢問公司這些爭議的後續處理結果。兩週後,這家新創收到投資方的婉拒信,信中委婉提到「經評估後暫不適合進入投資流程」。創辦人後來輾轉得知,投資團隊內部的風險評估備註上,那則 AI Overview 的截圖被標註為「網路聲譽風險」。
這不是孤例。根據多家數位行銷顧問公司的觀察,2025 年下半年起,越來越多 B2B 企業發現,合作夥伴與客戶在初次接觸前,會先透過 Google AI Overview「快速了解」供應商背景。當概覽呈現負面基調時,很多商業機會在正式對話開始前就已經結束了。這種「無聲的損失」最難量化,也最难防範。
首先是媒體生態的碎片化。十年前,負面新聞主要來自主流媒體,這些媒體有編輯台、有法律部門、有更正機制,透過正式管道溝通有一定機會促成撤稿或修正。但現在,負面內容可能散佈在數十個內容農場、自媒體部落格、論壇帳號、社群粉專,甚至 AI 生成的假新聞網站。這些平台很多沒有實體聯絡窗口,沒有編輯責任,甚至架設在境外伺服器上,根本不受台灣法律管轄。
傳統的「SEO 壓制」策略——大量產生正面內容,試圖把負面連結擠下首頁——在 AI Overview 時代面臨結構性困境。
過去 SEO 壓制的核心假設是:搜尋結果頁面(SERP)有十個位置,只要正面內容佔滿這十個位置,負面內容就會被推到視線之外。但 AI Overview 佔據的是頁面最頂端的「零號位置」(Position Zero),它根本不參與這十個藍色連結的排名競爭。換句話說,你就算把首頁十個位置全部佔滿,用戶第一眼看到的仍然是 AI 生成的摘要,而這段摘要的負面基調可能完全不受你那些正面新聞稿的影響。
此外,Google 的 AI 系統在選擇參考來源時,並不完全遵循傳統的 PageRank 或權重邏輯。它更重視「語義新鮮度」與「觀點多樣性」。這意味著,你花大錢經營的官方網站與新聞稿,可能因為「語氣過於一致」「缺乏第三方視角」而被模型降權;相反地,一個小眾論壇裡的抱怨貼文,因為使用了大量口語化、情緒化的自然語言,反而更容易被模型視為「真實用戶反饋」而納入摘要。
2.3 法律函件與平台申訴:防線正在鬆動
過去企業面對惡意誹謗或不實報導時,律師函與平台檢舉是兩道重要防線。但在 AI Overview 的語境下,這兩道防線都出現了裂縫。
律師函對付的是「人」——有具體行為能力的網站經營者或文章作者。但當負面內容被 AI 模型拆解、重組、摘要後,律師函該寄給誰?Google 嗎?Google 的立場一向是:AI Overview 只是「資訊的摘要與重組」,不構成新的出版行為,因此不承擔內容責任。你或許可以主張原始內容違法,要求 Google 從索引中移除原始連結,但 AI Overview 的摘要文字本身並不等同於原始文章,法律上很難直接主張摘要段落構成誹謗。
平台申訴的困境則在於「舉證對象」的模糊。如果你向 Google 提交移除請求,理由是「這篇報導侵害我的名譽」,Google 會要求你證明內容「明顯違法」——通常是法院判決或明確的個資外洩。但 AI Overview 的摘要可能並未直接引用你的個資,也沒有逐字複製誹謗內容,它只是「客觀地」指出「網路上存在相關爭議」。這種間接陳述很難落入任何現行法律框架的侵權定義中。
正如雲擎觀點的分析所指出,過去公關公司與法務部門信賴的「源頭刪文」「法律函件施壓」「搜尋結果下架申請」三道防線,在生成式 AI 直接歸納總結的能力面前,出現了前所未有的鬆動。這不是單純的技術更新,而是一場關於網路聲譽控制權的典範轉移。
第三章:企業形象修復的實戰框架——從防守到反攻
面對 AI Overview 帶來的聲譽威脅,企業需要一套全新的作戰地圖。這套框架分成四個階段:偵察、阻斷、重建、預防。每個階段都有明確的目標與可操作的工具,但關鍵在於執行的順序與節奏——很多企業犯的最大的錯,就是在還沒完成「偵察」與「阻斷」之前,就急著大量發布正面內容,結果反而讓 AI 模型把新舊內容交叉比對,強化了「該公司近期積極洗白」的負面印象。
3.1 第一階段:深度偵察——知道你到底在對抗什麼
在採取任何行動之前,企業必須先建立一份精確的「數位聲譽病歷表」。這份病歷表不是簡單的「Google 搜尋前兩頁有什麼」,而是要深入解析 AI Overview 的生成邏輯。
步驟一:多維度關鍵字掃描
不要只搜尋公司全名。你需要建立一個關鍵字矩陣,涵蓋:
表格
關鍵字類型
範例
監控目的
品牌核心詞
公司全名、品牌名、英文商標
直接品牌形象
產品/服務詞
「XX 平台 評價」「XX 服務 心得」
購買決策影響點
負面語義詞
「XX 詐騙」「XX 糾紛」「XX 抱怨」
惡意攻擊與誤解
人物關聯詞
「創辦人姓名 + 爭議」「執行長 + 負面」
個人聲譽連動風險
產業情境詞
「XX 產業 + 黑幕」「XX 產業 + 陷阱」
產業性負面標籤
針對每一組關鍵字,記錄 AI Overview 是否出現、出現的摘要語氣(正面/中立/負面/混合)、引用的來源網域、以及摘要中出現的具體指控或關鍵句。這個過程建議每週執行一次,持續至少一個月,因為 AI Overview 的內容會隨著模型更新與即時索引變化而波動。
步驟二:來源溯源與影響力分級
當你發現 AI Overview 引用了某個負面來源,下一步不是急著去刪它,而是先評估它的「殺傷力權重」。我們建議使用以下分級標準:
A 級(直接致命):主流媒體報導、政府公告、法院判決書。這類內容權重極高,幾乎不可能從源頭刪除,必須以「稀釋與平衡」策略應對。
B 級(高威脅):知名論壇(PTT、Dcard)高熱度貼文、大型評價平台(Google 評論、Trustpilot)的集中負評、產業媒體的專題報導。這類內容有機會透過平台申訴或作者溝通處理。
C 級(中威脅):小型部落格、內容農場、社群粉專轉貼。這類內容通常缺乏編輯把關,有較高機率透過法律途徑或平台檢舉移除。
D 級(低威脅但高擴散):匿名留言、討論串回覆、AI 生成的聚合內容。單一殺傷力低,但數量龐大時容易被 AI 模型視為「普遍現象」而納入摘要。
步驟三:數位證據保全
在開始任何接觸或申訴之前,務必完成證據保全。這包括:
對所有負面內容進行「完整網頁截圖」,不只是可視區域,而是整個頁面的長截圖。
使用瀏覽器開發者工具記錄頁面的 HTML 原始碼與網路請求記錄。
透過民間公證人或線上公證服務(如 WebCapture 公證)進行網頁存證。
記錄搜尋當下的日期、時間、IP 位址、使用的裝置與瀏覽器版本。
若涉及 AI Overview,必須額外記錄觸發該摘要的「精確關鍵字」與「摘要全文」,因為 AI Overview 具有個人化與地域化差異,不同用戶看到的內容可能不同。
為什麼第二種說法更有效?因為 AI 模型在抓取內容時,會分析語義的情緒極性與事實密度。對抗性語言(「惡意造謠」「提告到底」)會被模型標記為「高情緒衝突」,反而可能強化該主題的負面權重;而基於事實、包含具體時間與數字的陳述,則更容易被模型識別為「權威資訊」,在未來的摘要生成中獲得更高引用機率。
這個澄清專區的網頁結構也有講究。建議採用「問題-回答」格式(FAQ Style),因為 Google 的 AI 系統在處理這類結構時,擷取效率最高。每個問題應該直接對應一個可能出現在 AI Overview 中的負面指控,回答則控制在 150 字以內,開頭就給出核心事實,後面再補充細節。這種「倒金字塔」寫法最符合模型的摘要偏好。
實務上,最常被低估的武器其實是《個資法》。很多企業一看到負面報導就主張「誹謗」「名譽受損」,但舉證困難且容易陷入「公共利益 vs. 個人名譽」的法庭辯論。相反地,如果報導中未經同意刊登了員工姓名、客戶聯絡方式、或公司內部文件截圖,直接主張個資外洩往往更有效率。平台與媒體對於個資爭議的處理速度通常快於名譽爭議,因為個資違規有明確的行政罰則(最高可罰 150 萬元),媒體不願意為了一篇舊聞承擔這個風險。
阻斷完成後,真正的長期戰役才開始。企業必須透過系統性的內容布局,讓 Google 的 AI 系統在未來生成摘要時,傾向於引用正面、平衡、權威的資訊。這個過程在業界有時被稱為「生成式引擎優化」,但我們更傾向於稱之為「語義資產建設」——因為你優化的對象不是搜尋引擎的排名演算法,而是 AI 模型對你品牌「語義理解」的整體結構。
這些內容的總和,會在 AI 模型的語義空間中構建一個「厚實的正面基底」。當未來真的有負面事件發生時,模型在生成摘要時會自動參考這個基底,呈現出更平衡的語調,例如:「雖然近期發生 XX 爭議,但該公司長期以來在 YY 領域具有良好口碑,並曾獲得 ZZ 認證。」這種「雖然…但是…」的結構,正是 AI 模型處理具有多元語義來源的主題時的典型輸出模式。
A 平台一開始採取了傳統的危機公關模式:發道歉聲明、提供補償券、找 KOL 發正面開箱文。但三個月後,AI Overview 的摘要幾乎沒有變化。問題出在兩個地方:第一,道歉聲明發在 Facebook 粉專,內容被模型視為「社群動態」而非「權威資訊」;第二,KOL 的開箱文雖然正面,但大多集中在「產品開箱」而非「物流體驗」,沒有對應到 AI 摘要中的核心負面語義(物流延遲)。
背景:香港某金融科技新創(以下稱「B 公司」)在 2025 年初準備進入台灣市場時,發現 Google 搜尋其英文名稱的 AI Overview 出現了這段文字:「B 公司遭質疑涉及詐騙模式,有部落客指出其投資回報承諾過高,疑似龐氏騙局。」這段摘要的來源是一個專門攻擊競爭對手的匿名部落格,以及幾個內容農場的轉載文章。
背景:台北某 AI 新創公司(以下稱「E 公司」)的創辦人(以下稱「張先生」)在 2024 年底被媒體報導其前東家涉及勞資糾紛,雖然張先生只是當時的部門主管,並非決策層,但報導標題寫著「XX 公司勞資爭議,前主管現為 AI 新創創辦人」。Google 搜尋「E 公司」的 AI Overview 出現了這樣的摘要:「E 公司創辦人張先生曾任職於發生勞資爭議的 XX 公司,雖無直接證據顯示其涉及爭議,但引發部分網友討論。」
修復歷程:
這是一個典型的「個人污名連動企業」案例。張先生一開始想採取「切割策略」——強調自己只是前員工,與前東家的爭議無關。但公關顧問指出:在 AI 模型的語義邏輯中,「切割」往往被解讀為「迴避」,反而強化了「創辦人-爭議」的關聯性。
最終採取的策略是「主動定義敘事框架」:
個人品牌頁面:張先生在個人 LinkedIn 與公司官網建立詳細的職涯時間軸,明標註在 XX 公司的任職期間、職位、以及離職原因(追求創業)。時間軸上強調他在前東家期間主導的正面項目(例如「帶領團隊開發 YY 系統,獲得 ZZ 專利」)。
第一層:管轄權爭議 台灣法院對於境外網站經營者通常沒有直接的強制執行力。你可以在台湾起訴並取得勝訴判決,但判決書無法直接迫使一個架設在菲律賓的內容農場刪除文章。這時候的務實做法,是將訴訟目標轉向「在台灣有實體的協力者」——例如,如果該內容農場使用 Google AdSense 獲利,你可以主張 Google 台灣作為廣告收益的分潤方,有義務配合法院命令;或者,如果內容涉及盜用你的圖片,而圖片託管在台灣的 CDN 服務上,你可以直接要求 CDN 業者斷線。
第二層:平台政策的差異 Google 的全球移除政策與台灣法律並不完全對應。例如,Google 的「移除過時內容」工具(Outdated Content Removal Tool)只處理「原始網頁已不存在但索引仍殘留」的情況,無法處理「內容還在但你不希望它被找到」的情況。而 Google 的「法律移除請求」管道(Legal Removal Request)則要求你提供具體的違法證據,且審核週期可能長達數週甚至數月。
對於急迫的商業需求(例如正在進行的募資、併購談判),等待 Google 的法律審核往往緩不濟急。這時候的替代方案是「假處分」——向法院聲請暫時下架命令,並將命令副本提交給 Google。雖然 Google 沒有義務立即遵守台灣法院的假處分,但在實務上,當命令具備明確的管轄連結(例如針對 google.com.tw 的搜尋結果)且內容明顯涉及個資外洩或兒少保護時,Google 台灣的在地法律團隊通常會加速處理。
第三層:匿名身份的揭露 對於 PTT、Dcard 等匿名論壇的惡意誹謗,企業可以透過「刑事告訴」搭配「調取 IP 紀錄」來追查發文者身份。這條路漫長且充滿不確定性——站方可能以「言論自由」為由抗拒配合,法院也可能認為「單一貼文未達重大公益侵害」而駁回調取聲請。但如果能證明該貼文具有「商業詆毀」性質(例如明顯是競爭對手所為,且造成具體營業損失),檢察官與法院的配合意願會大幅提高。
5.3 從「刪除」到「稀釋」的策略轉向
法律途徑的最終目標,不應該是「讓所有負面內容從網路上消失」——那在技術上與法律上幾乎不可能——而是「讓負面內容無法被 AI 模型視為代表性資訊」。
這裡有一個重要的法律心理學原則:法院與平台的「公共利益」權衡。當你主張「這篇報導讓我很困擾,請刪除它」時,對方會啟動「言論自由 vs. 個人名譽」的天平,而天平往往傾向前者。但當你主張「這篇報導包含未經同意的個資,且已過時,持續公開對我造成具體損害」時,天平就會開始搖擺。
對於跨國經營的企業,AI Overview 的威脅不只存在於中文市場。一個台灣品牌可能在英文搜尋(google.com)中面臨完全不同的 AI 摘要,因為英文語料庫的結構與權重分布和中文不同。
維持多語言語義一致性的關鍵,是建立「對應關係」而非「翻譯關係」。很多企業的中英文網頁只是彼此的翻譯,但 AI 模型會將它們視為「同一實體的不同語言版本」,並交叉比對內容的一致性。如果中文版寫「成立於 2015 年」,英文版卻寫「Founded in 2016」,模型會標記這為「潛在矛盾」,降低兩個版本的信任權重。
AI 模型對內容的「新鮮度」有複雜的評估機制,不是單純的「越新越好」。模型會分析一個網站的「更新模式」:如果一個網站平時三年不更新,突然在一週內發布二十篇文章,模型會將其標記為「異常活動」,可能降低其內容權重,甚至懷疑是為了操弄搜尋結果而製造的內容農場行為。
正確的更新節奏應該是「規律且可預測」。例如:
官方部落格:每月第二週與第四週的週二發布新文章。
新聞中心:每季至少一篇重大公告(產品、合作、認證)。
社群媒體:每週三次固定更新(但內容以輕量互動為主,不追求 SEO 效果)。
年度報告:每年三月固定發布前一年度的永續報告或透明度報告。
這種規律性會讓模型將你的網站標記為「活躍且可信的資訊來源」,在未來的摘要生成中給予穩定的權重基線。
常見問題深度解答
在協助超過五十家企業處理 AI Overview 相關的聲譽議題後,我整理出以下最常見的問題與務實解答。這些問題來自企業主、行銷長、法務主管的真實困惑。
Q1:Google AI Overview 的摘要內容會永久存在嗎?還是會自動更新? AI Overview 的內容是動態生成的,沒有固定的「儲存檔案」。每次用戶搜尋時,模型都會根據當下的索引庫與語義模型即時生成摘要。這意味著摘要會隨著網路上的內容變化而變化——但變化的方向與速度並不完全可預測。如果網路上的負面內容沒有被新增或移除,摘要可能維持數月不變;但如果出現大量新的正面內容,摘要可能在數週內轉向。關鍵在於:模型沒有「記憶」某個舊摘要的義務,它不會因為時間過去就自動淡化負面內容。你必須主動改變語義環境。
Q2:我可以直接聯繫 Google,要求他們修改或移除 AI Overview 中關於我公司的負面摘要嗎? 目前 Google 並未提供針對 AI Overview 摘要文字的「申訴修改」管道。你可以透過「意見回饋」按鈕(通常在 AI Overview 右下角)提交意見,但這不會觸發人工審核或立即修改。如果你的主張涉及明確的個資外洩、兒少保護、或版權侵權,可以透過 Google 的「法律移除請求」系統提交,但審核對象是「原始網頁的索引」,而非 AI 摘要本身。換句話說,你無法直接「編輯」AI 摘要,只能間接透過影響摘要的來源內容來改變它。
Q3:傳統的 SEO 公司能處理 AI Overview 的問題嗎?還是需要找專門的顧問? 這取決於該 SEO 公司的能力邊界。傳統 SEO 專注於「排名優化」——讓特定網頁在特定關鍵字下排到前面。但 AI Overview 的邏輯是「語義摘要」,它不顯示你的網頁排名,而是直接重組多個來源的內容。處理 AI Overview 需要的能力包括:自然語言處理(理解模型如何擷取語義)、法律知識(處理負面內容移除)、內容策略(設計模型友好的正面資產)、以及輿情監測技術。如果一家 SEO 公司只談「關鍵字密度」與「反向連結」,而沒有討論「語義覆蓋」與「結構化資料」,那它可能不具備處理這個新戰場的能力。
本文 張宇誠 作者為台灣與亞太區企業數位聲譽管理顧問,過去八年間協助超過五十家橫跨科技、金融、製造、餐飲、醫療等產業的企業,處理搜尋引擎與生成式 AI 時代的品牌危機。作者同時具備法律背景與數位行銷實務經驗,專精於將法律維權策略與語義內容工程結合,協助企業在無法完全控制網路資訊的環境中,重建可持續的數位信任。
作者主張:在 AI 概覽時代,企業聲譽管理不再是「公關部的季度專案」,而是「全公司的數位基礎建設」。從法務合規、內容策略、技術架構到組織文化,每一個環節都會被 AI 模型捕捉、分析、並呈現給下一個潛在客戶。唯有將聲譽思維嵌入日常營運,企業才能在這場無聲的戰爭中立於不敗之地。
在沒有網路的年代,一位不滿意的消費者最多只能影響身邊的親朋好友。但在今天,一則貼文可以觸及數千人,一段影片可以觸及數十萬人。更棘手的是,搜尋引擎的運作機制會讓負面資訊長期存在。當潛在消費者在 Google 輸入「某某診所 評價」時,如果搜尋結果的前幾頁充斥著負面新聞或抱怨文,即使這些內容的發布時間已經是兩三年前,它們仍然會對當下的消費者產生強大的嚇阻力。
當Google AI Overview、Perplexity、ChatGPT Search這類工具逐漸成為消費者決策前的第一站,傳統的搜尋引擎優化(SEO)正在經歷一場典範轉移。過去,我們擔心的是負評出現在Google搜尋結果的第一頁;現在,我們要面對的是AI直接將負面敘事「濃縮」成一段權威感十足的摘要,放在使用者眼前,甚至連點進原文的機會都沒有。
A: 這是許多人擔心的問題。AI模型(如GPT-4)的訓練資料有「時間截止點」,它無法即時瀏覽網路。但具備即時檢索功能的AI(如ChatGPT Search、Perplexity、Google AI Overview)會抓取「當下網路上可見」的內容。如果負面內容已被刪除且無法透過網頁快取存取,AI通常不會提及。然而,如果該負面內容已被其他網站引用、截圖、備份,或出現在維基百科、新聞報導中,AI仍可能透過這些「二手來源」提及。因此,刪除原始負評只是第一步,還需要處理衍生的引用與討論。
摘要:當 Google 的 AI 概覽接連給出「在披薩上塗膠水」、「建議每天吃石頭」這類荒謬答案時,許多內容提供者都在問:透過某種針對生成式 AI 引擎的優化手段,我們有沒有可能讓這些錯誤資訊從 AI 生成的摘要中徹底消失?答案既是肯定的,也是否定的。本文將完整拆解 AI 概覽背後的檢索增強生成技術棧,解釋為什麼錯誤會出現、優化究竟在哪些環節能產生效用、哪些又是演算法黑盒子的必然極限,並且提供一整套能提高內容被正確引用、擠掉錯誤來源的實戰技術框架。AI 概覽負面新聞刪除案例解析
第一章|你看到的錯誤,不只是「幻覺」
2024 年 5 月,Google 正式在美國推出 AI Overviews(人工智慧概覽,以下簡稱 AI 概覽)後,社群媒體上旋即出現大量截圖:AI 概覽建議用戶「可以在披薩醬裡加入無毒白膠,讓起司更黏」,甚至引用一篇諷刺文章,表示「地質學家推薦每天吃一顆小石頭」。Google 的工程團隊為此連夜修正,但不久又有用戶發現,AI 概覽把某位 NBA 球員的名字寫錯,將歷史事件的年份張冠李戴。
這些現象常被媒體用「AI 幻覺」一筆帶過,但對網站經營者和內容創作者而言,真正的痛點在於:錯誤資訊一旦在 AI 概覽中被高亮展示,就等於獲得了 Google 最權威的背書,原本的正確內容反而遭到埋沒。於是,一個自然的念頭浮現——能否透過某種內容策略或技術手段,主動讓錯誤資訊從 AI 生成區塊「下架」,或者至少讓它不再出現?
多來源檢索與初步召回 系統從 Google 的索引中,撈出數百到上千篇與查詢相關的網頁。這個階段主要靠傳統的搜尋排序因子:關鍵詞匹配度、頁面權威性、內容新鮮度、使用者互動信號等。
精煉與段落級排序 這一步是傳統 SEO 與生成引擎優化的第一個重大分水嶺。AI 概覽不會直接採用整篇網頁,而是將每個網頁切成若干「段落片段」,再根據這些片段與查詢的語意相似度、資訊增益、事實一致性等指標,選出最可能做為答案基礎的幾個段落。請注意,在這一步,即使你的網站整體權威性極高,如果該段落的表述模糊或含有矛盾,也可能被其他片段取代。
AI 概覽的生成模型有能力「總結」參考段落,但這種總結有時會跨過正確的邊界。例如,某篇文章寫著「維生素 C 有助於膠原蛋白形成,部分初步研究顯示高劑量可能對傷口癒合有益」,模型可能會簡化成「高劑量維生素 C 能加速傷口癒合」。原文章本身資訊無誤,但經過模型壓縮後就變成了過度肯定的誤導性結論。這種錯誤很難透過單純的內容優化根除,因為問題發生在生成層。
第四類:實體混淆與屬性錯誤
當查詢涉及相似的命名實體(例如兩位同名同姓的學者,或名稱類似的藥品),AI 概覽可能從不同來源抓取片段,卻將屬於 A 的屬性套用到 B 身上。這源自實體鏈結消歧的失誤。如果你的內容沒有使用清晰、結構化語義標記來區分實體,系統就可能混淆。
第五類:刻意生成的虛假權威內容
隨著生成式 AI 工具普及,惡意行為者可以大規模製造看似專業、內部自洽但充滿錯誤的網頁,並利用自動化手段建立連結、刷點擊信號,使這些頁面在搜尋結果中取得高位。一旦這些頁面的片段被 AI 概覽收錄,錯誤資訊就會以「權威姿態」出現。
把這五種類型攤開來看,能讓錯誤資訊消失的可能性,就取決於我們能從哪些環節切入,阻斷這些錯誤的流動。
第四章|優化如何介入這條鏈路:從被動等排名到主動提供生成原料
傳統的搜尋引擎優化,核心邏輯是「讓某個頁面在特定關鍵詞的搜尋結果頁上,排得比競爭者更高」。但對 AI 概覽而言,遊戲規則截然不同:你爭的不是一個藍色連結的排序位置,而是你的內容段落能不能成為生成答案的原料;更進一步,你還要確保當你的內容被當作原料時,模型不會把你講對的事說成錯的。
建立「段落獨立可引用性」 以往 SEO 常強調「長內容」的排名優勢,但 AI 概覽取用的是片段。一篇從頭到尾連成一氣、沒有清晰段落標題的文章,很難被切割出乾淨獨立的引用片段。反之,你應該讓每一個重要概念都自成一個區塊,擁有明確的標題(例如 H2 或 H3),並且該段落的第一句話就能獨立成理,不需仰賴前後文才能被理解。這樣一來,系統在擷取片段時,你的段落就是一個即食即用的完整資訊包。
答:不像傳統 SEO 可能數週到數月反映排名變化,針對生成引擎的優化,部分訊號(如結構化資料更新)在 Google 重新爬取並處理索引後,最快數天就可能影響 AI 概覽的引用來源;但權威信號的累積、實體關聯的強化則需要數月持續經營。如果內容發生根本性錯誤,修正後通常需等待爬取與重新生成,觀察期建議以 4 到 8 週為一個循環。
問 3:這套優化策略能夠「移除」AI 概覽中已經出現的錯誤資訊嗎?
答:你無法直接操控 Google 刪除某條特定生成答案,但當你成功讓自己的高品質內容在檢索排序中壓過錯誤來源,並成為生成答案的主要原料時,舊的錯誤答案就會被取代而消失。這不是「移除」,而是「替換」。對於源頭就是惡意虛構內容的情況,Google 的安全團隊可能會手動處理,但你不能依賴這點。
問 4:用 AI 生成的文章也能優化來被 AI 概覽引用嗎?
答:理論上可以,但風險極高。AI 生成內容若未經人工事實查核,很容易包含幻覺或過時資訊。一旦被發現內容不實,可能損害整體網站品質評分。目前 Google 對於「為生成引擎而大量製造的內容」保持警戒,如果你的內容明顯缺乏原創性與獨特經驗,最終可能在更新中被降級。
答:有。因為 AI 概覽重視的是「特定段落的相關性與正確性」,而非全站的域權重。小型網站如果專注於極度窄的主題,提供深度、親身經驗、獨特數據,並做好結構化標記,完全有可能在該主題的 AI 概覽中成為主要引用來源。這就是生成引擎時代的利基優勢。
問 11:如果錯誤資訊來自 Google 自己的知識圖譜,該怎麼辦?
答:你可以透過 Google 的「意見回饋」機制回報知識圖譜錯誤,或前往 Wikidata 等源頭資料庫提出修正。如果你的網站內容足以反證知識圖譜中的錯誤,且被多次引用為權威信源,長期而言有機會促使系統更新知識圖譜中的實體屬性。但這需要時間與集體信號。
問 12:到底要做到什麼程度,才能算是「優化成熟」?
答:一個簡單的判斷標準:隨機抽樣你網站上十篇核心資訊型文章,每一篇都必須能在不看前後文的狀態下,讓一個不具備該領域背景的讀者,僅從 H2 標題與第一句話就能正確理解該段落的核心事實;同時,在 Google 的「結構化資料測試工具」中,每篇文章至少能通過三種以上的 Schema 類型驗證且無錯誤。若能做到這個程度,你已經走在很前面了。
終極的答案:取代,而非消滅
繞了一大圈,我們回到了最核心的提問:生成引擎優化策略能否讓錯誤資訊從 AI 概覽消失?
從技術的底層來看,這問題本身就帶有誤導性。我們無法直接對 AI 概覽的輸出結果施加「刪除指令」,任何一個第三方網站經營者,都無權控制 Google 演算法的最終生成內容。但我們可以做的事情,比「期待錯誤消失」更積極、更巨大——我們可以系統性地提高正確資訊的訊號強度,直到它成為該主題域中預設的標準答案來源。 當每一則正確的、結構化程度高的、經過謹慎條件句修飾的內容,逐步蠶食掉那些劣質、錯誤、空泛的來源在檢索排序中的曝佔率,錯誤資訊自然會在絕大多數查詢中退居幕後。這不是一次性的消除,而是一場持續進行的資訊品質競爭。
Google 的 AI 概覽,本質上是一面放大鏡,它誠實地(有時殘酷地)反映了開放網路上資訊的混亂程度。當網路上的錯誤內容比例高、品質管控鬆散,AI 概覽就會如實映照出這個亂象;當夠多負責任的內容供應者,願意用工程思維來打造自己的文章,把事實、證據、限制條件和結構化脈絡焊死在每一段文字裡,AI 概覽這面鏡子,就會倒映出一個更可靠、更值得信賴的數位世界。
林維倫 數位內容策略顧問,專注於搜尋引擎技術變革與內容生態研究長達十五年。曾任多家跨國企業的內容長與技術 SEO 總監,參與過逾百個大型網站的資訊架構改造與生成式 AI 時代的搜尋曝光專案。目前在臺北主持自己的顧問工作室,也定期在產業媒體撰寫專欄,致力於協助內容團隊理解搜尋引擎的底層邏輯,並在自動化與人性之間找到平衡。