27 8 月
負面新聞移除失敗？因為你對 GEO 優化有錯誤期待
很多企業老闆、公關人員，甚至一般個人，第一次找上我的時候，幾乎都會問同一句話：「負面新聞能不能直接刪掉？」我通常會先停頓一下，因為這個問題本身就反映了對現代搜尋生態的嚴重誤解。你以為負面新聞是一張貼在牆上的海報，撕掉就沒了；但實際上，它更像是倒進水裡的墨水，在生成式引擎與 AI 摘要的時代，墨水不只不會消失，還可能因為你錯誤的「移除」動作，被攪拌得更加均勻。
這篇文章不是要教你怎麼「刪除」負面新聞，因為多數時候那是不切實際的期待。我要談的是：為什麼你過去做的負面新聞移除會失敗？以及，在 Google AI Overview 與生成式引擎主導搜尋結果的現在，你應該如何重新理解 GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎優化），用正確的期待與策略，讓品牌或個人的數位聲譽不再被單一負面內容綁架。
文章會很長，因為這個題目本身就沒有捷徑。我會盡量用實務上遇到的狀況、具體的操作邏輯，以及對搜尋引擎與 AI 生成內容的理解，把「負面新聞移除」與「GEO 優化」之間的錯誤期待一條一條拆開來談。
一、負面新聞移除的舊思維與新現實
1.1 你以為的「負面新聞移除」是什麼？
大部分人所認知的負面新聞移除，不外乎以下幾種做法：
- 直接聯繫新聞媒體或內容網站，要求刪除文章。
- 透過法律途徑，主張名譽權、隱私權或著作權，要求下架。
- 找所謂的「聲譽管理公司」，用大量正面文章「洗」掉搜尋結果第一頁的負面連結。
- 購買大量反向連結，試圖讓正面內容排名超越負面內容。
- 向 Google 提出移除要求，希望搜尋引擎直接把連結拿掉。
這些方法在某些情況下確實有效，但它們都建立在一個前提上：搜尋結果是靜態的、可被直接操控的。十年前，這個前提勉強成立；五年前，開始搖搖欲墜；到了今天，當 Google 搜尋結果頁面頂端出現 AI Overview，當使用者越來越習慣直接從生成式引擎取得答案，這個前提基本上已經崩潰了。
1.2 傳統移除手段為什麼經常失敗？
我舉一個很常見的例子。某家餐飲品牌因為食安爭議被新聞媒體報導，標題很聳動：「連鎖餐廳爆食物中毒，多名顧客送醫」。品牌方非常緊張，第一時間想到的是「把新聞撤掉」。他們可能找公關公司去跟媒體協商，媒體說：「新聞是事實，我們沒有理由下架。」他們可能找律師發函，媒體依然不為所動，因為報導內容有憑有據，沒有涉及不實指控。他們可能找聲譽管理公司，對方承諾「兩個月內把負面新聞擠出第一頁」，結果花了大錢，負面新聞依然掛在搜尋結果前三名，甚至因為大量低品質的「正面文章」被 Google 判定為垃圾內容，整體品牌搜尋結果變得更亂。
為什麼會這樣？原因有幾個：
第一，Google 的演算法已經不再是「連結數量」的遊戲。 早期的搜尋引擎確實可以透過大量外部連結與關鍵字堆砌來操控排名，但現在的 Google 使用機器學習與自然語言處理技術，它會判斷內容的品質、相關性、可信度，甚至會偵測「聲譽操控」的行為模式。如果你突然在短時間內發布大量內容相似、品質低落的正面文章，Google 不但不會把這些文章排上去，還可能降低整個網域的權重。
第二，新聞媒體網站的權威度遠高於一般品牌網站。 新聞網站在 Google 的 E-E-A-T（經驗、專業、權威、信任）評分中佔有先天優勢，尤其是大型媒體。你就算做了十篇部落格文章，也很難在短期內超越一篇來自蘋果日報、自由時報或聯合報的負面報導。這是結構性的不平等。
第三，使用者行為已經改變。 過去大家會點擊搜尋結果的第一個連結，現在越來越多人直接在搜尋結果頁面看完 AI 摘要就結束了。也就是說，就算你把某篇正面文章排到第一頁，使用者在 AI Overview 中看到的可能仍然是負面訊息的濃縮版。你沒有控制到「最後一哩路」。
1.3 GEO 不是「刪除」，而是「重新定義敘事」
這就是為什麼我們必須談 GEO。GEO 的核心不是把某個連結刪掉，而是影響生成式引擎如何「理解」你的品牌、如何「摘要」你的相關資訊，以及當使用者提出問題時，AI 會優先引用哪些內容來回答。
如果你對 GEO 的期待是「讓負面新聞消失」，那從一開始就錯了。GEO 能做到的是：讓負面新聞不再是唯一被引用的來源，讓 AI 摘要中出現更完整、更平衡、甚至更有利於你的敘事，並且讓使用者在看到負面資訊的同時，也能看到你的回應、改進措施與其他正面訊號。
二、GEO 優化：不是「刪除」而是「改寫認知」
2.1 生成式引擎優化（GEO）是什麼？
GEO 是 Generative Engine Optimization 的縮寫，中文可以翻成「生成式引擎優化」。它是針對生成式 AI 搜尋引擎（例如 Google 的 AI Overview、Microsoft 的 Copilot、Perplexity、ChatGPT 搜尋等）所進行的內容與技術優化，目的是讓你的品牌、產品或個人資訊在 AI 生成的答案中被正確、完整、且有利地呈現。
傳統 SEO 的目標是「讓網頁在搜尋結果頁面排名更前面」。GEO 的目標則是「讓生成式引擎在回答使用者問題時，引用你的內容，並且以你希望的方式描述你」。
兩者有關聯，但邏輯不同。傳統 SEO 追求點擊率與排名，GEO 追求的是「被引用率」與「語意覆蓋率」。
2.2 Google AI Overview 如何選擇內容？
Google AI Overview 會從多個高權威度、高相關性的網頁中抽取資訊，然後用生成式模型重新組織成一段簡潔的答案。它不會只依賴單一來源，而是會綜合多個來源的內容。這意味著：
- 如果你的品牌只有負面新聞被收錄，AI 摘要中出現負面訊息的機率就很高。
- 如果你提供了足夠多、足夠權威、結構清晰的正面或中性內容，AI 就有機會在摘要中同時呈現不同面向。
- AI 特別偏好「可被直接引用」的內容，例如常見問答、數據、列表、定義、時間軸、專家評論等。
所以，GEO 優化的關鍵不是「把負面新聞壓下去」，而是「提供更多可被引用的素材」，讓 AI 在生成答案時有更多選擇。
2.3 GEO 與傳統 SEO 的核心差異
我做了一張簡單的比較表，幫助你快速理解：
| 比較面向 | 傳統 SEO | GEO 優化 |
|---|---|---|
| 主要目標 | 提升網頁在 SERP 的排名與點擊率 | 提升內容在 AI 生成答案中的被引用率與呈現方式 |
| 優化對象 | 網頁標題、描述、關鍵字、外鏈 | 結構化資料、語意實體、內容可摘要性、權威度 |
| 成敗指標 | 排名、流量、點擊率 | AI 摘要中的品牌提及、語意正確性、引用來源 |
| 內容形式 | 部落格文章、登陸頁面 | FAQ、知識圖譜、數據圖表、專家觀點、多媒體 |
| 對抗負面新聞 | 用正面文章「壓制」負面連結 | 用多元內容「稀釋」並「重新框架」負面敘事 |
| 時間週期 | 相對較快，數週到數月 | 較慢，通常需要三到六個月以上持續累積 |
| 風險 | 可能被演算法懲罰 | 若內容不實或操控意圖明顯，可能失去信任 |
這個表的核心訊息是：GEO 不是 SEO 的替代品，而是進化版。如果你還停留在「用正面文章洗排名」的舊思維，自然會覺得 GEO 沒用，或者覺得負面新聞移除失敗。
三、對 GEO 優化的五個錯誤期待
這是我在顧問工作中最常遇到的五種錯誤期待。每一種都源於對生成式引擎運作方式的誤解，也每一種都會導致失望與資源浪費。
錯誤一：以為 GEO 能快速讓負面新聞消失
很多人來找我，開口就問：「做 GEO 要多久可以把負面新聞弄掉？」我的回答通常是：「如果你要的是『弄掉』，那 GEO 不適合你；如果你要的是『讓負面新聞不再是唯一聲音』，那至少需要三到六個月，而且要看負面新聞的強度與你的內容基礎。」
為什麼不能快？因為生成式引擎的學習與索引需要時間。Google AI Overview 不會因為你今天發布了三篇正面文章，明天就把負面新聞從摘要中移除。AI 模型需要觀察內容的穩定性、權威度與使用者互動訊號，才會逐步調整對某個實體（品牌或個人）的認知。
更重要的是，如果負面新聞本身的事實基礎很強，例如真的發生過產品瑕疵、勞資爭議或法律判決，那麼任何試圖「快速消音」的做法都可能被 AI 視為操控行為，反而降低你其他內容的可信度。
錯誤二：把 GEO 當成「洗白」工具，忽略事實基礎
GEO 最忌諱的就是「洗白」。什麼是洗白？就是刻意隱瞞負面事實，發布大量與事實不符的正面內容，或者用模糊的語言誤導 AI 與使用者。
舉個例子，某企業因為排放廢水被罰款，新聞報導標題是「XX 公司偷排廢水，環保局重罰 500 萬」。企業如果立刻發布一堆「XX 公司是環保模範生」「XX 公司致力於永續發展」的文章，但完全沒有回應偷排廢水的事實，Google 的 AI 會怎麼判斷？它會看到矛盾：一邊是權威媒體報導的違法事實，另一邊是企業自說自話的正面宣傳。AI 的傾向是相信權威媒體，而不是企業官網。結果是，負面新聞依然主導 AI 摘要，企業的正面文章反而被貼上「不可信」的標籤。
正確的做法是：先承認事實，說明改進措施，再提供後續的正面數據。例如：「XX 公司針對廢水排放超標事件，已完成改善工程，並通過環保局複查，未來將定期公開排放數據。」這樣的內容不但不會被 AI 視為洗白，反而可能成為 AI 摘要中「企業回應」的引用來源，平衡負面報導的單一視角。
錯誤三：以為發幾篇正面文章就能壓制負面新聞
這是最常見的誤解之一。很多企業主認為，只要在部落格或新聞稿發布幾篇正面文章，就能把負面新聞擠下去。但事實上，GEO 的重點不是「數量」，而是「品質與相關性」。
Google AI Overview 在選擇引用來源時，會考慮以下因素：
- 內容的權威度（作者背景、網站信任度）
- 內容與使用者查詢的語意相關性
- 內容的結構化程度（是否容易被擷取）
- 內容的新鮮度與更新頻率
- 內容是否有其他權威來源背書
如果你只是發了五篇內容空洞的「關於我們」「品牌故事」「產品優勢」，這些文章在 AI 眼中根本不具備回答使用者問題的能力。當使用者搜尋「XX 品牌 負面新聞」時，AI 要找的是與「負面新聞」相關的內容，而不是你的品牌簡介。所以這五篇文章不會被引用，負面新聞依然穩坐 AI 摘要的來源寶座。
錯誤四：過度優化關鍵字，反而被 AI 判定低品質
傳統 SEO 時代，關鍵字密度是一個重要指標。但到了 GEO 時代，過度優化關鍵字會產生反效果。生成式引擎的語言模型經過大量訓練，它能夠辨識出「不自然的關鍵字堆砌」。如果你在一篇文章中反覆出現「XX 品牌 負面新聞 澄清」「XX 品牌 最佳 推薦」「XX 品牌 評價」等片語，AI 會判斷這篇文章是為了操控搜尋而寫的，而不是為了提供有價值的資訊。
更糟的是，Google 的 SpamBrain 系統會自動偵測這類內容，並降低整個網域的品質分數。結果是，你不只沒有改善負面新聞的呈現，還連帶影響了其他正常內容的曝光。
錯誤五：只看點擊與排名，忽略 AI 摘要中的品牌敘事
這是很多行銷人員容易犯的錯。他們習慣用 Google Analytics 看流量、用排名工具看關鍵字位置，但完全沒有去檢查 Google AI Overview 中自己的品牌是如何被描述的。
舉個例子，某個人的負面新聞已經從第一頁掉到第二頁，傳統 SEO 報告可能顯示「改善成功」。但如果你實際去搜尋他的名字，會發現 AI Overview 的第一段仍然是「XX 曾因詐欺案被判刑」，這就代表你的聲譽危機根本沒有解除。因為使用者根本不會點到第二頁，他們在 AI 摘要中就已經得到答案了。
所以，GEO 的成敗指標不是排名，而是「AI 摘要中出現了什麼內容」。你必須定期手動搜尋品牌關鍵字，檢查 AI Overview 的文字，看看它引用了哪些來源，呈現了什麼樣的敘事。這才是真正的戰場。
四、正確 GEO 策略：從「移除」到「生態重構」
既然錯誤期待這麼多，那正確的 GEO 策略應該是什麼？我把它歸納成五個層面，核心精神是：不要試圖刪除負面新聞，而是建立一個足以讓 AI 重新理解你的內容生態。
4.1 建立可被引用的權威實體
在生成式引擎的世界裡，「實體」（Entity）是核心概念。Google 的 Knowledge Graph 會將品牌、人物、產品、事件等視為實體，並建立它們之間的關係。當使用者搜尋某個實體時，AI 會從知識圖譜中抽取相關資訊。
因此，GEO 的第一步是確保你的品牌或個人在網路上有清晰、一致、可被識別的實體訊號。這包括：
- 在官方網站使用結構化資料（Schema.org）標記組織、人物、產品等資訊。
- 在維基百科、 Wikidata、知名資料庫中建立或更新條目（如果符合收錄標準）。
- 在主要社群平台使用一致的品牌名稱、Logo 與描述。
- 確保 Google 商家檔案、LinkedIn、Facebook 等平台的資訊完整且一致。
當 AI 能夠明確識別「你是誰」，它就不容易把不同實體的資訊混淆，也能更準確地判斷哪些內容與你有關。
4.2 結構化資料與語義標記
結構化資料是 GEO 的技術基礎。透過 Schema.org 的標記，你可以告訴搜尋引擎你的內容是什麼類型：是新聞文章、常見問答、產品評論、還是組織資訊。這能大幅提升內容被 AI 正確擷取的機率。
特別是在處理負面新聞時，以下幾種結構化資料特別有幫助：
- FAQPage：常見問答頁面可以被 AI 直接引用為答案來源。
- Organization：標記企業的正式名稱、地址、聯絡方式、創辦人、社會媒體連結等。
- Person：如果是個人聲譽管理，標記個人的姓名、職業、社群連結、作品等。
- Review：如果產品或服務有第三方評價，標記評分與評論內容。
- NewsArticle：如果你的回應是以新聞稿形式發布，正確標記可以增加被引用的機會。
4.3 創造 AI 偏好的「可摘要內容」
生成式引擎最喜歡什麼樣的內容？簡單來說，就是「容易被摘錄、結構清晰、直接回答問題」的內容。這與傳統的長篇大論不同。AI 在生成摘要時，會優先選擇：
- 明確的定義與解釋
- 數字與統計數據
- 步驟清單
- 正反觀點的並列
- 專家引述
- 時間軸與事件經過
- 常見問題與解答
因此，在處理負面新聞時，你應該主動創造這類內容。例如：
- 發布一份「事件說明與後續改進措施」的 FAQ 頁面，直接回答使用者最可能關心的問題。
- 製作一張「事件時間軸」圖表，清楚呈現事實經過。
- 提供第三方檢測報告或專家評論，以數據佐證你的說法。
- 錄製一段由負責人親自說明的影片，並提供文字稿。
這些內容的共通點是：AI 可以輕鬆地從中擷取關鍵資訊，並在摘要中引用。你提供的素材越清晰，AI 就越有可能使用你的版本來回答使用者。
4.4 多平台內容矩陣與協同
單一網站的力量有限。GEO 需要多平台協同，才能建立足夠的語意覆蓋率。這不是要你到處發垃圾文章，而是在不同屬性的平台上發布彼此呼應、但各有側重的內容。
舉例來說：
- 官方網站：發布正式聲明、FAQ、數據報告。
- LinkedIn：由高階主管撰寫專業觀點，談產業趨勢與品牌理念。
- Medium 或部落格：發布深入的案例分析或改善故事。
- YouTube：發布影片說明，並在描述中附上文字摘要。
- 新聞媒體：透過公關發布具有新聞價值的事件進展，而非純粹的廣告文。
這些平台在 Google 的眼中具有不同的權威度與內容類型，當它們同時圍繞同一個實體提供一致的訊息時，AI 摘要的內容就會更加豐富，不再只依賴單一負面來源。
4.5 回應負面議題的「建設性內容」
這是最重要的一點。面對負面新聞，最好的 GEO 策略不是逃避，而是正面回應。什麼是「建設性內容」？就是承認問題、說明原因、提出改進、並展示後續成果的內容。
為什麼這對 GEO 有效？因為生成式引擎的訓練目標是提供「有用且可信」的答案。當使用者搜尋負面新聞時，他們想要知道的不只是「發生了什麼事」，還包括「後來怎麼了」「品牌有沒有改善」「我該不該繼續信任這個品牌」。如果你能提供這些後續資訊，AI 自然會引用你的內容來補充負面新聞的不足。
舉個例子，某航空公司因為航班延誤引發乘客不滿，新聞報導鋪天蓋地。如果航空公司只是發布「我們很抱歉」的聲明，AI 可能只會引用新聞媒體的批評。但如果航空公司發布一份詳細的改善計畫，包括「增加備用機隊」「優化調度系統」「提供即時補償方案」，並在三個月後公布「航班準點率提升 15%」的數據，那麼 AI 在回答「XX 航空 航班延誤」時，就有很高的機率同時引用航空公司的改善成果，讓整體敘事從「單一失敗」轉變為「遇到問題後有所改進」。
五、實操步驟：如何用 GEO 處理負面新聞
理論講完了，接下來談實務操作。以下是我在顧問案中常用的五個步驟，你可以根據自己的情況調整。
5.1 負面新聞審計與分類
首先，你必須搞清楚自己面對的是什麼類型的負面新聞。不是所有負面新聞都一樣，處理方式也不同。
分類維度一：事實基礎
- 完全虛假：內容與事實不符，可能涉及誹謗或錯誤報導。
- 部分真實：事件確實發生，但報導有誇大或遺漏脈絡。
- 完全真實：品牌或個人確實犯了錯，新聞報導客觀屬實。
分類維度二：來源權威度
- 高權威媒體：大型新聞媒體、政府網站、學術機構。
- 中權威媒體：產業媒體、地方新聞、知名部落格。
- 低權威媒體：小型論壇、個人社群貼文、內容農場。
分類維度三：搜尋可見度
- 高可見度：搜尋品牌名稱時，負面新聞出現在第一頁前五名，且被 AI 摘要引用。
- 中可見度：出現在第一頁後半段，偶爾被 AI 引用。
- 低可見度：出現在第二頁以後，很少被 AI 引用。
做完分類後，你才能制定優先順序。通常，高權威、高可見度、部分真實或完全真實的負面新聞最難處理，也最需要 GEO 介入。
5.2 主題聚類與內容缺口分析
接下來，分析使用者在搜尋你的品牌時，可能會提出哪些問題。這些問題就是 AI 摘要的「觸發點」。例如：
- 「XX 品牌 發生什麼事？」
- 「XX 品牌 評價 如何？」
- 「XX 品牌 還值得買嗎？」
- 「XX 品牌 負責人 是誰？」
- 「XX 品牌 改善 了嗎？」
你可以使用關鍵字工具、Google 搜尋建議、People Also Ask 等來找出這些問題。然後，檢視目前網路上是否有足夠的內容來回答這些問題。如果答案是「沒有」或「只有負面新聞在回答」，那就是你的內容缺口。
GEO 的任務就是填補這些缺口，讓 AI 在回答這些問題時，有你的內容可以引用。
5.3 撰寫 AI 友好的回應內容
這裡要特別注意，不是寫一篇長文就結束了。你必須針對不同的問題，撰寫對應的內容。以下是一個簡單的內容規劃表：
| 使用者問題 | 內容形式 | 內容重點 | 目標平台 |
|---|---|---|---|
| XX 品牌發生什麼事？ | 事件說明頁 | 時間軸、事實經過、官方立場 | 官方網站 |
| XX 品牌改善了什麼？ | 進度報告 | 具體措施、數據、第三方認證 | 官方網站、新聞稿 |
| XX 品牌值得買嗎？ | 第三方評測 | 客觀優缺點、使用者評價 | 部落格、論壇 |
| XX 品牌負責人是誰？ | 人物介紹 | 背景、專業、社會貢獻 | LinkedIn、官網 |
| XX 品牌未來計畫？ | 專訪或影片 | 願景、產品路線、社會責任 | YouTube、媒體 |
每一篇內容都要遵循幾個原則：
- 直接回答問題，不要拐彎抹角。
- 使用清晰的標題與小節，方便 AI 擷取。
- 提供具體數據與事實，而非形容詞。
- 語氣專業但不過度公關。
- 標注日期與更新時間，顯示內容新鮮度。
5.4 技術優化：Schema、實體、內鏈
內容寫好之後，技術優化不能忽略。以下是最基本的幾項：
Schema 標記
- 如果是 FAQ 頁面，使用 FAQPage schema。
- 如果是組織介紹，使用 Organization schema。
- 如果是人物介紹，使用 Person schema。
- 如果是新聞稿，使用 NewsArticle schema。
- 如果是產品評論，使用 Review schema。
實體關聯
- 在內容中明確提及品牌實體名稱，並與相關實體（如創辦人、產品、事件）建立連結。
- 使用 sameAs 屬性連結到維基百科、社群平台、Google 商家檔案等。
內鏈策略
- 將相關內容互相連結，例如「事件說明」頁面連結到「改善進度」頁面，再連結到「第三方評測」頁面。
- 內鏈文字使用描述性文字，而非「點這裡」。
5.5 監測與迭代：AI 摘要中的曝光變化
GEO 不是一次性的工作。你必須持續監測以下指標：
- 搜尋品牌關鍵字時，AI Overview 中是否出現負面新聞？引用了哪些來源？
- AI 摘要中是否出現你的官方回應或正面內容？
- 使用者搜尋相關問題時，你的內容是否被引用？
- 負面新聞的點擊率是否因為 AI 摘要的改變而下降？
建議每兩週做一次手動搜尋測試，記錄 AI 摘要的變化。如果發現負面新聞依然主導，就要回頭檢視內容是否不夠權威、不夠相關，或者技術標記是否有誤。
六、常見誤區與陷阱
在操作 GEO 時，有些陷阱會讓你的努力功虧一簣。以下是我見過最多的幾個。
6.1 買一堆低質量外鏈
很多人以為外鏈越多越好，於是在 Fiverr 或某些平台上購買大量廉價連結。但 Google 的 Penguin 演算法與 SpamBrain 會偵測這些連結，並對你的網站進行降權。一旦網站權威度下降，你的正面內容更不可能被 AI 引用，負面新聞反而更難被平衡。
6.2 造假評論或虛假資訊
有些人會試圖在 Google 商家檔案或評論平台上發布假正面評論，或者在內容中捏造數據。這是極其危險的。Google 對虛假評論有嚴格的偵測機制，一旦被抓到，品牌信任度會大幅下降。更糟的是，如果 AI 摘要引用了你的假數據，後來被揭穿，你的聲譽傷害會比原本的負面新聞更嚴重。
6.3 忽視原始負面來源的更新
如果負面新聞本身有後續發展，例如法院判決出爐、主管機關調查結束、媒體發布了更正報導，你必須第一時間更新自己的內容，並將這些新資訊提供給 AI。如果你一直停留在「事件發生時」的舊版本，AI 會認為你的內容過時，轉而繼續引用媒體的原始報導。
6.4 短期操作後停止維護
GEO 是一個持續的過程。搜尋趨勢會變、AI 模型會更新、競爭者會出現。如果你做了一輪優化後就停止，三個月後很可能打回原形。你必須定期發布新內容、更新舊內容、監測 AI 摘要的變化，並根據數據調整策略。
七、案例拆解（虛構但合理）
為了讓你更具體理解，我舉三個虛構但貼近現實的案例。
案例一：企業產品爭議
某健康食品品牌被媒體報導「產品含有過量防腐劑，消費者投訴頭暈」。新聞出來後，品牌股價下跌，搜尋品牌名稱時，AI 摘要第一句就是「XX 品牌產品被驗出防腐劑超標」。
錯誤做法：品牌發布大量「我們是天然健康品牌」的文章，並購買外鏈試圖壓制新聞。結果 AI 摘要仍然以負面新聞為主，品牌文章完全沒有被引用。
正確做法：品牌先發布正式聲明，承認部分批次產品確實有標示不清的問題，但強調已完成自主下架與送驗。接著發布一份 FAQ 頁面，回答「產品是否安全」「如何退貨」「後續改善措施」等問題。同時，取得第三方檢驗機構的合格報告，並以新聞稿形式發布。三個月後，AI 摘要在回答「XX 品牌 防腐劑」時，內容變成：「XX 品牌曾因部分產品防腐劑超標被投訴，該公司已下架相關產品並完成改善，後續檢驗符合標準。」
案例二：個人名譽危機
某位企業高階主管被前員工指控職場霸凌，新聞媒體跟進報導。搜尋主管姓名時，AI 摘要直接顯示「被指控職場霸凌」。
錯誤做法：主管透過律師要求媒體下架，但媒體拒絕。於是主管在個人部落格發表一篇「我的奮鬥故事」，完全沒有回應霸凌指控。結果 AI 摘要依然以媒體報導為主。
正確做法：主管在 LinkedIn 發布一篇長文，承認管理風格過於嚴厲，對造成員工不適表示歉意，並說明已接受管理教練輔導，調整領導方式。同時，邀請第三方人資顧問進行職場文化調查，並公布改善結果。半年後，AI 摘要變成：「XX 曾被前員工指控職場霸凌，其後公開道歉並接受管理輔導，公司亦進行職場文化改善。」
案例三：品牌被誤報
某服飾品牌被媒體誤報「使用血汗工廠」，實際上該報導是張冠李戴，把另一家公司的工廠照片誤植。品牌商譽受損，搜尋結果被負面新聞淹沒。
錯誤做法：品牌只發了一篇澄清聲明，但因為媒體沒有刪文，聲明很快就沉下去。
正確做法：品牌除了發布澄清聲明外，主動聯繫媒體要求更正，並取得更正報導的連結。同時，在官方網站建立「供應鏈透明度」頁面，公開所有工廠的審核報告。還邀請第三方組織進行供應鏈認證。半年後，AI 摘要在回答「XX 品牌 血汗工廠」時，內容變成：「XX 品牌曾被誤報使用血汗工廠，媒體已發布更正，該品牌公開供應鏈審核報告並獲得第三方認證。」
常見問答（FAQ）
Q1：負面新聞真的無法直接刪除嗎？
A：不一定。如果內容涉及誹謗、侵犯隱私、違反平台規範或法律判決要求下架，確實有可能直接刪除。但多數情況下，新聞媒體有報導自由，只要內容有事實基礎，他們不會因為企業或個人施壓而刪文。因此，把全部希望寄託在「刪除」上，通常會失望。
Q2：GEO 優化多久可以看到效果？
A：一般來說，需要三到六個月才能看到 AI 摘要中出現明顯變化。如果負面新聞的權威度很高，或者品牌本身的內容基礎薄弱，可能需要更長時間。GEO 是累積性的工作，不是一次性特效藥。
Q3：GEO 跟傳統 SEO 可以同時做嗎？
A：可以，而且應該同時做。傳統 SEO 提升網頁排名，GEO 提升 AI 摘要中的呈現，兩者相輔相成。但要注意，GEO 更注重內容的語意品質與結構化，而不是單純的關鍵字與外鏈。
Q4：如果負面新聞是事實，GEO 還有用嗎？
A：有用。GEO 的目標不是否認事實，而是讓 AI 摘要呈現更完整的脈絡。例如負面新聞報導了事件發生，GEO 可以讓 AI 同時引用你的回應、改善措施與後續成果，讓使用者看到全貌，而不是只看到單一事件。
Q5：我需要找專業的 GEO 顧問嗎？
A：如果你的負面新聞已經嚴重影響品牌或個人聲譽，且你對搜尋引擎與內容策略不熟悉，找專業顧問是值得的。但要注意，市面上很多聲譽管理公司仍在用舊式 SEO 手法，你必須確認對方是否真正理解生成式引擎的運作邏輯。
Q6：GEO 會不會被 Google 視為操控？
A：如果做法正當，不會。Google 鼓勵網站提供有價值、可信、結構清晰的內容。GEO 的本質就是如此。但如果使用虛假資訊、垃圾外鏈、假評論等黑帽手法，那就會被視為操控，甚至受到懲罰。
Q7：個人名譽管理跟企業品牌管理在 GEO 上有什麼不同？
A：個人名譽管理更依賴社群平台、專業檔案的建立與內容創作，因為個人實體在知識圖譜中的訊號通常較少。企業品牌則有更多結構化資料與官方網站可以運用。但核心邏輯相同：建立可被引用的權威內容，讓 AI 有更多素材來理解你。
Q8：如果負面新聞已經被 AI 摘要引用，我該怎麼辦？
A：第一步是不要慌。第二步是分析 AI 摘要引用的來源，看看有沒有辦法在那些來源上增加你的回應或更新。第三步是大量產出與該負面主題相關的建設性內容，讓 AI 在後續生成摘要時有更多選擇。第四步是持續監測，觀察變化。
結論：GEO 不是刪除鍵，而是新的聲譽基礎設施
負面新聞移除失敗，很多時候不是因為你做得不夠多，而是因為你對「移除」這件事有錯誤期待。在生成式引擎主導搜尋的時代，品牌與個人的聲譽不再是一張靜態的成績單，而是一個動態的、由 AI 即時生成的敘事。你無法刪除某個片段，但你可以提供更多素材，讓 AI 拼湊出更完整、更平衡、更符合事實的圖像。
GEO 的本質，是建立一套新的聲譽基礎設施。這套設施包括權威實體、結構化資料、可摘要內容、多平台協同，以及最重要的——願意面對事實、持續改善的誠意。如果你把 GEO 當成「刪除鍵」，你會失望；如果你把 GEO 當成「重新定義敘事的工具」，你會發現，它比任何刪除手段都更持久、更有效。
負面新聞不會憑空消失，但你可以讓它不再是唯一被聽見的聲音。這就是 GEO 真正的力量。
作者簡介
陳亦凡，數位聲譽管理顧問，專注於生成式引擎優化（GEO）與品牌敘事策略。過去十年間，協助超過五十家企業與多位公眾人物處理數位聲譽危機，擅長將複雜的搜尋引擎演算法轉化為可執行的內容策略。認為真正的聲譽管理不是刪除負面資訊，而是建立足以讓事實自己說話的數位生態。文章散見於各大行銷媒體，並定期開設 GEO 實務工作坊。
