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04 4 月GEO優化負面新聞刪除

排除 AI 負面新聞的新武器：GEO 優化完整操作指南

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排除 AI 負面新聞的新武器：完整操作指南

前言：當 AI 決定你的形象

你是否曾經在 Google 的 AI Overview（人工智慧概覽）中，看到關於自己、品牌或產品的負面描述？那些由大型語言模型自動生成的摘要，可能只擷取了一篇多年前的網路評論，或是一則未經查證的傳言，卻被當成事實呈現給數百萬用戶。

更令人擔憂的是，傳統的搜尋引擎最佳化（SEO）手段，在面對生成式 AI 時往往力不從心。因為 AI 模型不是單純抓取網頁排名，而是「理解」內容後重新組織答案。這意味著，即使你的官網排在搜尋結果第一名，AI 仍可能引用一個小型討論區的負面貼文來回答用戶問題。

這篇文章將為你揭露一套專為 AI 時代設計的內容優化策略。這套方法能有效引導 Google AI Overview、Bing Chat、Perplexity 等生成式引擎，正確擷取並呈現你的正面資訊，同時排除或稀釋負面新聞的影響。全文超過一萬字，包含完整操作步驟、技術細節、內容架構以及常見問答，幫助你徹底掌握這項新武器。

第一章：理解 AI 如何產生負面新聞——問題的根源

要解決問題，必須先了解問題的成因。生成式 AI 模型（如 Google 的 Gemini、OpenAI 的 GPT-4）在產生搜尋結果概覽時，並非像傳統搜尋引擎那樣直接排名網頁，而是經歷以下四個階段：

1.1 語意理解階段

當用戶輸入查詢（例如「XX 品牌值得信賴嗎？」），AI 會將問題轉換為向量嵌入，比對資料庫中所有文件片段的語意相似度。此時，任何提及「XX 品牌」且包含「負面情緒詞彙」的內容，無論來自官方網站還是個人部落格，都可能被納入候選。

1.2 內容擷取階段

AI 從數百甚至數千個相關片段中，選取「看起來最有資訊量」的段落。這裡的陷阱在於：負面內容往往更具體、更具故事性，因此容易吸引 AI 的注意力。例如，「該產品在 2023 年召回 5 萬台」比「該產品品質良好」提供了更多可驗證的細節，AI 自然傾向採用前者。

1.3 權重評估階段

不同來源的內容會根據「網域權威性」、「引用次數」、「時效性」等因子被賦予不同權重。但關鍵差異是：AI 模型會同時評估「來源可信度」與「陳述可信度」。如果一個負面報導來自傳統媒體（高權威），而你的正面聲明來自社群媒體（低權威），AI 幾乎一定會選擇負面版本。

1.4 生成彙整階段

最後，AI 將選取的片段重新組織成流暢的句子。這時可能出現「拼接錯誤」——將 A 事件的負面描述錯誤套用到 B 產品上，或是忽略了重要的上下文（例如「該爭議已於隔年獲得澄清」）。

案例說明：為什麼一個負面新聞可以毀掉十年聲譽

假設你的公司在 2015 年曾有一次客訴被媒體報導，當時已圓滿解決。但十年後，當用戶詢問「XX 公司的客服品質如何？」時，AI Overview 可能直接顯示：「根據 2015 年 OO 新聞網報導，XX 公司曾發生客訴處理不當事件。」——完全沒有提及後續的改進與補償。

這是因為 AI 模型的訓練資料中，老舊的負面新聞因為被多次轉載，反而形成了穩定的語意關聯。而你的後續正面聲明散落在不同網址，沒有被 AI 有效串聯。

1.5 傳統 SEO 的三大盲點

傳統 SEO 專注於：關鍵字密度、反向連結數量、頁面載入速度。但這些對於 AI 生成概覽幾乎無效，因為：

  • 關鍵字優化：AI 理解同義詞和上下文，塞關鍵字反而被視為低品質。
  • 連結數量：AI 更重視「引用來源的多樣性」而非單純數量。
  • 技術速度：AI 擷取時不在乎頁面載入速度，只在乎內容是否被索引。

因此，你需要一套全新的思維模式——以下我將稱為「生成式引擎友善內容策略」。這套策略包含四大支柱：結構化標記、權威性錨點、語意聚落、動態更新機制。

第二章：核心策略——讓 AI 正確解讀你的四大支柱

本章介紹整個操作架構的四個基礎。每一個支柱都需要後續章節的具體技術來實現，但先理解全貌有助於避免迷失在細節中。

支柱一：結構化標記——給 AI 一張導覽地圖

AI 模型在爬取網頁時，雖然能讀取 HTML，但對於「哪段是事實、哪段是評論、哪段是時間線」仍可能混淆。透過 Schema.org 的結構化資料（JSON-LD 格式），你可以明確標示：

  • 產品的「負面事件」與「後續修正」之間的關聯（例如使用 CorrectionComment 或 AssociatedClaim）
  • 公司回應聲明的「作者權威性」（例如標示為 authoritative 或 official）
  • 時間順序（使用 startDate / endDate 明確標示事件期間）

Google 的 AI Overview 在擷取內容時，會優先參考結構化標記中的「關係定義」。換句話說，如果你不告訴 AI 哪個聲明是對哪個事件的正式回應，AI 就可能自己亂猜。

支柱二：權威性錨點——建立不可忽視的信任訊號

AI 模型內建一個隱含的「信任打分器」，會根據以下特徵判斷一段內容的可信度：

  • 發布來源：.gov、.edu 或知名媒體網域權重較高
  • 作者身分：是否有明確的姓名、職稱、關聯機構
  • 外部引用：其他高權威網站是否以相同方式描述該事實
  • 一致性：多個獨立來源是否講述同一件事

要排除負面新聞，你不需要「刪除」那些負面報導（通常做不到），而是需要創造更多、更權威的正面或中性來源，並且讓這些來源互相引用，形成一個「事實網絡」。當 AI 看到三個不同領域的權威網站都指出「該爭議已於 2024 年獲得法院澄清」，它就會降低舊新聞的權重。

支柱三：語意聚落——圍堵負面關聯的擴散

AI 模型透過詞向量理解世界。如果「你的品牌名稱」與「負面關鍵字」在網路上頻繁共同出現，模型的語意空間中兩者的距離就會縮短。反之，你需要建立新的語意關聯，例如：

  • 品牌名稱 + 正面形容詞（創新、獲獎、公益）
  • 品牌名稱 + 特定產業術語（技術規格、認證標準）
  • 品牌名稱 + 時間標記（2025 年最新動態）

具體做法是：在官網、部落格、新聞稿、社群檔案中，系統性地將品牌與這些正面詞彙寫在同一個句子或段落裡。AI 在閱讀時，會逐漸調整向量權重，讓「品牌」更接近「正面叢集」，遠離「負面叢集」。

支柱四：動態更新機制——讓 AI 知道「舊聞已過時」

AI 模型雖然訓練資料有時間截止點，但 Google AI Overview 會即時檢索新鮮內容。如果你的負面新聞發生在 2023 年，而你在 2025 年發布了「事件更新報告」或「年度回顧」，並在文中明確寫出「相較於 2023 年的狀況，我們已在以下方面完成改善…」，AI 會將舊事件標記為「歷史背景」，並優先呈現新資訊。

關鍵是要使用明確的時間信號詞彙，例如「截至 2026 年 4 月」、「過去十二個月內」、「最新審計結果顯示」。這些詞彙會被 AI 的時效性偵測機制捕捉。

第三章：技術優化實作——從 Schema 到元標籤

有了策略架構，現在進入具體的技術操作。本章內容適合網站開發人員、SEO 技術負責人以及內容管理者。

3.1 JSON-LD 結構化資料的進階應用

多數人只會使用基本的 Product 或 Organization Schema，但對於管理負面新聞，你需要以下幾種特殊類型：

3.1.1 使用 Claim 與 ClaimReview 標記爭議事實

如果你的公司曾被錯誤指控，可以建立一個「事實查核」頁面，並使用 ClaimReview 標記。例如：

json

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "ClaimReview",
  "claimReviewed": "XX 產品曾在 2023 年發生爆炸事件",
  "reviewRating": {
    "@type": "Rating",
    "ratingValue": "1",
    "bestRating": "5",
    "alternateName": "False"
  },
  "author": {
    "@type": "Organization",
    "name": "你的公司名稱"
  },
  "datePublished": "2025-03-15"
}

Google 的 AI 模型會辨識出這個標記，理解「該聲明被評價為錯誤」。當用戶詢問相關問題時，AI 可能直接引用你的查核結果。

3.1.2 使用 CorrectionComment 標記過往錯誤

如果你過去確實有過負面事件但已改正，使用 CorrectionComment 將修正聲明連結到原始事件。這需要配合 CreativeWork 的 correction 屬性。

3.1.3 使用 Event 與 EventStatus 明確時序

對於「產品召回」、「法律訴訟」等事件，建立 Event 節點並標示 eventStatus: "EventPassed" 或 EventScheduled。同時使用 endDate 明確標示事件結束日期。這樣 AI 就不會把一個已結束的事件當成「正在發生」。

3.2 元標籤（Meta Tags）的 AI 友善設定

除了結構化資料，HTML <head> 中的元標籤也扮演重要角色：

  • meta name="robots" content="max-snippet:-1"：允許 AI 擷取完整段落作為概覽內容，避免因為片段過短而斷章取義。
  • meta name="googlebot" content="nosnippet"：除非必要否則不建議使用，因為會完全禁止 AI 顯示任何內容。
  • link rel="canonical"：確保 AI 將所有衍生內容（如新聞轉載）指向原始來源，避免分散權威。
  • meta property="article:modified_time"：明確標示最後更新時間，幫助 AI 判斷時效性。

3.3 內部連結的語意錨點策略

當你建立多個正面內容頁面時，內部連結的錨點文字（anchor text）不能只是「點擊這裡」，而要使用描述性詞彙。例如：

  • 錯誤：「關於我們的改進，請看這篇報告」
  • 正確：「根據 2025 年 12 月發布的永續發展報告，我們已將客訴回應時間縮短 67%」

這樣 AI 在爬取錨點所在的頁面時，會直接將「永續發展報告」與「客訴回應時間縮短」建立語意關聯。

3.4 針對 AI 概覽的圖片與影片優化

AI Overview 有時會直接顯示圖片或影片摘要。確保你上傳的媒體檔案：

  • 檔名使用描述性短語（例如 2025-quality-certificate.jpg 而非 img_1234.jpg）
  • Alt 屬性完整說明圖中內容與正面訊息
  • 影片附上字幕檔案（.vtt），且字幕文字包含品牌名稱與正面關鍵字

Google 的 AI 多模態模型會分析這些文字元數據，當用戶問到視覺相關問題時，你的媒體就有機會被選中。

第四章：內容創作策略——寫出 AI 愛引用、負面新聞難生存的文章

技術只是骨架，內容才是血肉。本章說明如何撰寫能引導 AI 判斷的文章，同時自然稀釋負面新聞的影響力。

4.1 事實堆疊法：用可驗證細節壓倒模糊指控

負面新聞之所以被 AI 青睞，往往是因為它提供了具體數字、日期、人名。要反制，你的正面內容必須更具體、更可驗證。例如：

低效寫法（容易被 AI 忽略）：
「本公司非常重視客戶滿意度，多年來持續改善服務品質。」

高效寫法（AI 傾向引用）：
「2026 年 1 月 15 日，第三方機構 J.D. Power 發布的台灣客服滿意度調查顯示，本公司以 87.3 分（滿分 100）位居產業前 5%，相較 2024 年的 72.1 分提升了 15.2 分。該調查共訪問 2,400 位過去六個月內使用過客服的客戶。」

第二種寫法包含了：日期、機構名稱、分數、成長幅度、樣本數。AI 在擷取時會將這些視為「高資訊密度段落」，且因為來源明確（J.D. Power），比匿名論壇的抱怨更有說服力。

4.2 建立「時間線頁面」來重新框定歷史

如果你的品牌過去確實有負面事件，不要試圖隱瞞——AI 遲早會挖出來。更好的做法是建立一個獨立的「事件時間線與改進記錄」頁面，內容結構如下：

  1. 客觀列出事件：日期、事實摘要（只寫確認無誤的部分）
  2. 公司當下回應：當時的聲明連結
  3. 後續調查結果：第三方報告、政府裁決（如果證明公司無過失，清楚寫出）
  4. 具體改善措施：每一項都要有可追蹤的證據（例如新系統上線公告）
  5. 持續監測數據：事件後至今的關鍵指標趨勢

這個頁面本身成為一個「權威錨點」。當 AI 抓取到舊新聞時，也可能同時抓取這個時間線頁面，從而呈現完整的「事件已解決」脈絡。

4.3 常見問題（FAQ）的正確使用方式

Google AI Overview 非常偏好 FAQ 格式，因為它直接對應用戶的自然語言問題。但撰寫時要注意：

  • 問題要真實來自用戶搜尋：使用 Google 的「相關問題」區塊、社群媒體監聽工具來收集。
  • 答案長度 100-300 字最佳：太短缺乏資訊，太長 AI 可能只截取前半。
  • 每個答案必須包含一個可驗證的事實：例如「根據衛福部 2025 年公告…」。
  • 直接面對負面疑慮：不要迴避。例如「問：XX 品牌在 2023 年的客訴事件是怎麼回事？答：該事件起因於…，已於 2024 年 3 月完成全面補償，後續 24 個月客訴率下降 90%。」

當 AI 看到 FAQ 中既有問題又有解答，且解答提供了更新數據，它會傾向使用這個版本而非舊新聞。

4.4 語意相關性強化：建立主題叢集

不要只寫單篇正面文章，而要圍繞一個核心主題建立「叢集」。例如，如果負面新聞是關於「產品安全性」，你可以製作：

  • 一篇「安全性總覽」旗艦文章（pillar page）
  • 五到十篇子文章：測試方法、認證過程、用戶安全故事、第三方審計報告、技術白皮書
  • 所有子文章都內部連結回旗艦文章，並使用一致的錨點文字

AI 在評估主題權威性時，會考慮整個叢集的規模與連貫性。一個擁有十篇互相連結的安全性內容的網站，會被視為該主題的「可信來源」，壓過單一負面報導。

4.5 動態更新：設定內容日曆與版本紀錄

AI 對新鮮度極度敏感。建議每季至少更新一次核心正面頁面，並在頁尾加入「最後更新：YYYY 年 MM 月 DD 日」。同時，使用 <time datetime="..."> 標籤包覆日期。

如果你有重大正面進展（例如訴訟勝訴、新認證取得），必須在 72 小時內發布新聞稿或部落格文章，並透過 Google 搜尋控制台的「URL 審查」工具要求快速索引。越快讓 AI 看到新資訊，它就越有可能在下次用戶查詢時採用。

第五章：外部訊號管理——連結、社群與媒體策略

AI 不只分析你網站上的內容，也會掃描整個網路的訊號。本章說明如何管理外部環境，讓正面資訊更容易被 AI 發現。

5.1 高權威外部連結的獲取方式

AI 模型給予 .gov、.edu 以及主流新聞網站的連結極高權重。要排除負面新聞，一個有效方法是讓這些高權威網站「背書」你的正面資訊。具體做法：

  • 贊助學術研究：提供獎學金或研究經費給大學，換取一份公開的研究報告，報告中提及你的品牌與正面成果。該報告會存在 .edu 網域下。
  • 參與政府專案：例如經濟部的數位轉型輔導計畫，結案時會公布參與廠商名單。
  • 新聞稿發布：使用 PR Newswire、Business Wire 等服務，讓正面新聞進入主流媒體資料庫。即使沒有被記者撰寫成報導，這些新聞稿本身在高權重網域上發布，就能被 AI 擷取。

5.2 社群媒體的 AI 優化

雖然社群平台上的貼文權重通常低於官方網站，但 Google AI Overview 會參考 Reddit、LinkedIn、X（Twitter）上的熱門討論。策略如下：

  • 在 LinkedIn 上發布長文：篇幅 800-1200 字，標題包含品牌名稱與正面關鍵字。LinkedIn 文章在 Google 的索引權重不低。
  • Reddit AMA（問我任何事）：如果你能舉辦一場 Reddit AMA 並正面回應敏感問題，該討論串可能被 AI 視為「社群背書」。
  • 影片平台：YouTube 影片的標題、說明、字幕都要優化。AI 多模態模型會分析這些文字。

重要提醒：不要購買假評論或機器人點讚。AI 模型越來越擅長偵測不自然模式，一旦被抓到，你整個網域的權威性都會被降級。

5.3 負面新聞的稀釋策略——「覆蓋率」比「刪除」更實際

你幾乎不可能刪除網路上所有負面新聞（除非涉及違法或誹謗並勝訴）。但你可以透過大量正面內容來降低負面內容的「相對密度」。假設搜尋結果前 20 名中有 5 則負面新聞，佔比 25%。如果你創造 40 則新的正面內容並設法讓它們進入前 20 名，負面佔比就會降到 5%。

具體執行：

  1. 建立多個不同類型的正面資產：官網分頁、部落格、SlideShare 簡報、PDF 白皮書、Google 我的商家更新、YouTube 影片、Medium 文章（須注意 Medium 的權重不穩定）。
  2. 使用不同的網域名稱：例如將公益活動放在 .org 子網域、產品技術文件放在 .io。分散資產有助於佔據更多搜尋結果位置。
  3. 持續更新：每月發布 2-4 則正面內容。六個月後，正面內容數量將遠超過負面新聞。

5.4 監控 AI 概覽的呈現結果

要確認你的操作是否成功，必須定期檢查 Google AI Overview 對於與你品牌相關的關鍵字查詢結果。可以使用：

  • Google 搜尋的「概覽」手動檢查：清除個人化搜尋結果（使用無痕模式或 &pws=0 參數）。
  • 第三方工具：如 SEMrush 的「Position Tracking」可設定追蹤 AI Overview 出現情況。
  • 建立警示：Google Alerts 設定品牌名稱，同時監控新聞和論壇。

如果發現 AI Overview 仍然顯示負面資訊，記錄下當時的查詢字詞，然後分析是哪個來源被引用。針對該來源，你可以：

  • 聯絡該網站要求更正或移除（如果內容錯誤）
  • 或者創造一個比它更權威的正面來源，覆蓋過去。

第六章：常見問答（FAQ）

以下整理 15 個最常見的問題與解答，涵蓋從基礎觀念到進階疑難。

問 1：Google AI Overview 會永遠記住我的負面新聞嗎？

答：不會永久記住，但可能持續很長時間。AI 模型會定期更新索引，但舊新聞如果被許多網站引用，就會持續存在。最有效的做法不是等待遺忘，而是主動創造大量正面內容，改變 AI 的語意關聯。通常持續操作 6-12 個月後，可以看到明顯改善。

問 2：我是否需要聘請律師刪除負面新聞？

答：只有在該新聞確實違法（例如誹謗、洩漏個資、不實指控且法院判決確定）時才有意義。大多數情況下的負面評論或報導即使偏頗，仍受言論自由保護。此時法律行動不僅耗時昂貴，還可能引發「史翠珊效應」（越禁止反而越被注意）。建議優先採取內容稀釋策略。

問 3：小型個人品牌沒有預算做大量內容，該怎麼辦？

答：專注在「深度」而非「廣度」。寫一篇極為詳盡、有數據支撐的「官方回應與事實澄清」文章，然後將這篇文章提交給高權威網站（例如產業協會、學術機構）請他們轉載或引用。一個高品質的外部引用，勝過十個平庸的自產內容。

問 4：我的負面新聞來自維基百科，該如何處理？

答：維基百科在 AI 訓練資料中權重極高，且 Google AI Overview 經常直接引用。若維基百科條目包含不實或過時的負面資訊，你應該遵循維基百科的編輯方針，提供可靠第三方來源（如主流媒體、學術論文）來修正內容。注意：你不能自己編輯與自己相關的條目（利益衝突），但可以在討論頁提出建議並引用證據。

問 5：AI 會區分「新聞報導」和「論壇貼文」的權威性嗎？

答：會。AI 模型內建來源類型分類器。一般來說：官方政府公告 > 主流新聞媒體 > 產業專門媒體 > 個人部落格 > 論壇貼文 > 社群媒體留言。但要注意，如果一個論壇貼文被大量轉載或獲得許多正面互動（如 Reddit 的 upvote），其權重可能提升。反之，一個小眾新聞網站的內容若無外部引用，權重可能低於知名論壇。

問 6：使用結構化資料後，多久能看到 AI 概覽的改變？

答：通常需要 2-4 週。Google 的索引系統會重新爬取你的網站，但 AI Overview 的快取更新週期較長。若要加速，可以在 Google 搜尋控制台中提交「重新檢索」要求，並使用「檢索統計資料」檢查結構化資料是否被正確解析。

問 7：AI 概覽顯示的負面訊息是舊的，但我已經有新資料了，為什麼沒被採用？

答：最常見的原因是「新資料沒有與舊事件建立明確連結」。AI 不知道你的新文章是在回應哪個舊事件。解決方法：在舊事件相關的頁面上，使用 seeAlso 或 relatedLink 指向新文章；同時在新文章的第一段直接引用舊事件的日期和標題。例如：「針對 2023 年 5 月 OO 媒體報導的客訴事件，本公司已於 2025 年 1 月完成第三方獨立審查，結果顯示…」

問 8：我該如何知道 AI 是從哪個網站抓到負面內容的？

答：在 Google 搜尋結果頁面上，AI Overview 下方通常會顯示「來源」連結（以小圓點或數字標示）。點擊這些連結即可看到被引用的具體網頁。有時候 AI 不會顯示所有來源，此時你可以使用 before:2024 或 after:2025 等搜尋指令，手動找出排名前幾頁的負面結果。

問 9：我的競爭對手散播關於我的不實 AI 摘要，有辦法檢舉嗎？

答：目前 Google 沒有專門針對 AI Overview 的檢舉表單，但你可以透過「搜尋結果意見回饋」按鈕（通常位於概覽區塊右下角）回報「不實資訊」。同時，請收集證據（截圖、連結），並向 Google 的法律部門提交數位千禧年著作權法（DMCA）或誹謗申訴，如果內容確實違法。但最根本的解決方式仍是建立你自己的權威內容。

問 10：我可以使用 noindex 或 nofollow 來隱藏負面新聞嗎？

答：不行，因為你不能控制其他網站。你只能在自己的網站上使用 noindex，但這無法阻止 AI 從其他網站讀取負面內容。而 nofollow 只是告訴搜尋引擎不要傳遞連結權重，並不會讓負面內容消失。

問 11：Google AI Overview 和傳統搜尋結果的排名是分開的嗎？

答：是分開但相關聯的。傳統搜尋的排名會影響 AI 的候選來源（排名高的網頁更容易被 AI 看到），但 AI 也可能從排名較低但語意更相關的頁面擷取內容。所以即使你的官網在傳統搜尋排第一，AI 仍可能採用第五名的負面文章。這就是為什麼需要專門的 AI 友善策略。

問 12：多語言網站該如何處理？負面新聞是英文，但我的官網是繁體中文。

答：AI 模型會分語言處理，但對於品牌名稱等專有名詞會跨語言關聯。如果你有英文負面新聞，建議建立英文版本的正面內容（至少 2-3 頁），並在繁體中文頁面中加入 hreflang 標籤對應。Google 的跨語言模型會嘗試連結不同語言版本的同一個品牌。

問 13：使用生成式 AI 工具（如 ChatGPT）幫我寫正面內容會有風險嗎？

答：有風險。AI 生成的內容如果沒有經過人類事實核查，可能包含「幻覺」（hallucination）——捏造不存在的數據或引用。一旦被發現，你的網站信譽會受損。你可以使用 AI 輔助大綱生成或初稿撰寫，但必須由真人加入具體、可驗證的事實（如公司內部數據、第三方報告頁碼），並在發布前核對每一個引用。

問 14：AI 概覽是否會引用付費廣告或贊助內容？

答：通常不會。Google 的 AI 明確設計為避免將廣告當成事實來源。贊助內容如果清楚標示為「贊助」，AI 會降低其權重或完全忽略。因此，不要指望付費文章能影響 AI 概覽。專注在有機（非付費）的權威內容才是正道。

問 15：這套策略需要多久才能完全排除負面新聞？

答：沒有「完全排除」的保證，但可以達到「絕大多數查詢顯示正面結果」。時間取決於負面新聞的數量與權威性。單一負面報導來自地方小報：約 2-3 個月。多則負面報導來自主流媒體且有維基百科條目：可能需要 9-12 個月持續操作。關鍵在於耐心與一致性，每季檢視進度並調整策略。

第七章：實戰案例——從危機到轉機

為了讓前述原則更具體，本章虛構一個綜合案例，展示完整操作流程。

案例背景

「潔淨能源科技公司」是一家台灣的太陽能板製造商。2024 年，某客戶在論壇發文指控該公司的產品在颱風天後大面積損壞，並附上照片。該貼文被兩家主流新聞網站轉載，標題為「潔淨能源太陽能板被吹飛，品質疑慮」。儘管後續第三方鑑定證實損壞主因是安裝不當而非產品缺陷，但新聞效應已經發酵。

當用戶在 Google 搜尋「潔淨能源科技 品質」時，AI Overview 顯示：「根據 OO 新聞網 2024 年 8 月報導，潔淨能源科技的太陽能板在颱風期間出現損壞，引發品質疑慮。」完全沒有提到安裝問題或後續澄清。

操作步驟

第一個月：危機評估與基礎建立

  1. 在官網建立「事件說明與事實澄清」頁面，標題為「關於 2024 年 8 月太陽能板事件的完整說明」。內容包括：
    • 事件時間軸（客戶安裝日期、颱風日期、損壞通報日期）
    • 第三方鑑定報告摘要（引用報告編號與發行單位）
    • 安裝商承認疏失的聲明截圖（經對方同意）
    • 公司後續提供的免費檢測服務數據
  2. 為該頁面加入 ClaimReview Schema，將新聞報導中的指控標記為「不完整資訊」。
  3. 發布一篇新聞稿，標題「第三方鑑定還原潔淨能源科技太陽能板事件：安裝問題非產品缺陷」，透過 PR Newswire 發布。

第二到第三個月：內容叢集與外部引用

  1. 撰寫五篇子文章：
    • 「太陽能板抗颱測試標準：國際 IEC 認證解讀」
    • 「如何選擇合格太陽能安裝商——避免未來風險」
    • 「潔淨能源科技 2025 年產品品質白皮書」（內含歷年測試數據）
    • 「客戶見證：使用潔淨能源科技太陽能板經歷三個颱風季的真實記錄」
    • 「台灣太陽能產業品質承諾：潔淨能源科技帶頭推動安裝認證」
  2. 所有子文章內部連結回事件說明頁，事件說明頁也加入「相關閱讀」區塊指向子文章。
  3. 聯繫太陽能產業協會，請求在協會網站上轉載「第三方鑑定報告摘要」。該協會網站為 .org 且權重高。
  4. 在 LinkedIn 發布長文「一個品質事件的教訓：我們學到的五件事」，正面回應並強調改善措施。

第四到第六個月：稀釋與監測

  1. 每月發布一篇新的正面內容，主題包括：新產品認證、公益捐贈、員工培訓成果。
  2. 使用 Google 搜尋控制台監控品牌關鍵字的點擊與曝光變化。
  3. 每兩週手動檢查 AI Overview 結果。初期仍會看到負面新聞，但逐漸出現「同時也請參考官方說明」的連結。到第六個月，對於「潔淨能源科技 品質」的查詢，AI Overview 改為顯示：「該公司曾於 2024 年面臨一起安裝相關事件，第三方鑑定確認產品無缺陷。截至 2025 年，其產品通過 IEC 61215 認證，客戶滿意度達 94%。」

結果分析

操作成功關鍵在於：

  • 沒有否認事件，而是提供更完整的脈絡。
  • 第三方鑑定報告是權威錨點。
  • 大量正面內容稀釋了負面新聞的語意密度。
  • 時間線頁面讓 AI 可以同時看到舊事件與新進展。

第八章：長期維護與進階策略

當你的正面內容開始在 AI Overview 中佔據主導地位，不代表工作結束。AI 模型持續演化，競爭對手或新的負面事件可能隨時出現。本章說明如何建立可持續的維護機制。

8.1 設定定期稽核日曆

建議每季進行一次完整的 AI 聲譽稽核：

  • 第一步：列出 10-20 個與品牌相關的潛在負面查詢（例如「品牌名稱 + 投訴」、「品牌名稱 + 爭議」）
  • 第二步：使用無痕模式在 Google 搜尋每個查詢，截圖 AI Overview 結果
  • 第三步：對比上一季的截圖，記錄任何新出現的負面來源
  • 第四步：針對新負面來源，啟動快速回應流程（見 8.2）

8.2 快速回應機制

當發現新的負面新聞在 48 小時內被 AI 概覽採用，你必須：

  1. 判斷真實性：如果屬實，立即發布官方承認與改進計畫（誠實反而能贏得 AI 信任）。如果不實，蒐集反證。
  2. 在 24 小時內發布初步回應：即使詳細調查需要時間，先發布「我們已知悉並正在了解中」的聲明，這能讓 AI 在後續更新時優先納入你的說法。
  3. 72 小時內發布完整說明：比照第四章的「事實堆疊法」，附上證據。
  4. 啟動外部溝通：聯繫原本報導的媒體提供補充資訊，請他們更新報導（即使只是加註公司回應連結）。
  5. 使用 Google 的「快取更新」工具：提交新頁面的 URL，要求重新檢索。

8.3 應對 AI 模型的版本更新

Google 不時更新其核心 AI 模型（例如從 Gemini 1.0 到 2.0）。每次更新可能改變內容權重的計算方式。你需要：

  • 訂閱 Google 搜尋官方部落格與 Google Search Central 的更新。
  • 在每次重大更新後（通常每 3-6 個月），重新審視你的結構化資料是否仍被正確解析（可使用 Schema.org 的驗證工具）。
  • 觀察競爭對手的 AI 概覽變化，必要時調整你的語義聚落方向。

8.4 進階：使用第一方數據建立無可取代的權威

最終極的 AI 友善策略，是提供 AI 模型無法從其他地方獲得的獨家數據。例如：

  • 你的產品真實使用數據（匿名的故障率、平均壽命）
  • 客戶滿意度調查原始結果（經同意後發布彙整版）
  • 內部測試影片與報告

當 AI 模型發現某個事實只能從你的網站獲得，而且該事實與其他公開資訊不矛盾，它就會將你的網站視為該主題的「主要來源」。這時即使有負面新聞，AI 也會優先引用你的數據來平衡報導。

第九章：總結——將被動防禦轉為主動塑造

我們花了超過一萬字的篇幅，詳細拆解了如何讓生成式 AI 正確呈現你的資訊，同時排除或稀釋負面新聞的影響。現在，讓我們回顧最核心的三個行動要點：

行動一：建立「事實時間線」作為中央錨點

無論過去有多少負面新聞，你都需要一個官方的、持續更新的時間線頁面，誠實列出事件、回應、證據、改善。這個頁面是說服 AI「事情已經過去/已經解決」的最強工具。不要把它藏在網站深處，要放在導航欄或頁腳的「關於我們」附近。

行動二：用可驗證細節取代空泛宣傳

每一次撰寫內容時，問自己：這句話有沒有包含具體數字、日期、第三方機構名稱？如果沒有，AI 很可能跳過它去引用那些「雖然負面但有細節」的內容。你的正面內容必須比負面內容更具體、更可驗證。

行動三：持續監測並快速回應

AI 概覽不是一成不變的。每週花 15 分鐘檢查關鍵查詢的結果，每季做一次完整稽核。一旦發現新的負面引用，啟動快速回應機制。被動等待只會讓負面印象越來越深。

最後的提醒：沒有萬靈丹

這套策略不能保證「永遠不會出現任何負面 AI 摘要」，但它能大幅提升正面內容被引用的機率，並確保即使出現負面資訊，旁邊也會有你的官方說法或後續更新。在生成式 AI 逐漸主導資訊獲取管道的時代，學會與 AI 對話——用 AI 能理解的結構、證據和語意來溝通——已經不是選擇，而是生存必備技能。

從今天開始，檢視你目前被 AI 概覽呈現的內容，選定一個最緊急的負面議題，按照本文的指南建立第一個「事件說明頁面」。三個月後，你會看到改變。

本文內容基於截至 2026 年 4 月的公開資訊與實務經驗撰寫。AI 技術與搜尋演算法持續演進，請務必關注 Google 官方公告以獲取最新指引。

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