ブランドに対するネガティブな感情はAIの引用に悪影響を与える？悪いレビューが残っている場合

感情は「どのように」提示されるかに影響し、「引用されるかどうか」には影響しません。詳細は以下の通りです：

AIが感情をどう扱うか：

あなたの状況： 過去の問題＋現在の修正＝混在。AIは両方を提示することがあります。

コントロールできること：

1. 最近のポジティブなコンテンツ量

   • 新しいレビューや証言
   • ポジティブな報道
   • 更新された製品情報

2. 新しさの重み付け

   • AIはしばしば新しい情報を重視します
   • 新しいポジティブな内容でバランスを変えられます

3. 直接的な言及

   • 古い問題に触れたコンテンツ
   • 修正方法の提示
   • 透明性は実際にプラスになります

コントロールできないこと：

• AIの学習データから古い情報を削除すること
• 即時の評判リセット

AIでブランド評判を回復させた経験があります。実例です：

状況： クライアントが18か月前にデータ漏洩。AIは常にその件に言及。

実施内容：

1～2か月目：

• 「学び」や透明性の高い内容を詳しく公開
• セキュリティ認証取得
• 第三者によるセキュリティ監査結果を公開

3～4か月目：

• 業界メディアで好意的な報道を獲得
• 改善後の顧客事例
• 新たなセキュリティへの専門家推薦

5～6か月目：

• ポジティブな発信を継続
• AIでの言及を毎週モニタリング

結果： AIの記述が「セキュリティ問題があった」から「改善されたセキュリティ体制」になり、最終的には但し書き無しの推奨に変化。

ポイント： 問題から逃げず、直接的に改善を示しましょう。AIは透明性と回復のストーリーをしっかり拾います。

AIによる感情評価の仕組み：

AI自体は「感情スコア」を持っているわけではありませんが：

• 感情の文脈を含むテキストで学習しています
• ブランドとポジティブ/ネガティブ表現との関連を学習
• 複数ソースを統合して提示

印象を左右するもの：

1. ポジティブvsネガティブなコンテンツの量
2. 感情シグナルの新しさ
3. 情報源の権威性（TechCrunchのネガティブ＞無名ブログ）
4. 文脈やニュアンス

バランスのたとえ： 天秤のようなものです：

• 古いネガティブ情報が一方
• 新しいポジティブ情報がもう一方
• どちらが重いかでAIの提示が変わる

天秤が傾く要素：

• 新しい情報＝重み大
• 権威ある情報＝重み大
• 問題への直接的な対応＝ポジティブな重み

あなたの仕事：ポジティブ側に重みを加えましょう。

競争状況も考慮しましょう：

相対的な感情が重要： AIが選択肢を比較する場合、あなたと競合の感情も見ています。

ポジショニングのチャンス： 競合にも問題があれば、自社の混在感情はさほど致命的ではありません。

戦略：

1. AIでの競合感情もモニタリング
2. 自社の強みを強調
3. 改善済み分野で差別化コンテンツ作成

注意点： 競合をネガティブに語るのは避け、自社の改善点に集中しましょう。

最も総合力のある選択肢なら、混在感情でも勝てる場合があります。

レビューはAIの感情判断で非常に重要です：

AIはレビューを多く参照します：

• 「レビューによると…」
• 「ユーザーからは…」
• 「一般的なフィードバックとして…」

感情回復のためのレビュー戦略：

1. 新しいレビュー促進

   • 購入後のレビュー依頼
   • 簡単な投稿方法
   • 満足顧客へのフォローアップ

2. 古いネガティブへの対応

   • プロフェッショナルな返信
   • 問題解決を示す
   • AIが学習できる文脈を形成

3. 具体的な改善点の強調

   • レビュアーに修正点を明記してもらう
   • ビフォー/アフターの事例紹介

4. レビュー掲載先の多様化

   • Googleだけに頼らない
   • 業界特化型レビューサイト
   • LinkedInでのソーシャル証明

比率目安： 新しいポジティブレビューが古いネガティブの5:1以上になるのを目指しましょう。

逆転の発想：自らストーリーを語る

問題から隠れるのではなく： 何が起きたか、どう直したかを正面から発信しましょう。

なぜ効果的か：

• AIが全体像を学習できる
• 誠実さを示せる
• ネガティブな出来事にポジティブな文脈を付与
• 無視するよりも本物らしさが伝わる

コンテンツ例： 「[何が起きたか]＞[学び]＞[どう改善したか]＞[それ以降の成果]」

例見出し： 「[問題]から[解決策]へ：私たちが[製品機能]を再構築した理由」

メリット： この種のコンテンツはAIが過去の問題を語る際に引用されやすく、権威ある情報源となりストーリーを再定義できます。

リスク： 実際に問題を解決していない場合は逆効果。透明性は中身が伴ってこそ有効です。

AIで感情を追跡する方法：

監視ポイント：

1. AIがブランドをどう表現しているか
2. 使われている言葉の感情
3. 但し書きが付いているか
4. 競合との位置関係

実践的なモニタリング：

• 各プラットフォームで週次プロンプトテスト
• AIの正確な表現を記録
• 時系列での変化を追跡

Am I Citedが役立ちます：

• AIのブランド表現を可視化
• 感情傾向をトラッキング
• 表現が変わるとアラート

注視すべき指標：

• ポジティブな言及割合
• 但し書き付きの割合
• 時系列トレンド（改善・悪化）

モニタリングなしでは改善効果が分かりません。

行動計画が明確になりました。まとめ：

現実：

• ネガティブな感情は「どう」提示されるかに影響
• 最近のポジティブなコンテンツで印象を変えられる
• 比率と新しさが最重要
• 問題への透明性がむしろプラスに働く場合も

アクションプラン：

1～2か月目：

• 問題と解決についての透明性コンテンツ作成
• 満足顧客からの新規レビュー獲得
• 業界で2～3件のポジティブな記事掲載

3～4か月目：

• ポジティブな発信継続
• 改善後の顧客事例
• 第三者の認証・推薦

継続：

• AIでの感情を週次でモニタリング
• 感情シフトを追跡
• 効果に応じて方針調整

主要戦略：

1. ストーリーを自分で語る（隠さない）
2. 過去のネガティブを新しいポジティブで上書き
3. 最近かつ権威ある情報源に集中
4. 進捗をモニタリング・計測

意識の転換： これは過去を消すことではなく、AIに新しくてポジティブな情報を与えてバランスを取ることです。

皆さん、ありがとうございました！