正面与负面 AI 提及：管理您的 AI 声誉
了解如何监测和管理 ChatGPT、Perplexity 和 Google AI 概览等平台上的正面与负面 AI 提及。利用 AI 驱动的情感分析和实时监测，保护您的品牌声誉。...
2 分钟阅读
BR
BrandManager_Rachel
品牌营销总监
·
2026年1月4日
我们遇到了一个问题。两年前我们的产品出现了一些问题（我们已经修复了），但现在人们向 AI 询问我们时，有时还是会提及那些旧问题。
现象如下：
- AI 有时会带着“历史问题”的保留推荐我们
- 竞争对手的推荐更干净
- 旧的负面评论似乎总是在 AI 中保留
我的疑问：
- 情绪到底对 AI 引用影响多大？
- 我们能改善 AI 里的品牌声誉吗？
- 我们还应该采取更多措施吗？
有人遇到过 AI 回答中出现负面情绪的情况吗？
10 comments
10 条评论
RM
ReputationPro_Marcus
专家
品牌声誉顾问
·
2026年1月4日情感影响的是你“被如何展示”，而不是“是否被引用”。具体如下：
AI 如何处理情绪：
| 情绪画像 | AI 典型展示方式 |
|---|---|
| 强烈正面 | “高度推荐…” |
| 混合 | “不错的选择，但有用户反馈…” |
| 负面 | “存在一些问题…” 或被省略 |
你的情况： 历史问题 + 目前修复 = 混合情绪。AI 可能会两者都提及。
你能把控的：
近期正面内容的数量
- 新评论、客户见证
- 正面报道
- 产品信息更新
新近性加权
- AI 通常更看重最新信息
- 新鲜的正面内容可以改变天平
直接回应
- 针对旧问题的内容
- 展示你的解决方案
- 透明反而有助于形象
你无法把控的：
- 删除 AI 训练数据中的旧内容
- 立即重置声誉
BR
BrandManager_Rachel
OP
·
2026年1月4日
Replying to ReputationPro_Marcus
所以产生新的正面内容是主要的杠杆吗？我们需要多少才能改变天平？
RM
ReputationPro_Marcus
专家
·
2026年1月4日
Replying to BrandManager_Rachel
如何改变情绪天平：
经验法则： 你需要比负面内容多 3-5 倍的近期正面内容，才能显著扭转 AI 对过往问题的感知。
有帮助的内容类型：
评论和见证
- 鼓励满意客户评论
- 发布案例研究
- 获得第三方权威评论
媒体报道与获奖
- 行业媒体正面报道
- 行业认可
- 奖项与认证
自有内容
- 关于改进的博客
- 更新产品页面
- 透明的“经验总结”内容
第三方提及
- 客座文章
- 专家引述
- 行业分析师报道
时间线： 对于两年前的问题，持续 3-6 个月发布正面内容后，AI 呈现方式才会转变。
监测： 用 Am I Cited 跟踪 AI 如何描述你，观察情绪变化。
CT
CrisisRecovery_Tom
危机公关经理
·
2026年1月3日我们在 AI 里恢复过品牌声誉。真实经历如下：
情况： 客户 18 个月前出现数据泄漏。AI 总是提到这事。
我们的做法：
第1-2个月：
- 发布详尽的“我们学到了什么”透明内容
- 获得安全认证
- 发布第三方安全审计报告
第3-4个月：
- 获得行业媒体正面报道
- 改进后客户案例研究
- 专家测评新安全体系
第5-6个月：
- 持续输出正面内容
- 每周监测 AI 提及
结果： AI 从“有安全问题”，到“改进了安全措施”，最终推荐时不再带保留。
关键： 不要逃避问题，直接回应并展示改进。AI 会捕捉到你的透明和恢复故事。
SE
SentimentAnalysis_Elena
·
2026年1月3日AI 如何评估情绪：
AI 并没有“情感分数”，但：
- 学习包含情绪语境的文本
- 学会品牌与正/负面语言的关联
- 综合多个来源
影响感知的因素：
- 正负面内容的数量
- 情绪信号的新近性
- 信息源的权威性（TechCrunch 的差评 > 小博客）
- 语境和细节
天平类比： 可以想象成一个天平：
- 一边是旧的负面内容
- 一边是新的正面内容
- AI 会根据哪边更重来呈现
影响天平的因素：
- 越新 = 权重越大
- 越权威 = 权重越大
- 直接回应问题 = 加分
你的任务：让正面那边更重。
CJ
CompetitivePosition_James
·
2026年1月3日考虑你的竞争环境：
相对情绪同样重要： AI 在比较选项时，会看你和竞争对手的情绪状况。
| 品牌 | 情绪 | AI 可能推荐方式 |
|---|---|---|
| 你 | 混合 | “不错，但可以考虑…” |
| 竞争对手A | 正面 | “首选” |
| 竞争对手B | 负面 | “存在问题” |
| 竞争对手C | 混合 | 跟你一样 |
定位机会： 如果竞争对手也有问题，你的混合情绪就没那么致命。
策略：
- 监测 AI 中竞争对手的情绪
- 强调你更强的方面
- 制作内容突出你的改进点
注意： 别打击对手——专注自身提升。
有时如果你是最全面的选项，混合情绪也能胜出。
RR
ReviewsStrategy_Rachel
·
2026年1月2日评论对 AI 情绪至关重要：
AI 高度参考评论：
- “据评论显示…”
- “用户反馈…”
- “常见意见包括…”
情绪恢复的评论策略：
鼓励新评论
- 购买后主动邀请评论
- 简化评论流程
- 跟进满意客户
回应旧差评
- 专业回复
- 展示已解决的问题
- 为 AI 提供新的语境
突出具体改进
- 引导评论者提及已修复功能
- 展示前后对比案例
多样化评论平台
- 不只依赖 Google
- 行业专属点评网站
- LinkedIn 等社交证明
比例建议： 近期正面评论数量最好达到旧差评的 5:1 或更高。
TK
TransparencyWins_Kevin
·
2026年1月2日反直觉思路：主动掌控叙事
与其回避问题： 直接制作内容讲述发生了什么、如何修复。
原因：
- AI 能学到完整故事
- 展现责任感
- 为负面事件创造正面语境
- 比回避更真实可信
内容模板： “[发生了什么] > [我们学到什么] > [如何改进] > [结果]”
标题示例： “从[问题]到[解决方案]：我们如何重塑[产品功能]”
好处： AI 讨论你的历史问题时，这类内容常被引用，成为权威信息源，重塑叙事。
风险： 如果问题没真正解决，别这样做。透明只有在有成效时才有效。
ML
MonitoringSentiment_Lisa
·
2026年1月2日如何追踪 AI 中的情绪：
监测内容：
- AI 如何描述你的品牌
- 使用的语言情绪
- 是否有保留或警示
- 与竞争对手的位置对比
实际监测方法：
- 每周在各平台测试提问
- 记录 AI 的具体表述
- 持续跟踪变化
Am I Cited 的帮助：
- 展示 AI 如何描述你的品牌
- 跟踪情绪变化
- 呈现描述方式变化的提醒
关注指标：
- 正面提及比例
- 带有保留的比例
- 趋势（改善/恶化）
不监测就无法判断你的努力是否有效。
BR
BrandManager_Rachel
OP
品牌营销总监
·
2026年1月1日这让我有了清晰行动方案。总结如下：
现实：
- 负面情绪影响我们被“如何”呈现
- 近期正面内容可以改变感知
- 比例和新近性最关键
- 透明回应反而有助于形象
我们的行动计划：
第1-2个月：
- 制作关于问题及修复的透明内容
- 鼓励满意客户新评论
- 获得 2-3 篇行业正面报道
第3-4个月：
- 持续输出正面内容
- 改进后客户案例研究
- 第三方背书/认证
持续：
- 每周监测 AI 情绪
- 跟踪情绪变化
- 根据效果调整策略
关键策略：
- 主动掌控叙事（不回避）
- 用新正面内容压过旧负面
- 注重新近且权威信息源
- 持续监测与衡量
心态转变： 目标不是抹去过去，而是给 AI 提供更多新鲜正面内容来平衡。
感谢大家！
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Frequently Asked Questions
负面情绪会影响 AI 引用吗？
负面情绪会影响 AI 如何展示你的品牌，但不会影响是否被引用。AI 系统可能会在推荐时加入负面背景，或呈现平衡观点。情绪的数量和新近性很重要——最近的正面报道可以抵消较早的负面提及。
AI 系统如何处理关于品牌的混合情绪？
AI 系统会从多个来源综合整体声誉。它们可能会同时提及优缺点，给出平衡的观点。对于推荐类问题，主要是正面情绪的品牌更有可能被无保留地推荐。
可以修复关于品牌的负面 AI 情绪吗？
可以，但需要时间。创建正面、最新的内容来回应问题。生成新的正面报道和评论。正负面提及的比例很重要，AI 系统也会看重新近性。
如果情绪是负面的，应该避免被提及吗？
不，隐形通常比混合曝光更糟。即便带有保留地被提及，也能让你进入备选范围。重点应放在提升情感分数，而不是降低曝光度。
