人工智能对我们品牌说了不准确的话。如何在AI搜索中管理品牌声誉？

你的担忧非常有道理。AI声誉管理现在已经是必需项。

为什么会这样：

AI系统学习自：

1. 你的网站（当前和缓存版本）
2. 关于你的第三方内容（评论、对比、文章）
3. 历史网页数据（可能是多年前的）
4. 用户生成内容（论坛、Reddit、评论）

它们综合所有信息，却不区分当前还是过时、准确还是不准确。

纠正框架：

第一层：自有平台

• 在网站更新准确且醒目的信息
• 使用schema标记明确陈述当前事实
• 创建FAQ页面，解答常见误区
• 明显标注“最后更新”日期

第二层：第三方来源

• 找到包含过时信息的文章，申请更新
• 建设反映正确信息的第三方内容
• 按照规则更新维基百科的最新事实
• 在Reddit/论坛参与纠正虚假信息

第三层：监控

• 定期在各平台测试AI查询
• 设置品牌提及变动提醒
• 持续追踪情感和准确性变化

关键：你不能直接改变AI说什么，但可以改变AI学习的内容。

我们也遇到过类似的过时定价问题。实际解决方法如下：

问题： AI引用的是3年前的定价（我们已大幅涨价）。

最初的尝试（无立竿见影效果）：

• 更新了官网定价页
• 添加了结构化数据
• 等了3个月——没有变化

真正有效的做法：

1. 创建多页面提及现行定价——产品页、FAQ页、对比页、博客文章
2. 联系第三方内容进行更新——请评论网站更新定价
3. 发布定价新闻稿，被媒体转载
4. 更新维基百科定价章节（遵循知名度准则）

时间线： 多管齐下后，大约6周后AI答案开始有变化。

关键启示： 只改一页远远不够，要多来源印证才能改变AI的认知。

多来源策略确实有道理。AI会综合各方信息，我们需要全网一致传递准确信息。

追问： 那对于AI还在宣传的下线功能怎么办？这实际上会误导潜在客户期待我们已经不再提供的内容。

还有被反复提及的2年前的bug——这真的会造成伤害。

如何处理这些特定的“负面”过时信息？

负面的过时信息确实棘手，但可以处理：

关于下线功能：

1. 在官网创建“变更说明”内容

   • “功能X：已于2024年下线”并附解释
   • AI可以学到该功能已不再提供

2. 更新相关对比内容，避免再提及旧功能

3. 如果评论中提到该功能——评论不能改，但可以：

   • 公开回复说明变更
   • 创建更新内容覆盖旧评论
   • 邀请现有客户发表新评价

关于旧bug：

1. 如果还没做，发布修复公告

   • “Bug X：已于[日期]修复”
   • 说明修复方案和当前状态

2. 如果源自第三方：

   • 联系发布方请求更新
   • 若无法更新，请求添加修复说明

3. 产出积极的最新内容，盖过旧负面

   • 最新案例
   • 当前客户好评
   • 新近评论

原则： 你无法删除旧内容，但可以：

• 明确发布更正内容
• 创造更新鲜的信息覆盖旧内容
• 力所能及地更新第三方来源

关于能否直接联系AI公司：

OpenAI (ChatGPT)：

• 回答下有反馈按钮
• 不会迅速处理具体品牌问题
• 针对有明确证据的事实错误效果更佳

Perplexity：

• 对事实纠错更敏感
• 明确错误有时能快速更新
• 提交帮助渠道，并附证据

Google AI Overview：

• 与Google搜索相关，适用站长反馈
• 搜索排名修正通常能影响AI Overview

现实情况： 不要指望AI公司直接干预。最快的修正路径是改正它们学习的来源——你的网络内容和第三方资料。

何时升级：

• 明显诽谤性虚假陈述
• 法律/安全类虚假信息
• 严重事实错误影响客户

即便如此，先修正源头内容——比等待AI公司处理更可靠。

预防比纠正更容易。我们采用的主动方法如下：

内容卫生：

1. 所有变更都留版本——定价、功能、政策变动都发布带日期的公告

2. 显式下线说明——不是简单删除功能，而是公开宣布

3. 定期内容审查——每季度检查官网所有内容的准确性

4. 结构化标记——使用dateModified、priceValidUntil等

第三方管理：

1. 每季度更新资料——评论网、目录、对比工具

2. 重大变更发新闻稿——重要更新要有媒体报道

3. 维护维基百科——如有词条，保证信息最新

监控：

1. 每周AI品牌查询——早发现问题

2. 追踪AI引用来源——优先更新被引用页面

3. 提醒系统——Am I Cited或手动追踪

心态： 把AI品牌认知当作持续管理任务，而不是一次性修复。

这让我有了明确的行动方案。总结如下：

本周立刻完成：

1. 在官网创建“2024-2025变更说明”页面
2. 更新定价页，明确标注当前价格
3. 为下线功能添加公告
4. 发布bug修复声明

本月短期目标：

1. 联系前5大评论网站，更新过时信息
2. 申请对比文章修正
3. 如有维基百科词条，及时更新
4. 产出新客户口碑和案例

长期持续：

1. 搭建Am I Cited监控
2. 每周AI品牌查询测试
3. 每季度内容准确性审查
4. 重大变更均公开留档并标日期

最大体会： 我们对外沟通变更做得不够。内部大家都知道某功能已下线，但从未对外公开，这确实是我们的疏忽。

以后，每个重大变更都要有对外公告，成为AI可引用的权威来源。

有必要补充法律视角：

AI陈述涉及法律风险的情形：

• 关于安全/合规的虚假声明
• 错误的健康/安全信息
• 诽谤性对比
• 商标滥用

你的应对方式：

1. 保存AI回答截图并标记日期
2. 追查虚假信息的可能来源
3. 先处理源头内容（通常比联系AI公司更有效）
4. 严重情况可向源头发布方发送律师函

现实情况： 法院尚未充分界定AI虚假陈述的责任归属。最可靠的保护是预防与快速纠正，而非诉讼。

涉及监管行业： 务必让自有内容经过合规审查，AI可能在你意料之外的语境下引用这些内容。

别忘了客服视角。

如果AI向潜在客户传递了不准确信息，你的销售和客服团队就要承担后果。

我们的做法：

1. 为客户一线团队普及AI误导问题
2. 制定应对模板，用于客户因AI错误引用时的回复
3. 追踪客户提及AI的情况
4. 根据客户反馈发现我们未发现的AI问题

回复模板示例： “感谢您的调研！为确保您获得最准确的信息——[更正事实]。我们的官网 [链接] 提供最新详情。AI系统有时会引用过时内容，我们建议始终以官网为准获取最权威、最新信息。”

数据： 现在大约8%的咨询提及AI调研，这一比例还在增长。这对客户体验有实际影响。

展望未来——这个问题只会越来越普遍。

趋势： 越来越多人用AI做调研，越来越多决策受AI答案影响，品牌认知将被AI合成内容塑造。

前瞻性品牌的做法：

1. 专注AI声誉监控——不仅仅是社交聆听，更要AI聆听
2. 主动内容策略——为关键品牌事实创造可被引用的内容
3. 多渠道一致性——确保所有网络资料说法一致
4. 定期AI审计——每月系统化品牌查询测试

竞争优势： 善于管理AI声誉的品牌将获得更准确、更正面的AI形象。忽视者将失去品牌叙述权。

这是品牌声誉管理的新战场。现在就要行动起来。