当 AI 对你的品牌发表你无法控制的言论时，你如何管理品牌声誉？

这是当前品牌管理中最大但尚未被解决的挑战。现实如下：

为什么传统声誉管理对 AI 失效：

真正有效的方法：

1. 信息源洪流 —— 在 AI 优先考虑的权威网站上创建大量积极内容
2. 实体更正 —— 在维基百科、Wikidata、Google 知识面板等更新准确信息
3. 第三方验证 —— 获得 AI 信任的媒体发布更正报道
4. 结构化数据准确性 —— 确保 schema 标记最新且完整

现实时间线：

• Perplexity（实时搜索）：变化可在数小时/天内出现
• ChatGPT Search：几天到几周（取决于 Bing 索引）
• Google AI Overviews：几天到几周
• ChatGPT 基础模型：数月（等下次训练周期）

残酷现实：

你无法编辑 AI，只能影响它学习的信息来源。

传统公关的 AI 适配视角：

发生了什么变化：

旧模式：通过媒体关系控制叙事 新模式：影响 AI 学习的信息源

我们的危机应对新手册：

1. 监测所有 AI 平台 —— 不只是 Google 提及
2. 查明信息源头 —— AI 获取负面信息的来源？
3. 发布权威反击内容 —— 在 AI 信任的网站
4. 应用结构化数据 —— 让修正信息易被机器读取
5. 建立正面第三方报道 —— 用正面信息压倒负面

实际有效的策略：

客户同样遇到 ChatGPT 出现过时产品问题：

第1周： 找到 AI 引用的信息源（旧 TechCrunch 文章） 第2周： 在官网+Medium+LinkedIn 发解决故事 第3周： 向 TechCrunch 推荐更新报道（原文被更新） 第4周： 创建带 schema 标记的详尽 FAQ 第6周： ChatGPT Search 开始显示更正后的信息

关键体会：

原始信息源最重要。如果能让原始负面来源更新或更正，比创作新内容传播更快。

监测角度 —— 看不到的问题就无法修复：

我们的监测设置：

我们追踪品牌在以下 AI 平台的提及：

• ChatGPT（每天多次不同提问）
• Perplexity（每天多次）
• Claude（每周）
• Google AI Overviews（每天）
• Gemini（每周）

我们监测的内容：

我们用的提示词：

• “[品牌名] 评价”
• “[品牌] 好吗？”
• “最佳[品类]公司”
• “[品牌] vs [竞争对手]”
• “[品牌] 问题”
• “[品牌] 争议”

我们使用的工具：

• Am I Cited（系统性追踪）
• 多样提示词人工抽查
• 竞争对手对比跟踪

关键发现：

AI 的回答会因提示词不同而变化很大。要测试多种问法才能真正了解品牌声誉全貌。

维基百科视角 —— 这比大多数人想象的重要：

为什么维基百科至关重要：

AI 系统极度依赖维基百科内容。这些内容在其训练数据里，许多平台也用它做实体验证。如果你的维基百科页面有误或过时，AI 就会不断传播这些错误。

你能做和不能做的事：

可以做：

• 用可靠引用更新事实错误
• 添加最新信息（融资、收购、高管变更）
• 更正过时的产品描述
• 补充已解决争议的说明

不能做：

• 删除负面但真实的信息
• 加入宣传性语言
• 品牌不具备知名度就不能创建页面
• 编辑时不披露利益冲突

最佳实践：

1. 通过维基百科编辑请求流程申请修改
2. 披露与公司的关联
3. 所有更改均需第三方可靠来源
4. 只做事实更正，不做声誉包装

影响：

我们见过维基百科更新后，2-4 周内影响到实时搜索型 AI，3-6 个月影响基础模型。

还需要更新：

• Wikidata（维基百科用的结构化数据）
• Google 知识面板
• Crunchbase、LinkedIn 公司页
• 行业名录

内容战略在声誉管理中的转变：

根本性变化：

传统：为客户创作内容 AI 时代：为客户和 AI 可引用而创作内容

能影响 AI 声誉的内容：

1. 权威品牌页 —— “关于我们”详尽、准确
2. FAQ schema —— 回答常见问题（包括声誉问题）
3. 案例研究 —— 展示正面成果
4. 高管发声 —— 行业话题专家观点
5. 第三方报道 —— 获得权威媒体提及

针对具体声誉问题：

创作直面问题的内容：

• “我们如何解决了[问题]” —— 完全透明
• “[品牌] 产品质量标准” —— 反击“平价”印象
• “公司动态：[诉讼结果]” —— 明确结果

结构很重要：

AI 会抓取清晰、直接的陈述。内容要便于 AI 摘录：

优秀示例： “2024 年，[品牌] 通过实施新质检流程解决了产品质量问题，客户满意度达 99.8%。”

反面示例： “这些年我们持续改进，很重视质量。”

第一种表述 AI 可直接引用，第二种太模糊，无法采纳。

这正是我需要的！我的行动计划如下：

立刻执行（第1-2周）：

1. 建立系统化监测

   • Am I Cited 做每日追踪
   • 多样提示词人工检查
   • 记录当前 AI 呈现情况

2. 查找信息源

   • AI 错误信息源自何处？
   • 哪些来源最具影响力？

短期修复（第3-8周）：

3. 更新权威来源

   • 维基百科编辑（合规披露）
   • Google 知识面板更正
   • 第三方资料更新

4. 创作更正内容

   • 产品问题案例分析
   • 高端定位内容
   • 诉讼驳回资料

5. 推动原始来源更正

   • 联系 TechCrunch 更新旧文章
   • 联络其他引用媒体

持续策略：

6. 建设正面第三方形象

   • 分析师报道
   • 行业媒体专访
   • 评价平台优化

7. 监测与迭代

   • 每周跟踪 AI 响应
   • 根据变化调整策略

衡量指标：

• AI 情感从负面转为中性/正面
• 过时信息显著减少
• 我们与竞争对手的定位提升
• 引用准确率提升

思维转变：

AI 声誉是“影响力”而非“控制”。我们不能直接编辑 AI 的说法，但能以准确权威的信息压倒它。

感谢大家的实用建议！