企業公關必學：用 GEO 優化排除 AI 負面新聞的完整步驟
用生成式引擎最佳化排除 AI 負面新聞的完整步驟（企業公關必學） 作者：陳思敏，數位品牌顧問 這不是一篇教你怎麼「刪除」負面新聞的文章。因為在 AI 開始替你整理答案的時代，根本沒有所謂的刪除鍵。你也許可以把某篇報導從搜尋引擎的第一頁弄下去，但你無法讓 Google 的 AI 摘要、Bing Chat、或是 ChatGPT 的瀏覽插件「忘記」它曾經看過的內容——至少在技術倫理與實務上，很難。 那麼，公關人員和品牌主理人該怎麼辦？ 這篇文章，將完整拆解一套我在過去兩年協助多家企業應對 AI 生成摘要時代品牌危機時，反覆驗證並迭代出來的方法論。全程不會出現任何英文縮寫的流行術語，我們只談操作原理、具體步驟、以及那些真正能讓 AI「幫你說話」的內容工程細節。文章很長，因為這件事本身就沒有捷徑；如果你想要一套能直接套用的藍圖，建議泡杯咖啡，從頭看到尾。 第一章：AI 搜尋摘要到底如何「選中」你的負面新聞 在開始任何優化動作之前，我們必須先弄清楚一個本質問題：為什麼 AI 摘要總是喜歡抓出那些負面消息？是模型天生悲觀，還是你的品牌真的這麼倒楣？ 1.1 AI 摘要的運作邏輯，跟你想的不一樣 不管是 Google 的 AI Overview，還是微軟的 Copilot，它們的工作流程大致可以拆解成三個階段： 關鍵就出在第二步：權重計算的偏好。 AI 模型在訓練時，被大量餵食了人類對於「新聞報導可信度」的標註資料。通常具備以下特徵的內容，在權威度與相關性上會拿到高分： 而這恰恰是多數負面新聞的標準格式。一篇關於食安事件的報導，可能同時滿足上述所有條件：它來自《聯合新聞網》或《自由時報》，裡面有衛生局稽查的詳細時間點、不合格項目與數據、官方回應的逐字稿，而且全台灣的內容農場都在轉載。AI 摘要如果不優先抓它，反而顯得不合理。 相反地，你的品牌官網上那篇《關於近期食安事件的澄清聲明》，通常只有一段董事長署名與公關語言，沒有結構化資料，沒有引用第三方檢測報告的原始 PDF，沒有 Q&A 區塊，甚至連 H2 標題都只是「澄清聲明」四個字。對 AI …
如何透過結構、略讀性和搜尋意圖推動 SEO 成長
這種優先考慮搜尋意圖和讀者參與度的平衡內容策略幫助 Semrush 實現了 21% 的年收入成長。 B2B 內容包含第 22 條軍規： 大多數品牌在一個方向或另一個方向上偏離得太遠。 主要是為了搜尋而寫作，你會得到衍生的、反省的、模仿的內容，這些內容會立即削弱挑剔的潛在客戶的信任。 然而，只為潛在客戶寫作，你的內容是短暫的——永遠依賴推薦流量的短期波動，而這些波動在一周內就會被遺忘。 十多年來，Semrush 以某種方式設法彌合了這一鴻溝。 2024 年第一季度，他們的營收年增 21%，而每年支付 10,000 美元的大客戶的成長也較去年同期成長 32%。 在本文中，Semrush 的總編輯Alex Lindley分享了他的 3S 方法（結構、略讀性和搜尋意圖）如何促進 SEO 成長，並提供了有用的範例和要點。 1.結構：在不延遲「價值實現時間」的情況下回答搜尋意圖 為搜尋和讀者寫作是一種微妙的平衡行為。 一方面，您需要在提供替代解決方案之前透過設定問題並說明症狀來吸引讀者。 另一方面，您需要清楚地回答搜尋意圖並建立與已排名類似的文章，這樣您才能獲得常青流量。 這個難題在編輯階段最為明顯。編輯可能認為段落和措詞是問題所在，而根本原因實際上是文章結構不佳。 您可以將這個“結構”問題視為雙重問題： 林德利從經典的新聞建議開始，以倒金字塔的形式建構文章，以幫助增加讀者收到的「價值時間」。 此建議對於長篇 B2B 內容尤其重要。 已有數十年歷史的問題、攪拌、解決方案 (PAS)文案框架有助於設定背景。您需要提供一些背景評論，以便讀者立即理解您所提出的觀點並產生共鳴，這樣最終的回報（或「解決方案」）就會更加困難。 問題是你可能需要很長時間才能到達那裡。 那麼，訣竅就是盡快進入和退出！簡潔是遊戲的名稱。 不幸的是，這並不是唯一引起關注的「結構」問題。 延遲「實現價值的時間」越來越普遍，因為越來越多的「搜尋」驅動的內容就是這樣建構的。 請看下面兩個並排的 Investopedia …
