GEO 優化實戰：3 個月內讓 AI 負面新聞大幅減少
GEO 優化實戰：3 個月內讓 AI 負面新聞大幅減少的完整操作手冊 當你的品牌名稱被輸入 ChatGPT、Google Gemini 或 Perplexity 時，AI 回覆的第一句話是什麼？對許多企業來說，這個答案令人不安——可能是三年前的消費糾紛新聞、一篇斷章取義的評論文章，或是競爭對手操作下的負面內容。更可怕的是，這些負面資訊會被 AI 模型反覆引用、層層放大，形成「負面迴圈」。 傳統 SEO 時代，你可以透過關鍵字排名把負面連結擠到搜尋結果第二頁。但在生成式 AI 時代，使用者不再瀏覽十個藍色連結，他們直接閱讀 AI 生成的摘要——而這段摘要的資料來源、語氣與立場，正在悄悄決定你的品牌聲譽。 這就是 GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎優化）存在的理由。本文將拆解一套經過實戰驗證的三個月執行框架，涵蓋 AI 搜尋原理、負面內容診斷、權威內容佈局、結構化資料建置、多平台訊號操作與成效追蹤，目標是在 90 天內讓 AI 回答中的負面敘述出現頻率下降 50% 以上。 GEO 優化完整教學，壓制AI 負面新聞 第一章、為什麼負面新聞在 AI 時代變得更致命 1.1 搜尋行為的典範轉移 過去二十年，品牌聲譽管理的核心戰場是 Google 搜尋結果頁（SERP）。公關公司的標準做法是：發布大量正面新聞稿、優化官方網站、經營社群媒體，藉由排名機制把負面報導推到第二頁之後。統計數據顯示，75% 的使用者從不點擊第一頁之後的結果，因此「沉底」策略長期有效。 …
