AI 收錄負面新聞刪除失敗？因為你沒搞懂 GEO 優化

AI收錄負面新聞刪除失敗？因為你沒搞懂GEO優化

在數位聲譽管理的實戰中，一個令人挫敗的現象越來越常見：你透過合法管道向Google提交了刪除負面新聞的請求，或者嘗試用SEO（搜尋引擎優化）手法將某篇不實報導壓到後幾頁，結果卻發現——不只在傳統搜尋結果中負面連結依然存在，更糟的是，Google的AI Overview（人工智慧概覽）直接把那則負面新聞的「最精華、最傷人的句子」摘要出來，置頂在搜尋頁面最上方。刪不掉、壓不下、蓋不住，到底哪裡出了問題？

答案很簡單：你還在用舊時代的SEO思維對付新一代的生成式搜尋引擎。傳統的負面新聞刪除或壓制策略，針對的是「關鍵字→連結」的排序；但現在，Google AI Overview、微軟Bing Chat、Perplexity等生成式引擎，是「理解語意→生成答案」。要讓負面新聞不再被AI收錄、或被收錄後不呈現傷害性摘要，你需要的是一套全新的優化方法——也就是所謂的生成式引擎優化。本文將完整解析為什麼你的刪除要求總是失敗，以及如何透過正確的內容結構、語意關聯和權威建立，讓AI不再選用你的負面資訊。

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第一章：為什麼負面新聞刪不掉？——傳統迷思與AI時代的現實

1.1 你以為的「刪除」其實不存在

許多企業主或個人品牌遭到負面新聞攻擊時，第一反應是聯絡新聞媒體要求「撤稿」或「修改」。但現實是：原發媒體很可能拒絕刪除，尤其是當報導內容屬實或具有公共利益時。即使媒體願意刪除，Google的索引庫早已備份了快取頁面，而且成千上萬的轉載網站、論壇討論、社群分享會讓那則新聞像病毒一樣留存。

更麻煩的是，生成式AI模型（例如Google用的BERT、MUM，以及後續的多模態模型）在訓練時，已經從網路上抓取了大量歷史資料。即使原始網頁消失了，AI的內部知識庫仍可能記住那則新聞的關鍵事實。換句話說，實體刪除不等於語意消除。

1.2 傳統SEO壓制術為什麼失效？

過去十年，標準的負面新聞處理流程是：

1. 建立大量正面或中立的內容（部落格、社群、新聞稿）。
2. 用高權重網站（LinkedIn、Medium、YouTube）佔據搜尋結果前兩頁。
3. 透過內部連結和錨點文字優化，讓正面內容排名高於負面連結。

這個方法在「十則藍色連結」的時代確實有效。但Google AI Overview出現後，情況徹底改變：

• AI不再只顯示連結：它會直接從多個來源提取句子，組成一段「答案」。如果負面新聞是唯一提及相關事件的文件，AI就會以它為主要來源。
• 語意聚類取代關鍵字排名：傳統SEO針對特定關鍵字（例如「王大明 詐騙」）優化，但AI會理解「王大明」、「訴訟案件」、「消費糾紛」、「法院判決」之間的關聯。即使你不搜尋「詐騙」，只要搜尋「王大明爭議事件」，AI依然會把負面新聞摘要出來。
• 來源多樣性要求：AI偏好引用多個不同網域。如果你只靠三五個正面網站去壓制，AI反而會認為「只有少數來源支持正面說法」，而負面新聞來自權威媒體，所以更可信。

1.3 生成式引擎的「惡意摘要」現象

案例：某餐飲品牌被爆料使用過期食材，原始報導在蘋果新聞網。品牌方成功讓蘋果新聞網下架該報導，但Google AI Overview卻在搜尋「XX餐廳 食安」時顯示：「根據過往報導，XX餐廳曾於2023年因使用過期食材被調查，業者否認但衛生局裁罰新台幣12萬元。」這段文字根本不是從現有網頁摘錄，而是AI綜合了法院公告、論壇討論和已刪除報導的殘留語意產生的。

這就是為什麼「刪除失敗」——AI本身已經成為記憶體。你無法刪除AI的記憶，只能透過更強大、更相關、更權威的正面資訊去「覆寫」它對事件的語意理解。

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第二章：搞懂生成式引擎的收錄邏輯——從索引到生成的完整路徑

2.1 傳統搜尋 vs. 生成式搜尋：根本差異

維度	傳統Google搜尋	Google AI Overview（生成式搜尋）
輸入	關鍵字字串	自然語言問題或語句
處理	比對反向索引、PageRank	語意解析、知識圖譜、即時檢索+生成
輸出	標題+連結+描述片段的列表	一段綜合性文字答案，附帶參考來源
排名因素	反向連結、關鍵字密度、網站權重	實體關聯性、來源多樣性、資訊新鮮度、可信任度
負面內容影響	排名高時點擊率高	只要被選為參考來源，直接呈現摘要

2.2 AI如何決定「收錄」哪些內容？

生成式引擎的「收錄」不同於傳統爬蟲索引。它包含三層：

1. 預訓練語料庫：模型在訓練時讀取的大量公開網頁、書籍、論文。這些資料已經內化為模型的參數。如果你的負面新聞出現在2019-2024年間的維基百科、新聞媒體、政府網站，它極可能被永久記憶。
2. 即時檢索增強生成：當使用者提問時，AI會同時從Google即時索引中檢索相關網頁，然後把檢索到的內容和模型的內建知識一起合成答案。因此，即使某篇負面報導被刪除，但若其他網站（例如PTT、Dcard、備份網站）仍引用該報導的內容，AI依然能檢索到。
3. 使用者訊號反饋：AI會記錄使用者對某個答案的「讚/倒讚」、停留時間、進一步追問等。如果多數人對某個負面資訊表示「有幫助」，AI會更傾向在類似問題中重複使用。

2.3 負面新聞被AI選中的三大條件

要使一則負面資訊被Google AI Overview摘要出來，通常滿足以下條件：

• 高權威來源：來自具公信力的新聞媒體、政府公告、學術研究或大型社群平台（如PTT熱門文章）。AI對這類來源的信任權重極高。
• 語意明確且結構化：內容包含清晰的「人物、時間、事件、地點、原因」五要素，最好有列表、時間軸或FAQ格式。AI很容易從中抽取事實。
• 缺乏對立面資訊：如果在同一主題上，正面觀點的內容品質低落（例如個人部落格情緒謾罵）、缺乏數據佐證或沒有媒體報導，AI會傾向只採信負面版本。

換句話說，負面新聞刪不掉，是因為它在AI眼中是「最可信、最完整、最相關」的答案來源。

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第三章：從刪除到控管——全新思維：生成式引擎優化的核心策略

既然無法真正刪除AI的語意記憶，我們該做的是「重新定義AI對事件的解讀框架」。這需要一套不同於SEO的方法，我們稱之為生成式引擎優化。以下六大策略，是讓你的正面資訊取代負面新聞、被AI優先採用的實戰方法。

3.1 策略一：建立「語意防護罩」——創造比負面新聞更完整的權威內容

AI喜歡具體、結構化、可驗證的資訊。與其寫一篇軟性的「澄清聲明」，不如製作一份《事件完整事實報告》或《第三方調查結果與問答》。格式建議：

• 標題：採用「[品牌/人名] 關於 [事件] 的完整說明：時間軸、證據與第三方鑑定」
• 內容架構：
  • 事件背景與爭議點摘要
  • 逐項回應負面指控（不要跳過，必須正面回應）
  • 附上證據連結：法院判決書掃描、檢驗報告、客戶好評截圖
  • 獨立第三方或專家評論
  • 常見問答（FAQ）——這部分特別重要，因為AI在生成答案時經常直接引用FAQ區塊

實例：某電商平台被爆料賣假貨。他們沒有要求媒體刪文，而是在官網發布《關於XX商品真偽爭議的完整聲明》，裡面用表格列出「爆料指控→平台調查→檢測結果→後續措施」，並附上SGS檢驗報告PDF連結。三個月後，Google AI Overview搜尋「XX電商 假貨」時，摘要變成：「根據該平台官方報告，相關商品經SGS檢驗符合標準，平台已提出供應商訴訟，建議消費者參考官方說明。」負面新聞反而被擠到參考來源的最底部。

3.2 策略二：利用知識圖譜——主動建立正面實體關聯

Google的知識圖譜（Knowledge Graph）儲存了人物、組織、事件之間的關係。AI在回答問題時，會從知識圖譜中提取關聯。你可以透過以下方式影響知識圖譜：

• 建立維基百科頁面：如果你或你的品牌沒有維基百科，設法建立一個中立、有來源的頁面。維基百科是AI最重要的知識來源之一。
• 發布結構化資料：在官網和新聞稿中加入Schema.org標記（例如ClaimReview、Event、Organization）。這能告訴AI：「這是官方對某項指控的回應。」
• 增加正面新聞報導：不是隨便買幾篇業配文，而是針對「企業社會責任」、「技術獲獎」、「客戶見證」等主題，發布於具有高權重的新聞媒體（如中央社、商業週刊、關鍵評論網）。AI會將這些正面實體（如「公益活動」、「ISO認證」）與你的品牌關聯起來，稀釋負面事件的連結強度。

3.3 策略三：多來源覆蓋——製造「資訊共識」而非單點反駁

AI喜歡看到多個獨立來源說法一致。如果你只在官網寫一篇澄清文，AI會認為那是「當事人單方說詞，可信度較低」。你必須讓至少三個不同網域的高權重網站，以類似的事實框架報導同一件正面事件。

具體操作：

1. 準備一份「事實背景說明」新聞稿，內含數據、第三方認證、客戶推薦。
2. 將新聞稿發佈到以下類型的網站：
   • 主流新聞媒體（付費新聞稿發佈服務如PR Newswire台灣、中央社）
   • 產業專業媒體（例如數位時代、iThome）
   • 政府或學術相關平台（如台灣事實查核中心、大學研究中心）
   • 大型內容平台（Medium、方格子、LinkedIn Articles）
3. 確保這些文章內部互相引用（但不使用相同的錨點文字或刻意連結，避免被判定為垃圾連結）。

當AI檢索到「聯合新聞網、數位時代、國立大學研究中心」三個來源都陳述同樣的正面結論時，它會判斷「這是一個經多方驗證的事實」，進而取代原本單一媒體的負面報導。

3.4 策略四：為AI設計「可直接引用的摘要區塊」

生成式引擎在產出答案時，喜歡從網頁中抓取現成的列表、定義、步驟說明。你可以刻意在正面內容中設計「AI友善區塊」：

• 定義段落：用粗體或標題寫出「什麼是[事件]的真相？」然後用100字以內清楚說明。
• 時間軸清單：將事件始末按時間順序列出，證明負面指控的時間點與事實不符。
• 比較表格：左欄列出常見的負面誤解，右欄提供事實或證據。
• FAQ（常見問答）：直接模擬使用者會問的問題，並給予簡潔、有出處的答案。例如：
  • 問：XX公司真的發生過詐騙案嗎？
  • 答：根據台北地方法院判決書第XX號，該案原告指控並無實證，法院裁定駁回。詳細說明請見[連結]。

這些區塊應該放在網頁的前三分之一位置，並使用<div>或<section>搭配明確的標題（如「事實摘要」、「爭議澄清」）。AI爬蟲在解析時，會優先將這些結構化內容納入候選答案。

3.5 策略五：主動提交「更正請求」給AI模型——不是刪除，而是補充

Google允許使用者透過「回饋」機制指出AI Overview的錯誤。但很多人不知道，你也可以主動提交結構化的「事實更正」給Google的生成式AI團隊。步驟如下：

1. 進入Google AI Overview的結果頁面，點擊右下角的「回饋」按鈕。
2. 選擇「不正確的資訊」，並在說明欄中貼上你的正面來源連結，寫清楚：「此AI摘要忽略了官方調查報告的結論，請參考[你的權威連結]。」
3. 同時，使用Google Search Console中的「移除資訊」工具（僅適用於違法內容或個人機密），但這不是刪除，而是要求重新檢索。

更積極的做法是：使用<meta name="googlebot" content="nofollow, noai">？不，沒有這種指令。你應該在網頁中加入<meta name="googlebot" content="max-snippet:0">來限制AI擷取片段長度，但這也可能影響正面內容的能見度。較佳做法是採用data-nosnippet屬性包住不想被AI引用的文字，但這對於已經被模型記憶的資訊無效。

3.6 策略六：長期監控與持續優化——建立「AI聲譽儀表板」

既然生成式引擎的記憶是動態的，你需要持續監控。建議每週執行以下檢查：

• 在無痕模式下搜尋你的品牌關鍵字加上「爭議」、「評價」、「事件」，觀察AI Overview顯示什麼內容。
• 使用site:yourdomain.com加上爭議關鍵字，確認你自己的正面內容是否被Google索引。
• 檢視Google Search Console的「查詢」報表，找出哪些問題觸發了AI Overview。
• 每當有新的負面新聞出現，必須在24小時內發布一篇結構化的正面回應（策略一），並在48小時內透過新聞稿發布到至少兩個外部媒體（策略三）。

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第四章：實戰案例——從負面新聞淹沒到AI摘要逆轉

案例一：中小企業主被指控侵權

背景：某台灣軟體公司被競爭對手在PTT爆料「盜用程式碼」，文章被多家科技媒體轉載。Google搜尋「XX軟體 侵權」時，AI Overview顯示：「PTT網友及科技報橘報導指出，XX軟體疑似未經授權使用GPL程式碼，違反開源授權。」

處理過程：

1. 公司聘請第三方開源軟體律師進行程式碼比對，取得「無侵權」的正式法律意見書。
2. 在官網發布《關於開源程式碼授權的完整說明：律師意見與程式碼比對報告》，內含：
   • 時間軸：公司開發歷程、比對日期
   • 表格：對比競爭對手的指控與律師逐條回應
   • FAQ：共12題，包括「是否使用GPL程式碼？」「為何PTT會有爆料？」
   • 下載連結：律師意見書PDF（部分個資塗銷）
3. 將該說明的摘要發佈到中央社新聞稿平台，標題為「XX軟體公布第三方鑑定報告 駁斥侵權指控」。
4. 在LinkedIn上請三位開源社群領袖公開分享該報告，並標註「經查證，該公司程式碼並無違規」。

結果：六週後，Google AI Overview搜尋「XX軟體 侵權」顯示：「根據第三方律師鑑定及程式碼比對報告，XX軟體未違反GPL授權，PTT指控缺乏實證。詳細報告請參考官方說明。」參考來源中，官方報告排第一，律師意見書排第二，PTT原文掉到最後。

案例二：個人醫師遭惡意抹黑

背景：一位皮膚科醫師被病患在Google地圖評論和Dcard指控「醫美失敗導致疤痕」。雖然醫師有手術同意書，但AI Overview搜尋「陳醫師 醫美糾紛」時，直接顯示：「多位網友在Dcard指控陳醫師造成疤痕，建議民眾選擇其他診所。」

處理過程：

1. 醫師在官網增設「醫療爭議說明」頁面，使用FAQ格式：
   • Q：有患者指控您造成疤痕？
   • A：該患者術前已知可能留疤，已簽署同意書（附圖）。術後三個月疤痕已淡化，患者未再回診。診所提供免費修復療程但遭拒。
2. 在YouTube發布一支「醫美疤痕風險完整說明」影片，醫師親自解釋任何手術都有疤痕風險，並展示該患者術前術後對比（經同意）。
3. 邀請另一位醫美權威醫師在Facebook上評論：「依我判斷，該案例屬正常恢復過程，非醫療疏失。」並將該貼文設定為公開。
4. 使用Google的「回饋」功能，針對AI Overview摘要中「建議民眾選擇其他診所」這句提出異議：「此句非事實陳述，屬網友主觀意見，請AI改為引用醫師官方說明。」

結果：三個月後，AI Overview的摘要變成：「關於陳醫師的醫美糾紛，診所官方說明指出該患者已簽署風險同意書，且第三方醫師認為屬正常恢復過程。建議參考診所聲明及衛福部醫事審議委員會資料。」負面的Dcard連結仍在參考列表中，但不再出現在摘要文字中。

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第五章：常見問答（FAQ）——關於負面新聞與AI收錄的關鍵問題

以下整理20個最常見的問題與解答，涵蓋企業主、公關人員、個人品牌的實際疑惑。

Q1：我已經請律師發函要求媒體刪除負面新聞，為什麼Google AI Overview還是會出現？
A：因為AI可能從其他備份網站、論壇轉載或使用者評論中學到該資訊。即使原始來源刪除，只要網路上還有至少一個可公開存取的版本，AI的即時檢索就可能抓取到。此外，若該新聞在模型預訓練階段已被學習，就無法「遺忘」。解決方法不是只刪除，而是按照第三章策略創造更權威的正面版本。

Q2：Google AI Overview的摘要內容可以透過法律途徑強制移除嗎？
A：可以嘗試。如果摘要內容涉及誹謗、個資、法院已認定不實，你可以向Google提交法律表單要求移除。但Google通常只移除「違反當地法律」的特定片段，而非整個摘要。而且移除後，若AI從其他來源重新生成類似內容，會再次出現。最根本還是提供正確的事實框架給AI。

Q3：我沒有預算請公關公司，自己可以操作生成式引擎優化嗎？
A：可以。重點在於內容品質和結構化。你只需要一個官網（或用免費的Medium、LinkedIn），按照第三章的格式撰寫澄清文，並在社群平台上分享，鼓勵他人引用。如果負面新聞規模不大，通常三個月內可看到效果。若負面新聞已登上主流媒體頭條，則建議至少花費新台幣3-5萬元在新聞稿發布上。

Q4：負面新聞是英文的，但我主要市場在台灣，Google AI Overview會影響中文搜尋嗎？
A：會。Google的多語言模型會跨語言關聯實體。例如一篇英文部落格指控你「fraud」，當台灣使用者用中文搜尋「詐騙」時，AI可能將兩者連結。你必須同時製作中文和英文的正面內容，並在英文內容中使用相同的實體名稱（如品牌英文名）和語意標籤。

Q5：我能不能用「Noindex」標籤讓Google不要索引我的負面新聞？
A：你不能控制別人網站的noindex。但如果你自己網站上出現負面評論（例如開箱抱怨文），可以設定noindex來避免該頁面被AI收錄。不過，如果該負面評論已經被其他網站轉載，效果有限。

Q6：AI Overview會引用YouTube影片的內容嗎？
A：會。尤其是有逐字稿的影片。建議製作一支正面說明的YouTube影片，並在說明欄貼上完整的逐字稿和時間軸。AI會從中提取關鍵句。記得在影片標題和標籤中使用與負面事件相關的關鍵字，以便AI進行語意配對。

Q7：多久可以看到正面內容取代負面AI摘要的效果？
A：一般需要4到12週。Google的生成式模型不是即時更新，它會定期（約每週到每月）重新訓練或調整檢索權重。如果你的正面內容在短期內獲得大量引用和流量，可能加速。反之，若負面新聞來自極高權威網站（例如中央社、自由時報），可能需要半年以上。

Q8：負面新聞出現在Dcard或PTT，而且文章下面有很多網友附和，該怎麼辦？
A：首先，不要直接在下方留言吵架，那會增加文章熱度，讓AI認為「很多人參與討論」。正確做法：在官方網站或外部媒體發布一份冷靜、有證據的說明，然後請支持你的真實客戶或網友在該論壇下方理性留言（例如：「我是實際消費者，我的經驗不同，請參考官方說明[連結]」）。AI會同時抓取原文和留言，若留言中有較多中立或正面觀點，會稀釋負面印象。

Q9：Google AI Overview會顯示來自Facebook或Instagram的內容嗎？
A：目前較少，因為社群平台多需登入，且內容變動太快。但若你的負面新聞出現在公開粉絲頁貼文且被大量分享，AI仍可能檢索到。建議針對社群負面內容，直接在該貼文下方回覆公開說明，並將該說明的截圖放入你的官網澄清頁面。

Q10：我已經做了很多正面內容，但AI還是只顯示負面摘要，為什麼？
A：可能原因：①正面內容缺乏結構化（沒有標題、列表、FAQ）；②正面內容的網域權重太低（個人部落格 vs 新聞媒體）；③正面內容沒有直接回應負面指控的關鍵語句（AI無法判斷關聯性）。請檢查你的正面內容是否包含與負面新聞完全相同的事件關鍵字（例如「2025年2月裁罰事件」），並使用<h2>或<h3>標題明確寫出「關於XX指控的回應」。

Q11：使用ChatGPT或其他生成式AI工具寫正面內容，會不會被Google懲罰？
A：不會直接懲罰，但AI生成的內容若缺乏事實依據、充滿空泛形容詞，對AI Overview沒有幫助。Google的模型能夠偵測低品質內容。你應該用AI輔助整理結構、產生初稿，但最終必須由真人核實數據、加入具體證據（如單據、判決書字號）。

Q12：如果負面新聞涉及司法判決，而且判決是真的有罪，還能優化嗎？
A：這種情況無法「否認」事實，但可以「重新框架」。例如：「公司曾因環保法規疏失被罰，但已於2024年全面改善，取得ISO14001認證，並連續兩年零裁罰。」製作《改善報告與第三方稽核結果》，讓AI在摘要時同時提及「已改善」和「認證」。切勿偽造事實。

Q13：我的競爭對手一直在網路上匿名發布負面新聞，可以報警嗎？
A：可以，但刑事偵查耗時。在等待司法期間，請務必先執行生成式引擎優化。否則等到警方查到IP，負面新聞已經被AI永久記憶。同時，你可以向Google提交「重複內容」或「惡意行為」檢舉，但Google很少處理匿名攻擊。

Q14：是否可以使用「版權移除」要求Google刪除負面新聞中的圖片？
A：如果圖片是你擁有版權的作品（例如你拍攝的商品照），可以提交DMCA（數位千禧年著作權法）請求。但這只能移除圖片，文字摘要依然存在。而且若對方主張合理使用，Google可能拒絕。

Q15：我的品牌很小，根本沒有媒體報導過，但有人在地圖評論留一星負評，AI會收錄嗎？
A：Google AI Overview目前較少直接引用Google地圖評論，因為評論具有高度主觀性。但如果你搜尋「XX店 評價」，AI會總結多則評論的常見意見。此時你應該積極回覆每一則負評，提出補償方案，並邀請滿意的客戶留下五星好評。當正面評論數量超過負評，AI的摘要就會趨向中立。

Q16：有沒有工具可以自動監控Google AI Overview對我的品牌的描述？
A：目前沒有官方API。你可以使用SEMrush、Brand24等工具監控品牌關鍵字在傳統搜尋結果中的表現，但AI Overview的內容需要人工定期檢查。一個省力做法：設定Google快訊，並每週用無痕模式手動查詢。

Q17：如果我把負面新聞的網址透過Google Search Console的「暫時移除」工具刪掉，AI會忘記嗎？
A：Search Console的暫時移除只影響傳統搜尋結果，不影響AI Overview的即時檢索，更不影響模型內建知識。移除後，AI仍可能透過其他來源生成類似內容。而且暫時移除只有六個月效期。

Q18：我應該花錢買「聲譽管理公司」的服務嗎？
A：慎選。很多聲譽管理公司仍在使用過時的SEO手法（大量垃圾連結、PBN私有部落格網絡），這些手法不僅對AI Overview無效，還可能讓你的網站被Google懲罰。要求對方提供具體的生成式引擎優化策略，並詢問他們如何處理結構化資料、知識圖譜和第三方來源覆蓋。

Q19：Google AI Overview的摘要會顯示多久？會不會某天自己消失？
A：如果沒有新的正面內容出現，負面摘要可能持續數年，因為AI的訓練資料更新週期長。除非該事件被證明完全虛假且所有原始來源刪除，但實務上很難。主動優化是唯一可靠的方法。

Q20：最後，一句話總結：面對AI收錄負面新聞，最重要的心態是什麼？
A：不要專注於刪除過去，而要專注於創造一個更完整、更可信、更結構化的「新事實版本」讓AI優先選用。 生成式引擎的本質是語意競爭，不是連結刪除。

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第六章：未來趨勢——當AI不再只是摘要，而是對話代理人

生成式引擎的發展才剛開始。接下來三年，我們預期會出現以下變化，這將進一步影響負面新聞的管理方式：

6.1 個人化AI摘要

Google已經在測試「為特定使用者產生不同摘要」。例如，經常點閱負面新聞的使用者，AI會更傾向呈現爭議內容；而習慣閱讀官方聲明的人，則會看到正面框架。這意味著，你必須針對不同受眾群體（投資人、客戶、求職者）製作不同角度的正面內容，並透過使用者信號（例如在官網停留時間、點擊證據連結）來引導AI判斷「哪些人應該看到哪種摘要」。

6.2 AI即時事實查核

未來，AI在生成答案前，可能會主動比對多個事實查核資料庫（如台灣事實查核中心、MyGoPen）。因此，如果你的負面新聞已被查核為「不實」，那將會被自動過濾。你可以主動向事實查核機構提交申請，請求他們查核該爭議事件。一旦查核結果發布，AI幾乎都會優先引用。

6.3 區塊鏈存證與不可竄改性

負面新聞的發佈者可能將文章寫入區塊鏈，使其永久無法刪除。這將徹底摧毀「刪除」策略。唯一應對方式，是在同一個區塊鏈網路上發布經過公證的正面聲明，讓AI在檢索時看到兩個對等的不可竄改記錄，然後根據「共識機制」選擇多數節點認可的版本。

6.4 企業必須設立「AI聲譽長」職位

大型品牌已經開始設立專責人員，負責監控生成式引擎對公司、高層、產品的描述。這個職位需要具備SEO、公共關係、數據分析和法律知識。未來三年，沒有這個職位的企業，將在每一次負面新聞爆發時付出十倍以上的代價。

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結論：與其徒勞刪除，不如聰明優化

回到最開始的問題：為什麼你刪除負面新聞總是失敗？因為你還在用「刪除」這個不屬於生成式時代的動作。AI不是資料庫管理員，它是一個會閱讀、會歸納、會記憶的數位大腦。你無法讓它「忘記」，但你可以教它「更完整的理解」。

所謂的生成式引擎優化，本質上就是一場語意敘事權的爭奪戰。負面新聞之所以傷人，不是因為那幾個字存在於某個網頁，而是因為AI把它當作唯一的真相。當你創造出更詳細、更有證據、更多權威來源支持的正面敘事時，AI自然會轉向。

從今天起，停止浪費時間在無效的刪除請求上。打開你的網站編輯器，按照本文的六大策略，為你的品牌建立第一份「AI友善版真相說明書」。三個月後，當你在Google AI Overview看到自己的正面摘要取代了那些惡意指控時，你會明白——真正的高手，不是刪除負面新聞的人，而是讓AI主動選擇說好話的人。

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本文內容為實戰導向之數位聲譽管理策略，不構成法律建議。如涉及名譽毀損或個資外洩，請同時諮詢律師。