SEO 壓制負面新聞的末日？AI 概覽徹底改變遊戲規則

SEO 壓制負面新聞的末日？AI 概覽徹底改變遊戲規則

在過去長達十多年的時間裡，「搜尋引擎優化」不僅是企業數位行銷的核心工具，更衍生出了一個爭議極大的分支——聲譽管理，或者更具體地說，利用SEO技術壓制負面新聞。這種操作手法曾經是公關公司、數位行銷顧問的「萬靈丹」，透過大量產出正面內容、優化第三方平台、建立高權重連結，將搜尋引擎結果頁中不利的負面連結推向後幾頁。由於研究顯示絕大多數使用者只會點擊搜尋結果第一頁的內容，這種「將髒衣服掃到地毯下」的策略，長期以來確實有效。

然而，隨著生成式人工智慧與搜尋引擎的深度融合，特別是Google AI Overviews（原稱Search Generative Experience，SGE）的全面推出，這場遊戲規則正面臨翻天覆地的改變。當搜尋引擎不再僅僅回傳十個藍色連結，而是直接生成一份整合性的答案摘要時，傳統依賴「排名」與「點擊率」的負面新聞壓制策略，是否即將走向末日？這不僅是數位行銷產業的焦慮，更是任何曾經歷過公關危機、訴訟糾紛、消費者客訴的企業與個人，必須正視的生存議題。

本文將從傳統SEO壓制技術的運作原理出發，深入剖析AI Overviews如何從根本上瓦解舊有的遊戲規則，並提出一套全新的應對思維與實戰策略。

第一章：回顧傳統SEO壓制負面新聞的黃金時代

要理解為何AI Overviews會成為傳統聲譽管理的「終結者」，首先必須回顧過去十多年來，這套手法究竟是如何運作的。

1.1 搜尋結果頁面的底層邏輯：十個藍色連結的排名遊戲

傳統的Google搜尋結果頁面，無論是桌上型電腦或行動裝置，其核心結構都是由十個有機搜尋結果組成的列表。使用者輸入關鍵字，Google的演算法經過爬蟲、索引、排序後，回傳一份包含標題、網址與簡短描述的連結清單。

在這個模式下，「排名」就是一切。只要某個負面報導排在第一位，它就獲得了絕大部分的點擊流量；而如果能夠將正面或中立的內容推上第一頁，並將負面連結擠到第二頁以後，這則負面新聞的曝光率與影響力就會斷崖式下跌。

1.2 傳統壓制技術的三板斧

過去聲譽管理公司用來壓制負面新聞的手法，大致可以歸納為以下三類：

第一板斧：正面內容淹沒策略

這是所有策略中最核心、也最直觀的做法。操作者會大量產出與當事人姓名或品牌名稱相關的正面內容，並發布在各類平台上。這些內容可能包括：

個人部落格或官方網站的深度專文
新聞媒體的正面報導（透過公關稿或付費新聞）
社群媒體平台的個人檔案與動態
第三方內容網站如Medium、方格子、知乎的文章
專業社群如LinkedIn、GitHub的個人頁面

目標只有一個：讓這些正面內容佔據搜尋結果的第一頁，將負面連結「擠下去」。

第二板斧：高權重平台佔領

Google的排名演算法中，網站權重是極其關鍵的因素。來自大型新聞媒體、政府機構、學術單位、知名論壇的網頁，天生就比小型個人網站更容易獲得高排名。

因此，聲譽管理公司會優先操作以下幾類平台：

社群巨頭：Facebook、Instagram、LinkedIn、X（原Twitter）
影音平台：YouTube、TikTok
專業平台：Medium、Issuu、SlideShare
新聞媒體：透過新聞稿發布平台將內容送上主流媒體
開源平台：GitHub、GitLab

當這些高DAU權重平台的頁面被優化後，它們在搜尋結果中的排序往往能夠輕易超越一般的負面新聞。

第三板斧：搜尋結果「美化」

除了新增正面內容，操作者還會針對已經出現在第一頁的負面連結，嘗試降低其點擊率或影響力。這包括：

SEO標題與描述改寫：如果負面連結來自可控的平台，嘗試修改其標題與Meta Description，使其在搜尋結果頁面顯示的預覽文字看起來較不具殺傷力。
負面連結的「埋葬」：透過大量低品質的外部連結指向負面頁面，企圖讓Google演算法認為該頁面「品質不佳」，從而降低其排名。這是一種黑帽SEO手法，風險極高。
法律途徑下架：對於涉及誹謗、個資外洩、不實報導的內容，透過律師發函或DMCA（數位千禧年著作權法）通知，要求平台移除或Google將其從搜尋結果中刪除。

1.3 傳統策略的致命缺陷：永遠在追趕

儘管上述策略在過去確實有效，但它們存在一個根本性的缺陷：這是一場沒有終點的軍備競賽。

每當一篇新的負面報導出現，企業就必須投入資源產出更多的正面內容來「覆蓋」它。而且，隨著Google演算法的不斷更新，過往有效的操作手法可能隨時失效。例如，Google近年來加強打擊「付費新聞」的權重，也針對過度SEO優化的內容進行降級。

更關鍵的是，這種策略只能「壓制」，無法「消除」。負面新聞依然存在於搜尋引擎的索引中，只是被推到了較後面的頁面。一旦正面內容老化、連結失效，或是競爭對手反向操作，這些負面內容隨時可能重新浮上檯面。

第二章：AI Overviews的崛起——搜尋世代的典範轉移

2024年Google正式在美國市場全面推出AI Overviews，隨後逐步擴展至全球多個地區。這不僅僅是搜尋結果頁面的一次改版，而是從根本上改變了使用者與搜尋引擎的互動方式。

2.1 什麼是AI Overviews？

AI Overviews是Google將生成式AI整合進核心搜尋體驗的產物。當使用者在Google輸入查詢時，搜尋引擎不再只是回傳一份連結列表，而是由Gemini等大型語言模型（LLM）直接生成一段結構化的答案摘要，置頂在搜尋結果頁面的最上方。

這段AI生成的摘要通常包含以下元素：

直接答案：以自然語言段落直接回應使用者的問題
重點條列：將關鍵資訊以圓點或編號形式呈現
來源引用：每個重點下方會標註資訊來源的連結
相關問題：提供使用者進一步延伸查詢的建議
產品推薦：在商業相關查詢中，可能出現產品比較表格

傳統的「十個藍色連結」依然存在，但它們被推到了AI Overviews的下方。這意味著，如果AI Overviews已經直接回答了使用者的問題，絕大多數使用者根本不會再往下滾動去點擊有機搜尋結果。

2.2 AI Overviews的出現頻率與觸及範圍

根據多家SEO研究機構的數據，AI Overviews在以下類型的查詢中出現頻率最高：

資訊型查詢：例如「什麼是…」、「如何…」、「為什麼…」
商業型查詢：例如「最好的…」、「…評價」、「…推薦」
健康與醫療：例如「…的症狀」、「…的治療方法」
在地與旅遊：例如「台北…推薦」、「…附近景點」

而這恰恰是負面新聞最容易被搜尋到的場景。當有人搜尋「[品牌名稱] 評價」、「[品牌名稱] 爭議」、「[品牌名稱] 詐騙」時，AI Overviews極有可能被觸發，並直接將來自各大媒體的負面報導摘要呈現給使用者。

2.3 AI Overviews如何挑選與摘要內容？

理解AI Overviews的內容生成機制，是重新思考聲譽管理策略的關鍵。雖然Google並未完全公開其運作細節，但根據官方文件與業界觀察，AI Overviews的資訊來源主要遵循以下原則：

原則一：多來源共識

AI Overviews傾向於引用「多個高權重來源都提及」的資訊。如果一個負面事件被多家主流媒體報導過，AI會將其視為「已確認的事實」，並將其納入摘要中。

原則二：來源權重不均等

並非所有網站被引用的機會均等。政府網站（.gov）、教育機構（.edu）、大型新聞媒體（如CNN、BBC、中央社）、維基百科、以及高權重的產業媒體，被AI選為來源的機率遠高於小型個人部落格或企業官網。

原則三：中立性偏好

AI Overviews的設計目標是提供「客觀、平衡」的答案。因此，即使一個企業大量產出了自吹自擂的正面內容，AI也不會僅憑這些內容就給出正面摘要。它會綜合正反兩方的資訊來源。

原則四：時效性考量

對於涉及「新聞事件」的查詢，AI Overviews會優先引用近期發布的內容。這意味著，一篇新爆發的負面報導，其影響力會在短時間內被AI放大。

2.4 一個具體的案例對比

假設有一家名為「美好科技」的公司，在2023年被媒體爆料其產品有安全疑慮，數家新聞媒體都報導了這則消息。該公司隨即啟動傳統的SEO壓制策略，花費半年時間產出上百篇正面新聞稿、更新官網內容、經營社群媒體，最終成功將負面報導從第一頁的前三名推到第一頁的底部。

在傳統搜尋時代，當使用者搜尋「美好科技評價」時，看到的是：

美好科技官方網站
美好科技Facebook粉絲頁
一篇正面評價的部落格文
另一篇正面新聞稿
…（負面報導被擠到第六名以後）

多數使用者會點擊前三個結果，負面報導的影響力大幅降低。

在AI Overviews時代，當使用者搜尋「美好科技評價」時，看到的可能是：

AI Overviews 摘要

美好科技是一家專注於智慧家庭設備的台灣公司。然而，根據多家媒體報導，該公司在2023年面臨產品安全爭議：

產品安全問題：根據《自由時報》與《聯合報》2023年的報導，美好科技的智慧門鎖被發現存在遠端破解漏洞，影響超過5,000名用戶。

公司回應：美好科技當時發表聲明承認問題，並宣布召回相關產品。

近期狀況：該公司後續推出新一代產品，目前在官方網站與PChome 24h購物上架中。消費者在Mobile01論壇上的近期評價褒貶不一。

來源：自由時報、聯合報、美好科技官方網站、Mobile01

在這種情況下，即便該公司做了再多的正面內容，AI Overviews仍然會將過去的負面事件直接摘要呈現給每一位搜尋者。傳統的「排名遊戲」在這裡完全失效——因為使用者根本不需要點擊任何連結，就已經看到了最關鍵的負面資訊。

第三章：傳統壓制策略為何在AI Overviews面前潰敗？

這一章將深入剖析傳統SEO壓制技術在AI Overviews時代面臨的根本性挑戰，解釋為何舊有的方法不再有效。

3.1 從「隱藏」到「被AI強化摘要」的致命轉變

傳統壓制策略的核心邏輯是降低負面內容的可見度。只要負面連結不在第一頁，它就等於「不存在」。

然而，AI Overviews的運作邏輯恰恰相反。它做的事情不是「排列連結」，而是「提取資訊」。當一個負面事件被足夠多的高權重來源報導過，AI會將這個事件視為「關於這個品牌的重要事實」，並將其提煉成摘要，放在所有搜尋結果的最上方。

換句話說，AI Overviews不是隱藏負面內容，而是將負面內容「摘要強化」後呈現給使用者。對於一個曾經發生過爭議的品牌來說，這等於是在每一次相關搜尋中，都被迫將過去的傷疤重新揭開。

3.2 高權重來源的不可取代性

傳統SEO壓制策略中，操作者可以透過建立大量中低權重的正面內容來「稀釋」負面連結的影響力。但在AI Overviews的環境下，真正決定AI摘要內容的，是少數高權重來源的「共識」。

一個殘酷的事實是：一家企業可以產出1,000篇正面內容，但這1,000篇內容的總影響力，可能還不如一篇來自主流媒體的負面報導。因為AI Overviews在決定要呈現什麼資訊時，給予大型新聞媒體、政府機構、維基百科的權重，遠高於企業自行產出的內容。

這意味著，如果一個負面事件曾經被多家主流媒體報導過，它就已經被「寫入」了AI的知識庫中。企業再怎麼努力產出自嗨式的正面內容，也無法改變這個事實。

3.3 「零點擊搜尋」成為新常態

SEO產業多年來一直關注一個趨勢：「零點擊搜尋」，即使用者在搜尋結果頁面就直接獲得答案，無須點擊任何連結。隨著AI Overviews的普及，零點擊搜尋的比例正在急速攀升。

對於聲譽管理而言，這是一個極其不利的發展。在傳統模式下，即便負面連結出現在第一頁，只要它排名較低、標題看起來不那麼聳動，使用者可能不會點擊。但在AI Overviews模式下，使用者不需要點擊任何東西，就能直接看到摘要中的負面資訊。

而且，由於AI摘要被呈現在頁面最上方，且格式高度可讀，使用者的眼球會首先被摘要內容吸引。這使得負面資訊的曝光率與影響力，遠高於傳統的連結列表時代。

3.4 負面資訊的「永久性」被強化

在傳統模式下，負面新聞會隨著時間推移，因為新內容的不斷產出而逐漸被推向後頁。雖然它依然存在，但曝光率會自然衰減。

然而，AI Overviews改變了這一點。只要負面事件曾經被高權重來源報導過，並且沒有被後續的事實更新所推翻，AI就可能「永久地」在相關查詢中呈現這個資訊。時間的流逝並不會讓AI遺忘，除非有足夠多的高權重新來源「更新」了對這個事件的描述。

這帶來了一個全新的挑戰：負面資訊不再是「可以被埋沒的過去」，而是變成了「品牌知識庫中的永久條目」。

3.5 黑帽SEO與操縱手法的全面失效

過去，部分聲譽管理公司會使用黑帽SEO手法來壓制負面新聞，例如：

建立大量垃圾連結指向負面頁面，使其被Google降權
使用負面SEO攻擊競爭對手，使其網站被懲罰
透過點擊操縱影響搜尋排名

這些手法在AI Overviews時代不僅效果大打折扣，甚至可能引發更嚴重的反效果。因為AI Overviews的資訊來源與排名機制是分離的。即使一個負面網頁在傳統有機搜尋中的排名被成功壓制，只要它仍然是高權重來源所引用的內容，AI仍然可能將其納入摘要中。

更重要的是，Google對於試圖操縱AI Overviews的行為採取了極其嚴格的防範措施。任何試圖透過技術手段影響AI摘要的行為，都可能導致整個網域被降權甚至封鎖。

第四章：AI Overviews時代的新遊戲規則——從壓制到管理

既然傳統的壓制策略已經失效，那麼在新的時代下，企業與個人應該如何應對負面資訊的挑戰？這一章將提出一套全新的思維框架與實戰策略。

4.1 核心思維轉變：從「控制排名」到「管理知識」

過去聲譽管理的核心目標是「控制排名」——想辦法讓正面頁面排上去，負面頁面排下來。

新的核心目標應該是「管理知識」——影響AI在生成摘要時，會提取哪些資訊、如何呈現這些資訊、以及使用者在看到這些資訊後會產生什麼樣的認知。

這是一個從「技術遊戲」到「內容與信任遊戲」的根本轉變。你不能阻止AI提到過去的負面事件，但你可以做到以下幾件事：

確保AI呈現的資訊是完整且平衡的：不只是負面事件本身，也包括後續的改進、補救措施、第三方認證等。
確保AI引用的是對你有利的高權重來源：讓正面資訊也能被收錄進主流媒體、政府網站、產業協會等平台。
塑造AI摘要的敘事框架：透過持續的公關與內容策略，影響AI對於事件重要性的判斷。

4.2 新策略一：高權重來源的正面資訊佈局

如前所述，AI Overviews極度依賴高權重來源。因此，企業必須將資源集中在「讓正面資訊出現在高權重平台」，而不是大量產出低品質的內容。

具體做法包括：

新聞媒體關係經營

不再只是發新聞稿，而是要與主流記者、編輯建立長期關係。當有正面發展（如新產品發表、獲獎、公益活動、技術突破）時，爭取被主流媒體報導。一篇來自《自由時報》或《天下雜誌》的正面報導，在AI摘要中的影響力可能勝過100篇部落格文章。

專業認證與獎項

積極參與產業獎項、取得政府或第三方機構的認證（如ISO認證、優良企業獎、ESG永續獎）。這些來自權威機構的認證資訊，很容易被AI選為摘要的來源。

學術與研究合作

與大學或研究機構合作，發表與產業相關的研究報告或白皮書。教育機構網站（.edu）是AI高度信賴的來源，這類內容不僅能提升品牌形象，更能在AI摘要中佔據重要位置。

維基百科條目的建立與維護

維基百科是AI Overviews最常引用的來源之一。如果企業尚未有維基百科條目，應該考慮建立一個符合規範的條目。如果已經有條目，則需要定期維護，確保其中的內容客觀、中立、且包含最新的正面發展。請注意，維基百科嚴禁自我宣傳，需要由獨立第三方編輯撰寫。

4.3 新策略二：結構化資料與知識圖譜的優化

Google的搜尋結果與AI Overviews越來越依賴「知識圖譜」——一個龐大的結構化知識庫。企業可以透過以下方式，讓自己在知識圖譜中的呈現更加完整：

Google商家檔案

對於實體商家而言，完善且活躍的Google商家檔案至關重要。這不僅影響在地搜尋，也會影響AI在回答相關問題時的資訊來源。

結構化標記

在官方網站上加入Schema.org的結構化資料標記，包括：

Organization Schema：提供組織的基本資訊、社群媒體連結、logo等
Product Schema：提供產品的詳細資訊、評價、價格等
Review Schema：如果累積了正面評價，可以使用結構化標記讓Google更容易抓取
QAPage Schema：如果官方網站設有FAQ頁面，使用此標記有助於AI直接引用

維基數據與其他開放知識庫

除了維基百科，維基數據（Wikidata）也是知識圖譜的重要來源。企業可以確保自己在維基數據中的條目是完整且正確的。

4.4 新策略三：正面使用者評價的生態系經營

AI Overviews在商業相關查詢中，經常會引用消費者評價平台（如Google評論、Trustpilot、PTT、Mobile01、Dcard）的內容。

因此，建立一個健康、真實、持續成長的正面評價生態系，是對抗負面資訊的重要手段。

具體做法包括：

積極邀請滿意客戶留下評論

在服務流程中加入邀請評論的環節，但必須遵守各平台的規範，不得給予誘因換取虛假評論。

真誠回應負面評論

對於負面評論，不應刪除或忽視，而應公開、真誠地回應。一個良好的危機處理態度，有時反而能轉化為品牌的正面資產。而且，這些回應內容本身也可能被AI收錄。

在各大論壇建立品牌聲量

在PTT、Mobile01、Dcard、Reddit等論壇上，真實用戶的討論經常被AI引用。企業可以透過提供優質產品與服務，讓用戶自發性地進行正面討論。也可以考慮與論壇上的意見領袖合作，進行真實的產品體驗分享。

4.5 新策略四：AI摘要的監控與回應機制

既然無法阻止AI生成摘要，那麼就必須建立一套持續監控與回應的機制。

建立AI Overviews監控流程

定期使用與品牌相關的核心關鍵字（包括品牌名、品牌名+評價、品牌名+爭議、品牌名+詐騙等）進行搜尋，觀察AI Overviews的出現情況與摘要內容。記錄下AI引用了哪些來源、呈現了哪些資訊點。

針對AI摘要的內容進行「反饋」

如果發現AI摘要中存在不實資訊、過時資訊、或嚴重偏頗的內容，可以透過以下方式嘗試影響：

在官方網站或官方部落格發布詳細的澄清聲明，並使用結構化標記
聯繫引用來源的媒體，提供正確資訊並請求更新報導
透過Google的意見回饋機制，回報AI摘要中的錯誤
產出高品質、有事實依據的內容，爭取被其他高權重來源引用

主動創造「補充資訊」

如果AI摘要中提到了過去的負面事件，但沒有提及後續的改進措施，企業可以主動創造能被AI收錄的補充資訊。例如：發布一份詳細的產品安全白皮書，並爭取被產業媒體報導；或是由第三方機構（如會計師事務所、律師事務所、產業協會）進行獨立審查並發布報告。

4.6 新策略五：法律途徑的精準運用

雖然法律途徑無法移除所有負面內容，但在特定情況下仍然是有效的工具。

DMCA通知

如果負面內容未經授權使用了你的著作權材料（如照片、影片、文字），可以向Google提交DMCA通知，要求從搜尋結果中移除該連結。

個人資料保護法

在台灣，如果負面內容涉及未經同意的個人資料揭露，可以依據《個人資料保護法》要求平台移除或向Google提出申訴。

誹謗與不實報導

如果負面內容涉及明顯的誹謗或事實錯誤，可以委請律師發函給發布平台，要求更正或移除。雖然這條路通常耗時且成本高昂，但對於嚴重的虛假報導，仍是必要的選項。

Google搜尋結果移除請求

Google提供了一個機制，允許使用者請求移除特定類型的搜尋結果，例如涉及金融詐騙、色情報復、或明顯過時的個人資訊。雖然適用範圍有限，但可以作為選項之一。

第五章：實戰案例解析——從危機到重生的品牌之路

理論講完了，這一章將透過一個虛構但貼近真實的案例，展示企業如何在AI Overviews時代成功管理品牌聲譽。

5.1 案例背景：食安風暴下的本土食品品牌

「好味食品」是一家成立30年的台灣本土食品公司，主打醬油與調味料產品。2024年初，一位網紅在社群媒體上指控好味食品的某款醬油含有超標的單氯丙二醇，並在影片中展示了自行送驗的報告。消息迅速發酵，多家主流媒體跟進報導，PTT、Dcard、Facebook上出現大量討論。雖然好味食品緊急澄清該產品符合國家標準，並提出第三方檢驗報告，但負面新聞已經鋪天蓋地。

在傳統搜尋時代，好味食品可以透過大量發送正面新聞稿、優化官方網站、經營社群媒體，試圖將負面報導壓到第二頁。但問題是，當時Google已經在台灣逐步導入AI Overviews功能。

5.2 傳統策略的失敗嘗試

風暴初期，好味食品委託了一家傳統的SEO公司，執行以下操作：

在20個新聞稿平台發布澄清新聞稿
優化官方網站的「關於我們」與「品質保證」頁面
在Facebook與Instagram上加強正面貼文
購買幾篇業配文在中小型部落格上發布

結果是，當使用者搜尋「好味食品評價」或「好味食品食安」時，AI Overviews呈現的內容如下：

AI Overviews 摘要

好味食品是台灣知名的調味料品牌，成立於1994年。該公司於2024年初遭遇食安爭議：

食安事件：2024年1月，網紅「食安小尖兵」指控好味食品的「經典醬油」單氯丙二醇含量超標。根據《蘋果新聞網》與《TVBS》的報導，該產品在自主送驗中被檢出3.2 ppm的單氯丙二醇，超過台灣法規標準的0.3 ppm。

公司回應：好味食品發表聲明，強調該產品符合國家標準，並提供SGS檢驗報告反駁。但該報告與網紅送驗的結果存在差異，引發消費者質疑。

後續發展：衛生福利部食品藥物管理署介入調查，宣布抽驗結果為合格。但消基會呼籲政府應加強醬油產品的抽驗頻率。

來源：蘋果新聞網、TVBS、衛生福利部食品藥物管理署、消基會

傳統的正面內容操作完全沒有出現在AI摘要中。使用者第一眼看到的就是食安事件的詳細描述、數據、以及來自官方與消基會的資訊。

5.3 策略轉向：以GEO思維重塑聲譽管理

在AI Overviews的衝擊下，好味食品決定放棄傳統的壓制策略，轉而採用一套全新的「生成式引擎優化」思維。雖然這個詞在內部被提及，但對外的所有操作都不會使用這個術語。

第一步：釐清AI摘要的資訊缺口

好味食品的團隊仔細分析了AI摘要的內容，發現以下幾個資訊缺口：

AI摘要提到了食安事件，但沒有提到公司後續的具體改進措施
AI摘要提到了衛福部的檢驗結果為合格，但沒有深入說明
AI摘要缺乏來自第三方公正機構的正面認證資訊
AI摘要沒有提及公司在食安事件後所做的供應鏈改革

第二步：創造能被AI收錄的高權重正面資訊

針對上述缺口，好味食品執行了一系列行動：

主動發布「食安透明報告」：在官方網站發布一份詳細的「食安透明報告」，內容包括所有產品的檢驗報告、原料來源追蹤系統的建立、以及未來將定期公開檢驗數據的承諾。這份報告同時以新聞稿形式發送給主流媒體，並成功被《自由時報》與《今周刊》報導。
取得第三方認證：積極申請並通過了「TQF台灣優良食品認證」與「SGS安心標章」。這兩項認證的資訊分別被TQF協會與SGS官方網站收錄。
與學術機構合作：委託國立台灣大學食品科技研究所進行一項「醬油製程中單氯丙二醇生成機制與控制方法」的研究，並將研究成果發表於學術期刊。這項合作被台大官網以新聞稿形式發布。
建立消費者溝通管道：在官方網站設立「食安專區」，提供即時的產品檢驗查詢功能，並開放消費者線上提問。同時，定期在Facebook上進行「食安問答直播」，由食品科學背景的產品經理回應消費者疑慮。
經營第三方評價平台：推出「好味會員體驗計畫」，邀請長期用戶分享使用心得，並在Google評論與PTT上累積真實的正面評價。特別強調的是，這些操作都是真實且自發的，沒有使用任何誘因換取虛假評論。

第三步：影響AI摘要的演變

經過大約六個月的持續努力，好味食品再次檢視AI Overviews的內容，發現摘要已經發生了明顯的變化：

AI Overviews 摘要（更新後）

好味食品是台灣知名的調味料品牌，成立於1994年。該公司曾於2024年初面臨食安質疑，但後續採取多項措施重建消費者信任：

食安事件回顧：2024年1月，網紅指控好味食品醬油單氯丙二醇超標。衛福部後續抽驗結果為合格，但事件引發社會對醬油食安的高度關注。

透明化改革：事件後，好味食品推出「食安透明報告」，主動公開所有產品的第三方檢驗報告，並建立原料來源追蹤系統。此舉獲得《自由時報》與《今周刊》的正面報導。

第三方認證：該公司已取得TQF台灣優良食品認證及SGS安心標章，相關資訊可於TQF協會與SGS官方網站查閱。

學術合作：好味食品與國立台灣大學食品科技研究所合作，針對醬油製程安全進行研究，成果發表於《台灣食品科學技術學會期刊》。

消費者評價：在Google評論上，該公司近六個月獲得平均4.5顆星的評價，多數消費者肯定其產品品質與透明溝通態度。

來源：衛生福利部食品藥物管理署、自由時報、今周刊、TQF協會、SGS、國立台灣大學、Google評論

新版的AI摘要呈現了更加完整且平衡的圖像。雖然食安事件仍然被提及，但它被放置在「事件回顧」的脈絡中，並且緊接著呈現公司後續的具體改進措施、第三方認證、以及學術合作等正面資訊。

更重要的是，摘要中引用的來源全部都是高權重平台：政府機構、主流媒體、認證機構、學術單位。好味食品自己產出的內容（如官方網站的透明報告）沒有直接被引用，但它們成功地「驅動」了這些高權重來源的報導，從而間接影響了AI摘要。

5.4 案例啟示

這個案例說明了AI Overviews時代聲譽管理的幾個關鍵原則：

壓制不如補充：你無法讓AI不提負面事件，但你可以讓AI同時呈現後續的正面發展。
高權重來源是關鍵：與其花費資源在低權重平台上，不如集中精力影響主流媒體、政府機構、學術單位。
透明化是最好的策略：在AI時代，試圖隱瞞只會讓事情變得更糟。主動公開資訊、承認錯誤、展示改進，反而能夠塑造可信賴的品牌形象。
長期經營勝過短期操作：影響AI摘要是馬拉松，不是短跑。持續的透明溝通與第三方認證累積，最終會反映在AI的知識庫中。

第六章：常見問答（FAQ）

以下是企業與個人在面對AI Overviews時代聲譽管理時，最常提出的問題與解答。

Q1：AI Overviews會在所有的搜尋查詢中都出現嗎？

不會。AI Overviews的出現與否取決於多種因素，包括查詢類型、使用者裝置、地理位置、以及Google對該查詢是否有足夠的把握生成高品質摘要。根據目前觀察，資訊型查詢（如「什麼是…」、「如何…」）和商業型查詢（如「…評價」、「…推薦」）出現的頻率最高。單純的品牌名稱查詢（如「好味食品」）不一定每次都會觸發AI Overviews。

Q2：如果負面新聞是來自小型部落格或個人網站，不是主流媒體，AI Overviews還會引用嗎？

AI Overviews高度依賴來源權重。如果負面資訊只出現在小型個人網站或部落格，而沒有被任何主流媒體、政府機構或高權重平台引用，那麼AI摘要引用它的機率相對較低。但這不代表可以掉以輕心——如果這些小型來源的內容開始在社群媒體上大量傳播，進而被主流媒體跟進報導，情況就可能改變。

Q3：我可以直接聯繫Google，要求他們從AI Overviews中移除特定的負面資訊嗎？

Google目前沒有一個直接的管道讓使用者或企業要求從AI Overviews中移除特定資訊。如果你認為AI摘要中的內容涉及誹謗、個資外洩或其他違法情事，可以嘗試透過傳統的搜尋結果移除請求管道提出申訴，但這並不能保證AI摘要會立即更新。最有效的方式仍然是透過創造新的高權重資訊，讓AI在下次生成摘要時納入更完整的視角。

Q4：AI Overviews會引用PTT、Dcard、Mobile01這類論壇的內容嗎？

會的。對於某些類型的查詢，特別是在地討論、產品評價、或消費者經驗分享，AI Overviews有時會引用論壇內容。但相較於主流媒體與政府網站，論壇的引用權重較低，且AI通常會註明「網友討論」或「論壇用戶分享」等字樣。這也說明了為何在論壇上建立真實、正面的用戶討論，對於聲譽管理仍然具有價值。

Q5：如果我已經在維基百科上有一個條目，但內容包含了一些負面資訊，我該怎麼辦？

維基百科的內容編輯有嚴格的規範，包括中立觀點、可供查證、非原創研究等原則。如果條目中的負面資訊是真實且有可靠來源佐證的，你不能任意刪除。但你可以做的是：

確保條目中同時包含了平衡的正面資訊，例如公司的成就、獎項、社會責任等
確保所有資訊都有可靠來源，並且是依照維基百科的格式編寫
如果有不實或過時的資訊，可以在討論頁提出，並提供可靠來源進行修正
考慮在「爭議」或「事件」章節之外，增加「後續發展」或「回應」的內容，呈現事件之後的正面進展

請注意，維基百科禁止利益衝突編輯，企業應該透過「編輯請求」機制，而非直接編輯自己的條目。

Q6：AI Overviews會受到付費廣告的影響嗎？

不會。AI Overviews的內容是基於有機搜尋的演算法與語言模型生成的，不受Google Ads或其他付費廣告的影響。你不能透過付費方式讓AI摘要中出現對你有利的內容，或移除對你不利的內容。

Q7：面對AI Overviews，我應該繼續投入傳統的SEO嗎？

傳統SEO並未完全死亡，但它的角色正在轉變。有機搜尋結果雖然被推到了AI摘要下方，但仍然有相當比例的使用者會往下滾動查看。更重要的是，傳統SEO所優化的內容——尤其是官方網站、部落格文章、產品頁面——仍然是AI Overviews引用來源的重要組成部分。你應該繼續投資於高品質的網站內容與技術SEO，但同時必須將更多資源轉向「影響AI摘要」的策略。

Q8：我是一個小品牌或個人，資源有限，該如何面對AI Overviews的挑戰？

對於資源有限的個人或小型品牌，以下幾個做法相對務實：

集中經營一個高權重平台：與其分散在十個平台，不如選擇一個權重高的平台（如LinkedIn、Medium、或是產業垂直媒體）深入經營，讓它成為AI可能引用的來源。
累積真實的正面評價：在Google評論或產業相關的評價平台上，真誠地邀請滿意客戶留下評論。真實的正面評價是AI高度重視的資訊。
建立個人品牌或企業的維基數據條目：維基數據的編輯門檻比維基百科低，但同樣會被知識圖譜收錄。
監控與快速回應：定期監控AI摘要的內容，一旦發現明顯的錯誤或過時資訊，迅速透過官方管道發布澄清。
專注於客戶服務，讓客戶替你說話：在AI時代，真實客戶的口碑比任何廣告都更有力量。把資源投入到產品與服務本身，讓滿意客戶成為你最強的正面來源。

Q9：AI Overviews會引用YouTube影片的內容嗎？

會的。YouTube作為Google旗下的平台，其內容經常被AI Overviews引用，特別是當查詢涉及「如何做」、「教學」、「評測」等類型時。因此，經營YouTube頻道、製作高品質的影片內容，對於聲譽管理與品牌形象都有正面幫助。

Q10：未來AI Overviews會變得更加普及嗎？

幾乎可以肯定是的。Google正在持續擴大AI Overviews的覆蓋範圍，包括更多語言、更多地區、以及更多類型的查詢。同時，其他搜尋引擎如微軟的Bing也推出了類似的生成式搜尋體驗（Bing Copilot）。可以預見，生成式AI與搜尋引擎的深度融合是不可逆轉的趨勢。企業與個人必須及早適應這個新常態。

結論——在AI時代重新定義聲譽管理

AI Overviews的出現，標誌著一個時代的終結與另一個時代的開始。

傳統SEO壓制負面新聞的手法，建立在「十個藍色連結」的搜尋模式之上，其核心邏輯是「隱藏」。而AI Overviews所代表的生成式搜尋，核心邏輯是「整合與呈現」。在這個新世界中，你無法再透過產出大量低品質的正面內容來淹沒負面資訊。AI會從高權重來源中提取資訊，直接告訴使用者關於你的一切——無論是好是壞。

但這並不意味著聲譽管理的末日。恰恰相反，這是一個讓聲譽管理回歸本質的機會。

在AI時代，真正有效的聲譽管理不再是技術層面的「排名遊戲」，而是回歸到最根本的品牌經營：

真實：你無法永遠隱瞞真相，AI會讓事實無所遁形。與其試圖掩蓋，不如坦然面對，並展示你如何從錯誤中學習與成長。
透明：主動公開資訊、定期發布報告、開放消費者溝通管道。透明不是弱點，而是建立長期信任的基石。
第三方背書：讓獨立、權威的第三方機構為你說話。從政府認證、產業獎項、學術合作到媒體報導，這些高權重來源是影響AI摘要的最有效工具。
長期累積：影響AI摘要是持續的過程，不是一次性操作。每一次正面報導、每一張認證證書、每一則真實的好評，都在逐步形塑AI對你品牌的認知。

對於企業經營者、公關專業人士、以及任何關心自身數位足跡的人來說，現在正是重新思考聲譽管理策略的關鍵時刻。傳統的壓制手法正在快速失效，而那些願意擁抱透明、專注於創造真實價值的品牌，將在AI時代獲得前所未有的信任紅利。

最終，AI Overviews帶給我們的最大啟示或許是：在一個資訊越來越透明、AI越來越聰明的世界裡，最有效的聲譽管理，從來都不是操縱搜尋結果，而是成為一個真正值得信賴的品牌。當你的產品夠好、服務夠真誠、溝通夠透明時，AI自然會替你說話。

Type To Search

Type To Search

Type To Search

SEO 壓制負面新聞的末日？AI 概覽徹底改變遊戲規則