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品牌在GEO上开启互黑模式

2025-11-29 分类：内容营销 / 品牌推广 / 营销策略 阅读(1220) 评论(0)
现在的GEO已经开始进入互相伤害的模式了。
 
这几天有一位客户焦急地找我询问：“宋老师，现在在AI上问’哪些面霜品牌使用效果不好’，我的品牌竟然赫然在列！而且答案还附带着链接，一点就跳转到那些’十大面霜黑榜揭晓’或’五大消费者反映特别不好的面霜’之类的文章！这些文章中都把我的品牌和产品放到了前列！”
 
正是这些“十大”、“五大”的文章，让我客户的品牌突然就出现在了AI提供给用户的“避雷榜”上。
 
这类内容正充斥互联网，并被AI大量学习。说实话，AI特别偏爱这种横评类内容，它们会认为这些内容看似有理有据，加上内容创作者可能别有用心地添加更多佐证，让这些信息看起来格外可信。
 
这倒是成了 一种可以快速黑竞争对手的好方法，但被黑的品牌却往往束手无策。

01 应该怎么应对？

首先，以牙还牙并不是一个好的办法。目前有四个反击的方法，可以帮你夺回主动权：
 
方法一：直接向AI提出抗议
 
当你发现不实负面消息被AI引用推荐时，应立即告诉AI它的答案是错误、不真实且存在法律风险的。
 
你可以直接用AI平台附带的反馈功能告诉它。

但是光这么反馈还不够。
 
因为提醒AI不是简单地告诉它，你的答案错了，而是拿出证据——这一步非常关键，例如，你把品牌官网上的正确的内容、相关的严正声明的链接，都告诉AI，让它去看，此外，还有其他可以证明它回答的内容是谣言中伤的内容，都提供给它。这才是有理有据地指出这些答案是错误的，是毫无根据甚至是捏造的。
 
这里要特别指出一下官网的意义。你需要提醒AI：“你怎么能忽略官网上明确记载的重要信息？” 官网在AI心中的权重较高，这样的提醒通常会有一定效果。
 
方法二：发布红榜内容
 
首先，内容发布黑榜内容本身就比较难通过；像现在小红书对横测内容管理的就很严格，如果在笔记中拉踩竞对，内容容易限流或者干脆审核不过。当然，某些平台审核比较宽松，但发布黑榜内容存在恶意抹黑同行的风险。
 
品牌方想要在短时间内快速止血，最好的方法是发布红榜内容。
 
因为，我们在GEO的工作中发现，AI搜索尤其钟爱排行榜类型的内容，参考和引用的最多；这种结构清晰的内容形式，是AI最喜欢抓取和学习的。其次，发现这些AI搜索现在的趋势都是喜欢引用新的内容。
 
一般情况下，操作得当的话差不多3-7天，可以让AI搜索在联网模式下参考和引用这些新发布的排行榜类的内容。红榜内容起到至关重要的认知引导作用，能有效冲淡黑榜内容的负面影响。

方法三：投入更多精力做好正面GEO
 
不过，一直靠红榜对冲并非长久之计，等于别人来打你了，你不得不防守。而且效果也不一定能持久。更长远、更根本性的办法，是将品牌的正面GEO当作长期的工作来进行。通过持续发布高质量的正面内容，主动填充与品牌相关的信息空间。当关于你的正面声量足够大、信源足够权威时，就相当于你提前建立了一道防火墙。
 
如何做好正面GEO是一个系统工程，我会在我两个月后也就是1月20日的上海两天线下大课堂中，为大家详细讲解品牌如何做出高水平快速起效的GEO。这里提一点内容应该如何构建的问题。
 
关键是发布高质量的内容，即AI平台喜欢参考和引用的内容。它要符合EEAT原则，这个原则实际上也是曾经SEO的重要原则，在今天的AI内容学习上也仍然适用。当然，AI有很多自己的倾向、偏好和习惯，这里就不再详细解说了，在大课堂上我讲详细讲。这里简单讲解一下EEAT原则：

怎么理解EEAT原则呢？
 
  • Experience 经验性：让更多消费者分享他们的正面使用体验，是真实的用户体验能给AI更直观的参考；
  • Expertise 专业性：展示你在该领域的专业见解，AI喜欢专业的内容；
  • Authortiveness 权威性：包括内容权威，如出示国家证书、认证、相关标准和检测报告，以及来源权威，是官方媒体或品牌官网发布的；
  • Trustworthiness 可信度：确保所有内容都有理有据，有各种背书和权威来源；
同时，AI引用负面黑料的行为本身，也是给品牌一个提示——品牌的正面信息可能相对较少，导致AI引用了负面信息。这意味着，你需要马上给它提供更丰富维度的正面内容。
方法四：消除负面源头
 
上述的几种方法，还不能保证AI百分百不引用你的负面内容。一个不实的负面信息，只要它存在，就还是存在被引用的机会。特别是，如果对方是有组织恶意的抹黑，你发布一篇正面文章，对方可能制造三篇新的负面文章，没有尽头。
 
想要从根本上解决问题，就是直接消除负面源头。
 
这也是属于舆情处理的工作范畴。先找到负面内容来源的链接后，可以向平台投诉、或者与发帖人沟通，利用人情关系甚至采取法律手段，删除负面内容。切断AI的负面内容的供给。

不过这个方法只对联网搜索下有用，因为AI在联网时会重新抓取信息。而非联网模式下AI依赖的是训练时学到的历史知识，即使源头删除了，AI可能仍然会基于记忆回答。
 
针对非联网模式的负面内容的引用，最佳的解决方法其实是方法三，长期发布优质正面的内容。因为AI模型的非联网模式，依赖的是其在最后一次训练时间点之前所学到的内部知识，是一个静态的快照。简单理解类似之前SEO的百度快照（不是真的一样的东西）。

百度快照示例图

这些AI模型是会周期性地使用新的、更庞大的互联网数据来训练下一代模型。你今天、明天、以及未来持续发布的优质内容，将成为下一代模型训练数据的一部分。当然这是一个非常漫长的过程，见效慢。

deepseek版本更新时间

02 危机背后的新机会点

当然，由于GEO的存在，肯定会有人不择手段地利用AI抹黑竞争对手。上述的这些方法，是在品牌当下可以应对危机的最佳方式。但最终解决这个问题，恐怕还需要更严格的监管甚至国家立法。
 
换个角度看危机背后，还未品牌提供一个很明确的信号，那就是今天的数字营销已经发生根本性变革——它不再只是给人做营销，还要给AI做营销。GEO就是这个新时代中至关重要的新领域。
 
为了更深入的说明这个问题，在2026年1月10日，我将在上海举行为期两天的“宋星大课堂”。在这两天的课程中，我将重点讲解品牌如何做好GEO，如何让AI更多推荐我们的品牌和产品。不仅会讲解方法论，还会分享大量实际案例。想了解更多课程信息，欢迎查看下述课程大纲。

-宋星大课堂-

课程详情扫描二维码，备注“宋星大课堂”咨询

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宋星

宋星，系国内领先的互联网数据咨询机构“纷析数据”的创始人。 宋星是数据化互联网营销与运营资深的从业者和行业意见领袖，“互联网分析在中国”博客（原“网站分析在中国”）全文作者，新南威尔士大学营销分析行业顾问委员会（UNSW Marketing Analytics Advisory Board）委员。阳狮媒体集团特聘顾问，百度集团顾问与钻石讲师，腾讯星河计划顾问，Google mLab顾问，北京航空航天大学特聘教授，前阳狮媒体集团数据、技术与创新事业部总经理，前Adobe Omniture Business Unit亚太区首席商业咨询顾问。 宋星先生也是公益组织：互联网数据官（iCDO）和WAW行业沙龙的创立者。

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