GEO 危机公关：当 AI 开始“说你坏话”，你该怎么办？
GEO 危机公关：当 AI 开始“说你坏话”，你该怎么办？
导读：
你无法像删除帖子一样删除 AI 的“记忆”。本文解析大模型下的声誉管理难题，以及如何通过“语义稀释”技术来修复受损的品牌形象。
1. 为什么 AI 的记忆比互联网更顽固？
在传统互联网上，信息是以“网页文件”的形式存储的。理论上，只要源文件被删除，搜索结果就会消失。
但在大模型（LLM）中，信息被压缩成了“参数（Parameters）”。你的品牌负面信息不再是一篇文章，而是神经网络中某两个神经元之间极强的连接权重。例如，“品牌A”与“欺诈”这两个词之间的连接概率被训练得很高。
这意味着，你无法物理“删除”这条负面记忆，除非重训整个模型（这需要花费数百万美元）。对于品牌而言，GEO 时代的危机公关是一场针对概率的战争。
2. 核心战术：语义稀释（Semantic Dilution）
既然无法删除，我们只能“覆盖”。但这不仅仅是发几篇通稿那么简单。
我们需要通过大规模的、高质量的内容投喂，来改变向量空间中的密度分布。这被称为“语义稀释”。
技术原理：
假设在当前的 AI 语料库中，关于你的品牌有 100 条信息，其中 60 条是负面的。AI 生成负面回答的概率是 60%。
GEO 的操作是注入 1000 条结构化的、高权重的正面事实信息（Facts）。
虽然那 60 条负面信息依然存在，但在总样本量 1100 条的数据池中，负面概率被稀释到了 5% 以下。AI 的预测模型自然会倾向于生成新的正面描述。
3. 触发“安全护栏（Safety Guardrails）”
除了稀释，GEO 还有一个高阶玩法：利用 AI 自身的道德审查机制。
所有商业 AI 模型都有严格的“安全护栏”，禁止生成仇恨言论、诽谤或未经证实的高风险指控。
如果你的品牌遭受了恶意的、无事实依据的攻击，我们可以通过技术手段构建“纠错语料”，明确指出网络流言的逻辑漏洞，并引用权威机构的辟谣声明。当这些纠错语料被 AI 的检索器（RAG）抓取后，会触发模型的安全对齐机制（Alignment），导致 AI 在面对相关恶意提问时，选择拒绝回答或输出中立声明，从而实现止损。
操作提示： 这需要你的辟谣内容具备极高的“权威度（Authority）”，最好来自法庭判决书、政府公告或一级新闻媒体。
结语：算法没有感情，但有权重
在机器主导舆论的时代，抱怨是没有用的。
唯有理解算法权重的分配逻辑，通过技术手段重塑数据比例，才能在 AI 的数字法庭上为自己赢得“无罪辩护”。