编译自：mediaweek
作者：迈克・库克，澳大利亚新闻集团搜索、人工智能与新兴平台部门负责人
大语言模型会记住每一次失误;而且对AI而言，近乎满分的五星完美口碑，和负面丑闻一样值得怀疑。
“互联网永不遗忘。”这句警示性俗语，很多人都付出惨痛代价才明白。任何拥有成熟线上数字痕迹的品牌，都深切体会过纠正网络过失的煎熬。
到了人工智能时代，这句老话依旧成立，甚至分量更重。大语言模型的普及，让传统营销影响因素再度凸显，其中就包括网络口碑效应，只不过如今，它演变成了AI舆论影响力。
倘若AI输出的内容，让品牌形象遭到歪曲，会带来什么后果?
澳大利亚新闻集团的研究显示：零售行业中，37%的大语言模型输出内容信息来源于外部新闻报道与社区论坛。这些信息不局限于近期帖子或是最新新闻周期的报道，还包括用于训练AI模型的各类资料。即便是陈年旧文，大语言模型依旧可以抓取、解读，并根据用户的提问，在各类场景下复述出来。
AI比24小时新闻循环报道更为严苛。一旦品牌遭遇公关危机，被大众广泛讨论或是被媒体曝光，这件事会长期影响该品牌在各类大语言模型中的形象展示。
所有数字营销从业者都必须认清一个现实，大语言模型什么都记得。
如今，营销人员想要化解一场公关危机，还多了一项艰巨任务：重塑AI的知识认知库。
看上去解决方案似乎很简单：铺天盖地发布内容，用上传统数字公关手段，堆砌大量无关内容，把负面报道压下去。但大语言模型不会只看搜索第一页结果，它会依据信息的数量、权重、一致性，综合梳理全部历史数据。
事实上，大语言模型关注的是品牌的整体形象。潜在消费者或许永远不会看到一场反响糟糕的营销活动，也不会翻到一星差评，但AI爬虫会全部抓取。在AI时代，品牌声誉的话语权，已经从品牌自身转移到大语言模型手中。
但这并不代表，品牌必须做到线上痕迹毫无瑕疵，才能获得大语言模型的正面评价。实际上有数据表明，对大语言模型来说，一份零瑕疵的线上记录反而显得可疑。
不光大语言模型更倾向于参考“中等评价”，真实消费者也是如此。美国西北大学的研究发现：当品牌或产品评分处于4.2‑4.5星区间时，消费者购买意愿达到顶峰。此外，82%的消费者会特意翻看差评，以此建立信任感。当线上口碑完美无缺时，消费者和AI模型都会认为这些评价是人为刷出来的。
品牌在公关失误之后修复形象，必须在“完美无缺”和“网络恶名”之间走钢丝。针对大语言模型，修复之路首先要打通自有媒体、赢得媒体、付费媒体三方生态，做到信息统一。
大语言模型的回答基于概率逻辑。品牌需要持续输出真实客观、均衡优质的内容，覆盖自有渠道、可信的社群共识以及专业人士评价，以此扭转概率倾向，让AI更偏向输出对品牌有利的内容。
简而言之，品牌要通过自身数字痕迹，重新教会大语言模型该如何看待自己。这套方法理论上不难，但需要长期保持警惕：统一品牌宣传口径、结合真实消费者看法、依托权威信息，循环坚持执行。
正如另一句谚语所说：“通往值得奔赴的远方，从无捷径。”对大语言模型亦是如此。AI或许永远不会彻底忘掉品牌曾经犯下的过错，但机器学习有一条准则：你可以引导它重新学习正确的品牌叙事。
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