最近后台好多老铁都在私信问：防御性GEO怎么做？
很多品牌方和老板跟我吐槽：
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• 我在豆包里搜我们品牌，AI竟然说我们去年倒闭了！ -
• 我在DeepSeek里问我们产品的缺点，AI直接引用了竞品发的黑稿，说我们是智商税！
现在很多老板都不再问“什么是GEO”，反而是在问：
我看到AI在胡说八道，我要怎么办？你说那个防御性GEO到底怎么做？
如果是正向GEO是 “锦上添花”（让你卖得更好），那防御性GEO就是 “雪中送炭”（救你的命）。
当AI成为用户决策的第一入口，AI嘴里的一句“不推荐”，杀伤力比以往的100个差评还要大。
今天，我不谈理论，只谈实操。
这篇 《防御性GEO实战SOP指南》，建议收藏并转给你的市场部/公关部，这是2026年品牌安全的最后一道防线。
01
核心逻辑：
你不能命令AI，但你可以“覆盖”记忆
首先，我们要纠正一个认知误区：
做防御性GEO，不是像删帖一样，把AI脑子里的东西删掉。
目前的AI大模型（LLM）一旦训练完成，它的参数记忆是很难被物理删除的。
防御性GEO的核心逻辑是 “稀释” 与 “覆盖”（Dilution & Overwriting）。
AI回答问题的逻辑是RAG（检索增强生成）：
它会实时去互联网上抓取信息，然后综合评估权重。
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• 如果网上只有一条关于你的黑稿，AI就会信以为真。 -
• 如果网上有一条黑稿，但有100条来自权威媒体的辟谣数据和正面事实，AI就会判定黑稿是 “噪音”，权威数据是 “事实”。
所以，防御性GEO的本质是：制造更高权重的“事实”，去压倒低权重的“噪音”。
02
第一步：全域听诊（Diagnosis）
先搞清楚AI到底在怎么骂你？
你不能盲目防御，你得知道漏洞在哪。
实操动作：
1. 地毯式巡查：
安排专人，每周在主流AI平台（DeepSeek、豆包、Kimi、文心一言等）进行高频提问。
2. 设计“诱导性”问题（钓鱼测试）：
不要只搜品牌名。要搜容易触发负面的词：
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• “XX品牌是骗局吗？” -
• “XX品牌有哪些严重缺点？” -
• “XX品牌和竞品A相比，为什么不推荐XX？” -
• “XX品牌最近有什么丑闻？”
注意： 只有用这种极端的问法，才能把AI潜意识里的负面关联“钓”出来。
3. 建立“污染档案”：
如果发现AI回答错误，立刻截图保存，并记录AI引用的 “脚注/引用链接”（Reference）。
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• 是引用了某个过期的自媒体文章？（幻觉来源） -
• 还是引用了知乎上某条竞品的恶意回答？（投毒来源）
03
第二步：源头阻断（Source Clean-up）
处理那些给AI喂毒的“水源”
AI不会凭空捏造，它一定有信源。
根据你在第一步找到的“引用链接”，进行分类处理。
场景A：AI引用了“事实性错误”的旧闻
例如：你早已搬迁，AI还说你在旧地址；你早已升级配方，AI还说你有旧成分副作用。
对策：更新源头。
AI之所以抓取旧闻，是因为 “新闻的新鲜度” 不够。
你需要立刻在权重更高的平台（如官网、百科、垂直行业门户），发布一篇 《关于XX品牌地址/配方升级的官方公告》。
并在文章中明确写出：“截止2026年X月，最新数据为…”
AI非常吃“时间戳”这一套，新数据的权重天然高于旧数据。
场景B：AI引用了“恶意抹黑”的帖子
例如：竞品在论坛发的黑稿。
对策1：常规投诉（虽然慢但要做）。
联系原平台（知乎/小红书）进行投诉删除。源头没了，AI下次检索就抓不到了。
对策2（重点）：技术性压制。
如果删不掉，就必须让这个网页的权重变低。
你需要在同样的关键词下，发布10篇高质量的、结构化的、发布在权威媒体（如新闻网、政府官网、科研机构网站）上的文章。
让AI觉得：那个黑稿只是“一家之言”，而这10篇权威报道才是“行业共识”。
04
第三步：对抗性投喂（Adversarial Feeding）
这是防御性GEO的核心技术。
这是最硬核的一步。
我们要主动训练AI，教会它“正确的话术”。
1. 建立“防谣言”的结构化数据库（Schema）
AI最喜欢抓取结构化数据。
在你的官网或百科中，专门建立一个Q&A板块，或者“事实核查”板块。
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• 错误做法： 写一篇软文解释。 -
• 正确做法（GEO写法）： 问题：XX品牌是否含有致癌物A？
事实结论：不含。
证据来源：国家质检总局2026年检测报告（编号XYZ）。
数据对比：致癌物A含量为0（国家标准为<0.1）。
一定要用“问题+结论+证据+数据”的格式。
这种格式是专门喂给AI大模型吃的，它极容易被AI抓取并作为“标准答案”。
2. 抢占“定义权”
如果你的品牌被贴上了“智商税”的标签。
你不能只解释“我不贵”。
你要重新定义什么是“价值”。
发布《2026年XX行业技术白皮书》，并在白皮书中，针对被攻击的点，给出行业级的标准定义。
当AI在回答问题时，它会优先引用“白皮书”、“蓝皮书”、“行业标准”，而不是“网友评论”。
3. 制造“强关联”的纠偏语料
如果AI总把你和“倒闭”关联。
你需要制造大量 “XX品牌+2026战略发布”、“XX品牌+最新融资”、“XX品牌+招聘” 的高频语料，发布在各大招聘网站、财经媒体。
用海量的“活跃信号”去冲刷“死亡信号”。
05
第四步：反馈闭环（Feedback Loop）
利用AI平台的纠错机制。
现在主流的AI搜索（如豆包、Kimi），在回答框下方都有一个 “点踩” 或 “反馈” 按钮。
不要忽视这个按钮。
实操动作：
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• 组织内部员工或代理商团队，针对明显的事实性错误（注意：必须是事实错误，不是观点不同），进行批量反馈。 -
• 在反馈理由中，附上正确的证据链接（最好是官网或权威媒体链接）。 -
• 话术模板： “该回答存在严重事实错误。关于XX参数，AI回答为A，实际官方数据为B。证据链接见：[官方白皮书URL]。请修正。”
虽然人工反馈的生效周期较慢，但对于修正 模型层的固有偏见非常有效。
06
防御性GEO是一场“持久战”
防御性GEO不是一劳永逸的。
只要你有竞争对手，只要互联网上有噪音，AI就随时可能“再次中毒”。
你需要把防御性GEO纳入品牌的日常“安保体系”：
1. 周检： 每周用GEO工具或人工巡查AI口碑。
2. 月清： 每月清理互联网上的过期信息和谣言源头。
3. 季投： 每个季度发布一次高权重的“事实性内容”（白皮书/财报/技术报告），给AI“打补丁”。
最后，我想说：
在AI时代，品牌最大的风险不是没人讨论你，而是AI在替你说话，但说的是错话。
不要等到负面舆情爆发了才想起来做GEO。
现在，立刻，马上去搜一下你的品牌，看看AI是否在「胡说八道」。
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