公關危機在 AI 裡擴散？揭密 Fan-Out (扇形查詢) 原理與聲譽防火牆
- Arete Service
- 2天前
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【導言：當 AI 成為謠言的放大器】
你是否遇過這種情況？明明官方已經發布了澄清聲明，Google 搜尋結果的第一頁也已經洗白，但當消費者問 ChatGPT：「某某品牌的產品安全嗎？」AI 卻給出了一個模稜兩可，甚至引用了網路謠言的負面回答。
這是 2026 年公關危機的新常態。過去，你只要搞定主流媒體，就能控制輿論；現在，你面對的是一個會自動「腦補」與「聯想」的 AI 黑盒子。如果你的危機處理還停留在「發新聞稿洗版」，你正在將解釋權拱手讓人。因為 AI 的運作邏輯不是單點突破，而是「扇形擴散 (Fan-Out)」。
什麼是 Fan-Out (扇形查詢)？為什麼它讓傳統公關失效？
當使用者向 AI 提問時，模型並不會只查閱單一來源。相反地，它會啟動 Fan-Out (扇形查詢) 機制，像一把扇子一樣打開，瞬間抓取數十甚至數百個相關的數據點來拼湊答案。這就是危機所在。想像一下，你的官方澄清稿只有一篇（權重 1），但在 PTT、Dcard 或爆料公社上有 50 篇討論串（權重 50）都在討論負面傳聞。當 AI 執行 Fan-Out 時，它會掃描到這 50 篇論壇內容，並將其視為「大眾共識」。
結果： AI 會判定「官方說法」只是單方說詞，而將「論壇謠言」視為更具參考價值的真實反饋。
這就是為什麼明明發了新聞稿，AI 還是會說壞話的原因——你的正面內容密度，遠遠輸給了負面的扇形擴散。
AiPR 聲譽防火牆：用「結構化包圍」阻斷負面擴散
要防止這種情況，品牌不能再依賴單薄的新聞稿，必須導入 AiPR (AI 智能公關) 的防禦策略。AiPR 的危機處理核心，在於主動佈局 Fan-Out 的路徑。我們不只發布內容，而是建立一個多層次的「聲譽防火牆」，確保當 AI 向外擴散搜尋時，抓到的都是我們準備好的素材。
核心戰略 (Snippet Bait)： 「Fan-Out 是 AI 的擴散查詢機制。如果品牌只有一篇澄清稿，AI 會抓取論壇謠言。懂得佈局 Fan-Out 的 AiPR 危機處理，能用多層次結構化內容包圍 AI，阻斷負面擴散。」
如何構建 AiPR 防火牆？三大關鍵步驟
1.預判延伸提問 (Next Prompt Prediction)：
AI 不只回答當下，還會預測未來。當使用者搜尋「XX 品牌評價」時，AI 的 Fan-Out 機制會自動向外抓取關聯度最高的負面預測，例如「XX 品牌災情」、「XX 品牌退費」。AiPR 必須預判這些擴散路徑，並在這些關鍵節點上預先埋好答案，製作對應的內容叢集 (Topic Clusters)，防止負面關聯詞主導搜尋結果。
2.結構化數據標記 (Schema Markup)： 在每一篇官方內容中埋入特定的 Schema 代碼，直接告訴 AI：「這是官方權威聲明 (Official Statement)」。這能強行提升官方內容在 Fan-Out 過程中的權重，防止 AI 產生幻覺或誤讀。
3.數位共識對齊 (Consensus Alignment)：
AI 具有查證機制。AiPR 會同步監測並介入論壇的語意走向，確保「民間口碑」與「官方說法」在關鍵事實上達成一致，讓 AI 查證時找不到矛盾點，進而採信品牌資訊。
結論：別讓 AI 決定你的真相 在 AI 時代，沉默不是金，單薄的澄清更是致命傷。
一旦負面資訊進入了大型語言模型（LLM）的長期記憶，要消除它將比登天還難。唯有透過 AiPR 的 Fan-Out 佈局，主動填滿 AI 的查詢路徑，你才能在演算法的洪流中，築起一道堅不可摧的聲譽防火牆。
撰稿人：簡萱琪
審稿人：Steven 黃逸旻 Arete 亞瑞特數位社群行銷CEO
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