LLM научились превращать единичные устаревшие отзывы в оружие против вашего брендаГенеративные движки…

LLM научились превращать единичные устаревшие отзывы в оружие против вашего бренда

Генеративные движки могут взять одну-единственную негативную точку данных, например, плохой отзыв пятилетней давности, и раздуть ее до масштабов якобы актуального и всеобщего мнения.

Вырывая критически важный контекст, вроде возраста фидбека, и представляя синдицированный контент с разных доменов, LLM создают искаженный и вредоносный образ бренда.

В одном задокументированном кейсе единственный негативный отзыв, продублированный на нескольких сайтах, появился в 38% брендовых ответов на промпты, подаваясь как повторяющаяся проблема.

Чтобы с этим бороться, нужно проактивно аудитить репутацию вашего бренда в LLM.

Запускайте на постоянной основе серию диагностических промптов, заточенных под поиск негатива, например: "What are the weaknesses of [Brand]"?.

Цель — не угадать точные запросы юзеров, а выявить негативные темы и источники, на которых обучены генеративные движки и которые они будут подтягивать в смежных контекстах.

Ваш аудит должен определить, какие конкретно сторонние сайты-отзовики, вроде Clutch.co или G2, чаще всего цитируются в ответах LLM по вашему бренду.

Это ваши самые приоритетные каналы.

Сфокусируйте свою стратегию по генерации отзывов на том, чтобы наполнять именно эти домены постоянным потоком свежего, аутентичного фидбека, чтобы размыть влияние устаревшей информации.

Параллельно задействуйте свой собственный сайт: публикуйте авторитетный, подкрепленный данными контент, который напрямую разбирает и опровергает конкретные заблуждения.

Ваши собственные ресурсы — это основной сигнал для влияния на нарратив, так как их часто цитируют чаще, чем любой отдельный сторонний источник.

https://www.seerinteractive.com/insights/using-geo-to-address-brand-misconceptions

#NegativeSEO #LLM #GEO

@MikeBlazerX
Но самое "мясо" — в @MikeBlazerPRO