Kako brendovi trebaju upravljati negativnim spominjanjima u AI odgovorima Googlea i Binga

AI-generirani odgovori u Googleu i Bingu promijenili su način na koji se reputacija brenda oblikuje u rezultatima pretraživanja. Korisnici sve češće dobivaju sažetke bez posjeta web-stranicama, što znači da negativno spominjanje može utjecati na percepciju brenda prije bilo kakve interakcije. Za tvrtke to predstavlja novi reputacijski rizik koji zahtijeva drugačiji pristup od klasične optimizacije pretraživanja ili upravljanja recenzijama.

Kako AI sustavi generiraju odgovore povezane s brendovima

AI odgovori u Google pretraživanju i Bing Chatu temelje se na velikim jezičnim modelima koji kombiniraju indeksirani web-sadržaj, pouzdane izdavače, strukturirane podatke i povijesni kontekst. Kada korisnik traži određeni brend, sustav se ne oslanja isključivo na poredak rezultata, već na obrasce koji se ponavljaju u različitim izvorima.

To znači da AI ne pravi jasnu razliku između glavnih i sporednih izvora. Stari forumi, zastarjeli novinski članci ili kritički blogovi mogu se koristiti zajedno s autoritativnim medijima ako su relevantni za namjeru upita.

Kao rezultat toga, brendovi gube dio kontrole nad prvim dojmom. Čak i ako negativna stranica više nema dobru poziciju u pretraživanju, njezin sadržaj može se i dalje koristiti u AI odgovorima.

Zašto je sentiment važniji od pozicija

U AI-generiranim odgovorima važniju ulogu ima sentiment nego klasična vidljivost u rezultatima pretraživanja. Ako se negativni opisi često ponavljaju u različitim izvorima, model ih može sažeti kao ključnu karakteristiku brenda.

To objašnjava zašto se kritike pojavljuju u AI odgovorima čak i kada SEO pokazatelji izgledaju stabilno. Model ne nagrađuje optimizaciju, već pokušava odraziti dominantnu naraciju.

Za marketinške stručnjake to znači promjenu fokusa: upravljanje načinom na koji se brend opisuje na internetu postaje jednako važno kao i rangiranje.

Zašto se negativna spominjanja pojavljuju bez utjecaja na promet

Jedan od najzbunjujućih aspekata za tvrtke jest pojava negativnih tvrdnji u AI odgovorima čak i kada te stranice ne ostvaruju promet. To se događa jer AI sustavi izvlače informacije neovisno o ponašanju korisnika.

Dovoljno je da se negativno spominjanje nalazi u indeksiranom izvoru kako bi ga sustav koristio. Klikovi, angažman ili konverzije nisu preduvjet za uključivanje.

Osim toga, AI često preferira objašnjavajući ili mišljenjski sadržaj jer ga je lakše sažeti i uklopiti u odgovor.

Uloga povijesnog sadržaja i dugotrajnosti

Stariji sadržaj ima nesrazmjerno velik utjecaj na AI odgovore. Ako negativan članak ili rasprava postoji godinama bez protuteže, sustav ga može smatrati stabilnom referencom.

Zbog toga rebrendiranje ili poboljšanja proizvoda ne mijenjaju automatski AI izlaz. Bez novih autoritativnih signala, sustav se oslanja na postojeće informacije.

Brendovi moraju aktivno zamijeniti zastarjele narative novim, dobro dokumentiranim sadržajem na vjerodostojnim domenama.

Praktični načini utjecaja na AI narative o brendu

Ne postoji izravna mogućnost uređivanja AI odgovora, ali postoje provjerene metode utjecaja na podatke iz kojih se oni generiraju. Najučinkovitiji pristup kombinira strukturirani sadržaj, autoritativnu distribuciju i jasne signale autorstva.

Objavljivanje detaljnih objašnjenja o brendu, odgovora na probleme i činjeničnih pojašnjenja na pouzdanim stranicama pomaže AI sustavima da identificiraju vjerodostojne izvore.

Jednako je važna i validacija trećih strana. Spominjanja u industrijskim medijima, stručni komentari i analitički tekstovi imaju veću težinu od samostalnih objava.

Najčešće pogreške pri pokušajima uklanjanja negativnog sadržaja

Česta pogreška je pokušaj potiskivanja kritike masovnom proizvodnjom sadržaja. Niskokvalitetni tekstovi često pogoršavaju problem umjesto da ga riješe.

Druga pogreška je oslanjanje isključivo na zahtjeve za uklanjanje sadržaja. Čak i kada se stranica ukloni, AI modeli često zadržavaju naučene obrasce.

Najučinkovitija strategija je dugoročna korekcija narativa kroz dosljedne, činjenične i neutralne informacije koje postupno postaju dominantan signal.