所谓反向 GEO，就是当 AI 在回答关于你的品牌、产品甚至个人信息时，出现了错误、失真，甚至严重偏差的描述。

我的一个客户，在询问AI不推荐的品牌时，AI就推荐了它的品牌。

当你询问豆包关于小鹏汽车的被人用AI捏造的不雅视频的视频，豆包给出的答案也是完全错误的。但是，小鹏汽车不雅视频在豆包上被询问的流量非常大！

这些，都是反向GEO的典型例子。

你可能会问：AI 怎么会“凭空出错”？当然不是凭空出错，我们先看为什么AI会出错。

反向GEO可能是竞争对手在搞你！

实际上有两个来源：

1.AI 自身的学习噪音

AI 在持续学习，它能学对，自然也可能学错。

我自己就遇到过一次：AI 正确列出了我的title和经历，但突然给我塞了个从没干过的身份——“杭州某某机器人公司的创始人兼董事长”。

显然，那不是我，大概率是“同名同姓 + 模糊归因”导致的。

这类错误并不恶意，但对品牌来说同样有风险，因为它可能向消费者传递不存在的信息，误导消费者。

2.竞争对手“投毒式输入”造成的污染

更常见的情况反而来自外部——你的竞争对手故意误导 AI。

例如：

• 发布“十大避雷品牌”类内容，把你暗中列进去；
• 故意攻击你的某项功能、参数，写得像事实一样；
• 利用各种内容渠道把这些“看似客观”的负面信息扩散出去。

AI 读取到大量类似信息后，很可能会认为“这些观点具备可信度”，将其纳入回答之中。

于是，当消费者问 AI 时，你的品牌就莫名其妙地被“黑”了一笔。

由于越来越多的企业开始做正向GEO，随着时间推移，正向GEO会人满为患，效果肯定越来越差。而负向内容，一直都是AI特别重视并愿意学习的领域，所以我们相信很快就会有大量抹黑竞争对手的信息不断投喂给AI，它们相对于正向GEO，反而会更容易实现，从而让反向GEO占有越来越大的比例。

换句话说，反向 GEO 是一定会出现的，并且只会越来越频繁。

防御性GEO

既然反向 GEO 的出现是趋势，那么品牌就必须主动建立一道防线——防御性 GEO。

防御性 GEO 的核心目标很简单：不让 AI 在提到你时出错、不让竞争对手“投毒”的内容影响你的市场形象。

它要处理两类问题：

1. AI 自己的错误：误读、混淆、错误归因。
2. 外部恶意信息：被抹黑、被误导、被污染。

防御性 GEO 的做法，是持续向 AI 提供结构化、可信、且不断更新的“正确信息来源”，让 AI 在生成答案时有依据可依，而不是被噪音牵着走。

防御性 GEO 才是真正考验 GEO 水平的核心

原因很简单：

1.效果可衡量、闭环明确

在防御性 GEO 中，你能直接看到：

• 之前 AI 说的是错的、偏的、有害的；
• 之后 AI 变成说对的、说准的、说完整的。

这种“错误→修复”模式，几乎是 GEO 领域里最清晰、最具可验证性的成效指标。

2.它是品牌生存级别的需求

正向 GEO 是“加分项”，帮助你做得更好；而防御性 GEO 是“保命项”，防止别人让你变得更差。

尤其是在 AI 主导搜索、推荐、问答、咨询决策的未来世界里，只要用户一问 AI，AI 说错了——那就等同于你在整个市场的“第一现场”失声了。

一个品牌可以暂时没有 aggressive 的正向 GEO，但绝不能没有防御性的 GEO。

未来属于那些能把 GEO 做成“品牌安全系统”的企业

GEO 不是一个“营销花活”，它本质上正在变成一种新的品牌安全体系。

它告诉企业：

• 你的品牌叙事不再由你单独控制；
• AI 会代表你说话，但 AI 说什么，取决于你喂给了它什么；
• 竞争对手也在暗中“喂”AI；
• 你必须持续地、系统地维护自己的信息环境。

这一领域的价值将会越来越高，而且确定会越来越重要。

而防御性GEO的实现，简单讲，两个方向同时做：错误不实源头与重新训练。