AI 搜尋會被操縱嗎？從假品牌實驗看 AI 答案被污染的方式與企業因應

2026 年 11 月，一則貼文在 X 上流傳：一個虛構品牌在 30 天內打進 AI 搜尋的答案，表現「勝過真實競品 3,100%」。如果 AI 答案這麼容易被灌，企業該擔心別人把關於自家品牌的錯誤說法寫進 AI 的回答嗎？本文回到實驗的原始報告，拆解這個數字實際代表什麼，整理研究與實測中 AI 答案被污染的四種方式、平台的規範，以及企業可以怎麼檢查與因應。

「3,100%」從哪裡來：Civoryx 實驗的原始數字

這個實驗由 SE Ranking 執行，這家公司販售 SEO 與 AI 能見度追蹤工具。依其 2026 年 10 月的追蹤報告，團隊在 2026 年 2 月建立虛構品牌 Civoryx，對外宣稱發布一份以詐騙相關搜尋熱度編成的「全球詐騙指數」；內容放在品牌官網與 11 個團隊自有的外部網站，合計 93 頁，在 2026 年 3 月 31 日前全部發布完成。

第一個月的結果見於另一篇沒有點名品牌的報告，由 SE Ranking 行銷長 Bogdan Babiak 在 2026 年 4 月 29 日刊於 Search Engine Land。團隊追蹤 ChatGPT、Google AI Overviews、Google AI Mode、Perplexity 與 Gemini 五個系統，共 825 個提問，取得 15,835 則 AI 回答。文章指出，假品牌絕大部分的能見度（文中寫 96%）來自含品牌名稱的搜尋；在「只有這個假品牌能回答」的問題上，能見度最多達到網域評分 40 以上既有競品的 32 倍。32 倍換算成增幅就是 3,100%，流傳貼文的數字應出自這裡。

六個月的追蹤結果，由 SE Ranking 旗下 SE Visible 部落格在 2026 年 10 月 6 日發表，並點名 Civoryx。團隊每天追蹤 165 個提問，其中 75 個含品牌名稱、90 個不含。不含品牌名稱的提問中，2026 年 4 月 1 日至 9 月 23 日整段期間平均只有 1.8% 的答案提到 Civoryx；逐月來看，4 月到 7 月約 1%，8 月升到 4.0%，9 月達到 8.0%。9 月各平台的提及率是 Perplexity 30.6%、ChatGPT 8.3%、Google AI Overviews 與 Gemini 各 0.6%、Google AI Mode 0%。整段追蹤期間，伺服器紀錄只辨識出一次由 AI 助理導入的造訪，來源是 ChatGPT。

兩篇報告出自同一家公司，實驗時間、內容發布方式與追蹤的五個系統也一致，很可能是同一實驗；但第一篇沒有點名品牌，這是本文依公開資訊比對的推論。解讀時也要注意：實驗由販售 AI 能見度工具的公司執行，並以自家工具量測，本文查閱的兩篇報告都沒有附上完整提問清單，也沒有第三方重現結果。這些數字可以當成方向參考，不宜直接當成普遍結論。

為什麼捏造的內容會被引用：資料空洞

資料空洞（data void）一詞出自 Michael Golebiewski 與 danah boyd 在 2018 年由 Data & Society 發布的報告，指某些搜尋詞缺乏可信內容，結果容易被有心人填入的內容主導。AI 搜尋同樣會先檢索網頁再生成答案，因此也受資料空洞影響：問題越冷門、越具體，能回答的來源越少，單一來源的說法就越容易成為答案。

Ahrefs 在 2025 年 12 月 10 日發表的實驗把這點測得更直接。研究者先架設虛構高價紙鎮品牌 Xarumei 的官網，以帶有錯誤前提的 56 個問題詢問 8 個 AI 產品；接著發布官方 FAQ 否認幾項說法，同時在一個部落格、Reddit 與 Medium 上散布彼此矛盾的捏造細節，包括虛構的工匠、地址與名人代言，再重問同樣的問題。結論是：在 AI 搜尋裡，最詳細的故事會贏，即使它是假的。第二輪中，Gemini 與 Perplexity 約有 37% 至 39% 的回答重複了植入的錯誤說法；ChatGPT-4 與 ChatGPT-5 低於 7%，並在 84% 的回答中引用官方 FAQ。

資料空洞也可以從反方向填補。中央廣播電臺 2026 年 5 月的報導引述查核組織 MyGoPen 的觀察：一張 AI 生成的照片被當成社會案件的嫌犯照片流傳，Google 的 AI 起初判斷照片為真；MyGoPen 發布查核報告後，AI 摘要開始提醒這張照片已被查證為假。這是個案觀察，不是對照實驗，但方向和前述實驗一致：可信內容出現之後，答案可能跟著改變。

對企業來說，最容易出現資料空洞的，正是與自家品牌相關的具體問題：某產品值不值得買、價格多少、創辦人是誰、是不是詐騙、和某競品比較如何。這些問題的可信答案往往只存在官網，若官網沒有寫清楚，第一個寫出詳細說法的來源，就可能主導 AI 的回答。

AI 答案被污染的四種方式

以下依公開實驗與學術研究整理四類手法。它們常混合出現，也不一定出自惡意：同樣的技術可以用來讓真實資訊更清楚，也可以用來散布捏造說法。

針對模型的文字最佳化已有學術研究。Kumar 與 Lakkaraju 在 2024 年 4 月的論文中發現，在產品資訊中加入一段經過最佳化的「策略文字序列」，能明顯提高該產品被語言模型列為首選推薦的機率。Nestaas、Debenedetti 與 Tramèr 在 2024 年 6 月的論文中則指出，精心設計的網頁內容可以誘導語言模型推薦攻擊者的產品並貶低競品，並在已上線的 AI 搜尋產品上展示了這類效果。

大量灌入內容的效果則有爭議。NewsGuard 在 2025 年 3 月發表報告，指一個境外的「Pravda」新聞網站網絡大量發布不實說法，在其測試中，主流聊天機器人有 33% 的回答重複這些說法；美國非營利組織 American Sunlight Project 將這種做法稱為「LLM grooming」，意指刻意以大量內容影響模型。不過，Maxim Alyukov 等英國與瑞士學者 2025 年 7 月在半島電視台發表的評論指出，他們的重測中只有 5% 的回答出現不實說法，認為 33% 這個數字可能誤導；他們的解讀是，這類來源主要出現在主流報導稀少的問題上，也就是資料空洞，而不一定是刻意餵養的結果。

中文與台灣議題的資料空洞

語言也會影響資料空洞的大小。NewsGuard 在 2026 年 7 月 21 日發表的報告，以 10 則特定境外立場的不實說法（5 則針對西方、5 則針對台灣）測試 11 款聊天機器人，共 660 次提問。在一般使用者會用的中立與引導式提問中，以中文提問時聊天機器人重複不實說法的比例為 33%，英文為 24%。報告也指出，針對台灣的說法整體為 35%，針對西方的說法為 20%，其中針對台灣的說法以中文提問時達 38%。報告的解釋是，台灣在地新聞在國際上的報導不多，可信來源相對較少。報告沒有說明測試使用繁體或簡體中文。

這個結果和前面的實驗方向一致：可信來源越少的語言與議題，AI 答案越容易被少數來源主導。NewsGuard 測的是特定新聞說法，不是企業資訊；不過使用繁體中文的企業值得檢查，自家產品與公司資訊在中文網路上是否也只有少數來源。官方說明若不完整，空缺就可能由內容農場、論壇轉述或冒名頁面填上。

平台怎麼看：Google、OpenAI 與正當的生成式引擎優化

Google 搜尋的垃圾內容政策（2026 年 11 月查閱）已把「試圖操縱 Google 搜尋中的生成式 AI 回應」列入垃圾內容的定義。換言之，以捏造或隱藏內容影響 AI 回應，可能和傳統的搜尋排名操縱一樣受到處置。

OpenAI 在 2026 年 11 月 10 日推出 Businesses in ChatGPT 測試版，符合地區、業態與驗證條件的企業，可透過 Business Hub 認領或新增商家檔案，補充公司與產品資訊。OpenAI 同時說明，認領檔案不保證能見度提升，ChatGPT 仍會獨立做出推薦，廣告也不影響 ChatGPT 的獨立回答。

生成式引擎優化（GEO）本身不等於操縱。Aggarwal 等人在 2023 年 11 月提出 GEO 一詞，實驗顯示加入引用來源、統計數字等改寫方法，可讓內容在生成式引擎回答中的能見度最多提高 40%。界線不只在文字真假：把真實資訊寫得更清楚、附上來源，並讓使用者與 AI 看到同樣的內容，屬於正當優化；捏造說法、隱藏只給 AI 看的指令、假冒第三方評論，則屬於操縱。是否違規，最終依各平台政策認定。

企業可以怎麼做：六個步驟

1. 列出品牌相關問題，定期問 AI。整理消費者與合作夥伴可能問的具體問題，例如產品評價、價格、創辦人、是否為詐騙、與競品的比較，固定時間詢問幾個主要的 AI 產品，記錄答案與引用的來源，留意前後變化。
2. 讓官方事實容易被找到。在官網的常見問題、公司介紹與產品頁上，以直接、可引用的句子寫清楚基本事實，附上日期與依據。Ahrefs 的實驗中，即使網路上同時有捏造的說法，ChatGPT 仍在 84% 的回答中引用官方 FAQ；官方說明寫得清楚，是填補資料空洞最直接的方式。
3. 認領官方檔案。在符合資格的情況下，於 ChatGPT 的 Business Hub、Google 商家檔案等管道認領並維護資料，讓平台有官方來源可對照；但如前所述，認領不保證被推薦。
4. 追查錯誤說法的出處。AI 答案引用的常是論壇、部落格、比較文與新聞。發現錯誤說法時，循著引用連結找到最早的出處與轉述路徑，保存網址、截圖與時間，判斷是單一誤植、冒名頁面，還是多個來源協同出現。
5. 回報與更正。透過 AI 產品內的回饋功能回報錯誤答案，請來源網站更正，冒名頁面則向平台檢舉；必要時再評估法律途徑。
6. 不要反過來操縱。捏造評論、架設假的第三方網站或隱藏指令，可能違反平台政策；從 Civoryx 的結果看，這類做法的效果集中在含品牌名稱的問題上，一旦被揭穿也可能損及品牌信用。