前言¶

在 ChatGPT、Perplexity、国内各类 AI 搜索里，用户输入「某品牌怎么样」「哪个牌子靠谱」时，答案页可能复述论坛旧帖、竞品通稿，也可能把拉踩式对比直接当成结论返回。传统舆情工具主要盯微博、小红书、新闻源，覆盖不到这条 AI 引用链路；等到销售反馈说「客户问 AI 说我们不好」时，负面内容往往已经被多个问答页引用过。

下面介绍的 Skill 把品牌安全监测延伸到 AI 答案页：输入监测数据和负面占比，输出一套声誉应急方案。

这是什么¶

RX-GEO基础-B9-品牌安全声誉，是百通AI服务平台在 SkillHub 上发布的 professional 类 Skill，坐标 @baitongai/rx-geo-ji-chu-b9-pin-pai-an-quan-sheng-yu，版本 1.0.0，来源标注为 enterprise。它解决的问题是：AI 搜索结果里出现负面传播、竞品恶意提及时，团队没有一套可执行的分级响应流程。

在 RX-GEO 体系里，B9 与 B8 是一对姊妹哨兵：B8 负责「错误陈述」（事实层面的失真），B9 负责「恶意舆情」（动机层面的拉踩和攻击）。两者可单独使用，也可组合覆盖更完整的声誉风险。

核心功能¶

官方简介列出了五项能力，均围绕「监测—分级—响应」这条链路：

1、负面传播监测：在 AI 引用源里识别针对品牌的负面内容。
2、竞品恶意提及识别：区分正常的竞品对比与拉踩、贬低式提及。
3、危机分级响应：把事件分为轻微、中等、重大三级，对应不同处置力度。
4、官方声明与危机公关 SOP：给出声明的措辞和流程模板。
5、数字 PR 正向对冲：用正向内容稀释负面，做搜索结果层面的对冲。

官方定义的触发词包括：品牌安全、声誉管理、声誉应急、舆情危机、AI负面、竞品拉踩、恶意提及、危机公关、品牌声誉。这些词决定了 Skill 在对话中何时被唤起。

安装与启用¶

该 Skill 基于通用 SKILL.md 格式，通过 SkillHub 分发。可用的核实信息如下：

坐标: @baitongai/rx-geo-ji-chu-b9-pin-pai-an-quan-sheng-yu
版本: 1.0.0
分类: professional
发布者: 百通AI服务平台
标签: requires_api_key=true

requires_api_key=true 意味着运行前需要准备好对应的 API Key。官方页面未给出具体的安装命令或目录路径，本文不作推测；建议从官方地址获取最新的安装方式后再配置。

典型用法¶

官方简介中定义的输入是「监测数据 + 洞察报告（负面占比）」，输出是「声誉应急方案」。在对话中触发后，输入结构大致如下：

监测数据：
- 采集到的 AI 答案页内容（含来源 URL、引用片段、品牌提及位置）
- 时间范围与采集频次

洞察报告：
- 负面占比（负面提及数 / 总提及数）
- 涉及的竞品及其提及方式（拉踩 / 贬低 / 客观对比）

输出的应急方案应包含危机分级结论（轻微 / 中等 / 重大）、声明草稿或声明要点、对应的公关 SOP，以及正向对冲的内容方向。实际字段以 Skill 加载后的 SKILL.md 为准。

适用场景与注意¶

适合的场景：品牌在 AI 搜索中的声量需要长期监控，或者已经出现竞品拉踩、AI 复述负面内容的情况；需要把「发现负面」和「决定怎么回应」这两步连起来。

需要注意的几点：

1、该 Skill 输出的是方案与流程，不替代公关和法务的最终决策；重大级别事件仍要人工确认声明措辞。
2、监测数据需要自行采集后喂给 Skill，它不负责数据采集本身。
3、需要有效的 API Key，未配置时无法运行。
4、页面快照显示 SkillHub 评分 100000、下载 850 次、安装 0 次；安装数为 0 说明实际部署案例尚未公开，使用前建议先小范围测试分级逻辑是否符合自家品牌的舆情口径。
5、与 B8 搭配使用时，先判断问题属于事实性错误陈述还是恶意舆情，再决定走哪条处理路径。

结尾¶

B9 的价值在于把「AI 搜索结果里的品牌安全」从人工巡查变成可分级、可执行的应急流程，并补上了传统舆情监测看不到的那条引用链路。如果你需要持续盯住 AI 答案页上的负面和竞品拉踩，可以从官方地址了解安装方式：

https://api.skillhub.cn/baitongai/rx-geo-ji-chu-b9-pin-pai-an-quan-sheng-yu