前言¶

在 ChatGPT、Perplexity、國內各類 AI 搜索裏，用戶輸入「某品牌怎麼樣」「哪個牌子靠譜」時，答案頁可能複述論壇舊帖、競品通稿，也可能把拉踩式對比直接當成結論返回。傳統輿情工具主要盯微博、小紅書、新聞源，覆蓋不到這條 AI 引用鏈路；等到銷售反饋說「客戶問 AI 說我們不好」時，負面內容往往已經被多個問答頁引用過。

下面介紹的 Skill 把品牌安全監測延伸到 AI 答案頁：輸入監測數據和負面佔比，輸出一套聲譽應急方案。

這是什麼¶

RX-GEO基礎-B9-品牌安全聲譽，是百通AI服務平臺在 SkillHub 上發佈的 professional 類 Skill，座標 @baitongai/rx-geo-ji-chu-b9-pin-pai-an-quan-sheng-yu，版本 1.0.0，來源標註爲 enterprise。它解決的問題是：AI 搜索結果裏出現負面傳播、競品惡意提及時，團隊沒有一套可執行的分級響應流程。

在 RX-GEO 體系裏，B9 與 B8 是一對姊妹哨兵：B8 負責「錯誤陳述」（事實層面的失真），B9 負責「惡意輿情」（動機層面的拉踩和攻擊）。兩者可單獨使用，也可組合覆蓋更完整的聲譽風險。

核心功能¶

官方簡介列出了五項能力，均圍繞「監測—分級—響應」這條鏈路：

1、負面傳播監測：在 AI 引用源裏識別針對品牌的負面內容。
2、競品惡意提及識別：區分正常的競品對比與拉踩、貶低式提及。
3、危機分級響應：把事件分爲輕微、中等、重大三級，對應不同處置力度。
4、官方聲明與危機公關 SOP：給出聲明的措辭和流程模板。
5、數字 PR 正向對沖：用正向內容稀釋負面，做搜索結果層面的對沖。

官方定義的觸發詞包括：品牌安全、聲譽管理、聲譽應急、輿情危機、AI負面、競品拉踩、惡意提及、危機公關、品牌聲譽。這些詞決定了 Skill 在對話中何時被喚起。

安裝與啓用¶

該 Skill 基於通用 SKILL.md 格式，通過 SkillHub 分發。可用的核實信息如下：

座標: @baitongai/rx-geo-ji-chu-b9-pin-pai-an-quan-sheng-yu
版本: 1.0.0
分類: professional
發佈者: 百通AI服務平臺
標籤: requires_api_key=true

requires_api_key=true 意味着運行前需要準備好對應的 API Key。官方頁面未給出具體的安裝命令或目錄路徑，本文不作推測；建議從官方地址獲取最新的安裝方式後再配置。

典型用法¶

官方簡介中定義的輸入是「監測數據 + 洞察報告（負面佔比）」，輸出是「聲譽應急方案」。在對話中觸發後，輸入結構大致如下：

監測數據：
- 採集到的 AI 答案頁內容（含來源 URL、引用片段、品牌提及位置）
- 時間範圍與採集頻次

洞察報告：
- 負面佔比（負面提及數 / 總提及數）
- 涉及的競品及其提及方式（拉踩 / 貶低 / 客觀對比）

輸出的應急方案應包含危機分級結論（輕微 / 中等 / 重大）、聲明草稿或聲明要點、對應的公關 SOP，以及正向對沖的內容方向。實際字段以 Skill 加載後的 SKILL.md 爲準。

適用場景與注意¶

適合的場景：品牌在 AI 搜索中的聲量需要長期監控，或者已經出現競品拉踩、AI 複述負面內容的情況；需要把「發現負面」和「決定怎麼回應」這兩步連起來。

需要注意的幾點：

1、該 Skill 輸出的是方案與流程，不替代公關和法務的最終決策；重大級別事件仍要人工確認聲明措辭。
2、監測數據需要自行採集後餵給 Skill，它不負責數據採集本身。
3、需要有效的 API Key，未配置時無法運行。
4、頁面快照顯示 SkillHub 評分 100000、下載 850 次、安裝 0 次；安裝數爲 0 說明實際部署案例尚未公開，使用前建議先小範圍測試分級邏輯是否符合自家品牌的輿情口徑。
5、與 B8 搭配使用時，先判斷問題屬於事實性錯誤陳述還是惡意輿情，再決定走哪條處理路徑。

結尾¶

B9 的價值在於把「AI 搜索結果裏的品牌安全」從人工巡查變成可分級、可執行的應急流程，並補上了傳統輿情監測看不到的那條引用鏈路。如果你需要持續盯住 AI 答案頁上的負面和競品拉踩，可以從官方地址瞭解安裝方式：

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