海量突发舆情的高效处置”这一主题下，着重研讨“大模型问答的不实信息”这一新课题。

　　（结合实战案例，研讨在“法律+品牌公关”复合专业视角下开展舆情处置工作的基本工作逻辑；如何避免自媒体二次舆情；企业PR向平台投诉后，自媒体可以看到哪些信息）

　　（如何找到大模型问答过程中可能被援引的严重错误信息及集中处置策略；其他各类海量舆情的集中处置策略，包括黑公关类、消费维权类等）

　　宣讲人：宝际公关总经理兼宝际法律咨询公司总经理付中，原北京某检察院公诉检察官（主要承办经济案件）、原法制晚报法制新闻部主编兼315新闻部主编。

　　传统意义上的看百度收录位置（前五页之内的舆情，处置；靠后的就不管了）的思路不行了，SEO从此不在万能适用。大模型援引的链接，和百度等搜索引擎收录的位置无关。

　　光看流量、账号大小、影响的垂直人群、是不是知名媒体，也不行了。实践中看，流量很小的、账号很小的，一样也可能成为被援引的链接。以前是老板的朋友看到某篇文章后，甩链接给老板，现在是老板的任何一个朋友包括老板自己，都可能悄悄向大模型问问题。

　　大模型援引链接的判断标准，明显与“人”不同，也与被一些人神化了的“智慧”不同。而是和我当年给企业代运营头条号时的体感非常像——

　　头条号给流量的标准，既和人类的判断标准不一样，也和研发者期望出现的“人工智能其实也不一样，本质上是一种代码之下的复杂的机器判断。但这种复杂也只是相对复杂，是可以通过不断的试验挖掘出规律的。比如当年我就发现，一篇微头条稿子，只要做到“有人有事有细节是原创内容”，大概率就给流量，所谓的“优质内容”，未必和研发它的人的期许完全一致。

　　从我方试验的结果来看，大模型选择哪些链接作为援引对象，和“关联度”“匹配度”这两个最能表现出人工智能感觉的维度强相关；和内容的优质性强相关（不是人类价值判断标准上的“优质”，而是是否属于商业营销软文、是否属于大量重复出现的内容、是否文章中能体现出某种权威背书等等便于机器判断的标准）；和大模型的出身强相关，比如豆包主要援引抖音和头条号内容，腾讯元宝主要援引腾讯系内容；和一些平台的技术限制手段相关，比如一些自媒体平台上的文章，你如果想从其他途径打开，是需要验证的，这些内容很可能就抓取不了；和研发者告诉你的大模型能实现的各种美好理想，反而关系不大。十大买球的app

　　有意参加活动者，请扫码加微信咨询（仅限甲方企业市场品牌公关人员和法务、政务人员）——

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