🔄 Brand Entity Poisoning Forensics v1

Это исследовательский промпт для глубокого поиска негатива, сущностных конфликтов и признаков координированного информационного давления на бренд.

Задача промпта:
не просто собрать жалобы, а понять, какие формулировки, площадки и кластеры утверждений способны повлиять на то, как ИИ-системы распознают бренд, цитируют его и описывают в ответах.


🟠 Когда использовать:

➡️Когда по бренду уже появляется устойчивый негатив на Reddit, форумах, review-площадках или в СМИ.

➡️Когда есть подозрение на фейковые обсуждения, синхронные отзывы, поддельные профили или противоречивые публикации.

➡️Когда бренд выходит на новый рынок и нужно заранее проверить, не формируется ли там токсичный информационный слой.

➡️Когда нужно понять, почему бренд описывается ИИ хуже, чем реальная ситуация, и какие источники это вызывают.


Промпт также полезен после репутационного инцидента, продуктового сбоя, утечки, волны возвратов, конфликта с клиентами или атаки конкурентов. В таких случаях важно быстро отделить реальную проблему от искусственно усиленного шума и понять, что уже может закрепляться в AI-среде.


🔔 Важно:

1. Запускаем только в дип ресерче, со включенным поиском - иначе получите результаты из обучающего массива (двухлетней давности)

2. Рекомендую запускать в нескольких LLM параллельно, так как разные LLM имеют разные подходы к поиску информации. Потом сводим найденные данные воедино.


🟠 Входные переменные:

Заполнять переменные нужно строго, коротко и без смешения разных типов данных в одном поле. Чем точнее вход, тем меньше мусора в исследовании и тем ниже риск спутать бренд с похожими сущностями.

Обязательные поля:

➡️Brand name - основное название бренда.

➡️Canonical domain - главный домен бренда.

➡️Target markets - страны или регионы, по которым идет анализ.

➡️Brand aliases / misspellings - сокращения, транслит, частые ошибки, старые названия.

➡️Products / services - ключевые продукты и услуги, по которым возможен негатив.

➡️Founders / executives / spokespeople - основатели, руководители, публичные лица бренда.

➡️Official profiles - подтвержденные профили компании.

➡️Priority languages - языки, на которых надо искать негатив.

➡️Sensitive claims - самые опасные формулировки, например scam, hidden fees, data loss, fake reviews, malware, refund issues.

➡️Research period - период анализа: 30 дней, 90 дней, 12 месяцев или вся история.


Желательные поля:

➡️Open-data profiles - Wikidata, Crunchbase, LinkedIn, Wikipedia, госреестры.

➡️Priority competitors - конкуренты, если есть подозрение на атаку с их стороны.

➡️Known weak points - уже известные спорные темы: платежи, удаление данных, качество сервиса, возвраты, жалобы.

➡️High-risk markets - рынки, где уже были конфликты, споры или сильный негатив.


🟠 Порядок запуска

Не запускайте промпт сразу на весь мир, все языки и все площадки. Самый надежный подход - поэтапный проход в одном чате, где каждый следующий запуск сужает задачу и углубляет разбор.

Рекомендуемый порядок:

➡️Базовый запуск по бренду - зафиксировать каноническую сущность: название, домен, профили, продукты, ключевые лица.

➡️Запуск по рынкам - анализировать по одной стране или региону за раз.

➡️Запуск по языкам - отдельно проверять английский, русский, испанский и другие важные языки.

➡️Запуск по площадкам - отдельно Reddit, review-сайты, форумы, СМИ, LinkedIn, YouTube, Quora и так далее.

➡️Запуск по кластерам риска - отдельно проверять accusations вроде scam, hidden fees, data loss, refund issues, fake office, fake staff.

➡️Запуск на координацию - после общего поиска отдельно просить модель искать синхронность, повторяемость формулировок, одинаковые паттерны аккаунтов и следы астротурфинга.

➡️Запуск на защиту - только после диагностики просить план контрмер и укрепления Knowledge Graph Lock.

Лучше держать все это в одном чате, потому что модель сохраняет эталонную сущность и уже найденные кластеры. Но каждый проход нужно явно маркировать: "теперь анализируем только рынок Germany", "теперь анализируем только испаноязычные источники"...