ஒரு பிராண்ட் பிரச்சனையைக் குறிப்பிடும் வழி மரப klasik முழுமையாகத் தெரிந்ததாகும்: ஒரு ஆரம்ப தீபம், ஊடகக் காவல், பதில் அளிப்பு, மற்றும் இறுதியாக மறைவு. ஆனால், AI காலத்தில், இந்த அணுகுமுறை பழுது போய்விட்டது, இது சமீபத்திய Campbell’s Soup குழப்பத்தின் மூலம் தெளிவாக காட்டப்படுகின்றது. ஒரு ஊழலார் உரை வைரல் ஆனபின்பு, பின்விளைவுகள் வேகமாகவும் அளவிடக்கூடியதாகவும் இருந்தன. அன்றாட ஊடகவியல் மீதும், AI கருவிகள் மற்றும் தேடல் இயந்திரங்கள் சூத்திரத்தைக் விரைவாக பெரிதும் விளம்பரப்படுத்தின, அதன் பரிமாணத்தை விரிவாக்கி, அதற்கான தாக்கத்தை அதிகரித்தன. இந்த நிகழ்வு புதிய பிரச்சனை மேலாண்மை நிலைமையை வெளிப்படுத்துகிறது: AI பெரும்பாலும் தகவல்களின் முதன்மை ஆதாரம் ஆகின்றது, இதனால் பாட்டளமான கதைகள் வேகமாக பரவி, நீண்ட நேரம் தடுக்கும் மற்றும் சில சமயம் "உண்மை" ஆக ஏற்றுக்கொண்டு விடும், முக்கியமான பார்வையாளர்களான பணியாளர்கள், பங்கு வைத்தவர்கள் மற்றும் வீழ்ச்சி என்னும் வாடிக்கையாளர்களிடையே. இது பிராண்டுகளுக்கு ஒரு முக்கிய கேள்வியை எழுப்புகிறது: நீங்கள் பதிலளிக்கும் போது, ஆல்காறிதம்கள் கதை எழுதும் வேகத்திற்கு நீங்கள் எப்படி பணி செய்வீர்கள்? நவம்பர் மாதத்தில், ஒரு வழக்கு தொடர்ச்சி ஒரு Campbell’s நிர்வாகியிடம் அதன் தயாரிப்புகளை "அதிக [செயலாக்கப்பட்ட] உணவு" என்று குறைந்தார், "போகும் மக்கள்" என்று குறிப்பிடினார், "பயோரெக்கூட்டப்பட்ட இறையும்" பயன்படுத்தப்படுகிறது என்று கூறினார், மேலும் பணியாளர்களை அவதூறினார். அடுத்து, Terakeet இன் பகுப்பாய்வு 70%ன் எதிர்மறை செய்தி மனோபக்தியை அறிவித்தது, மற்றும் தோல்வியளிக்கும் கதைகள் முதல் பக்கம் தேடல் முடிவுகளை ஒழுங்கமைத்தன. Anyone searching Campbell’s brand or products encountered this story prominently across Google features like the news feed, People Also Ask, and AI Overviews, erasing years of marketing efforts instantly. AI’s major risk lies in its bias toward negative content; sensational stories garner disproportionate attention and rapidly reinforce themselves across platforms. This was evident as coverage spread across social and traditional media, flooding new content that AI systems ingested and amplified. The story increased searches on “3D-printed meat” and questions about Campbell’s use of real meat. Generative AI did not correct misconceptions, instead highlighting fragmented context from Campbell’s website referencing “mechanically separated chicken, ” further confusing the public. This reputational damage goes beyond headlines. Consumer trust declined amid product integrity concerns, and Campbell’s stock fell 7. 3%, a $684 million market cap loss, according to Terakeet. Boycott calls emerged in response to the executive’s remarks, showing how leadership behavior directly affects consumer loyalty. Additionally, the ripple effect threatens talent attraction and employer branding. The firing of the employee who recorded the remarks and ensuing lawsuit adds reputational risk, influencing perceptions of company culture, leadership responsibility, and psychological safety, thereby impacting recruitment and retention. In response, Campbell’s issued formal statements and a press release reaffirming its product authenticity.

This helped reintroduce facts, with emerging signs that AI systems are referencing the clarifications. Still, this alone cannot fully reset the prevalent online narrative. Once controversy saturates news, social media, and search, it becomes embedded in the data AI relies on, making post-event perception correction difficult. Ideally, Campbell’s could have proactively strengthened its search presence and narrative before the crisis by publishing authoritative, clarifying content to build a robust foundation. Brands with strong owned digital assets create a protective firewall against misinterpretation when scrutiny arises. Fortified first-page search results with credible, brand-controlled content make negative stories less visible and less persistent after media attention fades. Though not eliminating risk, such strategies reduce the duration and volume of online controversy. Ongoing monitoring of brand representation on generative AI platforms like ChatGPT, Gemini, and Perplexity is equally critical. As consumers increasingly use these tools for news and context, ensuring accurate AI-generated summaries becomes essential to reputation management. Campbell’s experience exemplifies a broader shift in brand reputation formation. In a landscape where search engines, social media, and AI collectively shape public perception, brands can no longer rely on correcting narratives after the fact. Future success belongs to brands that treat visibility and reputation as strategic assets, investing early in online narrative clarity, search dominance, and positive AI sentiment. Once a story takes hold, the key question is not if it will influence AI, but how effectively the brand shapes AI-generated content consistently.