AI neustále šíří nesprávné informace o naší firmě. Podařilo se někomu úspěšně opravit dezinformace v odpovědích ChatGPT nebo Perplexity?

Specializuji se přesně na tento problém. Je to řešitelné, ale vyžaduje to systematickou práci.

Proč se AI mýlí:

Trénovací data ChatGPT mají datum uzávěrky. Pokud byl váš bývalý CEO zmíněn ve 100 článcích a současný ve 20, model si “pamatuje” toho starého silněji. Není to úmyslné, jen vzorové chování na neúplných datech.

Rámec oprav, který funguje:

1. Audit zdrojů Seznamte všechny místa, kde se informace o vaší firmě objevují online:

• Wikipedia (nejdůležitější pro AI)
• Firemní stránka na LinkedIn
• Crunchbase
• Oficiální stránka O nás
• Tiskové zprávy
• Hlavní zpravodajské články

2. Aktualizace autoritativních zdrojů To jsou zdroje, kterým AI nejvíce důvěřuje:

• Wikipedia – Pokud stránku nemáte, zvažte, zda jste dostatečně významní. Pokud ano, zajistěte aktuálnost a současné citace
• Wikidata – Strukturovaná data, která pohánějí mnoho AI systémů
• Vaše webová stránka – Schema markup pro Organization, včetně foundingDate, CEO, adresa
• LinkedIn – Firemní stránka s ověřenými informacemi
• Crunchbase – AI často cituje

3. Strategie nového obsahu Publikujte nový obsah, který jasně uvádí správné informace:

• Stránka “O nás” s jasnými fakty
• Tiskové zprávy oznamující vedení (i když není “nové”)
• Blogové příspěvky, které přirozeně zmiňují aktuální vedení, sídlo, produkty

4. Nahlášení a dokumentace

• Perplexity: Použijte tlačítko zpětné vazby u každé odpovědi
• ChatGPT: Nahlaste přes zpětnou vazbu (ano, působí to zbytečně, ale je to zaznamenáno)
• Vše dokumentujte pro případné eskalace

Časové očekávání: 2–6 měsíců, než se projeví významná změna. Není to rychlá oprava.

Prošli jsme si tím, když ChatGPT stále tvrdil, že jsme “e-commerce platforma”, přitom jsme B2B SaaS nástroj. Úplně jiný obchodní model.

Co nakonec pomohlo:

Klíčem byla konzistence napříč více autoritativními zdroji.

Aktualizovali jsme:

1. Schema markup na webu se správným odvětvím, popisem, produkty
2. Firemní stránku na LinkedIn s detailním popisem
3. Crunchbase se správným zařazením
4. Zveřejnili 3 blogové příspěvky výslovně popisující naši činnost
5. Získali zmínku v TechCrunch s přesným popisem našeho podnikání

Během 8 týdnů začal ChatGPT popisovat naši firmu správně. Nejvíce pomohl článek v TechCrunch – autoritativní tech médium + aktuální + správné informace.

Poučení: AI důvěřuje autoritativním zdrojům. Získejte správné informace na vysoce důvěryhodné weby, nejen na svůj web.

Technický úhel, na který lidé zapomínají:

Schema markup je způsob, jak “sdělit” AI systémům správné informace.

Na stránce O nás implementujte Organization schema například takto:

{
  "@type": "Organization",
  "name": "Vaše společnost",
  "foundingDate": "2015-03-15",
  "address": {
    "addressLocality": "Austin",
    "addressRegion": "TX"
  },
  "employee": {
    "@type": "Person",
    "name": "Jméno současného CEO",
    "jobTitle": "CEO"
  }
}

AI systémy stále více zpracovávají schema markup k pochopení entit. Není to kouzelná oprava, ale je to jeden z nejjasnějších signálů o správných údajích.

Totéž platí pro vaše produkty – použijte Product schema jen pro aktuální nabídku. Ukončené produkty zcela odeberte ze sitemap.

Důležité: Potřebujete průběžné monitorování, ne jednorázovou opravu.

Odpovědi AI se mohou měnit. Opravili jsme dezinformace pro klienta a za 4 měsíce začal ChatGPT znovu uvádět nesprávné údaje, protože načetl nový článek se starými informacemi.

Nastavte si:

1. Týdenní ruční kontrolu klíčových dotazů na vaši firmu
2. Nástroj typu Am I Cited pro automatizované sledování
3. Upozornění na nový obsah o vaší firmě (Google Alerts, Mention atd.)

Když objevíte nové dezinformace, dohledávejte jejich zdroj. Často to bývá starý článek znovu publikovaný nebo nový článek citující zastaralé údaje.

Je to trvalý úkol reputation managementu, ne projekt s koncem.

Co nám pomohlo s opravou dezinformací o produktech:

Vytvořte stránku “Fakta o společnosti” na svém webu.

Udělali jsme jednoduchou stránku s:

• Založeno: [Datum]
• Sídlo: [Město]
• Vedení: [Aktuální jména a pozice]
• Produkty: [Pouze současná nabídka]
• Zaměstnanci: [Přibližný počet]

Strukturováno jako tabulka s přehledným formátem. Schema markup na vše.

Tato jediná stránka se stala referencí, na kterou AI systémy začaly odkazovat. Pokud máte jeden autoritativní zdroj jasně strukturovaných údajů, AI jej upřednostní před skládáním informací z vícero článků.

Právní hledisko, které může pomoci:

Pokud dezinformace způsobuje skutečnou obchodní škodu, vše dokumentujte.

Spolupracoval/a jsem s firmami, které podávaly formální stížnosti poskytovatelům AI. Klíčové je doložit:

1. Informace je fakticky nesprávná (důkazy o správných údajích)
2. Způsobuje měřitelnou obchodní škodu (ztracené obchody, zmatení partneři)
3. Zkoušeli jste běžné cesty nápravy (odeslání hlášení)

U firem z EU dává GDPR určitá práva na přesnost údajů o identifikovatelných entitách. Je to složité, ale už to bylo použito.

Při závažných a trvalých dezinformacích, které běžné kanály neřeší, měly některé firmy úspěch s oficiálními právními dopisy poskytovatelům AI. To se dostane k jinému týmu než běžná zpětná vazba.

Nicméně: Prevence je snazší než náprava. Strategie aktualizace zdrojů, kterou ostatní zmínili, je spolehlivější než pokoušet se AI firmy přinutit k opravě odpovědí.

Překvapivá věc, která nám pomohla:

Nechte se citovat v aktuálních zpravodajských článcích se správnými údaji.

AI systémy (zejména Perplexity) kladou velký důraz na aktuální obsah. Do TechCrunch jsme se nedostali, ale mohli jsme:

• Poslat příspěvek do místních byznys novin
• Dát rozhovor v oborových podcastech (přepisy se indexují)
• Přispět guest postem na oborové blogy
• Vydat tiskové zprávy přes PR Newswire

Každé z toho vytvořilo aktuální obsah se správnými údaji, který AI systémy našly a začaly citovat.

Stálo nás to asi 2 000 dolarů za PR distribuci během 3 měsíců. Odpovědi AI se začaly zlepšovat do 6 týdnů.

Vysvětlím technickou realitu, proč je to těžké opravit:

Jak se LLM učí “fakta”:

ChatGPT nemá databázi firemních údajů, kterou by si vyhledával. Učil se vzorce z trénovacích dat. Pokud váš bývalý CEO figuroval ve více dokumentech než současný, model “věří” více těm starým údajům.

Co to znamená v praxi:

1. Nelze přímo “aktualizovat” znalosti ChatGPT
2. MŮŽETE aktualizovat webový obsah, který použijí budoucí trénovací data
3. MŮŽETE ovlivnit živé vyhledávání (procházení ChatGPT, hledání Perplexity)

Pro živé vyhledávání (to, co můžete opravit rychleji):

Perplexity hledá na webu v reálném čase. Pokud jsou autoritativní stránky se správnými údaji, Perplexity by je měla správně citovat. Zaměřte se na to, aby správné informace byly nejviditelnější při hledání názvu vaší firmy.

Pro znalosti modelu (pomalejší oprava):

To se mění až při přeškolování modelů na nových datech. OpenAI neoznamuje termíny aktualizací trénovacích dat, ale děje se to. Získání správných údajů na autoritativní weby nyní znamená, že budoucí verze modelu budou mít lepší informace.

Závěr: Přemýšlejte o tom jako o SEO pro trénovací data AI. Neopravujete přímo model – opravujete to, co se budoucí modely naučí.

Tato diskuze byla neocenitelná. Tady je můj akční plán:

Ihned (tento týden):

1. Vytvořit položku ve Wikidata se správnými strukturovanými daty
2. Aktualizovat schema markup na webu s Organization, CEO, produkty
3. Provést audit a aktualizaci profilů na LinkedIn a Crunchbase
4. Nastavit Am I Cited pro průběžný monitoring

Krátkodobě (do 30 dnů): 5. Vytvořit stránku “Fakta o společnosti” s jasně strukturovanými údaji 6. Vydat tiskovou zprávu s aktuálními informacemi o firmě 7. Oslovit místní byznys média pro publikaci 8. Nahlásit dezinformace Perplexity (s odkazy na zdroje)

Průběžně: 9. Týdenní kontrola AI odpovědí 10. Sledovat zlepšení v čase 11. Tvořit nový obsah, který přirozeně obsahuje správná fakta 12. Zvážit právní kroky, pokud budou přetrvávat významné dezinformace

Klíčový postřeh: Nejde o přímou změnu AI – jde o změnu toho, z čeho se AI učí. Opravte zdroje a AI se časem přizpůsobí.

Dám vědět za pár měsíců s výsledky.