AI stále uvádí o naší společnosti nesprávná fakta – jaký je skutečný proces nápravy?

Řeším to denně. Realita je taková: AI systémy nemůžete opravit přímo. Musíte opravit ekosystém, ze kterého se AI učí.

Krok 1: Identifikujte zdroj chyby

Chyby AI pocházejí ze tří míst:

1. Zastaralá trénovací data – staré články, stará verze vašeho webu
2. Dezinformace třetích stran – chybné články, staré recenze, špatné adresáře
3. Halucinace – AI si něco vymyslela na základě neúplných informací

Pro každou chybu zkoumejte: Odkud to pravděpodobně pochází?

Krok 2: Prioritizujte opravy na autoritativních platformách

Opravujte informace na platformách, kterým AI nejvíce důvěřuje:

1. Wikidata – strukturovaná data, která využívá mnoho AI systémů
2. Wikipedie – pokud máte článek
3. Crunchbase – zdroj informací o firmách
4. LinkedIn – profesní profily
5. Google Business Profil – lokalita a základní info
6. Váš web – jasné, zřetelné opravy

Krok 3: Vytvořte „opravný obsah“

Publikujte obsah, který výslovně řeší chybu:

• “Aktualizováno: Náš ceník 2026”
• “Fakta o společnosti: [Vaše společnost] založena 2018”
• Blogový příspěvek ohlašující funkci, kterou vám AI upírá

Krok 4: Budujte nové zmínky

Nové zmínky na autoritativních webech vytvářejí nové signály pro trénink AI:

• Tiskové zprávy se správnými informacemi
• Zmínky v oborových médiích
• Nové recenze s přesnými detaily

Časový rámec: Očekávejte, že změny se projeví za 4–12 týdnů. Některé systémy aktualizují rychleji než jiné.

Problém se záměnou konkurence je řešitelný.

Naše situace: Jsme „TechFlow“ – konkurent je „FlowTech“. AI nás neustále zaměňovala.

Řešení:

1. Obsah jasně rozlišující entity Vytvořili jsme stránku: “TechFlow vs FlowTech: Odlišné společnosti”

   • Jasné uvedení, že jsme samostatné subjekty
   • Různá data založení, lokality, produkty
   • Unikátní identifikátory pro každou firmu

2. Obsah bohatý na entity Každá hlavní stránka nyní obsahuje:

   • Plné jméno společnosti s kontextem
   • Informace o založení
   • Sídlo firmy
   • Jména zakladatelů

3. Oddělení ve Wikidatě Ohlídali jsme samostatné, přesné položky na Wikidata.

4. schema sameAs Propojili jsme naši entitu s ověřenými profily:

   • Firemní stránka LinkedIn
   • Crunchbase profil
   • Oficiální sociální účty

Výsledek: Záměna klesla z 40 % na méně než 5 % za 8 týdnů.

Klíčem je, aby naše jedinečná identita byla na webu nezaměnitelná.

Opravili jsme dezinformaci o cenách. To nám pomohlo:

Problém: AI citovala naše ceny z roku 2022. V roce 2023 jsme zdražili.

Řešení:

1. Viditelně aktualizovaná stránka s ceníkem

   • Přidali jsme „Ceník platný od ledna 2024“
   • Jasné „Naposledy aktualizováno: [datum]“
   • dateModified ve schématu

2. Zveřejnění oznámení o změně cen Blog: „Aktualizace cen 2024“

   • Vysvětlené změny
   • Uvedené skutečné částky
   • Propojeno z více míst

3. Aktualizace třetích stran

   • Profily G2 a Capterra
   • Oborové adresáře
   • Partnerské weby

4. Nové zmínky

   • Ceny zmíněny ve dvou oborových článcích
   • Správné ceny jsme uvedli v relevantních vláknech na Redditu

Časový rámec:

• 2. týden: Perplexity začalo uvádět správné ceny
• 6. týden: ChatGPT většinou správně
• 10. týden: Claude aktualizován

Čím novější a autoritativnější obsah o cenách, tím rychleji se chyba opraví.

Ušetřím vám čas: Přímá zpětná vazba AI společnostem téměř nikdy nefunguje.

Naše zkušenost:

• Odesláno 15 oprav přes ChatGPT feedback – 0 reakcí
• Použité hlášení chyb u Claude – žádná viditelná změna
• Formulář Perplexity – žádná odezva

Proč to nefunguje:

• Obrovské množství zpětné vazby
• Neexistuje vyhrazený tým na opravy
• Nemohou ručně přepisovat trénovací data
• Individuální opravy nejsou škálovatelné

Co naopak funguje: Opravte web, ne AI.

AI společnosti nemohou/nezamýšlejí ručně opravit vaše konkrétní problémy. ALE začlení opravené zdrojové materiály do budoucího tréninku a indexace.

Vaše energie je lépe vynaložena na:

• Aktualizaci zdrojového obsahu
• Budování nových autoritativních zmínek
• Tvorbu nového přesného obsahu

Je to frustrující, ale je to realita.

Sledujte průběh oprav systematicky:

Nastavte monitoring oprav:

1. Zaznamenávejte chyby

   • Přesné znění chyby
   • Na kterých platformách se vyskytuje
   • Screenshot s datem

2. Vytvořte testovací dotazy

   • Navrhněte dotazy, které chybu vyvolají
   • „V kterém roce byla [společnost] založena?“
   • „Nabízí [společnost] [funkci]?“
   • „Jaké jsou ceny [společnosti]?“

3. Týdenní testování

   • Spouštějte dotazy napříč všemi platformami
   • Zaznamenávejte: chyba stále přítomna? Částečně opraveno? Opraveno?

4. Sledujte časovou osu oprav

   Chyba	Zahájení opravy	Opraveno Perplexity	Opraveno ChatGPT	Opraveno Claude
   Rok založení	1. 1.	15. 1.	10. 2.	5. 2.

5. Identifikujte, co fungovalo

   • Které opravy byly nejrychlejší?
   • Jaký obsah změnu způsobil?
   • Aplikujte na další chyby

Nástroje: Am I Cited umí část tohoto sledování automatizovat, ale ruční testování odhalí konkrétní chyby nejlépe.

Wikidata je podceňovaný nástroj pro opravy v AI.

Proč je Wikidata důležitá:

• Strukturovaný zdroj pro mnoho AI systémů
• Pohání znalostní panely
• Snadno editovatelná (se správnými citacemi)
• Změny se rychle šíří do více systémů

Jak opravit Wikidata:

1. Najděte svou entitu Vyhledejte název své společnosti

2. Zkontrolujte aktuální data

   • Datum založení (P571)
   • Sídlo (P159)
   • Oficiální web (P856)
   • Odvětví (P452)
   • Klíčové osoby (P169, P112)

3. Editujte s citacemi

   • Potřebujete důvěryhodné zdroje
   • Zpravodajské články, oficiální dokumenty
   • Wikipedia není zdroj pro Wikidata

4. Přidejte chybějící vlastnosti

   • Čím kompletnější, tím lepší
   • Zahrňte produkty, dceřiné společnosti atd.

Naše oprava: Opravili jsme datum založení ve Wikidata s citací tiskové zprávy. Google Knowledge Panel se aktualizoval do 1 týdne. AI systémy ukazovaly správné datum do 4 týdnů.

Wikidata je často nejrychlejší páka pro faktické opravy.

Tiskové zprávy pomáhají, když jsou udělány správně:

Efektivní opravné tiskové zprávy:

Struktura, která je srozumitelná AI:

• Důležitý fakt v první větě
• Konkrétní datové body
• Klíčové údaje opakujte vícekrát

Příklad úvodu: “[Název společnosti], [popisná platforma] založená v roce 2018, dnes oznámila…”

Ne: “Na základě let inovací tým v…”

Strategie distribuce:

• Velké tiskové agentury (zobrazí se na mnoha webech)
• Oborová média
• Lokální zprávy kvůli sídlu
• Odborné publikace

Proč to funguje:

• Vytváří nové autoritativní obsahy
• Distribuováno na mnoho domén
• Správné informace jsou zřetelně uvedeny
• Poskytuje citovatelný zdroj pro AI

Vydali jsme jednu tiskovou zprávu přímo kvůli opravě narativu o datu založení. Objevila se na 50+ webech. AI začala uvádět správné datum do 5 týdnů.

Jak jsme opravili dezinformaci „nepodporují funkci X“:

Problém: AI tvrdila, že nemáme API přístup. Máme ho už 18 měsíců.

Šetření: AI citovala naši starou dokumentaci z doby před spuštěním funkce. Plus srovnávací články s konkurencí, které byly zastaralé.

Oprava:

1. Kompletní přepracování produktové stránky

   • API funkce viditelně uvedena
   • „API přístup“ v názvu stránky
   • Screenshoty API v akci

2. Aktualizace dokumentace

   • Jasná dokumentace API
   • „K dispozici od [datum]“
   • Bohaté příklady a use-cases

3. Obsahová kampaň

   • Blog: „Začínáme s [produktem] API“
   • Případová studie: „Jak [zákazník] používá naše API“
   • Průvodci integrací s oblíbenými nástroji

4. Aktualizace třetích stran

   • Opravené funkce na G2/Capterra
   • Oslovení srovnávacích webů pro aktualizaci
   • Příspěvky v relevantních vláknech na Redditu o našem API

Časový rámec: 4. týden: Perplexity opraveno 7. týden: Claude opraven 10. týden: ChatGPT většinou opraven

Klíčem bylo zaplavit staré informace novým, autoritativním a specifickým obsahem o funkci.

Rámec pro systematickou opravu chyb:

1. Inventura chyb Seznamte všechny nalezené faktické chyby:

• Znění chyby
• Ovlivněné platformy
• Dopad na byznys (vysoký/střední/nízký)
• Pravděpodobný zdroj

2. Prioritizace Opravujte nejdůležitější chyby jako první:

• Dezinformace viditelné zákazníkům
• Chyby v cenách/funkcích
• Záměna s konkurencí

3. Akční matice oprav

4. Sledování časové osy Zaznamenávejte, kdy byla oprava zahájena a kdy ji jednotlivé platformy přijaly.

5. Prevence

• Konzistentní informace o entitě všude
• Pravidelné audity přesnosti AI
• Rychlá reakce na nové chyby

Vnímejte to jako průběžnou údržbu, ne jednorázový projekt.

Toto vlákno je neuvěřitelně užitečné. Tady je náš akční plán oprav:

Okamžitě (tento týden):

1. Audit a oprava položky ve Wikidata
2. Aktualizace profilu na Crunchbase
3. Oprava Google Business Profilu
4. Nastavení monitoringu testovacích dotazů

2.–3. týden:

1. Vyšetření zdrojů chyb
2. Aktualizace webu opravnými obsahy
3. Vydání tiskové zprávy se správným datem založení
4. Vytvoření rozlišující stránky pro záměnu s konkurencí

2. měsíc:

1. Kampaň s obsahem ke konkrétním funkcím
2. Aktualizace stránky s cenami a schéma dateModified
3. Aktualizace profilů třetích stran
4. Oslovení oborových médií

Průběžně:

1. Týdenní testování dotazů
2. Sledování průběhu oprav podle platforem
3. Rychlá reakce na nové chyby

Klíčové poznatky:

• Nelze opravit AI přímo – opravte web
• Wikidata je rychlá a účinná páka
• Identifikace zdrojů je zásadní
• Vyžaduje trpělivost – běžně 4–12 týdnů

Děkuji všem. Díky vám máme konkrétní akční plán místo pouhé frustrace.