ChatGPT giver hele tiden forkerte oplysninger om min virksomhed - har nogen med succes faaet rettelser?

Jeg haandterer dette konstant. Her er virkeligheden du skal forstaa:

Hvorfor rettelser er saa svaere:

1. Traeningsdata er statiske - ChatGPT (og lignende modeller) laerte fra data op til en cutoff-dato. Naar de er traenet, er den viden bagt ind indtil naeste traeningscyklus.

2. Feedback er ikke ojeblikkelig - Dine tommelfinger-ned og feedback BLIVER indsamlet, men de informerer fremtidig traening, ikke ojeblikkelige rettelser.

3. Ingen “rediger”-knap eksisterer - I modsaetning til Google er der ingen Search Console-aekvivalent hvor du kan anmode om indholdsaendringer.

Den faktiske rettelsestidslinje:

Hvad der faktisk virker:

1. Fiks kilder, ikke AI - Opdater Wikipedia, nyhedsartikler, dit eget site
2. Skab modindhold - Udgiv autoritativt, nojagtigt indhold overalt
3. Byg volumen - AI vil stoede paa mere korrekt info hvis du skaber mere af det
4. Maalret realtidsplatforme - Perplexity afspejler kildeaendringer hurtigere

4-maaneders tidslinjen du er paa er desvaerre normal. Bliv ved med at presse paa, men juster forventninger.

Jeg har haandteret flere AI-misinformationskriser. Retssagsomtalen er saerlig vanskelig - her er hvordan man adresserer den:

Problemet med juridisk omtale:

AI-systemer behandler retssagsomtaler som betydningsfulde (fordi de ofte er). Selv afviste sager bliver haengende fordi:

• Flere nyhedsartikler daekkede indgivelsen
• Retsdokumenter er offentlige
• AI skelner ikke “afvist” fra “tabt”

Hvad der virkede for en kunde i lignende situation:

1. Udgav en detaljeret “sagens afslutning”-meddelelse
2. Fik advokatfirma til at udgive sagsoversigt paa deres site
3. Sogte branchepublikationsdaekning af afvisningen
4. Opdaterede LinkedIn og professionelle profiler

Den vigtigste indsigt: Du har brug for at AFVISNINGEN er lige saa fremtraedende som den oprindelige indgivelse. Hvis der er 10 artikler om retssagen og 1 om afvisningen, giver AI mere vaegt til retssagen.

Skab lige saa meget autoritativt indhold om den positive afgoerelse som der eksisterer om den oprindelige sag.

Erfaren Wikipedia-redaktoer her. Et par ting om Wikipedia-vinklen:

Wikipedia betyder MEGET for AI:

• Den vaegtes tungt i traeningsdata
• Baade ChatGPT og Claude refererer til den ofte
• At faa Wikipedia rigtigt kan kaskadere til AI-systemer

Men vaer forsigtig:

• Rediger ikke din egen virksomheds side direkte (interessekonflikt)
• Foelg Wikipedias kildekrav strikt
• Foresl aendringer paa Talk-siden
• Brug paalidelige sekundaere kilder

Almindelige fejl:

• Tilfoeje reklamerende indhold (bliver tilbagerullet)
• Kun citere virksomhedsmaterialer (anses ikke for paalideligt)
• Lave aendringer uden diskussion
• Vaere for aggressiv

Hvad der virker:

• Faa uafhaengig mediedaekning foerst
• Brug den daekning som Wikipedia-kilder
• Foresl aendringer gennem de rette kanaler
• Vaer taalmodig og foelg processen

En velkildeangivet Wikipedia-rettelse spreder sig til AI hurtigere end naesten alt andet.

Vi gik gennem noget lignende. Her er hvad CEO-afgangsrygtet specifikt kraevede:

Vores situation: AI blev ved med at sige at vores CEO “tradte tilbage” naar hun bare tog en kort sygeorlov og vendte tilbage.

Hvad der fiksede det:

1. CEO udgav personligt blogindlaeg der afklarede tidslinjen
2. Virksomheden udsendte “CEO Aar i Overblik” pressemeddelelse
3. Fik CEO interviewet paa branchepodcast
4. Opdaterede ledelsesteam-side med klart “siden 2019” sprog
5. Tilfoejede CEO til nylige konferencetaler-lister

Moensteret: AI har brug for NYLIGE signaler om at nogen er aktuel. Gamle nyheder om “aendringer” plus stilhed leses som afgang.

For din CEO:

• Faa dem synlige goerende aktuelle CEO-ting
• Konferenceoptraedener, interviews, bylinede artikler
• Goer “CEO [Navn]” synligt i nyligt, autoritativt indhold

AI vil i sidste ende laere at din CEO er… stadig din CEO.

Foer du kan fikse problemer, skal du vide praecis hvad AI siger. Systematisk overvagning er essentiel:

Hvad du skal spoore:

• Praecis ordlyd AI bruger om din virksomhed
• Hvilke platforme har hvilke unoejagtigheder
• Hvilke prompts udloeser den forkerte information
• Om rettelser virker over tid

Hvorfor overvagning betyder noget:

• Forskellige platforme har forskellig info (fiks hver separat)
• Nogle prompts faar noejagtige svar, andre goer ikke
• Du kan maale om dine rettelsesindsatser virker
• Fang nye unoejagtigheder foer de spreder sig

Vores tilgang: Vi bruger Am I Cited til at overvaage brandomtaler paa tvaers af platforme. Naar vi ser unojagtige svar:

1. Dokumenterer den praecise unoejagtighed
2. Identificerer den sandsynlige kilde
3. Fikser kilden
4. Spoorer om AI-svaret aendrer sig

Uden systematisk overvagning fikser du problemer blindt.

Juridiske muligheder naar AI tager meget fejl:

Naar juridisk handling maaske hjaelper:

• AErekraenkende udtalelser (falske og skadelige)
• Klare faktuelle unoejagtigheder der paavirker forretning
• GDPR-overtraedelser (i relevante jurisdiktioner)

Virkeligheden:

• De fleste AI-virksomheder har vilkaar der begraenser ansvar
• At sagsøge over traeningsdata er juridisk utestet
• Sager som NYT vs. OpenAI verserer stadig
• Juridisk handling er langsom og dyr

Mere praktisk juridisk tilgang:

• Kravsbreve til platforme med specifikke unoejagtigheder
• DMCA-meddelelser hvis dit indhold misrepraesenteres
• Dokumenter alt for potentiel fremtidig handling
• Arbejd direkte med platforms juridiske teams for alvorlige sager

GDPR-vinkel (hvis relevant): Ret-til-at-blive-glemt anmodninger er blevet proevet. Resultater blandede, men vaerd at udforske for EU-relateret indhold.

For de fleste virksomheder slaer fiksning af kilder juridisk handling. Men dokumenter alt i tilfaelde af at juridisk handling bliver noedvendig.

Mindre virksomhedsperspektiv - vi havde ikke raad til fuld PR-blitz, saa vi fokuserede paa hvad vi kunne kontrollere:

Lavbudget-rettelsesstrategi:

1. Ejede medier foerst

   • Opdaterede hver side paa vores site
   • Oprettede detaljeret “Om os”-sektion
   • Tilfoejede FAQs der adresserer almindelige misforstaelser

2. Gratis platforme

   • LinkedIn virksomhedsside (detaljeret, aktuel)
   • Crunchbase-profil (ofte citeret af AI)
   • Google Business Profile
   • Branchefortegnelser

3. Indholdsproduktion

   • Blogindlaeg med aktuelle fakta
   • Casestudier der naevner nuvaerende team
   • Kundeanbefalinger med datoer

4. Relationsudnyttelse

   • Bad partnere opdatere deres beskrivelser af os
   • Fik kunder til at naevne os i deres indhold
   • Rakte ud til brancheanalytikere

Samlede omkostninger: Mest tid. Men vi saa forbedringer i Perplexity inden for 2 maaneder.

Denne traad har vaeret utrolig hjaelpsom. Her er vores handlingsplan:

Ojeblikkelig (denne uge):

1. Opsaet systematisk AI-overvagning paa tvaers af platforme
2. Dokumenter alle nuvaerende unoejagtigheder efter platform
3. Opret intern “Faktatjek”-side at dele med investorer
4. Opdater alle ejede properties med aktuel, fremtraedende information

Kortsigtet (naeste 30 dage):

1. Stor pressemeddelelse med korrekte fakta om alle vigtige problemstillinger
2. Faa CEO synlig - podcast-interviews, konferenceoptraedener
3. Udgiv sagsafslutningsmeddelelse for retssagen
4. Arbejd med Wikipedia gennem de rette kanaler

Lbende:

1. Fortsaet overvagning for at spoore om rettelser virker
2. Byg volumen af korrekt indhold over tid
3. Maalret Perplexity foerst (hurtigere opdateringer)
4. Forbered investorer proaktivt paa AI-unoejagtigheder

Vigtig indsigt: Kan ikke direkte redigere AI, men kan oversvomme internettet med korrekt information indtil AI fanger op. Og styr forventninger hos folk der betyder noget i mellemtiden.

Tak alle. Dette er et langt spil, men i det mindste har vi nu en strategi.