AI bliver ved med at sige forkerte ting om vores virksomhed. Er der nogen, der har haft succes med at rette misinformation i ChatGPT- eller Perplexity-svar?

Jeg specialiserer mig præcis i dette problem. Det kan løses, men kræver systematisk arbejde.

Hvorfor AI tager fejl:

ChatGPT’s træningsdata har en afskæringsdato. Hvis din tidligere CEO er nævnt i 100 artikler og din nye i 20, “husker” modellen den gamle stærkere. Det er ikke ond vilje, bare mønstergenkendelse på ufuldstændige data.

Rammerne for den løsning, der virker:

1. Kildegennemgang Lav en liste over alle steder, din virksomhedsoplysninger findes online:

• Wikipedia (vigtigst for AI)
• LinkedIn-firmaside
• Crunchbase
• Officiel hjemmeside “Om os”-side
• Pressemeddelelser
• Større nyhedsartikler

2. Opdater autoritative kilder Det er disse kilder, AI stoler mest på:

• Wikipedia – hvis I ikke har en side, overvej om I er notable nok. Hvis I har, så sørg for, at den er opdateret med aktuelle kilder
• Wikidata – strukturerede data, der bruges af mange AI-systemer
• Jeres hjemmeside – Schema markup for Organisation, inkl. etableringsdato, CEO, adresse
• LinkedIn – Firmaside med verificerede oplysninger
• Crunchbase – Ofte citeret af AI

3. Frisk indholdsstrategi Udgiv nyt indhold, der eksplicit angiver korrekte oplysninger:

• “Om os”-side med klare fakta
• Pressemeddelelser om ledelse (også selvom ikke “ny”)
• Blogindlæg, der naturligt nævner nuværende ledelse, placering, produkter

4. Rapportér og dokumentér

• Perplexity: Brug deres feedback-knap på hvert svar
• ChatGPT: Rapportér via feedback (ja, det føles meningsløst, men det bliver logget)
• Dokumenter alt til evt. eskalering

Tidsramme: 2-6 måneder før meningsfuld ændring. Det er ikke et quick fix.

Vi gik igennem det samme, da ChatGPT blev ved med at sige, vi var en “e-handelsplatform”, selvom vi faktisk er et B2B SaaS-værktøj. Helt anden forretningsmodel.

Det der til sidst virkede:

Nøglen var konsistens på tværs af flere autoritative kilder.

Vi opdaterede:

1. Hjemmesidens schema markup med korrekt branche, beskrivelse, produkter
2. LinkedIn-firmaside med detaljeret beskrivelse
3. Crunchbase med korrekt kategorisering
4. Udgav 3 blogindlæg, der eksplicit beskrev, hvad vi laver
5. Fik en omtale i TechCrunch, der beskrev vores forretning korrekt

Inden for 8 uger begyndte ChatGPT at beskrive os rigtigt. TechCrunch-artiklen virkede til at have størst betydning – autoritativ tech-publikation + nylig + korrekte oplysninger.

Læringen: AI stoler på autoritative kilder. Få korrekte oplysninger på højt-autoritative sider, ikke kun din egen hjemmeside.

Teknisk vinkel, som mange overser:

Schema markup er måden, du “fortæller” AI-systemer korrekte oplysninger.

På din “Om os”-side, implementér Organization-schema med:

{
  "@type": "Organization",
  "name": "Din virksomhed",
  "foundingDate": "2015-03-15",
  "address": {
    "addressLocality": "Austin",
    "addressRegion": "TX"
  },
  "employee": {
    "@type": "Person",
    "name": "Nuværende CEO-navn",
    "jobTitle": "CEO"
  }
}

AI-systemer tolker i stigende grad schema markup for at forstå entiteter. Det er ikke en magisk løsning, men det er et af de tydeligste signaler, du kan sende om korrekte oplysninger.

Det samme gælder dine produkter – brug Product-schema kun med aktuelle tilbud. Udgåede produkter bør fjernes helt fra dit sitemap.

Vigtigt: Du skal løbende overvåge, ikke bare rette én gang.

AI-svar kan ændre sig. Vi rettede misinformation for en kunde, og 4 måneder efter begyndte ChatGPT igen at sige forkerte ting, fordi den havde indlæst en ny artikel med gamle oplysninger.

Opsæt:

1. Ugentlig manuel kontrol af nøglespørgsmål om din virksomhed
2. Am I Cited eller lignende værktøj til automatiseret overvågning
3. Advarsler om nyt webindhold, der nævner din virksomhed (Google Alerts, Mention osv.)

Når du finder ny misinformation, spor den til kilden. Ofte er det en gammel artikel, der er blevet republiseret, eller en ny artikel, der citerer forældet info.

Det er en løbende opgave inden for omdømmestyring, ikke et projekt med slutdato.

Det, der virkede for os ift. produktmisinformation:

Lav en “Virksomhedsfakta”-side på din hjemmeside.

Vi lavede en simpel side med:

• Grundlagt: [Dato]
• Hovedkontor: [By]
• Ledelse: [Nuværende navne og titler]
• Produkter: [Kun aktuelle tilbud]
• Medarbejdere: [Omtrentligt antal]

Struktureret som en tabel med klar formatering. Schema markup for det hele.

Denne ene side blev en reference, AI-systemer begyndte at citere. Når du har én autoritativ sandhedskilde, der er klart struktureret, foretrækker AI at citere den frem for at stykke information sammen fra mange artikler.

Juridisk perspektiv, der måske kan hjælpe:

Hvis misinformation forvolder reel forretningsskade, så dokumentér alt.

Jeg har arbejdet med virksomheder, der indgav formelle klager til AI-udbydere. Nøglen er at dokumentere:

1. Oplysningerne er faktuelt forkerte (bevis for korrekte fakta)
2. Det forårsager målbar skade (tabte handler, forvirrede partnere)
3. Du har forsøgt normale kanaler til rettelse (feedback-indsendelser)

For EU-baserede virksomheder giver GDPR visse rettigheder omkring nøjagtigheden af data om identificerbare enheder. Det er komplekst, men har været brugt med succes.

For alvorlig, vedvarende misinformation, der ikke rettes via normale kanaler, har nogle haft held med formelle juridiske breve til AI-udbydere. Det eskalerer sagen til et andet team end feedback-formularerne.

Dog: Forebyggelse er lettere end helbredelse. Den kildeopdateringsstrategi, andre nævner, er mere pålidelig end at forsøge at tvinge AI-selskaber til at rette svar.

Noget uventet, der hjalp os:

Bliv citeret i nyere nyhedsartikler med korrekte oplysninger.

AI-systemer (især Perplexity) vægter friskt indhold meget højt. Vi kunne ikke få en TechCrunch-artikel, men vi kunne:

• Indsende til lokale erhvervsmedier
• Blive interviewet i branchepodcasts (transkriptioner indekseres)
• Skrive gæsteindlæg til brancheblogs
• Udsende pressemeddelelser gennem PR Newswire

Hver af disse skabte nyt indhold med korrekte oplysninger, som AI-systemerne fandt og begyndte at citere.

Det kostede os måske 15.000 kr. i PR-distribution over 3 måneder. AI-svarene begyndte at forbedres inden for 6 uger.

Lad mig forklare den tekniske virkelighed af, hvorfor dette er svært at rette:

Hvordan LLM’er “lærer” fakta:

ChatGPT har ikke en database over virksomhedsoplysninger, den slår op i. Den har lært mønstre fra sine træningsdata. Hvis din gamle CEO optrådte mere i træningsdokumenterne end din nye, “tror” modellen mere på de gamle oplysninger.

Praktisk betyder det:

1. Du kan ikke direkte “opdatere” ChatGPT’s viden
2. Du KAN opdatere det webindhold, fremtidig træning vil bruge
3. Du KAN påvirke realtidsopslag (ChatGPT’s browsing, Perplexity’s søgning)

For realtidsopslag (det du kan fikse hurtigt):

Perplexity søger live på nettet. Hvis autoritative sider viser korrekte oplysninger, bør Perplexity citere rigtigt. Fokuser på at gøre korrekte oplysninger til de mest fremtrædende resultater på dit firmanavn.

For modelviden (langsommere rettelse):

Dette ændrer sig, når modeller gen-trænes på nye data. OpenAI annoncerer ikke træningsdata-opdateringer, men det sker. At få korrekte oplysninger ud på autoritative sider nu betyder, at fremtidige modelversioner får bedre information.

Bundlinje: Tænk på det som SEO for AI’s træningsdata. Du retter ikke modellen direkte – du retter det, fremtidige modeller lærer fra.

Denne tråd har været uvurderlig. Her er min handlingsplan:

Straks (denne uge):

1. Oprette Wikidata-post med korrekte strukturerede data
2. Opdatere hjemmesidens schema markup med Organisation, CEO, produkter
3. Gennemgå og opdatere LinkedIn- og Crunchbase-profiler
4. Opsætte Am I Cited til løbende overvågning

Kortsigtet (næste 30 dage): 5. Oprette “Virksomhedsfakta”-side med klare strukturerede oplysninger 6. Udsende pressemeddelelse med aktuelle virksomhedsoplysninger 7. Kontakte lokale erhvervsmedier for omtale 8. Rapportere misinformation til Perplexity (med kilder)

Løbende: 9. Ugentlig overvågning af AI-svar 10. Følge forbedringer over tid 11. Skabe nyt indhold, der naturligt indeholder korrekte fakta 12. Overveje juridiske muligheder, hvis væsentlig misinformation fortsætter

Vigtig erkendelse: Det handler ikke om at ændre AI direkte – det handler om at ændre, hvad AI lærer fra. Ret kilderne, så følger AI efter.

Opdaterer tråden om nogle måneder med resultater.