AI bliver ved med at tage fejl om vores virksomhed – hvad er den faktiske proces for at rette dette?

Jeg håndterer dette dagligt. Her er realiteten: Du kan ikke rette AI-systemer direkte. Du skal rette det økosystem, som AI lærer fra.

Trin 1: Identificér fejlkilden

AI-fejl stammer fra tre steder:

1. Forældede træningsdata – Gamle artikler, gammel version af din side
2. Tredjeparts misinformation – Forkerte artikler, gamle anmeldelser, forkerte kataloger
3. Hallucination – AI har fundet på det ud fra delvis information

For hver fejl: Undersøg, hvor det sandsynligvis kommer fra.

Trin 2: Prioritér højautoritative korrektioner

Ret oplysninger på de platforme, AI stoler mest på:

1. Wikidata – Strukturerede data mange AI-systemer bruger
2. Wikipedia – Hvis du har en artikel
3. Crunchbase – Kilde til virksomhedsoplysninger
4. LinkedIn – Professionelle profiler
5. Google Business-profil – Lokation og grundlæggende oplysninger
6. Din hjemmeside – Klare, fremtrædende rettelser

Trin 3: Skab “korrektionsindhold”

Udgiv indhold, der eksplicit adresserer fejlen:

• “Opdateret: Vores 2026 prisliste”
• “Fakta om virksomheden: [Din virksomhed] grundlagt i 2018”
• Blogindlæg, der annoncerer funktionen, de påstår, I ikke har

Trin 4: Byg nye nævnelser

Nye nævnelser på autoritative sider skaber nye træningssignaler:

• Presseomtale med korrekte oplysninger
• Omtaler i branchepublikationer
• Nye anmeldelser med præcise detaljer

Tidslinje: Forvent 4-12 uger før ændringer slår igennem. Nogle systemer opdaterer hurtigere end andre.

Problemet med konkurrentforveksling kan løses.

Vores situation: Vi er “TechFlow” – konkurrenten er “FlowTech.” AI forvekslede os konstant.

Løsning:

1. Eksplicit differentieringsindhold Lavede en side: “TechFlow vs FlowTech: Forskellige virksomheder”

   • Klar udmelding om, at vi er separate enheder
   • Forskellige stiftelsesår, lokationer, produkter
   • Unikke identifikatorer for hver

2. Indholdsrig på entiteter Alle hovedsider inkluderer nu:

   • Fuldt firmanavn med kontekst
   • Oplysninger om grundlæggelse
   • Hovedkontorets placering
   • Navne på grundlæggere

3. Wikidata-adskillelse Sikrede, at vi har separate, korrekte Wikidata-poster.

4. sameAs schema Forbandt vores enhed til verificerede profiler:

   • LinkedIn firmaside
   • Crunchbase-profil
   • Officielle sociale konti

Resultat: Forveksling faldt fra 40 % til under 5 % på 8 uger.

Nøglen er at gøre vores unikke identitet umiskendelig på nettet.

Vi fik rettet vores pris-misinformation. Her er, hvad der virkede:

Problemet: AI brugte vores 2022-priser. Vi hævede priserne i 2023.

Løsningen:

1. Opdaterede prisside tydeligt

   • Tilføjede “Priser gældende fra januar 2024”
   • Klar “Sidst opdateret: [dato]”
   • dateModified i schema

2. Udgav prisopdatering Blogindlæg: “Prisopdatering 2024”

   • Forklarede ændringerne
   • Inkluderede faktiske tal
   • Linket fra flere steder

3. Opdaterede tredjepartskilder

   • G2 og Capterra-profiler
   • Branchekataloger
   • Partnerhjemmesider

4. Nye nævnelser

   • Fik priser nævnt i to brancheartikler
   • Postede korrekte priser i relevante Reddit-tråde

Tidslinje:

• Uge 2: Perplexity begyndte at nævne korrekte priser
• Uge 6: ChatGPT for det meste korrekt
• Uge 10: Claude opdateret

Jo nyere og mere autoritativt dit prisindhold er, desto hurtigere rettes det.

Lad mig spare dig for tid: Direkte feedback til AI-virksomheder virker sjældent.

Vores erfaring:

• Indsendte 15 rettelser til ChatGPT-feedback – 0 svar
• Brugte Claudes feedbackmekanisme – ingen synlige ændringer
• Perplexity feedbackformular – intet svar

Hvorfor dette ikke virker:

• Feedbackmængden er enorm
• Ingen dedikeret korrektionsafdeling
• De kan ikke manuelt tilsidesætte træningsdata
• Individuelle rettelser kan ikke skaleres

Hvad virker i stedet: Ret nettet, ikke AI’en.

AI-virksomheder kan/vil ikke manuelt rette dine specifikke problemer. Men de INDKORPORERER rettet kildeindhold i fremtidige trænings- og indekseringsrunder.

Din energi er bedre brugt på:

• Opdatere kildeindhold
• Bygge nye autoritative nævnelser
• Skabe friskt, korrekt indhold

Det er frustrerende, men sådan er virkeligheden.

Overvåg din korrektionsfremdrift systematisk:

Opsæt korrektionsmonitorering:

1. Dokumentér fejlene

   • Præcis fejlagtig udtalelse
   • Hvilke platforme viser den
   • Skærmbillede med dato

2. Lav test-prompter

   • Udform prompts, der udløser fejlen
   • “Hvilket år blev [virksomhed] grundlagt?”
   • “Tilbyder [virksomhed] [funktion]?”
   • “Hvad er [virksomhed]s priser?”

3. Ugentlig test

   • Kør prompts på alle platforme
   • Dokumentér: Fejl stadig til stede? Delvist rettet? Rettet?

4. Følg korrektions-tidslinje

   Fejl	Korrigeret start	Perplexity rettet	ChatGPT rettet	Claude rettet
   Grundlæggelsesår	1. jan	15. jan	10. feb	5. feb

5. Identificér, hvad der virkede

   • Hvilke rettelser gik hurtigst?
   • Hvilket indhold drev ændringen?
   • Gentag for andre fejl

Værktøjer: Am I Cited kan automatisere noget af denne sporing, men manuel test sikrer, at du fanger specifikke fejl.

Wikidata er undervurderet til AI-korrektioner.

Hvorfor Wikidata er vigtig:

• Struktureret datakilde for mange AI-systemer
• Driver knowledge panels
• Nemt at redigere (med korrekte kilder)
• Ændringer slår igennem flere systemer

Sådan retter du Wikidata:

1. Find din enhed Søg på dit firmanavn

2. Gennemgå nuværende data

   • Grundlæggelsesdato (P571)
   • Hovedkontor (P159)
   • Officiel hjemmeside (P856)
   • Branche (P452)
   • Nøglepersoner (P169, P112)

3. Redigér med kilder

   • Du skal bruge pålidelige kilder
   • Nyhedsartikler, officielle dokumenter
   • Wikipedia er ikke en kilde til Wikidata

4. Tilføj manglende egenskaber

   • Jo mere komplet, desto bedre
   • Inkludér produkter, datterselskaber osv.

Vores korrektion: Rettede grundlæggelsesdato i Wikidata med pressemeddelelse som kilde. Så Google Knowledge Panel opdatere sig på 1 uge. AI-systemer begyndte at vise korrekt dato inden for 4 uger.

Wikidata er ofte det hurtigste greb til faktuelle rettelser.

Pressemeddelelser hjælper, når de udføres rigtigt:

Effektive korrektions-pressemeddelelser:

Strukturer dem, så de er AI-venlige:

• Start med faktum i første sætning
• Inkludér specifikke datapunkter
• Gentag nøglefakta flere gange

Eksempel på åbning: “[Firmanavn], den [beskrivelse] platform grundlagt i 2018, annoncerede i dag…”

Ikke: “På baggrund af mange års innovation meddelte teamet hos…”

Distributionsstrategi:

• Store nyhedsbureauer (kommer på mange sider)
• Branchespecifikke medier
• Lokale nyheder for hovedkontorets placering
• Fagblade

Hvorfor det virker:

• Skaber nyt, autoritativt indhold
• Distribueres på mange domæner
• Indeholder korrekt information fremtrædende
• Giver en citerbar kilde til AI

Vi udsendte én pressemeddelelse specifikt for at rette fortællingen om grundlæggelsesåret. Den kom på 50+ sider. AI begyndte at nævne den korrekte dato inden for 5 uger.

Sådan fik vi rettet “understøtter ikke funktion X”-misinformation:

Problemet: AI sagde, vi ikke har API-adgang. Vi har haft det i 18 måneder.

Undersøgelse: AI citerede vores egen gamle dokumentation fra før funktionen blev lanceret. Og konkurrentsammenligninger, der var forældede.

Løsningen:

1. Produktside-overhaling

   • API-funktionen tydeligt vist
   • “API-adgang” i sidetitlen
   • Skærmbilleder af API’en i brug

2. Opdatering af dokumentation

   • Klar API-dokumentation
   • “Tilgængelig siden [dato]”
   • Eksempler og brugstilfælde

3. Indholdskampagne

   • Blog: “Kom godt i gang med [produkt] API”
   • Case: “Sådan bruger [kunde] vores API”
   • Integrationsvejledninger med populære værktøjer

4. Tredjepartsopdateringer

   • Opdaterede G2/Capterra-featurelister
   • Kontaktede sammenligningssider for opdateringer
   • Postede i relevante Reddit-tråde om vores API

Tidslinje: Uge 4: Perplexity rettet Uge 7: Claude rettet Uge 10: ChatGPT for det meste rettet

Nøglen var at overdøve de gamle oplysninger med nyt, autoritativt og funktionsspecifikt indhold.

Ramme for systematisk fejlkorrigering:

1. Fejlinventar Oplist alle faktuelle fejl, du har fundet:

• Fejlagtig udtalelse
• Berørte platforme
• Forretningspåvirkning (høj/mellem/lav)
• Sandsynlig kilde

2. Prioritering Ret fejl med størst påvirkning først:

• Kundeorienteret misinformation
• Pris/funktionsfejl
• Konkurrentforveksling

3. Korrektions-handlingsmatrix

4. Tidslinjesporing Dokumentér, hvornår korrektion blev startet og hvornår hver platform retter.

5. Forebyggelse

• Konsistent entitetsinformation overalt
• Regelmæssige AI-nøjagtighedstjek
• Hurtig respons på nye fejl

Behandl det som vedvarende vedligehold, ikke et engangsprojekt.

Denne tråd er utrolig hjælpsom. Her er vores korrektions-handlingsplan:

Øjeblikkeligt (denne uge):

1. Gennemgå og ret Wikidata-post
2. Opdater Crunchbase-profil
3. Ret Google Business-profil
4. Opsæt overvågning med test-prompter

Uge 2-3:

1. Undersøg fejlkilder
2. Opdater hjemmeside med korrektionsindhold
3. Udsend pressemeddelelse med korrekt grundlæggelsesår
4. Opret differentieringsside for konkurrentforveksling

Måned 2:

1. Funktionsspecifik indholdskampagne
2. Opdateret prisside med dateModified-schema
3. Opdatering af tredjepartsprofiler
4. Opsøge branchepublikationer

Løbende:

1. Ugentlig overvågning af test-prompter
2. Spor korrektionsfremdrift pr. platform
3. Hurtig respons på nye fejl

Vigtige læringer:

• Kan ikke rette AI direkte – ret nettet
• Wikidata er høj effekt, hurtig løsning
• Kildeidentifikation er afgørende
• Tålmodighed påkrævet – 4-12 uger typisk

Tak til alle. Dette giver os en reel handlingsplan i stedet for bare frustration.