Vi har et omdømmeproblem, vi ikke kan løse på traditionel vis.
Situationen:
Spørgsmål:
Traditionelle omdømmehåndterings-playbooks virker ikke her.
Dette er den største uadresserede udfordring i brand management lige nu. Her er realiteten:
Hvorfor traditionel omdømmehåndtering fejler:
| Traditionel tilgang | Hvorfor det fejler for AI |
|---|---|
| Skub negative resultater ned | AI sammenfatter, rangerer ikke |
| Slet eller fjern indhold | AI er trænet på historiske data |
| Svar på anmeldelser | AI trækker fra aggregerede kilder |
| PR-krisehåndtering | Kan ikke udsende rettelser til AI |
Hvad virker faktisk:
Tidslinjens realitet:
Den hårde sandhed:
Du kan ikke redigere AI. Du kan kun påvirke, hvad den lærer fra.
Ja, men der er nuancer:
Den multi-model virkelighed:
De fleste AI-platforme bruger nu hybride tilgange:
Når ChatGPT bruger websøgning, kan den finde aktuelle oplysninger. Nøglen er at sikre:
Taktisk tilgang til din situation:
Det løste produktproblem:
“Budgetalternativ”-positioneringen:
Den afviste retssag:
Målet:
Gør korrekte oplysninger så udbredte og autoritative, at AI ikke kan ignorere dem.
Traditionelt PR-perspektiv med AI-tilpasninger:
Hvad der har ændret sig:
Gammel model: Kontroller fortællingen gennem medierelationer Ny model: Påvirk de kilder, AI lærer fra
Vores tilpassede krise-playbook:
Specifikke taktikker, der virkede:
Kunde havde lignende forældet produktproblem i ChatGPT:
Uge 1: Identificerede kilder, som AI citerede (gammel TechCrunch-artikel) Uge 2: Udgav løsningshistorie på egen side + Medium + LinkedIn Uge 3: Sendte opdateringshistorie til TechCrunch (de opdaterede originalartiklen) Uge 4: Skabte omfattende FAQ med schema markup Uge 6: ChatGPT Search begyndte at vise korrekte oplysninger
Vigtig indsigt:
Den oprindelige kilde betyder mest. Hvis du kan få den oprindelige negative kilde opdateret eller rettet, spreder det sig hurtigere end at skabe nyt konkurrerende indhold.
Overvågningsperspektiv – du kan ikke rette, hvad du ikke kan se:
Vores overvågningssetup:
Vi tracker brandomtaler på tværs af:
Hvad vi overvåger:
| Metrik | Hvorfor det er vigtigt |
|---|---|
| Omtalefrekvens | Fremgår vi overhovedet? |
| Sentiment | Positiv, neutral, negativ? |
| Citeringsnøjagtighed | Er oplysningerne korrekte? |
| Kildeattribution | Hvor trækker AI fra? |
| Konkurrentomtaler | Hvordan er vi positioneret mod dem? |
De prompts vi bruger:
Værktøjer vi bruger:
Vigtig fund:
AI-svar varierer markant afhængigt af promptformulering. Du skal teste mange variationer for at forstå dit fulde omdømmelandskab.
Wikipedia-perspektiv – det betyder mere, end de fleste tror:
Hvorfor Wikipedia er afgørende:
AI-systemer vægter Wikipedia-indhold tungt. Det er i deres træningsdata, og mange bruger det til entitetsverificering. Hvis din Wikipedia-side er forkert eller forældet, vil AI videreføre disse unøjagtigheder.
Hvad du kan og ikke kan gøre:
Kan gøre:
Kan ikke gøre:
Bedste praksis:
Effekten:
Vi har set Wikipedia-opdateringer sprede sig til AI-svar inden for 2-4 uger for live-søge-AI og 3-6 måneder for basemodelopdateringer.
Opdater også:
Indholdsstrategisk tilgang til omdømme:
Det grundlæggende skifte:
Traditionelt: Skab indhold til kunder AI-æra: Skab indhold til kunder OG til at blive citeret af AI-systemer
Indhold, der påvirker AI-omdømme:
For specifikke omdømmeproblemer:
Lav indhold, der direkte adresserer problemet:
Strukturen betyder noget:
AI udtrækker klare, direkte udsagn. Skriv indhold med citerbare udsagn:
Godt: “I 2024 løste [Brand] produktkvalitetsproblemet ved at implementere en ny QC-proces, hvilket resulterede i 99,8% kundetilfredshed.”
Dårligt: “Vi har foretaget mange forbedringer gennem årene og fortsætter med at fokusere på kvalitet.”
Den første version kan AI citere. Den anden er for vag til at citere.
Det er præcis det, jeg havde brug for. Her er min handlingsplan:
Umiddelbare handlinger (uge 1-2):
Opsæt systematisk overvågning
Identificer kilder
Kortsigtede løsninger (uge 3-8):
Opdater autoritative kilder
Skab korrigerende indhold
Pitch rettelser til oprindelige kilder
Løbende strategi:
Opbyg positiv tredjeparts-tilstedeværelse
Overvåg og tilpas
Succeskriterier:
Tankesættet:
AI-omdømme er påvirkning, ikke kontrol. Vi kan ikke redigere, hvad AI siger, men vi kan overvælde det med korrekte, autoritative oplysninger.
Tak for de praktiske strategier!
Get personalized help from our team. We'll respond within 24 hours.
Følg med i, hvordan AI-platforme repræsenterer dit brand. Overvåg omtaler, sentiment og kilder på tværs af ChatGPT, Perplexity og Google AI Overviews.
Fællesskabsdebat om, hvordan negativ omtale påvirker AI-citater. Virkelige erfaringer fra brand managers, der håndterer dårlige anmeldelser og omtaler i AI-svar...
Fællesskabsdiskussion om beskyttelse af brandets omdømme i AI-genererede svar. Virkelige erfaringer fra marketingfolk, der håndterer fejlagtig fremstilling af b...
Lær at overvåge og håndtere dit brand omdømme på tværs af AI-søgemaskiner som ChatGPT, Perplexity og Gemini. Opdag strategier til at forbedre synligheden i AI-g...
Cookie Samtykke
Vi bruger cookies til at forbedre din browsingoplevelse og analysere vores trafik. See our privacy policy.
