Heute Morgen habe ich ChatGPT nach unserem Produkt gefragt und festgestellt, dass dort mit voller Überzeugung Informationen genannt werden, die seit 2 Jahren nicht mehr stimmen.
Was die KI sagt:
Das ist nicht nur eine Frage der Sichtbarkeit – das schadet unserer Marke aktiv durch falsche Informationen.
Das Beängstigende:
Fragen:
Ich habe das Gefühl, wir haben die Kontrolle über unsere Markengeschichte verloren.
Sie haben Recht, besorgt zu sein. Reputationsmanagement für KI ist inzwischen unerlässlich.
Warum das passiert:
KI-Systeme lernen aus:
Sie verarbeiten das alles, ohne zwischen aktuell und veraltet oder richtig und falsch zu unterscheiden.
Das Korrektur-Framework:
Ebene 1: Eigene Kanäle
Ebene 2: Drittquellen
Ebene 3: Monitoring
Wichtig: Sie ändern nicht direkt, was die KI sagt – sondern, wovon sie lernt.
Was das Monitoring angeht – hier ist ein systematischer Ansatz:
Wöchentliche Checkliste für Markenüberwachung:
Testen Sie diese Abfragen in ChatGPT, Perplexity, Claude:
Dokumentieren:
Veränderungen im Zeitverlauf verfolgen
Am I Cited automatisiert vieles davon – verfolgt, was KI über Sie sagt, und benachrichtigt bei Änderungen. Aber auch manuelles wöchentliches Testen ist besser als nichts.
Wir hatten ein ähnliches Problem mit veralteten Preisen. Das hat uns letztlich geholfen:
Das Problem: Die KI nannte Preise von vor 3 Jahren (wir hatten inzwischen deutlich erhöht).
Was wir zuerst probiert haben (hat nicht sofort gewirkt):
Was tatsächlich geholfen hat:
Zeitplan: Nach etwa 6 Wochen tauchten die Änderungen in KI-Antworten auf.
Wichtig: Eine einzelne Seitenänderung reicht nicht. Sie brauchen mehrere bestätigende Quellen, um das KI-Verständnis zu verschieben.
Der Multi-Source-Ansatz ergibt Sinn. KI trianguliert über verschiedene Quellen, also brauchen wir überall konsistente Informationen.
Anschlussfrage: Was ist mit der abgeschafften Funktion, die von der KI noch beworben wird? Das führt Interessenten tatsächlich in die Irre und weckt falsche Erwartungen.
Und der 2 Jahre alte Bug, der als aktuell dargestellt wird – das schadet uns.
Wie geht man gezielt mit NEGATIVEN, veralteten Informationen um?
Veraltete negative Informationen sind schwierig, aber lösbar:
Das Problem mit der abgeschafften Funktion:
Explizite “Was hat sich geändert”-Inhalte auf der Website erstellen
Vergleichsseiten aktualisieren, die die alte Funktion aufführen könnten
Wenn die Funktion in Bewertungen vorkommt – Sie können Bewertungen nicht ändern, aber:
Das alte Bug-Problem:
Lösungsankündigung veröffentlichen, falls noch nicht geschehen
Bei Drittquellen:
Aktuelle positive Inhalte erstellen, die das Negative überlagern
Das Prinzip: Sie können alte Inhalte nicht löschen, aber:
Zu direktem Kontakt mit KI-Unternehmen:
OpenAI (ChatGPT):
Perplexity:
Google KI-Überblick:
Die Realität: Verlassen Sie sich nicht auf KI-Unternehmen. Am schnellsten korrigieren Sie, indem Sie die Webquellen anpassen, von denen die KI lernt.
Wann eskalieren:
Auch dann gilt: Erst die Quelle beheben – das ist verlässlicher als auf KI-Unternehmen zu warten.
Vorbeugen ist einfacher als korrigieren. So gehen wir proaktiv vor:
Content-Hygiene:
Alles versionieren – Bei Preis-, Funktions-, Policy-Änderungen klar datierte Ankündigungen erstellen
Explizite Abschaffung – Funktionen nicht nur entfernen, sondern das Aus explizit ankündigen
Regelmäßige Inhaltsprüfungen – Alle Website-Inhalte quartalsweise auf Aktualität prüfen
Schema-Markup – dateModified, priceValidUntil und weitere strukturierte Daten nutzen
Drittquellen-Management:
Profile quartalsweise aktualisieren – Bewertungsseiten, Verzeichnisse, Vergleichstools
PR bei größeren Änderungen – Pressemitteilungen für große Updates
Wikipedia-Pflege – Falls vorhanden, Seite aktuell halten
Monitoring:
Wöchentliche KI-Markenabfragen – Probleme früh erkennen
Quellen, die KI zitiert, verfolgen – Diese zuerst aktualisieren
Alarmsystem – Am I Cited oder manuelles Tracking
Mindset: KI-Markenwahrnehmung ist eine ständige Managementaufgabe, kein einmaliger Fix.
Das gibt mir einen klaren Handlungsplan. Zusammenfassung:
Sofortmaßnahmen (diese Woche):
Kurzfristig (dieser Monat):
Laufend:
Erkenntnis: Wir haben Änderungen extern nicht gut kommuniziert. Intern wussten wir von der Abschaffung der Funktion, aber nie öffentlich angekündigt. Das liegt an uns.
Künftig gibt es für jede größere Änderung eine öffentliche Ankündigung als zitierbare Quelle.
Juristischer Blickwinkel, der nicht fehlen darf:
Wenn KI-Aussagen rechtlich problematisch sind:
Ihre Optionen:
Realität: Gerichte haben KI-Haftung für Fehlinformationen noch nicht abschließend geklärt. Bester Schutz ist Prävention und schnelle Korrektur, nicht Klage.
Für regulierte Branchen: Sicherstellen, dass eigene Inhalte compliance-geprüft sind. KI kann sie in unvorhergesehenen Zusammenhängen zitieren.
Denken Sie auch an den Kundenservice-Aspekt.
Wenn KI Interessenten falsche Infos liefert, bekommen Ihr Sales- und Support-Team die Folgen zu spüren.
Was wir gemacht haben:
Beispielvorlage: “Vielen Dank für Ihre Recherche! Damit Sie die aktuellsten Informationen haben – [korrigierter Fakt]. Unsere Website unter [Link] bietet immer die neuesten Details. KI-Systeme greifen manchmal auf ältere Informationen zurück, daher empfehlen wir immer, unsere offizielle Seite für die genauesten und aktuellsten Angaben zu prüfen.”
Die Zahlen: Rund 8% unserer Anfragen beziehen sich mittlerweile auf KI-Recherchen. Die Tendenz steigt. Das hat echten Kundeneinfluss.
Der Blick nach vorn – das Problem wird weiter wachsen.
Trend: Immer mehr Menschen nutzen KI zur Recherche, immer mehr Entscheidungen werden von KI-Antworten beeinflusst, die Markenwahrnehmung wird zunehmend durch KI geformt.
Was fortschrittliche Marken tun:
Wettbewerbsvorteil: Marken, die KI-Reputation gezielt managen, werden von KI korrekter und positiver dargestellt. Wer das ignoriert, verliert die Kontrolle über die eigene Geschichte.
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