KI verbreitet ständig falsche Fakten über unser Unternehmen – wie läuft die Korrektur wirklich ab?

Ich habe jeden Tag damit zu tun. Die Realität ist: Sie können KI-Systeme nicht direkt korrigieren. Sie müssen das Ökosystem korrigieren, aus dem die KI lernt.

Schritt 1: Fehlerquelle identifizieren

KI-Fehler stammen aus drei Quellen:

1. Veraltete Trainingsdaten – Alte Artikel, alte Version Ihrer Website
2. Drittquellen-Fehlinformationen – Falsche Artikel, alte Bewertungen, fehlerhafte Verzeichnisse
3. Halluzination – KI hat es aufgrund unvollständiger Informationen erfunden

Für jeden Fehler untersuchen: Woher stammt das vermutlich?

Schritt 2: Korrekturen auf autoritativen Plattformen priorisieren

Korrigieren Sie Informationen auf Plattformen, denen die KI am meisten vertraut:

1. Wikidata – Strukturierte Daten, die viele KI-Systeme nutzen
2. Wikipedia – Falls Sie einen Artikel haben
3. Crunchbase – Quelle für Unternehmensdaten
4. LinkedIn – Professionelle Profile
5. Google-Unternehmensprofil – Standort und Basisinfos
6. Eigene Website – Klare, prominente Korrekturen

Schritt 3: “Correction Content” erstellen

Veröffentlichen Sie Inhalte, die den Fehler explizit adressieren:

• “Update: Unser Preiskatalog 2026”
• “Unternehmensfakten: [Ihr Unternehmen] gegründet 2018”
• Blogbeitrag zur Einführung des Features, das Sie laut KI nicht haben

Schritt 4: Neue Erwähnungen generieren

Neue Erwähnungen auf autoritativen Seiten erzeugen neue Trainingssignale:

• Presseberichte mit korrekten Informationen
• Erwähnungen in Branchenpublikationen
• Neue Bewertungen mit korrekten Details

Zeitplan: Rechnen Sie mit 4–12 Wochen, bis Änderungen wirken. Manche Systeme aktualisieren schneller als andere.

Das Problem mit der Wettbewerberverwechslung ist lösbar.

Unsere Situation: Wir sind “TechFlow” – der Wettbewerber heißt “FlowTech”. Die KI hat uns ständig verwechselt.

Lösung:

1. Explizite Differenzierungsinhalte Eine Seite erstellt: “TechFlow vs FlowTech: Verschiedene Unternehmen”

   • Klare Aussage, dass wir eigenständig sind
   • Unterschiedliche Gründungsdaten, Standorte, Produkte
   • Eindeutige Kennungen für beide

2. Informationsreiche Inhalte Jede Hauptseite enthält jetzt:

   • Vollständiger Firmenname mit Kontext
   • Gründungsjahr
   • Sitz des Hauptquartiers
   • Namen der Gründer

3. Wikidata-Trennung Sicherstellen, dass es getrennte, korrekte Wikidata-Einträge gibt.

4. sameAs-Schema Verbindung unserer Entität zu verifizierten Profilen:

   • LinkedIn-Unternehmensseite
   • Crunchbase-Profil
   • Offizielle Social-Media-Accounts

Ergebnis: Verwechslungen sanken von 40 % auf unter 5 % in 8 Wochen.

Wichtig ist, die eigene Identität im gesamten Web unmissverständlich zu machen.

Wir haben Fehlinformationen zu unseren Preisen korrigiert. Das hat funktioniert:

Das Problem: Die KI hat unsere Preise von 2022 genannt. 2023 haben wir erhöht.

Die Lösung:

1. Preisseite auffällig aktualisiert

   • “Preise gültig ab Januar 2024” hinzugefügt
   • Deutliches “Letzte Aktualisierung: [Datum]”
   • dateModified im Schema

2. Preisankündigung veröffentlicht Blog: “Preisanpassung 2024”

   • Änderungen erklärt
   • Aktuelle Preise aufgeführt
   • Von mehreren Stellen verlinkt

3. Drittquellen aktualisiert

   • G2- und Capterra-Profile
   • Branchenverzeichnisse
   • Partnerwebsites

4. Neue Erwähnungen

   • Zwei Branchenartikel mit korrekten Preisen erhalten
   • Richtige Preise in relevanten Reddit-Threads gepostet

Zeitplan:

• Woche 2: Perplexity nannte korrekte Preise
• Woche 6: ChatGPT größtenteils korrekt
• Woche 10: Claude aktualisiert

Je aktueller und autoritativer Ihre Preisinhalte, desto schneller korrigiert es sich.

Ich kann Ihnen Zeit sparen: Direktes Feedback an KI-Unternehmen bringt selten etwas.

Unsere Erfahrung:

• 15 Korrekturen über ChatGPT-Feedback eingereicht – 0 Antworten
• Claudes Feedback-Funktion genutzt – keine sichtbaren Änderungen
• Perplexity-Feedbackformular – keine Rückmeldung

Warum das nicht funktioniert:

• Masse an Feedback ist riesig
• Kein eigenes Korrektur-Team
• Trainingsdaten können nicht manuell überschrieben werden
• Einzelne Korrekturen sind nicht skalierbar

Was stattdessen funktioniert: Korrigieren Sie das Web, nicht die KI.

KI-Unternehmen können oder wollen Ihre spezifischen Probleme nicht manuell beheben. Aber sie übernehmen korrigierte Quellinformationen bei künftigen Trainings und Indexierungen.

Ihre Energie ist besser investiert in:

• Quellen aktualisieren
• Neue, autoritative Erwähnungen schaffen
• Frische, korrekte Inhalte erstellen

Es ist frustrierend, aber so ist die Realität.

Überwachen Sie Ihre Korrekturen systematisch:

Korrektur-Monitoring einrichten:

1. Fehler dokumentieren

   • Exakte Fehlerbeschreibung
   • Wo wird sie angezeigt?
   • Screenshot mit Datum

2. Testprompts erstellen

   • Prompts, die den Fehler auslösen
   • “In welchem Jahr wurde [Unternehmen] gegründet?”
   • “Bietet [Unternehmen] [Feature] an?”
   • “Was kostet [Unternehmen]?”

3. Wöchentliche Tests

   • Prompts auf allen Plattformen ausführen
   • Dokumentieren: Fehler noch vorhanden? Teilweise korrigiert? Behoben?

4. Korrektur-Zeitleiste verfolgen

   Fehler	Korrektur gestartet	Perplexity behoben	ChatGPT behoben	Claude behoben
   Gründungsjahr	1. Jan	15. Jan	10. Feb	5. Feb

5. Identifizieren, was funktioniert hat

   • Welche Korrekturen gingen am schnellsten?
   • Welche Inhalte bewirkten die Änderung?
   • Vorgehen für weitere Fehler übernehmen

Tools: Am I Cited kann einen Teil des Trackings automatisieren, aber manuelle Tests erfassen spezifische Fehler besser.

Wikidata wird für KI-Korrekturen unterschätzt.

Warum Wikidata wichtig ist:

• Strukturierte Datenquelle für viele KI-Systeme
• Versorgt Knowledge Panels
• Leicht editierbar (mit Belegen)
• Änderungen wirken sich auf viele Systeme aus

So geht die Wikidata-Korrektur:

1. Eigene Entität finden Nach Firmennamen suchen

2. Aktuelle Daten prüfen

   • Gründungsdatum (P571)
   • Sitz des Hauptquartiers (P159)
   • Offizielle Website (P856)
   • Branche (P452)
   • Schlüsselpersonen (P169, P112)

3. Mit Belegen bearbeiten

   • Zuverlässige Quellen nötig
   • Nachrichtenartikel, offizielle Dokumente
   • Wikipedia ist keine Quelle für Wikidata

4. Fehlende Eigenschaften hinzufügen

   • Je vollständiger, desto besser
   • Produkte, Tochterfirmen etc. eintragen

Unsere Korrektur: Gründungsdatum in Wikidata mit Pressemitteilung belegt. Google Knowledge Panel war nach 1 Woche aktualisiert. KI-Systeme zeigten das richtige Datum nach 4 Wochen an.

Wikidata ist oft der schnellste Hebel für Faktenkorrekturen.

Pressemitteilungen helfen – wenn sie richtig gemacht sind:

Effektive Korrektur-Pressemitteilungen:

Strukturieren Sie sie KI-freundlich:

• Fakt direkt im ersten Satz nennen
• Konkrete Daten angeben
• Zentrale Fakten mehrfach wiederholen

Beispiel-Intro: “[Firmenname], die [Beschreibung] Plattform, gegründet 2018, gibt heute bekannt…”

Nicht so: “Gestützt auf jahrelange Innovationen hat das Team von…”

Verbreitungsstrategie:

• Große Presseverteiler (erscheint auf vielen Seiten)
• Branchenspezifische Medien
• Lokale Presse für den Firmensitz
• Fachpublikationen

Warum das funktioniert:

• Frische, autoritative Inhalte entstehen
• Auf vielen Domains veröffentlicht
• Korrekte Infos prominent platziert
• Liefert zitierbare Quelle für KI

Wir haben eine Pressemitteilung gezielt zur Korrektur unseres Gründungsdatums herausgegeben. Sie erschien auf über 50 Seiten. Die KI nannte das korrekte Datum nach 5 Wochen.

So haben wir die Fehlinformation “unterstützt Feature X nicht” behoben:

Das Problem: KI behauptete, wir hätten keinen API-Zugang. Wir bieten ihn seit 18 Monaten.

Untersuchung: KI bezog sich auf alte eigene Dokumentation vor Launch des Features. Außerdem auf veraltete Wettbewerbsvergleiche.

Die Korrektur:

1. Produktseite überarbeitet

   • API-Feature prominent dargestellt
   • “API-Zugang” im Seitentitel
   • Screenshots der API im Einsatz

2. Dokumentation aktualisiert

   • Klare API-Doku
   • “Verfügbar seit [Datum]”
   • Umfangreiche Beispiele und Use Cases

3. Content-Kampagne

   • Blog: “Einstieg in die [Produkt]-API”
   • Case Study: “Wie [Kunde] unsere API nutzt”
   • Integrationsanleitungen für gängige Tools

4. Drittquellen aktualisiert

   • G2/Capterra-Featurelisten angepasst
   • Vergleichsseiten kontaktiert
   • In relevanten Reddit-Threads über unsere API gepostet

Zeitplan: Woche 4: Perplexity korrigiert Woche 7: Claude korrigiert Woche 10: ChatGPT überwiegend korrigiert

Der Schlüssel war, die alten Infos mit neuen, autoritativen, Features-bezogenen Inhalten zu überfluten.

Framework für systematische Fehlerkorrektur:

1. Fehler-Inventur Jeden Faktenfehler auflisten:

• Fehlerbeschreibung
• Betroffene Plattformen
• Geschäftsauswirkung (hoch/mittel/niedrig)
• Vermutete Quelle

2. Priorisierung Gravierende Fehler zuerst beheben:

• Kundenrelevante Fehlinformationen
• Preis-/Feature-Fehler
• Wettbewerbsverwechslung

3. Korrektur-Aktionsmatrix

4. Zeitplan-Tracking Dokumentieren, wann Korrektur begonnen und wann auf welcher Plattform erledigt.

5. Prävention

• Einheitliche Unternehmensdaten überall
• Regelmäßige Prüfung der KI-Genauigkeit
• Schnelles Reagieren auf neue Fehler

Behandeln Sie das als laufende Aufgabe, nicht als Einmalprojekt.

Dieser Thread ist unglaublich hilfreich. Das ist unser Korrektur-Fahrplan:

Sofort (diese Woche):

1. Wikidata-Eintrag prüfen und korrigieren
2. Crunchbase-Profil aktualisieren
3. Google-Unternehmensprofil anpassen
4. Monitoring für Testprompts einrichten

Woche 2–3:

1. Fehlerquellen recherchieren
2. Website mit Korrektur-Inhalten aktualisieren
3. Pressemitteilung mit korrektem Gründungsdatum herausgeben
4. Differenzierungsseite zur Wettbewerbsverwechslung erstellen

Monat 2:

1. Feature-spezifische Content-Kampagne
2. Preisseite mit dateModified-Schema aktualisieren
3. Drittfirmen-Profile aktualisieren
4. Branchenpublikationen ansprechen

Laufend:

1. Wöchentliches Monitoring der Testprompts
2. Korrekturfortschritt je Plattform dokumentieren
3. Schnelle Reaktion auf neue Fehler

Wichtige Erkenntnisse:

• KI nicht direkt korrigierbar – das Web korrigieren
• Wikidata ist ein schneller, wirkungsvoller Hebel
• Quellidentifikation ist entscheidend
• Geduld nötig – 4–12 Wochen sind typisch

Vielen Dank an alle. Das ist endlich ein echter Aktionsplan statt bloßer Frustration.