Abbiamo un problema serio. Quando le persone chiedono a ChatGPT informazioni sulla nostra azienda, vengono fornite risposte obsolete e a volte completamente sbagliate:
Cosa sta succedendo:
Cosa abbiamo provato:
Le mie domande:
Questo sta influenzando il nostro business. Potenziali clienti e partner verificano l’AI prima di contattarci.
Mi occupo di questo costantemente. Ecco la realtà che devi comprendere:
Perché le correzioni sono così difficili:
I dati di addestramento sono statici - ChatGPT (e modelli simili) hanno imparato da dati fino a una certa data. Una volta addestrato, quella conoscenza resta tale fino al ciclo di aggiornamento successivo.
Il feedback non è immediato - I tuoi pollici verso il basso e feedback VENGONO raccolti, ma servono per i futuri addestramenti, non per correzioni istantanee.
Non esiste un pulsante “modifica” - Diversamente da Google, non c’è un equivalente di Search Console dove puoi richiedere modifiche ai contenuti.
La reale tempistica delle correzioni:
| Piattaforma | Meccanismo di aggiornamento | Tempistiche realistiche |
|---|---|---|
| ChatGPT | Cicli di addestramento | 12-18 mesi |
| Perplexity | Ricerca in tempo reale | Settimane-mesi |
| Gemini | Indice Google + addestramento | Mesi |
| Claude | Cicli di addestramento | 12-18 mesi |
Cosa funziona davvero:
I 4 mesi che hai aspettato sono purtroppo normali. Continua a insistere, ma regola le aspettative.
12-18 mesi sono duri. Abbiamo un lancio prodotto in Q2 e potenziali investitori che fanno due diligence ora.
C’è modo di accelerare questo processo? Il denaro non è il problema - conta l’efficacia.
Per situazioni urgenti, ecco il playbook accelerato:
Azioni immediate (giorni):
Medio termine (settimane):
Per gli investitori in particolare:
Non puoi accelerare i tempi di addestramento dell’AI, ma puoi controllare la narrazione per chi conta davvero.
Ho gestito diverse crisi di disinformazione AI. La menzione della causa legale è particolarmente delicata - ecco come affrontarla:
Il problema della menzione legale:
I sistemi AI considerano le menzioni di cause legali come significative (spesso lo sono davvero). Anche i casi archiviati restano perché:
Cosa ha funzionato per un mio cliente in situazione simile:
L’elemento chiave: Devi far sì che l’ARCHIVIAZIONE sia tanto visibile quanto il deposito originale. Se ci sono 10 articoli sulla causa e 1 sull’archiviazione, l’AI darà più peso alla causa.
Crea tanti contenuti autorevoli sulla risoluzione positiva quanti ce ne sono sul caso originale.
Esperto editor di Wikipedia qui. Alcune cose sull’aspetto Wikipedia:
Wikipedia conta MOLTISSIMO per l’AI:
Ma attenzione:
Errori comuni:
Cosa funziona:
Una correzione ben documentata su Wikipedia si propaga all’AI più velocemente di quasi tutto il resto.
Abbiamo vissuto qualcosa di simile. Ecco cosa ha richiesto la voce sull’uscita del CEO:
La nostra situazione: L’AI continuava a dire che la nostra CEO “si era dimessa” mentre in realtà aveva solo preso un breve congedo medico ed era tornata.
Cosa ha risolto la questione:
La lezione: L’AI ha bisogno di SEGNALI RECENTI che qualcuno sia ancora in carica. Vecchie notizie su “cambiamenti” unite al silenzio equivalgono a dimissioni.
Per il tuo CEO:
L’AI alla fine apprenderà che il tuo CEO è… ancora il tuo CEO.
Prima di poter correggere i problemi, occorre sapere esattamente cosa dice l’AI. Un monitoraggio sistematico è essenziale:
Cosa monitorare:
Perché il monitoraggio è importante:
Il nostro approccio: Usiamo Am I Cited per monitorare le menzioni del brand sulle varie piattaforme. Quando vediamo risposte errate:
Senza un monitoraggio sistematico, risolvi problemi alla cieca.
Opzioni legali quando l’AI sbaglia pesantemente:
Quando l’azione legale può aiutare:
La realtà:
Approccio legale più pratico:
Aspetto GDPR (se applicabile): Le richieste di diritto all’oblio sono state tentate. Risultati altalenanti, ma vale la pena esplorare per i contenuti relativi all’UE.
Per la maggior parte delle aziende, correggere le fonti è più efficace che agire legalmente. Ma documenta tutto nel caso serva.
Prospettiva da piccola azienda - non potevamo permetterci una grande campagna PR, quindi ci siamo concentrati su ciò che potevamo controllare:
Strategia di correzione low-budget:
Proprietà aziendali prima di tutto
Piattaforme gratuite
Creazione contenuti
Leva sulle relazioni
Costo totale: Tempo, principalmente. Ma abbiamo visto miglioramenti su Perplexity in 2 mesi.
Questo thread è stato incredibilmente utile. Ecco il nostro piano d’azione:
Immediato (questa settimana):
Breve termine (prossimi 30 giorni):
Continuativo:
La lezione chiave: Non puoi modificare direttamente l’AI, ma puoi inondare internet di informazioni corrette finché l’AI non si aggiorna. E nel frattempo gestire le aspettative delle persone che contano.
Grazie a tutti. È una maratona, ma almeno ora abbiamo una strategia.
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