Stiamo affrontando un problema serio e non so come risolverlo.
Quando qualcuno chiede a ChatGPT della nostra azienda, afferma con sicurezza:
Perplexity è leggermente meglio perché collega alle fonti, ma comunque attinge da articoli obsoleti.
L’impatto è reale:
Cosa ho provato:
Niente sembra cambiare le risposte dell’IA. Qualcuno è davvero riuscito a risolvere questo problema?
Mi occupo esattamente di questo problema. È risolvibile ma richiede un lavoro sistematico.
Perché l’IA sbaglia:
I dati di addestramento di ChatGPT hanno una data limite. Se il tuo vecchio CEO è stato menzionato in 100 articoli e il nuovo in 20, il modello “ricorda” di più quello vecchio. Non è malizioso, è solo pattern matching su dati incompleti.
Il framework di correzione che funziona:
1. Audit delle fonti Elenca ogni luogo online in cui compaiono informazioni sulla tua azienda:
2. Aggiorna le fonti autorevoli Queste sono le fonti di cui l’IA si fida di più:
3. Strategia di contenuti freschi Pubblica nuovi contenuti che dichiarino esplicitamente le informazioni corrette:
4. Segnala e documenta
Tempistiche: 2-6 mesi per un cambiamento significativo. Non è una soluzione rapida.
Sì! Wikidata viene spesso sottovalutato ma è fondamentale.
A differenza di Wikipedia, Wikidata non ha gli stessi requisiti di notorietà. Puoi creare un’entità per la tua azienda con:
Questi dati strutturati alimentano molti sistemi IA. Ho visto aggiornamenti su Wikidata migliorare l’accuratezza dell’IA nel giro di poche settimane perché alcuni sistemi lo interrogano direttamente.
Per le aziende senza pagina Wikipedia, Wikidata è in realtà ancora più importante perché è una delle poche fonti strutturate di cui l’IA si fida.
Abbiamo passato la stessa cosa quando ChatGPT continuava a dire che eravamo una “piattaforma e-commerce” mentre in realtà siamo uno strumento B2B SaaS. Modello di business completamente diverso.
Cosa ha funzionato davvero:
La chiave è stata la coerenza su più fonti autorevoli.
Abbiamo aggiornato:
Entro 8 settimane, ChatGPT ha iniziato a descriverci correttamente. L’articolo su TechCrunch sembra aver aiutato di più: pubblicazione tech autorevole + recente + info corretta.
La lezione: L’IA si fida delle fonti autorevoli. Porta le informazioni corrette su siti autorevoli, non solo sul tuo sito.
Aspetto tecnico che molti trascurano:
Lo schema markup è il modo in cui “dici” ai sistemi IA le informazioni corrette.
Sulla pagina Chi Siamo, implementa lo schema Organization con:
{
"@type": "Organization",
"name": "Tua Azienda",
"foundingDate": "2015-03-15",
"address": {
"addressLocality": "Austin",
"addressRegion": "TX"
},
"employee": {
"@type": "Person",
"name": "Nome CEO Attuale",
"jobTitle": "CEO"
}
}
I sistemi IA interpretano sempre più spesso lo schema markup per comprendere le entità. Non è una bacchetta magica, ma è uno dei segnali più chiari che puoi inviare sulle informazioni accurate.
Lo stesso per i tuoi prodotti: usa lo schema Product solo per le offerte attuali. I prodotti dismessi dovrebbero essere rimossi completamente dalla sitemap.
Importante: serve monitoraggio continuo, non solo una correzione una tantum.
Le risposte dell’IA possono cambiare. Abbiamo corretto la disinformazione per un cliente, e dopo 4 mesi ChatGPT ha ricominciato a dare informazioni sbagliate perché ha trovato un nuovo articolo con dati vecchi.
Imposta:
Quando individui nuova disinformazione, risalila alla fonte. Spesso è un articolo vecchio ripubblicato o un nuovo articolo che cita info obsolete.
È un compito continuo di gestione reputazionale, non un progetto con una data di fine.
Cosa ha funzionato per noi nel correggere informazioni errate sui prodotti:
Crea una pagina “Fatti Aziendali” sul tuo sito.
Abbiamo creato una semplice pagina con:
Strutturata come tabella e formattazione chiara. Schema markup per tutto.
Questa singola pagina è diventata una fonte che i sistemi IA hanno iniziato a citare. Quando hai una fonte autorevole e chiaramente strutturata, l’IA preferisce citarla invece di raccogliere informazioni da più articoli.
Prospettiva legale che può aiutare:
Se la disinformazione sta causando danni concreti al business, documenta tutto.
Ho lavorato con aziende che hanno presentato reclami formali ai provider IA. La chiave è dimostrare:
Per aziende UE, il GDPR dà alcuni diritti sull’accuratezza dei dati relativi a entità identificabili. È complesso ma è già stato utilizzato con successo.
Per disinformazione grave che non si risolve con i canali standard, alcune aziende hanno avuto successo con lettere legali formali ai provider IA. Questo porta la questione a un team diverso rispetto ai moduli di feedback.
Tuttavia: La prevenzione è più facile che la cura. L’aggiornamento delle fonti, come suggerito dagli altri, è più affidabile che cercare di obbligare le aziende IA a correggere le risposte.
Cosa inaspettata che ci ha aiutato:
Fatti citare in articoli recenti con informazioni corrette.
I sistemi IA (soprattutto Perplexity) danno molto peso ai contenuti recenti. Non riuscivamo ad avere un articolo su TechCrunch, ma potevamo:
Ognuna di queste azioni ha creato contenuti recenti con informazioni corrette che i sistemi IA hanno trovato e iniziato a citare.
Ci è costato forse 2.000 dollari in distribuzione PR in 3 mesi. Le risposte IA sono migliorate nel giro di 6 settimane.
Spiego la realtà tecnica del perché è difficile risolvere questo problema:
Come gli LLM “imparano” i fatti:
ChatGPT non ha un database di dati aziendali da consultare. Ha appreso pattern dai dati di addestramento. Se il tuo vecchio CEO era in più documenti rispetto al nuovo, il modello “crede” di più alle info vecchie.
In pratica questo significa:
Per il recupero in tempo reale (la parte che puoi correggere più velocemente):
Perplexity ricerca il web in tempo reale. Se le pagine autorevoli mostrano info corrette, Perplexity dovrebbe citarle correttamente. Concentrati sul rendere le info corrette il risultato più visibile per il tuo nome aziendale.
Per la conoscenza del modello (correzione più lenta):
Cambia quando i modelli vengono riaddestrati su nuovi dati. OpenAI non comunica quando aggiorna i dati di training, ma succede. Ottenere ora info corrette su siti autorevoli significa che le future versioni dei modelli avranno dati migliori.
In sintesi: Pensala come SEO per i dati di training IA. Non stai correggendo direttamente il modello - stai correggendo ciò da cui i modelli futuri impareranno.
Questo thread è stato preziosissimo. Ecco il mio piano d’azione:
Immediato (Questa settimana):
Breve termine (Prossimi 30 giorni): 5. Creare pagina “Fatti Aziendali” con informazioni strutturate chiare 6. Pubblicare comunicato stampa con informazioni aggiornate 7. Contattare testate locali per copertura 8. Segnalare disinformazione a Perplexity (con fonti)
Continuativo: 9. Monitoraggio settimanale delle risposte IA 10. Tracciare i miglioramenti nel tempo 11. Creare nuovi contenuti che includano naturalmente i dati corretti 12. Valutare opzioni legali se persiste disinformazione rilevante
La cosa più importante che ho capito: Non si tratta di cambiare direttamente l’IA - si tratta di cambiare ciò da cui l’IA impara. Correggi le fonti, e l’IA prima o poi seguirà.
Aggiornerò questo thread tra qualche mese con i risultati.
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