L'IA continua a sbagliare i fatti sulla nostra azienda - qual è il processo reale per correggerlo?

Mi occupo di questo ogni giorno. Ecco la realtà: non puoi correggere direttamente i sistemi IA. Devi correggere l’ecosistema da cui l’IA apprende.

Passo 1: Identifica la fonte dell’errore

Gli errori IA provengono da tre luoghi:

1. Dati di addestramento obsoleti - Vecchi articoli, vecchia versione del tuo sito
2. Disinformazione di terze parti - Articoli errati, vecchie recensioni, directory sbagliate
3. Allucinazione - L’IA se l’è inventato basandosi su informazioni parziali

Per ogni errore, indaga: da dove potrebbe arrivare?

Passo 2: Dai priorità alle correzioni ad alta autorevolezza

Correggi le informazioni sulle piattaforme più affidabili per l’IA:

1. Wikidata - Dati strutturati usati da molti sistemi IA
2. Wikipedia - Se hai una voce
3. Crunchbase - Fonte di informazioni aziendali
4. LinkedIn - Profili professionali
5. Google Business Profile - Sede e info di base
6. Il tuo sito web - Correzioni chiare e ben visibili

Passo 3: Crea “contenuti di correzione”

Pubblica contenuti che affrontano esplicitamente l’errore:

• “Aggiornato: La nostra guida prezzi 2026”
• “Fatti sull’azienda: [Tua Azienda] fondata nel 2018”
• Post sul blog che annuncia la funzione che dicono tu non abbia

Passo 4: Genera nuove menzioni

Nuove menzioni su siti autorevoli creano nuovi segnali di addestramento:

• Copertura stampa con informazioni corrette
• Citazioni in pubblicazioni di settore
• Nuove recensioni con dettagli accurati

Tempistiche: Aspettati 4-12 settimane perché i cambiamenti si propaghino. Alcuni sistemi si aggiornano più velocemente di altri.

Il problema della confusione con il concorrente è risolvibile.

La nostra situazione: Siamo “TechFlow” - il concorrente è “FlowTech”. L’IA ci confondeva costantemente.

Soluzione:

1. Contenuti di differenziazione espliciti Creata pagina: “TechFlow vs FlowTech: Aziende Diverse”

   • Affermazione chiara che siamo entità separate
   • Date di fondazione, sedi, prodotti diversi
   • Identificativi univoci per ciascuna

2. Contenuti ricchi di entità Ogni pagina principale ora include:

   • Nome aziendale completo contestualizzato
   • Informazioni sulla fondazione
   • Sede centrale
   • Nomi dei fondatori

3. Separazione in Wikidata Abbiamo creato voci Wikidata separate e accurate.

4. Schema sameAs Collegato la nostra entità a profili verificati:

   • Pagina aziendale LinkedIn
   • Profilo Crunchbase
   • Account social ufficiali

Risultato: La confusione è scesa dal 40% a meno del 5% in 8 settimane.

La chiave è rendere la nostra identità unica inequivocabile sul web.

Abbiamo corretto la disinformazione sui prezzi. Ecco cosa ha funzionato:

Il problema: L’IA citava i nostri prezzi 2022. Abbiamo aumentato i prezzi nel 2023.

La soluzione:

1. Pagina prezzi aggiornata e ben visibile

   • Aggiunto “Prezzi in vigore da gennaio 2024”
   • Chiaro “Ultimo aggiornamento: [data]”
   • dateModified nello schema

2. Annuncio aggiornamento prezzi Post sul blog: “Aggiornamento prezzi 2024”

   • Spiegato i cambiamenti
   • Inclusi i prezzi reali
   • Linkato da più pagine

3. Aggiornamento fonti terze

   • Profili G2 e Capterra
   • Directory di settore
   • Siti web di partner

4. Nuove menzioni

   • Prezzi citati in due articoli di settore
   • Postato prezzi corretti in thread Reddit rilevanti

Tempistiche:

• Settimana 2: Perplexity ha iniziato a citare i prezzi corretti
• Settimana 6: ChatGPT per lo più corretto
• Settimana 10: Claude aggiornato

Più i tuoi contenuti sui prezzi sono freschi e autorevoli, più veloce sarà la correzione.

Ti faccio risparmiare tempo: i feedback diretti alle aziende IA raramente funzionano.

La nostra esperienza:

• Inviate 15 correzioni tramite feedback ChatGPT - 0 risposte
• Usato il meccanismo feedback di Claude - nessun cambiamento visibile
• Modulo feedback Perplexity - nessuna risposta

Perché non funziona:

• Volume di feedback enorme
• Nessun team dedicato alle correzioni
• Non possono sovrascrivere manualmente i dati di addestramento
• Le correzioni individuali non sono scalabili

Cosa funziona invece: Correggi il web, non l’IA.

Le aziende IA non possono/vogliono correggere manualmente i tuoi problemi specifici. Ma INCORPORANO i contenuti corretti nelle future sessioni di addestramento e indicizzazione.

Meglio investire tempo a:

• Aggiornare i contenuti sorgente
• Generare nuove menzioni autorevoli
• Creare contenuti freschi e accurati

Frustrante, ma questa è la realtà.

Monitora sistematicamente i tuoi progressi nelle correzioni:

Imposta il monitoraggio delle correzioni:

1. Documenta gli errori

   • Errore esatto
   • Su quali piattaforme appare
   • Screenshot con data

2. Crea prompt di test

   • Progetta prompt che attivano l’errore
   • “In che anno è stata fondata [azienda]?”
   • “[azienda] offre [funzione]?”
   • “Quali sono i prezzi di [azienda]?”

3. Test settimanale

   • Esegui i prompt su tutte le piattaforme
   • Documenta: errore ancora presente? Correzione parziale? Risolto?

4. Traccia la tempistica delle correzioni

   Errore	Inizio correzione	Perplexity corretto	ChatGPT corretto	Claude corretto
   Anno di fondazione	1 gen	15 gen	10 feb	5 feb

5. Identifica cosa ha funzionato

   • Quali correzioni sono state più rapide?
   • Quali contenuti hanno guidato il cambiamento?
   • Replica per altri errori

Strumenti: Am I Cited può automatizzare parte di questo monitoraggio, ma il testing manuale ti permette di rilevare errori specifici.

Wikidata è sottovalutato per le correzioni IA.

Perché Wikidata è importante:

• Fonte di dati strutturati per molti sistemi IA
• Alimenta i knowledge panel
• Facile da modificare (con le giuste fonti)
• Le modifiche si propagano su più sistemi

Come correggere Wikidata:

1. Trova la tua entità Cerca il nome della tua azienda

2. Controlla i dati attuali

   • Data di fondazione (P571)
   • Sede centrale (P159)
   • Sito ufficiale (P856)
   • Settore (P452)
   • Persone chiave (P169, P112)

3. Modifica con fonti attendibili

   • Servono fonti affidabili
   • Articoli di giornale, documenti ufficiali
   • Wikipedia non è fonte valida per Wikidata

4. Aggiungi proprietà mancanti

   • Più completo è, meglio è
   • Includi prodotti, filiali, ecc.

La nostra correzione: Corretta la data di fondazione in Wikidata con fonte comunicato stampa. Il Google Knowledge Panel si è aggiornato in una settimana. I sistemi IA hanno iniziato a mostrare la data corretta entro 4 settimane.

Wikidata è spesso la leva più veloce per correzioni fattuali.

I comunicati stampa aiutano se fatti bene:

Comunicati stampa efficaci per correzioni:

Strutturali per essere IA-friendly:

• Inizia con il fatto nella prima frase
• Includi dati specifici
• Ripeti i fatti chiave più volte

Esempio di apertura: “[Nome Azienda], la piattaforma [descrizione] fondata nel 2018, oggi annuncia…”

Non: “Forte di anni di innovazione, il team di…”

Strategia di distribuzione:

• Principali agenzie di stampa (presente su molti siti)
• Testate di settore
• Notizie locali per la sede aziendale
• Pubblicazioni specialistiche

Perché funziona:

• Genera contenuti freschi e autorevoli
• Distribuito su molti domini
• Include informazioni corrette in modo prominente
• Fornisce fonte citabile per l’IA

Abbiamo diffuso un comunicato stampa appositamente per correggere la narrazione sulla data di fondazione. È apparso su oltre 50 siti. L’IA ha iniziato a citare la data corretta entro 5 settimane.

Come abbiamo corretto la disinformazione “non supportano la funzione X”:

Il problema: L’IA diceva che non avevamo accesso API. In realtà ce l’abbiamo da 18 mesi.

Indagine: L’IA citava la nostra vecchia documentazione, precedente al lancio della funzione. Inoltre, articoli di confronto con concorrenti non aggiornati.

La correzione:

1. Revisione pagina prodotto

   • Funzione API ben visibile
   • “Accesso API” nel titolo pagina
   • Screenshot dell’API in uso

2. Aggiornamento documentazione

   • Documentazione API chiara
   • “Disponibile da [data]”
   • Esempi ricchi e casi d’uso

3. Campagna contenuti

   • Blog: “Iniziare con l’API di [Prodotto]”
   • Caso studio: “Come [Cliente] usa la nostra API”
   • Guide di integrazione con strumenti popolari

4. Aggiornamenti terze parti

   • Liste di funzionalità su G2/Capterra aggiornate
   • Contattati siti di confronto per l’aggiornamento
   • Postato in thread Reddit rilevanti sulla nostra API

Tempistiche: Settimana 4: Perplexity corretto Settimana 7: Claude corretto Settimana 10: ChatGPT per lo più corretto

La chiave è sovrastare le vecchie informazioni con nuovi contenuti autorevoli e specifici sulla funzionalità.

Framework per una correzione sistematica degli errori:

1. Inventario degli errori Elenca ogni errore fattuale trovato:

• Descrizione errore
• Piattaforme coinvolte
• Impatto aziendale (alto/medio/basso)
• Probabile fonte

2. Prioritizzazione Correggi prima gli errori a maggior impatto:

• Disinformazione verso i clienti
• Errori su prezzi/funzioni
• Confusione con concorrenti

3. Matrice di azione per la correzione

4. Monitoraggio tempistiche Documenta quando hai avviato la correzione e quando ogni piattaforma risolve.

5. Prevenzione

• Informazioni coerenti ovunque
• Audit regolari sull’accuratezza IA
• Risposta rapida a nuovi errori

Trattalo come manutenzione continua, non come un progetto una tantum.

Questa discussione è incredibilmente utile. Ecco il nostro piano d’azione per la correzione:

Immediato (Questa settimana):

1. Audit e correzione voce Wikidata
2. Aggiornamento profilo Crunchbase
3. Correzione Google Business Profile
4. Impostazione monitoraggio prompt di test

Settimana 2-3:

1. Indagine sulle fonti degli errori
2. Aggiornamento sito web con contenuti di correzione
3. Comunicazione stampa con data di fondazione corretta
4. Creazione pagina di differenziazione per la confusione con concorrenti

Mese 2:

1. Campagna contenuti specifici per funzionalità
2. Pagina prezzi aggiornata con schema dateModified
3. Aggiornamenti profili terzi
4. Outreach a pubblicazioni di settore

Continuativo:

1. Monitoraggio settimanale dei prompt di test
2. Tracciare i progressi delle correzioni per piattaforma
3. Risposta rapida a nuovi errori

Lezioni chiave:

• Non si può correggere direttamente l’IA - occorre correggere il web
• Wikidata è una leva veloce e ad alto impatto
• L’identificazione della fonte è cruciale
• Serve pazienza - 4-12 settimane in media

Grazie a tutti. Ora abbiamo un vero piano d’azione invece che solo frustrazione.