AIが当社ブランドについて不正確な情報を発信しています。AI検索時代のブランドレピュテーション管理とは？

ご心配はもっともです。今やAIレピュテーション管理は必須となっています。

なぜこうなるのか:

AIシステムは以下から学習します：

1. 自社サイト（現行・キャッシュ版含む）
2. サードパーティによる言及（レビュー、比較、記事など）
3. ウェブ上の過去データ（何年も前のものも含む）
4. ユーザー生成コンテンツ（フォーラム、Reddit、レビュー等）

これらを区別せず統合するため、最新・正確でない情報も混在します。

修正のフレームワーク:

レイヤー1：自社資産

• サイトに正確な最新情報を目立つ形で掲載
• スキーママークアップで現状を明示
• FAQページでよくある誤解を解消
• 「最終更新日」を目立つ場所に記載

レイヤー2：サードパーティ情報

• 古い情報が載っている記事を特定し、更新依頼
• 正しい情報の新規第三者コンテンツ作成
• Wikipediaをガイドラインに従って現状に更新
• Redditやフォーラムで誤情報を訂正

レイヤー3：モニタリング

• 各AIプラットフォームで定期的にクエリテスト
• ブランド言及の変化にアラート設定
• センチメントや正確性の経時トラッキング

ポイント：AIの発言そのものを直接変えるのではなく、AIが学ぶ情報源を変えることが重要です。

当社も古い価格情報のAI引用で同様の問題がありました。実際に効果があったのは以下の対策です：

問題: AIが3年前の価格を引用（実際は値上げ済み）

最初に試したこと（即効性なし）:

• サイトの価格ページを更新
• 構造化データ追加
• 3か月待つも変化なし

効果があった施策:

1. 複数ページで現行価格を明記（商品ページ、FAQ、比較ページ、ブログ等）
2. 第三者サイトの情報更新依頼（レビューサイトに価格更新を依頼）
3. 価格変更のプレスリリース配信（メディア掲載を促進）
4. Wikipediaの価格欄を更新（ガイドライン順守）

タイムライン: 複数施策を同時進行し、約6週間でAI回答に変化が見られました。

重要な気づき: 1ページだけの更新では不十分。複数の裏付け情報源がAI認識を変えます。

マルチソース戦略は理にかなっています。AIは複数情報源を突き合わせているため、全ての媒体で一貫した情報発信が必要ですね。

追加質問: 廃止済み機能をAIがいまだに推している件は？これは、もう提供していないものを期待させてしまい、誤解を招いています。

それから2年前のバグを現行の問題として指摘されるのは致命的です。

特にネガティブな古い情報への対応策は？

ネガティブで古い情報も、工夫次第で対応可能です。

廃止機能への対策:

1. 「変更履歴」コンテンツを明確に掲載

   • 「機能X：2024年に廃止」など経緯説明
   • AIも提供終了を学習可能

2. 比較コンテンツの更新

   • 古い機能を参照している箇所を修正

3. レビュー内での記載

   • レビュー自体は変更不可でも
   • 公開コメントで変更を明記
   • 新しいレビューや記事で古いものを上書き
   • 現在の顧客にレビュー依頼

古いバグへの対処:

1. 「解決済み」告知を作成

   • 「バグX：[日付]に修正」
   • 修正内容や現状を説明

2. 第三者情報源の場合:

   • 発行元に更新依頼
   • 難しい場合は「解決済み」注記追加を依頼

3. 新しいポジティブ情報の発信

   • 最近の事例や顧客の声
   • 新規レビュー

原則: 古い情報を消すことはできませんが、

• 明示的な訂正コンテンツの作成
• 新しい情報で古いものを上書き
• サードパーティ情報の更新依頼 が有効です。

AI企業への直接連絡について：

OpenAI（ChatGPT）:

• 回答にフィードバックボタンあり
• 特定ブランド問題の迅速修正は期待しにくい
• 明確な証拠のある事実誤認なら対応可能性あり

Perplexity:

• 事実誤認には比較的対応が早い場合も
• サポート窓口から証拠と共に申請

Google AI Overview:

• Google検索連動のため、通常のウェブマスター向けフィードバックが有効
• 検索順位改善がAI Overviewの修正にも直結

現実: AI企業の対応は限定的。最も早い修正ルートは、AIが学ぶウェブ情報（自社・第三者）側を更新することです。

エスカレーションが必要な場合:

• 明確な名誉毀損や虚偽
• 法的・安全上の誤情報
• 顧客に影響する重大な事実誤認

それでも、まず情報源を修正するのが最も確実です。

予防は修正よりもずっと簡単です。弊社の予防的アプローチを紹介します：

コンテンツ衛生管理:

1. 全てバージョニング - 価格・機能・方針変更時は日付付きで発表
2. 明示的な廃止宣言 - 単に機能を消すのではなく「廃止」と明記
3. 定期的なコンテンツ監査 - 四半期ごとに全ウェブサイトの正確性を確認
4. スキーママークアップ - dateModified, priceValidUntil等の構造化データ

サードパーティ管理:

1. 四半期ごとにプロフィール更新 - レビューサイトや比較ツール
2. 主要な変更にはプレスリリース
3. Wikipedia保守 - ページがあれば必ず現状維持

モニタリング:

1. 毎週AIブランドクエリ - 問題を早期発見
2. AIが引用するソースを追跡 - ここが最優先更新先
3. アラートシステム - Am I Citedや手動追跡

マインドセット: AIブランド認識は継続的な管理業務。スポット対応ではなく、日々の運用として捉えるべきです。

具体的なアクションプランが見えてきました。まとめ：

即時対応（今週）:

1. サイトに「2024-2025年の変更点」コンテンツを作成
2. 価格ページを現行価格で明示的に更新
3. 廃止機能に関する注意書きを追加
4. バグ修正済み告知を作成

短期対応（今月）:

1. 古い情報がある上位5レビューサイトに更新依頼
2. 比較記事の修正依頼
3. Wikipediaの更新（適用時）
4. 新しい顧客事例・声を発信

継続対応:

1. Am I Citedでモニタリング開始
2. 毎週AIブランドクエリテスト
3. 四半期ごとのコンテンツ精度監査
4. 全ての主要変更にバージョンと日付を明記

重要な気づき: 社内では機能廃止を把握していたが、外部への発信が不十分でした。今後は全ての主要変更を公開でアナウンスし、引用可能な情報源を必ず作ります。

法的観点からも注意点を補足します：

AI発言が法的問題となるケース:

• セキュリティ/コンプライアンスに関する虚偽
• 健康・安全情報の誤り
• 名誉毀損的な比較
• 商標の不適切使用

対応策:

1. AI回答を記録（スクリーンショット・日付付き）
2. 誤情報の情報源を特定
3. まず情報源を修正（AI企業への連絡より効果的）
4. 重大な場合は情報元への法的通知

現状: AIの誤情報責任は法的にも未確立。最善策は予防と迅速な是正であり、訴訟ではありません。

規制業界の場合: 自社発信コンテンツも必ずコンプライアンス審査を。AIは意図しない文脈で引用する可能性があります。

カスタマーサービスの観点も忘れずに。

AIが誤った情報を伝えると、現場の営業やサポート部門がその対応に追われます。

当社の対策:

1. 顧客対応部門へのAI誤情報ブリーフィング
2. 顧客がAI情報を引用した際の返答テンプレート作成
3. AI研究に基づく問い合わせ事例を記録
4. 顧客フィードバックからAI誤情報を発見

テンプレート例: 「調査いただきありがとうございます！念のため、最新情報をお伝えします —— [訂正情報]。常に最も正確な情報は当社ウェブサイト [リンク] でご確認いただけます。AIは時に古い情報を参照することがあるため、公式サイトのご確認をおすすめしています。」

データ: 現在、当社への問い合わせの約8％がAI調査を引用。今後も増加傾向です。これは実際の顧客影響です。

今後を見据えると、この問題はさらに拡大します。

トレンド: AIを調査に使う人が増え、AI回答の影響力も拡大。ブランド認知がAIの統合情報に左右される時代へ。

先進的なブランドの施策:

1. AIレピュテーション専用モニタリング（従来のSNS傾聴ではなくAI傾聴）
2. 積極的なコンテンツ戦略（主要事実を引用可能な形で発信）
3. 全ウェブ媒体での一貫性確保
4. 定期的なAI監査（毎月体系的なブランドクエリテスト）

競争優位: AIレピュテーションを適切に管理できるブランドほど、AI上での評価・印象も正確かつ好意的に。無対策なブランドはストーリーを失います。

これが新たなブランドレピュテーションの主戦場です。今のうちに対策を。