ChatGPT geeft steeds verkeerde informatie over mijn bedrijf - is het iemand gelukt om correcties te krijgen?

Ik heb hier constant mee te maken. Dit is de realiteit die je moet begrijpen:

Waarom correcties zo moeilijk zijn:

1. Trainingsdata is statisch - ChatGPT (en vergelijkbare modellen) leerden van data tot een afsluitdatum. Eenmaal getraind, zit die kennis er in tot de volgende trainingscyclus.

2. Feedback is niet instant - Je duim-omlaag en feedback WORDEN verzameld, maar ze informeren toekomstige training, niet onmiddellijke fixes.

3. Er bestaat geen "bewerk" knop - Anders dan Google, is er geen Search Console-equivalent waar je contentwijzigingen kunt aanvragen.

De daadwerkelijke correctietijdlijn:

Wat echt werkt:

1. Fix bronnen, niet AI - Update Wikipedia, nieuwsartikelen, je eigen site
2. Creëer tegencontent - Publiceer gezaghebbende, accurate content overal
3. Bouw volume - AI zal meer correcte info tegenkomen als je meer creëert
4. Richt je op realtime platforms - Perplexity weerspiegelt bronwijzigingen sneller

De 4 maanden tijdlijn waar je je op bevindt is helaas normaal. Blijf pushen, maar pas verwachtingen aan.

Ik heb verschillende AI-misinformatiecrisissen aangepakt. De rechtszaakvermelding is bijzonder lastig - zo pak je het aan:

Het juridische vermeldingsprobleem:

AI-systemen behandelen rechtszaakvermeldingen als significant (omdat ze dat vaak zijn). Zelfs afgewezen zaken blijven hangen omdat:

• Meerdere nieuwsartikelen de aanklacht behandelden
• Rechtbankdocumenten openbaar zijn
• AI maakt geen onderscheid tussen "afgewezen" en "verloren"

Wat werkte voor een klant in vergelijkbare situatie:

1. Publiceerde een gedetailleerde "zaaksluiting" aankondiging
2. Liet advocatenkantoor zaaksamenvatting publiceren op hun site
3. Zocht vakpublicatiedekking van de afwijzing
4. Werkte LinkedIn en professionele profielen bij

Het belangrijkste inzicht: De AFWIJZING moet net zo prominent zijn als de oorspronkelijke aanklacht. Als er 10 artikelen zijn over de rechtszaak en 1 over de afwijzing, geeft AI meer gewicht aan de rechtszaak.

Creëer evenveel gezaghebbende content over de positieve afloop als er bestaat over de oorspronkelijke zaak.

Ervaren Wikipedia-redacteur hier. Een paar dingen over de Wikipedia-hoek:

Wikipedia is HEEL belangrijk voor AI:

• Het weegt zwaar in trainingsdata
• Zowel ChatGPT als Claude verwijzen er vaak naar
• Wikipedia goed krijgen kan doorwerken naar AI-systemen

Maar wees voorzichtig:

• Bewerk niet direct de pagina van je eigen bedrijf (belangenverstrengeling)
• Volg Wikipedia’s bronvereisten strikt
• Stel wijzigingen voor op de Overlegpagina
• Gebruik betrouwbare secundaire bronnen

Veelgemaakte fouten:

• Promotionele content toevoegen (wordt teruggedraaid)
• Alleen bedrijfsmaterialen citeren (niet als betrouwbaar beschouwd)
• Wijzigingen maken zonder discussie
• Te agressief zijn

Wat wel werkt:

• Krijg eerst onafhankelijke mediadekking
• Gebruik die dekking als Wikipedia-bronnen
• Stel wijzigingen voor via de juiste kanalen
• Wees geduldig en volg het proces

Een goed onderbouwde Wikipedia-correctie propageert sneller naar AI dan bijna al het andere.

We hebben iets vergelijkbaars meegemaakt. Dit is wat het CEO-vertrekgerucht specifiek vereiste:

Onze situatie: AI bleef zeggen dat onze CEO "was opgestapt" terwijl ze gewoon kort medisch verlof had genomen en was teruggekeerd.

Wat het oploste:

1. CEO publiceerde persoonlijke blogpost die de tijdlijn verduidelijkte
2. Bedrijf gaf "CEO Jaaroverzicht" persbericht uit
3. Kreeg CEO geïnterviewd op branchepodcast
4. Werkte executive team pagina bij met duidelijke "sinds 2019" taal
5. Voegde CEO toe aan recente conferentiesprekerslijsten

Het patroon: AI heeft RECENTE signalen nodig dat iemand actueel is. Oud nieuws over "veranderingen" plus stilte leest als vertrek.

Voor jouw CEO:

• Laat ze zichtbaar huidige CEO-dingen doen
• Conferentieoptreden, interviews, artikelen op naam
• Zorg dat "CEO [Naam]" verschijnt in recente, gezaghebbende content

AI leert uiteindelijk dat je CEO… nog steeds je CEO is.

Voordat je problemen kunt oplossen, moet je precies weten wat AI zegt. Systematische monitoring is essentieel:

Wat te volgen:

• Exacte bewoordingen die AI gebruikt over je bedrijf
• Welke platforms welke onjuistheden hebben
• Welke prompts de verkeerde informatie activeren
• Of correcties na verloop van tijd effect hebben

Waarom monitoring ertoe doet:

• Verschillende platforms hebben verschillende info (los elk apart op)
• Sommige prompts krijgen accurate antwoorden, andere niet
• Je kunt meten of je correctie-inspanningen werken
• Vang nieuwe onjuistheden op voordat ze zich verspreiden

Onze aanpak: We gebruiken Am I Cited om merkvermeldingen over platforms te monitoren. Wanneer we onjuiste antwoorden zien:

1. Documenteren we de exacte onjuistheid
2. Identificeren we de waarschijnlijke bron
3. Lossen we de bron op
4. Volgen we of het AI-antwoord verandert

Zonder systematische monitoring los je problemen blindelings op.

Juridische opties wanneer AI het erg fout heeft:

Wanneer juridische actie kan helpen:

• Lasterlijke uitspraken (onwaar en schadelijk)
• Duidelijke feitelijke onjuistheden die de business beïnvloeden
• AVG-overtredingen (in toepasselijke rechtsgebieden)

De realiteit:

• De meeste AI-bedrijven hebben voorwaarden die aansprakelijkheid beperken
• Rechtszaken over trainingsdata zijn juridisch onbeproefd
• Zaken zoals NYT vs. OpenAI lopen nog
• Juridische actie is traag en duur

Meer praktische juridische aanpak:

• Sommatiebrieven naar platforms met specifieke onjuistheden
• DMCA-meldingen als je content verkeerd wordt weergegeven
• Documenteer alles voor mogelijke toekomstige actie
• Werk direct samen met platform juridische teams voor ernstige gevallen

AVG-hoek (indien van toepassing): Recht om vergeten te worden verzoeken zijn geprobeerd. Resultaten wisselend, maar het verkennen waard voor EU-gerelateerde content.

Voor de meeste bedrijven werkt bronnen repareren beter dan juridische actie. Maar documenteer alles voor het geval juridisch noodzakelijk wordt.

Perspectief van een kleiner bedrijf - we konden de volledige PR-blitz niet betalen, dus richtten we ons op wat we konden controleren:

Laagbudget correctiestrategie:

1. Eigen media eerst

   • Elke pagina op onze site bijgewerkt
   • Gedetailleerde "Over" sectie gemaakt
   • FAQ’s toegevoegd die veelvoorkomende misvattingen adresseren

2. Gratis platforms

   • LinkedIn bedrijfspagina (gedetailleerd, actueel)
   • Crunchbase profiel (vaak geciteerd door AI)
   • Google Bedrijfsprofiel
   • Branche-directories

3. Content creatie

   • Blogposts met actuele feiten
   • Casestudies die het huidige team noemen
   • Klanttestimonials met data

4. Relatiebenutting

   • Partners gevraagd hun beschrijvingen van ons bij te werken
   • Klanten gevraagd ons te noemen in hun content
   • Contact opgenomen met branche-analisten

Totale kosten: Vooral tijd. Maar we zagen verbeteringen in Perplexity binnen 2 maanden.

Deze thread is ongelooflijk behulpzaam geweest. Dit is ons actieplan:

Direct (deze week):

1. Systematische AI-monitoring opzetten over platforms
2. Alle huidige onjuistheden per platform documenteren
3. Interne "Fact Check" pagina maken om te delen met investeerders
4. Alle eigen properties bijwerken met actuele, prominente informatie

Korte termijn (komende 30 dagen):

1. Groot persbericht met correcte feiten over alle belangrijke issues
2. CEO zichtbaar maken - podcastinterviews, conferentieoptreden
3. Zaaksluitingsaankondiging publiceren voor de rechtszaak
4. Via juiste kanalen met Wikipedia werken

Doorlopend:

1. Blijven monitoren om te volgen of correcties effect hebben
2. Volume van correcte content opbouwen over tijd
3. Eerst op Perplexity richten (snellere updates)
4. Investeerders proactief voorbereiden op AI-onjuistheden

Belangrijkste inzicht: Je kunt AI niet direct bewerken, maar je kunt het internet overspoelen met correcte informatie totdat AI bijtrekt. En in de tussentijd de verwachtingen managen van mensen die ertoe doen.

Bedankt allemaal. Dit is een lange termijn spel maar we hebben nu tenminste een strategie.