AI blijft verkeerde feiten verspreiden over ons bedrijf - wat is het daadwerkelijke proces om dit te corrigeren?

Ik heb hier dagelijks mee te maken. De realiteit: Je kunt AI-systemen niet direct corrigeren. Je moet het ecosysteem herstellen waar AI van leert.

Stap 1: Identificeer de bron van de fout

AI-fouten komen uit drie bronnen:

1. Verouderde trainingsdata - Oude artikelen, oude versie van je site
2. Externe desinformatie - Onjuiste artikelen, oude reviews, verkeerde directories
3. Hallucinatie - AI heeft het verzonnen op basis van onvolledige info

Onderzoek bij elke fout: Waar komt dit waarschijnlijk vandaan?

Stap 2: Corrigeer op gezaghebbende platforms

Herstel informatie op platforms die AI het meest vertrouwt:

1. Wikidata - Gestructureerde data die veel AI-systemen gebruiken
2. Wikipedia - Als je een artikel hebt
3. Crunchbase - Bedrijfsinformatiebron
4. LinkedIn - Professionele profielen
5. Google Bedrijfsprofiel - Locatie en basisinfo
6. Je website - Duidelijke, prominente correcties

Stap 3: Maak ‘Correctiecontent’

Publiceer content die de fout expliciet adresseert:

• “Bijgewerkt: Onze prijsgids 2026”
• “Feiten over het bedrijf: [Jouw Bedrijf] Opgericht in 2018”
• Blogpost over de functie waarvan ze zeggen dat je die niet hebt

Stap 4: Bouw nieuwe vermeldingen op

Nieuwe vermeldingen op gezaghebbende sites creëren nieuwe trainingssignalen:

• Persartikelen met correcte info
• Vermeldingen in vakbladen
• Nieuwe reviews met juiste details

Tijdlijn: Reken op 4-12 weken voor verspreiding van wijzigingen. Sommige systemen updaten sneller dan andere.

Het probleem van verwarring met concurrenten is oplosbaar.

Onze situatie: Wij zijn “TechFlow” - concurrent is “FlowTech.” AI haalde ons constant door elkaar.

Oplossing:

1. Expliciete onderscheidende content Pagina gemaakt: “TechFlow vs FlowTech: Verschillende bedrijven”

   • Duidelijke verklaring dat we afzonderlijke entiteiten zijn
   • Verschillende oprichtingsdata, locaties, producten
   • Unieke identifiers voor elk

2. Entiteit-rijke content Elke belangrijke pagina bevat nu:

   • Volledige bedrijfsnaam met context
   • Oprichtingsinformatie
   • Locatie hoofdkantoor
   • Namen van oprichters

3. Wikidata-scheiding Zorgen voor aparte, correcte Wikidata-items.

4. sameAs-schema Onze entiteit gekoppeld aan geverifieerde profielen:

   • LinkedIn-bedrijfspagina
   • Crunchbase-profiel
   • Officiële social accounts

Resultaat: Verwarring daalde van 40% naar minder dan 5% in 8 weken.

De sleutel is om onze unieke identiteit onmiskenbaar te maken op het web.

Onze prijsdesinformatie opgelost. Dit werkte:

Het probleem: AI noemde onze prijzen van 2022. We hebben prijzen verhoogd in 2023.

De oplossing:

1. Prijzenpagina duidelijk bijgewerkt

   • Toegevoegd “Prijzen geldig vanaf januari 2024”
   • Duidelijk “Laatst bijgewerkt: [datum]”
   • dateModified in schema

2. Prijsupdate aangekondigd Blogpost: “Prijsupdate 2024”

   • Uitleg van wijzigingen
   • Concrete bedragen opgenomen
   • Gelinkt vanaf meerdere plekken

3. Externe bronnen bijgewerkt

   • G2- en Capterra-profielen
   • Vakdirectories
   • Partnerwebsites

4. Nieuwe vermeldingen

   • Prijzen laten noemen in twee vakartikelen
   • Juiste prijzen gepost in relevante Reddit-threads

Tijdlijn:

• Week 2: Perplexity gaf juiste prijzen
• Week 6: ChatGPT meestal correct
• Week 10: Claude bijgewerkt

Hoe actueler en gezaghebbender je prijsinformatie, hoe sneller deze wordt gecorrigeerd.

Laat mij je tijd besparen: Directe feedback aan AI-bedrijven werkt zelden.

Onze ervaring:

• 15 correcties via ChatGPT-feedback ingediend - 0 reacties
• Claude’s feedbackmechanisme gebruikt - geen zichtbare wijzigingen
• Perplexity feedbackformulier - geen reactie

Waarom dit niet werkt:

• Enorme hoeveelheid feedback
• Geen toegewijd correctieteam
• Ze kunnen trainingsdata niet handmatig overschrijven
• Individuele correcties zijn niet schaalbaar

Wat wel werkt: Herstel het web, niet de AI.

AI-bedrijven kunnen/willen je specifieke issues niet handmatig corrigeren. Maar ze zullen wél gecorrigeerde bronmaterialen opnemen in toekomstige trainingen en indexering.

Je energie kun je beter steken in:

• Broninhoud bijwerken
• Nieuwe gezaghebbende vermeldingen opbouwen
• Actuele, juiste content maken

Het is frustrerend, maar het is de realiteit.

Volg je correctieproces systematisch:

Zet monitoring voor correcties op:

1. Documenteer de fouten

   • Exacte foutmelding
   • Welke platforms tonen het
   • Screenshot met datum

2. Maak testprompts

   • Ontwerp prompts die de fout triggeren
   • “In welk jaar is [bedrijf] opgericht?”
   • “Biedt [bedrijf] [functie] aan?”
   • “Wat zijn de prijzen van [bedrijf]?”

3. Wekelijkse tests

   • Voer prompts uit op alle platforms
   • Documenteer: fout nog aanwezig? Gedeeltelijk gecorrigeerd? Opgelost?

4. Houd de correctietijdlijn bij

   Fout	Correctie gestart	Perplexity opgelost	ChatGPT opgelost	Claude opgelost
   Oprichtingsjaar	1 jan	15 jan	10 feb	5 feb

5. Identificeer wat werkte

   • Welke correcties gingen het snelst?
   • Welke content zorgde voor de verandering?
   • Repliceer voor andere fouten

Tools: Am I Cited kan een deel van deze tracking automatiseren, maar handmatig testen zorgt dat je specifieke fouten oppikt.

Wikidata wordt onderschat voor AI-correcties.

Waarom Wikidata belangrijk is:

• Gestructureerde databron voor veel AI-systemen
• Bepaalt knowledge panels
• Makkelijk te bewerken (met juiste bronnen)
• Wijzigingen verspreiden zich naar meerdere systemen

Hoe Wikidata te herstellen:

1. Zoek jouw entiteit Zoek op je bedrijfsnaam

2. Controleer huidige data

   • Oprichtingsdatum (P571)
   • Locatie hoofdkantoor (P159)
   • Officiële website (P856)
   • Branche (P452)
   • Sleutelfiguren (P169, P112)

3. Bewerk met bronnen

   • Je hebt betrouwbare bronnen nodig
   • Nieuwsartikelen, officiële documenten
   • Wikipedia is geen bron voor Wikidata

4. Voeg ontbrekende eigenschappen toe

   • Hoe completer, hoe beter
   • Voeg producten, dochterbedrijven, etc. toe

Onze correctie: Oprichtingsdatum in Wikidata hersteld met persbericht als bron. Google Knowledge Panel was binnen 1 week bijgewerkt. AI-systemen toonden de juiste datum binnen 4 weken.

Wikidata is vaak de snelste hefboom voor feitelijke correcties.

Persberichten helpen, mits goed uitgevoerd:

Effectieve correctiepersberichten:

Maak ze AI-vriendelijk:

• Begin met het feit in de eerste zin
• Neem specifieke data op
• Herhaal kernfeiten meerdere keren

Voorbeeld opening: “[Bedrijfsnaam], het [beschrijvende] platform opgericht in 2018, kondigde vandaag aan…”

Niet: “Voortbouwend op jaren van innovatie, het team bij…”

Distributiestrategie:

• Grote wire-diensten (verschijnt op veel sites)
• Branchegerichte media
• Lokale pers voor locatie hoofdkantoor
• Vakbladen

Waarom dit werkt:

• Creëert actuele, gezaghebbende content
• Verspreid over veel domeinen
• Bevat correcte informatie prominent
• Biedt een citeerbare bron voor AI

Wij hebben één persbericht speciaal uitgegeven om het verhaal over onze oprichtingsdatum te corrigeren. Het verscheen op 50+ sites. AI begon de juiste datum binnen 5 weken te noemen.

Hoe we “ondersteunt functie X niet”-desinformatie opgelost hebben:

Het probleem: AI zei dat we geen API-toegang boden. We hebben dit al 18 maanden.

Onderzoek: AI citeerde onze eigen oude documentatie van vóór de lancering van de functie. En ook verouderde vergelijkingsartikelen.

De oplossing:

1. Productpagina vernieuwd

   • API-functie prominent getoond
   • “API-toegang” in paginatitel
   • Screenshots van API in gebruik

2. Documentatie bijgewerkt

   • Duidelijke API-documentatie
   • “Beschikbaar sinds [datum]”
   • Rijke voorbeelden en use cases

3. Contentcampagne

   • Blog: “Aan de slag met [Product] API”
   • Case study: “Hoe [Klant] onze API gebruikt”
   • Integratiegidsen met populaire tools

4. Externe updates

   • G2/Capterra-featurelijsten bijgewerkt
   • Vergelijkingssites benaderd voor update
   • Gepost in relevante Reddit-threads over onze API

Tijdlijn: Week 4: Perplexity gecorrigeerd Week 7: Claude gecorrigeerd Week 10: ChatGPT meestal gecorrigeerd

De sleutel was de oude informatie overspoelen met nieuwe, gezaghebbende, feature-specifieke content.

Framework voor systematische foutcorrectie:

1. Fouteninventarisatie Noteer elke feitelijke fout die je vindt:

• Foutmelding
• Platforms waar het voorkomt
• Zakelijke impact (hoog/middel/laag)
• Waarschijnlijke bron

2. Prioritering Los fouten met de grootste impact eerst op:

• Klantgerichte desinformatie
• Prijs-/functie-fouten
• Concurrentieverwarring

3. Correctie-actiematrix

4. Tijdlijn bijhouden Noteer wanneer correctie startte en wanneer elk platform het aanpast.

5. Preventie

• Consistente entiteitsinformatie overal
• Regelmatige audits van AI-nauwkeurigheid
• Snel reageren op nieuwe fouten

Zie dit als doorlopend onderhoud, niet als eenmalig project.

Deze thread is ontzettend behulpzaam. Dit is ons correctieactieplan:

Direct (deze week):

1. Wikidata-item controleren en herstellen
2. Crunchbase-profiel bijwerken
3. Google Bedrijfsprofiel corrigeren
4. Monitoring opzetten met testprompts

Week 2-3:

1. Foutbronnen onderzoeken
2. Website bijwerken met correctiecontent
3. Persbericht uitgeven met juiste oprichtingsdatum
4. Onderscheidingspagina maken voor verwarring met concurrent

Maand 2:

1. Feature-specifieke contentcampagne
2. Prijzenpagina met dateModified-schema updaten
3. Externe profielen bijwerken
4. Outreach naar vakmedia

Doorlopend:

1. Wekelijks monitoring van testprompts
2. Correctievoortgang bijhouden per platform
3. Snel reageren op nieuwe fouten

Belangrijkste inzichten:

• AI kun je niet direct corrigeren – corrigeer het web
• Wikidata is impactvol en snel
• Bronidentificatie is cruciaal
• Geduld nodig – 4-12 weken is normaal

Dank aan iedereen. Nu hebben we een echt actieplan in plaats van alleen frustratie.