Vi har en merkevarekrise som tradisjonell omdømmehåndtering ikke kan løse.
Når noen spør ChatGPT eller Perplexity om vår produktkategori, får de informasjon om oss som enten er helt feil, utdatert med over 2 år, eller forveksles med en konkurrent med lignende navn.
Dette står vi overfor:
Konsekvens:
Dette har vi prøvd:
Hvordan beskytter du faktisk merkevaren din når AI sprer løgner om deg?
Jeg jobber med dette daglig. Her er realiteten: AI-systemer lærer fra mønstre over hele nettet, ikke bare fra nettsiden din. Din nettside er bare ett signal blant tusenvis.
Entitetskonsistens-rammeverket:
AI-systemer bygger forståelse av merkevaren din som en “entitet” ved å finne konsistent informasjon på flere autoritative kilder. Hvis informasjonen din er inkonsekvent, blir AI forvirret.
Prioritet 1: Kjerneplattformer for entiteter
Prioritet 2: Sikre identisk informasjon overalt:
Prioritet 3: Differensieringssignaler
Konkurrentforvekslingsproblemet spesielt? Lag innhold som eksplisitt tar for seg forskjellen. “I motsetning til [konkurrent] tilbyr vi [funksjon]” – denne tydelige kontrasten hjelper AI-systemer å skille entiteter.
Denne entitetskonsistens-tilnærmingen reddet oss.
Vi hadde nøyaktig samme problem – AI forvekslet oss med et annet selskap. Da vi gjennomgikk vår entitetstilstedeværelse:
Det tok oss 2 uker å fikse alt. Innen 6 uker gikk AI-forvirringen ned fra 45 % til under 10 %. Oppdateringen av Wikidata hadde størst effekt.
Tradisjonelle prinsipper for omdømmehåndtering gjelder fortsatt, men taktikken er annerledes.
Hva som fungerer for AI merkevarebeskyttelse:
Lag innhold AI trenger å sitere
Fyll autoritative kilder med korrekt informasjon
Bygg et overvåkingssystem
Adresser kildeinnholdet
Nøkkelinnsikt: AI lærer fra nettets økosystem, ikke fra pressemeldingene dine. Du må fikse økosystemet.
Vi hadde problemet med utdatert prising. Dette løste det:
Ferskhetsstrategien:
AI-systemer favoriserer nylig innhold. Vi laget en “levende” prisside som:
Så gjorde vi:
Innen åtte uker begynte AI-svar å sitere våre oppdaterte priser. Kombinasjonen av ferskhetssignaler og autoritative omtaler gjorde susen.
Du kan ikke beskytte det du ikke måler.
Sett opp systematisk overvåking:
Verktøy som Am I Cited automatiserer dette, men du kan starte manuelt i et regneark.
Hva du bør spore:
Denne overvåkingen avslører:
Vi hadde problemet med konkurrentforveksling i 8 måneder. Dette løste det:
Problem: Vårt navn er “TechFlow” og konkurrenten heter “FlowTech.” AI forvekslet oss hele tiden.
Løsning 1: Eksplisitt differensieringsinnhold Lagde en side: “TechFlow vs FlowTech: Forstå forskjellen”
Løsning 2: Konsistent navngivning med kontekst Endret alle omtaler fra “TechFlow” til “TechFlow (den [spesifikke beskrivelsen]-plattformen)”
Løsning 3: Unike entitetssignaler
Resultat: Forveksling gikk ned fra 40 % til 5 % over 12 uker. Den eksplisitte “vs”-siden var den viktigste faktoren.
Wikipedia er svært viktig for AI merkevarebeskyttelse. Det er en hovedkilde for mange LLM-er.
Hvis du har en Wikipedia-side:
Hvis du ikke har en Wikipedia-side, men burde hatt det:
Vanlige Wikipedia-feil:
Nøkkelen er å jobbe innenfor Wikipedias retningslinjer og samtidig sikre at korrekt informasjon er representert. Det er en langsiktig innsats, men gir stor effekt.
Reddit siteres ofte av AI-systemer. Hvis det finnes feilaktige diskusjoner om merkevaren din, må du håndtere dem.
Autentisk Reddit merkevarebeskyttelse:
Finn relevante diskusjoner
Delta genuint
Skap muligheter for korrekt innhold
Ikke gjør dette:
Reddit-brukere og AI-systemer oppdager begge uautentisitet. Målet er en ekte tilstedeværelse som gir korrekt informasjon.
Juridisk perspektiv på AI-feilrepresentasjon av merkevare:
Nåværende alternativer er begrenset:
Hva du kan gjøre:
Kommende reguleringer å følge med på:
For øyeblikket er praktisk merkevarebeskyttelse gjennom innholds- og entitetshåndtering mer effektivt enn juridiske tiltak. Men dokumenter alt – reguleringer kommer.
Bedriftsperspektiv på AI merkevarebeskyttelse:
Vi følger med på AI-fremstilling av merkevaren som en viktig måleparameter nå, sammen med NPS og merkevarebevissthet.
Vår overvåkingspakke:
Vårt responsprotokoll:
Hva vi har lært:
Budsjetttips: Hvis du bruker X på tradisjonell omdømmehåndtering, sett av minst 20 % til AI-spesifikk overvåking og beskyttelse.
Vi driver et byrå som fokuserer på dette, her er den komplette beskyttelsesstrategien:
Lag 1: Entitetsgrunnlag
Lag 2: Innholdsautoritet
Lag 3: Ekstern validering
Lag 4: Overvåking og respons
De fleste selskaper tenker kun på lag 2 (nettsiden sin). Men AI lærer fra hele økosystemet. Du trenger alle fire lag i samspill.
Denne tråden er akkurat det jeg trengte. Her er vår handlingsplan:
Uke 1: Entitetsrevisjon
Uke 2: Differensieringsinnhold
Uke 3–4: Ekstern validering
Løpende: Overvåking
Nøkkelinnsikt: Oppdateringene våre på nettsiden fungerte ikke fordi vi ignorerte det bredere økosystemet. AI lærer fra overalt, ikke bare fra vårt domene.
Takk til alle – dette gir oss en reell vei videre.
Get personalized help from our team. We'll respond within 24 hours.
Følg med på hvordan AI-systemer fremstiller merkevaren din i ChatGPT, Perplexity og Google AI. Motta varsler når unøyaktig informasjon dukker opp og overvåk innsatsen din for merkevarebeskyttelse.
Fellesskapsdiskusjon om hvordan man forbereder seg på AI-søkekriser. PR- og markedsføringsprofesjonelle deler krisehåndteringsrammeverk for håndtering av falsk ...
Diskusjon i fellesskapet om å korrigere feilinformasjon og unøyaktigheter i AI-genererte svar. Virkelige erfaringer fra merkevareansvarlige som håndterer AI-hal...
Diskusjon i fellesskapet om hvordan du kan optimalisere hvordan merkevaren din fremstår i AI-søkeresultater. Strategier for å kontrollere ditt merkevarenarrativ...
Informasjonskapselsamtykke
Vi bruker informasjonskapsler for å forbedre din surfeopplevelse og analysere vår trafikk. See our privacy policy.
