AI fortsetter å oppgi feil fakta om selskapet vårt – hva er den faktiske prosessen for å rette opp dette?

Jeg jobber med dette daglig. Her er realiteten: Du kan ikke direkte korrigere AI-systemer. Du må fikse økosystemet AI lærer av.

Steg 1: Identifiser feilkilden

AI-feil kommer fra tre steder:

1. Utdatert treningsdata – Gamle artikler, gammel versjon av nettsiden din
2. Tredjeparts feilinformasjon – Feilaktige artikler, gamle anmeldelser, gale kataloger
3. Hallusinasjon – AI fant det opp basert på delvis informasjon

For hver feil: Undersøk hvor dette sannsynligvis kommer fra.

Steg 2: Prioriter høyt autoritative korrigeringer

Fiks informasjon på plattformer AI stoler mest på:

1. Wikidata – Strukturert data mange AI bruker
2. Wikipedia – Om du har en artikkel
3. Crunchbase – Kildedata om selskaper
4. LinkedIn – Profesjonelle profiler
5. Google Business Profile – Lokasjon og grunndata
6. Nettsiden din – Tydelige, fremtredende korrigeringer

Steg 3: Lag “korrigerende innhold”

Publiser innhold som eksplisitt adresserer feilen:

• “Oppdatert: Vår prisguide for 2026”
• “Fakta om selskapet: [Ditt selskap] grunnlagt i 2018”
• Blogginnlegg om funksjonen de hevder du ikke har

Steg 4: Bygg ferske omtaler

Nye omtaler på autoritative nettsteder gir nye treningssignaler:

• Presseoppslag med korrekt informasjon
• Omtale i bransjetidsskrifter
• Nye anmeldelser med riktige detaljer

Tidslinje: Forvent 4–12 uker før endringer slår gjennom. Noen systemer oppdaterer raskere enn andre.

Problemet med konkurranseforveksling kan løses.

Vår situasjon: Vi heter “TechFlow” – konkurrenten heter “FlowTech.” AI blandet oss hele tiden.

Løsning:

1. Tydelig differensieringsinnhold Lagde en side: “TechFlow vs FlowTech: Ulike selskaper”

   • Klart utsagn om at vi er separate enheter
   • Ulike stiftelsesår, lokasjoner, produkter
   • Unike identifikatorer for hver

2. Entitetsrikt innhold Hver hovedside inkluderer nå:

   • Selskapets fulle navn med kontekst
   • Stiftelsesinformasjon
   • Hovedkontor-lokasjon
   • Grunnleggeres navn

3. Wikidata-separasjon Sikret at vi har egne, korrekte Wikidata-oppføringer.

4. sameAs-skjema Knyttet vår entitet til verifiserte profiler:

   • LinkedIn-selskapsside
   • Crunchbase-profil
   • Offisielle sosiale kontoer

Resultat: Forveksling sank fra 40 % til under 5 % på 8 uker.

Nøkkelen er å gjøre vår unike identitet umiskjennelig på nettet.

Fikk rettet feilinformasjon om priser. Her er hva som fungerte:

Problemet: AI siterte våre priser fra 2022. Vi økte prisene i 2023.

Løsningen:

1. Oppdatert prisside tydelig

   • La til “Prisene gjelder fra januar 2024”
   • Tydelig “Sist oppdatert: [dato]”
   • dateModified i schema

2. Publiserte prisoppdatering Blogginnlegg: “Prisoppdatering 2024”

   • Forklarte endringene
   • Tok med faktiske tall
   • Lenket fra flere steder

3. Oppdaterte tredjeparts-kilder

   • G2- og Capterra-profiler
   • Bransjekataloger
   • Partner-nettsteder

4. Ferske omtaler

   • Fikk prisene omtalt i to bransjeartikler
   • Postet riktige priser i relevante Reddit-tråder

Tidslinje:

• Uke 2: Perplexity begynte å sitere riktige priser
• Uke 6: ChatGPT stort sett korrekt
• Uke 10: Claude oppdatert

Jo nyere og mer autoritativt prisinnholdet ditt er, jo raskere blir det rettet.

La meg spare deg for tid: Direkte tilbakemelding til AI-selskaper fungerer sjelden.

Vår erfaring:

• Sendte inn 15 korrigeringer til ChatGPT-tilbakemelding – 0 svar
• Brukte Claudes tilbakemeldingsmekanisme – ingen synlige endringer
• Perplexity sitt tilbakemeldingsskjema – ingen respons

Hvorfor dette ikke virker:

• Enorm mengde tilbakemeldinger
• Ingen dedikert korrigeringsteam
• De kan ikke manuelt overstyre treningsdata
• Individuelle korrigeringer skalerer ikke

Hva som fungerer i stedet: Fiks nettet, ikke AI.

AI-selskaper kan/ønsker ikke å manuelt rette dine spesifikke problemer. Men de VIL innlemme korrigert kildemateriale i fremtidig trening og indeksering.

Bruk heller energien på:

• Oppdatere kildematerialet
• Bygge nye autoritative omtaler
• Lage nytt, korrekt innhold

Frustrerende, men slik er det.

Følg med systematisk på korrigeringene dine:

Sett opp overvåkning av korrigering:

1. Dokumenter feilene

   • Eksakt feilutsagn
   • Hvilke plattformer viser det
   • Skjermbilde med dato

2. Lag testspørsmål

   • Lag spørsmål som utløser feilen
   • “Hvilket år ble [selskap] grunnlagt?”
   • “Tilbyr [selskap] [funksjon]?”
   • “Hva koster [selskap]?”

3. Ukentlig testing

   • Kjør spørsmål på alle plattformer
   • Dokumenter: fortsatt feil? Delvis rettet? Fikset?

4. Følg med på korrigeringstid

   Feil	Korrigering startet	Perplexity fikset	ChatGPT fikset	Claude fikset
   Grunnleggingsår	1. jan	15. jan	10. feb	5. feb

5. Identifiser hva som fungerte

   • Hvilke korrigeringer gikk raskest?
   • Hvilket innhold utløste endringen?
   • Gjenta for andre feil

Verktøy: Am I Cited kan automatisere noe av denne sporingen, men manuell testing sikrer at du fanger opp spesifikke feil.

Wikidata er undervurdert for AI-korrigering.

Hvorfor Wikidata er viktig:

• Strukturert datakilde for mange AI-systemer
• Driver kunnskapspaneler
• Lett å redigere (med riktige kilder)
• Endringer spres til flere systemer

Slik retter du Wikidata:

1. Finn din entitet Søk etter selskapsnavnet ditt

2. Gå gjennom nåværende data

   • Grunnleggingsdato (P571)
   • Hovedkontor-lokasjon (P159)
   • Offisiell nettside (P856)
   • Bransje (P452)
   • Nøkkelpersoner (P169, P112)

3. Rediger med kilder

   • Du trenger pålitelige kilder
   • Nyhetsartikler, offisielle dokumenter
   • Wikipedia er ikke kilde for Wikidata

4. Legg til manglende egenskaper

   • Jo mer komplett, jo bedre
   • Ta med produkter, datterselskap osv.

Vår korrigering: Rettet grunnleggingsdato i Wikidata med pressemelding som kilde. Så Google Knowledge Panel oppdatert på 1 uke. AI-systemer begynte å vise riktig dato innen 4 uker.

Wikidata er ofte det raskeste tiltaket for faktakorrigeringer.

Pressemeldinger hjelper når de gjøres riktig:

Effektive korrigeringspressemeldinger:

Strukturer dem AI-vennlig:

• Start med faktum i første setning
• Ta med konkrete datapunkter
• Gjenta nøkkelfakta flere ganger

Eksempel start: “[Selskapsnavn], plattformen for [beskrivelse] grunnlagt i 2018, kunngjorde i dag…”

Ikke: “Basert på mange års innovasjon har teamet hos…”

Distribusjonsstrategi:

• Store nyhetsbyråer (vises på mange nettsteder)
• Bransjespesifikke medier
• Lokalaviser for hovedkontor-lokasjon
• Fagpublikasjoner

Hvorfor dette virker:

• Lager ferskt, autoritativt innhold
• Spres over mange domener
• Inkluderer korrekt informasjon tydelig
• Gir siterbar kilde for AI

Vi sendte én pressemelding spesielt for å korrigere narrativet om grunnleggingsår. Den ble publisert på 50+ nettsteder. AI begynte å sitere riktig dato innen 5 uker.

Slik rettet vi “har ikke funksjon X”-feilinformasjon:

Problemet: AI sa vi ikke hadde API-tilgang. Vi har hatt det i 18 måneder.

Undersøkelse: AI siterte vår egen gamle dokumentasjon fra før funksjonen ble lansert. Pluss utdaterte sammenligningsartikler med konkurrenter.

Tiltak:

1. Omstrukturert produktside

   • API-funksjonalitet godt synlig
   • “API-tilgang” i sidetittel
   • Skjermbilder av API i bruk

2. Dokumentasjonsoppdatering

   • Tydelig API-dokumentasjon
   • “Tilgjengelig siden [dato]”
   • Rike eksempler og brukstilfeller

3. Innholdskampanje

   • Blogg: “Kom i gang med [produkt] API”
   • Kundecase: “Hvordan [kunde] bruker vår API”
   • Integrasjonsguider mot populære verktøy

4. Tredjepartsoppdateringer

   • Oppdatert G2/Capterra-funksjonslister
   • Kontaktet sammenligningsnettsteder for oppdatering
   • Postet om API i relevante Reddit-tråder

Tidslinje: Uke 4: Perplexity rettet Uke 7: Claude rettet Uke 10: ChatGPT stort sett rettet

Nøkkelen var å overvelde gammelt innhold med nytt, autoritativt, funksjonsspesifikt innhold.

Rammeverk for systematisk feilretting:

1. Feiloversikt List opp alle faktiske feil du har funnet:

• Feilutsagn
• Påvirkede plattformer
• Forretningspåvirkning (høy/middels/lav)
• Sannsynlig kilde

2. Prioritering Fiks de mest alvorlige feilene først:

• Kunde-rettet feilinformasjon
• Pris-/funksjonsfeil
• Konkurrentforveksling

3. Korrigeringsmatrise

4. Tidslinjesporing Dokumenter når korrigering startet og når hver plattform retter.

5. Forebygging

• Konsistent entitetsinformasjon overalt
• Regelmessig revisjon av AI-nøyaktighet
• Rask respons på nye feil

Behandle dette som løpende vedlikehold, ikke engangsprosjekt.

Denne tråden er utrolig hjelpsom. Her er vår korrigeringsplan:

Umiddelbart (denne uken):

1. Gå gjennom og rett Wikidata-oppføringen
2. Oppdater Crunchbase-profilen
3. Fiks Google Business Profile
4. Sett opp overvåkning med testspørsmål

Uke 2–3:

1. Undersøk feilkilder
2. Oppdater nettsiden med korrigerende innhold
3. Send ut pressemelding med korrekt grunnleggingsår
4. Lag differensieringsside for konkurranseforveksling

Måned 2:

1. Funksjonsspesifikk innholdskampanje
2. Oppdatert prisside med dateModified-skjema
3. Tredjepartsprofil-oppdateringer
4. Bransjepublikasjons-innsalg

Løpende:

1. Ukentlig overvåkning av testspørsmål
2. Følge med på fremdrift per plattform
3. Rask respons på nye feil

Viktige lærdommer:

• Kan ikke rette AI direkte – må fikse nettet
• Wikidata gir rask og stor effekt
• Kildeidentifisering er avgjørende
• Tålmodighet nødvendig – 4–12 uker vanlig

Tusen takk alle sammen. Dette gir oss en faktisk handlingsplan i stedet for bare frustrasjon.