Hvordan håndterer du merkevarens omdømme når AI sier ting om deg som du ikke kan kontrollere?

Dette er den største uadressert utfordringen i merkevareforvaltning akkurat nå. Her er realiteten:

Hvorfor tradisjonell omdømmehåndtering feiler:

Hva som faktisk fungerer:

1. Source flooding – Skap overveldende positivt innhold på autoritative nettsteder AI prioriterer
2. Entitetskorreksjon – Oppdater Wikipedia, Wikidata, Google Knowledge Panel med korrekt informasjon
3. Tredjepartsvalidering – Få korrigerende dekning i publikasjoner AI stoler på
4. Nøyaktighet i strukturert data – Sørg for at din schema markup er oppdatert og omfattende

Tidslinje i praksis:

• Perplexity (live-søk): Endringer kan vises på timer/dager
• ChatGPT Søk: Dager til uker (avhenger av Bing-indeksering)
• Google AI Overviews: Dager til uker
• ChatGPT-basismodell: Måneder (til neste treningssyklus)

Den harde sannheten:

Du kan ikke redigere AI. Du kan bare påvirke hva den lærer av.

Tradisjonelt PR-perspektiv med AI-tilpasning:

Hva som har endret seg:

Gammelt: Kontrollere narrativet gjennom medieforhold Nytt: Påvirke kildene AI lærer fra

Vår tilpassede krisehåndteringsplan:

1. Overvåk alle AI-plattformer – Ikke bare Google-omtaler
2. Identifiser kildeopprinnelse – Hvor henter AI feilinformasjon?
3. Lag autoritativt motinnhold – På nettsteder AI stoler på
4. Bruk strukturert data – Gjør rettelser maskinlesbare
5. Bygg positiv tredjepartsomtale – Overvelde det negative

Konkret taktikk som fungerte:

Kunde hadde lignende utdatert produktproblem i ChatGPT:

Uke 1: Identifiserte kildene AI siterte (gammel TechCrunch-artikkel) Uke 2: Publiserte løsningsartikkel på eget nettsted + Medium + LinkedIn Uke 3: Sendte oppdatert sak til TechCrunch (de oppdaterte originalartikkelen) Uke 4: Lagde omfattende FAQ med schema markup Uke 6: ChatGPT Search begynte å vise korrekt informasjon

Viktig innsikt:

Den opprinnelige kilden betyr mest. Hvis du kan få den negative kilden oppdatert eller rettet, sprer det seg raskere enn å lage nytt konkurrerende innhold.

Overvåkningsperspektiv – du kan ikke fikse noe du ikke ser:

Vårt overvåkningsoppsett:

Vi sporer merkevareomtaler på tvers av:

• ChatGPT (flere forespørsler daglig)
• Perplexity (flere forespørsler daglig)
• Claude (ukentlig)
• Google AI Overviews (daglig)
• Gemini (ukentlig)

Hva vi overvåker:

Forespørslene vi bruker:

• “[Merkenavn] anmeldelse”
• “Er [merke] bra?”
• “Beste [kategori] selskaper”
• “[Merke] vs [konkurrent]”
• “Problemer med [merke]”
• “[Merke] kontrovers”

Verktøy vi bruker:

• Am I Cited for systematisk sporing
• Manuelle stikkprøver med ulike forespørsler
• Konkurrentovervåking

Viktig funn:

AI-responser varierer betydelig avhengig av hvordan forespørselen formuleres. Du må teste mange variasjoner for å forstå hele omdømmebildet ditt.

Wikipedia-perspektiv – dette er viktigere enn de fleste tror:

Hvorfor Wikipedia er kritisk:

AI-systemer vektlegger Wikipedia-innhold tungt. Det er med i treningsdataene, og mange bruker det for entitetsverifisering. Hvis Wikipedia-siden din er feil eller utdatert, vil AI videreføre feilene.

Hva du kan og ikke kan gjøre:

Kan gjøre:

• Oppdatere faktiske feil med kilder
• Legge til ny informasjon (finansiering, oppkjøp, ledelse)
• Korrigere utdaterte produktbeskrivelser
• Legge til løsning på tidligere kontroverser

Kan ikke gjøre:

• Fjerne negativ, men korrekt informasjon
• Legge til reklamespråk
• Lage side hvis ikke notabel nok
• Redigere uten å oppgi interessekonflikt

Beste praksis:

1. Be om oppdateringer via Wikipedias redigeringsprosess
2. Oppgi eventuell tilknytning til selskapet
3. Gi pålitelige tredjepartskilder for alle endringer
4. Fokuser på faktiske rettelser, ikke omdømmepolering

Effekten:

Vi har sett Wikipedia-oppdateringer spre seg til AI-responser innen 2–4 uker for live-søkende AI og 3–6 måneder for basismodell-oppdateringer.

Oppdater også:

• Wikidata (strukturert data Wikipedia bruker)
• Google Knowledge Panel
• Crunchbase, LinkedIn-selskapsside
• Bransjeregistere

Innholdsstrategi for omdømme:

Det grunnleggende skiftet:

Tradisjonelt: Lag innhold for kunder AI-æra: Lag innhold for kunder OG for at AI-systemer skal kunne sitere det

Innhold som påvirker AI-omdømme:

1. Definitiv merkevareside – Omfattende “Om oss”-side med oppdatert, korrekt informasjon
2. FAQ-skjema – Svar på vanlige spørsmål (også omdømmeutfordringer)
3. Case studies – Vis positive resultater
4. Lederinnhold – Ekspertperspektiver på bransjetemaer
5. Tredjepartsomtale – Få omtaler på autoritative nettsteder

For spesifikke omdømmeutfordringer:

Lag innhold som direkte adresserer bekymringen:

• “Slik løste vi [problem]” – Full åpenhet
• “[Merke] produktkvalitetsstandarder” – Motvirk “rimelig”-oppfatning
• “Selskapsoppdatering: [resultat av søksmål]” – Klar løsning

Strukturen er viktig:

AI trekker ut klare, direkte utsagn. Skriv innhold med sitérbare utsagn:

Bra: “I 2024 løste [merke] produktkvalitetsproblemet ved å innføre en ny kvalitetskontrollprosess, noe som ga 99,8 % kundetilfredshet.”

Dårlig: “Vi har gjort mange forbedringer gjennom årene og fokuserer fortsatt på kvalitet.”

Den første kan siteres av AI. Den andre er for vag til å brukes som kilde.

Dette er nøyaktig hva jeg trengte. Her er min handlingsplan:

Umiddelbare tiltak (uke 1–2):

1. Etabler systematisk overvåking

   • Am I Cited for daglig sporing
   • Manuelle sjekker med ulike forespørsler
   • Dokumenter nåværende AI-fremstillinger

2. Identifiser kilder

   • Hvor henter AI feilinformasjon?
   • Hvilke kilder er mest innflytelsesrike?

Kortsiktige tiltak (uke 3–8):

3. Oppdater autoritative kilder

   • Wikipedia-redigering (med korrekt åpenhet)
   • Rettelser i Google Knowledge Panel
   • Oppdatering av tredjepartsprofiler

4. Lag korrigerende innhold

   • Case study for løst produktproblem
   • Innhold for premium-posisjonering
   • Dokumentere henleggelse av søksmål

5. Pitch rettelser til opprinnelige kilder

   • Kontakt TechCrunch om utdatert artikkel
   • Kontakt andre siterende publikasjoner

Løpende strategi:

6. Bygg positiv tredjepartstilstedeværelse

   • Analytikerdekning
   • Bransjepublikasjoner
   • Optimalisering av anmeldelsesplattformer

7. Overvåk og tilpass

   • Ukentlig sporing av AI-responser
   • Juster strategi etter endringer

Suksesskriterier:

• AI-sentiment endrer seg fra negativt til nøytralt/positivt
• Reduksjon i utdatert informasjon som vises
• Bedre posisjonering mot konkurrenter
• Forbedret nøyaktighet i siteringer

Tankeskiftet:

AI-omdømme handler om påvirkning, ikke kontroll. Vi kan ikke redigere hva AI sier, men vi kan overvelde det med korrekt og autoritativ informasjon.

Takk til alle for praktiske strategier!