AI podaje nieprawdziwe informacje o naszej marce. Jak zarządzać reputacją marki w wynikach AI?

Masz pełne prawo do niepokoju. Zarządzanie reputacją w AI to teraz konieczność.

Dlaczego tak się dzieje:

Systemy AI uczą się z:

1. Twojej strony internetowej (aktualnej i w wersjach z archiwum)
2. Treści zewnętrznych na Twój temat (recenzje, porównania, artykuły)
3. Historycznych danych z sieci (mogą mieć lata)
4. Treści generowanych przez użytkowników (fora, Reddit, recenzje)

Syntetyzują to wszystko bez rozróżniania aktualności czy prawdziwości.

Schemat naprawy:

Warstwa 1: Twoje własne zasoby

• Aktualizuj stronę z rzetelnymi, dobrze widocznymi informacjami
• Stosuj schema markup, by jasno określić aktualne fakty
• Twórz przejrzyste strony FAQ wyjaśniające częste nieporozumienia
• Dodaj widoczne daty “ostatniej aktualizacji”

Warstwa 2: Źródła zewnętrzne

• Zidentyfikuj artykuły z nieaktualnymi informacjami, poproś o aktualizację
• Buduj nowe, poprawne treści zewnętrzne
• Uaktualniaj Wikipedię zgodnie z wytycznymi
• Angażuj się na Reddit/forach, by prostować dezinformację

Warstwa 3: Monitoring

• Regularne testowanie zapytań AI na różnych platformach
• Ustaw powiadomienia o zmianach wzmianek o marce
• Śledź sentyment i dokładność w czasie

Klucz: Nie zmieniasz bezpośrednio tego, co mówi AI. Zmieniasz to, z czego AI się uczy.

Mieliśmy podobny problem z nieaktualnymi cenami. Oto, co faktycznie zadziałało:

Problem: AI podawało ceny sprzed 3 lat (znacząco je podnieśliśmy).

Co próbowaliśmy najpierw (nie zadziałało od razu):

• Aktualizacja strony z cennikiem
• Dodanie danych strukturalnych
• Czekaliśmy 3 miesiące – bez efektu

Co naprawdę przyniosło efekt:

1. Stworzyliśmy kilka stron z aktualnymi cenami – strona produktu, FAQ, porównania, wpisy blogowe
2. Zaktualizowaliśmy treści zewnętrzne – napisaliśmy do serwisów recenzenckich, prosząc o aktualizację cen
3. Opublikowaliśmy informację prasową o zmianie cen, którą podchwyciły media
4. Zaktualizowaliśmy Wikipedię, sekcję dotyczącą cen (zgodnie z zasadami notowalności)

Czas: Zmiany zaczęły pojawiać się w odpowiedziach AI około 6 tygodni po wdrożeniu działań na wielu frontach.

Wniosek: Jedna aktualizacja strony to za mało. Potrzebne są liczne, potwierdzające się źródła, by zmienić “wiedzę” AI.

Podejście wieloźródłowe ma sens. AI zestawia informacje z różnych miejsc, więc musimy zadbać o spójność wszędzie.

Pytanie uzupełniające: A co ze starą funkcją, którą AI nadal promuje? To wprowadza potencjalnych klientów w błąd, sugerując coś, czego już nie oferujemy.

I ten dwuletni błąd opisywany jako obecny – to szkodliwe.

Jak radzić sobie z NEGATYWNYMI, przestarzałymi informacjami?

Negatywne, nieaktualne informacje są trudne, ale można sobie z nimi poradzić:

Problem z wycofaną funkcją:

1. Stwórz wyraźną treść “co się zmieniło” na swojej stronie

   • “Funkcja X: Wycofana w 2024” z wyjaśnieniem
   • AI może się nauczyć, że już nie jest dostępna

2. Zaktualizuj treści porównawcze, które mogą odnosić się do starej funkcji

3. Jeśli funkcja pojawia się w recenzjach – nie zmienisz recenzji, ale możesz:

   • Odpowiedzieć publicznie, informując o zmianie
   • Tworzyć nowe treści, które wyprą stare recenzje
   • Pozyskiwać aktualne recenzje od obecnych klientów

Problem starego błędu:

1. Stwórz ogłoszenie o rozwiązaniu problemu, jeśli tego nie zrobiłeś

   • “Błąd X: Naprawiony w [data]”
   • Wyjaśnij rozwiązanie i obecny stan

2. Jeśli pochodzi z zewnętrznego źródła:

   • Skontaktuj się z wydawcą, poproś o aktualizację
   • Jeśli odmówią, poproś o dopisek o rozwiązaniu problemu

3. Twórz pozytywne, aktualne treści, które przyćmią stare negatywy

   • Aktualne studia przypadków
   • Najnowsze referencje klientów
   • Nowe recenzje

Zasada: Nie możesz usunąć starych treści, ale możesz:

• Tworzyć wyraźne treści korygujące
• Produkować nowsze treści, które wypierają stare
• Aktualizować źródła zewnętrzne tam, gdzie to możliwe

W kwestii kontaktowania się bezpośrednio z firmami AI:

OpenAI (ChatGPT):

• Ma przycisk zgłaszania opinii przy odpowiedziach
• Nie rozwiąże szybko konkretnych problemów z marką
• Skup się na faktach z jasnymi dowodami

Perplexity:

• Bardziej otwarte na korekty faktów
• Czasem reagują szybko na jasne błędy
• Zgłoszenia przez kanały pomocy z dowodami

Google AI Overview:

• Powiązane z Google Search, więc stosuje się standardowe zgłoszenia webmastera
• Poprawa pozycji w wyszukiwarce często poprawia też AI Overview

Rzeczywistość: Nie polegaj na interwencji firm AI. Najszybciej naprawisz błędy, zmieniając źródła, z których się uczą – swoją stronę i źródła zewnętrzne.

Kiedy eskalować:

• Oczywiste, oszczercze, fałszywe stwierdzenia
• Dezinformacja prawna/bezpieczeństwa
• Poważne błędy wpływające na klientów

Nawet wtedy najpierw popraw źródło – to skuteczniejsze niż czekanie na reakcję firm AI.

Prewencja jest łatwiejsza niż naprawa. Oto nasze proaktywne podejście:

Higiena treści:

1. Wersjonuj wszystko – Zmiana cen, funkcji, polityk: twórz wyraźne, datowane ogłoszenia

2. Wyraźne informowanie o wycofaniu – Nie tylko usuwaj stare funkcje, ale ogłaszaj ich wycofanie

3. Regularne audyty treści – Przeglądaj stronę co kwartał pod kątem aktualności

4. Schema markup – Używaj dateModified, priceValidUntil i innych danych strukturalnych

Zarządzanie źródłami zewnętrznymi:

1. Aktualizuj profile co kwartał – Serwisy recenzenckie, katalogi, narzędzia porównawcze

2. PR dla większych zmian – Ważne aktualizacje ogłaszaj w informacjach prasowych

3. Opieka nad Wikipedią – Jeśli masz stronę, dbaj o jej aktualność

Monitoring:

1. Cotygodniowe zapytania o markę do AI – Wychwyć problemy wcześnie

2. Śledź źródła cytowane przez AI – To one są priorytetem do aktualizacji

3. System alertów – Am I Cited lub ręczne śledzenie

Myślenie: Postrzeganie marki przez AI to ciągły proces, a nie jednorazowa akcja.

To daje mi jasny plan działania. Podsumowanie:

Natychmiastowe działania (w tym tygodniu):

1. Stworzyć treść “Co się zmieniło w 2024-2025” na stronie
2. Zaktualizować stronę cen z wyraźnie podaną aktualną ceną
3. Dodać informację o wycofaniu starej funkcji
4. Stworzyć ogłoszenie o naprawie błędu

Krótkoterminowo (w tym miesiącu):

1. Skontaktować się z 5 głównymi serwisami recenzenckimi z nieaktualnymi danymi
2. Poprosić o aktualizację artykułów porównawczych
3. Zaktualizować Wikipedię, jeśli dotyczy
4. Zebrać nowe referencje klientów

Na bieżąco:

1. Ustawić monitoring Am I Cited
2. Cotygodniowe testy zapytań AI o markę
3. Kwartalny audyt dokładności treści
4. Wersjonować i datować wszystkie większe zmiany

Kluczowy wniosek: Nie zakomunikowaliśmy zmian na zewnątrz. Wewnątrz wiedzieliśmy o wycofaniu funkcji, ale nigdy nie ogłosiliśmy tego publicznie. To nasza wina.

Na przyszłość każda większa zmiana będzie miała publiczne ogłoszenie, które będzie stanowić cytowalne źródło.

Warto wspomnieć o perspektywie prawnej:

Kiedy wypowiedzi AI są problematyczne prawnie:

• Fałszywe informacje o bezpieczeństwie/zgodności
• Błędne dane dotyczące zdrowia/bezpieczeństwa
• Oszczercze porównania
• Nadużycie znaku towarowego

Twoje opcje:

1. Udokumentuj odpowiedź AI (zrzuty ekranu z datą)
2. Namierz prawdopodobne źródło dezinformacji
3. Najpierw popraw źródło (skuteczniejsze niż kontakt z firmą AI)
4. W poważnych przypadkach – pismo prawne do wydawcy źródła

Rzeczywistość: Sądy jeszcze nie rozstrzygnęły kwestii odpowiedzialności AI za dezinformację. Najlepsza ochrona to prewencja i szybka korekta, nie procesy sądowe.

W branżach regulowanych: Upewnij się, że Twoje treści są sprawdzone pod kątem zgodności. AI może cytować je w nieoczekiwanych kontekstach.

Nie zapominaj o perspektywie obsługi klienta.

Jeśli AI podaje potencjalnym klientom nieprawdziwe informacje, to Twój zespół sprzedaży i wsparcia ponosi tego konsekwencje.

Co zrobiliśmy:

1. Przeszkoliliśmy zespoły kontaktujące się z klientem na temat dezinformacji AI
2. Stworzyliśmy szablony odpowiedzi na przypadki, gdy klienci powołują się na AI
3. Śledziliśmy przypadki klientów wspominających o badaniach AI
4. Wykorzystaliśmy opinie klientów do wykrywania błędów AI, których sami nie zauważyliśmy

Przykładowy szablon: “Dziękujemy za Twoje badania! Aby upewnić się, że masz najnowsze informacje – [sprostowana informacja]. Na naszej stronie [link] znajdziesz zawsze najświeższe dane. Systemy AI czasem korzystają ze starszych informacji, dlatego zawsze polecamy sprawdzić naszą oficjalną stronę, by mieć najbardziej aktualne dane.”

Dane: Około 8% naszych zapytań pochodzi już od klientów, którzy korzystali z AI. Ta liczba rośnie. To realny wpływ na obsługę klienta.

Patrząc w przyszłość – ten problem będzie tylko narastał.

Trend: Coraz więcej osób korzysta z AI do researchu, coraz więcej decyzji jest podejmowanych na podstawie odpowiedzi AI, coraz bardziej postrzeganie marki kształtuje się przez syntezę AI.

Co robią nowoczesne marki:

1. Dedykowany monitoring reputacji w AI – nie tylko social listening, ale “AI listening”
2. Proaktywna strategia treści – tworzenie cytowalnych treści dla kluczowych faktów o marce
3. Spójność w wielu źródłach – wszystkie strony internetowe mówią to samo
4. Regularne audyty AI – comiesięczne, systematyczne testy zapytań o markę

Przewaga konkurencyjna: Marki, które zarządzają reputacją w AI, będą miały dokładniejszy, pozytywny obraz w AI. Marki, które to zignorują, stracą kontrolę nad narracją.

To nowy front walki o reputację marki. Warto się zabezpieczyć już teraz.