Sztuczna inteligencja ciągle podaje nieprawdziwe informacje o naszej firmie – jaki jest faktyczny proces ich poprawiania?

Zajmuję się tym na co dzień. Oto rzeczywistość: Nie możesz bezpośrednio poprawić systemów AI. Musisz poprawić ekosystem, z którego AI się uczy.

Krok 1: Zidentyfikuj źródło błędu

Błędy AI pochodzą z trzech miejsc:

1. Nieaktualne dane treningowe – Stare artykuły, stara wersja Twojej strony
2. Dezinformacja z zewnętrznych źródeł – Nieprawidłowe artykuły, stare recenzje, błędne katalogi
3. Halucynacje – AI wymyśliła na podstawie niepełnych informacji

Dla każdego błędu zbadaj: Skąd to najprawdopodobniej pochodzi?

Krok 2: Priorytet dla korekt na autorytatywnych platformach

Popraw informacje na platformach, którym AI najbardziej ufa:

1. Wikidata – Dane strukturalne, z których korzysta wiele systemów AI
2. Wikipedia – Jeśli masz tam artykuł
3. Crunchbase – Źródło informacji o firmach
4. LinkedIn – Profile zawodowe
5. Google Moja Firma – Lokalizacja i podstawowe dane
6. Twoja strona internetowa – Wyraźne, widoczne sprostowania

Krok 3: Stwórz „treści korygujące”

Opublikuj treści, które wprost adresują błąd:

• „Aktualizacja: Nasz przewodnik cenowy 2026”
• „Fakty o firmie: [Twoja Firma] założona w 2018”
• Wpis na blogu ogłaszający funkcję, której AI Ci nie przypisuje

Krok 4: Buduj nowe wzmianki

Nowe wzmianki na autorytatywnych stronach tworzą sygnały treningowe:

• Artykuły prasowe z poprawnymi informacjami
• Wzmianki w branżowych publikacjach
• Nowe recenzje z aktualnymi danymi

Czas realizacji: Oczekuj, że zmiany rozprzestrzenią się w ciągu 4–12 tygodni. Niektóre systemy aktualizują się szybciej niż inne.

Problem mylenia z konkurencją jest do rozwiązania.

Nasza sytuacja: Jesteśmy „TechFlow” – konkurent to „FlowTech”. AI ciągle nas myliła.

Rozwiązanie:

1. Wyraźnie rozróżniające treści Stworzyliśmy stronę: „TechFlow vs FlowTech – różne firmy”

   • Jasne stwierdzenie, że to oddzielne podmioty
   • Różne daty założenia, lokalizacje, produkty
   • Unikalne identyfikatory dla obu

2. Treści bogate w dane o podmiocie Każda ważna podstrona zawiera:

   • Pełna nazwa firmy w kontekście
   • Informacje o założeniu
   • Lokalizacja siedziby
   • Nazwiska założycieli

3. Oddzielne wpisy w Wikidata Dopilnowaliśmy, by mieć oddzielne, poprawne wpisy.

4. Schema sameAs Powiązaliśmy nasz podmiot ze zweryfikowanymi profilami:

   • Strona firmy na LinkedIn
   • Profil Crunchbase
   • Oficjalne konta społecznościowe

Efekt: Pomyłki spadły z 40% do poniżej 5% w 8 tygodni.

Klucz to uczynienie naszej tożsamości absolutnie jednoznaczną w całej sieci.

Naprawiliśmy dezinformację dotyczącą cen. Oto co zadziałało:

Problem: AI cytowała nasze ceny z 2022. Podnieśliśmy ceny w 2023.

Rozwiązanie:

1. Wyeksponowana aktualizacja strony cenowej

   • Dodano „Cennik obowiązuje od stycznia 2024”
   • Wyraźne „Ostatnia aktualizacja: [data]”
   • dateModified w schemacie

2. Ogłoszenie aktualizacji cen Wpis na blogu: „Aktualizacja cen 2024”

   • Wyjaśnienie zmian
   • Konkretne liczby
   • Linki z wielu miejsc

3. Aktualizacja zewnętrznych źródeł

   • Profile G2 i Capterra
   • Katalogi branżowe
   • Strony partnerów

4. Świeże wzmianki

   • Wzmianka o cenach w dwóch branżowych artykułach
   • Poprawne ceny w odpowiednich wątkach na Reddit

Czas:

• 2 tydzień: Perplexity zaczęło podawać właściwe ceny
• 6 tydzień: ChatGPT w większości poprawne
• 10 tydzień: Claude zaktualizowany

Im nowsze i bardziej autorytatywne treści o cenach, tym szybciej następuje korekta.

Zaoszczędzę Ci czasu: Bezpośrednia informacja zwrotna do firm AI rzadko działa.

Nasze doświadczenie:

• Wysłaliśmy 15 zgłoszeń do ChatGPT – 0 odpowiedzi
• Użyliśmy formularza Claude – bez widocznych zmian
• Feedback w Perplexity – brak reakcji

Dlaczego to nie działa:

• Ogromna ilość zgłoszeń
• Brak dedykowanego zespołu ds. korekt
• Nie mogą ręcznie nadpisywać danych treningowych
• Indywidualne korekty się nie skalują

Co działa zamiast tego: Poprawiaj internet, nie AI.

Firmy AI nie mogą/nie będą ręcznie naprawiać Twoich problemów. ALE uwzględnią poprawione materiały źródłowe w przyszłym treningu i indeksowaniu.

Energię lepiej poświęcić na:

• Aktualizowanie treści źródłowych
• Budowanie nowych autorytatywnych wzmianek
• Tworzenie świeżych, poprawnych treści

To frustrujące, ale taka jest rzeczywistość.

Monitoruj postępy w korygowaniu systematycznie:

Wdrożenie monitoringu korekt:

1. Dokumentuj błędy

   • Dokładna treść błędu
   • Na których platformach występuje
   • Zrzut ekranu z datą

2. Stwórz testowe prompt’y

   • Zapytania wywołujące błąd
   • „W którym roku założono [firma]?”
   • „Czy [firma] oferuje [funkcja]?”
   • „Jaki jest cennik [firma]?”

3. Cotygodniowe testy

   • Wysyłaj prompty na wszystkich platformach
   • Dokumentuj: błąd nadal obecny? Częściowa korekta? Naprawiony?

4. Śledź terminy poprawek

   Błąd	Start korekty	Perplexity poprawione	ChatGPT poprawione	Claude poprawione
   Rok założenia	1 sty	15 sty	10 lut	5 lut

5. Wyciągaj wnioski

   • Które korekty były najszybsze?
   • Które treści przyspieszyły zmianę?
   • Powielaj przy innych błędach

Narzędzia: Am I Cited automatyzuje część monitoringu, ale ręczne testy pozwalają wyłapać konkretne błędy.

Wikidata jest niedoceniana przy korektach AI.

Dlaczego Wikidata jest ważna:

• Źródło danych strukturalnych dla wielu systemów AI
• Zasila panele wiedzy
• Łatwo edytowalna (z odpowiednimi źródłami)
• Zmiany propagują się do wielu systemów

Jak naprawić Wikidata:

1. Znajdź swój podmiot Wyszukaj nazwę swojej firmy

2. Audytuj obecne dane

   • Data założenia (P571)
   • Lokalizacja siedziby (P159)
   • Oficjalna strona (P856)
   • Branża (P452)
   • Kluczowe osoby (P169, P112)

3. Edytuj z cytatami

   • Potrzebujesz wiarygodnych źródeł
   • Artykuły prasowe, oficjalne dokumenty
   • Wikipedia nie jest źródłem dla Wikidata

4. Dodaj brakujące właściwości

   • Im pełniejsze dane, tym lepiej
   • Dodaj produkty, spółki zależne, itd.

Nasza korekta: Poprawiliśmy datę założenia w Wikidata z cytatem z komunikatu prasowego. Panel wiedzy Google zaktualizował się w tydzień. Systemy AI zaczęły podawać poprawną datę w ciągu 4 tygodni.

Wikidata to często najszybsza dźwignia do korekt faktów.

Komunikaty prasowe pomagają, jeśli są dobrze przygotowane:

Skuteczne komunikaty korygujące:

Strukturyzuj je pod kątem AI:

• Najważniejszy fakt już w pierwszym zdaniu
• Konkretne dane liczbowe
• Powtórzenie kluczowych informacji kilka razy

Przykładowe otwarcie: „[Nazwa firmy], platforma [opis], założona w 2018 roku, ogłosiła dziś…”

Nie: „Opierając się na latach innowacji, zespół w…”

Strategia dystrybucji:

• Największe serwisy agencyjne (pojawia się w wielu miejscach)
• Branżowe portale
• Lokalna prasa w miejscu siedziby
• Publikacje branżowe

Dlaczego to działa:

• Tworzy świeże, autorytatywne treści
• Dystrybuowane w wielu domenach
• Poprawne informacje na widocznym miejscu
• Dostarcza cennego cytowalnego źródła dla AI

Wydaliśmy jeden komunikat prasowy, by skorygować narrację o dacie założenia. Pojawił się na 50+ stronach. AI zaczęła podawać poprawną datę w 5 tygodni.

Jak naprawiliśmy dezinformację „brak wsparcia dla funkcji X”:

Problem: AI twierdziła, że nie mamy dostępu do API. Mamy je od 18 miesięcy.

Ustalenia: AI cytowała naszą starą dokumentację sprzed wdrożenia funkcji. Dodatkowo przestarzałe artykuły porównawcze z konkurencją.

Naprawa:

1. Przebudowa strony produktowej

   • Funkcja API mocno wyeksponowana
   • „Dostęp do API” w tytule strony
   • Zrzuty ekranu działania API

2. Aktualizacja dokumentacji

   • Jasna dokumentacja API
   • „Dostępne od [data]”
   • Bogate przykłady użycia

3. Kampania contentowa

   • Blog: „Pierwsze kroki z API [Produkt]”
   • Case study: „Jak [Klient] używa naszego API”
   • Przewodniki integracji z popularnymi narzędziami

4. Aktualizacje zewnętrzne

   • Aktualizacja list funkcji G2/Capterra
   • Kontakt do serwisów porównawczych
   • Wpisy na Reddit o naszym API

Czas: 4 tydzień: Perplexity poprawione 7 tydzień: Claude poprawione 10 tydzień: ChatGPT w większości poprawione

Klucz to przytłoczenie starej informacji nową, autorytatywną, funkcjonalną treścią.

Ramy dla systematycznej korekty błędów:

1. Inwentaryzacja błędów Wypisz wszystkie znalezione błędy faktograficzne:

• Treść błędu
• Dotknięte platformy
• Wpływ na biznes (wysoki/średni/niski)
• Prawdopodobne źródło

2. Priorytetyzacja Najpierw naprawiaj błędy o największym wpływie:

• Dezinformacja widoczna dla klientów
• Błędy cen/funkcji
• Pomyłki z konkurencją

3. Matryca działań korygujących

4. Śledzenie terminów korekt Dokumentuj, kiedy rozpoczęto korektę i kiedy każda platforma naprawiła błąd.

5. Zapobieganie

• Spójne dane o podmiocie wszędzie
• Regularny audyt dokładności AI
• Szybka reakcja na nowe błędy

Traktuj to jako stałą konserwację, nie jednorazowy projekt.

Ten wątek jest niesamowicie pomocny. Oto nasz plan działań korygujących:

Na już (ten tydzień):

1. Audyt i poprawa wpisu Wikidata
2. Aktualizacja profilu Crunchbase
3. Naprawa Google Moja Firma
4. Monitoring testowych promptów

Tydzień 2-3:

1. Zbadanie źródeł błędów
2. Aktualizacja strony www z treścią korekcyjną
3. Wydanie komunikatu prasowego z poprawną datą założenia
4. Stworzenie strony rozróżniającej dla pomyłek z konkurencją

Miesiąc 2:

1. Kampania contentowa pod konkretną funkcję
2. Aktualizacja strony cenowej z dateModified w schemacie
3. Aktualizacje profilów zewnętrznych
4. Kontakty z branżowymi mediami

Na bieżąco:

1. Cotygodniowy monitoring promptów
2. Śledzenie postępów korekt na platformach
3. Szybka reakcja na nowe błędy

Kluczowe wnioski:

• Nie da się poprawić AI bezpośrednio – naprawiaj internet
• Wikidata to szybka i skuteczna dźwignia
• Identyfikacja źródeł jest kluczowa
• Trzeba uzbroić się w cierpliwość – typowo 4–12 tygodni

Dziękuję wszystkim. Dzięki temu mamy konkretny plan zamiast samej frustracji.