Estamos lidando com um problema sério e não sei como resolver.
Quando alguém pergunta ao ChatGPT sobre nossa empresa, ele afirma com confiança:
O Perplexity é um pouco melhor porque mostra as fontes, mas ainda traz artigos desatualizados.
O impacto é real:
O que já tentei:
Nada parece mudar as respostas da IA. Alguém já conseguiu corrigir isso de fato?
Sou especialista exatamente nesse problema. É possível corrigir, mas requer trabalho sistemático.
Por que a IA erra:
Os dados de treinamento do ChatGPT têm uma data limite. Se seu antigo CEO foi citado em 100 artigos e o novo em 20, o modelo “lembra” mais forte do antigo. Não é maldade, é só padrão de informação incompleta.
O framework de correção que funciona:
1. Auditoria de Fontes Liste todos os lugares onde sua empresa aparece online:
2. Atualize Fontes de Autoridade Estas são as fontes que a IA mais confia:
3. Estratégia de Conteúdo Atualizado Publique novos conteúdos explicitando as informações corretas:
4. Reporte e Documente
Expectativa de prazo: 2-6 meses para mudanças significativas. Não é solução rápida.
Sim! Wikidata costuma ser ignorado, mas é crucial.
Diferente da Wikipedia, o Wikidata não exige os mesmos critérios de notoriedade. Você pode criar uma entidade para sua empresa com:
Esses dados estruturados alimentam muitos sistemas de IA. Já vi atualizações no Wikidata melhorarem a precisão da IA em semanas, porque alguns sistemas consultam diretamente.
Para empresas sem página na Wikipedia, o Wikidata é na verdade ainda mais importante, pois é uma das poucas fontes estruturadas que a IA pode confiar.
Passamos por isso quando o ChatGPT dizia que éramos uma “plataforma de e-commerce” quando, na verdade, somos uma ferramenta B2B SaaS. Modelo de negócio totalmente diferente.
O que finalmente funcionou:
O segredo foi consistência em várias fontes de autoridade.
Atualizamos:
Em 8 semanas, o ChatGPT começou a nos descrever corretamente. O artigo no TechCrunch pareceu ajudar mais – publicação de tecnologia de autoridade + recente + informação correta.
A lição: A IA confia em fontes de autoridade. Coloque as informações corretas em sites de alta autoridade, não só no seu próprio site.
Um ponto técnico que muitos ignoram:
Schema markup é como você “informa” corretamente os sistemas de IA.
Na sua página Sobre, implemente o schema Organization assim:
{
"@type": "Organization",
"name": "Sua Empresa",
"foundingDate": "2015-03-15",
"address": {
"addressLocality": "Austin",
"addressRegion": "TX"
},
"employee": {
"@type": "Person",
"name": "Nome do CEO atual",
"jobTitle": "CEO"
}
}
Os sistemas de IA estão cada vez mais lendo schemas para entender entidades. Não é solução mágica, mas é um dos sinais mais claros que você pode dar sobre informações corretas.
O mesmo vale para seus produtos – use Product schema apenas para ofertas atuais. Produtos descontinuados devem ser removidos totalmente do sitemap.
Importante: É preciso monitoramento contínuo, não só uma correção pontual.
As respostas da IA podem mudar. Corrigimos desinformação para um cliente e, 4 meses depois, o ChatGPT voltou a falar coisas erradas porque indexou um artigo novo com informação antiga.
Configure:
Ao detectar nova desinformação, rastreie a fonte. Frequentemente é um artigo antigo republicado ou um novo citando informações desatualizadas.
Isso é uma tarefa contínua de gestão de reputação, não um projeto com data de término.
O que funcionou para nós ao corrigir informações erradas de produtos:
Crie uma página “Fatos da Empresa” no seu site.
Fizemos uma página simples com:
Estruturada como tabela e com formatação clara. Schema markup para tudo.
Essa página única virou referência que os sistemas de IA começaram a citar. Quando você tem uma fonte de verdade clara e estruturada, a IA prefere citá-la em vez de juntar informações dispersas de vários artigos.
Uma visão jurídica que pode ajudar:
Se a desinformação está causando danos reais ao negócio, documente tudo.
Já trabalhei com empresas que abriram reclamações formais junto a provedores de IA. O fundamental é demonstrar:
Para empresas da UE, o GDPR dá certos direitos sobre precisão de dados sobre entidades identificáveis. É complexo, mas já foi usado com sucesso.
Para desinformação grave e persistente que os canais normais não resolvem, algumas empresas tiveram sucesso com notificações jurídicas formais para os provedores de IA. Isso chega a um time diferente do das formas de feedback.
Porém: Prevenção é mais fácil que remediação. Atualizar fontes, como os colegas mencionaram, é mais confiável do que tentar forçar empresas de IA a corrigirem respostas.
Algo inesperado que nos ajudou:
Ser citado em matérias recentes com as informações corretas.
Sistemas de IA (especialmente Perplexity) dão muito peso ao conteúdo recente. Não conseguiríamos sair no TechCrunch, mas foi possível:
Cada uma dessas ações gerou conteúdo recente com informações corretas que os sistemas de IA encontraram e passaram a citar.
Gastamos uns R$ 10 mil em distribuição de PR em 3 meses. As respostas da IA começaram a melhorar em 6 semanas.
Explicando tecnicamente por que isso é difícil de corrigir:
Como LLMs “aprendem” fatos:
O ChatGPT não tem um banco de dados de fatos de empresas. Ele aprende padrões dos dados de treinamento. Se seu CEO antigo apareceu mais nos documentos de treinamento do que o novo, o modelo “acredita” mais no antigo.
O que isso significa na prática:
Para busca em tempo real (o que é possível corrigir mais rápido):
O Perplexity busca na web ao vivo. Se páginas de autoridade exibirem informações corretas, o Perplexity deve citar corretamente. Foque em tornar a informação correta o resultado mais proeminente para o nome da sua empresa.
Para conhecimento do modelo (correção mais lenta):
Isso muda quando os modelos são retreinados com dados novos. A OpenAI não divulga quando atualiza dados de treinamento, mas isso acontece. Garantir que informações corretas estejam em sites de autoridade agora fará com que versões futuras dos modelos tenham dados melhores.
Resumo: Pense nisso como SEO para dados de treinamento de IA. Você não está corrigindo o modelo direto – está corrigindo o que os futuros modelos vão aprender.
Esse tópico foi inestimável. Eis meu plano de ação:
Imediato (Esta Semana):
Curto prazo (Próximos 30 dias): 5. Criar página “Fatos da Empresa” com informações claras e estruturadas 6. Divulgar press release com dados atuais da empresa 7. Buscar cobertura em publicações de negócios locais 8. Reportar desinformação ao Perplexity (com fontes)
Contínuo: 9. Monitoramento semanal das respostas de IA 10. Acompanhar melhorias ao longo do tempo 11. Criar conteúdo novo que inclua naturalmente os fatos corretos 12. Considerar opções legais se a desinformação significativa persistir
Principal insight que levo: Não se trata de mudar a IA diretamente – e sim de mudar de onde a IA aprende. Corrija as fontes e, eventualmente, a IA acompanhará.
Vou atualizar este tópico em alguns meses com os resultados.
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