A IA continua divulgando informações erradas sobre nossa empresa - qual é o processo real para corrigir isso?

Lido com isso diariamente. Aqui está a realidade: você não pode corrigir sistemas de IA diretamente. É preciso corrigir o ecossistema de onde a IA aprende.

Passo 1: Identifique a Fonte do Erro

Os erros da IA vêm de três lugares:

1. Dados de treinamento desatualizados - Artigos antigos, versão antiga do seu site
2. Desinformação de terceiros - Artigos incorretos, avaliações antigas, diretórios errados
3. Alucinação - A IA inventou com base em informações parciais

Para cada erro, investigue: de onde isso provavelmente veio?

Passo 2: Priorize Correções em Fontes de Alta Autoridade

Corrija informações nas plataformas em que a IA mais confia:

1. Wikidata - Dados estruturados usados por muitos sistemas de IA
2. Wikipedia - Se houver um artigo
3. Crunchbase - Fonte de informações sobre empresas
4. LinkedIn - Perfis profissionais
5. Perfil Empresarial do Google - Localização e informações básicas
6. Seu site - Correções claras e em destaque

Passo 3: Crie “Conteúdo de Correção”

Publique conteúdo que aborde explicitamente o erro:

• “Atualizado: Nosso Guia de Preços 2026”
• “Fatos da Empresa: [Sua Empresa] Fundada em 2018”
• Post no blog anunciando o recurso que alegam que você não tem

Passo 4: Gere Novas Menções

Novas menções em sites autoritativos criam novos sinais de treinamento:

• Cobertura na imprensa com informações corretas
• Menções em publicações do setor
• Novas avaliações com detalhes precisos

Cronograma: Espere de 4 a 12 semanas para as mudanças se propagarem. Alguns sistemas atualizam mais rápido que outros.

O problema de confusão com concorrentes é solucionável.

Nossa situação: Somos “TechFlow” - concorrente é “FlowTech”. A IA nos confundia o tempo todo.

Solução:

1. Conteúdo de diferenciação explícito Criamos uma página: “TechFlow vs FlowTech: Empresas Diferentes”

   • Afirmação clara de que somos entidades distintas
   • Datas de fundação, localizações, produtos diferentes
   • Identificadores únicos para cada uma

2. Conteúdo rico em entidades Todas as principais páginas agora incluem:

   • Nome completo da empresa com contexto
   • Informação de fundação
   • Localização da sede
   • Nomes dos fundadores

3. Separação no Wikidata Garantimos que temos entradas separadas e corretas no Wikidata.

4. Schema sameAs Ligamos nossa entidade a perfis verificados:

   • Página da empresa no LinkedIn
   • Perfil no Crunchbase
   • Redes sociais oficiais

Resultado: A confusão caiu de 40% para menos de 5% em 8 semanas.

O segredo é tornar nossa identidade única inconfundível em toda a web.

Corrigimos a desinformação sobre nossos preços. Veja o que funcionou:

O problema: A IA citava nossos preços de 2022. Aumentamos em 2023.

A solução:

1. Página de preços atualizada em destaque

   • Adicionamos “Preços vigentes a partir de janeiro de 2024”
   • “Última atualização: [data]” bem visível
   • dateModified no schema

2. Publicamos anúncio de preços Post no blog: “Atualização de Preços 2024”

   • Explicamos as mudanças
   • Incluímos os valores reais
   • Linkamos de vários lugares

3. Atualizamos fontes de terceiros

   • Perfis no G2 e Capterra
   • Diretórios do setor
   • Sites de parceiros

4. Novas menções

   • Conseguimos menções de preços em dois artigos do setor
   • Publicamos os preços corretos em tópicos relevantes no Reddit

Cronograma:

• Semana 2: Perplexity começou a citar preços corretos
• Semana 6: ChatGPT na maioria das vezes correto
• Semana 10: Claude atualizado

Quanto mais recente e autoritativo for o seu conteúdo de preços, mais rápida a correção.

Vou economizar seu tempo: Feedback direto para empresas de IA raramente funciona.

Nossa experiência:

• Enviamos 15 correções via feedback do ChatGPT - 0 respostas
• Usamos o mecanismo de feedback do Claude - sem mudanças visíveis
• Formulário de feedback do Perplexity - sem resposta

Por que isso não funciona:

• Volume de feedback é enorme
• Não há equipe dedicada só para correções
• Eles não podem sobrescrever manualmente os dados de treinamento
• Correções individuais não escalam

O que funciona de verdade: Conserte a web, não a IA.

As empresas de IA não podem/não vão corrigir manualmente seu caso específico. Mas elas VÃO incorporar material de origem corrigido em futuros treinamentos e indexações.

Sua energia é melhor empregada em:

• Atualizar o conteúdo de origem
• Construir novas menções autoritativas
• Criar conteúdo novo e preciso

É frustrante, mas é a realidade.

Monitore o progresso das correções de forma sistemática:

Configure o monitoramento das correções:

1. Documente os erros

   • Declaração exata do erro
   • Em quais plataformas aparece
   • Captura de tela com data

2. Crie prompts de teste

   • Elabore prompts que disparem o erro
   • “Em que ano foi fundada [empresa]?”
   • “[Empresa] oferece [recurso]?”
   • “Quais os preços da [empresa]?”

3. Testes semanais

   • Execute os prompts em todas as plataformas
   • Documente: erro ainda presente? Correção parcial? Corrigido?

4. Acompanhe o cronograma de correção

   Erro	Correção Iniciada	Perplexity Corrigido	ChatGPT Corrigido	Claude Corrigido
   Ano de fundação	1 jan	15 jan	10 fev	5 fev

5. Identifique o que funcionou

   • Quais correções foram mais rápidas?
   • Qual conteúdo impulsionou a mudança?
   • Replique para outros erros

Ferramentas: O Am I Cited pode automatizar parte desse acompanhamento, mas o teste manual garante que você detecte erros específicos.

O Wikidata é subestimado para correções de IA.

Por que o Wikidata é importante:

• Fonte de dados estruturados para muitos sistemas de IA
• Alimenta painéis de conhecimento
• Fácil de editar (com citações adequadas)
• Mudanças se propagam para múltiplos sistemas

Como corrigir no Wikidata:

1. Encontre sua entidade Procure o nome da sua empresa

2. Audite os dados atuais

   • Data de fundação (P571)
   • Localização da sede (P159)
   • Site oficial (P856)
   • Setor (P452)
   • Pessoas-chave (P169, P112)

3. Edite com citações

   • São necessárias fontes confiáveis
   • Artigos de notícias, documentos oficiais
   • Wikipedia não é fonte para o Wikidata

4. Adicione propriedades ausentes

   • Quanto mais completo, melhor
   • Inclua produtos, subsidiárias, etc.

Nossa correção: Corrigimos a data de fundação no Wikidata com citação de um press release. Vimos o Painel de Conhecimento do Google atualizar em 1 semana. Sistemas de IA começaram a mostrar a data correta em 4 semanas.

O Wikidata costuma ser o caminho mais rápido para correções factuais.

Releases de imprensa ajudam quando bem feitos:

Releases de correção eficazes:

Estruture para ser amigável à IA:

• Comece com o fato na primeira frase
• Inclua dados específicos
• Repita fatos-chave várias vezes

Exemplo de abertura: “[Nome da Empresa], a plataforma [descritor] fundada em 2018, anunciou hoje…”

Não: “Após anos de inovação, a equipe da…”

Estratégia de distribuição:

• Grandes agências de notícias (aparece em muitos sites)
• Veículos do setor
• Mídia local para localização da sede
• Publicações especializadas

Por que funciona:

• Gera conteúdo novo e autoritativo
• Distribuído em vários domínios
• Inclui informações corretas em destaque
• Fornece fonte citável para IA

Publicamos um release especificamente para corrigir a narrativa sobre nossa data de fundação. Apareceu em mais de 50 sites. A IA começou a citar a data correta em 5 semanas.

Como corrigimos a informação “não suporta o recurso X”:

O problema: A IA dizia que não tínhamos acesso à API. Temos há 18 meses.

Investigação: A IA citava nossa documentação antiga, de antes do lançamento do recurso. Além de artigos de comparação de concorrentes desatualizados.

A correção:

1. Reformulação da página do produto

   • Recurso de API em destaque
   • “Acesso à API” no título da página
   • Capturas de tela da API em uso

2. Atualização da documentação

   • Documentação clara da API
   • “Disponível desde [data]”
   • Exemplos e casos de uso ricos

3. Campanha de conteúdo

   • Blog: “Como começar com a API do [Produto]”
   • Case: “Como [Cliente] usa nossa API”
   • Guias de integração com ferramentas populares

4. Atualizações de terceiros

   • Atualizamos lista de recursos no G2/Capterra
   • Contatamos sites de comparação para atualizar
   • Postamos em tópicos relevantes no Reddit sobre nossa API

Cronograma: Semana 4: Perplexity corrigiu Semana 7: Claude corrigiu Semana 10: ChatGPT corrigiu na maioria dos casos

O segredo foi sobrepor as informações antigas com conteúdo novo, autoritativo e específico do recurso.

Estrutura para correção sistemática de erros:

1. Inventário de Erros Liste cada erro factual encontrado:

• Declaração do erro
• Plataformas afetadas
• Impacto no negócio (alto/médio/baixo)
• Fonte provável

2. Priorização Corrija primeiro os erros de maior impacto:

• Desinformação voltada para o cliente
• Erros de preços/recursos
• Confusão com concorrentes

3. Matriz de Ação de Correção

4. Acompanhamento do Cronograma Documente quando a correção começou e quando cada plataforma corrigiu.

5. Prevenção

• Informações consistentes sobre a entidade em todos os lugares
• Auditorias regulares de precisão de IA
• Resposta rápida a novos erros

Trate isso como manutenção contínua, não um projeto pontual.

Este tópico está sendo incrivelmente útil. Eis nosso plano de ação para correção:

Imediato (Esta semana):

1. Auditar e corrigir o Wikidata
2. Atualizar o perfil no Crunchbase
3. Corrigir o Perfil Empresarial do Google
4. Configurar monitoramento de prompts de teste

Semana 2-3:

1. Investigar fontes dos erros
2. Atualizar o site com conteúdo corretivo
3. Lançar press release com data de fundação correta
4. Criar página de diferenciação para confusão com concorrentes

Mês 2:

1. Campanha de conteúdo específico de recurso
2. Página de preços atualizada com schema dateModified
3. Atualizações de perfis de terceiros
4. Contato com publicações do setor

Contínuo:

1. Monitoramento semanal dos prompts de teste
2. Acompanhar o progresso da correção por plataforma
3. Resposta rápida a novos erros

Principais aprendizados:

• Não dá para corrigir a IA diretamente - conserte a web
• Wikidata é alavanca rápida e de alto impacto
• Identificação de fonte é crucial
• É preciso paciência - 4 a 12 semanas é o normal

Obrigado a todos. Agora temos um plano de ação real em vez de só frustração.