AI continuă să spună lucruri greșite despre compania noastră. A reușit cineva să corecteze dezinformarea din răspunsurile ChatGPT sau Perplexity?

Sunt specializat exact pe această problemă. Se poate rezolva, dar necesită muncă sistematică.

De ce greșește AI-ul:

Datele de antrenament ale ChatGPT au o dată limită. Dacă fostul tău CEO a fost menționat în 100 de articole și actualul în 20, modelul “își amintește” mai puternic de cel vechi. Nu e răutăcios, doar recunoaște tipare din date incomplete.

Cadrul de corectare care funcționează:

1. Auditul surselor Listează toate locurile unde apar informații despre compania ta online:

• Wikipedia (cea mai importantă pentru AI)
• Pagina companiei pe LinkedIn
• Crunchbase
• Pagina “Despre noi” de pe site-ul oficial
• Comunicate de presă
• Articole din presa importantă

2. Actualizează sursele de autoritate Acestea sunt sursele în care AI are cea mai mare încredere:

• Wikipedia – Dacă nu ai pagină, vezi dacă ești destul de notabil. Dacă ai, asigură-te că e corectă și cu citări actuale
• Wikidata – Date structurate care alimentează multe sisteme AI
• Site-ul tău – Schema markup pentru Organization, inclusiv foundingDate, CEO, adresă
• LinkedIn – Pagina companiei cu date verificate
• Crunchbase – Foarte des citată de AI

3. Strategie de conținut proaspăt Publică materiale noi care menționează explicit informațiile corecte:

• Pagina “Despre noi” cu date clare
• Comunicate de presă despre conducere (chiar dacă nu e “nouă”)
• Articole de blog care menționează natural conducerea actuală, locația, produsele

4. Raportează și documentează

• Perplexity: Folosește butonul de feedback pentru fiecare răspuns
• ChatGPT: Raportează prin feedback (da, pare inutil, dar se loghează)
• Documentează totul pentru eventuală escaladare

Așteptări privind timpul: 2-6 luni pentru schimbări vizibile. Nu e o soluție rapidă.

Am trecut prin asta când ChatGPT tot spunea că suntem o “platformă de e-commerce” deși suntem, de fapt, un tool B2B SaaS. Cu totul alt model de afaceri.

Ce a funcționat în final:

Cheia a fost consistența pe mai multe surse autoritare.

Am actualizat:

1. Schema markup pe site cu industria corectă, descriere, produse
2. Pagina de companie LinkedIn cu descriere detaliată
3. Crunchbase cu clasificare corectă
4. Publicat 3 articole de blog care descriu explicit ce facem
5. Am obținut o mențiune în TechCrunch care ne-a descris corect businessul

În 8 săptămâni, ChatGPT a început să ne descrie corect. Articolul din TechCrunch a ajutat cel mai mult – publicație tech autoritară + recent + informație corectă.

Lecția: AI are încredere în surse autoritare. Pune informația corectă pe site-uri cu autoritate, nu doar pe propriul site.

Un aspect tehnic pe care lumea îl ratează:

Schema markup este modul prin care “spui” corect AI-urilor informațiile corecte.

Pe pagina Despre, implementează schema Organization cu:

{
  "@type": "Organization",
  "name": "Numele Companiei",
  "foundingDate": "2015-03-15",
  "address": {
    "addressLocality": "Austin",
    "addressRegion": "TX"
  },
  "employee": {
    "@type": "Person",
    "name": "Numele CEO Actual",
    "jobTitle": "CEO"
  }
}

Sistemele AI parsează tot mai mult schema markup pentru a înțelege entitățile. Nu e o soluție magică, dar e unul dintre cele mai clare semnale despre informația corectă.

La fel și pentru produse – folosește Product schema doar pentru ofertele actuale. Produsele retrase ar trebui eliminate din sitemap complet.

Important: Ai nevoie de monitorizare continuă, nu doar o singură corectare.

Răspunsurile AI se pot schimba. Am corectat dezinformarea pentru un client și, după 4 luni, ChatGPT a început iar să spună lucruri greșite pentru că a indexat un articol nou cu informații vechi.

Setează:

1. Verificări manuale săptămânale pentru întrebări-cheie despre compania ta
2. Unelte ca Am I Cited pentru monitorizare automată
3. Alerte pentru conținut web nou care menționează compania ta (Google Alerts, Mention etc.)

Când găsești o nouă dezinformare, urmărește sursa. De multe ori e un articol vechi republicat sau unul nou care citează informații învechite.

Este o sarcină continuă de management reputațional, nu un proiect cu un final clar.

Ce a funcționat la noi pentru corectarea dezinformării despre produse:

Creează o pagină “Fapte despre companie” pe site.

Am făcut o pagină simplă cu:

• Fondare: [dată]
• Sediu: [oraș]
• Conducere: [nume și titluri actuale]
• Produse: [doar ofertele actuale]
• Angajați: [număr aproximativ]

Structurată ca tabel, cu formatare clară. Schema markup pentru toate datele.

Această pagină a devenit referință pe care AI a început să o citeze. Când ai o singură sursă de adevăr clară și structurată, AI o preferă în loc să adune informații disparate.

Perspectivă legală care poate ajuta:

Dacă dezinformarea cauzează prejudicii reale de business, documentează totul.

Am lucrat cu companii care au depus plângeri formale la furnizorii de AI. Cheia e să demonstrezi:

1. Informația e factual greșită (dovezi cu date corecte)
2. Cauzează prejudicii de business măsurabile (afaceri pierdute, parteneri confuzi)
3. Ai încercat canalele normale de corecție (raportări)

Pentru companiile din UE, GDPR oferă anumite drepturi privind acuratețea datelor despre entități identificabile. E complicat, dar a fost folosit cu succes.

Pentru dezinformare serioasă care persistă, unele companii au avut succes cu scrisori legale către furnizorii de AI. Ajungi la o echipă diferită față de formularele de feedback.

Totuși: Prevenția e mai ușoară decât corectarea. Strategia cu actualizarea surselor menționată de ceilalți e mai fiabilă decât să încerci să forțezi companiile AI să corecteze răspunsurile.

Lucru neașteptat care ne-a ajutat:

Fii citat în articole de presă recente cu informațiile corecte.

Sistemele AI (mai ales Perplexity) dau mare importanță conținutului recent. Noi nu am putut obține articol în TechCrunch, dar am putut:

• Să publicăm în reviste locale de business
• Să dăm interviuri pe podcasturi de industrie (transcrierile sunt indexate)
• Să contribuim cu guest post-uri pe bloguri din domeniu
• Să dăm comunicate de presă prin PR Newswire

Fiecare a creat conținut recent cu date corecte pe care AI le-a găsit și început să le citeze.

Ne-a costat cam 2.000$ pentru distribuție PR în 3 luni. În 6 săptămâni răspunsurile AI au început să se îmbunătățească.

Explic realitatea tehnică despre de ce e greu de corectat:

Cum “învăță” LLM-urile “faptele”:

ChatGPT nu are o bază de date cu fapte despre companii pe care să le caute. A învățat tipare din datele de antrenament. Dacă fostul CEO apare în mai multe documente decât cel nou, modelul “crede” mai puternic informația veche.

Ce înseamnă practic:

1. Nu poți “actualiza” direct cunoștințele ChatGPT
2. POȚI actualiza conținutul web pe care îl va folosi la viitorul antrenament
3. POȚI influența recuperarea în timp real (navigarea ChatGPT, căutarea Perplexity)

Pentru recuperarea în timp real (partea ce se poate corecta mai rapid):

Perplexity caută live pe web. Dacă paginile autoritare afișează corect, Perplexity ar trebui să citeze corect. Concentrează-te să faci ca informația corectă să fie cel mai vizibil rezultat la căutarea numelui companiei tale.

Pentru cunoștințele modelului (corectare mai lentă):

Se schimbă când modelele sunt reantrenate pe date noi. OpenAI nu anunță când actualizează datele, dar se întâmplă. Să pui informațiile corecte pe site-uri autoritare acum înseamnă ca viitoarele versiuni de modele să aibă date mai bune.

Concluzie: Gândește-te la asta ca la SEO pentru datele de antrenament AI. Nu repari direct modelul – repari ceea ce va învăța viitorul model.

Acest thread a fost extrem de valoros. Iată planul meu de acțiune:

Imediat (săptămâna aceasta):

1. Creez entry Wikidata cu date structurate corecte
2. Actualizez schema markup de pe site cu Organization, CEO, produse
3. Verific și actualizez profilurile LinkedIn și Crunchbase
4. Setez Am I Cited pentru monitorizare continuă

Pe termen scurt (următoarele 30 zile): 5. Creez pagina “Fapte despre companie” cu informații clare și structurate 6. Emit comunicat de presă cu datele curente ale companiei 7. Propun articole pentru publicații locale de business 8. Rapoartez dezinformarea la Perplexity (cu surse)

Permanent: 9. Monitorizare săptămânală a răspunsurilor AI 10. Urmăresc îmbunătățirile în timp 11. Creez conținut nou care menționează natural datele corecte 12. Iau în calcul opțiuni legale dacă dezinformarea semnificativă persistă

Insight-ul cheie: Nu e vorba să schimbi AI direct – ci să schimbi ceea ce învață AI. Corectează sursele, iar AI va urma în cele din urmă.

Voi reveni cu un update peste câteva luni cu rezultatele.