AI stále uvádza nesprávne informácie o našej firme. Podarilo sa už niekomu úspešne opraviť dezinformácie v odpovediach ChatGPT alebo Perplexity?

Špecializujem sa priamo na tento problém. Je to riešiteľné, ale vyžaduje si to systematickú prácu.

Prečo to AI pokazí:

Tréningové dáta ChatGPT majú dátum ukončenia. Ak bol váš starý CEO spomenutý v 100 článkoch a nový v 20, model si „pamätá“ viac toho starého. Nie je to zlomyseľné, len to spája vzory z neúplných dát.

Fungujúci rámec na opravu:

1. Audit zdrojov Spíšte všetky miesta, kde sa o vašej firme píše online:

• Wikipédia (najdôležitejšia pre AI)
• Firemná stránka na LinkedIn
• Crunchbase
• Oficiálna stránka – sekcia O nás
• Tlačové správy
• Významné spravodajské články

2. Aktualizácia autoritatívnych zdrojov To sú zdroje, ktorým AI najviac dôveruje:

• Wikipédia – Ak stránku nemáte, zvážte, či ste dostatočne významní. Ak áno, uistite sa, že je aktuálna a má správne citácie
• Wikidata – Štruktúrované dáta, ktoré využíva mnoho AI systémov
• Vaša stránka – Schema markup pre Organization, vrátane foundingDate, CEO, adresa
• LinkedIn – Firemná stránka s overenými údajmi
• Crunchbase – AI často cituje tento zdroj

3. Stratégia nového obsahu Publikujte nový obsah s jasnými údajmi:

• Stránka „O nás“ s presnými faktami
• Tlačové správy o vedení (aj keď nie je „nové“)
• Blogy, kde prirodzene spomínate aktuálne vedenie, sídlo, produkty

4. Nahlasovanie a dokumentácia

• Perplexity: Používať tlačidlo na spätnú väzbu pri každej odpovedi
• ChatGPT: Nahlásiť cez spätnú väzbu (áno, pôsobí to márne, ale je to zaznamenané)
• Všetko dokumentovať pre prípadnú eskaláciu

Očakávaný čas: 2-6 mesiacov na citeľnú zmenu. Nie je to rýchla oprava.

Riešili sme to isté, keď ChatGPT stále tvrdil, že sme „e-commerce platforma“, pritom sme B2B SaaS nástroj. Úplne iný biznis model.

Čo nakoniec fungovalo:

Kľúčom bola konzistentnosť vo viacerých autoritatívnych zdrojoch.

Aktualizovali sme:

1. Schema markup na webe – správne odvetvie, popis, produkty
2. Firemná stránka na LinkedIn s detailným popisom
3. Crunchbase so správnou kategorizáciou
4. Publikovali sme 3 blogy, kde výslovne opisujeme, čo robíme
5. Získali sme zmienku v TechCrunche, kde nás správne popísali

Do 8 týždňov nás ChatGPT začal opisovať správne. Najviac pomohol článok v TechCrunche – autoritatívne médium + aktuálny + správne údaje.

Poučenie: AI dôveruje autoritatívnym zdrojom. Zabezpečte správne informácie na kvalitných stránkach, nielen na svojej vlastnej.

Technická stránka, ktorú ľudia často prehliadajú:

Schema markup je spôsob, ako AI systémom „povedať“ správne informácie.

Na stránke O nás implementujte Organization schema napríklad:

{
  "@type": "Organization",
  "name": "Your Company",
  "foundingDate": "2015-03-15",
  "address": {
    "addressLocality": "Austin",
    "addressRegion": "TX"
  },
  "employee": {
    "@type": "Person",
    "name": "Current CEO Name",
    "jobTitle": "CEO"
  }
}

AI systémy čoraz viac interpretujú schema markup na pochopenie entít. Nie je to zázračná oprava, ale je to jeden z najjasnejších signálov ohľadom presných informácií.

To isté platí pre produkty – použite Product schema len pre aktuálnu ponuku. Zrušené produkty odstráňte úplne zo sitemapu.

Dôležité: Potrebujete priebežné monitorovanie, nie jednorazovú opravu.

Odpovede AI sa môžu meniť. My sme opravili dezinformácie klientovi a o 4 mesiace ChatGPT opäť uvádzal nesprávne údaje, pretože načítal nový článok so starými informáciami.

Zaveďte:

1. Týždenné manuálne kontroly kľúčových otázok o vašej firme
2. Am I Cited alebo podobný nástroj na automatický monitoring
3. Upozornenia na nové webové zmienky o vašej firme (Google Alerts, Mention, atď.)

Keď objavíte novú dezinformáciu, vystopujte zdroj. Často je to starý článok, ktorý bol znovu publikovaný, alebo nový článok cituje zastarané údaje.

Je to trvalá úloha reputačného manažmentu, nie projekt s koncom.

Nám na opravu dezinformácií o produktoch pomohlo:

Vytvoriť stránku „Fakty o firme“ na našom webe.

Vytvorili sme jednoduchú stránku s:

• Rok založenia: [dátum]
• Sídlo: [mesto]
• Vedenie: [aktuálne mená a pozície]
• Produkty: [iba aktuálne]
• Počet zamestnancov: [približné číslo]

Štruktúrované v tabuľke s jasným formátom. Schema markup pre všetko.

Táto stránka sa stala referenciou, ktorú AI začala citovať. Keď máte jeden autoritatívny zdroj pravdy so štruktúrovanými údajmi, AI mu dá prednosť pred skladaním informácií z viacerých článkov.

Právny pohľad, ktorý môže pomôcť:

Ak dezinformácie spôsobujú reálnu obchodnú ujmu, všetko dokumentujte.

Spolupracoval som s firmami, ktoré podali formálne sťažnosti poskytovateľom AI. Kľúč je preukázať:

1. Informácie sú fakticky nesprávne (dôkazy o správnych údajoch)
2. Spôsobujú merateľnú škodu (stratené obchody, zmätení partneri)
3. Skúsili ste bežné opravné kanály (nahlasovanie, formuláre)

Pre firmy v EÚ dáva GDPR určité práva na presnosť údajov o identifikovateľných subjektoch. Je to zložité, ale už to bolo úspešne použité.

Pri závažných a pretrvávajúcich dezinformáciách, ktoré bežné kanály nevyriešia, niektoré firmy uspeli s oficiálnou právnou výzvou poskytovateľovi AI. To sa dostane na iné oddelenie ako formuláre na spätnú väzbu.

Avšak: Prevencia je jednoduchšia než náprava. Aktualizácia zdrojov je spoľahlivejšia ako snaha donútiť AI firmy opravovať odpovede.

Nečakané, ale nám pomohlo:

Nechať sa citovať v aktuálnych spravodajských článkoch so správnymi údajmi.

AI systémy (najmä Perplexity) dávajú veľkú váhu aktuálnemu obsahu. Síce sme sa nedostali do TechCrunchu, ale podarilo sa nám:

• Prispieť do miestnych podnikateľských médií
• Dostať sa do podcastov v odvetví (prepisy sa indexujú)
• Prispieť článkami na blogy z odvetvia
• Vydávať tlačové správy cez PR Newswire

Tak sme vytvorili aktuálny obsah so správnymi údajmi, ktorý AI systémy našli a začali citovať.

Stálo nás to asi 2 tisíc dolárov za PR distribúciu počas 3 mesiacov. Odpovede AI sa začali zlepšovať do 6 týždňov.

Vysvetlím technickú realitu, prečo sa to ťažko opravuje:

Ako sa LLM „učia“ fakty:

ChatGPT nemá databázu firemných údajov, ktoré by vyhľadával. Učil sa vzory z tréningových dát. Ak sa váš starý CEO objavil vo viac dokumentoch ako nový, model „verí“ viac starým údajom.

Čo to znamená v praxi:

1. Nemôžete priamo „aktualizovať“ znalosti ChatGPT
2. MÔŽETE aktualizovať webový obsah, z ktorého sa bude v budúcnosti učiť
3. MÔŽETE ovplyvniť vyhľadávanie v reálnom čase (prehliadač ChatGPT, vyhľadávanie Perplexity)

Pri vyhľadávaní v reálnom čase (čo sa dá opraviť rýchlejšie):

Perplexity vyhľadáva na webe naživo. Ak autoritatívne stránky uvádzajú správne údaje, Perplexity by mal citovať správne. Zamerajte sa, aby správne údaje boli najvýraznejším výsledkom pri vašom mene.

Pri znalostiach modelu (dlhší proces):

Tie sa menia až pri novom pretrénovaní modelov na nových dátach. OpenAI neoznamuje aktualizácie tréningových dát, ale tie prebiehajú. Ak teraz dostanete správne údaje na autoritatívne stránky, budúce modely budú mať lepšie informácie.

Zhrnutie: Myslite na to ako na SEO pre tréningové dáta AI. Neopravujete priamo model – opravujete to, z čoho sa budúce modely učia.

Tento thread bol na nezaplatenie. Tu je môj akčný plán:

Ihneď (tento týždeň):

1. Vytvoriť Wikidata záznam so správnymi štruktúrovanými údajmi
2. Aktualizovať schema markup webu – Organization, CEO, produkty
3. Skontrolovať a aktualizovať profily na LinkedIn a Crunchbase
4. Nastaviť Am I Cited na priebežné monitorovanie

Krátkodobo (30 dní): 5. Vytvoriť stránku „Fakty o firme“ s jasnými štruktúrovanými informáciami 6. Vydanie tlačovej správy s aktuálnymi údajmi o firme 7. Osloviť lokálne podnikové médiá s ponukou spolupráce 8. Nahlásiť dezinformácie v Perplexity (so zdrojmi)

Priebežne: 9. Týždenne sledovať AI odpovede 10. Mapovať zlepšenia v čase 11. Tvoriť nový obsah, ktorý prirodzene obsahuje správne údaje 12. Zvážiť právne možnosti, ak by pretrvávali závažné dezinformácie

Kľúčové poznanie: Nejde o to meniť AI priamo – ide o to meniť to, z čoho sa AI učí. Opravte zdroje a AI to časom prevezme.

Dám vedieť o výsledkoch o pár mesiacov.