AI säger ständigt fel saker om vårt företag. Har någon lyckats rätta felinformation i ChatGPT- eller Perplexity-svar?

Jag är specialiserad på just detta problem. Det går att lösa men kräver systematiskt arbete.

Varför AI har fel:

ChatGPT:s träningsdata har ett slutdatum. Om er gamla VD nämnts i 100 artiklar och er nya i 20, “minns” modellen den gamla starkare. Det är inte illvilligt, bara mönstermatchning på ofullständiga data.

Rättelsemetoden som fungerar:

1. Källgranskning Lista alla platser där information om ert företag finns online:

• Wikipedia (viktigast för AI)
• LinkedIn-företagssida
• Crunchbase
• Officiella webbsidans Om-oss-sida
• Pressmeddelanden
• Större nyhetsartiklar

2. Uppdatera auktoritativa källor Detta är källorna AI litar mest på:

• Wikipedia – Om ni inte har en sida, överväg om ni är tillräckligt noterbara. Om ni har det, se till att den är korrekt med aktuella källor
• Wikidata – Strukturerad data som används av många AI-system
• Er webbplats – Schema-markup för Organization, inklusive foundingDate, CEO, adress
• LinkedIn – Företagssida med verifierad info
• Crunchbase – Ofta citerad av AI

3. Färsk innehållsstrategi Publicera nytt innehåll som tydligt anger korrekt information:

• “Om oss”-sida med tydliga fakta
• Pressmeddelanden om ledarskapsförändringar (även om de inte är “nya”)
• Blogginlägg som naturligt nämner nuvarande ledning, plats, produkter

4. Rapportera och dokumentera

• Perplexity: Använd deras feedbackknapp på varje svar
• ChatGPT: Rapportera via feedback (ja, det känns meningslöst, men det loggas)
• Dokumentera allt för eventuell upptrappning

Tidsförväntan: 2–6 månader för meningsfull förändring. Det här är ingen snabbfix.

Vi gick igenom detta när ChatGPT fortsatte säga att vi var en “e-handelsplattform” när vi egentligen är ett B2B SaaS-verktyg. Helt olika affärsmodell.

Vad som till slut fungerade:

Nyckeln var konsekvens över flera auktoritativa källor.

Vi uppdaterade:

1. Webbplatsens schema-markup med rätt bransch, beskrivning, produkter
2. LinkedIn-företagssida med detaljerad beskrivning
3. Crunchbase med rätt kategorisering
4. Publicerade 3 blogginlägg som tydligt beskrev vad vi gör
5. Fick en TechCrunch-artikel som korrekt beskrev vårt företag

Inom 8 veckor började ChatGPT beskriva oss korrekt. TechCrunch-artikeln verkade hjälpa mest – auktoritativ teknisk publikation + aktuell + korrekt information.

Lärdomen: AI litar på auktoritativa källor. Få rätt information på högauktoritativa sidor, inte bara er egen webbplats.

Teknisk vinkel som ofta missas:

Schema-markup är hur du “berättar” korrekt information för AI-system.

På din Om-oss-sida, implementera Organization-schema med:

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

AI-system analyserar schema-markup allt mer för att förstå entiteter. Det är ingen magisk lösning, men det är en av de tydligaste signalerna du kan skicka om korrekt information.

Samma sak för era produkter – använd Product-schema endast för aktuella erbjudanden. Utgångna produkter bör tas bort helt från er sitemap.

Viktigt: Du behöver löpande övervakning, inte bara en engångsåtgärd.

AI-svar kan förändras. Vi rättade felinformation för en kund och efter 4 månader började ChatGPT säga fel saker igen eftersom den fick in en ny artikel med gammal information.

Sätt upp:

1. Veckovisa manuella kontroller av viktiga frågor om ert företag
2. Am I Cited eller liknande verktyg för automatisk övervakning
3. Aviseringar för nytt webbinnehåll som nämner ert företag (Google Alerts, Mention, etc.)

När du hittar ny felinformation, spåra den till källan. Ofta är det en gammal artikel som återpublicerats eller en ny artikel som hänvisar till föråldrad info.

Detta är en löpande uppgift inom rykteshantering, inte ett projekt med ett slutdatum.

Vad som fungerade för oss när vi skulle rätta produktfel:

Skapa en “Fakta om företaget”-sida på er webbplats.

Vi gjorde en enkel sida med:

• Grundat: [Datum]
• Huvudkontor: [Stad]
• Ledning: [Nuvarande namn och titlar]
• Produkter: [Endast aktuella erbjudanden]
• Anställda: [Ungefärligt antal]

Strukturerat som en tabell med tydlig formatering. Schema-markup för allt.

Denna enkla sida blev en referens som AI-system började citera. När du har en auktoritativ källa med tydlig struktur föredrar AI att citera den framför att försöka pussla ihop information från flera artiklar.

Juridiskt perspektiv som kan hjälpa:

Om felinformation orsakar faktisk affärsskada, dokumentera allt.

Jag har jobbat med företag som gjort formella klagomål till AI-leverantörer. Nyckeln är att visa:

1. Informationen är faktiskt felaktig (bevis på korrekta fakta)
2. Den orsakar mätbar affärsskada (förlorade affärer, förvirrade partners)
3. Ni har försökt vanliga korrigeringsvägar (rapportinlämningar)

För EU-baserade företag ger GDPR vissa rättigheter kring korrektheten i data om identifierbara enheter. Det är komplext men har använts framgångsrikt.

Vid allvarlig och fortlöpande felinformation som vanliga kanaler inte åtgärdar, har vissa företag haft framgång med formella juridiska brev till AI-leverantörer. Det eskaleras till ett annat team än feedbackformulären.

Dock: Förebyggande är lättare än bot. Den källuppdateringsstrategi andra nämnt är mer pålitlig än att försöka tvinga AI-företag att rätta svar.

Oväntat som hjälpte oss:

Bli citerad i aktuella nyhetsartiklar med korrekt information.

AI-system (särskilt Perplexity) värderar färskt innehåll högt. Vi skulle inte få en TechCrunch-artikel, men vi kunde:

• Skicka till lokala affärstidningar
• Bli intervjuad i branschpoddar (transkriptioner indexeras)
• Gästblogga på branschbloggar
• Skicka pressmeddelanden via PR Newswire

Var och en av dessa skapade aktuellt innehåll med korrekta uppgifter som AI-system hittade och började citera.

Det kostade oss kanske 20 000 kr i PR-distribution över 3 månader. AI-svaren började förbättras inom 6 veckor.

Jag kan förklara den tekniska verkligheten till varför detta är svårt att åtgärda:

Hur LLM:er lär sig “fakta”:

ChatGPT har ingen databas över företagsfakta den slår upp. Den lärde sig mönster från träningsdata. Om er gamla VD förekom i fler träningsdokument än den nya, “tror” modellen starkare på den gamla informationen.

Vad detta innebär praktiskt:

1. Du kan inte direkt “uppdatera” ChatGPT:s kunskap
2. Du KAN uppdatera webbinnehållet som framtida träning använder
3. Du KAN påverka realtidsinhämtning (ChatGPT:s surfning, Perplexitys sökning)

För realtidsinhämtning (det du kan åtgärda snabbare):

Perplexity söker webben live. Om auktoritativa sidor visar korrekt information bör Perplexity citera rätt. Fokusera på att göra korrekt information mest framträdande vid ert företagsnamn.

För modellkunskap (långsammare åtgärd):

Detta förändras när modeller tränas om på ny data. OpenAI tillkännager inte uppdateringar av träningsdata, men det sker. Att få rätt information på auktoritativa sidor nu innebär att framtida modellversioner får bättre information.

Slutsats: Tänk på det här som SEO för AI-träningsdata. Du rättar inte modellen direkt – du rättar vad framtida modeller lär sig av.

Den här tråden har varit ovärderlig. Här är min handlingsplan:

Omedelbart (denna vecka):

1. Skapa Wikidata-post med korrekt strukturerad data
2. Uppdatera webbplatsens schema-markup med Organization, VD, produkter
3. Granska och uppdatera LinkedIn- och Crunchbase-profiler
4. Sätt upp Am I Cited för löpande övervakning

Kortsiktigt (nästa 30 dagar): 5. Skapa “Fakta om företaget”-sida med tydlig strukturerad information 6. Skicka ut pressmeddelande med aktuell företagsinformation 7. Pitcha lokala affärspublikationer för exponering 8. Rapportera felinformation till Perplexity (med källor)

Löpande: 9. Veckovis övervakning av AI-svar 10. Följa förbättringar över tid 11. Skapa nytt innehåll som naturligt inkluderar korrekta fakta 12. Överväg juridiska åtgärder om betydande felinformation kvarstår

Viktig insikt: Det handlar inte om att ändra AI direkt – utan om att ändra vad AI lär sig från. Rätta källorna, så följer AI så småningom efter.

Kommer att uppdatera tråden om några månader med resultat.