AI fortsätter ge felaktiga fakta om vårt företag – vad är den faktiska processen för att rätta till detta?

Jag hanterar detta dagligen. Här är verkligheten: Du kan inte korrigera AI-system direkt. Du måste fixa ekosystemet som AI lär sig av.

Steg 1: Identifiera felkällan

AI-fel kommer från tre håll:

1. Föråldrade träningsdata – Gamla artiklar, gammal version av din sajt
2. Tredjeparts-misinformation – Felaktiga artiklar, gamla recensioner, felaktiga kataloger
3. Hallucination – AI hittar på utifrån bristfällig information

För varje fel, undersök: Var kommer detta troligen ifrån?

Steg 2: Prioritera korrigeringar på auktoritära plattformar

Rätta informationen på plattformar AI litar mest på:

1. Wikidata – Strukturerad data som många AI-system använder
2. Wikipedia – Om ni har en artikel
3. Crunchbase – Företagsinformationskälla
4. LinkedIn – Professionella profiler
5. Google Business Profile – Plats och grundinfo
6. Er webbplats – Tydliga, framträdande rättelser

Steg 3: Skapa “korrigeringsinnehåll”

Publicera innehåll som uttryckligen bemöter felet:

• “Uppdaterat: Vår prisguide 2026”
• “Fakta om företaget: [Ditt Företag] grundat 2018”
• Blogginlägg som tillkännager funktionen de påstår att ni saknar

Steg 4: Bygg nya omnämnanden

Nya omnämnanden på auktoritära sajter skapar nya träningssignaler:

• Pressbevakning med korrekt information
• Branschpublikationer
• Nya recensioner med rätt uppgifter

Tidslinje: Räkna med 4–12 veckor innan förändringar sprider sig. Vissa system uppdateras snabbare än andra.

Problemet med konkurrensförväxling går att lösa.

Vår situation: Vi är “TechFlow” – konkurrenten är “FlowTech.” AI blandade ständigt ihop oss.

Lösning:

1. Explicit differentieringsinnehåll Skapade en sida: “TechFlow vs FlowTech: Olika företag”

   • Tydlig deklaration att vi är olika enheter
   • Olika grundandedatum, platser, produkter
   • Unika identifierare för varje

2. Entity-rikt innehåll Varje huvudsida innehåller nu:

   • Fullständigt företagsnamn med kontext
   • Grundandeinformation
   • Huvudkontor
   • Grundares namn

3. Wikidata-separation Säkerställt att vi har separata, korrekta Wikidata-poster.

4. sameAs-schema Kopplade vår entitet till verifierade profiler:

   • LinkedIn-företagssida
   • Crunchbase-profil
   • Officiella sociala konton

Resultat: Förväxlingen minskade från 40 % till under 5 % på 8 veckor.

Nyckeln är att göra vår unika identitet omisskännlig på webben.

Vi rättade vår pris-misinformation. Så här gick det till:

Problemet: AI hänvisade till våra priser 2022. Vi höjde priserna 2023.

Lösningen:

1. Uppdaterad prissida tydligt

   • Lade till “Priser gäller från januari 2024”
   • Tydligt “Senast uppdaterad: [datum]”
   • dateModified i schema

2. Publicerad prisuppdatering Blogginlägg: “Prisuppdatering 2024”

   • Förklarade förändringarna
   • Inkluderade faktiska siffror
   • Länkad från flera ställen

3. Uppdaterade tredjepartskällor

   • G2 och Capterra-profiler
   • Branschkataloger
   • Partnersajter

4. Nya omnämnanden

   • Fått priser omnämnda i två branschartiklar
   • Postat korrekta priser i relevanta Reddit-trådar

Tidslinje:

• Vecka 2: Perplexity började ange korrekta priser
• Vecka 6: ChatGPT mestadels rätt
• Vecka 10: Claude uppdaterad

Ju färskare och mer auktoritativt ditt prisinnehåll, desto snabbare rättas det.

Jag sparar dig tid: Direkt feedback till AI-företag fungerar sällan.

Vår erfarenhet:

• Skickade in 15 rättelser via ChatGPT-feedback – 0 svar
• Använde Claudes feedbackfunktion – inga synliga förändringar
• Perplexity feedbackformulär – inget svar

Varför detta inte fungerar:

• Feedback-volymen är enorm
• Ingen dedikerad rättelsegrupp
• De kan inte manuellt ändra träningsdata
• Individuella korrigeringar skalar inte

Vad som fungerar istället: Fixa webben, inte AI:t.

AI-företagen kan/vill inte manuellt rätta just dina problem. Men de KOMMER införliva rättat källmaterial i framtida träning och indexering.

Din energi används bäst till:

• Uppdatera källinnehåll
• Bygga nya auktoritativa omnämnanden
• Skapa färskt, korrekt innehåll

Det är frustrerande, men det är verkligheten.

Följ upp dina korrigeringsframsteg systematiskt:

Sätt upp övervakning av rättelser:

1. Dokumentera felen

   • Exakt felaktigt påstående
   • Vilka plattformar visar det
   • Skärmdump med datum

2. Skapa testfrågor

   • Utforma frågor som utlöser felet
   • “Vilket år grundades [företag]?”
   • “Erbjuder [företag] [funktion]?”
   • “Vad är [företagets] priser?”

3. Veckovis testning

   • Testa frågorna på alla plattformar
   • Dokumentera: finns felet kvar? Delvis rättat? Löst?

4. Följ rättelsetidslinje

   Fel	Korrigering startad	Perplexity rättat	ChatGPT rättat	Claude rättat
   Grundandedatum	1 jan	15 jan	10 feb	5 feb

5. Identifiera vad som fungerade

   • Vilka korrigeringar gick snabbast?
   • Vilket innehåll drev förändringen?
   • Repetera för andra fel

Verktyg: Am I Cited kan automatisera viss spårning, men manuell testning säkerställer att du upptäcker specifika fel.

Wikidata är underskattat för AI-korrigeringar.

Varför Wikidata är viktigt:

• Strukturerad datakälla för många AI-system
• Driver kunskapspaneler
• Lätt att redigera (med rätt källor)
• Förändringar sprids till flera system

Så rättar du Wikidata:

1. Hitta din entitet Sök på ditt företagsnamn

2. Granska aktuell data

   • Grundandedatum (P571)
   • Huvudkontor (P159)
   • Officiell webbplats (P856)
   • Bransch (P452)
   • Nyckelpersoner (P169, P112)

3. Redigera med källor

   • Du behöver tillförlitliga källor
   • Nyhetsartiklar, officiella dokument
   • Wikipedia är ingen källa för Wikidata

4. Lägg till saknade egenskaper

   • Ju mer komplett, desto bättre
   • Inkludera produkter, dotterbolag, etc.

Vår rättelse: Rättade grundandedatum i Wikidata med pressmeddelande som källa. Såg Google Knowledge Panel uppdateras på 1 vecka. AI-system började visa rätt datum inom 4 veckor.

Wikidata är ofta den snabbaste hävstången för faktarättelser.

Pressmeddelanden hjälper om de görs rätt:

Effektiva korrigeringspressmeddelanden:

Strukturera dem så de är AI-vänliga:

• Börja med faktan i första meningen
• Inkludera specifika datapunkter
• Upprepa viktiga fakta flera gånger

Exempel på inledning: “[Företagsnamn], den [beskrivande] plattformen grundad 2018, meddelar idag…”

Inte: “Efter flera års innovation har teamet på…”

Distributionsstrategi:

• Stora wire-tjänster (syns på många sajter)
• Branschspecifika kanaler
• Lokal media för huvudkontor
• Branschtidningar

Varför detta fungerar:

• Skapar nytt, auktoritativt innehåll
• Distribueras på många domäner
• Innehåller korrekt information tydligt
• Ger citable källa för AI

Vi skickade ett pressmeddelande specifikt för att korrigera vår grundandedatumberättelse. Det syntes på 50+ sajter. AI började ange rätt datum inom 5 veckor.

Så fixade vi “stöder inte funktion X”-misinformation:

Problemet: AI sa att vi inte har API-access. Vi har haft det i 18 månader.

Undersökning: AI hänvisade till vår egen gamla dokumentation från innan funktionen lanserades. Samt konkurrentjämförelseartiklar som var föråldrade.

Lösningen:

1. Produktsideöversyn

   • API-funktionen synlig
   • “API Access” i sidrubrik
   • Skärmdumpar på API i bruk

2. Dokumentationsuppdatering

   • Tydlig API-dokumentation
   • “Tillgänglig sedan [datum]”
   • Rika exempel och användningsfall

3. Innehållskampanj

   • Blogg: “Kom igång med [Produkt] API”
   • Fallstudie: “Så använder [kund] vårt API”
   • Integrationsguider med populära verktyg

4. Tredjepartsuppdateringar

   • Uppdaterade G2/Capterra-funktionslistor
   • Kontaktade jämförelsesajter för uppdatering
   • Postade i relevanta Reddit-trådar om vårt API

Tidslinje: Vecka 4: Perplexity rättad Vecka 7: Claude rättad Vecka 10: ChatGPT mestadels rättad

Nyckeln var att överväldiga den gamla informationen med nytt, auktoritativt, funktionsspecifikt innehåll.

Ramverk för systematisk rättelse:

1. Felinventering Lista varje faktamiss du hittat:

• Feltext
• Påverkade plattformar
• Affärspåverkan (hög/medel/låg)
• Trolig källa

2. Prioritering Rätta de mest affärskritiska felen först:

• Kundnära misinformation
• Pris-/funktionsfel
• Konkurrentförväxling

3. Rättelsematris

4. Tidslinjespårning Dokumentera när rättelsen startade och när varje plattform uppdaterats.

5. Förebyggande

• Konsistent entitetsinformation överallt
• Regelbundna AI-faktakontroller
• Snabb respons på nya fel

Se detta som löpande underhåll, inte engångsprojekt.

Den här tråden är otroligt hjälpsam. Här är vår åtgärdsplan:

Omedelbart (denna vecka):

1. Granska och rätta Wikidata-posten
2. Uppdatera Crunchbase-profilen
3. Rätta Google Business Profile
4. Sätta upp övervakning med testfrågor

Vecka 2-3:

1. Undersöka felkällor
2. Uppdatera webbplatsen med korrigeringsinnehåll
3. Skicka pressmeddelande med korrekt grundandedatum
4. Skapa differentieringssida för konkurrensförväxling

Månad 2:

1. Funktionsspecifik innehållskampanj
2. Uppdaterad prissida med dateModified-schema
3. Uppdateringar av tredjepartsprofiler
4. Kontakt med branschmedia

Löpande:

1. Veckovis uppföljning av testfrågor
2. Spåra rättelseframsteg per plattform
3. Snabb respons på nya fel

Viktiga lärdomar:

• Kan inte fixa AI direkt – fixa webben
• Wikidata är högpåverkande och snabb hävstång
• Källidentifiering är avgörande
• Tålamod krävs – 4–12 veckor är vanligt

Tack alla. Nu har vi en konkret åtgärdsplan istället för bara frustration.