Hur hanterar du varumärkets rykte när AI säger saker om dig som du inte kan kontrollera?

Detta är den största olösta utmaningen inom varumärkeshantering just nu. Här är verkligheten:

Varför traditionell rykteshantering misslyckas:

Vad som faktiskt fungerar:

1. Källflod – Skapa överväldigande positivt innehåll på auktoritativa sidor som AI prioriterar
2. Entitetskorrigering – Uppdatera Wikipedia, Wikidata, Google Knowledge Panel med korrekt information
3. Tredjepartsvalidering – Få korrigerande artiklar i publikationer AI litar på
4. Noggrannhet i strukturerad data – Säkerställ att din schema-markering är aktuell och omfattande

Tidslinjens verklighet:

• Perplexity (live-sök): Ändringar kan synas på timmar/dagar
• ChatGPT Search: Dagar till veckor (beroende av Bing-indexering)
• Google AI Overviews: Dagar till veckor
• ChatGPT basmodell: Månader (tills nästa träningscykel)

Den tuffa sanningen:

Du kan inte redigera AI. Du kan bara påverka vad den lär sig från.

Traditionellt PR-perspektiv med AI-anpassning:

Vad som förändrats:

Gammalt: Kontrollera narrativet via mediekontakter Nytt: Påverka källorna AI lär sig från

Vår anpassade krisplan:

1. Övervaka alla AI-plattformar – Inte bara Google-omnämnanden
2. Identifiera ursprungskälla – Varifrån hämtar AI felaktig info?
3. Skapa auktoritativt motinnehåll – På sidor AI litar på
4. Utnyttja strukturerad data – Gör rättelser maskinläsbara
5. Bygg positiv tredjepartsbevakning – Överväldiga det negativa

Specifika taktiker som fungerat:

Kund hade liknande gammalt produktproblem i ChatGPT:

Vecka 1: Identifierade källor AI citerade (gammal TechCrunch-artikel) Vecka 2: Publicerade lösningshistoria på egen sida + Medium + LinkedIn Vecka 3: Pitchade uppdatering till TechCrunch (de uppdaterade originalartikeln) Vecka 4: Skapade omfattande FAQ med schema-markering Vecka 6: ChatGPT Search började visa rättad information

Viktig insikt:

Ursprungskällan är viktigast. Om du kan få den ursprungliga negativa källan uppdaterad eller rättad går det fortare än att skapa nytt konkurrerande innehåll.

Monitoreringsperspektiv – du kan inte åtgärda det du inte ser:

Vår monitoreringssetup:

Vi spårar varumärkesomnämnanden på:

• ChatGPT (flera prompts dagligen)
• Perplexity (flera prompts dagligen)
• Claude (veckovis)
• Google AI Overviews (dagligen)
• Gemini (veckovis)

Vad vi övervakar:

De prompts vi använder:

• “[Varumärkesnamn] recension”
• “Är [varumärke] bra?”
• “Bästa [kategori] företag”
• “[Varumärke] vs [konkurrent]”
• “Problem med [varumärke]”
• “[Varumärke] kontrovers”

Verktyg vi använder:

• Am I Cited för systematisk spårning
• Manuell stickprovskontroll med varierade prompts
• Konkurrentjämförelse

Viktig upptäckt:

AI-svar varierar mycket beroende på promptformulering. Du måste testa många varianter för att förstå ditt fulla rykteslandskap.

Wikipedia-perspektiv – detta spelar större roll än många tror:

Varför Wikipedia är avgörande:

AI-system viktar Wikipediainnehåll tungt. Det finns i deras träningsdata, och många använder det för entitetsverifiering. Om din Wikipedia-sida är felaktig eller föråldrad kommer AI att fortsätta dessa felaktigheter.

Vad du kan och inte kan göra:

Kan göra:

• Uppdatera faktamissar med källor
• Lägga till ny information (finansiering, uppköp, ledarskap)
• Korrigera föråldrade produktbeskrivningar
• Föra in lösningar på tidigare kontroverser

Kan inte göra:

• Ta bort negativ men korrekt information
• Lägga till reklamtext
• Skapa sida om inte tillräckligt känd
• Redigera utan att uppge intressekonflikt

Bästa praxis:

1. Begär uppdateringar via Wikipedias edit request-process
2. Redovisa eventuell koppling till företaget
3. Lämna tillförlitliga, oberoende källor för alla ändringar
4. Fokusera på faktakorrigering, inte ryktespåverkan

Effekten:

Vi har sett Wikipedia-uppdateringar sprida sig till AI-svar inom 2–4 veckor för live-sök-AI och 3–6 månader för basmodellsuppdateringar.

Uppdatera även:

• Wikidata (strukturerad data Wikipedia använder)
• Google Knowledge Panel
• Crunchbase, LinkedIn-företagssida
• Branschregister

Innehållsstrategiskt angreppssätt för rykte:

Den grundläggande förändringen:

Traditionellt: Skapa innehåll för kunder AI-eran: Skapa innehåll både för kunder OCH för AI-system att citera

Innehåll som påverkar AI-rykte:

1. Definitiv varumärkessida – Omfattande “Om oss” med aktuell, korrekt information
2. FAQ-schema – Besvara vanliga frågor (inklusive ryktefrågor)
3. Fallstudier – Visa positiva resultat
4. Ledarskapsinnehåll – Expertperspektiv på branschfrågor
5. Tredjepartsbevakning – Förtjäna omnämnanden på auktoritativa sidor

Vid specifika rykteproblem:

Skapa innehåll som direkt bemöter frågan:

• “Hur vi löste [problem]” – Full transparens
• “[Varumärke] produktkvalitetsstandarder” – Bemöt “budget”-uppfattning
• “Företagsuppdateringar: [tvistens utfall]” – Tydlig lösning

Strukturen är viktig:

AI extraherar tydliga, direkta påståenden. Skriv innehåll med citeringsbara citat:

Bra: “År 2024 löste [Varumärke] produktkvalitetsproblemet genom att införa en ny QC-process, vilket gav 99,8 % kundnöjdhet.”

Dåligt: “Vi har gjort många förbättringar genom åren och fortsätter fokusera på kvalitet.”

Den första kan AI citera. Den andra är för vag för att användas.

Detta var exakt vad jag behövde. Här är min handlingsplan:

Omedelbara åtgärder (vecka 1–2):

1. Sätt upp systematisk övervakning

   • Am I Cited för daglig spårning
   • Manuella kontroller med olika prompts
   • Dokumentera nuvarande AI-framställningar

2. Identifiera källor

   • Varifrån får AI fel information?
   • Vilka källor är mest inflytelserika?

Snabba åtgärder (vecka 3–8):

3. Uppdatera auktoritativa källor

   • Wikipedia-redigeringar (med korrekt transparens)
   • Google Knowledge Panel-korrigeringar
   • Uppdatering av tredjepartsprofiler

4. Skapa korrigerande innehåll

   • Fallstudie om lösning på produktproblem
   • Premiumpositioneringsinnehåll
   • Dokumentation av ogillad tvist

5. Pitcha rättelser till ursprungskällor

   • Kontakta TechCrunch om gammal artikel
   • Ta kontakt med andra citerande publikationer

Löpande strategi:

6. Bygg positiv tredjepartsnärvaro

   • Analytikerbevakning
   • Branschpublikationer
   • Optimering på recensionsplattformar

7. Övervaka och justera

   • Veckovis AI-svarsspårning
   • Anpassa strategi efter förändringar

Framgångsmått:

• AI-sentimentskifte från negativt till neutralt/positivt
• Minskning av föråldrad information
• Förbättrad position mot konkurrenter
• Förbättrad citeringsnoggrannhet

Tankeförändringen:

AI-rykte handlar om påverkan, inte kontroll. Vi kan inte redigera vad AI säger, men vi kan överväldiga det med korrekt, auktoritativ information.

Tack alla för de praktiska strategierna!