ChatGPT一直给出关于我公司的错误信息——有人成功获得过更正吗？

我经常处理这个问题。这是你需要了解的现实：

为什么更正如此困难：

1. 训练数据是静态的 - ChatGPT（和类似模型）从截止日期之前的数据中学习。一旦训练完成，那些知识就被固定下来，直到下一个训练周期。

2. 反馈不是即时的 - 你的点踩和反馈会被收集，但它们会通知未来的训练，而不是即时修复。

3. 没有"编辑"按钮 - 与Google不同，没有Search Console等效工具让你可以请求内容更改。

实际的更正时间线：

实际有效的方法：

1. 修复来源，而不是AI - 更新维基百科、新闻文章、你自己的网站
2. 创建反驳内容 - 到处发布权威、准确的内容
3. 建立数量 - 如果你创建更多正确的信息，AI会遇到更多
4. 针对实时平台 - Perplexity更快反映源更改

你所处的4个月时间线不幸是正常的。继续推进，但调整期望。

我处理过几次AI错误信息危机。诉讼提及特别棘手——以下是如何处理：

法律提及问题：

AI系统将诉讼提及视为重要的（因为它们通常确实重要）。即使被驳回的案件也会持续存在，因为：

• 多篇新闻文章报道了起诉
• 法庭记录是公开的
• AI不区分"被驳回"和"败诉"

对处于类似情况的客户有效的做法：

1. 发布详细的"案件结案"公告
2. 让律师事务所在其网站上发布案件摘要
3. 寻求行业出版物对驳回的报道
4. 更新LinkedIn和专业档案

关键洞察： 你需要驳回的消息与原始起诉一样突出。如果有10篇关于诉讼的文章和1篇关于驳回的文章，AI会给诉讼更多权重。

创建与原始案件存在的一样多的关于正面解决的权威内容。

这里是有经验的维基百科编辑。关于维基百科角度的几件事：

维基百科对AI非常重要：

• 它在训练数据中权重很高
• ChatGPT和Claude都经常引用它
• 让维基百科正确可以级联到AI系统

但要小心：

• 不要直接编辑你自己公司的页面（利益冲突）
• 严格遵循维基百科的来源要求
• 在讨论页上提出更改
• 使用可靠的二手来源

常见错误：

• 添加宣传内容（会被撤销）
• 只引用公司材料（不被认为可靠）
• 不经讨论就进行更改
• 太激进

有效的做法：

• 首先获得独立媒体报道
• 使用该报道作为维基百科来源
• 通过适当渠道提出更改
• 耐心并遵循流程

一个有良好来源的维基百科更正比几乎任何其他东西都更快地传播到AI。

我们经历了类似的事情。以下是CEO离职谣言具体需要的：

我们的情况： AI一直说我们的CEO"卸任"，而她只是短暂病假后返回了。

修复它的方法：

1. CEO发布个人博客文章澄清时间线
2. 公司发布"CEO年度回顾"新闻稿
3. 让CEO在行业播客上接受采访
4. 用清晰的"自2019年起"语言更新高管团队页面
5. 将CEO添加到最近的会议演讲者名单中

模式： AI需要某人是当前的最新信号。关于"变动"的旧新闻加上沉默会被解读为离职。

对于你的CEO：

• 让他们在做当前CEO的事情时可见
• 会议出场、采访、署名文章
• 让"CEO [姓名]“出现在最近的权威内容中

AI最终会学到你的CEO是……仍然是你的CEO。

在你能修复问题之前，你需要确切知道AI在说什么。系统性监控是必不可少的：

要跟踪什么：

• AI关于你公司使用的确切措辞
• 哪些平台有哪些不准确信息
• 哪些提示词触发错误信息
• 更正是否随时间生效

为什么监控很重要：

• 不同平台有不同信息（分别修复每个）
• 有些提示词得到准确答案，有些不会
• 你可以衡量你的更正努力是否有效
• 在新的不准确信息传播之前捕获它们

我们的方法： 我们使用Am I Cited监控跨平台的品牌提及。当我们看到不准确的回复时，我们：

1. 记录确切的不准确信息
2. 识别可能的来源
3. 修复来源
4. 跟踪AI回复是否改变

没有系统性监控，你是在盲目修复问题。

当AI严重错误时的法律选择：

法律行动可能有帮助的时候：

• 诽谤性陈述（虚假且有害）
• 影响业务的明确事实不准确
• GDPR违规（在适用的司法管辖区）

现实情况：

• 大多数AI公司的条款限制责任
• 就训练数据起诉在法律上未经测试
• NYT vs. OpenAI等案件仍在审理中
• 法律行动缓慢且昂贵

更实际的法律方法：

• 向平台发送包含具体不准确信息的要求信
• 如果您的内容被歪曲，发送DMCA通知
• 为潜在的未来行动记录一切
• 对于严重案件直接与平台法务团队合作

GDPR角度（如适用）： 已尝试被遗忘权请求。结果参差不齐，但值得探索与欧盟相关的内容。

对于大多数公司，修复来源比法律行动更好。但记录一切以防法律行动变得必要。

小公司视角——我们负担不起全面的PR攻势，所以我们专注于我们能控制的：

低预算更正策略：

1. 首先是自有媒体

   • 更新我们网站上的每一页
   • 创建详细的"关于"部分
   • 添加解决常见误解的FAQ

2. 免费平台

   • LinkedIn公司页面（详细、当前）
   • Crunchbase档案（经常被AI引用）
   • Google商家资料
   • 行业目录

3. 内容创作

   • 包含当前事实的博客文章
   • 提及当前团队的案例研究
   • 带日期的客户推荐

4. 关系杠杆

   • 请合作伙伴更新他们对我们的描述
   • 让客户在他们的内容中提及我们
   • 联系行业分析师

总成本：主要是时间。但我们在2个月内看到了Perplexity的改善。

这个帖子非常有帮助。这是我们的行动计划：

立即（本周）：

1. 设置跨平台的系统性AI监控
2. 按平台记录所有当前的不准确信息
3. 创建内部"事实核查"页面与投资者分享
4. 用当前、突出的信息更新所有自有资产

短期（未来30天）：

1. 发布包含所有关键问题正确事实的重要新闻稿
2. 让CEO可见——播客采访、会议出场
3. 发布诉讼的案件结案公告
4. 通过适当渠道与维基百科合作

持续：

1. 继续监控以跟踪更正是否生效
2. 随时间建立正确内容的数量
3. 首先针对Perplexity（更快更新）
4. 主动为投资者准备AI不准确信息

关键洞察： 不能直接编辑AI，但可以用正确信息淹没互联网，直到AI跟上。同时管理重要人士的期望。

感谢大家。这是一场持久战，但至少现在我们有了策略。