AI 一直在传播关于我们公司的错误信息。有谁成功纠正过 ChatGPT 或 Perplexity 的错误吗？

我就是专门处理这类问题的。这是可以解决的，但需要系统性操作。

AI 为什么会出错：

ChatGPT 的训练数据有截止日期。如果你的前 CEO 被100篇文章提及，而新 CEO 只出现20次，模型会更“记住”前任。这不是恶意，只是对不完整数据的模式匹配。

有效的纠正框架：

1. 来源审计 列出公司信息出现的所有线上渠道：

• 维基百科（AI 最重要的来源）
• 领英公司主页
• Crunchbase
• 官方网站 About 页面
• 新闻稿
• 主流新闻报道

2. 更新权威来源 这些是 AI 最信任的渠道：

• 维基百科 — 如果没有词条，评估下是否具备知名度；如果有，确保内容准确且有最新引用
• Wikidata — 结构化数据，许多 AI 系统的基础
• 公司官网 — 使用 Organization 的 Schema 标记，包括成立时间、CEO、地址
• 领英 — 公司主页信息需认证
• Crunchbase — AI 经常引用

3. 新内容策略 发布明确说明正确信息的新内容：

• “关于我们”页面，列出关键信息
• 宣布领导层变动的新闻稿（即使不是“新任”）
• 博客自然提及现任领导、地点、产品

4. 报告与记录

• Perplexity：每条回复用反馈按钮
• ChatGPT：通过反馈报告（虽然像无效，但会被记录）
• 所有步骤留档，便于后续升级

**时间预期：**2-6个月才会见到明显变化。这不是速成的。

我们也遇到过类似情况，ChatGPT 总说我们是“电商平台”，其实我们是 B2B SaaS 工具，完全不同的业务模式。

最终解决办法：

关键是各大权威渠道信息一致。

我们更新了：

1. 官网 schema 标记，行业、描述、产品都准确
2. 领英公司主页详细描述
3. Crunchbase 正确归类
4. 发了3篇博客，明确描述业务
5. 获得了 TechCrunch 的报道，准确描述了我们的业务

8周后，ChatGPT 开始准确描述我们。TechCrunch 的报道帮助最大——权威科技媒体+近期+正确信息。

**结论：**AI 信任权威来源。要在高权重平台更新正确信息，不仅仅是自己网站。

技术角度很多人容易忽视：

Schema 标记是你“告诉”AI系统正确信息的方式。

在 About 页面实现 Organization schema，例如：

{
  "@type": "Organization",
  "name": "Your Company",
  "foundingDate": "2015-03-15",
  "address": {
    "addressLocality": "奥斯汀",
    "addressRegion": "TX"
  },
  "employee": {
    "@type": "Person",
    "name": "现任CEO姓名",
    "jobTitle": "CEO"
  }
}

AI 系统越来越多地解析 schema 标记来识别实体。这不是魔法，但确实是传递准确信息的最明确信号之一。

产品同理——只为当前在售产品使用 Product schema。已停产产品应从 sitemap 中彻底移除。

注意：你需要持续监控，而非一次性修复。

AI回复是会变的。我们为客户纠正过信息，4个月后 ChatGPT 又开始说错话，因为它抓取到一篇含有旧信息的新文章。

建议：

1. 每周手动检查公司相关关键问答
2. 用 Am I Cited 或类似工具自动监控
3. 对新提及公司的网页内容设置预警（Google Alerts、Mention 等）

发现新错误时，追溯其来源。往往是旧文章被重新发布，或新文章引用了过时信息。

这是一项持续的声誉管理工作，不是一次性的项目。

我们纠正产品错误信息的经验：

在公司官网创建“公司事实”页面。

我们做了一个简单页面，内容有：

• 成立时间：[日期]
• 总部：[城市]
• 管理层：[现有姓名和职位]
• 产品：[只列当前产品]
• 员工数：[大致数量]

用表格清晰排版，并加上 schema 标记。

这个页面成了 AI 系统引用的权威来源。当你有一个结构化、权威的“事实页”，AI 更倾向引用它，而不是拼凑多篇文章。

法律视角或许有帮助：

如果错误信息造成了实际业务损失，一定要留存证据。

我服务的公司曾正式向 AI 提供商申诉，关键在于证明：

1. 信息是客观错误（有正确信息的证据）
2. 已造成可衡量的业务损失（如丢单、合作方困惑）
3. 已通过常规渠道尝试纠正（提交过报告）

欧盟公司还可借助 GDPR，享有关于可识别实体数据准确性的权利。虽然复杂，但确实用过成功案例。

如果严重错误长期无法纠正，有些公司给 AI 提供商发正式律师函后，问题会升级到不同团队处理，而不再只是反馈表单。

但： 预防远比事后解决更可靠。正如其他人所说，更新源头比强行要求 AI 公司改回复更有效。

我们有点意外的经验：

让权威新闻报道引用正确信息。

AI 系统（尤其是 Perplexity）很看重最新内容。我们没法上 TechCrunch，但可以：

• 向本地商业期刊投稿
• 参与行业播客访谈（文字稿会被索引）
• 给行业博客投稿
• 通过 PR Newswire 发布新闻稿

这些都能生成带正确信息的近期内容，被 AI 系统引用。

我们3个月 PR 投入大约2千美金，AI 回复6周内就开始变准。

我来解释下为何这类问题技术上难以快速修正：

大模型如何“学会”事实：

ChatGPT 没有能查阅的公司信息数据库。它是从训练数据中学来的。如果你的前CEO在训练文档里出现得比现任多，模型就更“相信”旧信息。

实际意味着：

1. 你无法直接“更新”ChatGPT的知识
2. 你可以更新未来训练用的网页内容
3. 你可以影响实时检索（ChatGPT 的联网、Perplexity 的搜索）

关于实时检索（可较快修正的部分）：

Perplexity 会实时搜索网络。如果权威页面信息正确，Perplexity 理应引用无误。重点是让正确信息成为公司搜索结果最显眼的那条。

关于模型知识（较慢修正）：

这取决于模型何时重新训练新数据。OpenAI 不会公开宣布训练数据更新时间，但确实会更新。现在把正确信息放到权威站点，将让未来模型版本表现更准。

总结： 把这当作 AI 训练数据的 SEO。你不是直接修模型，你是在修正未来模型会学到的内容。

这个讨论太有价值了。我的行动方案如下：

立即行动（本周内）：

1. 创建 Wikidata 条目，补充结构化正确信息
2. 更新官网 schema 标记，包括 Organization、CEO、产品
3. 审核并更新领英、Crunchbase 资料
4. 使用 Am I Cited 设置持续监控

短期（30天内）： 5. 创建“公司事实”页面，结构化清晰呈现信息 6. 发布包含最新公司信息的新闻稿 7. 向本地商业媒体投稿 8. 向 Perplexity 报告错误（附正确来源）

持续： 9. 每周监控 AI 回复 10. 记录改进进度 11. 持续发布自然包含正确信息的新内容 12. 如错误持续且影响重大，考虑法律手段

最大收获： 这不是直接改变 AI，而是改变 AI 学习的内容。先修正源头，AI 最终会跟上。

几个月后会来更新进展。