AI 一直在传播关于我们公司的错误信息——实际纠正流程是什么？

我每天都在处理类似问题。现实是：你无法直接修正 AI 系统。你需要修正 AI 所学习的生态系统。

第 1 步：定位错误来源

AI 错误主要来自三类地方：

1. 过时的训练数据 —— 旧文章、旧版网站
2. 第三方虚假信息 —— 错误的报道、过时的评论、错误的目录
3. 幻想内容 —— AI 根据片段信息“编造”的

针对每个错误，调查：它最可能来自哪里？

第 2 步：优先修正高权威来源

优先在 AI 最信任的平台上修正信息：

1. Wikidata —— 很多 AI 使用的结构化数据
2. 维基百科 —— 如果有专属词条
3. Crunchbase —— 公司信息来源
4. LinkedIn —— 专业资料
5. Google 商家资料 —— 地点及基础信息
6. 你们自己的网站 —— 明显、突出地更正

第 3 步：创建“更正内容”

发布明确针对错误的内容：

• “更新：2026 年价格指南”
• “公司信息： [贵公司] 成立于 2018 年”
• 博客发文宣布你们拥有被质疑的功能

第 4 步：建立新提及

在权威网站建立新的训练信号：

• 包含正确信息的新闻报道
• 行业媒体提及
• 新评论含准确信息

时间线： 预期 4-12 周才会传播到各大平台。有些系统更新更快。

竞争对手混淆问题是可以解决的。

我们的情况： 我们叫“TechFlow”，竞争对手叫“FlowTech”。 AI 经常混淆我们俩。

解决方案：

1. 明确区分的内容 建了一个页面：“TechFlow 与 FlowTech：完全不同的公司”

   • 明确声明我们是不同实体
   • 不同的成立时间、地点、产品
   • 每家公司都有独特标识

2. 实体丰富内容 主要页面都包含：

   • 全称及上下文
   • 成立信息
   • 总部地点
   • 创始人姓名

3. Wikidata 区分 确保我们和对手有各自准确的 Wikidata 项目。

4. sameAs schema 关联我们的实体到认证资料：

   • LinkedIn 公司页
   • Crunchbase 档案
   • 官方社交账号

效果： 混淆率从 40% 降到 8 周内低于 5%。

关键是让我们的独特身份在全网都无可混淆。

我们成功纠正了价格信息错误。做法如下：

问题： AI 一直引用我们 2022 年的定价。我们 2023 年提过价。

解决方案：

1. 显著更新价格页

   • 加了“价格自 2024 年 1 月起生效”
   • 明确注明“最后更新：[日期]”
   • schema 里写了 dateModified

2. 发布价格变更公告 博客文章：“2024 年价格更新”

   • 详细解释变化
   • 列出实际数字
   • 多处链接到该文

3. 同步第三方资料

   • G2 与 Capterra 资料
   • 行业目录
   • 合作伙伴网站

4. 新提及

   • 让两家行业媒体报道了正确价格
   • 在相关 Reddit 话题中贴出准确信息

时间表：

• 第 2 周：Perplexity 开始引用正确价格
• 第 6 周：ChatGPT 基本正确
• 第 10 周：Claude 更新了

价格内容越新、越权威，更正就越快。

给你省点时间：直接向 AI 公司反馈基本没用。

我们的经历：

• 向 ChatGPT 反馈了 15 个更正——0 回复
• 用过 Claude 的反馈机制——无变化
• Perplexity 反馈表——无回应

为什么没用：

• 反馈量巨大
• 没有专门的纠错团队
• 他们无法手动覆盖训练数据
• 个别纠正无法规模化

什么有效： 修正全网，而不是修正 AI 自身。

AI 公司不能/不会手动修正你的具体问题。但他们会在后续训练和索引中采纳已纠正的源内容。

精力更应放在：

• 更新源内容
• 建立新的权威提及
• 创作新鲜准确的内容

虽然令人沮丧，但这就是现实。

有系统地追踪更正进展：

建立更正监控：

1. 记录错误

   • 精确错误表述
   • 哪些平台存在
   • 截图+日期

2. 设计测试提问

   • 设计能触发错误的提问
   • “[公司] 是哪年成立的？”
   • “[公司] 是否有 [功能]？”
   • “[公司] 的价格是多少？”

3. 每周测试

   • 各平台跑一遍提问
   • 记录：错误还在吗？部分纠正？已修正？

4. 追踪更正时间线

   错误	开始更正	Perplexity 修正	ChatGPT 修正	Claude 修正
   成立年份	1月1日	1月15日	2月10日	2月5日

5. 总结有效手段

   • 哪类纠正最快？
   • 哪些内容驱动了变化？
   • 复制经验到其他错误

工具推荐： Am I Cited 可自动化部分追踪，但手动测试能确保发现具体错误。

Wikidata 在 AI 更正里非常高效却常被低估。

Wikidata 的意义：

• 许多 AI 系统的结构化数据源
• 支撑知识面板
• 易于编辑（需可靠引用）
• 更改能影响多平台

如何修正 Wikidata：

1. 找到你的实体 搜索公司名

2. 审核现有数据

   • 成立日期（P571）
   • 总部地点（P159）
   • 官网（P856）
   • 行业（P452）
   • 重要人物（P169, P112）

3. 有引用地编辑

   • 需要可靠来源
   • 新闻报道、官方文件
   • 维基百科不能作为 Wikidata 来源

4. 补全缺失属性

   • 信息越全越好
   • 可以补充产品、子公司等

我们的更正案例： 用新闻稿引用把成立日期修正到 Wikidata。 1 周后 Google 知识面板同步更新。 4 周内 AI 系统开始引用正确日期。

Wikidata 往往是最快实现事实更正的抓手。

新闻稿如果用得好很有帮助：

高效纠正型新闻稿：

结构上要利于 AI 抓取：

• 第一段就写明关键信息
• 明确列出具体数据
• 重要事实多次重复

示例开头： “[公司名]，这家 2018 年成立的 [描述] 平台，今日宣布……”

不要这样写： “凭借多年的创新，团队……”

分发策略：

• 主流发稿服务（覆盖众多网站）
• 行业垂直媒体
• 总部所在地新闻
• 行业期刊

原理：

• 产生新鲜权威内容
• 多域名分发
• 正确信息显著呈现
• 给 AI 提供可引用来源

我们专门发了一篇新闻稿纠正成立年份，50+ 媒体转载。5 周内 AI 开始引用正确信息。

我们如何修正“没有支持功能 X”的虚假信息：

问题： AI 说我们没有 API 接口。其实 18 个月前已上线。

调查： AI 引用的是我们上线前的旧文档。 还包括一些过时的竞品对比文章。

修正办法：

1. 产品页大改版

   • API 功能突出展示
   • 页面标题就写“API Access”
   • 加入 API 实际截图

2. 文档更新

   • API 文档清晰明了
   • 标注“自 [日期] 起可用”
   • 丰富示例和用例

3. 内容营销

   • 博客：“[产品] API 入门”
   • 案例：“[客户] 如何使用我们的 API”
   • 主流集成工具的接入指南

4. 第三方资料同步

   • 更新 G2/Capterra 的功能列表
   • 联系对比网站更新内容
   • 在相关 Reddit 话题介绍我们的 API

时间线： 第 4 周：Perplexity 修正 第 7 周：Claude 修正 第 10 周：ChatGPT 基本修正

关键是用大量新权威、专门针对该功能的信息覆盖旧信息。

系统化更正错误的框架：

1. 建立错误清单 列出所有发现的事实错误：

• 错误内容
• 影响平台
• 业务影响（高/中/低）
• 可能来源

2. 优先级排序 优先修正影响最大的问题：

• 面向客户的错误信息
• 价格/功能错误
• 竞争混淆

3. 更正行动矩阵

4. 时间线追踪 记录每个更正开始和各平台修正时间。

5. 预防措施

• 各处保持实体信息一致
• 定期检查 AI 准确性
• 出现新错误快速响应

这应是持续维护而非一次性项目。

本帖内容极大帮到了我们。我们的更正行动计划如下：

立即执行（本周）：

1. 审查并修正 Wikidata 项
2. 更新 Crunchbase 资料
3. 修正 Google 商家资料
4. 建立测试提问的监测机制

第 2-3 周：

1. 深入调查错误来源
2. 在网站上发布更正内容
3. 发布带正确成立年份的新闻稿
4. 针对竞争混淆制作区分页面

第 2 个月：

1. 针对功能的内容营销
2. 价格页更新并加 dateModified schema
3. 更新第三方档案
4. 行业媒体推广

持续：

1. 每周监测测试提问
2. 按平台追踪更正进展
3. 新错误快速响应

核心经验：

• 不能直接修正 AI，要修正全网
• Wikidata 是高效抓手
• 源头定位极其关键
• 需有耐心——4-12 周是常态

感谢大家。我们终于有了实际行动方案，不再只是无谓沮丧。