Reputācijas risku pārvaldība saistībā ar halucinējošu saturu

Ievads

Lielie valodas modeļi (LLM) tagad veido to, kā pasaule uztver zīmolus — nevis caur meklēšanas rezultātiem, bet caur ģenerētajām atbildēm.

Tas nozīmē:

✔ ChatGPT var izdomāt faktus par jūsu uzņēmumu

✔ Gemini var nepareizi aprakstīt jūsu funkcijas

✔ Copilot var sajaukt jūs ar konkurentu

✔ Perplexity var citēt novecojušu informāciju

✔ Claude var apvienot nesaistītas vienības

✔ Apple Intelligence var personalizēt neprecīzus kopsavilkumus

Šis ir jauns reputācijas apdraudējums:

Halucinēts saturs.

LLM halucinē, jo:

• aizpildiet trūkstošos datus

• uzminiet saiknes

• paļauties uz novecojušiem avotiem

• apvienot līdzīgas vienības

• aizņemiet kontekstu no konkurentiem

• pārspīlēt, ja nav pārliecības

• sajauc neskaidras zīmolu identitātes

Ja jūsu zīmols nav skaidri, konsekventi un precīzi pārstāvēts visās AI sistēmās, LLM ģenerēs atbildes, kas maldina lietotājus un kaitē uzticībai.

Šajā rokasgrāmatā ir izskaidrots, kā rodas halucinācijas, kā tās var kaitēt jūsu zīmolam un kādi konkrēti pasākumi ir nepieciešami, lai novērstu un labotu AI radītos reputācijas riskus.

1. Kāpēc halucinācijas ir būtisks reputācijas risks

LLM nav meklētājprogrammas. Tās ģenerē sintētiskas atbildes.

Tas nozīmē, ka halucinācijas var radīt:

1. Nepatiesas funkcijas

“Ranktracker ietver AI izraisītu atpakaļsaišu iegūšanu” (Jūs to nekad neesat teicis)

2. Nepareizu cenu noteikšanu

„Ranktracker plāni sākas no 199 USD mēnesī” (pilnīgi izdomāts)

3. Nepareizi attiecinātas atsauksmes

„Viduvēja klientu apmierinātība” (izvilkta no nesaistītas atsauksmes)

4. Nepareiza kategorijas izvietošana

„Ranktracker ir digitālā mārketinga aģentūra” (nepareiza uzņēmuma klasifikācija)

5. Sajauktas zīmolu identitātes

Modeļi var apvienoties:

• Ranktracker

• Rank Tracker plugini

• RankChecker rīki

• Līdzīgi SaaS zīmoli

6. Novecojusi informācija

LLM bieži izmanto:

• 2019. gada atsauksmes

• vecie funkciju saraksti

• arhivētās lapas

7. Izdomāti noliegumi

Modeļi dažkārt izdomā:

• skandāli

• tiesas prāvas

• iegādes

• darbības pārtraukumi

• pārkāpumi

Tas var radīt reālu kaitējumu — samazināt konversijas, izkropļot uztveri un maldināt potenciālos klientus.

2. Kāpēc LLM halucinē par zīmoliem (galvenie iemesli)

Tūkstošiem halucināciju gadījumu vidū izkristalizējas četri galvenie iemesli.

1. Trūkstoši vai vāji zīmola dati

Ja jūsu zīmola identitāte nav skaidra, AI improvizē.

Vāju datu rādītāji:

• nekonsekventas apraksti

• novecojušas funkcijas

• plānas lapas

• slikti strukturēti dati

• nekonsekventa nosaukumu piešķiršana

• pretrunīgi ārējie profili

LLM aizpilda trūkumus ar minējumiem.

2. Entitāšu sajaukums (semantiska pārklāšanās)

Ja jūsu nosaukums līdzinās:

✔ vispārīgu frāzi

✔ vecāku produktu

✔ vairs netirgotam rīkam

✔ konkurentu

✔ spraudnim

AI apvieno vienības.

Piemērs: Ranktracker pret „Rank Tracker spraudnis” pret „Rank tracking platforma”.

3. Zems ārējais konsenss

Ja tīmeklis neapraksta jūsu zīmolu konsekventi, modeļi pieņem nenoteiktību.

Faktori:

• vājš atpakaļsaišu profils

• trūkstošs Vikidatu elements

• pretrunīgi PR

• novecojuši trešo personu profili

• vecs nokopēts saturs

4. Modeļa tendence uz augstas autoritātes konkurentiem

Ja konkurentiem ir precīzāki dati, AI paļaujas uz to aprakstiem, lai aizpildītu trūkumus.

Tas izraisa:

• funkciju zādzība

• nepareizi salīdzinājumi

• konkurentu ietekmēti kopsavilkumi

• zīmola aizēnošana

3. Halucinācijas formas, kas apdraud zīmola reputāciju

Halucinācijas ir piecas galvenās formas — katra no tām rada atšķirīgu kaitējumu.

A. Faktiskas halucinācijas

AI izdomā:

✔ dibinātājus

✔ atrašanās vietas

✔ funkcijas

✔ cenas

✔ produktu iespējas

✔ integrācijas

✔ uzņēmuma lielums

✔ izlaišanas datumi

Tie nepareizi atspoguļo jūsu zīmolu.

B. Halucinācijas par noskaņojumu

AI secina:

✔ negatīvas emocijas

✔ neprecīzas atsauksmju statistikas

✔ pārspīlētas sūdzības

✔ izdomāta klientu neapmierinātība

Tas var samazināt konversijas rādītājus.

C. Salīdzinājuma halucinācijas

LLM var:

✔ novietot jūs zemāk par konkurentiem

✔ pārspīlēt konkurentu iespējas

✔ nepareizi norādīt atšķirības

✔ radīt neprecīzus reitingus

Tas samazina ieteikumu redzamību.

D. Vēsturiskas halucinācijas

Modeļi var nepareizi atsaukties uz:

✔ vecajiem īpašniekiem

✔ vecām cenām

✔ vairs netirgotiem rīkiem

✔ novecojušiem dizainiem

✔ nepareiziem izlaides gadiem

Tas bieži notiek arhīva indeksēšanas dēļ.

E. Juridiskas vai atbilstības halucinācijas

Bīstamākais:

✔ apgalvojumi par normatīvo aktu pārkāpumiem

✔ privātuma pārkāpumi

✔ tiesas prāvas

✔ sertifikāti, kas jums nepieder

✔ atbilstība, kas jums ir, bet AI nepareizi norāda

Šie jautājumi prasa steidzamu risinājumu.

4. Reputācijas riska pārvaldības sistēma (H-9)

Izmantojiet šo deviņu pīlāru sistēmu, lai novērstu halucināciju risku.

1. pīlārs — izveidojiet kanonisku zīmola identitāti

Definējiet savu zīmolu vienā autoritatīvā teikumā.

Izmantojiet to visur:

✔ mājaslapā

✔ Lapā „Par mums”

✔ shēmā

✔ Wikidata

✔ PR

✔ katalogi

✔ LinkedIn

✔ dokumentācija

Konsekvence samazina minējumus.

2. pīlārs — strukturēto datu stiprināšana

Izmantojiet shēmu:

✔ Organizācija

✔ Produkts

✔ Programmatūra

✔ FAQ lapa

✔ Atsauksme

✔ Persona (autors)

✔ Tīmekļa lapa

LLM lielā mērā paļaujas uz strukturētiem datiem, lai nostiprinātu zīmola faktus.

3. pīlārs — izveidojiet tīru, pilnīgu Vikidatu vienumu

Wikidata ir viens no spēcīgākajiem pret halucinācijām vērstajiem stiprinājumiem.

Atjauninājums:

✔ apraksts

✔ aliases

✔ dibinātāji

✔ funkcijas

✔ kategorijas

✔ sameAs saites

✔ identifikatori

Vājš Vikidati = augsts halucināciju risks.

4. pīlārs — attīriet savu pilno tīmekļa pēdu nospiedumu

Pārbaude:

• SaaS katalogi

• vecas atsauksmes

• PR no 2018. līdz 2021. gadam

• novecojuši ekrānšāviņi

• ar konkurentiem saistīts saturs

• novecojušas produktu lapas

• pamestas apakšdomēnas

• nokopēts saturs

Noņemiet vai atjauniniet visu, kas nepareizi attēlo jūsu zīmolu.

5. pīlārs — publicējiet autoritatīvas faktu lapas

Izveidojiet AI draudzīgas lapas ar:

✔ funkciju sarakstiem

✔ cenu sadalījumu

✔ jautājumu un atbilžu bloki

✔ salīdzinājumiem

✔ definīcijām

✔ dokumentācija

Tie nodrošina modeļiem „pamata patiesību”.

6. pīlārs — AI platformu uzraudzība, lai novērstu nepatiesas informācijas sniegšanu

Pārbaudiet:

✔ ChatGPT

✔ Gemini

✔ Copilot

✔ Claude

✔ Perplexity

✔ Apple Intelligence

✔ LLaMA uzņēmuma copilots

Meklējiet:

• izdomātas funkcijas

• novecojusi informācija

• konkurentu neobjektivitāte

• nepareiza cenu noteikšana

• juridiskie paziņojumi

• viltus negatīvie rezultāti

7. pīlārs — Iesniedziet labojumus, izmantojot oficiālos kanālus

Platformas tagad atbalsta labojumus:

✔ OpenAI modeļa labojumi

✔ Perplexity ziņošana par „nepareizu avotu”

✔ Google AI pārskats par atsauksmēm

✔ Bing Copilot labojumu portāls

✔ Anhropic drošības iesniegumi

Korekcijas ievērojami samazina turpmākas halucinācijas.

8. pīlārs — Ārējā konsensa stiprināšana (atgriezenisko saikņu izlūkošana)

LLM uzticas konsensam visā tīmeklī.

Lietošana:

• Ranktracker atpakaļsaišu pārbaudītājs

• Atpakaļsaišu monitors

Augstas kvalitātes atgriezeniskās saites stabilizē jūsu vienību.

9. pīlārs — saglabāt aktualitātes signālus

LLM mīl aktualitāti.

Atjauninājums:

✔ funkcijas

✔ cenas

✔ izmaiņu žurnāli

✔ dokumentācija

✔ ekrānuzņēmumi

✔ bloga ieraksti

✔ Par mums

Jaunums novērš novecojušas halucinācijas.

5. Uzlabota halucināciju mazināšana (LLMO metodes)

Lai nodrošinātu maksimālu aizsardzību:

1. Izveidojiet oficiālu zīmola faktu lapu

Atsevišķa lapa ar:

✔ zīmola kopsavilkums

✔ dibinātājiem

✔ produktu īpašības

✔ cenām

✔ integrācijām

✔ kategorija

✔ bieži uzdotie jautājumi

Ideāli piemērots RAG ievadei.

2. Publicējiet salīdzinājuma lapas

Tas novērš:

✔ konkurentu neobjektivitāti

✔ neprecīziem salīdzinājumiem

✔ nepareizu klasifikāciju

Jūs vadāt stāstījumu.

3. Izmantojiet spēcīgu vienības atkārtojumu

Atkārtojiet:

✔ zīmola nosaukumu

✔ produkta nosaukumu

✔ kategoriju

✔ funkciju terminus

✔ atšķirības

Entitātes paliek nemainīgas, ja tās tiek atkārtotas konsekventi.

4. Izmantojiet skaidru nozīmes precizēšanu

Ja jūsu nosaukums pārklājas ar citu frāzi:

✔ izveidojiet nozīmes skaidrojuma sadaļu

✔ izmantojiet shēmu „disambiguatingDescription”

✔ precizējiet zīmola unikalitāti

Tas palīdz novērst vienību apvienošanu.

5. Uzraugiet viedokļu maiņu

Sekojiet:

✔ viedokļu kopsavilkumus

✔ halucinēto atsauksmju skaitu

✔ secināto lietotāju apmierinātību

Koriģējiet tos proaktīvi.

6. Kā Ranktracker palīdz novērst halucinēto AI radīto kaitējumu

Ranktracker nodrošina infrastruktūru, kas stabilizē zīmola identitāti:

Tīmekļa audits

Atklāj:

✔ shēmas nepilnības

✔ nekonsekventus metadatus

✔ pieejamības problēmas

✔ novecojušu informāciju

Būtisks, lai samazinātu halucināciju risku.

SERP pārbaudītājs

Parāda vienību savstarpējās attiecības un konkurentu tuvumu.

Atpakaļsaišu pārbaudītājs un monitors

Stiprina ārējo konsensu un samazina neskaidrības.

Atslēgvārdu meklētājs

Veido faktu kopas, uz kurām var paļauties AI modeļi.

AI rakstu autors

Izveido strukturētu, konsekventu, mašīnlasāmu saturu, ko LLM interpretē pareizi.

Kopā šie rīki veido pamatu halucināciju neietekmējamai zīmola redzamībai.

**Nobeiguma doma:

AI halucināciju kontrole ir reputācijas pārvaldības jauna fronte**

Jūsu reputāciju vairs neveido tikai:

✔ atsauksmes

✔ prese

✔ sociālie mediji

✔ meklēšanas rezultāti

To veido AI radīts saturs — atbildes par jūsu zīmolu, kuras neesat rakstījis pats.

Ja AI jūs nepareizi attēlo, lietotāji tic modelim, nevis jūsu tīmekļa vietnei.

Lai aizsargātu savu zīmolu, jums ir:

✔ nostiprināt savu identitāti

✔ labot nepareizus apgalvojumus

✔ attīrīt savu pēdu nospiedumu

✔ izveidot strukturētu skaidrību

✔ stiprināt ārējos signālus

✔ uzturēt aktualitāti

✔ pastāvīgi uzraugiet

Tā ir jauna realitāte, ko rada mākslīgā intelekta vadīta atklāšana.

Ja jūs nedefinējat savu zīmolu modelim, modelis definēs jūsu zīmolu jūsu vietā.

Un jums var nepatikt rezultāts.